보고서와 진술은 사용 데이터를 사용자에게 전달하는 데 매우 중요하며, 종종 민감한 개인 정보 (PII)를 포함합니다. 이러한 문서는 전자적으로 또는 물리적으로 배포되며, 표와 차트와 같은 다양한 형식을 사용합니다. 이러한 보고서의 데이터 부정확성과 위반은 조직에 상당한 처벌로 이어집니다. 많은 조직이 보고서 작성을 외주화하여 오류 및 잘못된 전달의 위험을 증가시킵니다. 문제는 이러한 보고서 내에서 PII를 처리하는 데서 비롯됩니다. 해결책은 기계 학습 및 시각 언어 모델을 사용하는 것입니다. 이 기술은 데이터 내의 부정확성을 감지하고 수정할 수 있습니다. 목표는 자동 감지 및 수정을 통해 PII 위반을 방지하는 것입니다. 이 접근 방식은 보고서 생성 및 배포에서 데이터 정확성과 보안을 개선하는 것을 목표로 합니다. 궁극적으로, 이 솔루션은 데이터 오류와 관련된 재정적 및 평판 위험을 줄여줍니다.