AI 위험 및 준수 Workspace
AI 위험 및 준수 작업 공간을 통해 AI 위험 및 준수 관리자는 엔터프라이즈의 AI 자산에 대한 전체 위험 태세를 볼 수 있습니다.
AI 위험 및 준수 관리자는 다음과 같은 몇 가지 중요한 이유로 AI 시스템, 모델 및 데이터 세트와 같은 AI 자산과 관련된 위험을 완전히 파악해야 합니다.
- 포괄적인 위험 평가: 모든 잠재적 위험을 완전히 이해하면 관리자가 철저한 위험 평가를 수행할 수 있습니다. 여기에는 취약성, 잠재적 오류 및 AI가 해를 끼치거나 규정을 준수하지 않을 수 있는 영역 식별이 포함됩니다.
- 규정 준수: 많은 산업에는 AI 시스템이 준수해야 하는 특정 규정 및 표준이 있습니다. 위험에 대한 전체 보기는 AI 자산이 이러한 규정을 준수하는지 확인하여 법적 처벌을 피하고 조직의 평판을 유지하는 데 도움이 됩니다.
- 데이터 개인 정보 보호 및 보안: AI 시스템은 민감한 데이터를 처리하는 경우가 많습니다. 위험을 이해하면 이 데이터를 침해, 무단 액세스 및 오용으로부터 보호하기 위한 강력한 보안 조치를 구현하는 데 도움이 됩니다.
- 운영 효율성: 관리자는 위험을 식별하고 완화하여 AI 시스템의 전반적인 효율성과 신뢰성을 개선할 수 있습니다. 이를 통해 가동 중지 시간, 오류 및 비용이 많이 드는 수정의 필요성을 줄일 수 있습니다.
- 문제 관리: 문제 발생 시 위험을 전체적으로 파악하면 보다 효과적이고 신속하게 대응할 수 있습니다. 관리자는 근본 원인을 신속하게 식별하고 영향을 완화하기 위한 적절한 조치를 취할 수 있습니다.
AI 위험 및 규정 준수 작업 공간의 홈페이지는 이러한 요구 사항을 충족하며 다음 탭에 관련 데이터를 표시합니다.
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주:
(위험 및 준수, 운영 및 AI 케이스)의 AI 위험 및 준수 작업 공간 대시보드에는 관리형 AI 자산에 대한 데이터만 표시됩니다. 관리되지 않음으로 표시된 AI 자산은 대시보드 위젯, 메트릭 및 요약 수에서 제외되지만 인벤토리 및 목록 뷰에는 계속 표시됩니다. AI 스튜어드 [sn_ai_governance_ai_steward] 역할이 있는 경우 자산을 관리됨 또는 관리되지 않음으로 표시할 수 있습니다. 자세한 내용은 Managed and unmanaged AI assets 문서를 참조하십시오.