論文の概要: Synthetic Data for Robust AI Model Development in Regulated Enterprises
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.12353v1
- Date: Sun, 16 Mar 2025 04:46:41 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-03-18 16:00:27.384320
- Title: Synthetic Data for Robust AI Model Development in Regulated Enterprises
- Title（参考訳）: 規制企業におけるロバストAIモデル開発のための合成データ
- Authors: Aditi Godbole,
- Abstract要約: 私たちは、高度に規制された産業の組織が、人工データを利用して堅牢なAIソリューションを構築する方法を示します。
我々は、AIモデルがより多様なデータから学べることによって、合成データが2つの大きな利点をもたらすことを実証した。
我々の研究は、人工データは規制産業におけるAIのゲームチェンジャーになり得ると考えている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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- Abstract: In today's business landscape, organizations need to find the right balance between using their customers' data ethically to power AI solutions and being compliant regarding data privacy and data usage regulations. In this paper, we discuss synthetic data as a possible solution to this dilemma. Synthetic data is simulated data that mimics the real data. We explore how organizations in heavily regulated industries, such as financial institutions or healthcare organizations, can leverage synthetic data to build robust AI solutions while staying compliant. We demonstrate that synthetic data offers two significant advantages by allowing AI models to learn from more diverse data and by helping organizations stay compliant against data privacy laws with the use of synthetic data instead of customer information. We discuss case studies to show how synthetic data can be effectively used in the finance and healthcare sector while discussing the challenges of using synthetic data and some ethical questions it raises. Our research finds that synthetic data could be a game-changer for AI in regulated industries. The potential can be realized when industry, academia, and regulators collaborate to build solutions. We aim to initiate discussions on the use of synthetic data to build ethical, responsible, and effective AI systems in regulated enterprise industries.
- Abstract（参考訳）: 今日のビジネスの状況では、AIソリューションに倫理的に顧客のデータを使用することと、データのプライバシとデータ使用規則に準拠することの間に、適切なバランスを見出す必要がある。
本稿では,このジレンマの解決策として合成データについて論じる。
合成データは、実際のデータを模倣するシミュレーションデータである。
我々は、金融機関や医療組織のような規制の厳しい業界の組織が、人工データを活用して、コンプライアンスを維持しながら堅牢なAIソリューションを構築する方法について検討する。
我々は、AIモデルがより多様なデータから学べることと、企業が顧客情報の代わりに合成データを使用することで、データプライバシ法に準拠し続けるのを助けることで、合成データに2つの大きな利点があることを実証した。
本稿では、合成データの利用の課題と、それが提起する倫理的問題について論じながら、金融・医療分野でどのように合成データを効果的に利用できるかを示すケーススタディについて論じる。
我々の研究は、人工データは規制産業におけるAIのゲームチェンジャーになり得ると考えている。
業界、学界、規制当局が協力してソリューションを構築することで、その可能性を実現することができる。
我々は、規制された企業における倫理的、責任的、効果的なAIシステムを構築するために、合成データの使用に関する議論を開始することを目的としている。
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