Присоединяйтесь к нашим ежедневным и еженедельным информационным бюллетеням для последних обновлений и эксклюзивного контента в лидирующем отраслевом освещении искусственного интеллекта. Узнать больше
Relyance AI, поставщик платформы управления данными, который получил 32,1 млн. Долл. США в финансировании серии B в октябре прошлого года, запускает новое решение, направленное на решение одной из самых насущных задач в принятии AI предприятия: понимание того, как точно движется данные через сложные системы.
Новая платформа Data Journeys, объявленная сегодня, объявила о критической слепой пятно для организаций, внедряющих ИИ-отслеживая не только то, где находятся данные, но и то, как и почему он используется в разных приложениях, облачных сервисах и сторонних системах.
«Фундаментальная предпосылка заключается в том, чтобы у наших клиентов была эта родная контекстно-контекстная точка зрения, очень визуальное представление о всем пути данных по их приложениям, услугам, инфраструктурам, третьим сторонам»,-сказал Абхи Шарма, генеральный директор и соучредитель Rulyance AI, в эксклюзивном интервью с VentureBeat. «Вы действительно можете получить в основе того, почему обработка данных, которая является наиболее основополагающим слоем, необходимым для общего управления ИИ».
Запуск поступает в ключевой момент для управления ИИ предприятия. По мере того, как компании ускоряют внедрение искусственного интеллекта, они сталкиваются с растущим давлением со стороны регуляторов по всему миру. Более четверти компаний Fortune 500 определили регулирование ИИ в качестве риска в заявках SEC, а штрафы, связанные с GDPR, достигли 1,2 млрд. Евро только в 2024 году (приблизительно 1,26 млрд. Долл. США по текущим обменным курсам).
Как путешествия данных отслеживают поток информации, где другие не хватает
Платформа представляет собой значительную эволюцию от обычных подходов линии данных, которые обычно отслеживают движение данных на основе таблицы к столу или столбцам в рамках конкретных систем.
«Статус -кво для линии данных — это в основном таблица для таблицы и линии на уровне столбцов. Я вижу, как данные перемещаются в моем экземпляре снежинки или в моих ведрах S3», — пояснил Шарма. «Но никто не может ответить: откуда это происходило изначально? Какое нюансированное преобразование произошло между трубопроводами данных, сторонними поставщиками, звонками API, тряпичными архитектурами, чтобы наконец приземлиться здесь?»
Поездки Data стремится предоставить этот всесторонний представление, показывая полный жизненный цикл данных из исходного сбора посредством каждого варианта преобразования и использования. Система начинается с анализа кода, а не просто подключаться к репозиториям данных, предоставляя ему контекст о том, почему данные обрабатываются конкретными способами.
Обещание ИИ имеет значительную ответственность за то, как используются данные. Увидев поступки данных по данным AI, мы сразу же признали его потенциал для революции нашего подхода к ответственному развитию ИИ »,-сказала Хизер Аллен, сотрудник по конфиденциальности и директор по управлению конфиденциальностью в CHG Healthcare.« Автоматизированные, контекстные возможности для передачи данных будут решать наши самые насущные проблемы. Это именно то, что мы искали, чтобы поддержать нашу глобальную структуру управления ИИ.
Четыре бизнес -проблемы, которые обещают видимость данных для решения
По словам Шармы, поездка данных обеспечивает ценность в четырех критических областях:
Во -первых, соблюдение и управление рисками: «Сегодня вы как бы обязательно поручитесь за целостность обработки данных, но вы не можете видеть внутри. Это в основном слепое управление», — сказал Шарма. Платформа позволяет организациям доказать целостность своей практики данных при столкновении с регулирующим органом.
Во -вторых, точное обнаружение предвзятости: вместо того, чтобы просто изучать непосредственный набор данных, используемый для обучения модели, компании могут отслеживать потенциальную предвзятость к своему источнику. «Предвзятость часто случается во время вывода, а не потому, что у вас была предвзятость в наборе данных», — отметил Шарма. «Дело в том, что на самом деле это не тот набор данных. Это путешествие, которое он занял».
В-третьих, объяснение и подотчетность: для решений с высокими ставками, таких как разрешения ссуды или медицинские диагнозы, понимание полного происхождения данных становится важным. «Почему за этим очень важно, и много раз неверное поведение модели полностью зависит от нескольких шагов, которые предпринимали до времени вывода», — пояснил Шарма.
Наконец, соблюдение нормативных требований: платформа предоставляет то, что Шарма называет «математическим доказательством», что компании используют данные надлежащим образом, помогая им находить все более сложные глобальные нормы.
От нескольких часов до минуты: измеримая доходность при лучшем надзоре от данных
Relyance утверждает, что платформа обеспечивает измеримую отдачу от инвестиций. По словам Шармы, клиенты видели 70-80% экономии времени в документации по соблюдению и сбора доказательств. То, что он называет «время до уверенности» — способность быстро отвечать на вопросы о том, как используются конкретные данные — было сокращено с часов до нескольких минут.
В одном примере Sharma Cared, компания с прямым потребителем переключала платежные процессоры с Braintree на Stripe. Инженер, работающий над проектом, непреднамеренно создал код, который хранил информацию о кредитной карте в простом тексте под неправильным именем столбца в Snowflake.
«Мы поймали это в то время, когда код был зарегистрирован», — сказала Шарма. Без визуального представления потоков данных о потоках данных этот потенциальный инцидент безопасности мог бы остаться незамеченным намного позже.
Сохранение конфиденциальных данных внутри ваших стен: самостоятельный вариант
Наряду с поездками на данные, Relyance вводит Inhost, модель самостоятельного развертывания, предназначенную для организаций со строгими требованиями суверенитета данных или организациями в области высокорегулируемых отраслей.
«Промышленности, которые больше всего интересуют вариантом входов, являются более регулируемыми отраслями-FinTech и здравоохранение»,-сказала Шарма. Это включает в себя банковское дело, обнаружение мошенничества, заявки на кредитоспособность, генетику и личные услуги здравоохранения.
Гибкость для развертывания либо в облаке, либо внутри собственной инфраструктуры компании рассматривает растущую обеспокоенность по поводу конфиденциальных данных, оставляющих организационные границы, особенно для приложений искусственного интеллекта, которые могут обрабатывать регулируемую информацию.
Планы расширения AI полагаться указывают на растущий рынок управления ИИ
Relyance-это позиционирование поездок данных как часть более широкой стратегии, чтобы стать тем, что Шарма называет «единой AI-коренной платформой» для глобального соответствия конфиденциальности, управления положениями безопасности данных и управлением ИИ.
«Во второй половине этого года я запускаю решение для управления искусственным интеллектом, которое станет 360-градусным управлением всей областью ИИ в вашей среде»,-сообщил Шарма, охватывая соответствие, мониторинг этики в реальном времени, обнаружение предвзятости и подотчетность как для систем ИИ, и в условиях.
Долгосрочное видение компании является амбициозным. «Агенты ИИ будут управлять миром, и мы хотим быть той компанией, которая предоставляет организациям инфраструктуру, чтобы доверять и управлять им», — сказал Шарма. «Мы хотим помочь улучшить индекс утилиты данных мира».
Инвесторы стараются на управление данными, когда конкуренция накапливается
Relyance сталкивается с конкуренцией со стороны известных игроков в соседних пространствах. В более раннем интервью TechCrunch Шарма признала конкурентов, включая OneTrust, Transcend, DataRail и Securiti AI, хотя он подчеркнул, что интегрированный подход Relyance отличает его.
Инвесторы, похоже, убеждены в потенциале компании. В октябре 2024 года его раунд в размере 32,1 млн. Долл. США, во главе с Thomvest Ventures с участием Microsoft M12 Ventures Funders, принесло общее финансирование Relilance до 59 миллионов долларов.
Умеш Падвал, управляющий директор Thomvest Ventures, подчеркнул, что срочность этой проблемы Relyance решает: «Relyance AI уполномочивает главную конфиденциальность, безопасность и информационные сотрудники для управления конфиденциальностью и соблюдением данных, избегая дорогостоящих штрафов при управлении безопасным и ответственным внедрением искусственного интеллекта».
Почему надзор за данными может определить успех ИИ на предприятии
Шарма сформулировала миссию компании как часть более широкого императива для организаций, внедряющих технологии ИИ.
«ИИ становится своего рода императивом по умолчанию в вашей организации, и каждый должен подумать об этой основной основополагающей колонне в вашей организации, которая станет инфраструктурой доверия и управления», — сказал он.
«Независимо от того, используют ли лидеры полагаться или нет, это важный аспект, о котором нужно думать, потому что это действительно разблокирует, как быстро вы можете получить внедрение искусственного интеллекта в организации».
Поскольку предприятия стремятся реализовать ИИ, способность поддерживать видимость в процессах данных развивалась от простого флажона соответствия до фундаментальной бизнес -необходимости. Этот сдвиг представляет собой одно из тех тихих, но глубоких изменений, которые не вносят заголовки, а изменяют отрасли. Компании, создающие эти инструменты видимости, по сути создают системы управления воздушным движением для ИИ — не сами яркие самолеты, а инфраструктуру, которая мешает им врезаться друг в друга. Без этого даже самые впечатляющие алгоритмы становятся корпоративными обязательствами.
Источник
