생성적 AI로 공공 서비스 향상: 데이터 품질 및 신원 관리
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생성적 AI는 공공 서비스를 혁신하고 시민의 경험을 향상시킬 잠재력을 가지고 있습니다. 그러나 그 효과는 신뢰할 수 있는 데이터의 가용성에 크게 의존합니다. 신원 데이터를 관리하는 것은 서비스에 대한 안전한 접근을 보장하고 공공 신뢰를 촉진하기 때문에 정부 기관에 매우 중요합니다. 이 작업은 점점 더 복잡해지고 있어 데이터 리터러시 및 효과적인 관행에 초점을 맞출 필요가 있습니다. 여기에는 데이터 거버넌스 촉진, 신뢰할 수 있는 소스 구축 및 책임감 있는 데이터 활용이 포함됩니다. AI 기능을 최적화하기 위해 기관은 데이터 품질, 거버넌스, 보안 및 인프라와 관련된 데이터 준비 상태를 우선시해야 합니다. 데이터 품질 통제, 거버넌스 프레임워크 및 안전한 데이터 접근을 통합하는 종합적인 데이터 관리 전략이 필수적입니다. 고품질 데이터는 정보에 입각한 의사 결정을 내리고 맞춤형 서비스를 제공하는 데 중요합니다. 따라서 데이터 통합 및 표준화를 우선시하고 AI 지원 기술에 투자하여 데이터 일관성을 유지하고 사기 및 공격과 같은 디지털 위협을 방지해야 합니다. 데이터 관리 솔루션 제공업체와의 협업은 정부 운영에서 AI의 잠재력을 더욱 강화합니다. 보안 데이터 공유 도구 및 자동 검증 솔루션과 같은 전문 서비스는 의사 결정을 개선하고 더 나은 공공 서비스를 제공합니다. 데이터 품질, 준비 상태 및 보안을 우선시함으로써 정부 기관은 AI의 혜택을 최대한 활용해 더 효율적이고 안전한 서비스를 제공할 수 있습니다. 또한 개인 정보 보호 및 편향 제거를 포함한 윤리적이고 책임감 있는 AI 사용은 정부 서비스 제공의 미래에 필수적입니다.생성적 AI 기술의 발달은 공공 서비스 제공과 시민 경험에 큰 영향을 미칠 잠재력을 가지고 있습니다. 그러나 전문가들은 AI의 성공이 신뢰할 수 있고 고품질의 데이터에 달려 있다고 인식하고 있습니다. 신원 관리는 데이터 품질이 중요한 역할을 하는 중요한 영역으로, 서비스 접근성을 높이고 시민의 기대를 충족시키며 신뢰를 구축합니다. 데이터 매개 변수와 시스템의 다양성이 증가함에 따라 신원 데이터를 관리하는 것이 더욱 복잡하고 도전적으로 변하고 있습니다. 이는 AI 도입에 위험 요소가 됩니다. 따라서 신뢰할 수 있는 신원 데이터 관리는 데이터 품질과 책임 있는 AI 관행에 대한 종합적인 초점을 필요로 합니다. 기관 리더가 고려해야 할 몇 가지 조치는 다음과 같습니다: 1. 데이터 리터러시 및 효과적인 데이터 관리 문화를 조성, 데이터 거버넌스 및 표준 촉진 등. 2.
데이터 품질, 거버넌스, 보안 및 인프라와 같은 요소를 관리하여 데이터 준비 상태를 조율. 3. 데이터 품질 우선을 투자하여 시스템, 통제 및 거버넌스를 구축함으로써 의사 결정 및 검증된 개인에 대한 서비스 맞춤화에 정확하고 신뢰할 수 있는 데이터 보장. 4. AI를 활용하여 AI 기반 사이버 위협에 대처. AI로 구동되는 위험 결정 엔진을 채택함으로써 기관은 사기를 적극적으로 감지하고 위험을 줄이면서 위협과 신뢰할 수 있는 개인을 구분하는 능력을 향상. 5. 보안 데이터 공유 도구, 마스터 신원 인덱스 및 자동 데이터 프로파일링 및 검증 해결책과 같은 전문 서비스를 위해 데이터 관리 솔루션 제공업체와의 관계 활용. 6. 공공 서비스를 개선하기 위해 현대화된 데이터 통합, 표준화 및 품질 보증 솔루션 고려. 데이터 품질, 준비 상태 및 보안을 우선으로 하여 정부 기관은 AI 기술을 최대한 활용하여 효율적이고 효과적이며 안전한 서비스를 시민에게 제공할 수 있습니다.
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