确保人工智能达到最高品质
通过全面质量保证安全地实现人工智能规模化发展
当数据、模型、安全、合规性和人员的分散导致人工智能应用速度放缓时，AI 认证的质量就变得更加重要。Resillion 的整体质量方法将结构化认证、可重复使用的加速器、平台支持的证据以及负责任的人才准备相结合，以弥合这些差距。通过减少风险、提高问责制、提供审计准备好的证据以及增强对人工智能成果的信任，您将能够更快地取得成果。.
被领先组织所信赖
帮助组织提高复杂数字环境中的质量、弹性及交付能力。.
全面贯穿整个生命周期，将“全面质量”应用于人工智能保障
Resillion 的 AI 保证采用“全面质量”方法，涵盖 AI 风险分类、数据质量、模型行为、安全、治理、合规性证明以及员工准备状态，帮助您在设计阶段到实时运行阶段全程确保 AI 的安全可靠性。.
它之所以独一无二，是因为它通过框架驱动的保障、可重复使用的加速器、平台支持的证据以及负责任的 AI 转型方法，将这些学科融为一体，而无需将您绑定到任何单一工具或技术堆栈上。.
凭借“全面质量”的交付指导，我们的团队采取了无特定工具的方针，旨在尽早提升质量，确保所选的工具与您的开发环境、交付模式和风险特征相匹配。.
好处
Resillion 的“全面质量”方法如何帮助您更快、更安全地采用人工智能
在 Resillion，我们对人工智能保障的整体质量方法提供了以下优势：
基于框架的保障措施有助于更清晰地制定人工智能风险决策
加速式交付可缩短保障周期
平台化的证据有助于提高审计准备状态
让整个员工队伍具备负责任的 AI 准备能力
降低模型、数据和安全方面的暴露风险
在更大规模下对人工智能结果更有信心
为什么我们
我们如何将能力转化为成果
以下是 Resillion 的“全面质量保证”方法如何将保障功能转化为业务成果：
人工智能风险分析与保障计划
这对你有什么好处
您了解人工智能在数据、模型等方面的风险所在。, 系统 以及结果。.
结果
更明确的保障优先事项
框架驱动的保证
这对你有什么好处
您可以采用结构化的方式来定义控件、证据和所有权。.
结果
更可行的人工智能治理
加速器支持的验证
这对你有什么好处
您可以在人工智能应用场景中加快评估、测试和证据生成速度。.
结果
更快的保障周期
数据质量评估
这对你有什么好处
你可以检查数据是否合适。, 可追踪 而且用途也适合。.
结果
降低偏差和重新设计风险
行为模型的验证
这对你有什么好处
您可以在发布之前测试性能、稳定性以及可解释性。.
结果
对人工智能结果的信任度更高
安全暴露测试
这对你有什么好处
你 识别 提示、管道等方面的弱点, 集成 以及数据流动的过程。.
结果
降低安全隐患和泄漏风险
基于平台的证据
这对你有什么好处
您构建了可追踪的文档和报告，以支持监管工作。.
结果
更强的审计准备状态
员工的准备状态
这对你有什么好处
您在各团队中明确了角色、决策权力和负责任的 AI 实践。.
结果
更清晰的规模化所有权
为什么是现在？
还在犹豫？来看看有什么风险
如果您不相信 Resillion 的全质量保证 AI 技术，不妨考虑一下如果没有这项技术，您将面临哪些问题：
分散的保障导致人工智能风险隐藏在各个团队和工具中
人工验证会减慢每次新的人工智能评估周期。
不清楚的所有权导致团队无法确定谁批准并干预了此事。
证据不足导致人工智能控制措施在审查中更难证明。
不一致的模型检查导致偏差和偏见得不到察觉。
暴露的 AI 攻击表面可能在未被察觉的情况下传播到实际环境中。
我们的专家
康纳·汤姆森
质量工程与人工智能实践方面的专家
康纳是全球解决方案架构师，拥有12年质量工程、QA、测试自动化、软件交付、人工智能工程和数字化转型方面的经验。.
阿比谢克·莫哈帕特拉
人工智能机器学习专家
拥有 8 年的 AI/ML、生成式 AI 和数据工程经验，阿比谢克专注于构建和扩展具有重大影响力的 AI 应用。.
