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为AI做好数据和数据文化准备

为AI做好数据和数据文化准备

企业在AI应用中面临执行困难,关键在于数据质量和治理。专家指出,组织应先明确AI要解决的具体业务问题,确保数据质量、一致性和上下文完整。建议建立AI卓越中心,制定明确成功指标,保持人机协作。数据应作为战略资产管理,包括标准化架构、自动化质量检查和建立数据血缘追踪。同时需要建立治理框架防范偏见,通过持续监控和人工干预确保AI系统公平性。