De ruggengraat van slimmere AI: waarom gestructureerde data cruciaal zijn voor organisaties die op naleving zijn gericht

Na onze jarenlange ervaring in het bedrijfsleven en de overheid stuitten we op hoeveelheden data binnen organisaties. Vaak komen we tegen dat deze eerste stap om van datavolume naar duidelijke en beknopte data te komen, vaak over het hoofd wordt gezien. Voor organisaties die het volledige potentieel van door AI aangedreven compliance-tools willen benutten, moet de basis een robuuste strategie voor databeheer zijn.

Sterker nog, in de digitale economie van vandaag zijn data niet langer slechts een bijproduct van operaties, maar een strategische troef. Toch ligt de echte waarde van data niet in de omvang ervan, maar zoals eerder vermeld in de structuur, integriteit en contextuele duidelijkheid.

Waarom gestructureerde data belangrijk zijn

Ongestructureerde of inconsistente data zorgt voor dubbelzinnigheid, iets waar AI-tools moeite mee hebben. Hoewel moderne taalmodellen en systemen voor machinaal leren bedreven zijn geworden in het interpreteren van natuurlijke taal, slecht gestructureerde interne data kunnen risico's, vooroordelen en fouten veroorzaken.

Zonder goed beheerde, duidelijk gedefinieerde data:

• AI-modellen kunnen gebaseerd zijn op verouderde, overbodige of niet-conforme bronnen;
• Geautomatiseerde nalevingscontroles kunnen kritieke rode vlaggen over het hoofd zien;
• De besluitvorming wordt vertraagd door onzekerheid en handmatige verduidelijking van data.

Gestructureerde data maken echter het volgende mogelijk:

• Snellere en nauwkeurigere AI-interpretaties;
• Eenvoudigere nalevingsaudits en traceerbaarheid;
• Interoperabiliteit tussen systemen en afdelingen.

Databeheer als strategische prioriteit

Effectieve kaders voor databeheer zijn niet langer een "nice-to-have”, maar een wettelijke noodzaak. Nu de GDPR, en andere regelgeving worden aangescherpt, moeten bedrijven niet alleen aantonen dat hun data veilig zijn, maar ook dat ze weten waar ze vandaan komen, hoe ze worden gebruikt en of ze voldoen aan de kwaliteitsnormen.

Bestuurlijke drijfveren:

• Verantwoording: Duidelijk eigendom van data en datastromen;
• Bereidheid voor naleving: paraatheid voor audits en dataverzoeken;
• Vertrouwen: Interne en externe belanghebbenden kunnen vertrouwen op gerapporteerde cijfers en inzichten.

De basis leggen voor verantwoorde AI

Kunstmatige intelligentie is veelbelovend op gebieden zoals:

• Geautomatiseerde beleidsmonitoring;
• Voorspellend nalevingsrisico;
• Slimme rapportage en herstel.

Maar de effectiviteit van deze tools hangt sterk af van de kwaliteit van de input. "Garbage in, garbage out” is nog steeds van toepassing. AI die leert van slechte data kan onbedoeld gedrag bestendigen dat niet aan de regels voldoet, slechte inschattingen maken of leiden tot reputatieschade.

Gestructureerde data zorgt voor:

• Transparantie van het model en verklaarbaarheid;
• Beperking van vooringenomenheid;
• Schaalbare automatisering van compliance.

Belangrijkste lessen

• Bedrijven moeten datastructuur en governance zien als strategische enablers van AI, niet als overhead;
• Gestructureerde, schone en beheerde data verminderen het regelgevingsrisico en benut het volledige potentieel van AI op het gebied van compliance-automatisering;
• Vroegtijdige investering in platforms en strategieën voor databeheer werpt vruchten af op het gebied van AI-paraatheid, efficiëntie en vertrouwen.