Эшли Брайант-Бэйкер, Fresh Eyes Digital-ийн Мэдээлэл, Аналитикийн захирал - Цуврал ярилцлага

Эшли Брайант-Бейкер компанийн Мэдээлэл, аналитик хариуцсан захирал юм Шинэ нүд дижитал, ашгийн бус байгууллагуудын амжилтад анхаарлаа хандуулдаг зөвлөх компани. Fresh Eyes Digital-аас өмнө тэрээр өөрийн B&B Data Solutions зөвлөх компанийг ажиллуулж, брэндүүдэд мэдээллийн шийдлүүдийг бий болгож, ашиглахад нь тусалсан. Тэрээр өргөн хэрэглээний бараа бүтээгдэхүүн, аялал жуулчлал, ложистик, эрүүл мэнд, ашгийн бус салбараас эхлээд арав гаруй жил аналитик чиглэлээр ажилласан.

Тэрээр хиймэл оюун ухаан дахь хүйсийн ялгаварлал, хиймэл оюун ухааныг ашиглан хэрэглэгчийн сегментчилэл, ажлын байран дахь олон талт байдал зэрэг сэдвүүдээр эрэлттэй илтгэгч болсон. Тэрээр саяхан SXSW, Data Minds Connect, Digital Summit DC зэрэг янз бүрийн арга хэмжээнд оролцохоор уригджээ. Эшли Парис, Жоржтаун, LSU болон Форт Хэйсийн их сургуульд Америкийн төгсөлтийн сургуульд суралцсан. Тэрээр Олон улсын эдийн засгийн чиглэлээр магистрын зэрэгтэй, мэдээллийн шинжлэх ухааны гэрчилгээтэй, бизнесийн бакалавр, урлагийн бакалавр зэрэгтэй.

Таныг компьютерийн шинжлэх ухаан, мэдээллийн шинжлэх ухаанд юу татсан бэ?

Би коллежид урлагийн чиглэлээр суралцаж, тоглоомын дизайнераар төгсөхдөө видео тоглоомын компанид ажиллах сонирхолтой байсан. Миний төлөвлөгөө бол 3D компьютерийн загваруудыг хийж, тоглоомын үеэр хүмүүсийн харьцах дүр, объектуудыг зохион бүтээх явдал байв. Би коллежид байхдаа EA Sports-д видео тоглоомын чанарын баталгаа шалгагчаар хүртэл ажиллаж байсан. Тухайн үед манай их сургуульд компьютерийн урлагийн төвлөрөл байхгүй байсан тул би урлагийн мэргэжлээ нэмэгдүүлэхийн тулд компьютерийн шинжлэх ухааны чиглэлээр бага зэрэг суралцахаар шийдсэн. Би анхандаа компьютерийн шинжлэх ухааны хичээлд огт дургүй байсан. Бусад оюутнууд, тэр байтугай зарим профессоруудаас туршлагагүй хүмүүст (надад шиг) дайсагналцдаг байсан. Урлагийн гол зорилго бол ажиллаж байгаа видео тоглоомыг зохион бүтээх, програмчлах явдал байсан тул би насанд хүрээгүй хүүхдээ орхисон. Би python, maya хоёрыг ашиглан 3 хэмжээст шатрын тоглоомыг самбар дээгүүр алхсан хөдөлгөөнт хэсгүүд болон таны эсрэг тоглож чадах маш энгийн хиймэл оюун ухаантай бүтээсэн. Тэр үед би питоны талаар юу ч мэдэхгүй байсан бөгөөд би үүнийг дахиж хэзээ ч ашиглахгүй гэж бодож байсан.

Их сургуулиа төгсөөд анхны ажлынхаа нэг рүү хурдан ороорой. Би маркетингийн фирмд бага багаар ажиллаж байсан. төслийн менежер. Би уран бүтээлчид, маркетингийн мэргэжилтнүүд, үйлдвэрлэлийн мэргэжилтнүүд болон нэг шинжээчийн багтай хамтран ажиллаж байсан бөгөөд 15 орчим үйлчлүүлэгчийн аналитикийг бие даан удирдаж байсан. Математикаа давхар шалгах эсвэл энгийн тайлан гаргахын тулд тэр надаас үе үе тусламж гуйдаг. Тэрээр хэдэн долоо хоногийн турш эмнэлгийн чөлөө авах шаардлагатай болоход тэр намайг ахлагчаас, түүнийг байхгүй байхад би түүнийг хариуцаж чадах эсэхийг асуув. Түүнийг буцаж ирэхэд нь би түүний хэлтэст шилжүүлэхийг хүссэн. Өгөгдөлтэй ажиллах нь надад маш сонирхолтой байсан. Энэ бол миний карьер дахь гэнэтийн эргэлт байсан ч тэр цагаас хойш би эргэж хараагүй. Би илүү ихийг мэдэхийг хүсч байсан тул курст суралцаж, бусдаас суралцах боломжтой аналитик ажилд өргөдөл гаргасан. Дараа нь бүх зүйл эргэж, би өмнөхөөсөө тэс өөр аргаар дахин питонтой ажиллаж эхлэв.

Энэ бүгдийг хэлэх хэрэгтэй. Би анх санамсаргүй байдлаар мэдээллийн шинжлэх ухаанд орсон.

Та одоогоор Data & Analytics хариуцсан захирал байна Шинэ нүд дижитал, ашгийн бус байгууллагуудтай хамтран ажилладаг компани. Энэ компани юу хийдэг, тэнд хийж байгаа ажлаасаа хуваалцана уу?

Fresh Eyes бол ашгийн бус байгууллагуудад маркетинг, хөрөнгө босгох дэмжлэг үзүүлдэг зөвлөх компани юм. Бид үйлчлүүлэгчиддээ хандивлагчдыг ойлгох, ашгийн бус зорилгын дагуу дижитал кампанит ажил зохион байгуулах, ашгийн бус байгууллагуудад эдгээр зорилгод хүрэхийн тулд тэдний дижитал оролцоог хэрхэн нэмэгдүүлэх талаар ойлгоход нь туслах зорилгоор хамтран ажилладаг. Fresh Eyes илүү бат бөх дата санал болгохыг хүссэн учраас намайг ажилд авсан. Эхэндээ би тэдэнтэй зөвлөхөөр ажиллаж, дижитал олон талт туршилтыг зохион бүтээх, үр дүнг ойлгох, аналитик болон хяналтын самбарын үйлчилгээг автоматжуулахад тусалсан. Одоо би тэдэнтэй хамтран ашгийн бус байгууллагуудад зориулсан өргөлүүдийн багцыг бий болгохоор ажиллаж байна. Миний ажиллаж байгаа зарим төсөлд тодорхойлогчдын болон хандивлагчдын хөрвөх чадвар, хандивын хувь хэмжээг цаг хугацааны явцад урьдчилан таамаглах дүн шинжилгээ орно. Улс төрийн уур амьсгал, эдийн засгийн өөрчлөлт, мэдээний мөчлөг зэрэг гадаад хүчин зүйлсийн нөлөөлөл, түүнчлэн маркетингийн мессежийн стратеги, ашгийн бус нөлөөллийн тайлан, тэр ч байтугай байгууллагын доторх манлайллын үүргийн хөдөлгөөн гэх мэт дотоод хүчин зүйлсийн нөлөө, эдгээр нь бүгд хэрхэн нөлөөлж болохыг ойлгох. хувиргах хандлага. Эдгээр мэдээллийн ихэнх нь хандивлагчид болон оролцоог илүү сайн ойлгохын тулд бидний урьдчилан таамаглах аналитик, хяналтын самбар, ангиллын загварт мэдээлэл өгдөг.

Ашгийн бус байгууллагууд статистикийн дэвшилтэт аргуудыг ашиглаж байгаа бөгөөд энэ нь тэдний нөлөөллийг илүү сайн ойлгож, илүү зохион байгуулалттай мөнгө босгох боломжтой болсон үед эрхэм зорилгоо хэрэгжүүлэхэд нь тусалдаг гэдгийг ойлгож байна.

Таны хамгийн бахархалтай амжилтуудын нэг бол STEM-ийн олон талт байдлыг сурталчлах явдал юм. Та эдгээр онцлох үйл явдлуудаас хуваалцана уу?

STEM-ийн олон талт байдал, тэгш байдлын төлөө ажиллаж байгаа маш олон гайхалтай байгууллагууд байдаг: Black Girls Code, ByteBack here in DC, DataKind болон хамгийн сүүлд миний Zeta Phi Beta Inc. болон бусад хэд хэдэн байгууллагууд Google-тэй хамтран ажиллаж, дутуу төлөөлөлтэй хүмүүсийг сургаж байна. компьютер, техникийн сургалтын бүлгүүд. Би эдгээр байгууллагуудад сайн дурын ажил хийх, энэ салбарт шинээр орж ирж буй хүмүүст зөвлөгч байх, арга хэмжээнүүдэд үг хэлэх (ялангуяа технологийн арга хэмжээ, би заримдаа цорын ганц эмэгтэй эсвэл өнгөт арьст хүн байдаг) болон сургуулиудын семинарт (ялангуяа олонхийн цөөнх) багшлах зэргээр үүргээ гүйцэтгэдэг. сургууль, хөдөөгийн сургууль болон өөр сургуулиуд). Нэмж дурдахад би хэд хэдэн бизнес эрхлэгчидтэй дадлагын хөтөлбөрүүд болон элсэлтийн түвшний төгсөлтийн хөтөлбөрүүдийг төрөлжүүлэхээр ажиллаж байсан. Энэ олон ажлыг би зуршилгүй хийсэн. Би сайн дурын ажил нь өдөр тутмын амьдралын нэг хэсэг болсон гэр орон, нийгэмд өссөн. Би үүнийг коллеж, цаашлаад Zeta Phi Beta Inc-тэй үргэлжлүүлж байсан. Гэсэн хэдий ч коллежид орох хүртлээ компьютер, кодчиллын талаар суралцах боломж байгаагүй учраас би энэ чиглэл рүү тэмүүлсэн гэж бодож байна. Сөрөг байдал Би компьютерийн шинжлэх ухааны чиглэлээр бага насаа хөөцөлдөж байх шиг санагдсан. Би хэнд ч, тэр тусмаа сурч боловсрохыг хичээж, өөрийгөө сайжруулахыг хичээж буй хэн нэгэнд үүнийг мэдрээсэй гэж хүсэхгүй байна. Ажилд авах арга хэмжээн дээр хэсэг оюутнуудтай ярилцаж байтал нэг хар арьст охин, түүний ээж над дээр ирээд намайг тэдний анхны техникийн хар арьст эмэгтэй гэж хэлэх хүртлээ би ямар нөлөө үзүүлж байгаагаа ойлгоогүй гэж бодож байна. ямар ч хурал, элсүүлэх арга хэмжээнд хэзээ ч харж байгаагүй. Тэр үед л би үүнийг ердийн ажлынхаа нэг хэсэг болгох ёстойгоо мэдсэн.

Би энэ төрлийн хөтөлбөрүүдэд тогтмол оролцохыг хичээдэг. 16-р сарын XNUMX-нд би гайхалтай өгөгдөл судлаач, сайн найз Сватитай охидын хиймэл оюун ухаантай хамтран хакатон зохион байгуулах болно.

Та мөн хөдөө орон нутаг болон/эсвэл орлого багатай дүүрэгт технологийн боловсролыг өргөжүүлэхээр ажиллаж байсан. Энэ хэр чухал асуудал вэ?

Хөөх. Энэ ямар том асуудал болохыг ярихад хангалттай хугацаа алга! Коронавирус нь манай нийгэмд тогтолцооны тэгш бус байдал байдгийг тодорхой харуулсан. Харамсалтай нь хамгийн том нь боловсрол юм. Би DC-ийн захад өөр сургуульд ажилладаг сайн найзтай. Тэндхийн оюутнууд ихэвчлэн ахимаг насныхан байдаг, ахлах сургуульд орохын хажуугаар ажил хийхгүй байх шаардлагатай байдаг, зөөврийн компьютер, ширээний компьютер гэх мэт зайны сургалт явуулах хэрэгсэл гэртээ тэр бүр байдаггүй. Эдгээр сурагчдад сурган хүмүүжүүлэгч багш байсан бөгөөд ихэнх сурагчид гар утсаараа сургуульд орох боломжтой болгохын тулд гар утасны сонголттойгоор сургуультай хамтран ажилладаг байв. Гэсэн хэдий ч бага орлоготой эсвэл өөр сургуулийн орчинд энэ нь үргэлж тийм байдаггүй. Хөдөө орон нутгийн байдал ч мөн адил оюутан, багш нарын хувьд хүндхэн байна. Хөдөө орон нутагт өндөр хурдны интернет маш үнэтэй байдаг ба зарим тохиолдолд ашиглах боломжгүй байдаг. Оюутнууд Макдоналдсын зогсоол дээр интернетэд холбогдож суух нь хүлээн зөвшөөрөгдөхгүй боловч эдгээр газруудын зарим нь харамсалтай хэрэг юм. Би Пенсильванийн хөдөөгийн багш нарыг мэднэ, тэд өөрсдөө виртуал ангидаа холбогдохын тулд сайн интернет авч чадахгүй байна.

Коронавирусаас гадна хөдөө орон нутгийн болон бага орлоготой сургуулиудын санхүүжилт дутмаг, ялангуяа авъяас чадварыг татахад хэцүү байдаг хөдөө орон нутагт техникийн боловсролтой багш дутагдалтай, мэдээжийн хэрэг өнгөт арьстан, цагаач оюутнууд, тэр байтугай хөдөө орон нутгийн оюутнуудын эсрэг ерөнхий хандлага байдаг. илүү өргөнөөр хүлээн зөвшөөрөгдсөн "Америк" соёлоос өөр харагдах эсвэл сонсогдож болох оюутнууд. Эдгээр бүх хувилбарууд нь STEM боловсролд хамрагдах боломж хомс, тиймээс эдгээр хичээл, карьерт хэзээ ч өртдөггүй оюутнуудад нэмэгддэг.

AI-д хүйс, арьсны өнгөөр ​​ялгаварлах нь хэр том асуудал вэ?

Энэ бол бүх аж ахуйн нэгж, байгууллагуудын бодох ёстой зүйл юм. Харамсалтай нь үүнийг шийдвэрлэхэд хэцүү байдаг, учир нь хэрэв хиймэл оюун ухаан нь тодорхой бүлэгт хандах эсвэл эсрэг байр суурьтай байгаа бол энэ нь тухайн бүс нутагт тухайн компани эсвэл байгууллага аль хэдийн хэвийсэн хэв маягтай байсан гэсэн үг юм. AI нь ирээдүйн зан үйлийг урьдчилан таамаглахын тулд өнгөрсөн хэв маягт тулгуурладаг бөгөөд энэ зан үйлийг зүгээр л өсгөдөг. Гэсэн хэдий ч хүн төрөлхтөнд өөрийн гэсэн өрөөсгөл хандлагыг танихад хэцүү байдаг, бид бүгдэд нь байдаг бөгөөд ихэнхдээ бид ухамсаргүйгээр түүн дээр ажилладаг. Эдгээр өрөөсгөл ойлголтыг багасгах, техникийн болон бизнесийн аль алинд нь багуудыг хариуцлагатай байлгахад туслах системүүд байх ёстой.

Өнөөгийн хиймэл оюун ухааны хэрэглээ нь хүмүүсийн хэвшмэл хандлагыг нэмэгдүүлэхгүй байхыг бид хэрхэн баталгаажуулах вэ?

Байгууллагууд мэдээллийн шинжлэх ухаан болон хиймэл оюун ухаанд хэвшмэл ойлголтыг бууруулахад туслах практикийн стандартыг бий болгохын тулд зарим алхмуудыг хийж болно. Энэ нь техникийн бүлгүүд болон бизнесийн бүлгүүдийн хамтын ажиллагааны үйл явц байх ёстойг би хангалттай илэрхийлж чадахгүй байна. Техникийн багуудад үргэлж харагддаггүй нөхцөл байдлын ач холбогдол нь хамгийн чухал юм.

Энэ нь гажуудлын боломжит эх үүсвэрийг таних, тодорхойлохоос эхэлдэг. Энэ нь мэдээлэл цуглуулах үйл явц, загвар бүтээх онцлогийг сонгох эсвэл бизнесийн үйл ажиллагааны өгөгдлөөс бүрэн гадуур тохиолдож болно. Жишээлбэл, нэг компанийн удирдагч надаас тэдний гол үзэгчид үнэхээр хөгшин, хөдөө орон нутаг эсвэл хотын захын хороололд ихэвчлэн амьдардаг чинээлэг эрчүүд байдаг уу гэж асуусан. Би өгөгдлийг хараад, тэдний мэдээллийн шугам нь энэ бүлгийн хэт төлөөлөлтэй байгааг ойлгосон. Гэхдээ тэдний үйлчлүүлэгчдийн дийлэнх нь ижил хэвлэл мэдээллийн эх сурвалж, консерватив ярианы радиогоос ирсэн болохыг би бас анзаарсан. Би маркетингийн багийн гишүүнээс компани нь эдгээр платформ дээр хямд эсвэл үнэ төлбөргүй маркетинг авч байсан бөгөөд тэдний үйлчлүүлэгчдийн ихэнх нь үүнийг тусгаж байсныг би мэдсэн. Хязгаарлалт нь өгөгдөлд биш, харин харилцаа холбооны стратегийн төрөлжилт дутмаг байсан юм. Гэсэн хэдий ч үр дүнд нь мэдээллийн багийн бүтээсэн насан туршийн үнэ цэнийн үнэлгээний загвар нь хотын захын болон хөдөө тосгоны оршин суугч, өндөр настай, чинээлэг эрчүүдийг хамгийн сайн гүйцэтгэлтэй үйлчлүүлэгчээр тодруулж, маркетингийн багийн ашигладаг харилцааны стратегийг нэмэгдүүлсэн юм. Үүнийг ямар ч техникийн баг мэдэх ёсгүй, гэхдээ тэд зөв асуулт асуух үүрэгтэй.

Энэ нь намайг хоёр дахь алхам руу хөтөлж байгаа бөгөөд үүнийг олж мэдсэний дараа хайх, дараа нь хэвийх асуудлыг шийдвэрлэх удирдамжийг тогтоох явдал юм. Нэгэнт тааламжгүй байдлын эх үүсвэрийг олж тогтоосны дараа байгууллага эдгээр асуудлуудыг хайж олохын тулд эдгээр эх сурвалжийн хяналтын жагсаалтыг гаргаж, өгөгдөл эсвэл хэв маягийн талаар олж мэдсэн хүмүүст тэдгээрийг шийдвэрлэх арга замыг бий болгох ёстой. Үүнийг вакуум орчинд хийх боломжгүй. Програмууд нь өрөөсгөл ойлголтыг нэмэгдүүлэхгүй байх нь бүх багуудын үүрэг юм. Дээрх жишээн дээр дурдсанчлан мэдээллийн баг нь харилцааны стратегийн талаар ямар ч хариуцлага хүлээхгүй. Тэд олсон үр дүнг тодорхойлоход тусалж, улмаар тэдгээрийг шийдвэрлэхийн тулд байгууллагын бусад багуудтай хамтран ажиллах боломжтой. Энэ тохиолдолд харилцаа холбооны баг хүн ам зүйн өөр өөр бүлгүүдийг тусгаарласан харилцааны бусад стратегийг туршиж үзэхийн тулд мэдээллийн шинжлэх ухааны багтай хамтран ажилласан.

Өгөгдлийн загварт хазайлт гарч ирэх үед энэ нь заримдаа өгөгдлийн баг онцлог сонголтыг хэрхэн тодорхойлох, өгөгдлийн санд ямар өгөгдөл оруулах эсвэл хассан, тэр ч байтугай урьдчилан таамаглаж буй хэмжүүр зэрэг байж болно. Эдгээр тохиолдолд өгөгдлийн багийн хувьд загварын нарийвчлал нь загварын шударга байдалтай үргэлж тэнцүү байдаггүй гэдгийг ойлгох нь чухал юм. Өгөгдлийн загварт тодорхой шинж чанаруудыг оруулах нь загварын таамаглах нарийвчлалыг нэмэгдүүлдэг нь үнэн байж болох ч нэмэлт 0.5% нарийвчлал нь нийгэм эсвэл бизнесийн зардалд хүргэж болзошгүй юм. Шударга гэж юу болохыг тодорхойлох нь амар ажил биш бөгөөд олон талт багуудын оролцоог шаарддаг. "Сөрөг баримттай шударга ёс" гэж нэрлэгддэг нэг арга зүй нь тухайн хүн хүн ам зүйн өөр бүлэгт харьяалагддаг бодит ертөнц болон эсрэг баримттай ертөнцөд ижил шийдвэр гаргасан тохиолдолд тухайн хүний ​​хувьд шударга шийдвэр гэж үздэг. Нэмж дурдахад Microsoft болон Google AI нь хиймэл оюун ухаан дахь шударга байдлыг харгалзан үзэх стандартуудыг нийтэлсэн. Хиймэл оюун ухаан дахь ёс зүйн талаарх ЕХ-ны удирдамжийг би хувьдаа иш татдаг бөгөөд энэ нь манай салбарт нэлээд өргөн хүрээтэй гэж үзэж байна. Шударга байдлын стандарт тогтоогдсоны дараа өгөгдлийн баг нь өгөгдлийг урьдчилан боловсруулах, дараа нь системийн шийдвэрийг өөрчлөх эсвэл сургалтын үйл явцад шударга байдлын тодорхойлолтыг тусгах эсэхийг шийдэх боломжтой. Өгөгдлийн нэг талыг барьсан асуудал бол байнгын үнэлгээ, өргөн хүрээний хүмүүсийн дуу хоолойг шаарддаг нарийн төвөгтэй асуудал юм. Энэ бол зүгээр л шийдэх техникийн асуудал биш.

Төрөөс гаргасан хиймэл оюун ухаан, мэдээллийн ёс зүйн бодлогын талаар та ямар бодолтой байна вэ?

AI болон өгөгдлийн ёс зүйн асуудалд процедурын стандартыг бий болгосноор зөв чиглэлд чиглэсэн хөдөлгөөнүүд байсан гэж би бодож байна. Трампын AI-ийн ёс зүйн тухай тушаал нь засгийн газарт байрлуулсан загваруудын бүртгэлийг бий болгож, бодлогын удирдамжийг бий болгох цаг хугацааны хуваарийг тогтоож, агентлагуудыг технологид төвлөрсөн баг, хувь хүмүүсийг ажилд авахыг уриалж, судалгаа, боловсруулалттай холбоогүй газруудад хиймэл оюун ухааны хэрэглээг төрийн хэмжээнд ил тод болгохыг дэмжсэн. эсвэл үндэсний аюулгүй байдал, энэ нь миний бодлоор асар чухал юм. Ийм алс хэтийн төлөвлөгөө нь технологид дасан зохицоход удаашралтай байсан засгийн газрын сэтгэл хөдөлгөм бүтээн байгуулалт юм. Гэсэн хэдий ч эдгээр бодлого нь ёс зүйн соёлыг бий болгох, агентлагууд даяар заавал дагаж мөрдөх эсвэл нэгдсэн төлөвлөгөөг бий болгох, тэр ч байтугай эдгээр нөхцөл байдалд ёс зүй, шударга ёс гэж яг юу гэсэн үг болохыг тодорхойлоход бага ч гэсэн хийсэн. Шинэ засаг захиргаа орж ирэхийн хэрээр эдгээр төлөвлөгөөг бүх агентлагуудад илүү зохион байгуулалттай, нэгдмэл төлөвлөгөө, мөн манай засгийн газрын хийж буй ажлын ихэнх нь өдөр тутмын амьдралд нөлөөлдөг хүний ​​нөлөөллийг сайтар тооцсон үнэлгээний журмаар батжуулахыг би тэдэнд сэтгэгдэл төрүүлэх болно. дотоод болон гадаад дахь хүмүүсийн амьдрал.

Fresh Eyes Digital-тай хийсэн ажлынхаа талаар хуваалцахыг хүссэн өөр зүйл байна уу?

Өгөгдлийн шинжлэх ухааныг ашгийн бус байгууллагууд манай дэлхийг олон талаар сайжруулахаар ажиллаж буй хүмүүсийн нөлөөллийг нэмэгдүүлэхийн тулд ашиглаж болно. Эдгээр байгууллагуудын хувьд мэдээлэл цуглуулах нь тэдний асуудал биш юм. Тэдэнд ажиллах олон өгөгдөл бий. Нөөцөд шахагдаж, дотоод аналитик баг бэлэн байдаггүй эдгээр байгууллагуудын хувьд энэ өгөгдлийг тодорхой бөгөөд хэрэгжүүлэх боломжтой хэлбэрээр ашиглах нь хэцүү байдаг. Fresh Eyes Digital дахь мэдээллийн хэлтэст бидний хийдэг ажил нь тэдгээр байгууллагуудад мэдээллээ зөв ойлгож, илүү сайн мэдээлэлтэй, стратегийн шийдвэр гаргахад тусалдаг. Эдгээр байгууллагуудтай хамтран ажиллах боломж олдсондоо баяртай байна, учир нь тэд манай дэлхийд эерэгээр нөлөөлөхийн тулд тэднийг илүү үр дүнтэй, үр дүнтэй болгоход тусалдаг.

Нарийвчилсан хариулт өгсөнд баярлалаа, цаашдын бизнесээ дагахыг тэсэн ядан хүлээж байна. Илүү ихийг мэдэхийг хүсч буй уншигчид зочлоорой Эшли Брайант-Бейкер вэбсайт ба/эсвэл  Шинэ нүд дижитал,