ИИ в решениях: 61% видят проблему с качеством данных — как её решать
60% руководителей регулярно используют ИИ при принятии решений При этом 61% участников исследования Deloitte отмечают растущую проблему с качеством и достоверностью данных о рабочих процессах и сотрудниках. Чтобы бизнес мог опереться на выводы модели, нужно понимать, насколько актуальную и полную информацию использовала система, какие преобразования произошли. Как проверять данные: - установить происхождение - восстановить путь обработки - оценить пригодность данных и проверить вывод. Иначе нельзя понять, обнаружил ли ИИ реальную закономерность или воспроизвел ошибку, которая появилась еще при сборе и обработке данных. Поэтому результат работы ИИ должен становиться основанием для действий, только когда бизнес может проверить весь путь — от исходных данных до конечного вывода. Подробнее о том, как связать качество данных с их ценностью для бизнеса, рассказали в статье VK Tech на [Хабре](https://habr.com/ru/companies/vktech/articles/1024060/?utm_source=telegram&utm_medium=social&utm_campaign=ot_kachestva_k_polze_habr_030826&utm_content=vkdigitaltech) [Официальный канал VK Tech в МАКС](https://max.ru/vktech) Полный профиль компании доступен в MONDIARA [MONDIARA](https://mondiara.com/) Сделано Людьми. Для людей Котировки • Отчётность • Дивиденды • Аналитика • Новости
Пост взят с международного финтех-медиа ресурса
ДЛЯ ЛЮДЕЙ