据外媒TechCrunch报道，新加坡技术初创「Betterdata」近期宣布完成155万美元的种子轮融资，由Investible领投，Franklin Templeton、Xcel Next、新加坡科技设计大学、Bon Auxilium、Tenity、Plug and Play和Entrepreneur First跟投。

「Betterdata」由首席执行官Uzair Javaid博士和首席技术专家Kevin Yee两人于2021年联合创办，致力于用可编程的合成数据来确保真实数据的安全。

图片截自企业官网

该公司目前正在与新加坡和美国的两所大学进行研发合作，但创始人拒绝透露具体的学校名称。该公司的客户之一是我国的浦发银行。

随着世界各地数据保护法规越来越严格，数据共享正变得更快、更安全。与传统的数据共享方法不同，「Betterdata」并不通过数据匿名化，而是利用生成性人工智能和隐私工程来代替原数据。

Yee在采访中解释说，「Betterdata」的程序化数据合成使用生成模型，包括用于深度伪造的生成对抗模型、用于ChatGPT的转化器、用于稳定扩散的扩散模型等深度学习模型，来创建并加强新的数据集。这些合成数据集具有与真实世界数据相似的特征和结构，但不会泄露个人隐私或敏感信息。

“我们的想法是创建一个真实数据集的虚构版本，用于保护机密数据、减少偏见、改进机器学习模型等。”Yee补充说。

程序化合成数据能协助开发者保护敏感数据，遵守GDPR和HIPAA等数据保护法规，在不同团队之间增强数据的泛用性，甚至创建更多的数据来训练、测试和验证机器学习模型，为代表性不足的群体或类别创建新数据，进而解决数据不平衡的问题。

「Betterdata」计划利用新资金进行产品发布，并加强其可编程合成数据技术栈，支持单表、多表和时间序列数据集。Yee表示，这些表格数据集的主要区别在于其结构和所要解决的问题。例如，单表数据集专注于多个彼此相互独立的数据表，而多表数据集则需考虑多个表的数据之间的关系，而时间序列数据集则需要随着时间的推移收集、处理数据。

此外，该公司还计划雇佣更多销售和营销人员，在未来一到两年内将业务扩展到新加坡以外的更多亚太地区。