Cape Privacy ermöglicht es Organisationen, prädiktive Machine-Learning-Modelle auf verschlüsselten Daten auszuführen, ohne diese zu entschlüsseln, was erstklassige Privatsphäre und Sicherheit gewährleistet.
Cape Privacy ermöglicht es Organisationen, prädiktive Machine-Learning-Modelle auf verschlüsselten Daten auszuführen, ohne diese zu entschlüsseln, was erstklassige Privatsphäre und Sicherheit gewährleistet.
Cape Privacy bietet eine robuste Lösung für Organisationen, die sensible Daten verarbeiten müssen. Es bietet eine Plattform für die Verschlüsselung während der Nutzung, die es Nutzern erlaubt, prädiktive Machine-Learning-Modelle ohne je erforderliche Entschlüsselung ihrer Daten auszuführen. Dieser Ansatz gewährleistet die höchsten Standards an Datenschutz und Sicherheit und ermöglicht es Unternehmen, ihre Daten maximal zu nutzen und gleichzeitig strengen Datenschutzvorschriften zu entsprechen.
Wer wird CapeChat verwenden?
Datenwissenschaftler
Dateningenieure
Datenschutzbeauftragte
Business-Analysten
Wie verwendet man CapeChat?
Schritt 1: Besuchen Sie capeprivacy.com und erstellen Sie ein Konto.
Schritt 2: Verbinden Sie Ihre Datenquellen mit Cape Privacy.
Schritt 3: Richten Sie Ihre Datenverarbeitungsaufgaben mit der Cape API ein.
Schritt 4: Führen Sie Ihre prädiktiven Modelle auf verschlüsselten Daten aus.
Schritt 5: Rufen Sie die Ergebnisse ab und analysieren Sie sie unter Wahrung der Datenprivatsphäre.
Plattform
web
Die Kernfunktionen und Vorteile von CapeChat
Die Hauptfunktionen
Verschlüsselung während der Nutzung
Sichere Datenverarbeitung
Vertrauliches Rechnen
Ausführung prädiktiver Modelle
Die Vorteile
Maximierung der Datensicherheit
Erhöhte Datensicherheit
Einhaltung der Datenschutzvorschriften
Verbesserte Datennutzbarkeit
Hauptverwendungsfälle & Anwendungen von CapeChat
Verarbeitung sensibler Finanzdaten
Analyse von Gesundheitsdaten
Vertrauliche Forschungsprojekte
Sichere kollaborative Datenprojekte
Vor- und Nachteile von CapeChat
Vorteile
Automatisiert die Extraktion und Analyse unstrukturierter Finanzdokumente und spart erheblichen manuellen Aufwand.
Verbessert Genauigkeit und Geschwindigkeit in verschiedenen Finanz-Workflows wie Risikomanagement, Compliance und Kunden-Onboarding.
Kann vor Ort oder in einer privaten Cloud bereitgestellt werden, was Unternehmen Flexibilität und Kontrolle über Daten bietet.
Steigert die operative Effizienz durch Umverteilung menschlicher Ressourcen.
Nachteile
Kein öffentlich zugänglicher Open-Source-Code oder Community-Beteiligung angegeben.
Preisinformationen sind nicht transparent und erfordern direkten Kontakt oder Demo-Anfrage.
Primär auf den Finanzsektor fokussiert, was die breitere Anwendbarkeit einschränken kann.
Ein multimodaler KI-Agent, der Multi-Bild-Inferenz, schrittweise Schlussfolgerungen und visuell-sprachliche Planung mit konfigurierbaren LLM-Backends ermöglicht.
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