Cape Privacy позволяет организациям использовать предсказательные модели машинного обучения на зашифрованных данных без их расшифровки, что обеспечивает высокий уровень конфиденциальности и безопасности.
Cape Privacy позволяет организациям использовать предсказательные модели машинного обучения на зашифрованных данных без их расшифровки, что обеспечивает высокий уровень конфиденциальности и безопасности.
Cape Privacy предлагает надежное решение для организаций, которые нуждаются в обработке конфиденциальных данных. Он предоставляет платформу для шифрования в работе, которая позволяет пользователям запускать предсказательные модели машинного обучения, не расшифровывая данные. Этот подход гарантирует высший уровень конфиденциальности и безопасности данных, позволяя компаниям максимизировать использование своих данных при соблюдении строгих норм конфиденциальности.
Кто будет использовать CapeChat?
Дата-сайентисты
Инженеры данных
Офицеры по безопасности данных
Бизнес-аналитики
Как использовать CapeChat?
Шаг 1: Посетите capeprivacy.com и создайте аккаунт.
Шаг 2: Подключите свои источники данных к Cape Privacy.
Шаг 3: Настройте задачи обработки данных с использованием API Cape.
Шаг 4: Запустите свои предсказательные модели на зашифрованных данных.
Шаг 5: Получите и проанализируйте результаты, сохраняя конфиденциальность данных.
Платформа
web
Ключевые Особенности и Преимущества CapeChat
Основные функции
Шифрование в работе
Безопасная обработка данных
Конфиденциальные вычисления
Исполнение предсказательных моделей
Преимущества
Максимизация конфиденциальности данных
Усиление безопасности данных
Соответствие нормам конфиденциальности
Улучшение полезности данных
Основные Сценарии Использования и Приложения CapeChat
Обработка конфиденциальных финансовых данных
Анализ медицинских данных
Конфиденциальные исследовательские проекты
Безопасные совместные проекты по обработке данных
Плюсы и минусы CapeChat
Плюсы
Автоматизирует извлечение и анализ неструктурированных финансовых документов, значительно сокращая ручной труд.
Повышает точность и скорость в нескольких финансовых рабочих процессах, таких как управление рисками, соответствие требованиям и онбординг клиентов.
Возможна локальная установка или размещение в частном облаке, что даёт компаниям гибкость и контроль над данными.
Повышает операционную эффективность за счёт перераспределения человеческих ресурсов.
Минусы
Нет общедоступного открытого исходного кода или участия сообщества.
Цены не прозрачны и требуют прямого контакта или запроса демонстрации.
Основное внимание уделяется финансовому сектору, что может ограничить более широкое применение.
Мультифункциональный AI-агент, поддерживающий многокартинное вывод, пошаговое рассуждение и планирование с использованием конфигурируемых LLM-бэкендов.
Stock-Agent — это автономный AI-агент, который анализирует рыночные данные в реальном времени, генерирует торговые сигналы и выполняет заказы через API Alpaca.
Получает данные рынка в реальном времени, выявляет тенденции акций, создает подробные отчеты и предлагает персонализированные инвестиционные стратегии с помощью ИИ.
Offensive Graphs использует ИИ для автоматического создания графиков путей атаки из сетевых данных, обеспечивая командам по безопасности ясную визуализацию.
crewAI использует нескольких специализированных агентов ИИ для сбора рыночных данных, моделирования финансовых рисков и создания подробных отчетов о инвестиционных рисках.
Агент для торговли на базе ИИ, использующий глубокое обучение с подкреплением для оптимизации стратегий торговли акциями и криптовалютами на живых рынках.
LeanAgent — это фреймворк с открытым исходным кодом для создания автономных агентов ИИ с управлением планированием на основе LLM, использованием инструментов и памяти.
Рамочная инфраструктура, которая динамически маршрутизирует запросы между несколькими LLM и использует GraphQL для эффективной обработки комбинированных подсказок.