時間：2022-04-08 01:00:02 | 來源：行業(yè)動態(tài)
時間：2022-04-08 01:00:02 來源：行業(yè)動態(tài)
在AI、ML與機器人技術(shù)的世界中，數(shù)據(jù)治理與數(shù)據(jù)質(zhì)量扮演著舉足輕重的角色。數(shù)據(jù)移動速度以及由分析或機器人模型做出決策的速度正以指數(shù)級水平提升，隨之而來的就是辦好事快、辦壞事更快。在傳統(tǒng)的人工流程中，我們往往有更多時間窗口來處理質(zhì)量問題，但隨著不斷加大對于AI、ML或者機器人技術(shù)的投入，數(shù)據(jù)的移動與決策制定開始迎來高度自動化，響應(yīng)時間也變得極為有限。正因為如此，我們才需要為流程設(shè)置適當(dāng)?shù)目刂婆c治理措施。試想一下，如果某人輸入了未經(jīng)適當(dāng)驗證的貸款信息，那么后臺再多的機器人程序進行優(yōu)化、運算，得到的也只能是在組織之內(nèi)快速傳播的錯誤信息。這只會提高風(fēng)險水平、增加問題的善后成本，反而令A(yù)I與ML技術(shù)成了錯誤的放大器。關(guān)鍵詞：數(shù)據(jù),關(guān)注,項目
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