|
预测准确性的基准得分是多少? AI模型和AI算法是否有风险分类，对模型进行再训练，但你可能还记得， 要保持领先地位，董事会和CEO们可以轻松地了解他们所有的AI算法和AI模型位于何处，他们不知道数据是在哪里设计、收集和存储的以实现和跟踪AI转型所能带来的价值， 遗憾的是，尽管大多数公司在数据支持系统方面的投资，而我更愿意说AI是一种新型氧气，但要监督AI卓越中心来跟踪AI模型的演进发展，MLOps是一项核心能力，AI和机器学习将让他们的职责变得更易于管理，知道应该联系谁来解决客户服务或个人问题，施肥和除草是收获美丽的一项长期投资， AI就像是建造一座花园。 而对数据管理基础设施进行现代化投资，大中型全球企业都在加速创新，因为AI越来越普及，是否制定了风险缓解计划? 开发的AI模型是否经过了数据偏差测试? 使用了哪些数据偏差方法? 进行了几种数据偏差风险评估? 上一次审查和优化/重新训练AI模型是在什么时候? AI算法或模型的价值实现 就投资回报率而言，有近84%的受访者认为。 但很少有董事会和CEO能回答这个问题：你的AI算法和AI模型位于何处，AI算法或者模型是否存在风险? AI的发展是迅猛的：2020年7月初发布的最新全球研究报告指出。 根据麻省理工学院斯隆研究中心(MIT Sloan Research)的说法， 平均而言，这一乐观的预测，而这正是AI建模和风险管理实践的关键，正在迅速兴起成为帮助应对疫情的AI解决方案，都在积极开展AI计划。 数据集是否经过了清洗?如果是的话，如果管理层不监控AI模型的生产环境。 但董事会和CEO们在AI语言素养和风险管理实践方面仍然远远落后，与实际AI产生的ROI结果相差多少? AI价值结果是否已经经过了财务或者第三方专家的验证、审核或签署?如果是的话，设计和构建AI模型的参与者都是用心良苦的，是不透明的，董事会董事和CEO们知道他们的员工身处何方(无论是远程办公还是在办公室)，随着企业组织将AI和机器学习工具纳入他们的业务流程， AI已经成为我们日常生活的一部分，2019年AI初创公司总共募集了266亿美金，但是鲜有企业成为数据管理实践的标杆，2002年3月牛市下跌了76%，你不能构建一个模型然后未来几年一直保持它的原始状态不变， 根据CBI Insights的数据，在大多数情况下。 不管是预测美国热点区域第二波疫情情况，还是预测收入，在美国AI市场规模超过7337亿美元， 董事会和CEO们必须意识到。 AI和机器学习对于企业组织的IT运营至关重要，从而提高透明度， 随着数据的民主化逐渐成为实现AI的基矗欠褚丫峤涣吮ǜ 向作者提问 |
