Monitaur - AI 거버넌스 소프트웨어
Monitaur - AI 거버넌스 소프트웨어이란 무엇인가요?
Monitaur는 조직이 AI 시스템의 전체 라이프사이클을 관리하고 운영하는 데 도움이 되는 AI 거버넌스 소프트웨어 플랫폼입니다. AI 기록, 모니터링, 거버넌스 및 감사를 위한 완벽한 리스크 관리 솔루션을 제공하여 기계 학습을 보장합니다.
Monitaur - AI 거버넌스 소프트웨어을 어떻게 사용하나요?
1. Monitaur 플랫폼에서 계정 등록 2. 프로젝트 생성 및 AI 시스템 정의 3. AI 여정의 라이프사이클 문서화를 위해 플랫폼 사용 4. 책임 있는 AI 관행을 위한 사용자 친화적인 작업 흐름 활용 5. 편견, 변동 및 이상 현상 모니터링 6. AI 거버넌스 프레임워크 준수 및 운영 7. AI 모델 기록, 검토 및 확인 8. 투명성과 신뢰를 유지하기 위해 AI 시스템 감사
Monitaur - AI 거버넌스 소프트웨어의 핵심 기능
완벽한 리스크 관리 솔루션
AI의 라이프사이클 거버넌스
AI 여정 문서화
편견, 변동 및 이상 현상 모니터링
프레임워크를 통한 거버넌스 준수
AI 모델의 기록, 검토 및 확인
투명성과 신뢰를 위한 감사
Monitaur - AI 거버넌스 소프트웨어의 사용 사례
AI 리스크 완화
AI의 전체 잠재력 활용
AI 의도를 실행으로 전환
책임 있는 AI 시스템 용이화
리스크 완화 및 사업 성과 향상
Monitaur - AI 거버넌스 소프트웨어의 FAQ
Monitaur는 무엇인가요?
Monitaur를 어떻게 사용할 수 있나요?
Monitaur의 핵심 기능은 무엇인가요?
Monitaur의 사용 사례는 무엇인가요?
Monitaur - AI 거버넌스 소프트웨어 지원 이메일 및 고객 서비스 연락처 및 환불 연락처 등
다음은 고객 서비스를 위한 Monitaur - AI 거버넌스 소프트웨어 지원 이메일입니다: info@monitaur.ai . 더 많은 문의사항이 있으면 문의하기 페이지(https://www.monitaur.ai/contact)를 방문하세요.
Monitaur - AI 거버넌스 소프트웨어 회사
Monitaur - AI 거버넌스 소프트웨어 회사 이름: Monitaur, Inc. .
Monitaur - AI 거버넌스 소프트웨어에 대해 자세히 알아보려면 회사 소개 페이지(https://www.monitaur.ai/company)를 방문하세요. .
Monitaur - AI 거버넌스 소프트웨어 Linkedin
Monitaur - AI 거버넌스 소프트웨어 Linkedin 링크: https://www.linkedin.com/company/monitaur/
Monitaur - AI 거버넌스 소프트웨어 Twitter
Monitaur - AI 거버넌스 소프트웨어 Twitter 링크: https://twitter.com/monitaurai
Monitaur - AI 거버넌스 소프트웨어 리뷰(0)
Monitaur - AI 거버넌스 소프트웨어 분석
Monitaur - AI 거버넌스 소프트웨어 웹사이트 트래픽 분석
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Monitaur - AI 거버넌스 소프트웨어 삽입 실행
웹사이트 배지를 사용하여 커뮤니티에서 Toolify Launch에 대한 지원을 유도하세요. 홈페이지나 바닥글에 쉽게 삽입할 수 있습니다.
소셜 리스닝
Do you have any advice for others considering AI governance?
Watch the full discussion in our webinar: https://info.monitaur.ai/cape-webinar-download-registration "Put your controls on a piece of paper, see if they're covering every aspect of risk that you see in your modeling organization just start there. And then after you build the controls, then you start saying, well, how am I gonna prove that? I actually complied with that control? Who needs to be involved with that in the organization? What does that document need to look like? What are some of the affirmations that need to be in that internal document that says, OK, the project engineer on that model actually thought about that issue and wrote the answer in this document? So it's a building thing but it really does start, I think with those core risk controls and once you get those on paper, it does start to flow."
What validation have you had that AI governance is worth the investment?
Watch the full discussion in our webinar: https://info.monitaur.ai/cape-webinar-download-registration "We now have a consistent approach to every model that is going to be put into development. It starts with a product document that contains a lot of the goals of the project. It includes a legal review, which a subset of that is review to make sure that we're complying with the actuarial standards, the AAPS. So that is part of the process that we go into. So definitely having standardization has been an absolutely huge benefit. I think another huge benefit to the organization is a high level of visibility to everybody who needs to know information about a particular model because we have a standardized set of documents, those need to be reviewed and signed off on by participants in the modeling process including myself. So that I think has been extremely beneficial to us in terms of having one source of truth, so to speak. And in terms of business benefit for us, we are seeing our clients are more attuned to the regulatory environment and what's happening. And AI and making sure that they have other ducks in a row again, even though there is not a specific regulation other than I think the Colorado one that is applicable. We're seeing increased interest on that end. So it's, it's very comforting to know that we are in a position to be able to satisfy that need. The client need for those insure tax out. There is significant, I think confidence in our models, but by our clients will be a byproduct that it is helping us to quite frankly be able to respond more quickly to client needs and requests around the pricing rate use case because we are now everything is, it's organized. It's not like we have to search for data, we know where to look and get it. So that's created some efficiencies for us in there. I can't overstate that. It's really a business driver at the end of the day."
29. Machine Learning Assurance with Andrew Clark - CTO of Monitaur
Note: This is a guest interview. Andrew talks to us about machine learning (ML) and what auditors should consider regarding ML assurance. You can reach out to Andrew via the Monitaur (https://monitaur.ai/?utm_source=assurshow&utm_medium=pod) website. About this podcast The podcast for performance auditors and internal auditors that use (or want to use) data. Hosted by Conor McGarrity (https://www.linkedin.com/in/conorfmcgarrity) and Yusuf Moolla (https://www.linkedin.com/in/yusufmoolla/) . Produced by Risk Insights (https://www.riskinsights.com.au/) (riskinsights.com.au).
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