AI와 데이터 과학 뉴스 정보 Seo-jun (서준) 8월 16, 2025 0 Comments

AI 중심 데이터 거버넌스 및 규정 준수 모범 사례

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Unsplash의 Annie Spratt의 사진

대량의 데이터를 관리하는 조직은 효율적이고 확장 가능한 데이터 거버넌스 및 준수를 위해 인공 지능 지원 솔루션으로 점점 더 전환하고 있습니다.

동시에, 많은 조직은 여전히 진화하는 규제 요구 사항에 따라 추가 자원을 할당해야합니다. 이 안내서에서는 데이터 관리 및 규정 준수 문제를 해결할 수있는 AI의 잠재력을 극대화하면서 사용의 용이성과 확장 성을 보장하는 방법을 살펴 보겠습니다.

컨텐츠 관리 프로세스를 재창조하십시오

열악한 거버넌스의 주요 원인 중 하나는 구조화되지 않은 데이터입니다. 문서, 비디오 및 이미지를 포함하여 사전 정의 된 형식을 따르지 않는 정보. 박스 후원 IDC 백서에 따르면 비즈니스 데이터의 90%가 구조화되지 않았습니다.

비즈니스가 생성하는 방대한 양의 정보는 종종 시스템에 숨겨져 있으며 일반적으로 액세스 및 사용이 어렵습니다. 단편화 된 데이터를 관리하면 비즈니스는 규정 준수 격차 및 보안 위반의 위험이 있습니다.

그러나 비즈니스 크리티컬 정보를 AI 기반 컨텐츠 관리 플랫폼으로 전환하면 정보를 자동으로 분류하고 보호하여 이러한 보안 위험을 줄일 수 있습니다.

지능형 시스템은 다음과 같습니다.

AI 알고리즘 정보를 자동으로 분류하고 주요 메타 데이터를 추출하며 원시 정보를 실행 가능한 통찰력으로 변환합니다.
민감한 파일을 보호하기 위해 액세스 권한, 암호화 및 감사 로깅과 같은 엔터프라이즈 급 보안 제어
규제 및 비즈니스 요구를 충족하기위한 사용자 정의 가능한 유지 일정
구식 정보에 대한 체계적인 처분 관리

이러한 클라우드 기반 솔루션으로 번거롭지 않은 마이그레이션을 위해 신뢰할 수있는 컨텐츠 마이그레이션 도구를 선택하십시오. 이 도구의 기능에는 온 프레미스 및 클라우드 커넥터가 포함되어있어 데이터 나 생산성을 잃지 않고 다양한 환경에서 원활한 통합을 지원합니다.

AI 중심 분류

많은 조직은 여전히 수동으로 기밀 데이터를 태그하여 일관성이없는 라벨링과 위험한 사각 지대로 이어집니다. 이는 온라인 데이터를 공유하는 조직에서 특히 위험 할 수 있습니다. 예를 들어, 금융 서비스 파일 공유에는 이러한 파일의 데이터의 기밀성으로 인해 큰 위험이 수반됩니다.

AI 기반 분류를 통해 시스템은 자동으로 문서, 이미지 및 오디오 파일을 스캔하여 개인 식별 정보 (PII), 재무 기록 및 기타 규제 데이터 유형을 감지합니다.

AI 모델은 컨텐츠 패턴, 맥락 관계 및 메타 데이터를 분석하여 거버넌스 정책에 따라 정보를 정확하게 분류합니다. 이 접근법은 민감한 고객 정보 또는 지적 재산을 처리 할 때 감독의 위험을 줄이는 데 도움이됩니다.

최상의 결과를 얻으려면 규제 요구 사항에 맞는 기준 분류 체계로 시작한 다음 AI가 사용자 수정 및 피드백에서 학습 할 수 있도록하십시오. 이 진보적 인 학습 접근법은 특정 비즈니스 상황과 용어에 적응하면서 시간이 지남에 따라 정확성을 향상시킵니다.