使用人工智能生成的綜合數據
數據對於任何想要做出明智的業務決策的組織來說都是至關重要的。 然而,收集和使用現實世界的數據可能會面臨隱私問題、數據保護法規和數據可用性有限等挑戰。 這就是 AI 生成的合成數據的用武之地。
合成數據是由計算機程序人工創建的數據。 它旨在模仿真實世界數據的特徵,同時保護個人隱私並避免數據洩露。 通過使用合成數據,組織可以生成幾乎無限量的數據用於測試、研究和分析,而不必擔心與現實世界數據相關的倫理和法律問題。 這使組織能夠通過 AI 生成的合成數據將數據轉化為競爭優勢
當今的組織正在收集大量數據。 但是,並不是所有的都可以使用,因為它是敏感的並且包含個人信息。 因此,該數據被“鎖定”,不能簡單地使用。 這是具有挑戰性的,因為 數據驅動技術的好壞取決於它可以利用的數據. 這就是 AI 生成的合成數據的用武之地。
使用 AI 生成的合成數據的主要好處之一是它可以幫助組織 解鎖這些數據,從而獲得他們以前可能無法訪問的寶貴見解,同時保護敏感數據. 據估計,多達 50% 的數據可以使用合成數據生成等隱私增強技術解鎖。 這使這些組織能夠 更聰明並擊敗競爭對手 採用“數據優先”的方法。
隨著越來越多的組織認識到數據的價值並引入數據驅動戰略,我們可以期待在由人工智能生成的合成數據提供支持的人工智能和機器學習領域看到更廣泛的採用和更多的創新。
AI的數據將被解鎖 通過隱私增強技術
在當今的數字世界中, 信任是企業成功的關鍵. 客戶希望知道他們的個人數據是安全可靠的,並且與他們有業務往來的組織是透明和誠實的。 公司建立數字信任的一種方法是使用人工智能生成的合成數據。
通過使用合成數據,組織可以 避免使用敏感或個人信息 來自真實的個人,這有助於建立信任和保護隱私。 據估計,贏得併保持客戶數字信任的公司的利潤將增加 30%。 通過使用 AI 生成的合成數據,組織可以 證明他們對數據隱私的承諾 和安全性,這有助於與客戶建立信任。 它允許這些組織 在不妨礙開發人員、創新和技術創造的情況下,盡量減少個人信息的使用 與那些沒有這樣做的組織相比,這最終使這些組織能夠創造競爭優勢。
隨著企業繼續更加依賴數據和技術,再加上我們的社會將數字信任提上議事日程,預計會有更多組織認識到負責任的數據政策與維護數字信任的相關性,這將推動 AI Generated 的進一步採用綜合數據。
更多利潤 對於那些賺取和 維護數字信任 與客戶
在當今數據驅動的世界中,組織明白他們不能獨自完成所有事情,並強調共同努力的重要性。 因此,這些組織一直在尋找在內部甚至外部協作和共享數據的方法,以推動創新並獲得競爭優勢。 然而, 隱私問題和數據孤島使得跨平台處理敏感數據變得困難 部門、公司和行業. 這就是人工智能生成的合成數據可以發揮關鍵作用的地方。
通過生成與真實世界數據非常相似的合成數據,組織可以在不損害敏感數據隱私和安全的情況下進行協作和分享見解。 這可以更輕鬆地跨部門、行業和公司處理隱私敏感數據,以降低風險並克服數據孤島。 預計使用隱私增強技術可以實現 70% 的行業合作增加。 這意味著 通過採用 AI 生成的合成數據和隱私增強技術,組織可以開啟新的協作機會 和創新,從而加快技術解決方案的開發和部署。
隨著越來越多的組織認識到跨部門、公司和行業合作的價值,我們可以期待看到更廣泛地採用人工智能生成的合成數據等隱私增強技術。
增加行業合作 預計與 使用隱私工具
在當今快節奏的商業環境中, 組織需要 agile 反應靈敏以在競爭中保持領先地位. 然而,嚴格的隱私法規要求在處理個人數據方面製定政策,這通常會在組織中引入懈怠和依賴。 克服這一問題的一種方法是使用 AI 生成的合成數據來最大程度地減少對真實世界數據的處理,這可以幫助組織節省時間和資源。
您需要多長時間才能獲得構建雄心勃勃的技術解決方案所需的數據? 擁有正確的數據通常是您項目中的依賴項嗎? 使用合成數據可以節省因處理真實數據而導致的與內部管理費用和官僚主義相關的數百萬小時。 在處理數據方面實現敏捷性 可以幫助組織加速技術解決方案的開發和部署並縮短上市時間,從而使他們在市場上具有競爭優勢。
隨著越來越多的組織認識到最小化依賴性和 agile 工作方式,我們可以期待在由 AI 生成的合成數據提供支持的數據驅動技術領域看到更廣泛的採用和更多的創新。
節省數百萬小時 由那些組織 擁抱合成數據
探索為什麼組織決定使用人工智能生成的合成數據
更多合規成本 對於那些 缺乏隱私保護
更多利潤 對於那些賺取和 維護數字信任 與客戶
增加行業合作 預計與 使用隱私工具
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的客戶信任他們的保險公司 使用他們的個人數據
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