TÜV SÜD의 AI 서비스 - 위험 관리 및 비지니스 가치 창출

 

인공 지능은 산업 내 경쟁을 재정의하고 조직의 혼란을 야기시킬 수 있는 가장 영향력있는 기술입니다. 획기적인 혁신이 여러 뉴스를 장식하고 있지만 실질적으로 조직 내에서는 AI 프로젝트를 성공적으로 실현하고 확장하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 

특히 많은 조직 내에서는 AI에 대한 전반적인 신뢰 부족, AI 시스템의 복잡한 품질 요구 사항, 가중되는 규제 압력으로 인해 어려움을 겪고 있습니다.

현재 및 향후 표준과 규정, 비즈니스 요구 사항 및 모범 사례를 기반으로 하는 TÜV SÜD의 AI 품질 서비스를 통해 고객은 규정을 준수하고 AI 품질을 보장하여 이 혁신적인 기술의 잠재력을 최대한 활용할 수 있습니다.

 

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제품 및 조직의 AI 품질을 계획하고 실현하세요.
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AI 품질이란 무엇인가요?


AI 시스템의 품질은 명확하게 정의된 기준을 충족하는 것입니다. 효율적인 생태계의 품질 기준은 다음과 같아야 합니다.

  • 투명성 (Transparent)
  • 측정 가능 (Measurable)
  • 감사 가능 (Auditable)

AI 품질은 개발 및 운영 중 다음을 보장합니다.

  • 인프라를 포함한 정확성, 신뢰성, 성능 등의 AI 시스템
  • AI 데이터, 수명 주기 및 AI 시스템과의 관계
  • 규정 준수, 전략, 인적 자원 등을 다루는 AI 거버넌스
  • 라이프사이클 전반에 걸친 AI 프로세스 관리 및 사이버 보안 등 위험 관리

 

TÜV SÜD는 아래의 과제를 다룰 수 있습니다.


AI 시스템의 품질은 명확하게 정의된 기준을 충족하는 것입니다. 효율적인 생태계의 품질 기준은 다음과 같아야 합니다.

  • 규제/준수(위험)
  • AI의 책임 있는 사용(윤리적 AI)
  • 확장성(내부/거버넌스)

 

TÜV SÜD의 종합적인 AI 품질 프레임워크가 무엇인가요?


TÜV SÜD의 AI 품질 프레임워크는 AI와 데이터의 전체 수명 주기를 다루며 6개 주제로 나누어 표준, 규정 및 모범 사례를 통해 분석합니다.

 

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TÜV SÜD는 Ai 품질 파트너입니다

 

AI icons 인공지능(AI) 전문가

AI 표준 및 모범사례에 대해 TÜV SÜD는 업계 전문가입니다. TÜV SÜD는 AI 역량 및 인지도를 바탕으로 관련 기존 및 향후 표준과 규정을 통합하는 AI 품질 프레임워크를 개발하여 신속한 AI 품질 채택을 가능하게 합니다.

 

AI icon

품질을 위한 노력과 의지

기술에 대한 신뢰를 고취시키는 것은 TÜV SÜD의 DNA이자 창립 아래로 지켜온 TÜV SÜD의 원칙이었습니다. TÜV SÜD는 이를 오늘날의 디지털 세계로 전환하여 AI 시스템의 안전, 보안, 신뢰 및 견고성을 확보할 수 있도록 지원해드립니다.

 

AI icon독립성 및 중립성

TÜV SÜD는 독립적이고 중립적인 조직으로 155년 이상 시험, 심사 및 인증 서비스를 제공해 왔습니다.

 

자주 묻는 질문

  • EU AI법이 우리의 비지니스와 관계가 있을까요?

    확답 드리기 어렵지만, 인간과 접촉하는 AI를 사용하거나 프로그래밍하는 경우 가능성이 있습니다. 또한 우려할만한 다른 상황도 많이 존재합니다. EU AI법은 위험 기반 접근 방식입니다. 명확한 답변을 위해 TÜV SÜD로 문의해주세요.

  • AI 품질 관리 프로세스를 구현하는 것은 얼마나 어려운 일인가요?

    AI 품질 관리 프로세스는 조직 전반, AI 시스템, 데이터 및 프로세스를 둘러싼 여정입니다. 이는 절차, 문서화, 거버넌스 및 인프라 등 AI를 올바르게 만드는 방법을 습득하고 구현하는 것입니다. 디지털 혁신의 어느 위치에 있는지에 따라 이 과정은 매우 까다로울 수 있습니다. 그러나 고객의 요구 사항이 무엇이든 우리는 귀하의 상황을 이해하는 데 도움을 드리고 있습니다. 

  • 우리는 제품 생산 공정에 AI를 도입했고, 좋은 결과를 얻었습니다. 추가적인 AI 품질이 필요한 이유는 무엇입니까?

    좋은 예시를 들어보겠습니다.

    여러분이 자동차 제조업체라고 가정해봅시다. 이 회사는 자사의 차량 사양에 만족하며, 0km/h에서 100km/h까지 가속하는 데 걸리는 시간을 강점으로 생각합니다. 그렇다면 강력한 품질 절차 없이 이 자동차를 생산할 수 있을까요? 어떻게 그런 성능을 유지할 수 있을까요? 기온이 영하로 떨어지면 어떻게 될까요? CTO가 떠난 후에도 문제없이 운영할 수 있을까요? 보험사가 규정 준수 증명을 요구하면 어떻게 할까요? 혹시 경쟁사의 공격에 직면하게 된다면 어떻게 대응할까요?

    이제 무엇을 말하고자 하는지 이해하셨을 겁니다. AI는 조직 전체에 영향을 미칠 수 있습니다. 따라서 이러한 관점에서 AI의 품질을 관리해야 합니다.

  • IOT 장치에 AI 품질이 필요할까요?

    맞습니다. AI는 생산 또는 데이터 분석 부서뿐만 아니라 IoT 장치에 내장된 경우에도 관리해야 합니다. 이는 IoT 장치 고객 및 최종 사용자가 AI를 신뢰할 수 있도록 보장할 것입니다.

  • AI 품질이 책임 발생에 대하여 보호 수단이 될 수 있나요?

    이는 AI 품질 프레임워크를 표준 및 규정에 따라 구현해야 하는 주요 이유 중 하나입니다. AI 품질 프로세스로 책임 발생의 위험이 크게 줄어들며, 발생하더라도 법적 요구사항과 표준을 준수하면 책임 문제에 강력히 대응할 수 있는 보호막이 될 것입니다.

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