Nền tảng Data Journeys mới của công ty , được công bố hôm nay, sẽ giải quyết một điểm mù quan trọng đối với các tổ chức triển khai AI — không chỉ theo dõi dữ liệu lưu trú ở đâu mà còn theo dõi cách thức và lý do dữ liệu được sử dụng trên các ứng dụng, dịch vụ đám mây và hệ thống của bên thứ ba.
“Tiền đề cơ bản là đảm bảo rằng khách hàng của chúng tôi có chế độ xem AI gốc, nhận thức ngữ cảnh, chế độ xem rất trực quan về toàn bộ hành trình dữ liệu trên các ứng dụng, dịch vụ, cơ sở hạ tầng, bên thứ ba của họ”, Abhi Sharma, CEO và đồng sáng lập của Relyance AI, cho biết trong một cuộc phỏng vấn độc quyền với VentureBeat. “Bạn thực sự có thể hiểu được cốt lõi của lý do xử lý dữ liệu, đây là lớp nền tảng nhất cần thiết cho quản trị AI nói chung”.
Việc ra mắt diễn ra vào thời điểm then chốt đối với quản trị AI của doanh nghiệp. Khi các công ty đẩy nhanh việc triển khai AI, họ phải đối mặt với áp lực ngày càng tăng từ các cơ quan quản lý trên toàn thế giới. Hơn một phần tư các công ty trong danh sách Fortune 500 đã xác định quy định về AI là rủi ro trong hồ sơ nộp lên SEC và các khoản tiền phạt liên quan đến GDPR đã lên tới 1,2 tỷ euro chỉ riêng trong năm 2024 (khoảng 1,26 tỷ đô la theo tỷ giá hối đoái hiện tại).
Data Journeys theo dõi luồng thông tin như thế nào khi những người khác không làm được
Nền tảng này thể hiện sự tiến hóa đáng kể so với các phương pháp tiếp cận dòng dõi dữ liệu thông thường, thường theo dõi chuyển động dữ liệu theo từng bảng hoặc từng cột trong các hệ thống cụ thể.
“Tình trạng hiện tại của dòng dõi dữ liệu về cơ bản là dòng dõi cấp độ bảng đến bảng và cột. Tôi có thể thấy dữ liệu di chuyển như thế nào trong phiên bản Snowflake của tôi hoặc trong các thùng S3 của tôi,” Sharma giải thích. “Nhưng không ai có thể trả lời: Dữ liệu ban đầu đến từ đâu? Sự chuyển đổi sắc thái nào đã xảy ra giữa các đường ống dữ liệu, nhà cung cấp bên thứ ba, lệnh gọi API, kiến trúc RAG, để cuối cùng đưa dữ liệu lên đây?”
Data Journeys hướng đến mục tiêu cung cấp góc nhìn toàn diện này, hiển thị toàn bộ vòng đời dữ liệu từ bộ sưu tập ban đầu thông qua mọi chuyển đổi và trường hợp sử dụng. Hệ thống bắt đầu bằng phân tích mã thay vì chỉ kết nối với kho dữ liệu, cung cấp cho hệ thống bối cảnh về lý do tại sao dữ liệu được xử lý theo những cách cụ thể.
Lời hứa về AI đi kèm với trách nhiệm giải trình đáng kể về cách dữ liệu được sử dụng. Sau khi xem Relyance AI Data Journeys, chúng tôi ngay lập tức nhận ra tiềm năng của nó trong việc cách mạng hóa cách tiếp cận của chúng tôi đối với việc phát triển AI có trách nhiệm”, Heather Allen, giám đốc bảo mật và giám đốc quản lý quyền riêng tư tại CHG Healthcare cho biết . “Các khả năng về dòng dõi dữ liệu tự động, nhận biết ngữ cảnh sẽ giải quyết những thách thức cấp bách nhất của chúng tôi. Nó đại diện chính xác cho những gì chúng tôi đang tìm kiếm để hỗ trợ khuôn khổ quản trị AI toàn cầu của mình.
Bốn vấn đề kinh doanh mà khả năng hiển thị dữ liệu hứa hẹn sẽ giải quyết
Theo Sharma, Data Journeys mang lại giá trị trong bốn lĩnh vực quan trọng:
Đầu tiên, tuân thủ và quản lý rủi ro: “Ngày nay, bạn được yêu cầu phải đảm bảo tính toàn vẹn của quá trình xử lý dữ liệu, nhưng bạn không thể nhìn thấy bên trong. Về cơ bản, đó là quản trị mù quáng”, Sharma cho biết. Nền tảng này cho phép các tổ chức chứng minh tính toàn vẹn của các hoạt động dữ liệu của họ khi phải đối mặt với sự giám sát của cơ quan quản lý.
Thứ hai, phát hiện thiên kiến chính xác: Thay vì chỉ kiểm tra tập dữ liệu trực tiếp được sử dụng để đào tạo mô hình, các công ty có thể truy tìm thiên kiến tiềm ẩn đến nguồn gốc của nó. Sharma lưu ý rằng “Thiên kiến thường xảy ra tại thời điểm suy luận, không phải vì bạn có thiên kiến trong tập dữ liệu”. “Vấn đề là, thực ra không phải là tập dữ liệu đó. Mà là hành trình mà nó đã trải qua”.
Thứ ba, khả năng giải thích và trách nhiệm giải trình: Đối với các quyết định AI có rủi ro cao như phê duyệt khoản vay hoặc chẩn đoán y tế, việc hiểu được nguồn gốc dữ liệu đầy đủ trở nên cần thiết. Sharma giải thích: “Lý do đằng sau điều đó cực kỳ quan trọng và nhiều lần, hành vi không chính xác của mô hình hoàn toàn phụ thuộc vào nhiều bước mà nó đã thực hiện trước thời điểm suy luận”.
Cuối cùng là tuân thủ quy định: Nền tảng này cung cấp cái mà Sharma gọi là “điểm chứng minh toán học” cho thấy các công ty đang sử dụng dữ liệu một cách hợp lý, giúp họ tuân thủ các quy định toàn cầu ngày càng phức tạp.
Từ giờ đến phút: Lợi nhuận có thể đo lường được từ việc giám sát dữ liệu tốt hơn
Relyance tuyên bố nền tảng này mang lại lợi nhuận đầu tư có thể đo lường được. Theo Sharma, khách hàng đã tiết kiệm được 70-80% thời gian trong việc lập tài liệu tuân thủ và thu thập bằng chứng. Cái mà ông gọi là “thời gian để chắc chắn”—khả năng trả lời nhanh các câu hỏi về cách dữ liệu cụ thể đang được sử dụng—đã được giảm từ nhiều giờ xuống còn vài phút.
Trong một ví dụ mà Sharma chia sẻ, một công ty trực tiếp đến người tiêu dùng đã chuyển bộ xử lý thanh toán từ Braintree sang Stripe . Một kỹ sư làm việc trên dự án đã vô tình tạo ra mã lưu trữ thông tin thẻ tín dụng dưới dạng văn bản thuần túy dưới tên cột sai trong Snowflake .
“Chúng tôi đã phát hiện ra điều đó vào thời điểm mã được kiểm tra”, Sharma cho biết. Nếu không có biểu diễn trực quan về luồng dữ liệu của Data Journeys, sự cố bảo mật tiềm ẩn này có thể đã không được phát hiện cho đến tận sau này.
Lưu trữ dữ liệu nhạy cảm bên trong tường nhà bạn: Tùy chọn tự lưu trữ
Cùng với Data Journeys, Relyance giới thiệu InHost , một mô hình triển khai tự lưu trữ được thiết kế cho các tổ chức có yêu cầu nghiêm ngặt về quyền sở hữu dữ liệu hoặc những tổ chức trong các ngành được quản lý chặt chẽ.
Sharma cho biết: “Các ngành công nghiệp quan tâm nhất đến tùy chọn lưu trữ là các ngành được quản lý chặt chẽ hơn — FinTech và chăm sóc sức khỏe”. Điều này bao gồm ngân hàng, phát hiện gian lận, ứng dụng đánh giá tín nhiệm, di truyền và dịch vụ chăm sóc sức khỏe cá nhân.
Tính linh hoạt khi triển khai trên đám mây hoặc trong cơ sở hạ tầng của công ty giải quyết được mối lo ngại ngày càng tăng về việc dữ liệu nhạy cảm vượt ra khỏi ranh giới tổ chức, đặc biệt là đối với các ứng dụng AI có thể xử lý thông tin được quản lý.
Kế hoạch mở rộng của Relyance AI chỉ ra thị trường quản trị AI đang phát triển
Relyance đang định vị Data Journeys như một phần của chiến lược rộng hơn để trở thành cái mà Sharma gọi là “nền tảng AI thống nhất” phục vụ cho việc tuân thủ quyền riêng tư toàn cầu, quản lý tình hình bảo mật dữ liệu và quản trị AI.
Sharma tiết lộ: “Trong nửa cuối năm nay, tôi sẽ ra mắt giải pháp quản trị AI, giải pháp này sẽ quản lý toàn diện mọi dấu vết AI trong môi trường của bạn”, bao gồm tuân thủ, giám sát đạo đức theo thời gian thực, phát hiện thiên vị và trách nhiệm giải trình cho cả hệ thống AI của bên thứ ba và nội bộ.
Tầm nhìn dài hạn của công ty rất tham vọng. “Các tác nhân AI sẽ điều hành thế giới và chúng tôi muốn trở thành công ty cung cấp cơ sở hạ tầng để các tổ chức tin tưởng và quản lý nó”, Sharma cho biết. “Chúng tôi muốn giúp cải thiện chỉ số tiện ích dữ liệu của thế giới”.
Các nhà đầu tư đặt cược lớn vào quản trị dữ liệu khi cạnh tranh ngày càng gay gắt
Relyance phải đối mặt với sự cạnh tranh từ những đối thủ đã thành danh trong các không gian lân cận. Trong một cuộc phỏng vấn trước đó với TechCrunch , Sharma thừa nhận các đối thủ cạnh tranh bao gồm OneTrust, Transcend, DataGrail và Securiti AI, mặc dù ông nhấn mạnh rằng cách tiếp cận tích hợp của Relyance khiến công ty này trở nên khác biệt.
Các nhà đầu tư dường như tin tưởng vào tiềm năng của công ty. Vòng gọi vốn Series B trị giá 32,1 triệu đô la vào tháng 10 năm 2024, do Thomvest Ventures dẫn đầu với sự tham gia của Quỹ M12 Ventures của Microsoft , đã nâng tổng số tiền tài trợ của Relyance lên 59 triệu đô la.
Umesh Padval, Tổng giám đốc Thomvest Ventures, đã nhấn mạnh tính cấp thiết của vấn đề mà Relyance đang giải quyết: “Relyance AI trao quyền cho các Giám đốc về Quyền riêng tư, Bảo mật và Thông tin để quản lý quyền riêng tư và tuân thủ dữ liệu, tránh các hình phạt tốn kém trong khi thúc đẩy việc áp dụng AI một cách an toàn và có trách nhiệm”.
Tại sao giám sát dữ liệu có thể quyết định sự thành công của AI trong doanh nghiệp
Sharma xây dựng sứ mệnh của công ty như một phần trong mệnh lệnh rộng lớn hơn đối với các tổ chức triển khai công nghệ AI.
Ông cho biết: “AI đang trở thành yêu cầu bắt buộc mặc định trong tổ chức của bạn và mọi người cần nghĩ về trụ cột cốt lõi, nền tảng trong tổ chức của bạn, đó sẽ là cơ sở hạ tầng cho sự tin cậy và quản trị”.
“Cho dù các nhà lãnh đạo có sử dụng Relyance hay không thì đây cũng là một khía cạnh quan trọng cần cân nhắc, vì điều đó sẽ thực sự giúp bạn đẩy nhanh tốc độ áp dụng AI theo cách có ý nghĩa trong một tổ chức.”
Khi các doanh nghiệp vội vã triển khai AI, khả năng duy trì khả năng hiển thị vào các quy trình dữ liệu đã phát triển từ một hộp kiểm tuân thủ đơn thuần thành một nhu cầu kinh doanh cơ bản. Sự thay đổi này đại diện cho một trong những thay đổi thầm lặng nhưng sâu sắc không gây chú ý nhưng định hình lại các ngành công nghiệp. Các công ty xây dựng các công cụ hiển thị này về cơ bản đang tạo ra các hệ thống kiểm soát không lưu cho AI—không phải bản thân những chiếc máy bay phản lực hào nhoáng, mà là cơ sở hạ tầng ngăn chúng va chạm vào nhau. Nếu không có nó, ngay cả những thuật toán ấn tượng nhất cũng trở thành gánh nặng của công ty.
