时间：2022-04-08 01:00:02 | 来源：行业动态
时间：2022-04-08 01:00:02 来源：行业动态
在AI、ML与机器人技术的世界中，数据治理与数据质量扮演着举足轻重的角色。数据移动速度以及由分析或机器人模型做出决策的速度正以指数级水平提升，随之而来的就是办好事快、办坏事更快。在传统的人工流程中，我们往往有更多时间窗口来处理质量问题，但随着不断加大对于AI、ML或者机器人技术的投入，数据的移动与决策制定开始迎来高度自动化，响应时间也变得极为有限。正因为如此，我们才需要为流程设置适当的控制与治理措施。试想一下，如果某人输入了未经适当验证的贷款信息，那么后台再多的机器人程序进行优化、运算，得到的也只能是在组织之内快速传播的错误信息。这只会提高风险水平、增加问题的善后成本，反而令AI与ML技术成了错误的放大器。关键词：数据,关注,项目
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