何謂 IBM Watson OpenScale?

了解 IBM Watson OpenScale 如何追蹤及測量 AI 生命週期的表現,並依照業務狀況的變化來調整及控管 AI。其適用於任何 IT 環境中建置與執行的各種模型。

AI 成果新聞與資源

451 Research Firestarter 標誌 2019

451 Research 認可 Watson OpenScale 促進創新

商業使用者現在可以檢查模型,而不需要資料科學家的協助。從報告中瞭解作法。

黑色背景下的 Kelly Combs

KPMG:使用 Watson OpenScale 負責 AI 的管理人

Kelly Combs,一位 AI 領域的 IBM 女性領導者,其說明 Watson OpenScale 如何協助 KPMG 用戶端控管及擴充 AI。

粉紅色背景下的 Dinesh Nirmal

瞭解如何揭露資料的價值

觀看關於架構的專題簡報,以信任及控制 AI 的業務衝擊與風險。

在飛機螺旋槳上工作的男子

觀看網路研討會:更快的 AI 價值

就提高 AI ROI 的趨勢和最佳作法取得專家意見。

Watson OpenScale AI 偏差偵測的擷取畫面

新聞:自動偵測 AI 偏差

瞭解 Watson OpenScale 如何自動標示 AI 模型中潛在的偏差問題。

溫布頓網球公開賽

AI 策劃的溫布頓節目精華

瞭解 OpenScale 如何協助挑選最精彩的節目精華,為粉絲提供優質內容。

特性

測量和追蹤 AI 成果

在單一主控台中追蹤正式作業 AI 的效能及其對商業目標的影響(具有可行的測量指標)。

為企業調整 AI

應用商業結果來建立持續回饋迴圈,以改善及維持 AI 成果。

控管及說明 AI

透過在工作流程之間追蹤及說明 AI 決策來維護合規性,並進行智慧偵測及更正偏差,以改善成果。

使用案例

信用風險建模

信用貸款機構可以監視風險模型的效能、偏差和可解釋性,從而限制來自法規的風險曝光,為客戶創造更公平、更可解釋的成果。

信用風險建模的圖形

可解釋的理賠處理

保險承銷商可使用機器學習,更一致及準確地評量理賠風險,確保客戶獲得公平的結果,並就監管及商業情報用途解釋 AI 建議。

可解釋的理賠處理的圖形

預測 CSP 資產失敗

資料科學家可以建置機器學習模型,並與他們的 IT 作業小組合作,有自信地為通訊服務提供者 (CSP) 建議主動資產維護。

預測 CSP 資產失敗的圖形

AI 模型控制功能

顯示 Watson OpenScale AI 偏差偵測的擷取畫面

瞭解 Watson OpenScale 如何協助 AI 模型去偏差化

觀看 Watson OpenScale 在信用風險實務中偵測與消除 AI 模型偏差的示範。

顯示 Watson OpenScale 說明 AI 成果的擷取畫面

瞭解 Watson OpenScale 如何說明 AI 成果

觀看 Watson OpenScale 的示範,其以企業易懂的語言說明在執行時期的 AI 成果。

顯示 Watson OpenScale AI 模式漂移偵測的擷取畫面

瞭解 Watson OpenScale 如何幫助更正 AI 模式漂移

觀看 Watson OpenScale 監視及比較資料的示範,向使用者警示 AI 模型漂移。

開始使用 Watson OpenScale

探索 Watson OpenScale 的功能 - 開放式平台,可協助讓企業大規模自動化並操作 AI(無論它位於何處)。深入瞭解 AI 生命週期的每一個階段,並讓您的企業對 AI 成果有更大的信心。