Quantexa משחררת גל של הדור הבא של מודיעין לקבלת החלטות מבוסס בינה מלאכותית
Quantexa, ספקית מובילה בפתרונות מודיעין לקבלת החלטות (DI) למגזר הציבורי והפרטי, הכריזה על סדרה של עדכונים חדשניים והשקות ברחבי הפלטפורמה שלה ב-QuanCon25, אירוע האקו סיסטם השנתי המפגיש את הלקוחות והשותפות שלה. Quantexa, שהתארחה ב-Tobacco Dock בלונדון, הדגישה את מחויבותה המתמשכת לעזור ללקוחותיה להכין את הנתונים שלהם לשימוש עם בינה מלאכותית, לפרק ממגורות ארגוניות ולשנות את קבלת ההחלטות בעידן הבינה המלאכותית.
בלב החידושים של Quantexa נמצאת פלטפורמת המודיעין לקבלת החלטות שלה, שבמסגרתה Contextual Fabric עוזר ללקוחות:
- לאחד נתונים מפוצלים באמצעות טכנולוגיית רזולוציה וגרפים מובילת תעשייה.
- להעשיר את הנתונים עם תובנות מבססות הקשרים קריטיות כדי לבנות ייצוג מציאותי של האופן שבו קשרי ויחסי נתונים משפיעים על הארגון.
- להעצים את הארגונים בעזרת הרצת אנליטיקה הקשרית המחזקת מאמצי בינה מלאכותית יוצרת כדי להניע קבלת החלטות חכמה יותר וממירה יותר בכל רמות הארגון.
דן היגינס, מנהל המוצר הראשי של Quantexa, הכריז בנוסף על יכולות חדשות של פלטפורמת המודיעים לקבלת החלטות, כולל:
- ניתוח מחרוזות שפה מתקדם: תומך כעת גם בתרחישים שאינם בשפות לטיניות כגון יפנית - עם יכולות סינית וערבית באופק - מה שמאפשר לארגונים לעבד נתונים רב לשוניים בקלות.
- גרפי ידע ניתנים להרחבה: גרפים אלה מסוגלים לחבר למעלה ממיליארד צמתים, והם מספקים תובנות עמוקות לגבי סיכונים נסתרים והזדמנויות צמיחה.
- הזרמת ישות בזמן אמת: אספקת תובנות עדכניות לזיהוי הונאה, הכרת הלקוחות (KYC) וניהול נתונים ראשיים (MDM) באמצעות הזרמת נתונים בנפח גבוה במיוחד.
- חוויית משתמש משופרת: ממשק חיפוש ולוקליזציה שעבר חידוש ומבטיח שמשתמשים יכולים לקיים אינטראקציה עם הפלטפורמה בשפת האם שלהם, ובכך לקצר את זמני ההטמעה ולהגביר את המעורבות.
היגינס גם סיפק הצצה לחידושי פלטפורמה משמעותיים שיגיעו ב-2025, הכוללים:
- צינור חדש לעיבוד שפה טבעית (NLP) לניהול וניתוח נתונים לא מובנים בקנה מידה גדול ובמספר שפות.
- תובנות מבוססות הקשרים המופקות ממסמכים פנימיים ומשלבות נתונים לא מובנים מדו"חות מודיעין, מודיעין קוד פתוח (OSINT) ותוכן חדשותי.
- היכולת למנף זיקוק וכיוונון נתונים מדויק כדי לספק ביצועי LLM בקנה מידה גדול ביעילות של מודלים מקומיים קטנים.
- בניית תזרים עבודה חדש מקצה לקצה כדי לשפר את תהליכי קבלת ההחלטה עם עקביות, יכולת מעקב ושיתוף פעולה.
- היכולת לייעל תהליכים עבור תרחישי שימוש כגון ניהול נתונים, החלטות לגבי הסלמה, הגשת דו"חות פעילות חשודה (SAR) ועיבוד תביעות.
- עיצוב עבור סביבות בפיקוח גבוה עם יכולות התראה ודיווח משופרות.
- התפתחות משיטות מסורתיות לאריג מודרני עם הקשרים המספקים נתונים מהימנים, עדכניים ונגישים באופן אוניברסלי.
- הערכת איכות מבוססת בינה מלאכותית וניתוח שורש אוטומטי עבור מקורות נתונים קריטיים.
כדי להבין את החזר ההשקעה (ROI) שלה, Quantexa הזמינה מחקר בשם "סה"כ השפעה כלכלית" - Total Economic Impact עם בית האנליסטים המוביל בתעשייה Forrester ותיק מגוון של לקוחות בתחומי הבנקאות, הביטוח, הטלקומוניקציה והמגזר הציבורי. המחקר מצא כי פלטפורמת מודיעין לקבלת ההחלטות של Quantexa סיפקה יתרונות מדידים לכל מקרה שימוש, הכוללים:
- חיסכון של כמעט 8 מיליון דולר ביעילות ניהול נתונים.
- התייעלות תפעולית בהיקף של כ-15 מיליון דולר.
- מעל 19 מיליון דולר בהפחתת סיכונים וחיסכון בציות.
וישאל מריה, מייסד ומנכ"ל Quantexa אמר: "תוצאות אלה מוכיחות שכאשר הנתונים שלך מהימנים וניתנים להקשר, הם מניעים קבלת החלטות טובה יותר והשפעה משמעותית על השורה התחתונה בעידן הבינה המלאכותית".
Quantexa הדגישה גם את השותפות ההולכת וגדלה שלה עם Microsoft, שיתוף פעולה שסיפק פתרונות טרנספורמטיביים בתעשייה ב- Azure Marketplace. יוזמות מרכזיות כוללות:
- השקת גרסת הסקירה המוקדמת הציבורית והפרטית של Quantexa Unify Workload עבור Microsoft Fabric, המעצימה ארגונים לשפר את איכות הנתונים ולחסל ממגורות בפלטפורמה אחודה ניתנת להרחבה.
- סיפורי הצלחה של לקוחות גדולים, כולל HSBC, Novobanco ו- RSA, הממנפים את הטכנולוגיה של Microsoft ו- Quantexa כדי להאיץ את מסעות הטרנספורמציה של נתונים ובינה מלאכותית.
Quantexa פירטה את ההשקה הרשמית של Q Labs, מרכז ייעודי להאצת רעיונות פורצי דרך ומתן נתיב משלב הרעיון ועד למסחור, כולל חקר טכנולוגיות מתפתחות, האצת חדשנות במוצרים ופתרון אתגרים מורכבים של לקוחות.
פארסה גפארי, ראש תחום חדשנות מוצרים, אמר: "בעבודה יד ביד עם ארגוני ההנדסה וה-GTM שלנו, אנו הופכים רעיונות פורצי דרך להשפעה בעולם האמיתי - דוחפים את הלקוחות והשותפים שלנו לצעד האמיץ הבא שלהם מהר יותר מאי פעם".


