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AI & Enterprise
Oracle谈企业AI落地:安全、数据访问和智能体治理比模型性能更关键
Oracle表示,企业AI正从试验阶段迈向生产环境,决定能否落地的关键并非模型性能,而是安全、数据访问和智能体治理。公司提出“可信智能体AI”理念,强调将AI、数据管理和应用开发纳入统一架构,并以Oracle AI数据库强化敏感数据保护、支持多种部署模式。与此同时,Oracle还将数据库级防护与更快的安全补丁响应视为应对AI驱动网络攻击的重点。
AI & Enterprise
UNNet加大Tarantula AI数据平台推广,助力企业部署Agentic AI应用
UNNet宣布加大Tarantula AI数据平台的市场推广,进一步强化企业内部数据库、文档及业务系统与AI应用之间的数据接入能力。该平台支持AI统一检索和分析结构化、非结构化数据,并兼容MCP等开放接口,可满足金融业和公共部门等高合规场景的本地部署需求。
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金融业AI竞争转向落地能力,平台能力成分水岭
2026年,AI在金融业已进入普及阶段,但机构之间的应用成效正持续分化。决定差距的关键不再是模型本身,而是能否在合规、可治理的基础上,将AI稳定部署到真实业务场景。领先机构正通过现代数据与AI平台打通数据、分析与AI流程,以提升运营效率和可信度。
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AI & Enterprise
Databricks推出LTAP架构,打通事务数据库与分析系统并面向AI Agent
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Databricks:企业AI转型不应止于单一智能体
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Oracle发布AI Database 26ai,主打让AI就近调用数据
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Oracle与AWS面向韩国市场推出 Oracle AI Database@AWS
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UNNet举行TarantuIa Lakehouse研讨会,并发布AI向量数据库
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AI & Enterprise
UNNet发布数据平台TarantulaDB:分离业务运行与分析、AI负载
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Databricks发布实时数据摄取服务Zerobus Ingest