通过清晰的数据输入建立信任
通过优先考虑高质量、可观察且可追溯的数据输入来确保AI的可靠性。
安全、分层地交付AI
使用分层安全框架(青铜、白银和黄金)来管理AI风险,并不断提高保护级别。
在AI偏离轨道之前检测出偏差
主动识别和解决数据或模型偏差,以长期维持AI的有效性。
在迁移之前进行建模
通过在迁移之前对数据和系统进行建模,为成功奠定坚实的基础。
从脏数据到AI黄金数据
通过有效的数据建模将原始的非结构化数据转化为切实可行的AI见解。
防范风险的AI模型
通过强大的监管框架降低潜在风险,确保合规性和问责。