Dell: כך הופכים נתונים של גופים פיננסיים ל-AI שמיש
Dell Technologies מציגה פלטפורמה ופס ייצור (AI Factory) שנועדו להפוך נתונים מבודדים של ארגונים, במיוחד במגזר הפיננסי, למשאב מובנה ושמיש עבור סוכני AI. הגישה שלה משלבת ארכיטקטורת נתונים מתקדמת עם שכבת אבטחת סייבר חזקה, בטענה שאין בינה מלאכותית ארגונית אמיתית בלי שני המרכיבים האלה.
אז מה קרה? נדמה לכם שיישומי AI של גופים פיננסיים, או של כל חברה מבוססת נתונים, תקועים? Dell Technologies מאמינה שהיא מצאה את התשובה: לא עוד מודלים, אלא מהפכה בתשתיות. הצרה העיקרית, לדבריהם, היא לא מחסור בנתונים — יש יותר מדי — אלא חוסר היכולת לחבר אותם, להבין את ההקשר ולהפוך אותם למשאב אמיתי עבור סוכני AI אוטונומיים.
המלכודת: נתונים מבודדים
בחברה מציינים בכאב שהמידע הארגוני — מ-CRM, דרך תיעוד אינטראקציות, זרמי עסקאות ועד לאותות שוק — נותר לרוב מבודד. "במקרים רבים, המודל אינו האתגר הבא; הנתונים הם", אומר ארתור לואיס, נשיא קבוצת פתרונות התשתית ב-Dell. "זו הבעיה שפלטפורמת AI Data Platform נבנתה לפתור. בתוך ה-AI Factory, זוהי התשתית שמרכזת, מחברת ומשרתת את נתוני הארגון כדי להזין את ה-AI, ובעיקר סוכני AI."
ארכיטקטורת ארבעת המנועים
הפתרון של Dell מציע ארכיטקטורה של ארבעה מנועים, שמספקים נתיב יעיל יותר מנתונים גולמיים להקשר מוכן ל-AI:
- מנוע תזמון נתונים (Data Orchestration Engine): משתמש במודלים של Machine Learning מתקדמים כדי לנרמל מסמכי מוצר, לבצע בקשות חילוץ ולאסוף את המידע הדרוש לדוחות מודיעין.
- מנוע עיבוד נתונים (Data Processing Engine): מבוסס Apache Spark, מטפל בהנדסת תכונות, פילוח לקוחות ויצירת מודלי חיזוי.
- מנוע חיפוש נתונים (Data Search Engine): מופעל על ידי Elasticsearch, מספק חיפוש מבוסס וקטורים ומילות מפתח במאגרי ידע. לדברי Vrashank Jain, מנהל המוצר הראשי, "השכבה הסמנטית מקנה למידע המובנה והלא-מובנה משמעות עסקית עקבית, כך שמונח מופיע באותו מובן בכל מקום."
- מנוע אנליטיקה נתונים (Data Analytics Engine): חושף את שכבת ה-lakehouse של Iceberg כשכבת שאילתות SQL, שאליה סוכנים יכולים לגשת ישירות.
אבטחה: לא תוספת, אלא יסוד
אולם, כל התשתית הזו חסרת ערך ללא שכבת הגנה איתנה. Dell מדגישה ש"הגנת נתונים וחוסן סייבר" הפכו לאבן יסוד ב-AI הארגוני. "האיום מתפתח מהר יותר מתמיד עם הסוכנים, וזו הסיבה שהשכבה המבודדת, הבלתי משתנה — שהיא מאפיין מרכזי בפורטפוליו שלנו — הכרחית", טוען Simon Jelley, סגן נשיא לניהול מוצר.
הגישה הזו מתרחבת מעבר לגיבוי ושחזור. Dell משתמשת במודלים כמו Claude Mythos Preview כדי למצוא ולתקן חולשות במוצר באופן אגרסיבי. "צריך שזה יהיה אקראי, ואז מנצלים סביבות לפי דרישה כדי להרים אותן מהר", מסביר ג'ליי. "ה-AI הולך לעזור בזה, בכל הקשור לאקראיות של הפגיעות. זה בהחלט גם סיכון וגם כלי."
אירועי ענק מתקרבים
Dell מתכננת לארח שני אירועים דיגיטליים גדולים שבהם ידונו בנושא:
- Dell Technologies New York Symposium (20 באוקטובר): יתמקד בנתיב הנתונים היעיל ממידע גולמי להקשר מוכן ל-AI, בסוכנים אוטונומיים ובמחשבים מבוססי AI.
- AI Cybersecurity and Resilience Summit (27–28 באוקטובר): יעסוק באבטחת AI משלב ההטמעה, באסטרטגיות פוסט-קוונטיות ובחוסן סייבר.
כשמדובר ב-AI, התשובה של Dell ברורה: זה לא רק המודל, זו התשתית — מאגרי נתונים מאוחדים ומוגנים, שיאפשרו ל-AI הארגוני לעבוד באמת.