4CRiskは、AIを活用した効率的な規制変更およびコンプライアンス管理を実現します。
規制、コンプライアンス、そしてリスク管理プロセスの管理は、膨大なリソースを費やす作業です。数千もの情報源から情報を収集・分析し、特定のビジネス環境において適切な対応を行うには、従来、膨大な手作業が必要でした。
創業者の 4CRisk 2 つの強力な効率化要因を活用することで、組織の負担を軽減できる機会を見出しました。 AIとローコード開発.
2020年に設立された同社は、競合他社に先んじるためにアイデアを迅速に市場に投入する必要があり、 Mendix 独自の AI モデルとシームレスに統合できる、スケーラブルで安全な顧客向けフロントエンドを開発します。
その結果、チームは開発サイクルを加速し、従来の2～3倍の速さで新機能を市場に投入できるようになりました。 伝統的なプログラミング.
スタートアップスピードでエンタープライズレベルの信頼性を実現
「リスクとコンプライアンスの管理は、常に変化する規制、ビジネス、外部リスク環境が交差するところで起こります」と、4CRisk の共同創設者兼 CEO である Venky Yerrapotu 氏は述べています。
「これらのプロセスへの入力は通常、法律、規制、基準、ポリシーといった非構造化コンテンツの形で提供されるため、これらのコンテンツとリスクを処理するには多くの人的資本が必要です。私たちは 言語モデルを活用する 「この分野に特化したものです」と彼は語った。
イェラポトゥ氏はこの分野で20年以上の経験を持っています。 Surpadeep Appikondaが共同設立した 4CRisk は、組織の成功には XNUMX つの重要な鍵があることに気づきました。
- 規制、コンプライアンス、リスクに特化してトレーニングされた専用の AI モデル。
- 顧客のニーズに合わせて迅速に進化できるソフトウェア。
4CRiskのエンジニアリングチームは、次のような特別なモデルを構築しました。 3億のパラメータに基づく特殊言語モデル（SLM） – 規制、コンプライアンス、リスクの分野での使用に合わせて、根本から微調整します。
拡大する市場ニーズを満たす製品を構築するにあたり、Yerrapotu 氏とチームは、従来のプログラミングで開発された SaaS 製品では、すでに大規模で複雑な独自の AI モデルを管理している技術リソースに負担がかかる可能性があることを認識しました。
4CRiskは、 ローコード開発プラットフォーム 競争優位性を提供しながら、急速に変化するAIソリューションの世界で進化する要件にも対応できるソリューションを探しました。彼らは市場をリードする複数の企業を評価し、最終的に Mendix OutSystems などの他のローコード プラットフォームよりも優れている理由:
- 敏捷性と使いやすさ、 これにより、4CRisk はビジネスの進化に合わせて顧客のニーズに応えることができるようになります。
- 幅広いUI機能、 チームは時間の経過とともにデバイスの操作性とデータの視覚化を拡張できるようになりました。
- 柔軟な展開オプション、 4CRiskが展開できる場所 Mendix パブリッククラウド 顧客のプライベート クラウド環境にも適用されます。
- セキュリティ機能、 マルチテナント機能と、4CRisk が顧客データを分離する方法の両方について説明します。
「私たちは、いつかは新しいビューをカスタマイズすることが重要になる段階に達するとわかっていたので、常にスケーラブルでカスタマイズ可能なものを探していました」と、4CRisk の製品責任者である Shwetha Shantharam 氏は述べています。
開発効率がプロセス効率を高める
4CRisk の目標は、膨大な量のデータを処理しながらも最高レベルのセキュリティを満たし、使いやすく、高いパフォーマンスを維持できる製品を提供することでした。
2021 年以降、彼らのチームは XNUMX つのコア製品をリリースしました。
- 規制研究、 連邦および州の規制から情報セキュリティ基準に至るまで、数千もの情報源から情報を集約します。このツールは、ISOやGDPRなどの標準化団体における顧客組織の義務という観点から情報をフィルタリングし、重複する領域を特定し、各部門のニーズと業務に特化したルールブックを作成します。
- 規制変更管理、 規制環境における今後の変更を特定し、契約、ポリシー、手順への影響を顧客に警告します。
- コンプライアンスマッピング、 規制調査と社内ポリシー、文書、管理、手順を統合したコンプライアンスマッピングです。また、フィルターとビューも用意されているため、各チームはそれぞれのチームに関連するギャップとアクションを簡単に把握できます。
- ARIA Co-Pilotに聞いてみよう コンプライアンスに関する質問に即座に回答し、ポリシーと手順を簡単に検索できるナレッジベースに変換します。ユーザーは貴重な洞察を得ることができ、調査時間を最大90%節約し、回答の有効性を高めることができます。
これらの製品は加速することができます 規制、コンプライアンス、リスク ロボットは人間単独の5倍から50倍ものスピードで処理できます。さらに、市場投入までのスピードはわずか数週間から数ヶ月と幅広く、 Mendix.
「当社のモデルは特化しており、SLMを微調整しています。当社のソリューションは特定のユースケース向けに特化して構築されているからです」とシャンタラム氏は述べた。「当社と同量のデータを取り込める競合他社は他にもありますが、そのデータをどのように活用するかは当社とは全く異なります。」
このデータの処理とシステムの応答性という点でも、速度は非常に重要です。
「ダッシュボード 「400,000万件以上のレコードから統合されたデータで構成されており、これは定期的に更新される動的なデータです。そして、ボタンをクリックするだけで、すべてのデータを分析し、数秒以内に美しいダッシュボードに表示できます。これは画期的なことだと考えています」とネレッラ氏は述べています。
4CRiskがサービスを提供する業界においては、 セキュリティとデータプライバシー 重要な機能です。 Mendix4CRiskは、データをAIエンジンと Mendix 顧客に最大限のセキュリティを確保するためです。
「当社のAIモデルは外部データでトレーニングされており、データセキュリティが侵害されることのないような方法で保管されています。顧客データは外部に流出することはありません。 Mendix 「レイヤーです」とネレッラは言った。
パーソナライズされた顧客エクスペリエンス
活用 Mendixのフロントエンド機能により、4CRisk は、従来の開発にかかる時間のほんの一部で、顧客向けに最新のエンタープライズ グレードのユーザー エクスペリエンスを作成できるようになりました。
"がある いくつかの重要な革新 私たちは達成することができました Mendix「」とイェラポトゥ氏は語った。
「一つは、非構造化テキストをより構造化された形式で提示する機能と、AIが生成したインテリジェンスをタグ付けによって非常に使いやすい形式でユーザーに提示する機能です。もう一つは、サンキーダイアグラムなどの分析機能を統合する機能です。つまり、単なるテキストではなく、視覚的に魅力的でインタラクティブなものであり、これをはるかに迅速に実現することができました。 Mendix"と彼は言った。
4CRiskは、専門分野の製品以外にも、より汎用性の高い常時接続アドバイザーであるAskで製品ポートフォリオを拡大しました。 ARIA コパイロット これは 10,000 人以上の顧客ユーザーに展開されています。
「これは、組織内の誰でも使える典型的なCo-pilotです。遵守すべき規制が何千もある場合でも、クエリを入力するだけで回答が得られます。これは、お客様の日常業務を改善するために私たちが提供している機能強化の一つです」とネレラは述べています。
規制、コンプライアンス、リスク管理の加速
ローコードプラットフォームの導入により、4CRiskは業界内で急速な進歩を遂げることができました。「ReactやJavaScriptでの日々の作業と比較すると、ローコードプラットフォームでは2～3倍のスピードで開発を進めています。 Mendix「」とネレラは言った。
Yerrapotu 氏は、場合によっては、エンジニアリング チームが 24 時間以内にアップデートを完了し、プラットフォームの俊敏性を見込み顧客に示すことができたとも述べています。
チームは、最新の顧客体験を提供するために、すでに製品スイートの新たなバージョンを検討しています。4CRiskは Mendix ユーザーエクスペリエンスの向上を模索する上で重要な推進力となる。 音声インタラクション、データ可視化、エージェントAI.
あらゆる業界でAIの話題性から逃れることはほぼ不可能です。ローコード開発と同様に、シャンタラム氏はAI導入の取り組みを始める際に適切な期待値を設定することの重要性を強調しています。
「AIは万能の魔法の弾丸ではありません」と彼女は言った。「AIはあなたの代わりにすべてを解決してくれるわけではありません。AIはあなたの仕事をより効果的かつ効率的に行うための補助をしてくれるのです。AIを導入することを決めたら、 ローコードと組み合わせたAIシステムまずは小さなことから始めて、AI に対して忍耐強く取り組んでください。AI は使えば使うほど良くなっていきます。
「AIを使わないわけにはいかないので、まずはAI導入の旅を始めて、辛抱強く続けましょう」と彼女は結論付けた。