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EY
Cosa dice EY di watsonx.governance
"Poiché le aziende promuovono l'uso dell'AI nelle loro organizzazioni, è essenziale potersi fidare dei dati e dei modelli/soluzioni/sistemi che alimentano le loro analisi e decisioni. L'AI responsabile, fondata su solidi principi di governance, è fondamentale per guidare decisioni aziendali giuste ed etiche. La metodologia/soluzione EY.ai Confidence Index abilitata da IBM watsonx.governance rafforzerà la capacità dei clienti di EY di misurare, gestire e mitigare i rischi contribuendo a rafforzare la fiducia nei dati, nei modelli, nei processi e nella tecnologia che compongono le loro soluzioni attraverso una valutazione empirica e quantitativa della soluzione/modello di AI sottostante."
Mario Schlener
Global FS Risk Technology Lead
Lead Risk Consulting Canada
Co-Lead Global Responsible AI
EY
Informazioni su EY
EY (collegamento esterno a ibm.com) è nata per costruire un mondo di lavoro migliore, contribuendo a creare valore a lungo termine per clienti, persone e società e a costruire fiducia nei mercati di capitale. Grazie ai dati e alla tecnologia, i diversi team di EY in oltre 150 paesi offrono fiducia attraverso la garanzia e aiutano i clienti a crescere, trasformarsi e operare. Lavorando nel settore assicurativo, della consulenza, del diritto, della strategia, della fiscalità e delle transazioni, i team di EY pongono domande migliori per trovare nuove risposte alle complesse questioni che il mondo di oggi deve affrontare.
Legale
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Prodotto negli Stati Uniti d'America. Marzo 2024
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Le informazioni contenute nel presente documento sono aggiornate alla data della prima pubblicazione e possono essere modificate da IBM senza preavviso. Non tutte le offerte sono disponibili in ogni Paese in cui opera IBM.
Tutti gli esempi citati relativi a clienti sono presentati per illustrare il modo in cui alcuni clienti hanno utilizzato i prodotti IBM e i risultati da essi eventualmente conseguiti. I costi effettivi relativi agli ambienti e le caratteristiche inerenti alle performance possono variare a seconda delle specifiche configurazioni e condizioni del cliente. In generale non è possibile fornire risultati attesi, poiché i risultati di ciascun cliente dipendono interamente dai sistemi e dai servizi ordinati.
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