治理与安全并非单纯的防护措施。它们是大规模推动 AI 落地的核心引擎。
称创新优先于安全1
缺乏安全要素，尽管 82% 的高管表示这些要素至关重要
缺乏治理策略与流程，以降低 AI 风险2
为可信 AI 奠定坚实的数据基础
AI 的成功并非偶然。它始于完善的数据实践与治理，为规模化落地铺平道路。阅读这本电子书，深入了解信任的四大支柱。
巴西银行 (Banco do Brasil) 迭代其治理模式，以推进伦理监督与负责任的 AI 实践。
IBM 的 Edward Calvesbert 与 Fariya Syed-Ali 阐述了如何简化难获取数据的使用流程。
IBM 的 Scott Brokaw 概述了如何通过数据整理与增强来提升数据质量。
我们的 Data Matters 中心汇聚专家洞察分析，指导您优化最核心的 AI 资产——您的专属数据。
脚注
1 《生成式 AI 安全保障》，IBM 商业价值研究所，2024 年。
2 《2025 年数据泄露成本报告：AI 监管缺口》，IBM 与波耐蒙研究所 (Ponemon Institute)，2025 年。