Масштабное ускорение искусственного интеллекта без ущерба для безопасности

Как бизнесу выделиться на конкурентном рынке с использованием ИИ? Для некоторых это может быть внедрение специального чат-бота или персонализированных рекомендаций, основанных на расширенной аналитике и распространяемых через мобильное приложение для клиентов. Для других это может быть просто вопрос интеграции искусственного интеллекта во внутренние операции, чтобы улучшить процесс принятия решений и повысить безопасность за счет более строгого обнаружения мошенничества.

Преобразующая сила ИИ уже очевидна в том, как он обеспечивает значительную эффективность работы, особенно в сочетании с такими технологиями, как роботизированная автоматизация процессов (RPA). Устраняя трудоемкие задачи, такие как ввод данных, обработка документов и создание отчетов, ИИ позволяет командам сосредоточиться на более ценных стратегических инициативах, которые способствуют инновациям.

К сожалению, масштабное внедрение ИИ сопряжено со значительными рисками; будь то разрушение укоренившихся хранилищ данных или обеспечение соответствия использования данных меняющимся нормативным требованиям. По мере ускорения внедрения искусственного интеллекта требуются все большие объемы данных, что приводит к тому, что все больше пользователей получают доступ к ним, передают их и управляют ими в различных средах. Каждое взаимодействие увеличивает вероятность ошибок, нарушений или неправильного использования, подчеркивая острую необходимость в сильной системе управления для смягчения этих рисков. Прежде всего, необходимо надежное управление.

Неспособность инвестировать в управление данными и методы обеспечения безопасности рискует не только нормативными упущениями и нарушениями внутреннего управления, но и плохими результатами ИИ, которые могут замедлить рост, привести к предвзятым результатам и неточной информации, а также напрасно тратить ресурсы организации.

Сохранение управления данными в основе эффективного ИИ

Попадание данных в чужие руки должно вызывать беспокойство у любого бизнеса, независимо от его размера и статуса на рынке. В качестве примера можно привести взлом Société Générale, одного из крупнейших банков Франции, в 2008 году, когда сотрудник обошел внутренний контроль и совершил несанкционированные сделки, что привело к потере миллиардов долларов. Аналогичным образом, в 2017 году Equifax пострадала от утечки данных, в результате которой были раскрыты личные данные почти 150 миллионов человек. Такое неправильное управление данными приводит не только к финансовым потерям, но и может нанести ущерб репутации бренда.

Утечки данных — не единственная проблема. Развивающаяся нормативно-правовая среда создает серьезные проблемы для предприятий, требуя от них опережать сложные, меняющиеся требования, одновременно обеспечивая соблюдение требований в разных юрисдикциях. Организации должны ориентироваться в таких структурах, как Общий регламент ЕС по защите данных (GDPR), Калифорнийский закон о конфиденциальности потребителей (CCPA), а также отраслевые мандаты, такие как Закон о переносимости и подотчетности медицинского страхования (HIPAA).

С развитием искусственного интеллекта и принятия решений на основе данных новые правила, такие как Закон ЕС об искусственном интеллекте и потенциальное федеральное законодательство в области искусственного интеллекта в США, создают дополнительные уровни подотчетности. Чтобы соответствовать текущим и будущим требованиям, предприятия должны внедрить надежные системы обеспечения соответствия, включающие механизмы мониторинга в реальном времени и упреждающей отчетности.

И бизнес-лидеры знают о риске неэффективных стратегий управления данными. Согласно опросу Cloudera, 72% бизнес-лидеров согласны с тем, что управление данными является фактором повышения ценности бизнеса, что подчеркивает критическую связь между защищенными данными и эффективным искусственным интеллектом.

Аналитика, лежащая в основе искусственного интеллекта и машинного обучения, может быстро стать обязательством по соблюдению требований, если безопасность, управление, управление метаданными и автоматизация не применяются последовательно на каждом этапе жизненного цикла данных и во всех средах. Обеспечение того, чтобы эти элементы находились на переднем крае вашей стратегии обработки данных, имеет важное значение для ответственного и устойчивого использования возможностей ИИ.

По мере распространения использования ИИ данные часто перемещаются между различными инфраструктурами, что затрудняет их отслеживание и защиту. Такие решения, как платформа Cloudera, устраняют множество ограничений — организационных, нормативных или иных — с помощью федеративной службы, которая последовательно защищает, управляет и отслеживает данные в гибридных облачных средах. Платформа также предлагает глубоко интегрированный набор технологий безопасности и управления, обеспечивающий комплексное управление данными и снижение рисков.

Поскольку внедрение искусственного интеллекта распространяется на все предприятия, организациям необходимо принимать решительные защитные меры и постоянно отслеживать потенциальные угрозы по мере интеграции искусственного интеллекта в различные среды.

Узнайте больше о том, как Cloudera может помочь вашей организации обеспечить управление данными и безопасность, необходимые для ускорения внедрения ИИ.