В мире искусственного интеллекта качество данных — это не просто требование, а основа успешного моделирования рисков. Даже самые продвинутые AI-системы могут давать сбои, если их обучают на некачественных данных. Проблемы, такие как устаревшие или неполные записи, могут привести к неверным оценкам рисков и, как следствие, к финансовым потерям.
Бенчмаркинг данных — это мощный инструмент, который помогает выявить надежные источники информации и обеспечить их согласованность. Он позволяет оптимизировать затраты на данные и улучшить их покрытие, что в конечном итоге ведет к более точным прогнозам и лучшему управлению рисками.
Не забывайте: важно не просто иметь много данных, а иметь правильные данные!