നിങ്ങളുടെ AI റിസ്ക് മാനേജ്‌മെന്റ് സ്ട്രാറ്റജി തിരഞ്ഞെടുക്കുക

AI റിസ്ക് മാനേജ്‌മെന്റ് എല്ലാവർക്കും ഒരേപോലെ ബാധകമല്ല. ഒരു ആശുപത്രിയെയോ ഇ-കൊമേഴ്‌സ് സൈറ്റിനെയോ അപേക്ഷിച്ച് ഒരു ബാങ്കിന് വ്യത്യസ്തമായ നിയന്ത്രണങ്ങൾ ആവശ്യമാണ്. നിങ്ങളുടെ പ്രത്യേക ആവശ്യങ്ങൾക്ക് അനുയോജ്യമായ ഒരു സ്ട്രാറ്റജി നിങ്ങൾ തിരഞ്ഞെടുക്കണം.

നാല് സാധാരണ രീതികൾ താഴെ പറയുന്നവയാണ്:

റൂൾസ് അധിഷ്ഠിത സമീപനം (Rules-Based Approach) ഇത് ഉപയോഗിക്കുന്ന ചെക്ക്‌ലിസ്റ്റുകളും വിന്യാസത്തിന് (deployment) മുമ്പുള്ള നിർബന്ധിത ഘട്ടങ്ങളും ഇതിന്റെ ഭാഗമാണ്.

റിസ്ക് അധിഷ്ഠിത സമീപനം (Risk-Based Approach) ഉയർന്ന റിസ്കുള്ള സിസ്റ്റങ്ങളിൽ കൂടുതൽ നിയന്ത്രണങ്ങളും കുറഞ്ഞ റിസ്കുള്ളവയിൽ കുറഞ്ഞ നിയന്ത്രണങ്ങളും ഇത് പ്രയോഗിക്കുന്നു.

തുടർച്ചയായ നിരീക്ഷണം (Continuous Monitoring) യഥാർത്ഥ ലോകത്ത് AI സിസ്റ്റങ്ങൾ പ്രവർത്തിക്കുമ്പോൾ അവ നിരീക്ഷിക്കുന്നതിലാണ് ഇത് ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുന്നത്.

ഹ്യൂമൻ-ഇൻ-ദി-ലൂപ്പ് (Human-in-the-Loop) അന്തിമ തീരുമാനങ്ങൾ എടുക്കുന്നതിനായി ഒരു വ്യക്തിയെ ഇതിൽ ഉൾപ്പെടുത്തുന്നു.

മിക്ക വിജയകരമായ കമ്പനികളും ഒരു ഹൈബ്രിഡ് മോഡലാണ് ഉപയോഗിക്കുന്നത്. അവർ നിയമങ്ങൾ പാലിക്കുന്നതിന് (compliance) റൂളുകളും, നിയന്ത്രണത്തിന്റെ തീവ്രത നിശ്ചയിക്കാൻ റിസ്ക് ലെവലുകളും, സുരക്ഷയ്ക്കായി മോണിറ്ററിംഗും, നിർണ്ണായകമായ തീരുമാനങ്ങൾക്കായി മനുഷ്യരെയും ഉപയോഗിക്കുന്നു.

തിരഞ്ഞെടുക്കുന്നതിന് മുമ്പ്, ഈ ചോദ്യങ്ങൾ ചോദിക്കുക:

നിങ്ങളുടെ നിലവിലെ സംസ്കാരത്തിനും (culture) ഉപകരണങ്ങൾക്കും അനുയോജ്യമായ ഒരു ഫ്രെയിംവർക്ക് തിരഞ്ഞെടുക്കുക. സാങ്കേതികവിദ്യ വളരുന്നതിനനുസരിച്ച് അത് പുതുക്കുകയും ചെയ്യുക.

സ്രോതസ്സ്: https://dev.to/dorjamie/comparing-ai-risk-management-approaches-which-strategy-fits-your-needs-p94

ഓപ്ഷണൽ ലേണിംഗ് കമ്മ്യൂണിറ്റി: https://t.me/GyaanSetuAi