نقدم Deeplinq لمكافحة غسل الأموال

لم نبدأ بالذكاء الاصطناعي. بدأنا بالبيانات التي يحتاج إليها.

نشأت Deeplinq من عمليات نشر البحث المؤسسي داخل البنوك والوزارات والمجموعات الصناعية في الشرق الأوسط. وما بدأ كطبقة لإثراء النتائج وإضافة سياق الأعمال فوق Google Search Appliance، الذي أُوقف لاحقًا، أصبح بنية تحتية للذكاء الاصطناعي الخاضع للحوكمة.

من البحث المؤسسي إلى الذكاء الاصطناعي المحكوم.

تمثل Deeplinq أحدث فصل في مسيرة خمسة عشر عامًا في بيانات المؤسسات. تغيرت التقنية، لكن متطلبات المؤسسات لم تتغير: يجب أن تحترم الأنظمة المفيدة الحدود المحيطة بها.

سجل نشأة الشركة15 عامًا · 4 فصول
توجه معماري واحد
الفصل 01البحث المؤسسي

2011

تضيف Brams طبقة إثراء إلى Google Search Appliance.

تبدأ القصة في الشرق الأوسط. نشرت Brams جهاز Google Search Appliance المتوقف حاليًا داخل الوزارات والبنوك والمجموعات الصناعية، ثم بنت طبقة الإثراء والأعمال التي لم يكن الجهاز وحده قادرًا على توفيرها.

الشرق الأوسط ومنطقة أوروبا والشرق الأوسط وأفريقيا

  1. الأنظمة القديمة
  2. فهرس GSA
  3. بحث موحد

الاتصال

ابدأ بالأنظمة الموجودة بالفعل داخل المؤسسة.

الفصل 02سياق الأعمال

2015

تحوّل Bridge النتائج إلى عروض أعمال.

أظهر البحث المستندات. لكن الفرق ظلت بحاجة إلى العميل والحالة والأصل والقرار المحيط بها. جمعت Bridge عروضًا سياقية عبر الأنظمة المفهرسة من دون مطالبة المؤسسات باستبدال ما كان يعمل بالفعل.

الحكومة والمؤسسات

  1. مصادر مفهرسة
  2. سياق Bridge
  3. عرض الأعمال

السياق

حوّل المعلومات المتفرقة إلى عرض أعمال قابل للاستخدام.

الفصل 03برمجيات وسيطة مستقلة

2023

تصبح Deeplinq شركة مستقلة.

غيّر الذكاء الاصطناعي التوليدي الواجهة، لا قيود المؤسسة. وانفصلت Deeplinq عن Brams لربط التطبيقات والمعرفة الخاصة والنماذج والأدوات عبر طبقة واحدة قابلة للتحكم.

تدخل النماذج في سير العمل

  1. التطبيقات
  2. طبقة التحكم
  3. مسارات النماذج

التحكم

أبقِ صلاحيات النموذج والبيانات والإجراءات صريحة أثناء التشغيل.

الفصل 04ذكاء اصطناعي خاضع للحوكمة

اليوم

تصبح طبقة التحكم هي المحرك.

تجمع المنصة الآن بوابة نماذج متوافقة مع OpenAI ومعرفة مصرحًا بها ووكلاء محددين وسياسة أدوات مباشرة وقياسًا دقيقًا وسجل تدقيق يكشف العبث لأعمال الإنتاج الخاضعة للتنظيم.

موحد · قابل للتدقيق · خاضع للحوكمة

  1. الهوية + السياسة
  2. المعرفة + الوكلاء
  3. التدقيق + الدفتر

الإثبات

اترك سجلًا قابلًا للإسناد لما حدث ولماذا.

Brahim

المؤسس والمدير العام

خمسة عشر عامًا من بناء بنية البحث والبيانات والذكاء الاصطناعي داخل المؤسسات الخاضعة للتنظيم.

«كان الحوار نفسه يتكرر. أراد مدير المخاطر الذكاء الاصطناعي. ولم يسمح مدير أمن المعلومات بخروج البيانات من النطاق. واحتاج مسؤول الامتثال إلى سجل تدقيق بحلول الربع التالي. لا ينبغي للمؤسسات أن تختار بين القدرة والسيادة وإمكانية التتبع.»

القدرة

مفيد في الإنتاج

السيادة

داخل الحدود المختارة

إمكانية التتبع

قابل للمراجعة لاحقًا

الامتثال جزء من البنية.

تحدد DORA وقانون الاتحاد الأوروبي للذكاء الاصطناعي وحماية البيانات من فئة GDPR وISO 27001 وSOC 2 وNIST CSF الأسئلة التي يجب أن تجيب عنها البنية. وهي ليست ادعاءً شاملًا بالشهادة. ويظل الأساس القانوني وإقامة البيانات والتشفير والنشر والضوابط المؤسسية خاصة بكل ارتباط.

راجع الوضع الأمني

المحرك

الهوية والصلاحيات وضوابط الحماية ومسارات النماذج والقياس والموافقات وأدلة التدقيق.

النشر

الاستضافة وإقامة البيانات والتشفير والاحتفاظ والتكاملات والملكية التشغيلية.

المؤسسة

السياسة والأساس القانوني والقرارات الخاضعة للمساءلة وقبول المخاطر والضمان المستقل.

عبر ثلاث قارات. داخل بيئتك.

  • المقر المسجل

    لندن

    Deeplinq LTD128 City Roadلندن EC1V 2NXالمملكة المتحدة
  • مكتب مبيعات

    جنيف

    Adrien-Lachenal 261201 جنيفسويسرا
  • مكتب مبيعات

    دبي

    برج لطيفة، المكتب 801شارع الشيخ زايددبي، الإمارات العربية المتحدة
  • مكتب مبيعات

    سان فرانسيسكو

    Deeplinq Ltd166 Geary St, Suite 1500 #1186سان فرانسيسكو، CA 94108الولايات المتحدة

يمتد نموذج التحكم إلى أبعد.

ستواصل التقنية التغير. ويبقى اتجاهنا ثابتًا: نترك للمؤسسات اختيار البنية التحتية والذكاء وحدود التشغيل، فيما تحافظ Deeplinq على الصلاحيات والأدلة.

اطّلع على وجهة Deeplinq
مسار التوسعتوجه، وليس ادعاءً بالتقديم

الحاضر

نواة ذكاء اصطناعي خاضعة للحوكمة

متاح

السوق

التوزيع والذكاء الاصطناعي القطاعي

قيد التوسع

التقديم

بنية تحتية سيادية عبر الشركاء

متاح عبر الشركاء

الأفق

أنظمة الحافة والأنظمة المادية

توجهي

أحضر لنا النظام الذي يجب أن يعمل الذكاء الاصطناعي معه.

سنرسم خريطة التطبيقات الحالية والمعرفة وخيارات النماذج وحدود الإجراءات والأدلة اللازمة لنقل سير العمل إلى الإنتاج.

ابدأ محادثة