Per superare l’utilizzo dei personal data ai sensi delle normative sulla privacy (GDPR, CCPA, ecc.), generiamo dati sintetici di alta qualità che rappresentano accuratamente i dati di produzione senza il rischio di perdite di dati personali o di violazioni delle normative sulla privacy.
La nostra soluzione aiuta gli istituti finanziari a risolvere i seguenti aspetti:
- Sviluppo e training di AI / ML: sostituzione di dati sensibili reali per l'estrazione di patterns e di insights utilizzando tecniche di machine learning. La soluzione inoltre è utilizzato con finalità di data augmentation, al fine di migliorare i risultati basati sul ML e di acquisire più facilmente “label training data” che sono costosi da annotare manualmente.
- Sviluppo agile e DevOps: i dati generati artificialmente sono la scelta migliore in quanto eliminano la necessità di attendere dati "reali" noti anche come "test data". questo comporta una riduzione dei tempi di test e a una maggiore flessibilità e agilità durante lo sviluppo.
- Marketing: i dati sintetici consentono alle unità di marketing di eseguire simulazioni dettagliate a livello di singolo individuo, per rendere più efficaci le spese di marketing. Tali simulazioni non sarebbero consentite senza il consenso dell'utente a causa del GDPR, mentre i dati sintetici, che seguono le proprietà dei dati reali, possono essere utilizzati in modo affidabile nelle simulazioni
- Ricerca: la nostra soluzione aiuta a comprendere meglio il formato dei dati sensibili reali che non possono essere condivisi, sviluppare una comprensione delle loro proprietà statistiche specifiche, ottimizzare i parametri per gli algoritmi correlati o costruire modelli preliminari.