将AI用于商业需求需要强大的数据治理
据报道，生产率收益和效率改善了人工智能（AI）福利列表，从PlicewaterHouseCoopers（PWC）的优先事项。
但是，在1,062名高级管理人员中参加了普华永道的年度AI研究，三分之二没有将良好的数据治理实践作为其组织的首要任务。
虽然受访者额定数据汇总（45％），与分析（45％）集成（45％）并在物联网上使用AI（IOT）应用程序（43％）作为2020年的前三个AI特权，只有第三个才能采取全面的生命周期数据方法作为其前三个优先事项之一。只有36％的人需要确保数据符合其前三名令人担忧的监管要求。
根据普华永道，结果表明，AI领导人在多种功能和业务单位上运营人工智能，完全与更广泛的自动化举措和数据分析集成。
在报告中，普华永道陈述：“要解决这些和其他挑战，因为您使AI运行，重要的是，虽然软件交付生命周期可以通知AI开发的许多方式，但它具有许多重要的差异，并且需要额外的工具和更改在接近和心态。“
但是，虽然数据是运营AI的关键，但研究发现，高管的优先级列表较低。只有三分之一的受访者表示标签数据是2020优先级，而13％将其视为关键挑战。
“如果您目前专注于将AI带到单一的功能或流程，则必须从整个组织（和外部）开始培养安全，质量数据至关重要。同样，您需要构建技能和企业范围的治理，以负责任地使用该数据，“报告说明。
该研究发现，商业领袖也被AI偏见的负面报告所展望。普华永道的研究发现，85％的高管积极与人工智能合作表示，他们的公司采取了足够的措施来防止AI的风险。
然而，普华永道认为，这一发现可能会暗示对负责任地利用AI所需的真实努力水平的升值。随着对数据治理的调查答复，仍然有很长的路要赴致力于倡议的许多商业领袖，实施围绕决定或数据的控制。
只有大约三分之一的受访者已经完全解决了与数据相关的风险，而35％的人仍在探索如何解决基于AI的决策输出中的错误。
普华永道警告说，严格的风险管理与AI越来越多的风险管理变得更加重要 - 并且通常不会立即可见 - 在日常业务流程和供应商提供的系统中。
普华永道报告说明：“在我们的调查中，高管正在努力的领先领域正在制作AI可解释和解释的。其中一半正在围绕这些建筑物的解释性和操作系统进行阶梯，而类似的比例集中在由系统影响的人的解释性。
“我们还看到公司开始意识到解决数据和技术道德周围更大的问题，需要与客户，行业同行，监管机构和科技公司合作，”它说。
