AI가 생성한 합성 데이터가 필요한 이유는 무엇입니까?
조직에서 AI 생성 합성 데이터 사용을 고려해야 하는 이유
데이터를 경쟁 우위로 전환
AI가 생성한 합성 데이터로
데이터는 정보에 입각한 비즈니스 결정을 내리려는 모든 조직에 매우 중요합니다. 그러나 실제 데이터를 수집하고 사용하면 개인 정보 보호 문제, 데이터 보호 규정 및 데이터 가용성 제한과 같은 문제가 발생할 수 있습니다. AI가 생성한 합성 데이터가 들어오는 곳입니다.
합성 데이터는 컴퓨터 프로그램에 의해 인위적으로 생성된 데이터입니다. 개인 정보를 보호하고 데이터 위반을 방지하면서 실제 데이터의 특성을 모방하도록 설계되었습니다. 조직은 합성 데이터를 사용하여 실제 데이터와 관련된 윤리적 및 법적 문제에 대해 걱정하지 않고 테스트, 연구 및 분석을 위해 거의 무제한의 데이터를 생성할 수 있습니다. 이를 통해 조직은 AI 생성 합성 데이터를 통해 데이터를 경쟁 우위로 전환할 수 있습니다.
조직에서 AI 생성 합성 데이터 사용을 고려해야 하는 이유
데이터와 가치 있는 인사이트 확보
오늘날 조직은 방대한 양의 데이터를 수집하고 있습니다. 그러나 민감하고 개인 정보가 포함되어 있기 때문에 모두 사용할 수는 없습니다. 결과적으로 이 데이터는 "잠겨" 있으며 단순히 사용할 수 없습니다. 이는 어려운 이유입니다. 데이터 기반 기술은 활용할 수 있는 데이터만큼만 우수합니다.. AI가 생성한 합성 데이터가 들어오는 곳입니다.
AI 생성 합성 데이터 사용의 주요 이점 중 하나는 조직에 도움이 될 수 있다는 것입니다. 민감한 데이터를 보호하면서 이 데이터를 잠금 해제하여 이전에는 액세스할 수 없었던 귀중한 통찰력을 얻을 수 있습니다.. 추정에 따르면 합성 데이터 생성과 같은 프라이버시 강화 기술을 사용하여 최대 50%의 데이터를 잠금 해제할 수 있습니다. 이를 통해 해당 조직은 더 똑똑하고 경쟁에서 승리하세요 "데이터 우선" 접근 방식으로.
더 많은 조직이 데이터의 가치를 인식하고 데이터 기반 전략을 도입함에 따라 AI 생성 합성 데이터로 구동되는 AI 및 머신 러닝 분야에서 더 많은 채택과 혁신이 증가할 것으로 기대할 수 있습니다.
AI용 데이터 중 잠금 해제 프라이버시 강화 기술로
디지털 신뢰 확보
오늘날의 디지털 세상에서, 기업이 성공하려면 신뢰가 중요합니다. 고객은 자신의 개인 데이터가 안전하고 안전하며 거래하는 조직이 투명하고 정직하다는 것을 알고 싶어합니다. 기업이 디지털 신뢰를 구축할 수 있는 한 가지 방법은 AI 생성 합성 데이터를 사용하는 것입니다.
조직은 합성 데이터를 사용하여 다음을 수행할 수 있습니다. 민감하거나 개인 정보를 사용하지 마십시오. 실제 개인으로부터 신뢰를 구축하고 개인 정보를 보호할 수 있습니다. 고객과 디지털 신뢰를 얻고 유지하는 기업은 30% 더 많은 수익을 올릴 것으로 추정됩니다. AI가 생성한 합성 데이터를 사용하여 조직은 다음을 수행할 수 있습니다. 데이터 프라이버시에 대한 약속을 보여줍니다. 보안을 통해 고객과의 신뢰를 구축할 수 있습니다. 이는 해당 조직이 다음을 수행할 수 있도록 합니다. 개발자, 혁신 및 기술 생성을 방해하지 않고 개인 정보 사용을 최소화합니다. 궁극적으로 그러한 조직은 그렇지 않은 조직에 비해 경쟁 우위를 창출할 수 있습니다.
기업이 디지털 신뢰를 의제로 삼는 우리 사회와 결합된 데이터 및 기술에 계속 더 많이 의존함에 따라 더 많은 조직이 책임 있는 데이터 정책이 디지털 신뢰를 유지하는 것과 관련이 있음을 인식하여 AI 생성의 추가 채택을 촉진할 것으로 예상됩니다. 합성 데이터.
더 많은 이익 수익을 내는 기업을 위해 디지털 신뢰 유지 고객과 함께
업계 협업 추진
오늘날의 데이터 기반 세계에서 조직은 혼자서 모든 것을 할 수 없다는 것을 이해하고 힘을 합치기 위해 함께 일하는 것의 중요성을 강조합니다. 따라서 이러한 조직은 혁신을 주도하고 경쟁 우위를 확보하기 위해 내부적으로 또는 외부적으로 데이터를 공유하고 협업할 방법을 지속적으로 찾고 있습니다. 하지만, 개인 정보 보호 문제 및 데이터 사일로는 전체에서 민감한 데이터로 작업하기 어렵게 만들 수 있습니다. 부서, 회사 및 산업. AI가 생성한 합성 데이터가 중요한 역할을 할 수 있는 곳입니다.
실제 데이터를 거의 모방하는 합성 데이터를 생성함으로써 조직은 중요한 데이터의 개인 정보 보호 및 보안을 손상시키지 않고 협업하고 통찰력을 공유할 수 있습니다. 이를 통해 부서, 산업 및 회사 전체에서 개인 정보에 민감한 데이터를 보다 쉽게 사용하여 위험을 완화하고 데이터 사일로를 극복할 수 있습니다. 개인 정보 보호 강화 기술을 사용하면 업계 협력이 70% 증가할 것으로 예상됩니다. 이것은 AI로 생성된 합성 데이터와 개인 정보 보호 강화 기술을 수용함으로써 조직은 협업을 위한 새로운 기회를 열 수 있습니다. 기술 솔루션의 빠른 개발 및 배포로 이어지는 혁신.
더 많은 조직이 부서, 회사 및 산업 전반에서 협업의 가치를 인식함에 따라 AI 생성 합성 데이터와 같은 개인 정보 보호 강화 기술이 더 널리 채택될 것으로 예상할 수 있습니다.
업계 협력 증가 예상 개인 정보 보호 도구 사용
속도와 민첩성을 실현
오늘날과 같이 급변하는 비즈니스 환경에서 조직은 agile 경쟁 우위를 유지하기 위해 대응. 그러나 엄격한 개인 정보 보호 규정에는 개인 데이터 작업 측면에서 정책이 필요하며, 이는 종종 조직에 여유와 종속성을 도입합니다. 이를 극복하는 한 가지 방법은 AI가 생성한 합성 데이터를 사용하여 실제 데이터 작업을 최소화하는 것입니다. 이를 통해 조직은 시간과 리소스를 절약할 수 있습니다.
야심 찬 기술 솔루션을 구축하는 데 필요한 데이터를 얻는 데 얼마나 걸립니까? 올바른 데이터를 보유하는 것이 종종 프로젝트의 종속성입니까? 실제 데이터 작업으로 인한 내부 오버헤드 및 관료주의와 관련된 수백만 시간은 합성 데이터를 사용하여 절약할 수 있습니다. 데이터 작업 측면에서 민첩성 실현 조직이 기술 솔루션의 개발 및 배포를 가속화하고 시장 출시 기간을 단축하여 시장에서 경쟁 우위를 확보하도록 도울 수 있습니다.
더 많은 조직이 종속성 최소화의 관련성을 인식하고 agile 작업 방식을 통해 AI 생성 합성 데이터로 구동되는 데이터 기반 기술 분야에서 더 폭넓은 채택과 혁신이 증가할 것으로 기대할 수 있습니다.
수백만 시간 절약 조직에 의해 합성 데이터 수용
전문가와 함께 심층 분석
조직이 AI 생성 합성 데이터로 작업하기로 결정한 이유를 알아보기 위해
Gartner: "2024년까지 AI 및 분석 프로젝트 개발에 사용되는 데이터의 60%가 종합적으로 생성될 것입니다."
규정 준수 비용 증가 하는 회사를 위해 개인 정보 보호 부족
더 많은 이익 수익을 내는 기업을 위해 디지털 신뢰 유지 고객과 함께
업계 협력 증가 예상 개인 정보 보호 도구 사용
Of 인구 합니다 데이터 개인 정보 보호 규정 2023년, 오늘 10%에서 상승
Of AI를 위한 훈련 데이터 될거야 합성 생성 2024로
의 고객은 보험사를 신뢰합니다. 자신의 개인 데이터를 사용하기 위해
AI용 데이터 중 잠금 해제 프라이버시 강화 기술로
조직의 개인 데이터의 저장 as 가장 큰 개인 정보 위험
기업의 인용 프라이버시가 없습니다. AI를 위한 1개의 장벽 이행
Of 개인 정보 규정 준수 도구 의지 AI에 의존 2023에서, 오늘부터 5% 증가
- 2021년 예측: 디지털 비즈니스를 관리, 확장 및 변환하기 위한 데이터 및 분석 전략: Gartner 2020
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- 개인 정보 및 개인 데이터 보호 현황 2020-2022: Gartner 2020
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- 2020년 개인정보 보호를 위한 하이프 사이클: Gartner 2020
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