데이터 보안 및 관리

진정성 있는 혁신

데이터 프라이버시와 보안은 오랫동안 우선순위였지만 AI 거버넌스는 여전히 따라잡지 못하고 있습니다. 유출이 증가하고 에이전틱 AI로 인해 복잡성이 가중됨에 따라 보안과 거버넌스 간의 협업은 더 이상 선택 사항이 아닙니다.

사람, 프로세스, 기술을 통합하는 데이터와 AI에 대한 체계적인 접근 방식이 도입, 혁신 및 ROI를 가속화하는 이유를 알아보세요.

사람들이 신뢰하는 AI는 사람들이 사용하는 AI입니다.

Heather Gentile

watsonx.governance 전무 이사, 데이터 및 AI, IBM

AI 감독 격차

70%

경영진들은

혁신이 보안에 우선한다고 응답¹

76%

의 생성형 AI 프로젝트는

경영진의 82%가 보안 요소가 필수라고 답했음에도 불구하고 보안 요소 부족

87%

조직의

AI 위험을 완화하기 위한 거버넌스 정책 및 프로세스 부족²

신뢰할 수 있는 AI를 위한 강력한 데이터 기반 구축

AI의 성공은 우연히 이루어지는 것이 아닙니다. 확장을 위한 길을 열어주는 강력한 데이터 관행과 거버넌스에서 시작됩니다. eBook에서 신뢰의 네 가지 요소를 살펴보세요.

고객 사례

AI 제어 및 신뢰 시스템

Banco do Brasil은 윤리적 감독과 책임감 있는 AI를 장려하기 위해 거버넌스 모델을 발전시켰습니다.

2025년 데이터 유출 비용(CODB) 보고서

조직의 사일로를 허문 AI

AI 아카데미: 보안 및 거버넌스

AI 사용 사례: AI 거버넌스와 보안의 만남

Data Matters 허브 살펴보기

접근 및 통합

IBM의 Edward Calvesbert와 Fariya Syed-Ali가 접근하기 어려운 데이터를 쉽게 사용하는 방법을 설명합니다.

준비 및 관리

IBM의 Scott Brokaw가 큐레이션과 강화를 통해 데이터 품질을 높이는 방법을 설명합니다.

Data Matters 홈페이지

Data Matters 허브는 가장 중요한 AI 자산인 고유한 데이터를 최적화하는 데 필요한 전문적인 인사이트를 제공합니다.

다음 단계 안내

IBM의 최신 제품은 조직이
정형 및 비정형 데이터를 수집, 관리 및 검색할 수 있도록 하여,
정확하고 성능이 뛰어난 생성형 AI를 확장할 수 있게 해줍니다.