TISC 0028-2023 人工智能模型风险管理能力 成熟度模型

在TISC 0028-2023《人工智能模型风险管理能力成熟度模型》中，有一项重要的更新值得关注，即关于“数据质量评估”的要求。与旧版相比，新版标准对这一部分进行了更详细的规范，明确了企业在构建和管理AI模型时应如何有效评估和提升数据质量。

数据质量是影响AI模型性能的关键因素之一。新版标准指出，企业应当建立一套系统化的流程来持续监控和改进数据质量。具体而言，这包括但不限于以下几个步骤：

1. 定义数据质量标准：根据业务需求设定清晰、可量化的目标，例如准确性、完整性、一致性等指标。

2. 数据清洗与预处理：定期检查并修正错误或不完整的数据记录，确保输入到模型中的数据尽可能干净可靠。

3. 使用工具和技术支持：利用先进的数据分析工具和技术手段（如机器学习算法）自动检测异常值或潜在问题点。

4. 建立反馈机制：通过实际应用效果反哺数据质量控制过程，不断优化整个闭环体系。

对于如何应用这些条文，企业可以从以下几个方面入手：

首先，在项目初期就需重视数据收集环节，选择合适来源，并对原始数据进行初步筛选；其次，在开发阶段要投入资源用于专门的数据清理工作，必要时可以聘请专业团队协助完成复杂任务；最后，在部署之后也要保持警惕，密切关注模型运行过程中可能出现的新情况，及时调整策略以适应变化。

总之，《人工智能模型风险管理能力成熟度模型》通过对数据质量评估提出更高层次的要求，帮助企业更好地应对日益增长的风险挑战。遵循上述指南，不仅能够提高AI系统的整体表现水平，还能增强组织内部对于数据驱动决策的信心和支持力度。