随着AI需求激增，数据安全成为供应商关注焦点。除需遵守欧盟《数据法案》等新兴隐私法规外，企业还面临客户对数据处理方式的严格审视。然而，许多组织在落实AI数据安全实践方面条件不足。BigID调查显示，半数企业将数据安全视为实施AI的首要障碍。
创始人背景与创业契机
应用工程专家Abhi Sharma与法律从业者Leila Golchehreh针对上述挑战推出Relyance AI平台，旨在核查企业数据使用是否符合治理政策。
Sharma表示：“Relyance的概念源于旧金山的一次晚餐交流。尽管背景迥异，但我们意识到合作能提升组织数据处理的透明度。”Golchehreh曾任Workday高级法律顾问及Cruise法务；Sharma则是前AppDynamics平台工程师，曾联合创立边缘AI平台FogHorn（2022年被Johnson Controls收购）。
核心痛点与解决方案
Sharma指出，企业采用AI面临三大障碍：数据可见性缺失、处理流程复杂及创新迭代过快，这些均可能引发声誉风险与法律威胁。
Relyance通过引擎扫描第三方应用、云环境、AI模型及代码仓库等数据源，生成“数据清单”与“数据地图”，并与客户协议、全球隐私法规及合规框架同步。其数据血缘功能可追踪跨应用数据流，主动识别潜在风险并监控外部供应商风险。
市场竞争与业务增长
尽管OneTrust、Transcend、DataGrail和Securiti AI等竞品已提供类似风险评估工具，Relyance仍保持稳健增长。Sharma透露，公司年度经常性收入有望翻倍，上半年客户群增长30%，涵盖Coinbase、Snowflake、MyFitnessPal和Plaid等企业。
B轮融资与未来规划
为支撑增长，Relyance本月完成由Thomvest领投的3200万美元B轮融资，M12（微软风投）、Cheyenne Ventures、Menlo Ventures及Unusual Ventures参投。公司总融资额达5900万美元，新资金将用于扩充团队至年底90人。
Sharma表示：“AI需求持续增长及全球新规落地是融资主因。招聘将侧重扩大工程团队及提升市场拓展能力，以支持产品开发与增长势头。”