Privatus AI jūsų serveryje (Ollama): Kodėl bankai ir teisininkai renkasi šį būdą? (Saugumo aspektas)

Pasaulis vis labiau panyra į dirbtinio intelekto erą, tačiau organizacijos, dirbančios su itin konfidencialiais duomenimis, susiduria su esminiu iššūkiu: kaip išnaudoti didžiųjų kalbos modelių (LLM) galimybes nepažeidžiant duomenų saugumo ir reglamentavimo reikalavimų. Būtent todėl privatūs, vietiniuose serveriuose diegiami AI sprendimai, tokie kaip Ollama, tampa prioritetiniu pasirinkimu bankams, teisinėms institucijoms ir kitiems reglamentuojamiems sektoriams.

Šiame straipsnyje nagrinėsime, kodėl organizacijos, kurioms keliami aukščiausi duomenų saugumo standartai, renkasi privačius AI sprendimus, kaip veikia Ollama sistema, kokius saugumo ir atitikties privalumus teikia vietiniai AI diegimo būdai bei pristatysime realius naudojimo atvejus finansų ir teisės sektoriuose.

Išskirtiniai bankų ir teisininkų saugumo poreikiai

Finansų ir teisės sektoriai išsiskiria ypatingais duomenų saugumo, privatumo ir reglamentavimo reikalavimais. Šios organizacijos kasdien operuoja itin jautrius duomenis, kuriuos bet koks pažeidimas gali lemti milžiniškus nuostolius bei reputacijos žalą.

A

Bankai nuolat tvarko klientų finansinę informaciją, įskaitant asmeninę ir sąskaitų informaciją, mokėjimo istoriją, kreditų duomenis ir investicijų portfelius. Teisininkai disponuoja konfidencialiais teisiniais dokumentais, klientų paslaptimis, strateginėmis verslo informacijomis ir asmens duomenimis. Abiem sektoriams galioja griežti teisiniai įpareigojimai saugoti šią informaciją.

Debesijos AI sprendimai kelia potencialią riziką dėl kelių priežasčių:

• duomenys turi būti perduodami trečiosioms šalims, kas kelia atitikties ir kontrolės praradimo riziką
• nėra pilno aiškumo, kaip jūsų duomenys naudojami modelio tobulinimui
• potencialus duomenų nutekėjimas dėl nepakankamai saugios infrastruktūros
• negalėjimas užtikrinti, kad duomenys lieka jurisdikcijoje, reikalaujamoje įstatymų

Europos duomenų apsaugos valdybos (EDPB) rekomendacijos aiškiai nurodo, kad organizacijos turi užtikrinti maksimalią kontrolę virš asmens duomenų apdorojimo procesų. Remiantis Lietuvos banko ir kitų ES finansinių institucijų reguliavimo gairėmis, finansų įstaigos turi užtikrinti, kad bet kokios naudojamos technologinės inovacijos atitiktų aukščiausius duomenų saugumo standartus.

Reguliavimo aplinka

BDAR (GDPR) reikalauja griežtos duomenų apsaugos, įskaitant būtinybę turėti teisinį pagrindą duomenų tvarkymui ir užtikrinti tinkamas technines bei organizacines priemones duomenų apsaugai. ES rengiamas Dirbtinio intelekto aktas (AI Act) nustatys papildomus reikalavimus AI sistemoms, ypač dirbančioms su didelio rizikos lygmens duomenimis.

Vietoje diegiami AI sprendimai tampa strateginiu pasirinkimu šiame kontekste, nes leidžia organizacijoms išlaikyti visišką kontrolę virš duomenų apdorojimo procesų ir užtikrinti atitiktį šiems reikalavimams.

Privatūs AI diegimai (Ollama): kaip tai veikia?

Privatus AI jūsų serveryje reiškia, kad dirbtinio intelekto modeliai yra diegiami ir veikia organizacijos vidiniuose serveriuose arba privačiuose debesijos resursų centruose, užtikrinant, kad duomenys niekada nepalieka organizacijos kontroliuojamos aplinkos.

Ollama yra atviro kodo platforma, leidžianti lengvai diegti ir valdyti didžiuosius kalbos modelius (LLM) lokaliuose serveriuose.

A

Ši technologija suteikia galimybę įmonėms naudoti pažangiausius AI modelius – nuo LLaMa ir Mistral iki kitų specializuotų modelių – neprisijungiant prie išorinių API ar debesijos paslaugų.

Techninis Ollama architektūros ir duomenų srautų aprašymas:

• visi duomenų mainai vyksta organizacijos vidiniame tinkle
• modelio veikimas, jo apmokymas ir tobulinimas atliekamas vietiniame aparatiniame įrenginyje
• nereikalaujama interneto prieigos modelio funkcionavimui
• pilna kontrolė virš modelio elgsenos, parametrų ir duomenų naudojimo

AI bendruomenės ekspertai vis dažniau pabrėžia privačių LLM diegimų svarbą organizacijoms, dirbančioms su konfidencialiais duomenimis. Ollama ir panašios platformos išsiskiria tuo, kad jos supaprastina sudėtingą didžiųjų kalbos modelių diegimo procesą, padarydamos šią technologiją prieinamą net ir vidutinio dydžio organizacijoms, neturinčioms didelių AI specialistų komandų.

Norite sužinoti, kaip Ollama optimizuoja privataus AI diegimą griežtai reglamentuojamoms organizacijoms? Mūsų ekspertai pasiruošę padėti įvertinti jūsų poreikius.

Saugumo, privatumo ir atitikties privalumai: kodėl rinktis privatų AI?

Vietinis dirbtinio intelekto diegimas suteikia unikalius privalumus organizacijoms, kurioms ypač svarbi duomenų apsauga, reguliacinis atitikimas ir rizikos minimizavimas.

A

Šie privalumai tapo lemiamu veiksniu, kodėl finansų ir teisės sektoriai aktyviai pereina prie privačių AI sistemų.

Duomenų suverenumas ir kontrolė yra pirmasis esminis pranašumas. Kai AI sistema veikia jūsų serveryje, jokia informacija neiškeliauja už organizacijos ribų, todėl eliminuojama duomenų nutekėjimo rizika. Tai ypač svarbu BDAR kontekste, kur organizacijos privalo užtikrinti, kad asmens duomenys būtų apdorojami saugiai ir kontroliuojamai.

Europos Duomenų apsaugos priežiūros pareigūnų asociacija (EDPA) pabrėžia, kad organizacijos yra atsakingos už visus duomenų tvarkymo procesus, įskaitant AI naudojimą. Vietinis AI diegimas leidžia aiškiau apibrėžti atsakomybės ribas ir užtikrinti, kad organizacija išlieka duomenų valdytoju pilna to žodžio prasme.

Atitiktis ES dirbtinio intelekto aktui tampa paprastesnė su vietiniu AI, nes organizacijos gali tiksliai dokumentuoti ir audituoti visus AI procesus, sprendimus ir rezultatus. Tai ypač svarbu aukštos rizikos AI taikymuose, kuriems numatomos griežtesnės reguliacinės priežiūros priemonės.

Finansų ir teisės sektoriuose itin svarbi teisinė konfidencialumo pareiga - advokatų ir klientų bei bankų ir jų klientų santykių konfidencialumas. Vietinis AI užtikrina BDAR atitiktį ir leidžia išvengti profesinių pareigų pažeidimo, kuris galėtų kilti perduodant konfidencialią informaciją trečiosioms šalims.

Shadow AI ir duomenų nutekėjimas: paslėpta rizika

Shadow AI – tai nepatvirtintų, neregistruotų ir oficialiai nesankccionuotų AI įrankių naudojimas organizacijoje – tampa vis didesne rizika. Kai darbuotojai susiduria su darbo iššūkiais ir neturi patvirtintų AI įrankių, jie dažnai griebiasi viešai prieinamų sprendimų kaip ChatGPT ar kitos panašios platformos.

Šios praktikos pasekmės gali būti labai rimtos:

• konfidencialių duomenų nutekėjimas į išorines platformas
• negalėjimas kontroliuoti, kas vėliau nutinka su šiais duomenimis
• potencialūs reglamentavimo pažeidimai ir baudos
• neįmanomas duomenų apdorojimo auditas ir stebėjimas

Vietinis privatus AI platformoje kaip Ollama sprendžia šią problemą, suteikdamas darbuotojams patvirtintus, saugius įrankius, eliminuojant poreikį ieškoti išorinių alternatyvų. Duomenų apsaugos pareigūnai (DAP) rekomenduoja organizacijoms kurti aiškias AI naudojimo politikas ir teikti saugias alternatyvas, kad būtų išvengta Shadow AI rizikos.

Realaus pasaulio naudojimo atvejai: kaip bankai ir teisininkai naudoja privatų AI (su Ollama)

Privatus AI jūsų serveryje jau aktyviai taikomas įvairiose bankininkystės ir teisės srityse, sukuriant reikšmingą vertę ir išlaikant aukščiausio lygio duomenų saugumą. Štai keli praktiniai naudojimo atvejai, iliustruojantys šios technologijos pritaikymą.

Teisės sektoriuje privatus AI tampa nepakeičiamu įrankiu sutarčių analizėje. Advokatų kontoros naudoja Ollama ir kitus vietinius AI sprendimus teisinių dokumentų analizei, potencialiai probleminių punktų identifikavimui ir automatizuotam sutarčių klasifikavimui. Viena didžiausių Lietuvos teisės įmonių pranešė, kad tokio pobūdžio privataus AI diegimas leido padidinti sutarčių peržiūros efektyvumą 40%, tuo pačiu užtikrinant, kad jokia informacija nepalieka įmonės serverių.

A

Finansų institucijos išnaudoja vietinį AI klientų aptarnavimo kokybei gerinti. Bankai naudoja privačius kalbos modelius automatiniam klientų užklausų apdorojimui, pirminei analizei ir atsakymų paruošimui. Šie sprendimai ne tik pagreitina atsakymo laiką, bet ir užtikrina, kad visa klientų finansinė informacija lieka banko saugioje infrastruktūroje.

Reguliacinis atitikimas yra dar viena sritis, kur privatus AI demonstruoja savo vertę. Finansų įstaigos naudoja Ollama ir panašias platformas automatiniam reguliacinių pokyčių sekimui, ataskaitų generavimui ir rizikos vertinimui. Duomenų nuasmeninimas su vietiniu dirbtinio intelekto pagalba leidžia organizacijoms efektyviai paruošti informaciją analizei, nepažeidžiant BDAR ir kitų privatumo reikalavimų.

Verslo žvalgybos ir rinkos analizės srityje bankai ir investicinės įmonės naudoja vietinius AI sprendimus didelių duomenų kiekių analizei, tendencijų identifikavimui ir prognozavimui. Tokių analizių metu dažnai naudojami konfidencialūs klientų duomenys, todėl privatumo užtikrinimas tampa ypač svarbus.

Teisminio proceso dokumentų rengimas ir analizė taip pat puikiai iliustruoja privataus AI naudą. Advokatai gali efektyviai analizuoti precedentus, rengti procesų dokumentus ir vertinti bylos stipriąsias bei silpnąsias puses, nepateikiant konfidencialios informacijos išorinėms sistemoms.

Sužinokite, kaip jūsų organizacija gali įdiegti saugų AI sprendimą, pritaikytą jautriai finansinei informacijai – mūsų komanda pasiruošusi padėti kurti duomenų apsaugą prioritetu laikančią AI strategiją.

Apibendrinimas

Privatus AI jūsų serveryje, diegiamas per tokias platformas kaip Ollama, tampa ne prabanga, o būtinybe organizacijoms, dirbančioms su konfidencialiais duomenimis ir veikiančioms griežtai reguliuojamoje aplinkoje. Bankai ir teisininkai renkasi šį sprendimą dėl akivaizdžių privalumų: visiškos duomenų kontrolės, atitikties reglamentavimo reikalavimams, Shadow AI rizikos sumažinimo ir galimybės išnaudoti dirbtinio intelekto potencialą nepakenkiant duomenų saugumui.

Svarbu suprasti, kad perėjimas prie vietinio AI nėra vien technologinis sprendimas – tai strateginis organizacijos įsipareigojimas duomenų saugumui ir atitikčiai. Tokio pobūdžio AI diegimas reikalauja tinkamų techninių resursų, žinių ir ekspertizės, tačiau ilgalaikiai privalumai aiškiai nusveria pradinius iššūkius.

Ollama ir panašios platformos tampa kritine infrastruktūra, leidžiančia finansų ir teisės sektoriams saugiai išnaudoti dirbtinio intelekto galimybes, išlaikant aukščiausius duomenų apsaugos standartus ir atitinkant vis griežtėjančius reguliacinius reikalavimus.

Dažniausiai užduodami klausimai (DUK)

Kas yra "privatus AI jūsų serveryje" ir kuo jis skiriasi nuo debesijos AI?

Privatus AI jūsų serveryje reiškia, kad visi duomenų apdorojimo procesai vyksta vietinėje infrastruktūroje, užtikrinant, kad konfidenciali informacija nepalieka jūsų organizacijos ribų. Skirtingai nuo debesijos AI, jis suteikia visišką kontrolę ir didesnę atitiktį reglamentavimo reikalavimams.

Kodėl bankai ir teisės įmonės teikia prioritetą vietiniam AI diegimui?

Griežti duomenų privatumo įstatymai ir didelė konfidencialios informacijos atskleidimo rizika daro vietinį, privatų AI saugiausiu ir labiausiai atitinkančiu reikalavimus pasirinkimu šioms pramonės šakoms.

Ar Ollama tinka BDAR ir ES AI akto reikalavimų atitikimui?

Taip, Ollama ir panašūs vietinio AI diegimo būdai gali būti sukonfigūruoti visiškai atitikti BDAR ir būsimus ES teisės aktus, išlaikant duomenis saugioje aplinkoje ir jūsų kontrolėje.

Kokios yra pagrindinės viešojo AI (pvz., ChatGPT) naudojimo rizikos reglamentuojamuose sektoriuose?

Pagrindinės rizikos yra netyčinis duomenų nutekėjimas, audito galimybių stoka ir neatitikimas duomenų saugojimo vietos bei privatumo reikalavimams.

Kaip organizacijos gali užkirsti kelią "Shadow AI" naudojimui tarp darbuotojų?

Diegiant patvirtintus, saugius vietinius AI sprendimus ir mokant darbuotojus žymiai sumažina riziką, kad jie naudosis neautorizuotais AI įrankiais.