AI 개발에서 더러운 데이터의 숨겨진 비용

인공 지능은 금융 및 기타 모든 부문과 함께 의료를 포함한 다양한 산업을 변화시키는 변형력으로 작동합니다. AI 시스템은 교육 목적으로 제대로 준비된 데이터를 통해 최고 성능을 달성합니다. 부정확 한 올인 클루 시브 또는 복제 된 데이터 또는 충돌 레코드가 성능 저하와 운영 비용, 편향된 의사 결정 및 결함 통찰력을 모두 이끌어 내기 때문에 AI 성공은 고품질 데이터에 의존합니다. AI 개발자는 더러운 데이터 관련 비용의 진정한 영향을 과소 평가합니다. 이러한 요소는 사용자 신뢰 및 프로젝트 성취도와 함께 비즈니스 성과 수준에 직접적인 영향을 미치기 때문입니다.

데이터 품질 저하의 재정적 부담

재무 비용은 AI 개발 프로세스 중에 더러운 데이터 사용과 관련된 직접 비용을 나타냅니다. 의사 결정 자동화를위한 AI 시스템에 의존하는 조직은 데이터 청소에 대한 상당한 비용을 예산하고, 처리 준비를 준비하고, 기존 데이터 세트를 검증해야합니다. 연구에 따르면 매년 몇 가지 효율성 문제, 예측 실수 및 자원의 비 효율성을 통해 수백만 달러의 재무 손실을 생성합니다. AI 모델을 훈련시키는 잘못된 데이터는 때때로 비즈니스가 자원 낭비와 고객의 잘못된 타겟팅과 관련된 실수를 저지른 다음 환자의 잘못된 의료 진단을 이끌어냅니다.

잘못된 데이터를 청소하고 수정하면 엔지니어링 및 데이터 과학 직원을 강조하면서 재무 비용을 초래하는 추가 작업이 발생합니다. 데이터 전문가는 근무 시간의 주요 부분을 데이터 청소 작업에 전념하며, 이는 모델 최적화 및 혁신 작업에서 필수적인 관심을 전파합니다. 데이터 손상된 데이터를 다루는 비효율적 인 프로세스는 AI 개발 타임 라인 속도가 느리고 운영 비용이 증가하여 프로젝트가 수익성이없고 AI 유래 제품의 출시를 지연시킵니다.

편견과 윤리적 위험

더러운 데이터의 존재는 AI 모델이 비 윤리적이고 편향된 결과를 생성하는 편향을 개발하고 강화시킵니다. AI의 성능 품질은이 입력의 바이어스가 바이어스 출력을 생성하기 때문에 전적으로 훈련 데이터에 의존합니다. 공정하고 편견없는 AI 시스템은 특정 인구 부문에 대한 고유 한 편견 때문에 얼굴 인식 및 채용 알고리즘 및 의사 결정 기반 대출 프로세스에서 효과적으로 작동합니다.

편향된 AI의 활용은 조직의 명성에 심각한 피해를줍니다. 바이어스가 내장 된 AI 솔루션은 조직에 대한 법적 준수 문제를 유발하면서 고객과 규제 기관이이를 검사하도록 이끌어냅니다. 배포 후 AI 편향을 조정하려면 개발 중 데이터 품질 유지 관리와 관련된 비용을 초과하는 추가 어려움과 비용이 필요합니다. 기업은 윤리적 위험을 최소화하고 AI 공정성과 신뢰성을 높이기 위해 처음에는 다양성과 대표성으로 깨끗한 데이터 세트를 설정해야합니다.

모델 성능 및 정확도 감소

고품질 데이터는 예측 작업에서 AI 모델을 효율적으로 만드는 기초 역할을하지만 부패한 데이터로 인해 부정확 한 예측이 생성됩니다. 더러운 데이터가 있으면 불일치가 발생하여 기계 학습 알고리즘이 중요한 패턴을 발견하는 것이 복잡해집니다. AI를 사용하여 제조 할 때 예측 유지 보수 시스템은 손상된 센서 판독 값을 사용하여 훈련하는 경우 결과가 좋지 않은 결과를 제공합니다. 이로 인해 비용이 많이 드는 작동 중지로 예기치 않은 장비 고장을 생성하는 장비 고장 감지 장애가 발생하기 때문입니다.

AI 기반 고객 지원 챗봇은 부정확 한 데이터를 배우고 나서 브랜드에 대한 고객 신뢰를 쇠약하게 한 후 사용자에게 신뢰할 수없는 정보를 제공합니다. 더러운 데이터로 인한 성능 문제는 회사가 재교육 및 수동 조정을 통해 AI 시스템을 지속적으로 조절하여 전반적인 운영 효과를 감소시키는 비용으로 이어집니다. 개발 초기에 데이터 품질 해상도를 시작하면 더 내구성이 뛰어나고 신뢰할 수있는 AI 시스템 모델이 생성됩니다.

준수 및 규제 문제

조직은 시스템의 기존 더러운 데이터 위험으로 인해 GDPR 및 CCPA 개인 정보 보호 규정을 준수하는 데 실질적인 어려움에 직면 해 있습니다. 조직이 부정확하거나 복제 된 데이터를 저장하면 실질적인 재정적 처벌과 함께 실질적인 법적 결과를 초래할 때 데이터 보호법이 위반됩니다. 민감한 재무 및 건강 관련 정보를 사용하는 회사는 규제 규칙에 필요하기 때문에 정확한 데이터를 보장해야합니다.

설명 가능한 기능과 투명한 의사 결정 프로세스를 통한 AI 시스템의 규제는 규제 기관과 주요 이해 관계자의 새로운 요구를 구성합니다. 추적 할 수없는 AI 결정과 결합 된 결함이있는 데이터 소스는 조직이 인공 지능 기반 결정을 방어 할 수 없기 때문에 사용자 및 규제 기관의 신뢰를 위협합니다. 유효성 검사 시스템과 함께 강력한 데이터 거버넌스 프로토콜을 설정하는 조직은 규제 준수를 달성하고 AI 시스템 내에서 투명성 및 책임을 향상시킵니다.

더러운 데이터를 완화하는 데있어 데이터 거버넌스의 역할

데이터 거버넌스의 성공적인 실행은 AI 개발 중 더러운 데이터의 부정적인 영향을 줄이기위한 사전 조치가 필요합니다. 조직은 데이터 평가를 데이터 감소 방법 및 지속적인 시험 절차와 결합하는 완전한 데이터 관리 시스템을 개발해야합니다. 표준화 된 데이터 입력의 조합은 자동화 된 데이터 청소 시스템과 함께 데이터 오류를 감소시켜 구현하기 전에 AI 모델을 손상시키는 것을 방지합니다.

조직은 운영 문화 전반에 걸쳐 필수적인 관행을 확립하는 데이터 책임 시스템을 개발해야합니다. 직원들은 데이터 엔지니어 및 과학자와 함께 비즈니스 구성원과 협력하여 데이터 품질을 향상된 데이터 품질 결과를 달성하는 동안 올바른 데이터 처리 절차에 대한 교육이 필요합니다. 조직이 배치 한 강력한 데이터 거버넌스 구조는 AI 오류 및 운영 위협을 줄이고 AI 혁신의 최대 이점을 제공합니다.

앞으로의 경로 : 더러운 데이터 문제 해결

부정확 한 데이터가 광범위한 재무 결과로 이어지고 윤리적 원칙을 손상시키고 모델 효율성을 감소시키고 규제 요구 사항을 방해하기 때문에 AI의 구현에는 깨끗한 데이터가 필요합니다. AI 성공은 기술에 고품질 데이터가 필요하기 때문에 기본 데이터의 정확도에 크게 의존합니다. 조직은 데이터 청소 도구 및 거버넌스 규칙과 함께 강력한 데이터 관리 접근 방식을 개발하여 사용할 수없는 데이터 품질로 인한 위험을 줄여야합니다. AI 파이프 라인의 시작 부분에서 더러운 데이터 포인트를 해결하면 비즈니스는 AI 신뢰성을 높이고 사용자 신뢰를 설정하며 AI 구동 프로젝트에서 최대 가치를 달성 할 수 있습니다.