利用ケース：不正検出
異なるデータを活用して異常を認識し、不正を検出し、攻撃から防御します。
挑戦
高度なサイバー脅威からの保護
サイバー攻撃の脅威は、ボリュームと複雑さの両方で成長を続けており、企業は年間で何十億ドルもの損失を被っています。人間の監督だけでは危険な攻撃から保護することはもはや十分ではありません。一方で、組織は詐欺対策として生成的AI（GenAI）を解決策と考える一方で、クラウドのAIモデルに機密データをさらすことにためらい、始めるための複雑さとツールを警戒しています。組織は今日、既存のデータに対する高度なGenAIと分析ワークロードを実行する柔軟性を提供し、詐欺を検出し、データセキュリティを強化する現代のソリューションを求めています。それは、それを妨げるのではなく。
私たちの解決策
安全なデータ分析のための統一されたプラットフォーム
EDB Postgres® AIは、トランザクション、分析、AIワークロードのための安全で統一されたハイブリッドプラットフォームであり、データを観察し分析する独立した環境を提供します。 トランザクションデータと非構造化データを統合し、GenAIモデルと迅速な分析を活用して異常や不審な活動を検出し、ほぼリアルタイムで詐欺や潜在的な脅威を軽減し、防御的な対応を加速させます。 すべてのデプロイメントで高い可用性とパフォーマンスを維持するためにEDB Postgres AIに依存します。
「顧客制御インフラストラクチャ」
EDB Postgres AIを選択した環境、たとえオンプレミスであってもデプロイしてください。これによりAIの主権が確保され、AI操作の完全な制御が保証されます。
統合データソリューション
構造化、半構造化、非構造化データを一カ所でシームレスに統合します。 構造化された取引記録を非構造化通信データとクロスリファレンスして、矛盾や異常を見つけ出します。
強力なGenAIセマンティック検索
EDB AIアクセラレータは、信頼性のある、お馴染みのPostgresにベクターデータサポートを追加するオープンソースのpgvector拡張がプレロードされており、それを自動化されたGenAIデータパイプラインとエンタープライズグレードのサポートで強化します。
強化された観測性
ハイブリッドデータエステート全体の一元管理と可視性を活用して、データベースを監視し、リアルタイムで異常を検出し反応します。
詐欺や潜在的な脅威をほぼリアルタイムで検出し、防御対応を加速させます。
顧客とあなたのデータを保護する
自分の条件で顧客の詐欺リスクを低減する：クラウドに敏感なデータを晒すことなく、詐欺検出のために適切に管理されたGenAIモデルを構築します。
多様なデータを統合する
すべてのデータタイプを18倍以上のコスト効率的に統合して、詐欺行為の包括的なプロファイルを作成し、迅速に矛盾を見つける。
パターンを検出し、リアルタイムで反応する
ベースラインのPostgresよりも30倍速い分析クエリにより、人間の反応時間を改善し、金融データからのベクトル埋め込みの安全な自動作成と取得により、GenAI検出および応答機能を構築します。
可視性を得る
あなたのデータがどこから来て、どこへ行くのか、誰がアクセスできるのか、そしてそれが匿名化されるかどうかを学びましょう。強化された監視機能を使用して、200以上のメトリクスを監視し、パフォーマンス、セキュリティ、利用可能性を確保します。
EDB Postgres AIは不正検出と防止を可能にします
あなたのコア、トランザクションデータに迅速な分析と主権AIモデルを導入して包括的なプロファイルを作成し、異常を見つけ出し、詐欺行為を検知して対策を講じます。連続的なモデルのトレーニングを有効にして、時間とともに詐欺検出を改善し、EDB Postgres AIはあなたのデータベースのパフォーマンス、可用性、セキュリティを確保します。
関連製品とソリューション
EDB Postgres AI
エッジからコアまでのミッションクリティカルなワークロードを動かすためのモダンなPostgresデータプラットフォーム。
EDB AI アクセラレータ
最も速い方法でエンタープライズGenAIアプリケーションをテストし、pgvectorがプリロードされた強力なEDB Pipelines拡張機能で起動します。
EDB アナリティクス アクセラレータ
PGAA拡張機能を使用してPostgresで迅速な分析を解放します。
EDB Postgres AIソフトウェアのデプロイメント
EDB Postgres AIを主権的で、自己ホスティングの環境に展開します。公共またはプライベートクラウド、マルチクラウド、またはオンプレミスで。
EDB Postgres高度なサーバー
エンタープライズグレード、Oracle互換のPostgres。
リソース
インテリジェントデータ：PostgreSQLでAIを解き放つ
Postgresのためのセキュリティベストプラクティス
PostgresのためのAIの運用化
組織が詐欺検出に対する現代的な解決策を求める際、1) 敏感なデータをクラウドのAIモデルに公開することを考える、2) 現代のAI解決策の開発を開始するための複雑さを管理する、および 3) 異なるデータタイプを効率的に処理して異常や疑わしい活動を信頼性あるものとして認識する解決策を選択することを検討する必要があります。
EDB Postgres AIは、組織が1)任意の環境、たとえオンプレミスでさえAIモデルをデプロイし、2)自動化されたAIデータパイプラインを使ってAIアプリケーション開発をスタートさせ、これにより130+行のコードの代わりに5行のコードだけでAIアプリケーションが可能になり、3)トランザクションデータと非構造化データを一つのプラットフォームで統合する、ことを可能にします。
ここには主要な分析およびAIの特徴がいくつかあります:
- Lakehouseエコシステムの統合により、Postgresとオブジェクトストレージ環境の非構造化データがシームレスに統合されます。
- ベクトル化されたクエリエンジンにより、Postgresとオブジェクトストレージ内のデータを通じて複雑な分析クエリが可能になります。
- Postgresのネイティブベクトル機能により、既存のPostgresデータベース環境でのAIワークロードの統合が可能になります。
- 管理されたAIデータパイプラインは、ソースデータの取得、埋め込みの作成、ソースデータの変更時の埋め込みの更新、セマンティック検索のための埋め込みの取得を自動的に処理します。
はい、EDB Postgres AIをハイブリッドクラウド、マルチクラウド、またはベアメタルデプロイメントに活用することができます。柔軟なレイクハウスアーキテクチャを使用すると、複数のデータベースやパフォーマンスが低下するデータパイプラインを必要とせずに、データをAIアプリケーションにシームレスに組み込むことができます。
Postgresは拡張性があり、あらゆる種類のデータモデルを可能にします—SQL、ベクトル、JSON、時系列、キー値などです。これにより、EDBは分析とAIを、多様なデータタイプを必要とするコアトランザクションデータに近づけることができます。たとえば、金融サービスの取引パターンを分析することで、異常を特定し、発生時に詐欺を検出するのに役立ちます。
PostgreSQLは、複数のプログラミング言語と高度なデータタイプをサポートするにより、AI実装のためのスケーラブルで柔軟なプラットフォームを提供します。その拡張性により、ネイティブベクターデータの管理をデータベース内で直接行うことが可能となり、ワークフローが合理化されます。さらに、PostgreSQLの優れたパフォーマンスと信頼性により、AIアプリケーションは大規模なデータセットと複雑なクエリを効率的に処理することができ、AI技術を導入する企業にとって理想的な選択となります。
PostgreSQLは、インデキシング、パーティショニング、クエリ最適化などの高度な機能を通じてリアルタイムデータ処理をサポートしています。これらの機能により、データベースは複雑なクエリを効率的に処理し、大量のデータを処理し、迅速な応答時間を確保します。さらに、PostgreSQLの非同期レプリケーションのサポートにより、分散システム全体でリアルタイムデータの更新が可能になり、即時のデータアクセスと分析が必要なアプリケーションに適しています。
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