Stigningen af generative AI-teknologier har potentialet til i høj grad at påvirke offentlig servicelevering og borgeroplevelsen. Eksperter erkender dog, at succesen med AI afhænger af pålidelige og højkvalitetsdata. Identitetsstyring er et væsentligt område, hvor datakvalitet spiller en afgørende rolle, da det forbedrer serviceadgangen, imødekommer borgernes forventninger og opbygger tillid. Håndtering af identitetsdata er blevet mere kompleks og udfordrende på grund af den stigende variation af dataparametre og systemer, der bidrager til blandingen. Dette udgør en risiko for AI-adoption. Derfor kræver tillidsfuld identitetsdatastyring et omfattende fokus på datakvalitet og ansvarlige AI-praksisser. Her er nogle foranstaltninger, som ledere i agenturer bør overveje: 1. Fremme en kultur af datalitteratur og effektiv datastyring, herunder fremme af datastyring og standarder. 2. Orkestrere databeredskaelse ved at adressere faktorer som datakvalitet, styring, sikkerhed og infrastruktur. 3.

Prioritere overlegen datakvalitet ved at investere i systemer, kontroller og styring. Dette sikrer nøjagtige og pålidelige data til beslutningstagning og skræddersyede tjenester til verificerede individer. 4. Anvende AI til at bekæmpe AI-drevne cybertrusler. Ved at adoptere AI-drevne risikobeslutningsmotorer kan agenturer proaktivt opdage bedrageri og reducere risikoen, samtidig med at evnen til at skelne mellem trusler og betroede individer forbedres. 5. Udnytte relationer med datastyringsløsningsudbydere til specialiserede tjenester såsom sikre datadelingværktøjer, hovedpersonsindekser og automatiserede dataprofilerings- og valideringsløsninger. 6. Overveje moderniserede dataintegrations-, standardiserings- og kvalitetssikringsløsninger for at forbedre beslutningstagning og fokusere på at betjene offentligheden. Ved at prioritere datakvalitet, beredskab og sikkerhed kan offentlige agenturer fuldt ud udnytte AI-teknologier til at levere effektive, effektive og sikre tjenester til deres borgere.