A tipikus felhasználói viselkedés megtanulása és minden olyan dolog észlelése, ami ettől eltér.
Az érzékeny adatokhoz való hozzáférés mintáinak megértése és a szokatlannak tűnő tevékenységek jelzése.
Automatikus riasztások beállítása a feltételezett biztonsági incidensekre, és lehetővé teszi a biztonsági csapatok számára, hogy proaktív intézkedéseket tegyenek ahelyett, hogy utólagos elemzésekhez folyamodnának.
A bennfentes fenyegető tevékenységek felderítése annak biztosításával, hogy minden, a szokásos munkamintán kívüli viselkedés azonnal észrevétetésre kerüljön.
Az érzékeny információk továbbításának megakadályozása a vállalati hálózaton belül és kívül
Megakadályozza, hogy az emberek megengedjék egy külső személynek, hogy fedezze a munkájukat.
Győződjön meg arról, hogy a munkavállalók nem csalnak a termelékenységi alkalmazások megnyitásával, és valóban a munkahelyükön tartózkodnak, amikor távolról dolgoznak.
A munkaterhek elosztása a csapat vagy az egyén munkaképességének megfelelően. A csapatok megérthetik a munkamintákat, és javaslatokat kérhetnek az AI-tól a munka stratégiai újraelosztására vonatkozóan.
Személyre szabott visszajelzés a munkatársak termelékenysége és elkötelezettségi mintái alapján. Ez lehet olyan egyszerű, mint egy ösztönzés az elkötelezettség javítására bizonyos csatornákon, vagy a szakmai fejlődéshez szükséges tanfolyamok egész sorának ajánlása.
Mérje fel a dolgozók véleményét a belső vagy közösségi csatornákon keresztül nyomon követett kommunikációs mintáikon keresztül. A generatív AI-megoldásokat működtető nagy nyelvi modellek (LLM-ek) minden bizonnyal nagy segítséget jelenthetnek azon vállalatok számára, amelyek granulárisan szeretnék megérteni, hogy mit szeretnek és mit nem szeretnek az alkalmazottak. Ez segíthet abban, hogy a vezetők figyelmeztessék őket a termelékenység potenciális problémáira, és proaktív lépéseket tegyenek a munkavállalókkal való személyes interakcióra, vagy akár a munkakörülmények módosítására a nagyobb jó érdekében.
