Gil Cohen, Cognyte의 Chief Product Officer – 인터뷰 시리즈

Gil Cohen은 대규모 글로벌 조직을 이끌어온 경험과 엔터프라이즈 소프트웨어, 빅데이터, 텔코, 인공 지능 분야에서 20년 이상의 전문 지식을 보유한 베테랑 소프트웨어 임원입니다.

Gil은 Cognyte의 제품 조직, 글로벌 R&D 센터, 전체 포트폴리오의 고도화 전략을 이끌고 있습니다. 2021년 Cognyte에 합류하기 전, Gil은 NICE의 GM이었으며, Telefonica Israel의 CEO였습니다.

Cognyte는 안전한 세계를 위한 “조치 가능한 지능”을 제공하기 위해 설계된 조사 및 보안 분석 소프트웨어를 제공하는 이스라엘 기반의 글로벌 제공업체입니다. 2021年に Verint Systems에서 분사하여 설립된 이 회사는 약 100개국에 걸쳐 수백개의 정부 및 기업 클라이언트를 지원하며, 보안, 情報, 법 집행 기관이 대규모 분산 데이터를 병합, 분석, 시각화하여 적절한 위협 탐지, 조사, 대응을 가능하게 합니다.

원래 지능, 분석, 국가 보안에 초점을 둔 경력 경로를 мотив화한 것은 무엇이었나요? 초기 경험이나 형성적인 사건이 이 방향을 형성하는데 도움이 되었나요?

이것은 khá 자연스러운 적합성이었다. Cognyte의 임무 – 세상을 더 안전하게 만드는 것 – 는 내가 개인적으로 및 전문적으로 관심 있는 것과 완벽하게 일치한다. 나는 엔터프라이즈 소프트웨어, 빅데이터, 텔코, AI에서 수년간 일했으며, 또한 군사 배경이 있기 때문에, 임무에 직접 기여할 수 있는 역할을 맡는 것은 당연했다.

수년간 글로벌 조직과 R&D 팀을 이끌어 최첨단 엔터프라이즈 솔루션과 시장 전략을 제공해 왔으며, Cognyte가 기술적으로 앞서나갈 수 있도록 하는 경험을積んだ 것 같다. 법 집행, 국가 보안, 국가 및 군사 情報 기관이 우리의 분석 솔루션을 사용하여 위협을 조기에 탐지하고 사람들을 안전하게 지키는 것을 보는 것은 매우 보람 있는 일이다. 무엇보다도 이러한 기관들이 범죄 및 테러 활동을 앞서가고 새로운 도전에 신속하게 대응할 수 있는 도구를 구축하는 것이真正로 자랑스럽다.

수년간 조사 기술 환경은 어떻게 진화했으며, Cognyte의 임무는 법 집행 및 情報 기관의 변화하는 요구에 어떻게 대응했나요?

조사 기술 환경은 데이터의 급격한 성장과 다양성, 점점 더 정교한 적의 등장, 기술의不断한 진화에 의해 크게 변화했다. 이 환경을 형성하는 핵심적인 도전은 악의적 행위자와 이를 막으려는 사람들 사이의 불균형이다. 악의적 행위자(범죄자 또는 테러리스트)는 민첩성과 지속성을 가지고 약점을 악용할 수 있지만, 법 집행 및 보안 기관은 다양한 위협을 실시간으로 식별, 이해, 대응해야 한다. 이 비대칭성은 조사 팀이 이전보다 더 빠르게, 더智能하게, 더 정확하게 작동하도록 압력을 가한다. 분석가들은 종종 데이터의 증가, 단편적인 도구, 긴급한 운영 요구에 대처해야 하며, 이는 효과적인 상호 작용을 위한 조사 통찰력을 번역하는 것을 어렵게 만든다.

이에 대응하여 Cognyte는 고객에게 조치 가능한 지능을 제공하는 임무를 계속해서 수행하고 있다. Cognyte는 혁신적인 기술을 제공하는 것으로 알려져 있으며, 플랫폼 전반에 걸쳐 대규모로 AI를 활용하여 복잡한 데이터를 융합, 분석, 시각화하여 더 빠르고 더 정확한 의사 결정을 가능하게 한다. 지능 코파일럿은 이러한 비대칭성을 고려하여 설계되었으며, 방어자가 위협의 속도로 작동할 수 있도록 해준다. 지능 코파일럿은 자연어 상호 작용과 설명 가능한 출력을 통해 조사 워크플로우를 단순화하는 생성형 AI 어시스턴트로, 법 집행, 국가 보안, 情報 기관의 요구에 맞게 설계되었다. 이제 복잡한 시스템을 사용할 때도 분석가는 기술적인 지식 없이 시스템을 운영하거나 복잡한 쿼리를 정의할 필요 없이 빠르게 가치를 얻을 수 있다.

지능 코파일럿의 출시에는 조사 워크플로우를 위한 생성형 AI 기능이 도입되었습니다. 이것은 현재 보안 부문에서 사용되는 기존 AI 도구와 무엇이 근본적으로 다른가요?

Cognyte의 지능 코파일럿은 실제 세계의 조사에 특화된 것이기 때문에 다른 AI 도구와 근본적으로 다르다. 일반적인 GenAI 솔루션과 달리, 이것은 조사 워크스페이스와 프로세스에 직접 통합되어 있으며, 분석가가 사용하는 용어를 이해하며, 투명하고 설명 가능한 결과를 제공한다. 또한 민감하고 분류된 데이터 소스를 처리할 수 있으며, 클라우드 및 온프레미스 배포를 지원하며, 사용자에게 접근할 수 없는 데이터를 노출하지 않는다. 이것은 조사자와 분석가가 인간-기계 협력의 이점을 누릴 수 있도록 설계되었으며, 보안 및 情報 기관의 높은 위험 요구에 맞게 설계되었다.

많은 조사자들은 실제 세계의 직관과 레거시 플랫폼의 기술적 요구 사이에 단절을 경험합니다. 새로운 코파일럿은 이 도전을 어떻게 해결하며, 인간의推論과 기계 출력 사이의 간격을 어떻게 메우나요?

조사자와 분석가는 조사 및 情報 분석을 수행하도록 훈련받았지, 복잡한 쿼리를 엔지니어링하거나 시스템 구문으로 생각을 번역하도록 훈련받지 않았다. Cognyte의 지능 코파일럿은 사용자가 자신의 언어로 작동할 수 있도록 설계되어 있으며, 자연어 입력을 구조화된, 설명 가능한 논리로 변환하여 기술적인 쿼리 또는 심층 시스템 전문 지식의 필요성을 제거한다. 조사자가 실제로 생각하고 일하는 방식에 맞춰진 이 코파일럿은 마찰을 제거하고, 통찰력을 가속화하며, 분석가를 그들이 가장 잘하는 일에 집중할 수 있도록 해준다.

조사 환경은 종종 압도적인 데이터 볼륨과高度로 단편화된 도구 생태계를 포함합니다. 코파일럿은 데이터 합성을 어떻게 강화하며, 분석을 가속화하며, 위협 해결의 전반적인 속도를 향상시킵니까?

Cognyte의 지능 코파일럿은 조사 워크플로우를 변환하여 단편적인 도구와 압도적인 데이터 볼륨으로 인한 수동적인 병목 현상을 제거한다. 조사자들이 복잡한 질문을 시스템 특정 쿼리로 번역할 필요가 없도록, 코파일럿은 다중 소스 데이터를 직관적인 자연어로 탐색할 수 있도록 허용한다. 또한 구조화된 및 비구조화된 데이터를 자동으로 합성하고, 관련된 연결을 표면화하며, 결과를 명확한, 단계별 논리로 제시한다. 예를 들어, 조사자는 단순히 코파일럿에게 “過去 6개월 동안 의심자 A와 의심자 B 사이의 모든 연결을 보여주세요”라고 요청할 수 있다.

코파일럿은 CCTV, 금융 기록, 손으로 쓴 보고서와 같은 다양한 데이터 소스와 형식을 가로지르며, 방대한 데이터 세트를 빠르게 정렬, 필터링, 분류하여 통찰력을 얻고 직접 및 간접적으로 의심되는 연결을 시각화하여, 조사자가 원시 데이터를 거치지 않고도 결과를 얻을 수 있도록 한다. 단일의 생성형 AI 어시스턴트 내에서 검색, 상관 관계, 통찰력 생성을 통일함으로써, 코파일럿은 의사 결정을 가속화하고, 정밀도를 향상시키며, 위협에 대응하기 위해 필요한 시간을 크게 줄인다.

보안, 설명 가능성, 투명성이 임무 중심의 작전에 중요합니다. 지능 코파일럿이 情報 기관의 엄격한 요구를 충족하기 위해 어떤 안전 장치와 아키텍처 원칙이 우선적으로 고려되었나요?

30년 이상의 임무 중심 작전 지원 경험을 바탕으로, 보안, 설명 가능성, 투명성이 지능 코파일럿의 설계에 근본적으로 고려되었다. 보안은 아키텍처 수준에서 구축되었으며, 코파일럿은 데이터 민감성, 개인 정보, 주권성에 대한 엄격한 요구를 충족하기 위해 클라우드 및 온프레미스 배포를 지원한다. 또한 호스트 시스템의 네이티브 사용자 권한 모델을 상속하여 사용자가 표준 워크플로우를 통해 일반적으로 접근할 수 없는 데이터를 노출하지 않는다.

설명 가능성과 투명성을 위해, 코파일럿은 끝까지 논리를 명확하게 제공하며, 결과를 생성하기 위해 취한 단계와 조건을 포함하여, 사용자가 시스템의 해석을 검토, 검증, 심지어 도전할 수 있도록 한다. 모든 논리는 완전히 감찰 가능하며, 높은 위험 환경에서 추적 가능성과 책임성을 제공한다.

플랫폼은 자연어 쿼리に対する 시각적 논리 흐름과 투명한 논리를 제공합니다. 이러한 기능은 조사자들이 압력下에서, 특히 높은 위험 또는 시간 제한이 있는 경우에 어떻게 결정에 영향을 미치나요?

Cognyte의 지능 코파일럿은 자연어 입력과 도메인 전문 지식을 바탕으로 단계별 시각적 논리 흐름을 결합하여 조사에 대한 의사 결정을 향상시킵니다. 결과는 情報 분석 워크스페이스에서 컨텍스트와 추가 탐색을 위해 시각화된다. 이러한 시각화는 데이터 포인트가 어떻게 연결되어 있는지 및 통찰력이 어떻게 생성되는지를 보여주며, 시스템의 논리가 완전히 투명하다. 높은 압력 환경에서, 이것은 조사자들이 관련성과 신뢰성을 신속하게 검증하고, 블랙박스 출력에 의존하지 않고, 설명 가능한 AI에 기반한 빠르고智能한 의사 결정을 내릴 수 있도록 허용한다.

코파일럿의 생성형 능력의基础가 되는 기계 학습 모델은 무엇이며, 어떻게 이러한 모델이 조사 워크플로우의 언어와 논리에 특화되어 일반적인 대화형 AI가 아닌 것인가요?

코파일럿의基础가 되는 모델은 업계에서 최신이자 가장 발전된 LLM 모델입니다. 우리는 고객의 도메인 및 용어를 사용하여 이러한 LLM을 미세 조정하며, 시스템의 데이터 구조를 나타내는 고유한 데이터 모델을 사용합니다. 이것은 실제 데이터를 사용하여 훈련하는 대신, 고객의 도메인에 대한 “디지털 트윈”에 대해 훈련할 수 있도록 해줍니다. 또한, 수십 년에 걸친 산업 특정 방법론, 고객 성공 팀, 고객 챔피언 커뮤니티의 도움을 받아 최고의 사용자 흐름을 도출하여, 규모에 맞게 오프-더-셸프 LLM을 보안 요구에 맞게 조정할 수 있는 접근 방식을 만들었습니다.

시스템의 출력에서 설명 가능성과 구조화된 논리가 강조됩니다. 투명하고 추적 가능한 의사 결정을 보장하기 위해, 특히 분석가가 검증을 받을 때, 어떤 기계 학습 기술이나 모델 아키텍처가 사용되었나요?

코파일럿은 도메인 모델 및 산업 특정 최선의 관행에 대한 훈련 접근 방식을 바탕으로, 일반적인 대화형 AI를 넘어설 수 있습니다. 이는 실제 운영 지식을 30년 이상 tích累한 것에 기반합니다. 사용자의 자연어 질문을 이해하고 Cognyte 솔루션 내에서 API 호출로 번역하는 능력은 투명하고 설명 가능한 논리를 제공합니다. 쿼리는 분석가에게 항상 표시되므로, 어떤 쿼리가 보내졌는지 확인할 수 있습니다. 데이터는 솔루션의 데이터베이스에서 반환되며, 데이터 자체를 확인하여 요약과 통찰력이 의미 있는지 확인할 수 있습니다.

이 제품은 AI가 파일럿 프로젝트에서 전면적인 운영 배치로 전환하는 시기에 등장합니다. 이것은 2025년에 국가 보안 기관이 AI 채택에 접근하는 방식의 더广い 경향을 어떻게 반영하는가요?

이 출시에는 기업 및 정부 전반에 걸쳐 AI에 대한 2조 달러 이상의 투자가 예상되는 2025년을 기점으로, 생성형 AI의 채택이 가속화되는 시점에 발생합니다. 2025년은 조직이 실험에서 실제 배치로 전환하는 명확한 전환점을 표시합니다. 기관들은 LLM 기반의 코파일럿을 활용할 수 있는 가치를 보며, 최근 Cognyte의 조사에 따르면, 조사에 대한 가속화를 위한 최상위 기술 능력으로 47%의 기관이 생성형 AI를 언급했습니다. 법 집행 및 국가 보안 기관을 위한 이것은 결정의 속도, 규모, 정밀도에 대한 새로운 표준을 설정하고 있으며, 생명과 국가 이익이 걸린 상황에서 신뢰할 수 있는 운영 AI는 더 이상 선택이 아닌, 임무에 필수적인 요구사항입니다.

5년 후, 군사 情報, 법 집행, 국가 보안에서 생성형 AI의 역할은 어떻게 진화할 것으로 예상되나요? 이것은 조사 전략, 조직 구조, 글로벌 위협 대응에 어떤 영향을 미칠까요?

향후 몇 년 동안, 생성형 AI는 공세와 방어 사이의 작전 격차를 메우는 데 중요한 역할을 할 것입니다. 악의적 행위자는 규칙이나 위험 없이 빠르게 혁신할 것입니다. 반면에, 공공 안전 기관은 확장되는 위협 벡터 전반에 걸쳐 일관된, 적응형 커버리를 유지해야 할 것입니다. 이러한 환경에서 AI는 단순한 力乘數가 아니라, 자동화된 적과 대등하게 작동하기 위한 운영상의 필수입니다.

멋진 인터뷰 감사합니다. 더 많은 정보를 원하는 독자는 Cognyte를 방문할 수 있습니다.