Vijay Mehta, Experianin EVP ja Global Solutions and Analyticsin GM – Haastattelusarja

Vijay Mehta, Experianin EVP ja Global Solutions and Analyticsin GM, on muutostilassa toimiva johtaja, jolla on yli 20 vuoden kokemus innovaatioiden, teknologisen strategian ja kasvun johtamisesta. Experianilla hän on lanseerannut Ascend-pilviplataformaan, perustanut Innovations and Solutions Groupin ja johtanut yrityksen pilvi- ja tekoälymuutosta. Aikaisemmin hän on toiminut CTO:n ja Chief Architectina, jolloin hän on rakentanut korkean suorituskyvyn tiimejä, kehittänyt SaaS-ratkaisuja ja tuottanut vahvaa liikevaihtoa kustannusten leikkaamisen kautta. Hänen uransa kattaa johtamistehtäviä Baker Hillillä, Sallie Maella ja RealMedillä, yhdistäen syvän teknisen asiantuntemuksen strategiseen näkemykseen.

Experian on kuluttaja- ja yritysluottotietojen, data-analytiikan ja markkinointipalvelujen johtaja, joka toimii yli 40 maassa ja jonka vuosittaiset liikevaihto ylittää 5 miljardia dollaria. Yritys auttaa yksityishenkilöitä saamaan taloudellista pääsyä, tukee yrityksiä tekemään perusteltuja päätöksiä ja mahdollistaa talouksien menestyksen hyödyntämällä dataa, edistynyttä analytiikkaa ja uusia teknologioita, kuten tekoälyä ja pilvipalveluita. (MA )

Olet viettänyt vuosikymmeniä kehittämällä Experianin analytiikka- ja tekoälyominaisuuksia. Mikä sinut henkilökohtaisesti veti tähän datatieteiden, riskimallien ja kuluttajatuloksien leikkauskohdan?

Se, mikä minut veti tähän alueeseen, on ainutlaatuinen mahdollisuus käyttää dataa ja tekoälyä ei vain teknisten haasteiden ratkaisemiseen, vaan myös ihmisten taloudellisen elämän parantamiseen. Urani alussa näin, kuinka voimakas analytiikka voisi olla riskien hallinnassa, mutta myös kuinka se voisi avata ovia kuluttajille – laajentaa luottopääsyä, suojella heitä huijauksilta ja luoda henkilökohtaisempia taloudellisia mahdollisuuksia. Tämä yhdistelmä tieteellistä tarkkuutta, monimutkaista ongelmanratkaisua ja konkreettista positiivista vaikutusta arkipäivän kuluttajiin on pitänyt minua intohimoisena tämän työn suhteen vuosikymmeniä.

Ascend-alusta on nyt pilvipohjainen ja hyödyntää Mastercardin identiteetinvarmistustietoja. Miten tämä yhdistelmä on muuttanut asiakkaiden lähestymistapaa petosten ehkäisemiseen ja riskipäätöksiin?

Mastercardin identiteetinvarmistusteknologian integroiminen Experianin Ascend-alustaan on muuttanut asiakkaiden lähestymistapaa petosten ja riskipäätösten suhteen. Yhdistämällä Mastercardin turvalliset ja tehokkaat identiteetinvarmistusominaisuudet Ascendin edistyneiden data-analytiikkaominaisuuksiin, he voivat nyt todentaa identiteettejä sujuvasti yhden voimakkaan ympäristön sisällä.

Ascendilla on syvä ja kattava ominaisuusvalikoima. Se tarjoaa vertaansa vailla olevia näkymiä, edistyneen data-analytiikan, ja sujuvan mallikehitysprosessin. Auttaaksemme asiakkaitamme hyödyntämään Ascendin kaikkia ominaisuuksia ja kiihdyttämään edistyneitä analytiikka-, mallinnus- ja päätöksentekoprosesseja, lanseerasimme viime vuonna reaaliaikaisen, agenteerisen tekoälytyökalumme, Experian Assistantin.

Experian Assistantilla yritykset voivat vuorovaikuttaa monimutkaisen taloudellisen datan kanssa keskustelumaisesti, mikä tekee analytiikasta helpommin saatavilla ja toimintavalmiita. Tämä helppokäyttöisyys nopeuttaa päätöksentekoa, lyhentää mallikehitysaikaa kuukausista päiviin (tai jopa tunteihin), ja mahdollistaa asiakkaiden nopean testaamisen, lanseeraamisen ja hienosäätämisen petostenestoprosesseja.

Nämä innovaatiot yhdessä mahdollistavat Experianin yli 1 800 asiakkaalle eri teollisuusaloilla maailmanlaajuisesti vahvistaa puolustuksia petoksia vastaan, parantaa asiakaskokemuksia ja tehdä nopeampia, perustellumpia riskipäätöksiä, mikä lopulta vähentää operatiivista kitkaa ja lisää tuottavuutta ja yhteistyötä.

Experian palvelee lähes jokaista suurta pankkia ja rahoittajaa Yhdysvalloissa – miten varmistat, että alusta kehittyy riittävän nopeasti vastaamaan generatiivisen tekoälyn ja reaaliaikaisen analytiikan innovaatiota?

Yli vuosikymmenen ajan olemme kehittäneet muutoksellisia edistysaskeleita, alkaen no-code- ja low-code-tekoälyratkaisujen uranuurtamisesta ja jatkuen uraauurtavien luottoriskiarviomallien kehittämiseen, jotka edistävät taloudellista osallistumista.

Hyödyntämällä tohtoritutkinnon tasolla olevien data- ja ohjelmistotieteilijöidemme asiantuntemusta ja edistämällä yhteistyöhön perustuvaa, työntekijöiden innovaatioita tukevaa kulttuuria, kehitämme nopeasti malleja, prototyyppejä ja testaamme uusia teknologioita, jotka pitävät tahdissa nopeasti muuttuvien markkinoiden vaatimusten ja asiakkaiden odotuksien kanssa. Tämä dynaaminen lähestymistapa, yhdistettynä syvään kokemukseen generatiivisesta tekoälystä ja koneoppimisesta, varmistaa, että pysymme datajohtoisissa edistysaskeleissa, jotka auttavat asiakkaitamme kasvamaan, ratkaisemaan liiketoimintahaasteita ja tarjoamaan parempia asiakaskokemuksia.

Esimerkiksi varmistamme, että Ascend-alusta kehittyy nopeasti päivittämällä jatkuvasti sen tekoäly-/koneoppimisominaisuuksia, integroimalla reaaliaikaisia tietoja ja kumppanien innovaatioita, ja tarjoamalla joustavan pilviympäristön, jossa asiakkaat voivat nopeasti rakentaa, testata ja ottaa käyttöön uusia malleja – pysyen tahdissa edistysaskeleiden kanssa, kuten generatiivinen tekoäly ja reaaliaikainen päätöksenteko.

Miten Ascend käyttää koneoppimista sopeutumaan uusiin petoskuviin tai identiteettiuhanpiiriin, erityisesti aikakaudella, jolloin syntetisiä identiteettejä ja deepfakeja on enenevässä määrin?

Experianin Ascend-alusta yhdistää useita signaaleja (luotto-, digitaalinen identiteetti-, laite- ja käyttäytymistiedot) ja sallii käyttäjien rakentaa ja ottaa käyttöön koneoppimismalleja ja päätöksentekistrategioita suoraan näiden tietojen päällä. Tämä yhdistelmä auttaa havaitsemaan uusia petoskuviota – kuten syntetisiä identiteettejä ja deepfake-avusteisia henkilöllisyyden varastamisia – nopeasti ja laajassa mittakaavassa.

Miten asiakkaat voivat hyödyntää Ascendia henkilökohtaisten päätösten tekemiseen samalla, kun he suojaavat yksityisyyttä ja turvallisuutta? Ascend tekee tämän yhdistämällä edistyneen analytiikan turvallisten, tekoälypohjaisten työkalujen kanssa. Experian Assistant mahdollistaa yrityksille vuorovaikuttaa taloudellisen datan kanssa keskustelumaisesti, mikä tekee monimutkaisesta analytiikasta helpommin saatavilla.

Reaaliaikaisilla näkymillä sormiensa välissä asiakkaamme voivat nopeasti räätälöidä päätöksiä omiin tarpeisiinsa, parantaa asiakaskokemuksia ja testata tai lanseerata aloitteita nopeammin, kaiken aikaa noudattaen tiukkoja tietosuojaa ja turvallisuutta koskevia ohjeita. Tämä lähestymistapa mahdollistaa asiakkaiden tuottavuuden parantamisen, yhteistyön edistämisen ja henkilökohtaisten palvelujen tarjoamisen luottavaisesti.

Monet alustat väittävät tarjoavansa “tekoälypohjaisen päätöksenteon”. Mikä erottaa Ascendin muista analytiikka- tai pilvipohjaisista luottopäätöksenteon työkaluista markkinoilla tänään?

Experian Ascend erottuu siitä, että se yhdistää Experianin rikkaat luotto- ja identiteettitiedot loppupäästä loppuun tekoäly/yhteiskoneoppimisalustaan – sallien käyttäjien rakentaa, testata ja ottaa käyttöön malleja suoraan säädellyillä tiedoilla turvallisessa pilvessä. Toisin kuin geneeriset alustat, se integroi päätöksenteon, petos-/identiteettitiedon ja sääntelyvalmiin hallinnan yhteen paikkaan, mahdollistaen nopeamman sopeutumisen markkina- ja sääntelymuutoksiin.

 Ascend toimittaa myös mitattavissa olevia tuloksia. Itse asiassa riippumaton tutkimus Forresteriltä osoitti, että Ascend auttaa finanssialan yrityksiä parantamaan sekä luotto- että petospäätöksiä, tarjoamalla 183 %:n tuoton ja maksamalla itsensä takaisin 12 kuukauden kuluessa.

Tekoälyharha on kasvava huolenaihe finanssialalla. Miten Experian tunnistaa ja lievittää mahdollista harhaa malleissaan – erityisesti niissä, joita käytetään luottopäätöksenteossa tai identiteetin varmistamisessa?

Otammme vastuullisen tekoälylähestymistavan tuotekehitykseen, upottamalla reiluuden, avoimuuden ja turvallisuuden jokaiseen mallin luomisen ja käyttöönoton vaiheeseen.

Teemme tämän tunnistamalla ja lievittämällä tekoälyharhaa kattavasti testaamalla malleja epäsuhtaisen vaikutuksen osalta, poistamalla tai rajoittamalla harhaisia ominaisuuksia, käyttämällä selitettävissä olevia tekoälytyökaluja (kuten SHAP/LIME) ja jatkuvasti seuraamalla reiluutta tuotannossa. Luottopäätöksenteossa ja identiteetin varmistamisessa vähennämme riskiä kerrosten erilaisia tietoja, vahvistamalla biometrisiä työkaluja eri demografiaryhmien keskuudessa ja varmistamalla yhdenmukaisuuden reilun lainanantamisen sääntelyjen kanssa.

Miten asiakkaasi hyödyntävät Ascendia ei vain vähentämään petoksia tai parantamaan luottopäätöksiä, vaan myös kasvattamaan asiakaskuntaa ja kehittämään uusia rahoitustuotteita?

Asiakkaamme käyttävät Ascend-alustaa paljastamaan uusia asiakassegmenttejä edistyneen analytiikan avulla, suoristamaan luottopäätöksiä nopeampiin hyväksyntöihin ja laajentamaan turvallisesti luottopääsyä paremmin erottamalla riskin. He hyödyntävät myös sen näkymiä suunnittelemaan räätälöityjä rahoitustuotteita ja tarjoamaan henkilökohtaisempia asiakaskokemuksia, ajamalla sekä kasvua että innovaatioita.

Experianin globaalin ulottuvuuden huomioon ottaen, havaitsetko eroja siinä, miten tekoälyä otetaan käyttöön eri alueilla tai rahoitusjärjestelmissä? Miten Ascend sopeutuu näihin vaihteleviin data-ympäristöihin?

Tekoälyn omaksuminen vaihtelee, markkinoiden kuten Yhdysvaltojen ja Iso-Britannian keskittyessä edistyneisiin luotto- ja petosmalleihin, kun taas nousualueet priorisoivat taloudellista osallistumista. Ascend-alustamme sopeutuu toimimalla paikallisten tietolähteiden, sääntelyjen ja markkinatilanteiden kanssa, tarjoamalla joustavan alustan, joka tukee alueellista sääntelyä samalla ylläpitäen globaaleja tekoälyominaisuuksia.

Esimerkiksi kun finanssialan yritykset kiihdyttävät innovaatioita, heidän on tasapainotettava siirtymistä GenAI-kapasiteetteihin sääntelyyn perustuvien mallinhallintaa koskevien ohjeiden, kuten SR 11-7 (US) ja SS1/23 (UK), mukaisesti. Experian Assistant for Model Risk Management, joka on integroitu alustaan, tarjoaa finanssialan yrityksille mukautettavia, esitetyjä malleja, keskitettyjä mallinhallintarekisterejä ja avoimia sisäisiä työhyväksyntäprosesseja – antaen heille mahdollisuuden täyttää sääntelyvaatimukset tehokkaasti ja varmasti.

Miten näet Ascendin muokkaavan seuraavan sukupolven rahoitusinfrastruktuuria? Määrittääkö tekoäly lopulta, mitä luottamus ja identiteetti tarkoittavat digitaalisessa rahoituksessa?

Ascend on keskeinen seuraavan sukupolven rahoitusinfrastruktuurin kehittymisessä yhdistämällä edistyneen analytiikan, luotettavan identiteettitiedon ja agenteerisen tekoälyn tarjoamaan nopeampia, tarkempia ja turvallisempia päätöksiä. Agenteerisen tekoälyn kyky oppia käyttäytymistä, soveltaa päättelyä ja ennustaa tuloksia tarkoittaa, että se voi automatisoida monimutkaisia, datajohtoisia prosesseja mittakaavassa ja nopeudessa, jota ihmiset eivät voi saavuttaa. Tulevaisuus vaatii “turvallisia tekoälykehyksiä” – kuten virtuaaliavustajia, jotka pitävät ihmiset tekoälyprosessien hallinnassa – varmistaakseen maksimaalisen tehokkuuden ilman kriittisen arvion antamista algoritmeille yksin. Tällä tavoin Ascend voi auttaa määrittämään uudelleen, mitä luottamus ja identiteetti tarkoittavat digitaalisessa rahoituksessa: tasapaino edistyneen automaation ja ihmisen hallinnon välillä, joka edistää sekä innovaatiota että luottamusta.

Kiitos haastattelusta, lukijoille, jotka haluavat oppia lisää, suosittelemme vierailemaan Experianilla.