모든 클라우드에서 신뢰성와 투명성을 갖춘 AI를 구축 및 확장할 수 있습니다. AI를 단순화하고 확장하여 모든 곳에 예측 통찰력을 주입할 수 있습니다.
데이터를 수집 및 정리한 후에는 전사적으로 AI 모델을 구축 및 확장하여, 데이터에서 통찰력을 얻고, AI와 협력하여 비즈니스를 혁신할 수 있습니다. 그러나 서두르면 도구, 사용자 및 프로세스에 문제가 발생합니다. 전사적으로 확장할 수 있는 AI 모델을 구축하려면 전체 AI 라이프사이클에 걸쳐 AI 작성, 실행 및 관리 역량을 구축해야 합니다.
1. 작성: 모델 생성 및 교육 단계이며, 비즈니스 요구사항 해결을 위해 올바른 알고리즘 수립이 중요합니다.
2. 실행: 모델을 프로덕션 환경에 적용한다는 것은 결정을 내리는 것을 의미합니다. 필요에 따라 재교육도 받아야 합니다.
3. 관리: 기업은 AI 모델을 모니터링하고, 바이어스와 편차를 감지하고 수정하여 모델 정확도(운영 데이터는 교육 데이터와 다르기 때문에)를 조정하고 AI 결과를 설명하여 규정 준수를 달성하고 위험을 최소화할 수있는 도구가 필요합니다.