Послуга · діагностика $100 · впровадження від $1000

AI без витоку даних

Впроваджуємо штучний інтелект у бізнесах, де конфіденційність — не побажання, а обов'язок. Чутливі дані не залишають вашу інфраструктуру, а якість відповідей лишається на рівні найкращих моделей.

Замовити діагностику Часті питання

Керівник клініки, юридичної фірми чи страхової компанії хоче того самого, що й усі: щоб рутину робила машина. І впирається в питання, на яке більшість підрядників не має чесної відповіді — а куди підуть дані клієнтів?

Бо коли співробітник вставляє в чат медичний висновок або договір, ці дані залишають периметр компанії. Юридично це передача даних третій стороні. Для лікарської таємниці, адвокатської таємниці чи персональних даних це не дрібниця.

Ринок пропонує вибір із двох поганих варіантів: або хмара з ризиком, або локальна модель — безпечно, але помітно слабша за найкращі моделі, та ще й із вартістю заліза.

Ми будуємо третій. Дані обробляються всередині вашої інфраструктури, а назовні — якщо взагалі йде — потрапляє тільки знеособлений фрагмент, з якого неможливо встановити особу. Вимоги виконані, якість не просіла.

Як це працює

П'ять елементів схеми

Мапа даних

Починаємо з того, що взагалі виходить за периметр і що з цього чутливе. Часто виявляється, що для 80% задач персональні дані не потрібні зовсім — вони просто йдуть «за компанію».

Шар знеособлення

Сервіс усередині вашої мережі прибирає з тексту все, що ідентифікує людину: імена, телефони, адреси, номери документів. Назовні йде знеособлений фрагмент, назад повертається відповідь, у яку реальні дані підставляються вже на вашому боці.

Локальна обробка там, де знеособлення не рятує

Якщо задача принципово вимагає повного контексту — обробка лишається всередині: локальна модель або звичайні алгоритми на вашому сервері, без жодного звернення назовні.

Гібридна маршрутизація

Правила, за якими система вирішує: це залишається всередині, це можна віддати назовні знеособленим, це взагалі не чутливе. Прописуємо разом з вами, не за вас.

Журнал і документація

Ви бачите, які дані куди пішли й коли. Це те, що показують перевіряючому або відповідальному за захист даних — а не «нам обіцяли, що все безпечно».

Кому це потрібно

Сім галузей — досить упізнати одну

Медичні та стоматологічні клініки, лабораторії — лікарська таємниця, дані пацієнтів
Юридичні фірми й адвокати — адвокатська таємниця, матеріали справ
Бухгалтерські та аудиторські компанії — фінансова інформація клієнтів
Страхові компанії та брокери — персональні дані, історія звернень
Банківські та фінансові послуги — банківська таємниця
HR-агенції та рекрутинг — резюме, перевірки, персональні історії
Компанії з власними розробками — креслення, код, дані досліджень

Чому не просто локальна модель

Чотири причини

Локальні моделі слабші. На реалістичному залізі вони помітно поступаються найкращим моделям у складних задачах. Юрист, що звик до якісних чернеток, отримає гірші — і перестане користуватись.
Не кожна задача потребує персональних даних. Класифікувати звернення, скласти чернетку відповіді, підсумувати документ — усе це працює на знеособленому тексті. Персональні дані підставляються назад уже у вас.
Залізо — це витрати й обслуговування. GPU-сервер коштує грошей, місця, живлення й уваги. Ми пропонуємо його тоді, коли задача справді цього вимагає, а не за замовчуванням.
Правильна архітектура дешевша за неправильну. Гібридна схема зазвичай обходиться в рази дешевше за повністю локальну — і працює краще.

Що ми не обіцяємо

Межа нашої відповідальності

Ми не видаємо сертифікатів відповідності й не замінюємо вашого юриста чи відповідального за захист персональних даних. Наша частина — технічна: побудувати систему так, щоб чутливі дані фізично не виходили за периметр, і задокументувати, як саме це влаштовано.

Юридичну оцінку робить ваш фахівець — але робить її вже на основі зрозумілої схеми потоків даних, а не на основі обіцянок підрядника.

Як ми працюємо

Чотири кроки

01
Діагностика

$100. Розбираємо, які задачі ви хочете автоматизувати і які дані в них задіяні. Чинним клієнтам — безкоштовно.
02
Аудит потоків даних

Що виходить за периметр зараз, що з цього чутливе, що можна знеособити, а що має лишитись усередині. На виході — схема потоків і план.
03
Впровадження

Від $1000. Шар знеособлення, маршрутизація, локальна обробка там, де потрібна, журналювання.
04
Супровід

Від $100/міс. Моніторинг, зміни під нові задачі, оновлення моделей.

Промпт уже готовий

Дізнайтеся, як ми допоможемо вашому бізнесу — на автоматі

Ми підготували для вас класний промпт. Допишіть кілька слів про свій бізнес, і AI покаже, які послуги Proplat найкраще приберуть вашу рутину й звільнять час на розвиток.

Натисніть на будь-яку AI-кнопку — і готовий промпт скопіюється сам.

Часті питання

Те, що питають до старту проєкту

Чи можна взагалі використовувати AI, якщо ми працюємо з персональними даними?

Так — питання не в тому, чи використовувати, а в тому, які саме дані виходять за периметр. Якщо назовні йде знеособлений текст, з якого неможливо встановити особу, ризик передачі даних третій стороні знімається. Якщо задача вимагає повного контексту — обробку лишаємо всередині вашої інфраструктури.

Чим це відрізняється від того, щоб просто поставити локальну модель?

Локальна модель — один з інструментів, а не рішення саме по собі. Вона слабша за найкращі моделі й потребує заліза. Ми застосовуємо її там, де інакше не можна, а решту задач вирішуємо знеособленням — це дешевше і якісніше.

Хто відповідає за юридичну відповідність?

Ваш юрист або відповідальний за захист персональних даних. Наша частина технічна: побудувати систему так, щоб чутливе не виходило назовні, і надати зрозумілу документацію потоків даних, на основі якої вони роблять висновок.

Скільки це коштує?

Діагностика — $100. Впровадження — від $1000, залежно від кількості процесів і того, наскільки складне знеособлення потрібне. Супровід — від $100 на місяць. Проєкти з локальною обробкою дорожчі за звичайні автоматизації.

Чи потрібно купувати сервер?

Здебільшого ні. Шар знеособлення — це звичайний сервіс, який працює на вашій наявній інфраструктурі. Окреме залізо потрібне лише тоді, коли задача принципово вимагає локальної моделі — і ми скажемо про це прямо, якщо такий випадок.

Наскільки надійне знеособлення?

Ми проєктуємо його під конкретні типи даних вашої галузі й тестуємо на реальних прикладах перед запуском. Плюс журнал: ви бачите, що саме пішло назовні, і можете перевірити будь-який випадок. Абсолютних гарантій у безпеці не буває — але є контрольована й перевіряєма схема замість непрозорої.

Ми вже користуємось хмарним AI. Що робити?

Почати з аудиту потоків: часто виявляється, що частина процесів безпечна, а проблемних — два-три. Їх і перебудовуємо, не ламаючи те, що вже працює.