情報分析業者 Sayari 運用 Snowflake 雲端平台重建「商業世界模型」，藉人工智慧技術解鎖十年深網數據，強化商業情報分析與風險偵測能力。
情報分析業者 Sayari 於日前宣布，已在雲端資料倉儲公司 Snowflake 的數據平台上，重建其「商業世界模型」（Commercial World Model）。此舉目的在於透過人工智慧技術，將過去十年累積的大量深網數據轉化為可分析的情報，大幅提升風險偵測與商業情報分析能力。
「深網」（Deep Web）指的是網際網路中，傳統搜尋引擎無法索引和檢索到的內容，包含許多受保護的資料庫、內部網路和需要特定驗證才能存取的網站。Sayari 的資料庫囊括了十年來從 250 個司法管轄區、715 個來源蒐集而來的 120 億筆紀錄，以及約 10 億份原始文件，如公司登記、政府公報及航運紀錄。這些數據多數屬於深網資料，過去高達 75% 的內容難以讀取與分析。
透過在 Snowflake 數據平台上的重建，Sayari 能夠運用人工智慧（AI）技術，同時對其龐大的資料庫進行分析。這項升級使得過去無法存取的數據得以應用於情報分析，協助客戶更深入追蹤所有權、更早發現潛在風險，並從多個紀錄模式中識別新型的風險情報，且所有分析結果都能追溯至原始資料來源。
Sayari 產品長 Jessie Abell 表示，重建後的商業世界模型讓公司得以在全球規模上讀取所有資料，並預計在今年稍晚推出以此為基礎的產品，協助客戶驗證並防禦貿易戰、制裁與地緣政治緊張帶來的風險。Snowflake 公司美國公共部門副總裁 Jennifer Chronis 則指出，AI 的強大取決於其背後的數據，Sayari 透過專有數據資產，讓世界首次能存取並利用這些深網資料。
此次轉移至 Snowflake 平台不僅提升了數據處理能力，預計還能為 Sayari 節省超過 50% 的數據基礎設施成本。Sayari 的工程團隊在遷徙過程中，也利用了 Snowflake 的 AI 程式開發助理 Snowflake CoCo，加速了作業流程。