자라 팀사, i-GENTIC AI의 공동 창립자 및 CEO – 인터뷰 시리즈

자라 팀사(i-GENTIC AI의 공동 창립자 및 CEO)는 기술과 비즈니스 교차점에서 두드러진 리더로, AI 주도 혁신과 디지털 변혁 분야의 전문가로 인정받고 있습니다. 매스뮤추얼과 IQVIA에서 임원 역할을 맡은 경험이 있으며, 특히 헬스케어와 금융 서비스 분야에서 인공 지능, 거버넌스, 데이터 변환을 위한 대규모 이니셔티브를 이끌었습니다. i-GENTIC AI의 리더십 외에도, 자라 팀사 박사는 세계 경제 포럼을 통해 글로벌 AI 거버넌스와 정책에 기여하며, Chief의 임원 회원으로서 다양한 산업에서 AI의 책임 있는 채택을 형성하는 데 영향을 미치고 있습니다.

i-GENTIC AI는 인텔리전트 에이전트를 사용하여 AI, 데이터, 개인 정보 보호, 사이버 보안 도메인에서 실시간 정책 시행을 제공하는 엔터프라이즈 거버넌스 플랫폼입니다. 플래그십 시스템인 GENIE는 복잡한 규칙을 설명 가능한, 감시 가능한 동작으로 번역하여 모든 결정이 투명하고 규정 준수되도록 합니다. 헬스케어, 금융, 보험, 공공 부문과 같은 고위험 부문의 설계로, i-GENTIC은 중요한 지점에서 인간 감시를 통해 확장 가능하고 자동화된 거버넌스를 가능하게 합니다.

매스뮤추얼, IQVIA (IQV ), 세계 경제 포럼에서 리더십 역할을 맡았는데, 이 경험은 i-GENTIC을 설립하고 GENIE를 만들기로 결정하는 데 어떻게 영향을 주었나요?

각 역할은 동일한 도전을 다르게 바라보는 기회를 제공했습니다. 규제 환경에서 책임 있게 혁신을 어떻게 할 수 있을까요?

매스뮤추얼에서, 금융 기관이 데이터 주도 제품으로 빠르게 이동하는 것과 규정 준수를 유지하는 것 사이에서 갈등하는 것을 보았습니다. IQVIA에서, 글로벌 헬스케어와 생명 과학의 복잡성을 보았으며, 각 국가마다 규칙이 다르고 환자의 삶이 신뢰할 수 있는 데이터 거버넌스에 달려 있음을 알게 되었습니다. 세계 경제 포럼에서, 규제 기관, 정책 입안자, CEO와 함께 한 자리에서, 지리나 산업과 상관없이 동일한 두려움이 반복적으로 나타났습니다. “이 기술을 신뢰할 수 있나요?”

이 경험은 두 가지를 가르쳤습니다. 첫째, 규정 준수는 병목 현상이 아니라 신뢰의 기초입니다. 둘째, 규정 준수가 관리되는 방식을 재고하지 않으면, 혁신은 항상 규제 뒤에 남게 됩니다. i-GENTIC은 그 스크립트를 뒤집을 수 있다고 믿어 설립되었습니다. GENIE는 규정 준수를 제동에서 가속 페달로 전환하여 기업이 더 빠르고 안전하게 이동할 수 있도록 설계되었습니다.

자율 규정 준수 아이디어를 실제 제품으로 만드는 초기 가장 큰 도전은 무엇인가요?

가장 어려운 도전은 기술 자체가 아니었습니다. 그것은 기업들이 기술이 필수적이라는 것을 납득시키는 것이었습니다. 처음에 규정이 기계 논리로 번역되어 실시간으로 시행될 수 있다는 아이디어를 공유했을 때, 대부분의 사람들이 그것을 거부했습니다. 일부 사람들은 웃었습니다. “그것은 과학 소설입니다. 50년 후에 가능할 것입니다.”라고 말했습니다.

그들은 내가 본 것을 볼 수 없었습니다. 즉, AI는 더 빨리 규정 준수와 충돌할 것이라는 것을 알았습니다. 이사회와 규제 기관은 “AI가 무엇을 할 수 있는지” 묻는 것이 아니라 “AI가 규칙을 따르는지” 묻을 것입니다.

나는 생물학자로 시작하여 실험실 벤치, 파이프트, 엑셀 스프레드시트를 사용했습니다. 데이터에 숨겨진 패턴을 보았습니다. 학술 세계를 떠나기는 위험했지만, 세계는 AI를 신뢰할 수 있는지 묻는 순간으로 향하고 있음을 알았습니다.

그 信念은 사람들이 내가 웃음거리가 된 기술을 요구하기 시작할 때까지 몇 년간의 회의주의를 통해 나를 지지했습니다. 규제 기관이 사람들이 웃었던 기술을 요구하기 시작했습니다.

초기 도전은 기술을 증명하는 것이 아니었습니다. 그것은 비전을 증명하는 것이었습니다. 사람들이 믿기 시작하면 제품을 구축하는 것은 필연적이었습니다.

GENIE는 실제로 규정 문서를 어떻게 읽고 해석하여 인간의 코딩 없이 시행 가능한 논리를 생성합니까?

GENIE는 계층화된 접근 방식을 사용합니다. 먼저, 법률, 정책, 표준 운영 절차와 같은 규정 문서를 摂取하여, 의무, 예외, 조건부 문을 분해합니다.

GENIE는 규정을 법적 텍스트의 블록으로 처리하지 않고, 원자 규칙인 마이크로 정책으로 분해합니다. 이러한 규칙은 기계에서 읽을 수 있을 만큼 작지만, 의도를 포착하기에 충분히 풍부합니다.

다음으로, GENIE는 자연어 처리와 의미적 구문 분석을 적용하여 마이크로 정책을 시행 가능한 논리로 매핑합니다. 인간 개발자가 코드를 작성할 필요가 없습니다. 대신, 플랫폼은 규칙을 구조화된 논리로 컴파일하여 엔터프라이즈 시스템 내에서 직접 실행할 수 있습니다. 규정 언어를 컴파일러로 생각하십시오. 그것은 규정 언어를 실행 가능한 지침으로 변환하여 워크플로우 내에서 실행할 수 있습니다.

규정은 종종 모호하거나 해석의 여지가 있습니다. GENIE은 모호성을 어떻게 처리하며, 그 행동이 올바른지 어떻게 보장합니까?

모호성은 규정의 현실입니다. GENIE은 모호성을 가시적으로, 측정 가능하게, 조치 가능하게 만듭니다. GENIE이 “합리적인 보호” 또는 “적절한 접근”과 같은 모호한 언어를 만날 때, GENIE은 신뢰도 점수를 할당하고, 해석을 전례와 산업 표준에 대해 문맥화하며, 결정이 자동화되어야 하는지 또는 승격되어야 하는지 여부를 플래그합니다. 기업은 이러한 임계값을 구성할 수 있습니다.

간단한 예를 들어, 핀테크 회사에서 “보장된 성장”을 제공하는 이메일을 보낼 때, GENIE은 그 단어를 위험한 것으로 플래그하고, 승인 대신 규정 준수 장에게 보냅니다.

같은 핀테크 회사에서 다중 요소 인증을 사용하여 로그인합니다. GENIE은 이것을 “합리적인 보호”를 충족하는 것으로 간주하여, 높은 신뢰도로 승인합니다.

GENIE이 임계값 아래에 있으면, 규정 준수 장에게 라우팅됩니다. 임계값 위에 있으면, 자동으로 작동합니다.这样, GENIE은 인간의 판단을 제거하지 않습니다. 그것을 강화합니다. 회색 영역을 일관되게, 투명하게, 완전한 추적 가능성으로 관리합니다. 시간이 지남에 따라, GENIE이 규정 업데이트와 기업의 피드백을 摂取함에 따라, 모호성을 다루는 능력이 향상되어, 규정의 격차를 좁혀갑니다.

GENIE이 특정 행동을 취한 이유를 기업이 정확하게 볼 수 있도록 어떻게 보장합니까?

투명성은 협상할 수 없습니다. GENIE이 취한 모든 행동은 구조화된 로그를 생성합니다. 즉, 시행된 정책, 액세스한 데이터, 따랐던 의사 결정 경로, 적용된 결과를 보여줍니다.

이 감사 트레일은 불변적이고 내보낼 수 있습니다. 규정 준수 장이나 규제 기관은 에이전트의 사고 과정 안에서 모든 단계를 따라갈 수 있습니다. 그것은 단순히 “승인” 또는 “거부”를 나타내는 블랙박스가 아닙니다. 그것은 ‘왜’에 대한 전체 맵입니다.

즉, 기업은 GENIE을 신뢰할 뿐만 아니라, 그것을 검증하고, 규제 기관, 이사회, 또는 감사인 앞에서 규정 준수 태도를 강화하기 위해 사용할 수 있습니다.

GENIE을 사용할 때 기업의 민감한 데이터가 개인 정보 보호되고 안전하게 유지되는 것을 어떻게 보장합니까?

GENIE은 기업 환경 내에서 작동하도록 설계되었습니다. 민감한 데이터는 고객의 인프라를 떠날 필요가 없습니다. GENIE은 중앙 집중식 데이터 대신 데이터가 있는 가장자리에서 시행 논리를 배포합니다.

추가로, 우리는 여러 계층으로 된 보호를 사용합니다. 즉, 전송 중인 데이터와 저장된 데이터에 대한 종단간 암호화, GENIE의 행동을 구성, 보기 또는 무시할 수 있는 역할 기반 액세스 제어, 모든 상호 작용을 추적하는 불변 감사 로그, GENIE이 접근하는 데이터를 최소화하는 데이터 최소화 원칙입니다.

GENIE은 규정 준수 및 개인 정보 보호 표준을 준수하는 것만이 아닙니다. 그것은 이러한 표준으로 작동하는 운영 체제로 구축되었습니다.

현재까지 어떤 산업이나 고객 유형이 가장 관심을 보였나요? 그리고 왜 그럴까요?

헬스케어와 금융 서비스가 초기 채택자였습니다. 두 산업 모두 규제 압력을 받고 있으며, 민감한 데이터를 다루고 있으며, AI를 적극적으로 채택하고 있습니다.

헬스케어에서, 조직은 HIPAA, FDA 요구 사항, 새로운 AI 지침을 균형 있게 유지하면서도 정밀 의학과 디지털 헬스케어에서 혁신을 이루고 있습니다. 금융에서, 기관은 AI를 신용 평가, 사기 탐지, 거래에 사용하면서 동시에 모델이 설명 가능하고, 공정하고, 신뢰할 수 있는지 규제 기관에게 증명하는 이중 도전을 겪고 있습니다.

두 산업을 결합하는 것은 비준수 비용입니다. 그것은 벌금으로만 측정되지 않습니다. 또한 명성 손상과,บาง 경우, 存在 위험으로 측정됩니다. đó로 인해 이러한 산업은 GENIE에 관심이 있을 뿐만 아니라,飢餓합니다. 혁신의 모든 단계에서 디지털 규정 준수 장은 규정 준수 표준을 위반할 수 있는 각 단계에 대한 걱정을 줄입니다.

i-GENTIC을 기존의 규정 준수 및 거버넌스 도구와 어떻게 차별화합니까?

대부분의 거버넌스 도구는 반응적입니다. 그들은 사후 ауд리를 실행하고, 대시보드를 생성하거나, 규제를 따라가지 못하는 정적 제어를 제공합니다. GENIE은 예방적입니다.

우리는 기업 워크플로우 내에서 규정을 동적으로, 실시간으로 시행합니다. “지난 분기에 무엇이 잘못되었는지” 말하는 대신, GENIE은 위반을 일어나기 전에 방지합니다. 또한, 우리는 AI, 데이터, 개인 정보 보호, 사이버 보안 거버넌스를 하나의 플랫폼에서 통일합니다.

이것은 단순한 개선이 아닙니다. 그것은 패러다임의 전환입니다. 우리는 규정 준수를 사후 관리에서 예방 관리로 이동하고 있습니다. 그것이 i-GENTIC을 독특하게 만드는 것입니다.

GENIE이 자동으로 변경 사항을 적용했는데, 규제 기관이 나중에 그 변경 사항에 대해 도전한다면, 고객이 그 위험을 어떻게 관리할 수 있나요?

우리는 규제가 정적이지 않다는 것을 인정합니다. 그것은 발전하고, 때때로 해석이 변경됩니다. GENIE은 항상 그 행동의 완전한, 설명 가능한 기록을 유지합니다.

규제 기관이 변경 사항에 대해 도전한다면, 고객은 GENIE이 사용한 정확한 논리, 당시의 규정 버전, 그 결정의 이유를 제시할 수 있습니다. 규정이 이후 변경된 경우, GENIE은 기업 전체에서 시행 논리를 즉시 업데이트할 수 있습니다.

실제로, GENIE은 행동만을 취하지 않습니다. GENIE은 고객이 그 행동을 확신하고, 규제 기관, 이사회, 또는 감사인 앞에서 규정 준수 태도를 강화하기 위해 필요한 증거, 추적 가능성, 적응성을 제공합니다.

5년 후, 에이전트 AI가 산업 전반의 규정 준수 및 거버넌스를 어떻게変換시킬 것으로 보십니까?

5년 후, 에이전트 AI는 오늘날의 ERP 시스템과 마찬가지로 기업에 필수적이 될 것입니다. 모든 기업 AI 배포에는 거버넌스 에이전트가 함께 제공될 것입니다.

규정 준수는 더 이상 분기별 체크리스트가 아닙니다. 그것은 연속적이고, 상황에 맞게, 적응 가능합니다. 에이전트 AI는 기업이 규제 기관과 실시간으로 작동할 수 있도록 할 것입니다.

가장 중요한 것은, 규정 준수가 부담에서 경쟁力的 원천으로 전환될 것입니다. 그들의 시스템이 신뢰할 수 있음을 실시간으로 증명할 수 있는 기업은 더 빠르게 이동하고, 더 잘 협력하며, 시장에서 먼저 승리할 것입니다. 미래에서, 거버넌스는 장애물이 아닙니다. 그것은 혁신의 원동력입니다. 그것이 i-GENTIC과 GENIE가 향해 가는 세계입니다.

멋진 인터뷰에 감사드립니다. 더 많은 정보를 원하는 독자는 i-GENTIC을 방문하십시오.