По мере роста спроса на ИИ поставщики ИИ уделяют больше внимания вопросам безопасности данных. Они не только вынуждены соблюдать новые правила конфиденциальности данных (например, Закон ЕС о данных), но и оказываются под микроскопом клиентов, скептически относящихся к тому, как их данные используются и обрабатываются.
Проблема в том, что когда речь идет об ужесточении практики обеспечения безопасности данных в области ИИ, многие организации не в состоянии работать должным образом. Согласно опросу BigID, платформы управления данными, половина организаций считают безопасность данных главным препятствием на пути внедрения ИИ.
Абхи Шарма и Лейла Голчехре, выходцы из сферы разработки приложений и юриспруденции, хорошо разбирались в проблемах, с которыми здесь приходится сталкиваться. Уверенные в том, что они смогут создать что-то, что поможет решить проблему безопасности данных, пара запустила Relyance AI, платформу, которая проверяет, соответствует ли использование данных компании политике управления.
«Идея того, как мы будем создавать Relyance, пришла к нам однажды вечером, когда мы ужинали пиццей в Сан-Франциско», — рассказал Шарма TechCrunch. «Хотя мы пришли из двух совершенно разных слоев общества, вместе мы поняли, что можно сделать больше, чтобы обеспечить прозрачность обработки данных в организации».
Голчехре — адвокат по профессии, ранее он работал старшим юрисконсультом в Workday и стартапе по производству беспилотных автомобилей Cruise. Шарма, разработчик программного обеспечения, работал инженером-платформером в AppDynamics, а затем помог основать FogHorn, передовую платформу искусственного интеллекта, которую Johnson Controls приобрела в 2022 году.
Шарма говорит, что большинство компаний сталкиваются с тремя основными препятствиями на пути внедрения ИИ: отсутствие прозрачности данных в ИИ, сложность обработки данных и быстрые темпы инноваций. Все это увеличивает репутационный риск, говорит Шарма, и открывает компаниям юридические угрозы.
Решение Relyance — это механизм, который сканирует источники данных организации, такие как сторонние приложения, облачные среды, модели искусственного интеллекта и репозитории кода, и проверяет, соответствуют ли они политикам. Relyance создает «инвентаризацию данных» и «карту данных», которые синхронизируется с соглашениями с клиентами, глобальными правилами конфиденциальности и системами обеспечения соответствия.
«Relyance позволяет организациям отслеживать риски внешних поставщиков», — сказал Шарма, — «в то время как его функция определения происхождения данных отслеживает потоки данных между приложениями для упреждающего выявления потенциальных рисков».
Теперь Relyance не реализует совершенно новую концепцию. Шарма признает, что OneTrust, Transcend, Datagrail и Securiti AI входят в число поставщиков, которые в той или иной степени конкурируют с ним. Например, Datagrail предлагает инструменты автоматического мониторинга рисков, которые помогают компаниям быстро проводить оценку рисков сторонних приложений.
Но Relyance, похоже, держится на своих местах. Шарма утверждает, что в этом году бизнес находится на пути к удвоению ежегодного регулярного дохода, а клиентская база Relyance, в которую входят Coinbase, Snowflake, MyFitnessPal и Plaid, выросла на 30% в первом полугодии.
Подготавливая почву для дальнейшего роста, Relyance в этом месяце завершила раунд серии B стоимостью 32 миллиона долларов под руководством Thomvest при участии M12 (венчурный фонд Microsoft), Cheyenne Ventures, Menlo Ventures и Unusual Ventures. Доведя общий объем привлеченных средств стартапом до 59 миллионов долларов, новые средства будут направлены на увеличение команды Relyance до 90 сотрудников к концу года.
«Мы решили собрать средства, потому что спрос на ИИ продолжает расти, а новые правила конфиденциальности и ИИ вводятся во всем мире», — сказал Шарма. «Наши усилия по найму будут в первую очередь сосредоточены на расширении нашей инженерной команды и увеличении наших возможностей выхода на рынок, чтобы поддержать разработку нашей продукции и темпы роста».