Gouvernance et conformité des données dirigées par l’IA

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Les organisations qui gèrent de grands volumes de données se tournent de plus en plus vers des solutions soutenues par l’intelligence artificielle pour une gouvernance et une conformité efficaces et évolutives des données.

Dans le même temps, de nombreuses organisations doivent encore allouer des ressources supplémentaires pour suivre l’évolution des exigences réglementaires. Dans ce guide, nous vous guiderons à travers la façon de maximiser le potentiel de l’IA pour résoudre les défis de gestion des données et de conformité tout en garantissant la facilité et l’évolutivité utilisées.

Réinventez votre processus de gestion de contenu

L’une des principales causes de la mauvaise gouvernance est les données non structurées – des informations qui ne suivent pas un format prédéfini, y compris des documents, des vidéos et des images. Selon un livre blanc IDC parrainé par la boîte, 90% des données commerciales ne sont pas structurées.

La grande quantité d’informations génèrent les entreprises reste souvent cachée dans les systèmes et est généralement difficile à accéder et à utiliser. La gestion des données fragmentées met les entreprises à risque de lacunes de conformité et de violations de sécurité.

Mais si vous déplacez vos informations critiques sur une plate-forme de gestion de contenu alimentée par l’IA, vous pouvez automatiquement classer et protéger vos informations, en réduisant ces risques de sécurité.

Les systèmes intelligents fournissent:

• Les algorithmes d’IA pour classer automatiquement les informations, extraire les métadonnées clés et transformer les informations brutes en informations exploitables
• Les contrôles de sécurité de qualité d’entreprise, tels que les autorisations d’accès, le chiffrement et la journalisation d’audit, pour protéger les fichiers sensibles
• Sches de rétention personnalisables pour répondre aux besoins réglementaires et commerciaux
• Gestion de la disposition systématique pour des informations obsolètes

Pour une migration sans tracas vers ces solutions basées sur le cloud, choisissez un outil de migration de contenu fiable. Assurez-vous que les fonctionnalités de cet outil incluent à la fois les connecteurs sur site et cloud pour prendre en charge l’intégration en douceur dans différents environnements sans perdre de données ni de productivité.

Classification dirigée AI

De nombreuses organisations étiquettent encore manuellement les données confidentielles, conduisant à un étiquetage incohérent et à des angles morts dangereux. Cela peut être particulièrement risqué pour les organisations qui partagent des données en ligne. Par exemple, Partage de fichiers de services financiers implique de gros risques en raison de la confidentialité des données dans ces fichiers.

Avec la classification alimentée par AI, le système analyse automatiquement les documents, les images et même les fichiers audio pour détecter des informations personnellement identifiables (PII), des enregistrements financiers et d’autres types de données réglementés.

Les modèles d’IA analysent les modèles de contenu, les relations contextuelles et les métadonnées pour classer avec précision les informations en fonction de vos politiques de gouvernance. Cette approche permet de réduire le risque de surveillance lors de la gestion des informations sensibles des clients ou de la propriété intellectuelle.

Pour de meilleurs résultats, commencez par un schéma de classification de base qui s’aligne sur vos exigences réglementaires, puis permettez à l’IA d’apprendre des corrections et des commentaires des utilisateurs. Cette approche d’apprentissage progressive améliore la précision au fil du temps tout en s’adaptant à votre contexte commercial spécifique et à votre terminologie.

Développer des cadres d’évaluation des risques améliorés en AI

Les évaluations traditionnelles des risques reposent fortement sur les données historiques et les modèles développés manuellement. L’IA, en revanche, analyse continuellement des ensembles de données massifs pour identifier les risques émergents avant de devenir des problèmes.

Les algorithmes d’apprentissage automatique peuvent détecter des modèles et des corrélations subtils que les analystes humains pourraient manquer, en particulier lorsqu’ils traitent des environnements réglementaires complexes.

L’IA peut même réduire les faux positifs en apprenant des évaluations précédentes et en affiner ses capacités de détection. Cela signifie que votre équipe de sécurité passe moins de temps à chasser les menaces fantômes et plus de temps à lutter contre les risques authentiques.

Pour commencer, renforcez votre cadre de gestion des risques existante avec des outils d’analyse d’IA. Concentrez-vous d’abord sur les processus à volume élevé et à forte intensité de données où la surveillance manuelle est la plus difficile.

L’IA complétera l’expertise de votre équipe en gérant le levage de calcul lourd. Cela libérera vos spécialistes de se concentrer sur des défis de gouvernance supplémentaires qui nécessitent un jugement humain.

L’avenir de la gouvernance des données: propulsé par l’IA

L’IA modifie régulièrement la gouvernance des données en permettant aux entreprises de rester conformes et agiles sans s’enliser par des tâches manuelles.

Au lieu de remplacer la force humaine, il permet aux équipes de se concentrer sur des activités de grande valeur qui nécessitent une intervention humaine. Alors que les données continuent de croître, l’IA sera les entreprises partenaires critiques dont les entreprises doivent prospérer.