Omer Har, Mitbegründer und CTO, Explorium – Interviewreihe

Omer Har ist ein Veteran der Datenwissenschaft und Softwareentwicklung mit fast einem Jahrzehnt Erfahrung in der Entwicklung von KI-Modellen, die große Unternehmen voranbringen.

Omer Har ist Mitbegründer und CTO von Exploration, ein Unternehmen, das die erste Data-Science-Plattform ihrer Art anbietet, die auf Augmented Data Discovery und Feature Engineering basiert. Durch die automatische Verbindung zu Tausenden externer Datenquellen und die Nutzung von maschinellem Lernen zur Destillation der aussagekräftigsten Signale versetzt die Explorium-Plattform Datenwissenschaftler und Unternehmensleiter in die Lage, die Entscheidungsfindung voranzutreiben, indem sie die Hürde für die Beschaffung der richtigen Daten beseitigt und eine überlegene Vorhersagekraft ermöglicht.

Wann haben Sie zum ersten Mal entdeckt, dass Sie sich mit Datenwissenschaft befassen möchten?

Mein Interesse an Data Science reicht mehr als ein Jahrzehnt zurück, was bedeutet, wie lange ich bereits Data-Science-Teams praktiziere und leite. Ich habe als Softwareentwickler angefangen, war aber schon früh von den komplexen Daten- und Algorithmenherausforderungen fasziniert. Ich hatte das Glück, das Handwerk bei Microsoft Research erlernt zu haben, was damals einer der wenigen Orte war, an denen man wirklich in großem Maßstab an komplexen Herausforderungen des angewandten maschinellen Lernens arbeiten konnte.

Sie waren 2017 Mitbegründer von Explorium. Könnten Sie uns etwas über die Inspiration sagen, die hinter der Gründung dieses Start-ups steckt?

Explorium basiert auf einem einfachen und sehr wichtigen Bedürfnis: Es gibt so viele Daten um uns herum, die möglicherweise zur Erstellung besserer Modelle beitragen könnten, aber es gibt keine Möglichkeit, im Voraus zu wissen, welche Datenquellen wie wirkungsvoll sein werden. Die ursprüngliche Idee kam von Maor Shlomo, Mitbegründer und CEO von Explorium, der sich während seines Militärdienstes mit einer beispiellosen Datenvielfalt auseinandersetzte und nach Möglichkeiten suchte, diese für die Entscheidungsfindung und Modellierung zu nutzen. Als wir drei zum ersten Mal zusammenkamen, war uns sofort klar, dass diese Erfahrung die Bedürfnisse widerspiegelt, mit denen wir in der Geschäftswelt zu kämpfen hatten, insbesondere in schnell wachsenden, von der Datenwissenschaft geprägten Bereichen wie Werbe- und Marketingtechnologie-Einhörnern, wo sowohl ich als auch ich Oder Tamir (Mitbegründer und COO von Explorium) führte das Wachstum durch Daten an.

Vor Explorium war die Suche nach relevanten Datenquellen, die wirklich etwas bewirken – um die Genauigkeit Ihres maschinellen Lernmodells zu verbessern – ein arbeitsintensiver, zeitaufwändiger und teurer Prozess mit geringen Erfolgsaussichten. Der Grund dafür ist, dass Sie im Grunde nur raten und Ihre teuersten Leute – Datenwissenschaftler – zum Experimentieren einsetzen. Darüber hinaus ist die Datenerfassung selbst ein komplexer Geschäftsprozess und Data-Science-Teams sind in der Regel nicht in der Lage, mit mehreren Datenanbietern kommerziell zusammenzuarbeiten.

Als Führungskraft im Bereich Datenwissenschaft, die sich an den durch Modelle erzeugten geschäftlichen Auswirkungen messen ließ, hatte ich nicht den Luxus, mein Team auf eine wilde Jagd zu schicken. Aus diesem Grund ziehen Sie es oft vor, Ihre Bemühungen auf Dinge zu konzentrieren, die weitaus geringere Auswirkungen haben können als eine relevante neue Datenquelle, nur weil sie viel stärker in Ihrem Einflussbereich liegen.

Explorium hat kürzlich in einer Serie-B-Runde erfolgreich weitere 31 Millionen US-Dollar an Finanzmitteln eingesammelt. Waren Sie überrascht, wie schnell Ihr Unternehmen gewachsen ist?

Bisher war es auf jeden Fall eine Raketenfahrt, und das kann man nie als selbstverständlich ansehen. Ich kann nicht sagen, dass es mich überrascht hat, wie weit verbreitet der Bedarf an besseren Daten ist, aber es ist immer wieder ein unglaubliches Erlebnis zu sehen, welche Auswirkungen man auf Kunden und deren Unternehmen hat. Die größte analytische Herausforderung für Unternehmen im nächsten Jahrzehnt besteht darin, die richtigen Daten für ihre Modelle und automatisierten Prozesse zu finden. Die richtigen Datenbestände können neue Marktführer krönen. Unser Wachstum spiegelt also die schnell wachsende Zahl von Kunden wider, die das erkennen und Daten zu einer Priorität machen. Tatsächlich wächst die Zahl der „Datenjäger“ – Menschen, die im Rahmen ihrer täglichen Arbeit nach Daten suchen – unserer Erfahrung nach exponentiell.

Können Sie erklären, was die Datenplattform von Explorium ist und was der automatisierte Datenerkennungsprozess ist?

Explorium bietet eine End-to-End-Data-Science-Plattform, die auf Augmented Data Discovery und Feature Engineering basiert. Wir konzentrieren uns auf den „Daten“-Teil der Datenwissenschaft – das bedeutet, dass wir automatisch eine Verbindung zu Tausenden externen Datenquellen herstellen und maschinelle Lernprozesse nutzen, um die wirkungsvollsten Signale und Funktionen zu destillieren. Dies ist ein komplexer und mehrstufiger Prozess, der mit der Verbindung zu einer Vielzahl kontextrelevanter Quellen im sogenannten Explorium-Datenkatalog beginnt. Anschließend automatisieren wir den Prozess zur Erforschung dieser vernetzten Datenvielfalt, indem wir Hunderttausende Ideen für sinnvolle Funktionen und Signale testen, um den optimalen Funktionsumfang zu erstellen, darauf Modelle zu erstellen und sie auf flexible Weise der Produktion zur Verfügung zu stellen.

Durch die Automatisierung der Suche nach den Daten, die Sie benötigen, und nicht nur nach den Daten, die Sie intern haben, macht die Explorium-Plattform für die Datenwissenschaft das, was Suchmaschinen für das Web getan haben: Wir durchsuchen, bewerten und liefern Ihnen die relevantesten Daten für die Vorhersage Frage zur Hand.

Dadurch können Datenwissenschaftler und Unternehmensleiter die Entscheidungsfindung vorantreiben, indem sie die Hürde bei der Beschaffung der richtigen Daten beseitigen und eine überlegene Vorhersagekraft ermöglichen.

Welche Arten externer Datenquellen nutzt Explorium?

Wir haben Zugriff auf Tausende von Quellen in praktisch jeder Datenkategorie, die Sie sich vorstellen können, einschließlich Unternehmens-, Geodaten-, Verhaltens-, zeitbasierter, Website-Daten und mehr. Wir verfügen über mehrere Expertenteams, die sich auf die Datenerfassung aus offenen, öffentlichen und Premium-Quellen sowie auf Partnerschaften spezialisiert haben. Unser Zugang zu einzigartigen Talenten aus Israels führenden Geheimdienst- und Technologieeinheiten bringt umfassendes Know-how und Erfahrung in der Nutzung der Datenvielfalt für die Entscheidungsfindung mit sich.

Wie nutzt Explorium maschinelles Lernen, um zu verstehen, welche Arten von Daten für Kunden relevant sind?

Das ist Teil unserer „geheimen Soße“, deshalb kann ich nicht näher darauf eingehen, aber auf einer hohen Ebene nutzen wir maschinelles Lernen, um die Bedeutung hinter den verschiedenen Teilen Ihrer Datensätze zu verstehen, und setzen ständig verbesserte Algorithmen ein, um zu identifizieren, welche Quellen sich in unserer Entwicklung befinden Katalog sind potenziell relevant. Indem wir diese Quellen tatsächlich mit Ihren Daten verbinden, sind wir in der Lage, komplexe Datenerkennungs- und Feature-Engineering-Prozesse durchzuführen, die speziell für die Wirksamkeit externer und hochdimensionaler Daten konzipiert sind, um die wirkungsvollsten Features aus den relevantesten Quellen zu identifizieren. Wenn wir das alles im Kontext von Modellen des maschinellen Lernens tun, werden die Auswirkungen statistisch messbar und wir können ständig dazulernen und unsere Matching-, Generierungs- und Entdeckungsfähigkeiten verbessern.

Eine der angebotenen Lösungen besteht darin, das Risiko von Antragsbetrug für Online-Kreditgeber durch den Einsatz von Augmented Data Discovery zu verringern. Könnten Sie näher auf die Funktionsweise dieser Lösung eingehen?

Bei der Kreditvergabe geht es vor allem um die Vorhersage und Minderung von Risiken – unabhängig davon, ob sie sich aus der Fähigkeit des Kreditnehmers zur Rückzahlung des Kredits ergeben (z. B. finanzielle Leistung) oder aus seiner Absicht, dies zu tun (z. B. Betrug). Kreditanträge sind von Natur aus ein Kompromiss zwischen dem Wunsch des Kreditgebers, mehr Informationen zu sammeln, und seiner Fähigkeit, mit anderen Anbietern zu konkurrieren, da längere und umständlichere Fragebögen geringere Ausfüllquoten aufweisen, per Definition voreingenommen sind usw.

Mit Explorium sind sowohl etablierte Banken als auch Online-Herausforderer in der Lage, den Bewerbungsprozess automatisch mit externen und objektiven Quellen zu ergänzen, die unmittelbaren Kontext hinzufügen und bedeutungsvolle Zusammenhänge aufdecken. Ohne zu viel preiszugeben, um Betrügern zu helfen, können Sie sich vorstellen, dass dies im Zusammenhang mit Betrug unterschiedliche Verhaltensweisen und Eigenschaften bedeuten kann, die sich von echten Bewerbern abheben, wenn Sie in der Lage sind, eine 360-Grad-Ansicht von ihnen zu erhalten. Alles, von der Online-Präsenz über offizielle Aufzeichnungen, Verhaltensmuster in sozialen Medien bis hin zu physischen Fußabdrücken, hinterlässt Brotkrümel, die als potenzielle Merkmale und Indikatoren angenommen und getestet werden könnten, wenn Sie auf die relevanten Daten und das Branchen-Know-how zugreifen können. Einfach ausgedrückt sorgen bessere Daten für bessere Vorhersagemodelle, was dazu beiträgt, das geringere Risiko und die höheren Einnahmen in das Endergebnis der Kreditgeber umzusetzen.

Im weiteren Sinne beobachten wir seit dem weltweiten Ausbruch von COVID-19 eine Zunahme neuer Betrugsmuster sowie das Bedürfnis der Kreditgeber, zu den Grundlagen zurückzukehren, da die Pandemie alle Modelle zum Scheitern gebracht hat. Niemand hat diese Art von „Black Swan“-Ereignis wirklich berücksichtigt, und ein Teil unserer ersten Reaktion, um diesen Unternehmen zu helfen, bestand darin, maßgeschneiderte Signale zu generieren, die dabei helfen, das Geschäftsrisiko in diesen unsicheren und dynamischen Zeiten einzuschätzen.

Weitere Informationen finden Sie in einem ausgezeichneter Beitrag geschrieben von Maor Shlomo, Mitbegründer und CEO von Explorium.

Vielen Dank für das tolle Interview, Leser, die mehr erfahren möchten, sollten vorbeischauen Explorium.