데이터 및 AI를 위한 통합된 신뢰 프레임워크 구축

거버넌스와 보안은 단순한 보호 장치가 아닙니다. 그들은 대규모 AI를 지탱하는 엔진입니다.

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웃고 있는 Heather Gentile의 사진

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
기하학적 3D 사각형과 원이 표시된 아이소메트릭 일러스트
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.
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보라색 사각형의 시퀀스 그림
고객 사례 AI 제어 및 신뢰 시스템

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

 사례 연구 살펴보기

다른 후기 보기

녹색, 보라색, 파란색의 세 가지 색상 블록
보고서
2025년 데이터 유출 비용(CODB) 보고서
AI 결과를 형성하는 과정에서 watsonx.governance가 관리하는 정형 및 비정형 데이터의 데이터 스트랜드를 그래픽으로 렌더링합니다.
연구
조직의 사일로를 허문 AI
나란히 서 있는 Betsy Greytok과 Evelyn Anderson
동영상
AI 아카데미: 보안 및 거버넌스
AI in Action 2024 보고서를 나타내는 대문자 AI 이미지
팟캐스트
AI 사용 사례: AI 거버넌스와 보안의 만남
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접근 및 통합

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

 사일로 제거
Scott Brokaw의 인물 사진
준비 및 관리

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

 데이터로 전달
정형 데이터와 비정형 데이터를 설명하는 그림.
Data Matters 홈페이지

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

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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.

  1. AI 솔루션을 위한 데이터 살펴보기
  2. AI 업데이트 신청
각주

1 생성형 AI 보안, IBM 기업가치연구소(IBV), 2024.
2 데이터 유출 비용(CODB) 보고서 2025: AI 감독 격차, IBM 및 Ponemon Institute, 2025.