بهبود حاکمیت توسط مدیران ریسک با هوش مصنوعی

بهبود حاکمیت توسط مدیران ریسک با هوش مصنوعی

برای آگاهی از چالش های حاکمیتی که مدیران ریسک با آنها روبرو هستند و اینکه چرا کنترل تجزیه و تحلیل آنها در سال 2021 میلادی ضروری است باید این نوشته را بخوانید.

همراه این نوشته باشید.

 

بهبود حاکمیت توسط مدیران ریسک با هوش مصنوعی

گزارش یادگیری ماشین سازمانی سال 2021 میلادی نشان داده است که سازمان ها همزمان با آغاز سال جدید میلادی، سرمایه گذاری های خود را در زمینه هوش مصنوعی و یادگیری ماشین به طور چشمگیری افزایش می دهند. در سال 2021 میلادی، در نهایت تعداد بیشتری از مشاغل شروع به درک کامل پتانسیل هوش مصنوعی برای ارائه نتایج تجاری از داده های قابل توجهی می کنند که طی سال های گذشته جمع آوری کرده اند.

با این حال ، با افزایش حجم داده های این حوزه -و مدل های بهتر یادگیری ماشین- سازمان ها در مقابل توانایی خود برای مدیریت همه این ها دست به تجمیع می زنند.

Algorithmia، با مشارکت بنیانگذار AI Powered Banking و مدیر ارشد سابق SunTrust و FleetBoston، متخصص ماشین سازی و صنعت مالی، H.P. Bunaes ، به تازگی یک مقاله منتشر کرده است که جزئیات بسیاری از چالش های حاکمیتی را که مدیران ریسک با آن روبرو هستند، توضیح می دهد؛ و اینکه چرا کنترل تحلیلی آن ها باید یک وظیفه اساسی در سال 2021 میلادی باشد.

این مقاله ی جدید آخرین چالش های حاکمیتی را که افسران ارشد ریسک (CRO) و مدیران ریسک با آن روبرو هستند، بررسی می کند و نشان می دهد که چگونه می توان با استفاده از عملیات یادگیری ماشین (MLOps) استراتژی حاکمیت بهتری را برای هوش مصنوعی پیاده سازی کرد.

 

چگونه می توان حاکمیت را به هوش مصنوعی نزدیک کنیم

Bunaes روند 7 مرحله ای را برای اجرای یک استراتژی موثر حکومتی ترسیم می کند. این فرآیند می تواند به سازمان شما کمک کند تا بهترین شیوه های حکمرانی را اجرا کند که با رشد و توسعه مدل افزایش می یابد – در حالی که فقط هزینه های شما را به صورت جزئی افزایش می دهد.

این روند شامل این مراحل است:
  • کاتالوگ کاملی از مدل ها را جمع کنید
  • یک چارچوب مدیریت ریسک و مدل انعطاف پذیر ایجاد کنید
  • یک فرایند کارآمد برای استقرار و تلفیق مدل ها در سیستم های قدیمی و معماری داده ها ایجاد کنید
  • ابزارهای لازم را برای کار، مدیریت و نظارت بر سلامت عملیاتی مدل ها در تولید به آن بدهید
  • اطمینان حاصل کنید که مکانیزمی برای نظارت بر صحت مدل و سازگاری داده ها وجود دارد که در صورت شروع رانش نتایج مدل یا ورود داده ها یا کاهش کیفیت داده های ورودی، هشدارهایی ایجاد می کند.
  • ادغام داده ها و فرآیندهای مدیریت تغییر مدل.
  • گزارش های حسابرسی استاندارد را تهیه کنید

مدیران ریسک می توانند از MLOps برای اجرای چنین چارچوب حاکمیتی استفاده کنند و این مقاله به شما نشان می دهد که چگونه این کار را با استفاده از پلت فرم پیشرو MLOps Algorithmia انجام دهید.

 

منبع:

algorithmia.com/blog/why-risk-managers-need-to-improve-governance-of-ai-in-2021

دیدگاهتان را بنویسید