エクスペリアンのVijay Mehta氏、グローバルソリューションおよびアナリティクス担当エグゼクティブ・ヴァイス・プレジデント兼ゼネラルマネージャー – インタビュー・シリーズ

Vijay Mehta氏は、エクスペリアンのエグゼクティブ・ヴァイス・プレジデント兼グローバルソリューションおよびアナリティクス担当ゼネラルマネージャーです。20年以上の経験を持つ変革的リーダーであり、イノベーション、テクノロジー戦略、成長を牽引してきました。エクスペリアンでは、Ascendビッグデータプラットフォームを立ち上げ、イノベーションおよびソリューション グループを設立し、クラウドおよびAIの変革を牽引しました。以前はCTOおよびチーフアーキテクトとして、高パフォーマンスのチームを構築し、SaaSソリューションを開発し、収益の成長を実現しながらコストを削減しました。彼のキャリアは、Baker Hill、Sallie Mae、RealMedでのリーダーシップを含み、深い技術的専門知識と戦略的ビジョンを融合させています。

エクスペリアンは、消費者および企業向けの信用情報、データ分析、市場サービスを提供する世界的リーダーであり、40以上の国で事業を展開し、年間収益は50億ドルを超えています。同社は、個人が金融へのアクセスを得ることを支援し、企業が情報に基づいた決定を下すことを支援し、データ、先進的な分析、AIやクラウドプラットフォームなどの新興技術を活用して経済が繁栄することを可能にします。 (MA )

あなたは数十年間、エクスペリアンの分析およびAIの能力を構築してきました。データサイエンス、リスクモデリング、消費者成果の交差点にあなたを引きつけたのは何ですか?

私をこの分野に引きつけたのは、データとAIを使用して技術的な課題を解決するだけでなく、人々の金融生活に実際の違いをもたらすことができるというユニークな機会です。私のキャリアの初期に、私は分析がリスク管理にどれほど強力であるかを目にしましたが、同時に消費者に門戸を開き、詐欺から保護し、より個別化された金融の機会を創出することができることも見ました。厳格な科学、複雑な問題解決、そして日常の消費者に与える具体的な正の影響という組み合わせが、私を数十年間この仕事に情熱をもたせている理由です。

Ascendプラットフォームは現在クラウドネイティブであり、マスターカードの身分証明データを活用しています。この組み合わせは、クライアントが詐欺防止とリスク判断にどのようにアプローチするかをどのように変えましたか?

マスターカードの身分証明技術をエクスペリアンのAscendプラットフォームに統合することで、クライアントが詐欺とリスク判断にアプローチする方法が変わりました。マスターカードの安全で効率的な身分証明機能とAscendの高度なデータ分析を組み合わせることで、クライアントは身分をシームレスに認証しながら、1つの強力な環境内で作業できます。

Ascendには、深い、包括的な機能セットがあります。並外れた洞察、先進的なデータ視覚化、ストリームライン化されたモデルの開発プロセスを提供します。Ascendの機能をフルに活用し、他の高度な分析、モデリング、意思決定タスクを加速するために、昨年10月にリアルタイムのエージェントAIツール、エクスペリアンアシスタントを立ち上げました。

エクスペリアンアシスタントを使用すると、企業は複雑な金融データと会話的にやり取りでき、分析をよりアクセスしやすく、実行可能にします。この使いやすさにより、意思決定が速まり、モデルの開発時間が数ヶ月から数日（または数時間）に短縮され、クライアントは詐欺防止戦略を迅速にテスト、立ち上げ、改良できます。

これらの革新により、エクスペリアンの1800以上のグローバルなクライアントは、詐欺に対する防御を強化し、顧客体験を向上させ、より迅速で情報に基づいたリスク判断を下すことができます。最終的には、運用上の摩擦を減らし、生産性とコラボレーションを高めることができます。

エクスペリアンは米国のほぼすべての主要銀行および貸し手にサービスを提供しています。Ascendプラットフォームを、ジェネレーティブAIおよびリアルタイム分析の進化のペースで進化させるために、どのようにして保証していますか?

10年以上にわたり、革新的な進歩を達成してきました。ノーコードおよびローコードのAIソリューションを先駆けて開発し、金融包摂を推進する信用リスク評価モデルの開発を牽引してきました。

Ph.D.レベルのデータサイエンティストおよびソフトウェアエンジニアの専門知識を活用し、従業員主導のイノベーションを促進するコラボレーション文化を育むことで、モデル、プロトタイプ、テスト、新しいテクノロジーを迅速に開発しています。これにより、市場の需要とクライアントの期待の変化に迅速に対応できます。このダイナミックなアプローチと、ジェネレーティブAIおよび機械学習における深い経験を組み合わせることで、データ主導の進歩の最前線に立っています。これにより、クライアントが成長し、ビジネス上の課題を解決し、より優れた顧客体験を提供することができます。

たとえば、Ascendプラットフォームを迅速に進化させるために、そのAI/ML機能を継続的に更新し、リアルタイムのデータとパートナーの革新を統合し、クライアントが新しいモデルを迅速に構築、テスト、展開できる柔軟なクラウド環境を提供しています。ジェネレーティブAIやリアルタイムの意思決定などの進歩に追随することができます。

Ascendは、特に合成身分やディープフェイクの時代に、新しい詐欺パターンや身分脅威に適応するために、機械学習をどのように使用していますか?

エクスペリアンのAscendプラットフォームは、多数のシグナル（信用、デジタル身分、デバイス、行動データ）を融合し、ユーザーがそのデータの上にMLモデルおよび意思決定戦略を構築および展開できるようにします。その組み合わせが、新しい詐欺パターン（合成IDやディープフェイクを使用した擬似化）を迅速に、かつ大規模に検出するのに役立ちます。

消費者体験をシームレスに提供する必要性が高まっている状況で、Ascendは、組織が意思決定を個人化しながらプライバシーとセキュリティを保護するのをどのように支援していますか?Ascendは、先進的な分析とセキュリティで保護されたAIパワードツールを組み合わせて、このタスクを実行します。エクスペリアンアシスタントにより、企業は金融データと会話的にやり取りでき、複雑な分析をよりアクセスしやすくします。

リアルタイムの洞察を活用して、クライアントは迅速に意思決定を特定のニーズに合わせて調整し、消費者体験を向上させ、イニシアチブを迅速に立ち上げることができます。すべてが、厳格なデータプライバシーとセキュリティプロトコルを維持しながら行われます。このアプローチにより、クライアントは生産性を高め、コラボレーションを促進し、シームレスで個人化されたサービスを自信を持って提供できます。

多くのプラットフォームが「AIによる意思決定」を提供していることを主張しています。Ascendは、現在市場にある他の分析またはクラウドベースの信用意思決定ツールとどのように異なりますか?

エクスペリアンのAscendは、エクスペリアンの豊富な信用および身分データと、エンドツーエンドのAI/ML環境を組み合わせ、規制データ上でモデルを直接構築、テスト、展開できるようにします。ジェネリックプラットフォームとは異なり、意思決定、詐欺/身分インテリジェンス、およびコンプライアンス対応のガバナンスを1つの場所に統合し、市場および規制の変化への迅速な適応を可能にします。

Ascendは、計量可能な成果も提供します。実際、Forresterによる独立した研究によると、Ascendは金融機関が信用および詐欺の意思決定を大幅に改善するのに役立ち、183%の投資収益率を達成し、12ヶ月以内に自己資金でまかなうことができます。

AIバイアスは金融サービスで増加する懸念事項です。エクスペリアンは、特に信用意思決定や身分証明に使用されるモデルで、潜在的なバイアスをどのように特定および軽減していますか?

私たちは、責任あるAI第一のアプローチで製品を開発し、公平性、透明性、セキュリティをモデル作成および展開のすべての段階に組み込みます。

これを行うために、AIバイアスを特定および軽減するために、モデルを差別的影響について徹底的にテストし、偏った機能を除外または制限し、説明可能なAIツール（SHAP/LIMEなど）を使用し、生産環境での公平性を継続的に監視します。信用および身分証明では、バイアス機能を層化し、バイオメトリックツールを人口統計に対して検証し、公平な貸し手規制に準拠することでリスクを軽減します。

クライアントはAscendをどのように使用して、詐欺を減らしたり、審査を改善したりするだけでなく、顧客ベースを拡大し、新しい金融製品を革新するために使用していますか?

クライアントは、Ascendプラットフォームを使用して、高度な分析で新しい顧客セグメントを発見し、信用意思決定をストリームライン化し、リスクをより良く区別することで信用アクセスを安全に拡大します。さらに、Ascendの洞察を使用して、ターゲット化された金融製品を設計し、より個別化された顧客体験を提供し、成長と革新を両方に駆り立てます。

エクスペリアンのグローバルなリーチを考えると、地域や金融システムによってAIの採用に違いがあることを見ていますか? Ascendは、これらのさまざまなデータ環境にどのように適応していますか?

AIの採用は異なります。米国や英国などの市場は、高度な信用および詐欺モデルに重点を置いていますが、発展途上地域は金融包摂を優先しています。Ascendプラットフォームは、地域のデータソース、規制、および市場条件と連携することで適応し、地域のコンプライアンスをサポートしながら、グローバルなAI機能を維持する柔軟なプラットフォームを提供します。

たとえば、金融機関が革新を加速するにつれて、GenAI対応機能への移行と、SR 11-7（米国）やSS1/23（英国）などのグローバルなモデルリスク管理ガイドラインへのコンプライアンスとのバランスを取らなければなりません。Ascendプラットフォームに統合されたエクスペリアンアシスタントforモデルリスク管理により、金融機関はカスタマイズ可能な事前定義されたテンプレート、中央のモデルガバナンスリポジトリ、および透明な内部ワークフローの承認を提供し、規制ガイドラインに効率的に対応できます。

先を見て、Ascendのようなプラットフォームは、次世代の金融インフラストラクチャーをどのように形作るでしょうか? AIは最終的に、デジタルファイナンスにおける信頼と身分の意味を再定義するでしょうか?

Ascendは、先進的な分析、信頼できる身分インテリジェンス、エージェントAIを組み合わせて、より迅速で、正確で、セキュアな意思決定を提供することで、次世代の金融インフラストラクチャーの中核になります。エージェントAIの行動を学習し、推論を適用し、結果を予測する能力により、複雑なデータ駆動型プロセスを人間の能力を超えたスケールとスピードで自動化できます。将来は、「安全なAI」フレームワークが必要になります。人間がAI駆動プロセスをコントロールする仮想アシスタントなど、最大の効果を達成するために、アルゴリズムだけに批判的判断を委ねるのではなく、

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