인공지능과 데이터 분류 및 거버넌스의 중요한 역할

인공지능(AI)이 다양한 산업의 지형을 계속 변화시키는 시대에 공공부문은 효율성, 의사결정 능력, 서비스 제공 능력을 향상시킬 수 있는 잠재력으로 많은 주목을 받고 있습니다. 그러나 AI 시스템의 효과적인 운영을 보장하는 핵심은 데이터 처리 및 분석의 정확성에 있습니다. 따라서 데이터 분류는 기술적 절차뿐만 아니라 공공 서비스에서 인공 지능의 책임감 있고 효과적인 사용을 보장하기 위한 기초로서 특히 중요합니다. 따라서 데이터 분류는 인공지능 논의의 핵심 주제였습니다.

데이터 분류의 의미를 혼동하시는 분들도 계시는데요. 결국 저장된 데이터 대부분은 이미 분류되어 있는 것이 아닌가요? 이를 통해 인공지능의 맥락에서 데이터 분류를 더 잘 정의할 수 있습니다. 데이터 분류에는 데이터의 성격, 민감도, 노출 또는 손실의 영향을 기준으로 데이터를 다양한 유형으로 분류하는 작업이 포함됩니다. 이 프로세스는 데이터 관리, 거버넌스, 규정 준수 및 보안에 도움이 됩니다. AI 애플리케이션의 경우 데이터 분류를 통해 알고리즘이 잘 조직되고 관련성이 높으며 안전한 데이터 세트에 대해 훈련되어 보다 정확하고 신뢰할 수 있는 결과를 얻을 수 있습니다.

오늘날 공공 부문 데이터 관리자는 효과적인 데이터 분류를 보장하기 위해 다음을 포함한 몇 가지 핵심 요소에 집중해야 합니다.

정확성과 일관성: 모든 부서에서 데이터가 정확하게 분류되고 일관되게 관리되도록 하는 것이 매우 중요합니다. 이를 통해 데이터 침해 위험을 최소화하고 법률 및 규제 요구 사항을 준수할 수 있습니다.

개인 정보 보호 및 보안: 민감한 데이터(예: 개인 정보)는 무단 액세스 및 공개를 방지하기 위해 최고의 보안 조치를 사용하여 식별하고 분류해야 합니다.

접근성: 민감한 데이터를 보호하는 동시에 민감하지 않은 공개 정보를 필요한 사람이 계속 액세스할 수 있도록 보장하여 공공 서비스의 투명성과 신뢰를 높이는 것도 마찬가지로 중요합니다.

확장성: 데이터 양이 증가함에 따라 분류 시스템은 효율성이나 정확성을 저하시키지 않고 증가된 로드를 관리할 수 있도록 확장 가능해야 합니다.

공공 부문에서 데이터 분류를 효과적으로 구현하려면 포괄적인 접근 방식이 필요하며, 여기서는 명확한 데이터 거버넌스가 중요합니다. 여기에는 분류해야 하는 데이터와 분류 기준을 명확하게 정의하는 명확한 데이터 분류 정책을 수립하는 것이 포함됩니다. 또한 데이터 거버넌스는 법률 및 규제 요구 사항을 준수하고 부서 간 효과적인 커뮤니케이션을 보장해야 합니다.

데이터 분류의 원칙은 기존 데이터와 새로운 데이터 획득에 동일하게 적용되지만 방법과 과제는 다를 수 있습니다.

기존 데이터의 주요 과제는 수집되고 저장된 데이터를 평가하고 분류하는 것입니다. 데이터의 형식, 표준 및 민감도 수준이 다른 경우가 많습니다. 이 프로세스에는 다음이 포함됩니다.

감사 및 목록: 종합적인 감사를 실시하여 기존 데이터 자산을 식별하고 분류합니다. 이 단계는 분류해야 하는 데이터의 범위를 이해하는 데 중요합니다.

정리 및 정리: 기존 데이터가 오래되었거나, 중복되거나, 일관되지 않은 형식으로 저장되었을 수 있습니다. 이 데이터를 정리하고 정리하는 것은 효과적인 분류를 위한 준비 단계입니다.

회고적 분류: 기존 데이터에 분류 체계를 구현하는 것은 시간이 많이 걸리고 노동 집약적일 수 있습니다. 특히 자동 분류 도구를 쉽게 사용할 수 없거나 레거시 시스템에 쉽게 설치할 수 없는 경우에는 더욱 그렇습니다.

반면, 새로운 데이터 수집 방법을 사용하면 데이터 분류 프로세스를 진입점에 포함시켜 프로세스를 더욱 원활하고 통합할 수 있습니다. 여기에는 다음이 포함됩니다.

사전 정의된 분류 체계: 분류 프로토콜을 설정하고 이를 데이터 수집 프로세스에 통합하면 모든 새로운 데이터가 수집될 때 분류됩니다.

자동화 및 인공 지능 도구: 첨단 기술을 사용하여 수신 데이터를 자동으로 분류하면 수작업을 크게 줄이고 정확성을 높일 수 있습니다.

데이터 거버넌스 정책: 처음부터 엄격한 데이터 거버넌스 정책을 구현하면 새로 획득한 모든 데이터가 사전 정의된 분류 기준에 따라 처리됩니다.

기존 데이터와 새로운 데이터 수집 모두 다음과 같은 이유로 주의가 필요합니다.

규정 준수 및 보안: 두 데이터 세트 모두 법적, 규제 및 보안 요구 사항을 준수해야 합니다. 잘못 분류하거나 무시하면 위반, 법적 처벌 및 대중의 신뢰 상실을 초래할 수 있습니다.

효율성 및 접근성: 적절한 분류를 통해 승인된 직원 및 시스템이 이전 데이터와 새 데이터에 쉽게 액세스할 수 있으므로 운영 효율성과 의사 결정 능력이 향상됩니다.

확장성: 새로운 데이터가 수집되면 기존 데이터를 처리하는 시스템은 분류 표준이나 프로세스에 영향을 주지 않고 성장을 수용할 수 있도록 확장 가능해야 합니다.

건전한 데이터 분류 정책을 개발하고 관리하는 것이 중요하지만 수십 년 간의 데이터 및 기록 관리를 되돌아보는 것은 노동 집약적일 수 있으며 종종 다양한 조건과 정책에 따라 달라질 수 있습니다. 여기서 자동화와 기술이 중요한 역할을 할 수 있습니다. 여기에서는 인공 지능과 기계 학습 도구를 활용하여 데이터 분류 프로세스를 자동화할 수 있습니다. 이러한 기술은 대용량 데이터를 효율적으로 처리하고 변화하는 데이터 환경에 적응할 수 있습니다.

좋은 소식은 데이터 분류 프로세스의 대부분을 자동화하여 보다 효율적이고 효과적으로 만들 수 있는 다양한 도구와 기술이 있다는 것입니다. 이러한 도구는 일반적으로 규칙 기반 시스템, 기계 학습 및 자연어 처리(NLP)를 사용하여 다양한 차원(예: 민감도, 관련성, 규정 준수 요구 사항)에 따라 데이터를 식별, 분류 및 관리합니다. 몇 가지 대표적인 예는 다음과 같습니다.

데이터 손실 방지(DLP) 소프트웨어: DLP 도구는 민감한 정보의 무단 액세스 및 전송을 방지하도록 설계되었습니다. 사전 정의된 기준과 정책에 따라 데이터를 자동으로 분류하고 적절한 보안 제어를 적용할 수 있습니다.

정보 거버넌스 및 규정 준수 도구: 이러한 솔루션은 조직이 법률 및 규제 요구 사항을 준수하여 정보를 관리하는 데 도움이 됩니다. 규정 준수 요구 사항에 따라 데이터를 자동으로 분류하고 보존, 폐기 및 액세스 정책을 관리하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

기계 학습 및 인공 지능 기반 도구: 일부 고급 도구는 기계 학습 알고리즘을 사용하여 데이터를 분류합니다. 과거 분류 결정을 통해 학습하여 정확성과 효율성을 향상할 수 있습니다. 이러한 도구는 텍스트 문서, 이메일, 이미지 등 대량의 비정형 데이터를 효율적으로 처리할 수 있습니다.

클라우드 데이터 관리 인터페이스: 많은 클라우드 스토리지 및 데이터 관리 플랫폼은 조직의 요구 사항에 맞게 사용자 정의할 수 있는 내장 분류 기능을 제공합니다. 이러한 도구는 사전 정의된 규칙 및 정책에 따라 업로드되는 새 데이터에 자동으로 태그를 지정하고 분류할 수 있습니다.

이러한 도구를 구현하려면 처리되는 데이터 유형, 규제 요구 사항 및 정보의 민감도 수준을 포함하여 조직의 데이터 분류 요구 사항을 명확하게 이해해야 합니다. 또한 새로운 데이터 유형, 변화하는 규정, 진화하는 보안 위협에 적응하기 위해 분류 규칙과 기계 학습 모델을 정기적으로 검토하고 업데이트하는 것도 중요합니다.

데이터 분류는 일회성 활동이 아닙니다. 분류가 현재 데이터 환경과 규제 환경을 반영하는지 확인하려면 정기적인 검토와 업데이트가 필요합니다. 전체적으로 데이터 분류는 AI를 공공 부문에 성공적으로 통합하기 위한 기본 요소입니다. 이는 민감한 정보의 보호를 보장하고 공공 서비스의 효율성과 효과를 향상시킵니다. 정확성, 개인 정보 보호, 접근성 및 확장성을 우선시함으로써 데이터 관리자는 공익에 기여하는 책임감 있고 효과적인 AI 애플리케이션의 기반을 마련할 수 있습니다.

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