事件應變需要採取事後應對措施。
網路攻擊與系統故障已不再是孤立的意外事件。
這些問題關乎業務連續性與社會基礎設施。關鍵在於：當系統發生故障時，您能否透過數據回答以下問題：哪個環節出錯、哪些人受到影響，以及正在採取哪些應對措施。SIGQ 正是為解答這個核心問題而打造。
我們將資料治理與事件應變整合為單一平台。Incident Lake ——這款由我們自行開發並營運的「代理式人工智慧（agentic AI）」，便是最佳證明。
公司
可靠性是經過精心設計的。
SIGQ 是一家專注於事件應變、資料治理及資料平台 的初創公司。SIGQ 於 2024 年在日本成立，致力於建構資料與應變基礎架構，讓工程團隊能夠預先察覺事件發生、在數分鐘內加以遏制，並在事後證明事件經過。
我們已從Mizuho Capital 、SMBC Venture Capital 、三菱 UFJ Capital 及其他投資者處籌集了 100 萬美元Pre-A 輪 ，持有SOC 2 Type 1 及ISO/IEC 27001 兩項專利，目前正就SOC 2 Type 2 進行專利申請，並在歐盟網路韌性法（CRA） 上發布包括《應變準備度白皮書》在內的一手研究報告。
關於 SIGQ
服務
我們自行開發產品並在該平台上執行事件應變作業，同時將這套專業知識應用於資料治理。我們的平台是工作流程的核心，因此每項專案都仰賴我們所開發及營運的系統。
我們將營運資料 視為受管製品，並以此為基礎建構事件應變機制。每項 SIGQ 服務皆源自於此一設計原則。
代理式 AI 平台
Incident Lake
一款名為「AI 事件指揮官 」的解決方案，能整合分散的營運資料 ，並大幅加速決策流程。
Incident Lake 將分散的日誌、工單和聊天記錄整合至單一的資料層 ，並將隱性知識轉化為顯性知識。回應變得迅速、可重現且符合稽核要求。我們自主開發此解決方案，並在自建的值班（On-call） 輪替環境中運行。背後的資料平台Incident Lake
全球規模的 RAG 與資料平台
代理式人工智慧的表現，取決於其底層的資料層 。Incident Lake 運行於我們自行開發的安全資料基礎架構 之上：檢索增強生成（RAG） ，這是一套專為在全球規模下保持高速與可信賴性而打造的搜尋與資料庫技術。
我們向正在推出數據驅動型業務的合作伙伴開放這項基礎架構，並採用我們對自家產品所遵循的架構與安全標準。
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