【摘 要】
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近年来,互联网飞速发展,随着智能化、拟人化场景的出现,对互联网的技术提出了更高的要求。人工智能逐渐成为众多企业关注的焦点并在互联网技术革命中扮演越来越重要的角色。数据是人工智能三要素之一,并在其商业化落地的过程中起到了至关重要的作用。对于商业智能、自然语言处理、图像识别、数据挖掘等需要利用信息和数据实现和创造价值的人工智能企业,掌握更多的数据和信息就意味着可以在竞争中占据更大的主动,人工智能企业越
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近年来,互联网飞速发展,随着智能化、拟人化场景的出现,对互联网的技术提出了更高的要求。人工智能逐渐成为众多企业关注的焦点并在互联网技术革命中扮演越来越重要的角色。数据是人工智能三要素之一,并在其商业化落地的过程中起到了至关重要的作用。对于商业智能、自然语言处理、图像识别、数据挖掘等需要利用信息和数据实现和创造价值的人工智能企业,掌握更多的数据和信息就意味着可以在竞争中占据更大的主动,人工智能企业越来越重视数据的收集。伴随企业数据大量增长的还有企业的数据泄露事件层出不穷,而且泄露的范围与规模还在逐年扩大。人工智能的数据安全需求正在催生出更多的安全技术以及解决方案,但其发展速度与人工智能产业发展速度相比显得明显滞后。本文以人工智能头部企业K公司为研究背景,运用项目风险管理和数据安全管理相关理论和分析方法,对人工智能企业数据使用中的风险管理问题展开研究。首先,通过访谈法和问卷调查法对K公司数据使用过程中的规范性、安全性、技术性等方面进行深入调研并对调研结果进行定性和定量分析,得到K公司数据使用现状中存在的问题;其次,对K公司数据使用现状中的问题进行风险识别,并运用层次分析法对风险进行排序,构建风险管理指标体系;最后,针对提出的风险,结合数据安全相关的法律法规、标准以及行业规范,提出适用于K公司的数据使用风险管理对策及实施方案,从而帮助K公司降低数据泄露风险,提升公司数据安全管理能力。
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