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
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。
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。
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。
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。
AI 模型控制功能
