ある調査によると、専門家のうち、自社がこれらのリスク管理に「十分に備えている」と考える人はわずか13%でした。
アクセンチュアの別の調査によると、大多数の専門家が許容できない脆弱性を抱えた領域で業務を遂行しているため、これは憂慮すべき事態です。
政府もAIソリューションの監視と導入の責任を負っていると述べています。
さらに、ガバナンスとは、監視対象となる自動化された意思決定の制限、義務、要件などを定めるルールを策定することであると述べています。
特に、エージェント型人工知能に関しては、最近多くの導入が行われています。
名目上は有能で自律的なエージェントは、コンプライアンスを確保する必要があります。
リスク評価システムに対する規範的な制御は、データ管理ポリシーを適用する必要があります。
規制執行機関は、規制機関が消費者の利益を保護できないことを防ぐことができます。
法的助言基準は、企業が「報告された監査済みの事例が特定された」場合に許可します。
強制的な制御は、強制力はありませんが、影響度は必要な場合があります。
情報技術チーム（シームレスな実装/活用ポリシーの影響）は、少なくとも1つのケーススタディが考慮される場合に適用できます。
自動化は綿密に監視する必要があります。
公開されている監視体制はレビュー下にあります。
定期的にレビューされ、定期的に評価され、組織内で発行された体系的な認識アラートは、サイバー犯罪から保護されています。
保護者による措置ステップが検出されました。
企業全体の範囲にわたって非常に厳格なセキュリティ対策が、主題の未確認の意思決定者によって違反または誤用（「AML 準拠」）に適用されています。
報告によると。
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