비즈니스를 위해 관리되고 신뢰할 수 있는 AI 라이프사이클 구축 
IBM 전문가 팀이 가시성과 설명 가능성을 통해 AI 운용 지원
컴퓨터 서버, 데이터 보안 및 상거래와 상호 작용하는 랩톱 컴퓨터를 사용하는 사람을 보여주는 일러스트
신뢰할 수 있는 AI 솔루션 제공

많은 기업이 AI 활용의 이점을 극대화하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 일반적으로 이는 이해관계자가 AI 솔루션에서 사용하는 프로세스와 방법에 대한 가시성을 갖지 못하기 때문입니다. 업계 최고의 전문 지식을 갖춘 IBM 팀은 구현을 가속화하는 데 필요한 툴, 자산 및 파트너십을 제공합니다. AI 라이프사이클의 모든 단계에 규모와 속도를 개선하는 데 도움이 될 수 있도록 신뢰할 수 있는 AI 솔루션을 제공합니다.
건강한 AI 모델의 7가지 기둥
공정성

모델이 서로 다른 그룹의 사람들을 동등하게 대하나요?
성과

교육 시간과 비교하여 실제 세계에서 모델이 발휘하는 성능은 어느 정도인가요?
설명 가능성

모델의 결과를 최종 사용자와 주요 이해관계자가 해석할 수 있나요?
신뢰도

모델이 불확실도가 높은 결과를 도출할 가능성이 있는 조건은 ?
투명성

주요 모델 개발 결정이 잘 정의된 프로세스를 사용하여 문서화되고 승인되었나요?
개인 정보 보호

모델이 민감한 데이터를 보호하나요?
적대적 완건성

모델이 적대적 공격 보호되나요?
클라이언트 사례

AI 신뢰도를 높이고 배포를 가속화하며 규정 준수 및 요구 사항을 충족하기 위해 고객이 무엇을 하고 있는지 알아보세요.

 Regions Bank

거대 금융 은행은 위험을 줄이고 인사이트를 향상시키기 위해 AI 품질 관리를 배포하여 반복 가능하고 지속 가능하며 신뢰할 수 있는 방식으로 AI를 운영합니다.

 Innocens BV

한 의료 스타트업은 예측 AI를 사용하여 가장 취약한 신생아를 보호하고, 환자의 데이터 개인 정보를 보호하면서 위험에 처한 유아를 식별하는 데 필요한 시간을 최대 몇 시간까지 줄입니다.

 Change Machine

AI 기반 추천 엔진은 데이터를 사용하여 금융 코치가 포괄적이고 공평한 핀테크 제품을 공유하고 저소득층 커뮤니티를 위한 금융 보안을 구축할 수 있도록 지원합니다.
성공을 위한 패턴 활용

신뢰, 투명성, 설명 가능한 AI가 중요한 세상에서 모든 조직은 분석적 인사이트와 의사결정이 어떻게 이루어지는지 원활하게 이해할 수 있어야 하며 규정 준수성을 보장해야 합니다.

RedHat OpenShift가 지원하는 멀티 클라우드 데이터 및 AI 플랫폼에서 머신 러닝 모델을 문서화, 관리 및 모니터링하고 라이프사이클 거버넌스, 위험 관리, 규정 준수를 비즈니스에 적용하세요.
AI 팩트 수집, 모델 인벤토리 AI 팩트 수집을 사용하여 머신 러닝 모델을 문서화하고 AI 모델 라이프사이클 및 프로세스를 관리합니다.
카탈로그, 정책, 시행 AI 라이프사이클 전반에 걸쳐 어디서나 AI 모델을 카탈로그화할 수 있습니다.  정책에 대한 모델 메트릭을 추적하고 수정 조치를 취합니다.
위험 및 규정 준수 워크플로 자동화된 팩트 및 워크플로우 관리를 사용하여 머신 러닝 모델을 관리하고 위험 및 비즈니스 표준 준수 관리
유효성 검증, 테스트 및 모니터링 머신 러닝 모델을 모니터링하고 정확성, 드리프트, 편향 및 설명 가능성 평가
관리되고 신뢰할 수 있는 AI 라이프사이클 구축

잘 관리되는 AI에는 사람, 작업, 기술을 조정하기 위한 사전 계획이 필요합니다.자동화된 툴과 프로세스는 보다 일관되고 규정을 준수하며 효과적인 AI 솔루션을 대규모로 생성하는 데 도움이 됩니다.

 더 알아보기
필요 사항
ML 위험과 관련된 정책, 결정, 조직의 책임 시행

배포된 모델이 신뢰할 수 있는 방식으로 작동하는지 확인

올바른 모델 팩트(증거)을 캡처하고 올바른 대상에게 보고

기술
OpenPages with Watson

Watson OpenScale

팩트시트

프로세스
의사결정 포인트(게이트)를 시행하여 AI 거버넌스 라이프사이클 자동화 전반에 걸쳐 책임성을 형성합니다. 의사결정 기준(증거)을 결정합니다.

각 모델에 맞는 요구 사항과 장단점을 판별합니다.각 모델에 대해 선택된 신뢰 차원에 대한 가시성을 확보하기 위해 프레임워크를 자동화합니다.

팩트 수집에 대한 요구사항 이해를 지원합니다. 팩트 수집 절차를 구현합니다. 대상별 방식으로 모델 팩트를 제시합니다.

솔루션

교육 및 지원 제공

 

우수 사례와 업계 중심 권장 사항을 포함하여 AI 신뢰에 대한 IBM의 전문 지식을 활용해 보세요.AI 라이프사이클의 모든 측면에 대한 교육 및 지원을 제공합니다. 신뢰할 수 있는 AI 솔루션을 계획, 구축, 배포 및 운영하는 과정을 병행하면서 "실행을 통해 학습"하세요.

AI 실행 계획 수립

 

AI 솔루션을 계획할 때 비즈니스 요구 사항을 구체적이고 실행 가능한 요구 사항으로 변환하여 솔루션 자체는 물론 모니터링 및 유지 관리에 대한 신뢰를 보장하는 것이 중요합니다.AI를 위한 솔루션 계획은 구조화된 방법을 사용하여 AI 비즈니스 요구 사항을 확립하고 이를 정확한 기술 사양으로 변환합니다.

애자일 접근 방식으로 신뢰할 수 있는 AI 솔루션 만들기

 

모든 비즈니스에서 AI를 사용하는 핵심에는 신뢰할 수 있는 특정 AI 솔루션(일반적으로 머신 러닝 모델)이 있습니다. 데이터 과학자와 AI 실무자로 구성된 숙련된 팀이 민첩한 방법론을 사용하여 단 6주 만에 신뢰에 필요한 특성을 갖춘 초기 솔루션을 생산합니다.

효율적이고 안정적인 AI 배포

 

최고의 AI 모델이라  할지라도 자신 있게 배포하고 사용할 수 있게 되기 전까지는 비즈니스에 아무런 가치도 제공하지 않습니다.  개발에서 생산 테스트까지 모델을 승격시키는 핵심은 정확성뿐만 아니라 승격된 내용을 신뢰하기 위해 유지되어야 하는 신뢰할 수 있는 특성 및 구성 관리에 대한 검증입니다. MLOps 유효성 검사 및 배포는 모델 구축에 사용된 툴에 관계없이 전체 프로세스에 대한 파이프라인을 설정합니다.

신뢰와 투명성에 기반한 운영

 

신뢰할 수 있는 솔루션을 계획하고 구축하기 위한 최상의 프로세스가 있더라도 머신 러닝 모델을 자신 있게 사용하기 특별한 모니터링과 프로세스가 필요합니다.MLOps 모니터링 및 관리는 IBM Cloud Pak® for Data 및 OpenScale™을 사용하여 신뢰할 수 있는 AI의 핵심 요소에 대한 운영 모니터링을 설정합니다.

책임감 있고 투명하며 설명 가능한 AI 워크플로 구축

 

IBM AI 거버넌스는 조직이 AI 라이프사이클 전반에 걸쳐 지시, 관리 및 모니터링할 수 있도록 자동화된 툴과 프로세스를 제공합니다.AI를 운영하면 AI 규정을 준수하고 조직의 평판을 유지하는 동시에 위험 및 윤리적 문제를 완화하도록 설계된 투명한 AI 워크플로와 설명 가능한 결과를 추진하는 데 도움이 됩니다.
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