使用人工智能生成的综合数据
数据对于任何想要做出明智的业务决策的组织来说都是至关重要的。 然而,收集和使用现实世界的数据可能会面临隐私问题、数据保护法规和数据可用性有限等挑战。 这就是 AI 生成的合成数据的用武之地。
合成数据是由计算机程序人工创建的数据。 它旨在模仿真实世界数据的特征,同时保护个人隐私并避免数据泄露。 通过使用合成数据,组织可以生成几乎无限量的数据用于测试、研究和分析,而不必担心与现实世界数据相关的伦理和法律问题。 这使组织能够通过 AI 生成的合成数据将数据转化为竞争优势
当今的组织正在收集大量数据。 但是,并不是所有的都可以使用,因为它是敏感的并且包含个人信息。 因此,该数据被“锁定”,不能简单地使用。 这是具有挑战性的,因为 数据驱动技术的好坏取决于它可以利用的数据. 这就是 AI 生成的合成数据的用武之地。
使用 AI 生成的合成数据的主要好处之一是它可以帮助组织 解锁这些数据,从而获得他们以前可能无法访问的宝贵见解,同时保护敏感数据. 据估计,多达 50% 的数据可以使用合成数据生成等隐私增强技术解锁。 这使这些组织能够 更聪明并击败竞争对手 采用“数据优先”的方法。
随着越来越多的组织认识到数据的价值并引入数据驱动战略,我们可以期待在由人工智能生成的合成数据提供支持的人工智能和机器学习领域看到更广泛的采用和更多的创新。
AI的数据将被解锁 通过隐私增强技术
在当今的数字世界中, 信任是企业成功的关键. 客户希望知道他们的个人数据是安全可靠的,并且与他们有业务往来的组织是透明和诚实的。 公司建立数字信任的一种方法是使用人工智能生成的合成数据。
通过使用合成数据,组织可以 避免使用敏感或个人信息 来自真实的个人,这有助于建立信任和保护隐私。 据估计,赢得并保持客户数字信任的公司的利润将增加 30%。 通过使用 AI 生成的合成数据,组织可以 证明他们对数据隐私的承诺 和安全性,这有助于与客户建立信任。 它允许这些组织 在不妨碍开发人员、创新和技术创造的情况下,尽量减少个人信息的使用 与那些没有这样做的组织相比,这最终使这些组织能够创造竞争优势。
随着企业继续更加依赖数据和技术,再加上我们的社会将数字信任提上议事日程,预计会有更多组织认识到负责任的数据政策与维护数字信任的相关性,这将推动 AI Generated 的进一步采用综合数据。
更多利润 对于那些赚取和 维护数字信任 与客户
在当今数据驱动的世界中,组织明白他们不能独自完成所有事情,并强调共同努力的重要性。 因此,这些组织一直在寻找在内部甚至外部协作和共享数据的方法,以推动创新并获得竞争优势。 然而, 隐私问题和数据孤岛使得跨平台处理敏感数据变得困难 部门、公司和行业. 这就是人工智能生成的合成数据可以发挥关键作用的地方。
通过生成与真实世界数据非常相似的合成数据,组织可以在不损害敏感数据隐私和安全的情况下进行协作和分享见解。 这可以更轻松地跨部门、行业和公司处理隐私敏感数据,以降低风险并克服数据孤岛。 预计使用隐私增强技术可以实现 70% 的行业合作增加。 这意味着 通过采用 AI 生成的合成数据和隐私增强技术,组织可以开启新的协作机会 和创新,从而加快技术解决方案的开发和部署。
随着越来越多的组织认识到跨部门、公司和行业合作的价值,我们可以期待看到更广泛地采用人工智能生成的合成数据等隐私增强技术。
增加行业合作 预计与 使用隐私工具
在当今快节奏的商业环境中, 组织需要 agile 反应灵敏以在竞争中保持领先地位. 然而,严格的隐私法规要求在处理个人数据方面制定政策,这通常会在组织中引入懈怠和依赖。 克服这一问题的一种方法是使用 AI 生成的合成数据来最大程度地减少对真实世界数据的处理,这可以帮助组织节省时间和资源。
您需要多长时间才能获得构建雄心勃勃的技术解决方案所需的数据? 拥有正确的数据通常是您项目中的依赖项吗? 使用合成数据可以节省因处理真实数据而导致的与内部管理费用和官僚主义相关的数百万小时。 在处理数据方面实现敏捷性 可以帮助组织加速技术解决方案的开发和部署并缩短上市时间,从而使他们在市场上具有竞争优势。
随着越来越多的组织认识到最小化依赖性和 agile 工作方式,我们可以期待在由 AI 生成的合成数据提供支持的数据驱动技术领域看到更广泛的采用和更多的创新。
节省数百万小时 由那些组织 拥抱合成数据
探索为什么组织决定使用人工智能生成的合成数据
更多合规成本 对于那些 缺乏隐私保护
更多利润 对于那些赚取和 维护数字信任 与客户
增加行业合作 预计与 使用隐私工具
Of 人口 将有 data 隐私规定 在2023,从今天的 10% 上升
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AI的数据将被解锁 通过隐私增强技术
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