ເລີ່ມການເດີນທາງຂອງ Solix AI Governance ຂອງທ່ານໃນມື້ນີ້
ເລັ່ງການເດີນທາງ Solix AI Governance ຂອງທ່ານ, ເປັນກອບເພື່ອຮັບປະກັນການດໍາເນີນງານ AI ທີ່ປອດໄພ ແລະປອດໄພ ແລະການລາຍງານການປະຕິບັດຕາມ.
AI ສາມາດຄວບຄຸມໄດ້ບໍ?
ການປົກຄອງ AI ຢູ່ເທິງສຸດຂອງບັນຊີລາຍຊື່ສິ່ງທ້າທາຍແລະໄດ້ພິສູດວ່າເປັນຕົວສະແດງສໍາລັບຫຼາຍໆໂຄງການ, ສ່ວນໃຫຍ່ແມ່ນຍ້ອນຄວາມກັງວົນກ່ຽວກັບຄວາມເປັນສ່ວນຕົວຂອງຂໍ້ມູນ, ຄວາມປອດໄພຂອງຂໍ້ມູນແລະການປະຕິບັດຕາມກົດລະບຽບ. ມາຮອດປະຈຸ, ສິ່ງທ້າທາຍເຫຼົ່ານີ້ໄດ້ພິສູດຢ່າງໃຫຍ່ຫຼວງທີ່ຈະຕັ້ງຄໍາຖາມ, "AI ສາມາດຄວບຄຸມໄດ້ບໍ?
ຂໍ້ມູນເປັນສິ່ງຈໍາເປັນສໍາລັບການຮັບຮອງເອົາ AI ສົບຜົນສໍາເລັດ, ເຮັດໃຫ້ຕົວແບບທີ່ຈະສົ່ງຜົນໄດ້ຮັບທີ່ຖືກຕ້ອງແລະສາມາດຂະຫຍາຍໄດ້. ແນວໃດກໍ່ຕາມ, AI ວິສາຫະກິດຕ້ອງການຊຸດຂໍ້ມູນທີ່ສະອາດ, ຄວບຄຸມ, ສອດຄ່ອງກັນກັບຄວາມຕ້ອງການຂອງທຸລະກິດ, ເຂົ້າເຖິງໄດ້ໃນເວລາຈິງ, ແລະຖືກປັບໃຫ້ເໝາະສົມກັບຂະບວນການເຮັດວຽກ. ເມື່ອຂໍ້ມູນຖືກ siled ຫຼືໂຄງສ້າງບໍ່ດີ, ການລິເລີ່ມ AI ລົ້ມເຫລວ, ຈໍາກັດ ROI. ອົງການຈັດຕັ້ງທີ່ຈັດລໍາດັບຄວາມສໍາຄັນຂອງຂໍ້ມູນທີ່ມີ AI ບັນລຸໄດ້ໄວຂຶ້ນແລະມູນຄ່າທຸລະກິດທີ່ສາມາດວັດແທກໄດ້. ນະວັດຕະກໍາທີ່ນໍາພາໂດຍພົນລະເມືອງ, ຫຼື "shadow AI," ເຮັດໃຫ້ເກີດຄວາມສ່ຽງໂດຍການຂ້າມຂອບເຂດການຄຸ້ມຄອງ, ເຊິ່ງທໍາລາຍຄວາມໄວ້ວາງໃຈໃນທ່າແຮງຂອງ AI.
ເພື່ອສະຫນັບສະຫນູນ AI ທົ່ວໄປ, ອົງການຈັດຕັ້ງຕ້ອງຫັນປ່ຽນວິທີການຄຸ້ມຄອງຂໍ້ມູນ, ເຂົ້າເຖິງ, ແລະສ້າງລາຍໄດ້. ຂໍ້ມູນທີ່ກຽມພ້ອມ AI ຮັບປະກັນການເຊື່ອມໂຍງເຂົ້າກັບຂະບວນການເຮັດວຽກຂອງທຸລະກິດຢ່າງບໍ່ຢຸດຢັ້ງ ແລະເຮັດໃຫ້ສາມາດນຳໃຊ້ໄດ້ໃນລະດັບວິສາຫະກິດ. ການເຄື່ອນຍ້າຍຈາກຄວາມຄິດໄປສູ່ການຜະລິດຮຽກຮ້ອງໃຫ້ມີພື້ນຖານຂໍ້ມູນທີ່ເຊື່ອຖືໄດ້, ຄຸ້ມຄອງ, ແລະປະສົມປະສານ. ຖ້າບໍ່ມີມັນ, AI ທົ່ວໄປບໍ່ສາມາດສົ່ງມູນຄ່າທີ່ຍືນຍົງຫຼືສະຫນັບສະຫນູນການຫັນປ່ຽນໃນທົ່ວວິສາຫະກິດ.
ກອບເພື່ອຮັບປະກັນການດໍາເນີນງານ AI ທີ່ປອດໄພແລະປອດໄພແລະການລາຍງານການປະຕິບັດຕາມ
ກອບການປົກຄອງ
ຂອບການຄຸ້ມຄອງສະຫນອງວິທີການທີ່ສົມບູນແບບໃນການຄຸ້ມຄອງຂໍ້ມູນ AI ແລະຮັບປະກັນການປະຕິບັດຕາມທົ່ວວິສາຫະກິດ. ຊັ້ນຂໍ້ມູນພື້ນຖານສຸມໃສ່ການສ້າງນະໂຍບາຍການຄຸ້ມຄອງຂໍ້ມູນຫຼັກ, ການຈັດການເມຕາເດຕາ, ແລະການປົກປ້ອງຄວາມເປັນສ່ວນຕົວຂອງຂໍ້ມູນເຊັ່ນ GDPR, CCPA, ແລະ HIPAA, ຮັບປະກັນການເກັບຮັກສາຂໍ້ມູນທີ່ປອດໄພ ແລະສອດຄ່ອງ. ຊັ້ນການດໍາເນີນການປັບປຸງນີ້ດ້ວຍການເຂົ້າຫາຂໍ້ມູນໃນເວລາຈິງ, ການກວດສອບ, ແລະການຄຸ້ມຄອງຄວາມສ່ຽງແບບຈໍາລອງ AI. ມັນປະສົມປະສານຫຼັກການພື້ນຖານເຊັ່ນ: ຄວາມຍຸຕິທໍາ algorithmic, ການອະທິບາຍ, ແລະການຕິດຕາມ, ໃຫ້ແນ່ໃຈວ່າການຕັດສິນໃຈຂອງ AI ມີຄວາມໂປ່ງໃສແລະບໍ່ລໍາອຽງ. ຊັ້ນປະສົບການໃຫ້ຄວາມສຳຄັນຕໍ່ການຄວບຄຸມການເຂົ້າເຖິງຂອງຜູ້ໃຊ້, ການປົກຄອງແບບສະຫະພັນ, ແລະການຕິດຕາມຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ, ອະນຸຍາດໃຫ້ມີການເປີດໃຊ້ຂໍ້ມູນຢ່າງບໍ່ຢຸດຢັ້ງ ໂດຍບໍ່ມີການປະນີປະນອມຄວາມປອດໄພ ຫຼືການປົກຄອງ. ໃນທົ່ວທຸກຊັ້ນ, ຫຼັກການຫຼັກຫົກອັນ - ຄວາມເປັນສ່ວນຕົວຂອງຂໍ້ມູນ, ຄວາມຍຸຕິທຳ algorithmic, ການອະທິບາຍ, ການກວດສອບ, ຄວາມປອດໄພ, ແລະການປະຕິບັດຕາມ - ໄດ້ຖືກຝັງໄວ້ເພື່ອຮັບປະກັນການປະຕິບັດ AI ທີ່ຮັບຜິດຊອບ. ກອບນີ້ເຮັດໃຫ້ການຮັບຮອງເອົາ AI ທີ່ສາມາດປັບຂະ ໜາດ ໄດ້, ປອດໄພໃນຂະນະທີ່ຮັກສາການປະຕິບັດຕາມ, ການສ້າງຄວາມເຂັ້ມແຂງໃຫ້ອົງການຈັດຕັ້ງເພື່ອໃຊ້ທ່າແຮງຂອງ AI ໃນຂະນະທີ່ປົກປ້ອງຄວາມໄວ້ວາງໃຈ.
ການຂະຫຍາຍຕົວຂອງລະບຽບການທີ່ຄາດໄວ້ໃນທົ່ວອຸດສາຫະກໍາທັງຫມົດ
Generative AI ສະເຫນີທ່າແຮງການຫັນປ່ຽນ, ແຕ່ CIOs ແລະຜູ້ນໍາດ້ານເຕັກໂນໂລຢີປະເຊີນກັບສິ່ງທ້າທາຍໃນການນໍາໃຊ້ມັນຢ່າງປອດໄພແລະຄວາມຮັບຜິດຊອບ. ເພື່ອປົດລັອກມູນຄ່າອັນເຕັມທີ່ຂອງມັນ, ການປົກຄອງ AI ທີ່ເຂັ້ມແຂງແມ່ນມີຄວາມຈໍາເປັນສໍາລັບການຄາດເດົາ, ຄວບຄຸມ, ແລະຜົນໄດ້ຮັບທີ່ສອດຄ່ອງກັບ. ເຖິງວ່າຈະມີສະຖາປັດຕະຍະກໍາທີ່ກ້າວຫນ້າເຊັ່ນ: ບ້ານທະເລສາບ, ວິສາຫະກິດປະເຊີນກັບຄວາມປອດໄພ, ການປະຕິບັດຕາມ, ແລະສິ່ງທ້າທາຍການເຊື່ອມໂຍງ, ການຮັບຮອງເອົາຊ້າລົງ. ການຂາດແຄນຂໍ້ມູນທີ່ກຽມພ້ອມ AI ຍັງຈໍາກັດການຂະຫຍາຍ AI. ເມື່ອ AI ເຕີບໃຫຍ່, ອົງການຈັດຕັ້ງຕ້ອງກຽມພ້ອມສໍາລັບລະບຽບການທີ່ພັດທະນາໃນທົ່ວລັດຖະບານກາງ, ລັດ, ແລະລະດັບທ້ອງຖິ່ນ. ການປະຕິບັດການປະຕິບັດຕາມຫຼັກລວມມີການຮັບປະກັນຄວາມເປັນສ່ວນຕົວຂອງຂໍ້ມູນພາຍໃຕ້ GDPR, CCPA, ແລະ HIPAA, ການຄຸ້ມຄອງສິດອຳນາດຂອງຂໍ້ມູນ ແລະການຮັກສາການອະທິບາຍ AI. ນອກຈາກນັ້ນ, ອົງການຈັດຕັ້ງຕ້ອງຕິດຕາມກວດກາຄວາມຍຸຕິທໍາ algorithmic, ປະຕິບັດການຄຸ້ມຄອງຄວາມສ່ຽງແບບຈໍາລອງ, ແລະສ້າງການຄວບຄຸມການດໍາເນີນງານເຊັ່ນ RBAC ແລະການບັງຄັບໃຊ້ນະໂຍບາຍ. ຍຶດໝັ້ນມາດຕະຖານສະເພາະຂະແໜງການ ແລະ ກອບວຽກງານຄວາມປອດໄພທາງອິນເຕີເນັດ, ຄຽງຄູ່ກັບການຕິດຕາມຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ, ຊ່ວຍໃຫ້ວິສາຫະກິດຫຼຸດຜ່ອນຄວາມສ່ຽງ ແລະ ຮັບປະກັນການຮັບຮອງເອົາ AI ທີ່ມີຄວາມຮັບຜິດຊອບ.
ຫົກຫຼັກການຂອງການກຽມພ້ອມ AI ແລະຄວາມໄວ້ວາງໃຈ
ຫຼັກການຫົກຢ່າງຮັບປະກັນຂໍ້ມູນ AI ທີ່ກຽມພ້ອມໂດຍຜ່ານລະບຽບວິໄນຂອງການປົກຄອງທໍາອິດທີ່ສະຫນອງຄວາມໄວ້ວາງໃຈ, ການປະຕິບັດຕາມ, ແລະຄວາມເຂົ້າໃຈທີ່ປະຕິບັດໄດ້ໃນທົ່ວວຽກງານ AI ຂອງວິສາຫະກິດ.
ແນວທາງການປົກຄອງ-ທຳອິດ
ແນວທາງການປົກຄອງ-ທຳອິດໃນ AI Warehouse ແມ່ນປັດຊະຍາຍຸດທະສາດທີ່ເນັ້ນໃສ່ການຝັງຂໍ້ມູນການປົກຄອງ, ຄວາມປອດໄພ, ແລະການປະຕິບັດຕາມໂດຍກົງເຂົ້າໃນພື້ນຖານຂອງແພລະຕະຟອມຂໍ້ມູນ ແລະວົງຈອນຊີວິດຂອງ AI ທັງໝົດ.
- ການປົກຄອງແມ່ນຝັງຢູ່ໃນພື້ນຖານ
- ຮັບປະກັນການປະຕິບັດຕາມ, ຄວາມປອດໄພ, ແລະຄວາມຫນ້າເຊື່ອຖືໃນທົ່ວຂໍ້ມູນທັງຫມົດແລະວົງຈອນຊີວິດ AI
- ຍ້າຍນອກເໜືອຈາກກົດລະບຽບສະຖິດເພື່ອປັບຕົວ
- ສະຫນອງການຕິດຕາມຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ, ສາຍພັນ, ແລະການກວດສອບເພື່ອຫຼຸດຜ່ອນຄວາມສ່ຽງແລະປັບປຸງຄວາມຮັບຜິດຊອບ
ສິດອະທິປະໄຕຂອງຂໍ້ມູນ
AI Warehouse ແກ້ໄຂອະທິປະໄຕຂອງຂໍ້ມູນໂດຍການໃຫ້ກົນໄກທາງດ້ານວິຊາການ ແລະສະຖາປັດຕະຍະກຳ (ເຊັ່ນ: ການຄວບຄຸມ ແລະ ການສອບຖາມຂອງລັດຖະບານກາງ) ເພື່ອຮັບປະກັນວ່າຂໍ້ມູນຍັງຄົງເປັນໄປຕາມກົດໝາຍຂອງພາກພື້ນ, ເຖິງແມ່ນວ່າຈະເປີດຄວາມເຂົ້າໃຈທີ່ຂັບເຄື່ອນດ້ວຍ AI ທົ່ວໂລກກໍຕາມ.
- ການຄວບຄຸມການຄຸ້ມຄອງສູນກາງກັບການດໍາເນີນງານການແບ່ງປັນ
- Federated, AI-driven ການຄວບຄຸມທີ່ພັດທະນາກັບການນໍາໃຊ້ແລະລະບຽບການ
- ເປີດໃຊ້ຄວາມເຂົ້າໃຈຂ້າມຊາຍແດນຜ່ານການສອບຖາມແບບສະຫະພັນ, ຜົນໄດ້ຮັບລວມ
ສຳເນົາຂໍ້ມູນສູນ
ການຄັດລອກຂໍ້ມູນສູນໃນສາງ AI ແມ່ນຫຼັກການສະຖາປັດຕະຍະກໍາທີ່ຊ່ວຍໃຫ້ການເຂົ້າເຖິງແລະການວິເຄາະຂໍ້ມູນໂດຍກົງບ່ອນທີ່ມັນຢູ່, ໂດຍບໍ່ມີການເຄື່ອນຍ້າຍຫຼືຊ້ໍາກັນເຂົ້າໄປໃນບ່ອນເກັບມ້ຽນຂອງສາງ.
- ຂໍ້ມູນຍັງຄົງຢູ່ໃນສະຖານທີ່, ເຂົ້າເຖິງໂດຍສະຫະພັນ, ການຄວບຄຸມນະໂຍບາຍທີ່ຮູ້ຈັກ
- ຫຼຸດຜ່ອນການຊໍ້າຊ້ອນ, ຄວາມສ່ຽງ, ແລະຄ່າໃຊ້ຈ່າຍໃນຂະນະທີ່ເພີ່ມປະສິດທິພາບ ແລະສິດອຳນາດສູງສຸດ
Unified Metadata Repository
Unified Metadata Repository ອັດຕະໂນມັດຄົ້ນພົບ, tags, ແລະຈັດປະເພດຂໍ້ມູນວິສາຫະກິດທີ່ມີໂຄງສ້າງແລະບໍ່ມີໂຄງສ້າງ, ເຮັດໃຫ້ການບັນທຶກອັດສະລິຍະແລະການຈັດປະເພດໄຟລ໌ສໍາລັບຜະລິດຕະພັນຂໍ້ມູນທັງຫມົດ. ໂດຍການສ່ອງແສງຂໍ້ມູນມືດ, ມັນຮັບປະກັນຄວາມກ່ຽວຂ້ອງ ແລະການປະຕິບັດຕາມວຽກຂອງ AI, ການລວມເອົານະໂຍບາຍການຄຸ້ມຄອງ AI ເພື່ອຄວາມປອດໄພ, ເຊື່ອຖືໄດ້, ແລະການຈັດການຂໍ້ມູນ AI ທີ່ກຽມພ້ອມໃນທົ່ວອົງການ.
- ຄົ້ນພົບອັດຕະໂນມັດ, ແທັກ, ແລະຊັ້ນທັງຊັບສິນທີ່ມີໂຄງສ້າງ ແລະບໍ່ມີໂຄງສ້າງ
- ບັນທຶກອັດສະລິຍະ ແລະການຈັດປະເພດເອກະສານຂອງຊັບສິນວິສາຫະກິດ ແລະຜະລິດຕະພັນຂໍ້ມູນທັງໝົດ
- ເຮັດໃຫ້ມີແສງຂໍ້ມູນມືດ, ຮັບປະກັນຄວາມກ່ຽວຂ້ອງ ແລະປະຕິບັດຕາມໃນວຽກ AI
AI Semantics
AI Semantics ໃນ AI Warehouse ຫມາຍເຖິງການນໍາໃຊ້ປັນຍາປະດິດແລະໂຄງສ້າງຂໍ້ມູນແບບພິເສດເພື່ອເພີ່ມຄວາມຫມາຍ, ສະພາບການ, ແລະຄວາມສໍາພັນຂອງຂໍ້ມູນວິສາຫະກິດທັງຫມົດ, ການຫັນປ່ຽນຈຸດຂໍ້ມູນດິບໄປສູ່ຄວາມຮູ້ທາງທຸລະກິດທີ່ສອດຄ່ອງແລະປະຕິບັດໄດ້.
ມັນແມ່ນລະບຽບວິໄນທີ່ຮັບປະກັນວ່າຂໍ້ມູນບໍ່ພຽງແຕ່ຖືກຈັດປະເພດ (ການຈັດປະເພດ) ແຕ່ຖືກເຂົ້າໃຈໂດຍທັງມະນຸດແລະລະບົບ AI.
- ເສີມສ້າງ metadata ດ້ວຍການຈັດໝວດໝູ່, ontologies, ແລະກຣາບຄວາມຮູ້ສຳລັບບໍລິບົດທີ່ແບ່ງປັນ
- ການປ່ຽນຂໍ້ມູນດິບໄປສູ່ຄວາມເຂົ້າໃຈທີ່ປະຕິບັດໄດ້ໂດຍການຝັງຄວາມຫມາຍແລະຄວາມສໍາພັນ
AI Analytics & ຄົ້ນຫາ
AI Analytics & Search ຫມາຍເຖິງຄວາມສາມາດທີ່ນໍາໃຊ້ປັນຍາປະດິດ, ໂດຍສະເພາະ AI ທົ່ວໄປແລະການປຸງແຕ່ງພາສາທໍາມະຊາດ (NLP), ເພື່ອເຮັດໃຫ້ຜູ້ໃຊ້ສາມາດພົວພັນກັບແລະໄດ້ຮັບຄວາມເຂົ້າໃຈຈາກຂໍ້ມູນວິສາຫະກິດໃນລັກສະນະທີ່ເຂົ້າໃຈງ່າຍ, ປອດໄພ, ແລະເປັນສ່ວນບຸກຄົນ.
- ສະໜອງຄວາມປອດໄພ, ຮັບຮູ້ບົດບາດ, ພາສາທໍາມະຊາດ ແລະຂໍ້ມູນທາງທຸລະກິດທີ່ອີງໃສ່ການກະຕຸ້ນເຕືອນຕາມສະພາບການ ແລະການວິເຄາະຂໍ້ມູນວິສາຫະກິດ.
- ໃຫ້ອຳນາດແກ່ພະນັກງານດ້ວຍການຄົ້ນພົບ ແລະ ຄວາມເຂົ້າໃຈທີ່ບໍ່ມີຄວາມເຄັ່ງຕຶງ ໃນຂະນະທີ່ຮັກສາການປະຕິບັດຕາມສິດທິພິເສດໜ້ອຍທີ່ສຸດ
ຊັບພະຍາກອນທີ່ກ່ຽວຂ້ອງ
ສຳຫຼວດຊັບພະຍາກອນທີ່ກ່ຽວຂ້ອງເພື່ອຮັບຄວາມເຂົ້າໃຈທີ່ເລິກເຊິ່ງ, ຄຳແນະນຳທີ່ເປັນປະໂຫຍດ, ແລະຄຳແນະນຳຂອງຜູ້ຊ່ຽວຊານສຳລັບຄວາມສຳເລັດຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງຂອງທ່ານ.
-
-
ເຈ້ຍສີຂາວReinvention ຂອງຂໍ້ມູນ: ການຫັນປ່ຽນຂໍ້ມູນລືມຂອງທ່ານເຂົ້າໄປໃນ AI Intelligence
ດາວໂຫລດຫນັງສືຂາວ -
-
ເປັນຫຍັງ SOLIXCloud
SOLIXCloud ສະຫນອງການຈັດເກັບຂໍ້ມູນຄລາວທີ່ສາມາດປັບຂະ ໜາດ ໄດ້, ປອດໄພ, ແລະສອດຄ່ອງເຊິ່ງຊ່ວຍເພີ່ມປະສິດທິພາບຄ່າໃຊ້ຈ່າຍ, ເພີ່ມປະສິດທິພາບແລະຮັບປະກັນການຄຸ້ມຄອງຂໍ້ມູນ.
-
ແພລະຕະຟອມຂໍ້ມູນທົ່ວໄປ
ຮວບຮວມແບບປະສົມປະສານສໍາລັບຂໍ້ມູນທີ່ມີໂຄງສ້າງ, ບໍ່ມີໂຄງສ້າງແລະເຄິ່ງໂຄງສ້າງ.
-
ຫຼຸດຜ່ອນຄວາມສ່ຽງ
ນະໂຍບາຍຂັບເຄື່ອນການເກັບຂໍ້ມູນແລະການເກັບຮັກສາຂໍ້ມູນ
-
ສະຫນັບສະຫນູນຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ
Solix ສະຫນອງການສະຫນັບສະຫນູນລະດັບໂລກຈາກຜູ້ຊ່ຽວຊານ 24/7 ເພື່ອຕອບສະຫນອງຄວາມຕ້ອງການການຄຸ້ມຄອງຂໍ້ມູນຂອງທ່ານ.
-
AI ຕາມຄວາມຕ້ອງການ
ຂໍ້ສະເໜີຢືດຢຸ່ນໃນການເກັບຮັກສາຂະໜາດ ແລະຮອງຮັບໂຄງການຂອງທ່ານ
-
Fully Managed
ການສະເຫນີຊອບແວເປັນການບໍລິການ
-
ປອດໄພ & ສອດຄ່ອງ
ການຄຸ້ມຄອງຂໍ້ມູນທີ່ສົມບູນແບບ
-
ເລີ່ມຕົ້ນຟຣີ
ຈ່າຍຕາມການສັ່ງຈອງປະຈໍາເດືອນເພື່ອໃຫ້ທ່ານພຽງແຕ່ຊື້ສິ່ງທີ່ທ່ານຕ້ອງການ.
-
ເປັນມິດກັບຜູ້ໃຊ້ສຸດທ້າຍ
ການເຂົ້າເຖິງຂໍ້ມູນຜູ້ໃຊ້ສຸດທ້າຍທີ່ມີຄວາມຍືດຫຍຸ່ນສໍາລັບຕົວເລືອກຮູບແບບ.