克服挑战，实现AI成功
通过结构化监管增强您的AI计划，确保获得可靠的数据、合规的流程和可扩展的框架，从而实现成功。
避免法规处罚，确保合乎道德的AI使用并保护组织声誉。部署框架以确保AI系统符合行业特定的合规标准，如GDPR、HIPAA或AI特定的法律。
常见问题
不遵守法规可能导致处罚、声誉损害和法律问题。
为了应对这些挑战，需要部署监管框架以确保您的AI符合GDPR、HIPAA或行业特定的AI法规。定义和强制实施标准化数据模型以遵守法规，并实现自动数据发现、分类和沿袭跟踪以保持合规性。
有偏见的AI结果可能会损害决策的可信度和包容性。
为了抵消AI中的偏见，需要监控训练数据集和输出以检测偏见并确定所需的更改。使用标准化的数据定义来确保公平性和减少训练数据集中的不一致性，并自动对这些数据集中的敏感或有偏见的属性进行分析和标记。
模型漂移是指由于数据模式和操作条件的变化而导致的AI性能下降，这会降低准确性和有效性。
为了有效地管理和减少漂移，需要持续监控AI模型性能并适应数据的演变。对数据集的演变进行制图和建模，以预测可能发生漂移的区域，并实现实时监控和沿袭更新，以标记漂移并保持透明度。
缺乏对AI决策的了解可能会导致失去信任和无法证明结果的合理性。
数据沿袭可以通过提供AI模型源数据集的可追溯性来提升AI的透明度和问责制。直观呈现数据结构和关系，从而为AI输入创建清晰的蓝图并跟踪和显示整个数据生命周期中的数据沿袭，以确保您的利益相关者了解数据的流动和转换。
未经适当验证的AI部署可能会增加出现运营问题或道德问题的风险。
为了在受控环境中安全地测试AI模型，请利用Medallion Framework方法。设计数据流和模式并制作原型以进行AI实验，并且在沙盒中管理访问和监管策略以确保实验受控且合乎道德。