Data is een waardevol bezit geworden voor organisaties in verschillende industrieën. Echter, in sterk gereguleerde sectoren zoals de gezondheidszorg en financiën is compliance niet alleen een juridische verplichting, maar ook een fundamenteel aspect van het opbouwen van vertrouwen en integriteit bij klanten. Aangezien machine learning modellen diverse data van meerdere bronnen vereisen, wordt de noodzaak voor een conforme oplossing cruciaal. Computational governance is naar voren gekomen als een mogelijke oplossing om data beschikbaar te maken voor machine learning, terwijl governance, beveiliging en privacy worden gewaarborgd.
Computational governance stelt data beheerders in staat om privacy niveaus en toegangscontroles in te stellen voor berekeningen. Dit zorgt ervoor dat alleen geautoriseerde berekeningen die voldoen aan de vereisten van de beheerder worden uitgevoerd op de data, in overeenstemming met privacy- en AI-regelgeving. Door het monitoren en volgen van het gebruik van data, kunnen bedrijven voldoen aan regelgeving zoals de GDPR en HIPAA, waarbij de privacy en beveiliging van persoonlijke gegevens worden beschermd. Daarnaast speelt computational governance een vitale rol bij het ontwikkelen van ethische en verantwoordelijke AI-modellen, met name in de gezondheidszorg waar privacy en compliance van cruciaal belang zijn.
Traditioneel verliest data haar waarde wanneer het buiten de veilige omgeving wordt verplaatst. Echter, federated learning is een veilige benadering om AI-modellen te trainen zonder de data zelf te verplaatsen. Dit stelt data beheerders in staat om hun data beschikbaar te stellen aan ontwikkelaars in een veilige omgeving, waarbij proprietaire data wordt beschermd als waardevol bezit. Door controle te behouden over de data en te voldoen aan data residentievereisten, kunnen beheerders verdere waarde halen uit de data en voldoen aan regelgeving zoals de GDPR en de EU AI-wetgeving.
Ondanks de potentiële voordelen zijn veel bedrijven niet op de hoogte van computational governance als een optie om datacontrole te behouden en tegelijkertijd algoritmes naar de data te verzenden. Dit leidt ertoe dat organisaties hun data in silo’s bewaren om aan regelgevingsvereisten te voldoen, waardoor innovatie en compliance worden belemmerd. Echter, het omarmen van computational governance stelt organisaties in staat om veilig gebruik te maken van hun data assets, wat innovatie, compliance en betrouwbare AI bevordert.
In een veranderend regelgevingslandschap is het cruciaal om wendbaar en tegelijk compliant te zijn. Computational governance kan dienen als een katalysator voor organisaties om veilig gebruik te maken van hun data assets, waardoor innovatieve en betrouwbare AI mogelijk wordt. Door data op een conforme manier beschikbaar te stellen voor machine learning en AI, kunnen bedrijven zich onderscheiden, concurrerend blijven en bijdragen aan de ontwikkeling van producten die de maatschappij ten goede komen. Met computational governance kunnen we het ware potentieel van data ontgrendelen en streven naar een toekomst waarin AI een echt verschil maakt bij het oplossen van maatschappelijke problemen.
The source of the article is from the blog papodemusica.com