BFML Anunció la disponibilidad general de su plataforma para el acceso seguro a datos impulsado por IA y 8 millones de dólares en financiación inicial liderada por NFX con la participación de FJ Labs y Gefen Capital.

Si bien la complejidad, la variedad y el volumen pueden variar de una organización a otra, todas las empresas que procesan datos enfrentan riesgos de privacidad. Asegurar el acceso a los datos empresariales no sólo plantea amenazas sino que también inhibe oportunidades. La más obvia es la adopción de la inteligencia artificial. en El 51% de las organizaciones todavía tiene una dependencia limitada o inexistente de la IA, y el 56% cita la seguridad y el cumplimiento como una barrera importante..

PVML democratiza el acceso seguro a los datos empresariales, basándose en dos pilares: privacidad diferencial e inteligencia artificial.

“Minimizar las amenazas y maximizar las oportunidades de una sola vez suena demasiado bueno para ser verdad, y lo es. El punto débil que originalmente queríamos abordar era simplificar el acceso a los datos. Nos motivó nuestra propia experiencia, ya que vimos lo complejo que es el acceso a los datos. “, dijo Shachar Schenab. Cofundador y director ejecutivo de PVML: “Incluso en las organizaciones más sofisticadas. “Pensamos que tenía que haber una manera mejor”.

PVML ayuda a conectar, proporcionar acceso y garantizar la privacidad entre múltiples fuentes de datos, abriendo información directa incluso a partir de datos confidenciales. La clave es proteger datos de privacidad diferenciales únicos. La privacidad diferencial es un marco matemático que proporciona la protección de datos más sólida en sistemas basados ​​en datos al agregar ruido controlado a la salida. PVML democratiza el acceso a este marco pionero creado por empresas como Google, Apple y Microsoft a través de su implementación única.

“Ayudamos a las organizaciones a obtener visibilidad de todo en un solo lugar, sin mover datos. PVML asegura y controla los permisos sin importar cómo se accede a los datos: a través de SQL, BI o API. Pero pensamos: ¿por qué detenernos ahí? Fuimos un paso más allá”. PVML abre el acceso a datos complejos a usuarios no técnicos, proporcionando una interfaz de lenguaje natural para analizar datos utilizando IA”, afirmó Rena Galperin, cofundadora y directora de tecnología de PVML.

Galperin y Schnapp cofundaron PVML en 2022. PVML combina privacidad diferencial con RAG (generación aumentada de recuperación) avanzada que permite no solo un acceso seguro, sino también confiable a datos estructurados, con soporte adicional opcional para datos no estructurados. Al incorporar un acceso seguro de IA a los datos empresariales, PVML garantiza respuestas confiables sin comprometer la privacidad. La plataforma puede actuar como un centro integral de gestión de acceso e identidad, o integrarse con los sistemas existentes.

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