- データの監査可能性は、1回限りの定期戦略ではなく、自動化と継続的な繰り返しが必要
- AIは効率性を求める革新的な技術として台頭しており、ビジネスモデルの変更に対応し、スタッフやスキルセットの不足を解消し、収益性を向上させるとされている
- AIの基盤には、データ駆動型の複雑なソリューションが含まれており、データの品質が重要
- AIソリューションのデータ入力ソリューションの設計は重要であり、データの監査可能性には構造化および非構造化のデータ以外にさらなる要素が含まれる
- AIの進展に伴い、データ駆動の利点が生じる一方で、新たなデータ監査の要件が浮上している
私の意見: AIの進化に伴い、データの品質や監査可能性が重要となっています。AIの成功は、適切なデータがAIを駆動し、価値を提供することによって実現されます。データの管理と監査は、AIプロジェクトの成功に不可欠であり、将来の期待に応えるために重要な役割を果たすでしょう。
元記事: https://www.thomsonreuters.com/en-us/posts/technology/data-transformation-ai-adoption/