Behavox AIの違い
AIモデルそのものは誰でも利用できます。Behavoxを際立たせるのは、その周囲にあるもの、ベンチマークに用いる独自のコンプライアンス・データと、本番投入前にすべてのモデルをどれほど厳格にテストし管理するかです。
立証可能
すべてのアラートが特定のリスクと規制体系に対応付けられ、証拠を伴うため、規制当局や監査人に対して結果を説明できます。
説明可能
制御可能で透明性の高いモデル。すべてのアラートが、定義済みのリスク、発火した閾値または分類、その根拠となる証拠にまで遡れます。
他社にはないデータ
コミュニケーション向けの100万件超のラベル付き真陽性／偽陽性事例と、取引向けの詳細なリスク分類体系、汎用モデルには欠けている正解データです。
推測ではなくベンチマーク
すべての候補モデルをそのデータに対して再現率と適合率でテストし、実証されたものだけを提供します、誰が構築したモデルであっても。
どのAIモデルが最も優れているかではなく、その背後にあるコンプライアンス・データと、それをどれほど厳格にテストし管理するかが重要です。
AIを活用する3つの領域
検知とフィルタリング
決定論的モデルがQuantum、Polaris、Falconにわたってリスクを検知し、生成AIフィルターが誤検知を除去します。コンプライアンス上の判断にはすべて人が関与します。
生産性
AIが検知の設定とチューニング（Wizard · What-If · Explain）を行い、調査（Scout）を支えます。時間のかかる手作業を数分に短縮します。
ソフトウェアの開発
Behavox自体をAIで安全に開発しています、GCPネイティブ、強固なガードレール、最小限のオープンソース攻撃対象領域。
実証済みで、管理されている
当社の検知モデル（ルール、統計、機械学習）は文書化され、バージョン管理され、FRBの現行のモデルリスク基準であるSR 26-2（SR 11-7に代わるもの）に基づいて管理されています。生成AI・エージェント型AIの層はBehavox独自の統制（コンプライアンス上のすべての判断に対する人によるレビュー、継続的なベンチマーク、アラートごとの説明可能性を備えたモデル検証ポータル）によって管理されています。ベンチマークは中央で管理され、常に拡充されています、Quantum向けのコンプライアンス・ナレッジベース（それぞれリスクに対応付けられた100万件超のラベル付き文章）と、Polaris向けのリスク分類体系です。
自己宣言ではなく、認証取得。 BehavoxはISO/IEC 42001:2023（AIマネジメントシステム（AIMS）に関する世界初の国際規格）の認証を取得しており、当社のAIが一気通貫で管理され、説明可能で、責任を持って運用されていることが独立して検証されています。
Google Cloud上で、大規模に
全従業員規模に対応するようGoogle Cloudとともに設計、7万人超の従業員を50以上の言語で監視し、すべての従業員、チャネル、言語へと拡大しています。2億7,000万ドル超のR&Dに支えられています。