Use case

Privatna AI za regulirana poduzeća

Regulirane organizacije trebaju AI koja se može inspicirati, kontrolirati i operirati bez izlaganja osjetljivih podataka javnim cloud providerima. LLM Machines donosi generativnu AI unutar kontrolne granice.

01 — Industrije

Gdje privatna AI najviše vrijedi.

Zajednička nit nije jedna industrija. To su osjetljivi podaci, izloženost auditu i niska tolerancija na nekontroliranu AI obradu.

Financije

Bankarstvo, osiguranje i fintech.

Podržite pretragu politika, interno znanje, compliance preglede, korisničku podršku i workflow-ove analitičara bez prebacivanja reguliranih podataka u javni LLM.

Pravo

Odvjetnička društva i pravni odjeli.

Sažimajte ugovore, pretražujte predmete, pišite interne dopise i inspicirajte navode dok privilegirani materijal ostaje unutar perimetra firme.

Zdravstvo

Bolnice i zdravstveni sustavi.

Pomozite osoblju s internim procedurama, istraživanjem, dokumentacijom i znanjem za podršku, uz poštivanje strogih zahtjeva za rukovanje podacima.

Javni sektor

Vlade i agencije.

Implementirajte AI za pretragu dokumenata, pisanje i internu asistenciju u okruženjima gdje su suverenost i auditabilnost zahtjevi nabave.

Kritična infrastruktura

Energetika, komunalije i promet.

Držite operativno znanje, zapise održavanja i workflow-ove incidenata unutar kontroliranih sustava usklađenih s NIS2-style očekivanjima.

Inženjerstvo

R&D i softverski timovi.

Koristite privatnu pomoć s kodom, pretragu repozitorija i podršku arhitekture bez slanja source koda ili planova proizvoda AI uslugama treće strane.

02 — Kontrole

Što reguliranim timovima treba od AI-ja.

Privatna AI treba više od modela. Treba identitet, dopuštenja, logove, source grounding i model implementacije koji sigurnosni timovi mogu odobriti.

Kontroliran pristup.

Korisnici se autenticiraju kroz enterprise identitet. Uloge i dopuštenja podataka ograničavaju tko može što pitati, a vjerodajnice konektora ostaju u on-box trezoru.

  • SSO federacija
  • Mapiranje uloga
  • Poštovana postojeća prava

Inspekcijski rezultati.

RAG grounding, source-aware odgovori, logovi korištenja i audit tragovi olakšavaju razumijevanje što je sustav napravio i zašto.

  • Reference izvora
  • Logovi prompta i odgovora
  • Zapisi usmjeravanja modela
Sljedeće

Pilotirajte privatnu AI sa stvarnim reguliranim radnim opterećenjima.

Počnite s jednim osjetljivim workflow-om, jednim timom i putom implementacije koji vaš sigurnosni tim može inspicirati.