业务和技术领导人正面临越来越大的压力来证明他们捕获和使用数据符合有关规定和内部流程。和扩大使用人工智能(AI)只会增加压力。所以无论是“仅仅”指导方针或实际立法(例如,这是即将到来的欧盟),公司必须准备提供明确的证据表明,他们的模型是偏见的道德和自由。和监管之外,许多组织希望能够向客户证明他们的数据是可信的和没有被篡改建立信任。

这里有三个最常见的组织斗争与数据完整性挑战——看看任何一个熟悉的声音:

  • 证明数据来源。在许多情况下,公司必须证明,它们获得的数据和识别他们给许可数据。这可以适用于数据用于分析的内部使用或公开的信息。
  • 确定数据的完整性。这是原始数据,或者被篡改吗?如果有更改数据,它们是合法的吗?这些长期和频繁的问题会导致重大挑战,并且能够肯定地回答是必不可少的一个有效和可信的数据操作。
  • 提供一个审计跟踪数据的使用和流程遵从性。许多公司已经有程序记录他们遵守数据隐私需求,但少数进程以确保他们应用伦理原则在发展中人工智能模型。对于许多组织来说,这是不够的,即将人工智能监管在欧盟和证明合规的要求越来越严格。

如果这些区域组织斗争,有好消息——区块链(分布式分类技术)可以帮助保持数据完整性和证明以数据为中心的流程的可信度。好奇的如何?我将深入细节在Forrester的即将到来的一个会话数据策略和见解11月18 - 19日的事件。事件的议程是活的,所以看一看和储备你的现货事件才填满。