AI dan Data
Agen otonom kelas produksi, kecerdasan berdaulat, dan lakehouse data berkecepatan tinggi.
Ikhtisar
XSIS AI dan Data membawa perusahaan melampaui chatbot eksperimental menuju kecerdasan berdaulat yang deterministik dan mendatangkan pendapatan. Kami menerapkan model bahasa air-gapped, on-premises, dan cloud regional, termasuk penyempurnaan (fine-tuning) yang mengutamakan bahasa Arab dan dialek regional, yang didukung GraphRAG yang sadar izin dan lapisan data semantik yang terpadu. Insinyur kami membangun alur kerja multiagen yang berjalan sepanjang waktu dengan tata kelola Model Context Protocol (MCP), interoperabilitas Agent2Agent (A2A), dan pengawasan human-on-the-loop.
Di bawah lapisan kecerdasan itu, kami membangun fondasi data yang menopangnya. Itu berarti streaming peristiwa Kafka dan Flink waktu nyata, lakehouse Snowflake, Databricks dan Iceberg, model kuantitatif besar untuk simulasi keuangan dan rantai pasok, serta residensi data lintas negara yang ketat.
Untuk siapa
Direktur AI
Agen dan model di produksi yang ditata kelola, diukur dan dijaga tetap di dalam batas Anda.
Direktur data
Lakehouse, pipeline dan tata kelola yang membuat data institusi siap untuk AI.
Direktur operasional
Agen terawasi yang mengerjakan pekerjaan rutin sepanjang waktu, dari dokumen hingga keputusan.
Yang kami lakukan
Sistem dan protokol multiagen
Alur kerja multiagen dengan pengawasan human-on-the-loop, server MCP dan penggunaan alat, interoperabilitas A2A dan AP2, serta AgentOps.
LLM, SLM dan platform konteks berdaulat
Hosting model air-gapped, on-premises, dan cloud berdaulat, model frontier dan open-weight, penyempurnaan (fine-tuning) yang mengutamakan bahasa Arab, serta GraphRAG yang sadar izin.
Model kuantitatif besar dan ML terapan
Model kuantitatif untuk simulasi keuangan dan rantai pasok, peramalan dan penetapan harga, risiko kredit dengan AI yang dapat dijelaskan, serta deteksi penipuan dan AML.
AI multimodal, suara dan visi
Agen suara dan pusat kontak yang bernalar atas ucapan, AI percakapan transaksional, NLP, serta visi komputer untuk sistem fisik dan edge.
Pemrosesan dokumen cerdas (IDP 2.0)
Ekstraksi dari faktur, rekening koran, pembiayaan perdagangan, KYC dan formulir, dengan aturan validasi, tinjauan manusia dan pencatatan langsung ke ERP.
Tingkatan AI terpaket dan layanan AI terkelola
Paket AI siap terapkan untuk perusahaan pasar menengah, sistem enterprise berdaulat berskala besar, dan API AI terkelola dengan langganan atau berbasis penggunaan.
Arsitektur data, lakehouse dan pipeline waktu nyata
Pipeline ETL dan ELT, streaming waktu nyata dengan Kafka dan Flink, lakehouse di Snowflake, Databricks dan Iceberg, serta penyimpanan vektor dan graf.
Tata kelola, kedaulatan, privasi dan keamanan data
Data induk, kontrak data dan silsilah data, kualitas dan residensi data, serta keamanan data: enkripsi, tokenisasi, penyamaran dan data uji sintetis.
BI agentik dan kecerdasan keputusan
BI percakapan dan analis data AI, dasbor eksekutif dan pusat kendali, serta analitik yang menghadap pelanggan.
Yang membuat kami dikenal
- Data dan analitik
- Snowflake
- Databricks
- Apache Kafka
- Penanda utama
- Alur kerja multiagen: MCP, A2A dan AP2
- LLM dan SLM berdaulat dan air-gapped
- Model kuantitatif besar (LQM)
- Apache Iceberg, Databricks dan Snowflake
- Pemrosesan dokumen cerdas (IDP 2.0)
Stack AI dan data
Tiga lapisan menopang setiap sistem yang kami bangun, masing-masing dengan standar yang diikuti dan jaminan yang diberikannya.
| Lapisan | Standar teknis | Yang dijamin |
|---|---|---|
| Interoperabilitas agen | Model Context Protocol (MCP dan WebMCP), Agent2Agent (A2A) dan Agent Payments Protocol (AP2) | Eksekusi alat yang deterministik dan kemampuan audit kriptografis |
| Hosting model berdaulat | Kluster GPU on-premises dan cloud privat air-gapped, dengan Jais, Falcon, ALLaM, Mistral, Qwen, DeepSeek dan Llama | Residensi data di dalam negeri dan tidak ada pelatihan pihak ketiga atas data Anda |
| Fondasi data modern | Snowflake, Databricks, Apache Iceberg, Apache Kafka dan Flink, serta GraphRAG yang sadar izin | Aturan akses tingkat baris dan tingkat peran diterapkan sebelum model melihat data apa pun |
Standar teknis
- Interoperabilitas agen
- Model Context Protocol (MCP dan WebMCP), Agent2Agent (A2A) dan Agent Payments Protocol (AP2)
- Hosting model berdaulat
- Kluster GPU on-premises dan cloud privat air-gapped, dengan Jais, Falcon, ALLaM, Mistral, Qwen, DeepSeek dan Llama
- Fondasi data modern
- Snowflake, Databricks, Apache Iceberg, Apache Kafka dan Flink, serta GraphRAG yang sadar izin
Yang dijamin
- Interoperabilitas agen
- Eksekusi alat yang deterministik dan kemampuan audit kriptografis
- Hosting model berdaulat
- Residensi data di dalam negeri dan tidak ada pelatihan pihak ketiga atas data Anda
- Fondasi data modern
- Aturan akses tingkat baris dan tingkat peran diterapkan sebelum model melihat data apa pun
Cara memulai
Yang terjadi selanjutnya
Menyepakati waktu
Tim kami mengirim email kepada Anda untuk menyepakati waktu sesi.
Sesi pra-konsultasi
sesi pra-konsultasi online gratis selama 30 menit: kami membahas sasaran, sistem, dan kendala Anda.
Tinjauan kesiapan
Dalam tinjauan kesiapan gratis selama 48 jam, Arsitek Utama memeriksa proyek Anda terhadap definisi siap 6 poin dan merekomendasikan jalur yang sesuai.
Memilih jalur
Proyek yang lingkupnya sudah siap menerima proposal yang mengikat dalam 3–5 hari kerja. Proyek pada tahap konsep dimulai di Blueprint Studio. Sistem yang sedang berjalan tetapi gagal, tidak terdokumentasi, atau perlu integrasi dimulai dengan diagnostik senilai 1–2 minggu. Blueprint Studio dan diagnostik masing-masing memiliki biaya tetap yang dicantumkan dalam proposal.
Tim produk AI-native
Pod produk lintas fungsi yang terkelola, berisi insinyur senior, dan dilengkapi kerangka kerja pengodean agentik dan QA.
Proyek dengan luaran tetap dan layanan terkelola 24/7
Penyampaian berbasis lingkup tetap dan tonggak, dengan pemimpin penyampaian yang disebutkan namanya, serta layanan terkelola aplikasi 24/7 di bawah tata kelola SLA.
Cara tercepat untuk memulai adalah paket POC agentik berdaulat (MCP, A2A, GraphRAG), salah satu paket penugasan cepat kami.
Mulai dari manaPertanyaan dan jawaban
Apa perbedaannya dengan menambahkan chatbot?
Chatbot menjawab pertanyaan. Kami membangun sistem yang mengerjakan pekerjaan. Agen memanggil alat Anda di bawah pengawasan, model menjawab hanya dari apa yang boleh dilihat pengguna, dan platform data terus memasoknya. Setiap komponen diuji, dicatat dalam log dan diukur.
Ke mana data kami pergi?
Ke tempat yang Anda tentukan. Kami menerapkan model secara air-gapped, di lokasi Anda atau di cloud berdaulat regional, sehingga data yang tunduk pada regulasi tetap berada di dalam negeri. Data tidak pernah keluar dari enterprise kecuali Anda memilih layanan yang mengizinkannya.
Bagaimana Anda menjaga agen AI tetap terkendali?
Agen bertindak melalui alat yang sempit dan tercatat dalam log, dengan izin yang Anda berikan. Manusia mengawasi mereka dalam lingkar kendali dan menyetujui langkah yang penting. AgentOps menambahkan telemetri, evaluasi, pagar pengaman terhadap jawaban yang dikarang dan batas pengeluaran token.
Dari mana kami mulai?
Biasanya dengan bukti konsep (POC) agentik berdaulat: satu alur kerja yang terhubung ke alat internal Anda di jaringan privat, yang menunjukkan nilainya sebelum pembangunan yang lebih besar.
Apakah data kami harus rapi terlebih dahulu?
Tidak sepenuhnya, tetapi kami memeriksanya lebih dahulu. Jika dokumen tidak terstruktur atau basis data berada dalam silo, kami mulai dengan tinjauan kualitas data, silsilah data dan kesiapan AI, lalu membangun platform yang dibutuhkan model.
Siapa yang memiliki apa yang Anda bangun?
Anda. Kode, prompt, set evaluasi, pipeline data dan setiap bobot model yang disempurnakan yang kami hasilkan untuk Anda menjadi milik Anda setelah setiap tonggak dibayar.
Mulai dengan percakapan, bukan kontrak.
Sampaikan apa yang perlu Anda bangun, hubungkan atau amankan. Arsitek kami membahasnya bersama Anda, lalu menyarankan titik awal.