Shay Sabhikhi, CEO of CognitiveScale – Interview Serie

Akshay (Shay) Sabhikhi er CEO af CognitiveScale, et enterprise AI software firma med løsninger, der hjælper kunder med at vinde med intelligente, transparente og troværdige AI/ML-drevne digitale systemer.

Shay er ansvarlig for virksomhedens samlede vækst og strategiske retning, han har mere end 18 års erfaring med iværksætterledelse, produktudvikling og ledelse med vækstfaser, venture-backede virksomheder og højvækstsoftwareafdelinger inden for Fortune 50-virksomheder.

Hvor vigtigt er forklarelig AI?

Forklarelig AI er kritisk – At ikke kunne forklare en beslutning er en garanteret måde at underminere tillid på. Op til 80% af AI- og ML-projekter stopper på grund af mangel på tillid, transparens og forklareligthed i modeller og data. At have evnen til at forstå og endnu vigtigere, stole på resultaterne og output af ML-algoritmer sikrer, at organisationer kan nøjagtigt beskrive modeller, forstå impact og beskytte mod potentielle og uforudsete fordomme. Forklarelig AI sikrer nøjagtighed, retfærdighed og transparens i AI-drevne beslutninger og er essentiel for at opbygge tillid og tillid, når modeller sættes i produktion. Simpelthen sagt hjælper forklarelig AI digitale virksomheder med at adoptere en ansvarlig tilgang til AI.

Kunne du gå i detaljer om, hvornår og hvordan CognitiveScale oprindeligt banebrækkede begrebet ‘Troværdig AI’?

Vi skabte CognitiveScale med ét mål for øje: at give virksomheder tillid og tillid til de digitale systemer, de har brug for for at trives. Vi forstod, at virksomheder i stigende grad adopterer digitale systemer for engagement, og at fremme tillid inden for beslutningsprocesserne på tværs af alle interessenter – kunder, medarbejdere, revisorer – ville være en nødvendighed. Så definerede vi ankerne for troværdig AI – Forklareligthed, Personliggørelse, Retfærdighed, Robusthed og Overholdelse – principper, på hvilke automatiserede beslutningssystemer bliver troværdige og ansvarlige. Vi lærte ved at anvende disse principper i tungt regulerede brancher som sundheds- og finanstjenester for at drive eksponentielle resultater for vores kunder i form af øget patientengagement, reduceret omkostning ved behandling og forbedret kundeservice for at øge loyalitet. Vi var også grundlæggende medlem af Responsible AI Institute (RAI), en non-profit, uafhængig organisation, der er fokuseret på at definere brancheforskrevne politikker og standarder for virksomhedsadoption af Ansvarlig AI. CognitiveScale blev også anerkendt af Verdensøkonomisk Forum i 2019 som en teknologipioner, der former adoptionen af ansvarlig AI i regulerede brancher som sundheds- og finanstjenester.

Hvordan arbejder CognitiveScale for både at tilbyde forklarelig AI og forbedre AI-transparens?

Ved at give virksomheder værktøjerne til hurtigt at opbygge, implementere og styre AI-systemer med troværdige AI-principper, sikrer vi proces- og operationsmæssig transparens. Troværdige AI-systemer sikrer, at data og modeller, der anvendes, er repræsentative for den virkelige verden, og at modellerne er fri for indbyggede fordomme, der kan skæve beslutningstagning og resonnering, og føre til beslutningsfejl og uventede konsekvenser. Gennem Cortex-platformen leverer vi en end-to-end-platform for design, implementering og administration af intelligente systemer, der er både forklarelige og ansvarlige, og som fremmer tillid og transparens.

Kunne du forklare, hvordan CognitiveScales Cortex Platform kan udnytte næsten enhver data og enhver Black Box-model for at tilbyde lagdelt AI-kontrol, automatiseret opbygning og færdige applikationer?

Cortex Fabric er vores lavkode-udviklerplatform for automatisering af udvikling af troværdige AI-applikationer som en AI-mellemvare. Den implementerer på enhver sky – AWS, Azure, Google, IBM Cloud eller On-prem – og fungerer ved at forenkle integrationen af data, modeller, regler og selv analyser bygget på legacy-enterprise-systemer. Med over 127 connectorer forbinder Fabric data fra første- og tredjeparts-kilder, både batch og streaming, og syer dem sammen i en semantisk data-fabrik fokuseret på enheder som kunder, produkter, medarbejdere osv. Den trækker unikke og personlige slutninger via maskinlæringsmodeller for at identificere intelligente indsigt, der derefter leveres ind i systemer for engagement. Som AI-mellemvaren er den tæt integreret i vores AI-styringslag leveret gennem Cortex Certifai, for at aktivere kontinuerlig, end-to-end-styring af AI-applikationer for at opdage og afhjælpe AI-risici som retfærdighed, forklareligthed, robusthed og ydeevne. Cortex tilbyder også brancheforskrevne skabeloner kaldet Cortex Application Blueprints, der accelererer opbygning og implementering af Troværdige AI-applikationer. Sidste måned lancerede vi Fabric Version 6, der udvider funktionaliteten ved at gøre det let for borger-udviklere at designe og spore målrettet AI-applikationer, der er tilpasset virksomhedens nøgleperformanceindikatorer for endnu hurtigere værdi.

Med CognitiveScales Cortex Certifai kan virksomheder bygge tillid ind i deres digitale systemer ved at opdage og score Black Box-model-risiko. Kunne du forklare denne løsning og hvordan den fungerer for at skabe den første komposit-tillidsscore, AI Trust Index?

Cortex Certifai er vores model-intelligens-platform for design og implementering af transparente, retfærdige og performante AI-systemer, mens den reducerer forretningsrisikoen forbundet med skjult bias i AI-modeller, sikrer, at de er forklarelige, og robuste over for ændringer i data og datakvalitet. Cortex Certifais visuelle interface låser nøgleinteressenter (datavidenskabsmænd, revision og compliance-afdelinger, linje-ejere) til at forstå, evaluere og afhjælpe potentiel AI-forretningsrisiko. Vi tilbyder en komposit-score kaldet AI Trust Index over fire dimensioner af AI-risiko (Bias, Forklareligthed, Robusthed, Performance), der kan konfigureres af en organisation baseret på branchestandarder og politikker. Vi samarbejder med Responsible AI Institute (RAI) som en uafhængig enhed for at hjælpe organisationer med at fortolke og score deres forretningsrisiko i forhold til lovmæssige standarder. Cortex Certifai fungerer med enhver Black Box-model, herunder maskinlæringsmodeller, statistiske modeller, forretningsregler og andre predictive modeller.

Hvordan kan AI-applikationer hjælpe med at forbedre patientresultater med personlig og personlig sundhedspleje?

AI i sundhedspleje har en dyb indvirkning på patientresultater, service og operationsomkostninger. Cortex’ forudbyggede AI-applikationer i sundhedspleje kan accelerere medlem- og patientengagement i områder som behandlingsoptimering (omkostning ved behandling, Star Rating-forbedring) og serviceoplevelse (chatbot, intelligent call-routing, selv- eller agent-assisteret service), der leverer predictive, proaktive og personlige interaktioner for forbedrede resultater.

Kraften i CognitiveScales personliggørelse kommer fra vores Profile-of-One-teknologi – en rig og unik videnbas bygget for hver enhed (kunder, produkter, agenter). Profile-of-One driver hyper-personlige interventioner for outreach – smarte anbefalinger – designet til at ændre retningen eller handlingen for bedre. Med andre ord kombinerer vi erklærede attributter, observerede adfærdsmønstre og slutninger for at levere personlige og kontekstuelle outreach, uanset om det handler om at hjælpe medlemmer med at finde en mere passende sundhedsplan, book en aftale på et tidspunkt, de sandsynligvis vil møde op, eller opdage en leverandør, der er tættere på hjemmet. Disse intelligente interventioner leveres derefter ind i eksisterende engagementssystemer, der inkluderer mobile apps, webportaler, sundhedspleje-platforme.

Hvordan kan AI-applikationer forbedre kundeengagement ved at reducere operationsomkostninger gennem predictive, proaktive og personlige sundhedsydelser?

Inden for CognitiveScales Cortex-platform hjælper vores Profile-of-One-teknologi med at drive proaktive og personlige interventioner. Disse proaktive interventioner forbedrer engagement ved at give kunderne rettidig information, der leveres, som de ønsker det, f.eks. sundhedsindsigt leveret til din smartphone, der advarede dig om nødvendige mediciner, eller rettidige produktanbefalinger i bank eller forsikring. Disse personlige interventioner forbedrer ikke kun engagement og loyalitet, men reducerer også omkostninger, f.eks. hospitalisationer forårsaget af forsømmelig sundhedspleje. I marketing giver AI-drevet lead-generering indsigt i specifikke målmarkeder eller kohorter og lead-attributter, der kan bruges til at bestemme mere præcise keyword-udgifter og marketingaktiviteter. AI-drevet intelligent salgsassistent kan øge salgspersoners produktivitet og konvertering gennem prescriptive anbefalinger, proaktive alerts og markedsgennemgang.

Er der noget andet, du gerne vil dele om CognitiveScale?

Fra de tidlige dage i virksomheden har vi udviklet en etos og kultur til at løse svære problemer, der leverer enorm værdi for vores kunder. Vi har bevist dette i tungt regulerede brancher (sundheds- og finanstjenester) og vores AI anvendes til at betjene 90m+ sundhedsmedlemmer i USA over førende sundhedsorganisationer. Vores teknologi er bakket op af over 170 patenter indgivet med ~100 godkendt, hvilket gør os til en af de førende AI-patentporteføljer blandt alle virksomheder, private og offentlige. Vi blev anerkendt af Verdensøkonomisk Forum i 2019 som en teknologipioner for vores arbejde med at fremme Ansvarlig AI, og vi fortsætter med at samarbejde med dem for at fremme dens globale adoption.

Tak for det gode interview, læsere, der ønsker at lære mere, skal besøge CognitiveScale.