Halsey Andrews PVML zaprezentowało platformę bezpiecznego dostępu do danych opartą na sztucznej inteligencji oraz finansowanie zalążkowe o wartości 8 milionów dolarów, którego liderem jest NFX przy udziale FJ Labs i Gefen Capital.
Chociaż złożoność, różnorodność i objętość mogą się różnić w zależności od organizacji, wszystkie firmy przetwarzające dane są narażone na ryzyko związane z prywatnością. Zabezpieczenie dostępu do danych przedsiębiorstwa nie tylko stwarza zagrożenia, ale także ogranicza możliwości. Najbardziej oczywistym jest przyjęcie sztucznej inteligencji. Około 51% organizacji w dalszym ciągu w ograniczonym stopniu polega na sztucznej inteligencji lub nie polega jej wcale na sztucznej inteligencji, a 56% jako główną barierę podaje bezpieczeństwo i zgodność.
PVML demokratyzuje bezpieczny dostęp do danych przedsiębiorstwa w oparciu o dwa filary: zróżnicowaną prywatność i sztuczną inteligencję.
„Minimalizacja zagrożeń i maksymalizacja możliwości za jednym zamachem brzmi zbyt dobrze, aby mogło być prawdziwe – i tak jest. Problemem, którym pierwotnie chcieliśmy się zająć, było uproszczenie dostępu do danych. Motywacją było nasze własne doświadczenie, widząc, jak trudny jest dostęp danych nawet w najbardziej zaawansowanych organizacjach.” „Pomyśleliśmy, że musi być lepszy sposób” – powiedział dyrektor generalny PVML. Shashar Shanab.
PVML pomaga łączyć, zapewniać dostęp i zapewniać prywatność w wielu źródłach danych, umożliwiając bezpośredni wgląd nawet w wrażliwe dane. Kluczem jest ochrona unikalnych różnicowych danych dotyczących prywatności. Prywatność różnicowa to struktura matematyczna zapewniająca najsilniejszą ochronę danych w systemach opartych na danych poprzez dodanie kontrolowanego szumu do danych wyjściowych.
PVML demokratyzuje dostęp do tej pionierskiej platformy stworzonej przez firmy takie jak Google, Apple i Microsoft poprzez jej unikalną implementację.
„Pomagamy organizacjom uzyskać jasny obraz wszystkiego w jednym miejscu, bez przenoszenia danych. PVML zabezpiecza i kontroluje uprawnienia bez względu na sposób dostępu do danych – poprzez SQL, BI lub API. Pomyśleliśmy jednak – po co na tym poprzestać? Poszliśmy jednym krok dalej: „PVML otwiera dostęp do złożonych danych użytkownikom nietechnicznym i zapewnia interfejs w języku naturalnym do analizowania danych za pomocą sztucznej inteligencji” – powiedział dyrektor ds. technicznych PVML. Rena Galperin.
Galperin i Schnapp byli współzałożycielami PVML w 2022 roku. Obaj są absolwentami informatyki. Galperin jest absolwentem Microsoftu z doświadczeniem w przetwarzaniu języka naturalnego i sztucznej inteligencji. Schnapp ma doktorat z różnicowej prywatności. Znają się i współpracują od 16 lat, są partnerami w biznesie i życiu jako małżeństwo.
PVML łączy zróżnicowaną prywatność z zaawansowaną technologią RAG (Retrieval Augmented Generation), która umożliwia nie tylko bezpieczny, ale także godny zaufania dostęp do ustrukturyzowanych danych, z opcjonalną dodatkową obsługą danych nieustrukturyzowanych.
Osadzając bezpieczny dostęp AI do danych przedsiębiorstwa, PVML zapewnia niezawodne odpowiedzi bez narażania prywatności. Platforma może działać jako kompleksowe centrum zarządzania tożsamością i dostępem lub integrować się z istniejącymi systemami.
„Na dzisiejszej giełdzie 70% transakcji odbywa się za pomocą sztucznej inteligencji. To przedsmak tego, co ma nadejść, a organizacje, które dziś wykorzystują sztuczną inteligencję, jutro będą krokiem naprzód. Firmy jednak boją się łączyć swoje dane ze sztuczną inteligencją, ponieważ narażenie na strach – i nie bez powodu.” Unikalna technologia PVML tworzy niewidzialną warstwę ochrony i demokratyzuje dostęp do danych, umożliwiając monetyzację zastosowań już dziś i torując drogę na jutro. Gigi Levi WeissKomplementariusz i współzałożyciel NFX.
