Shay Sabhikhi, CEO of CognitiveScale – Wywiad z serii

Akshay (Shay) Sabhikhi jest dyrektorem generalnym CognitiveScale, przedsiębiorstwa zajmującego się oprogramowaniem AI, które dostarcza rozwiązania, aby pomóc klientom osiągnąć sukces dzięki inteligentnym, przejrzystym i godnym zaufania systemom cyfrowym opartym na AI/ML.

Shay jest odpowiedzialny za ogólny wzrost i strategiczny kierunek rozwoju spółki, ma ponad 18 lat doświadczenia w zakresie przywództwa przedsiębiorczego, rozwoju produktów i zarządzania w firmach w fazie wzrostu, wspieranych przez venture capital oraz w wysokorozwiniętych działach oprogramowania w firmach z listy Fortune 50.

Jak ważne jest AI, które można wyjaśnić?

AI, które można wyjaśnić, jest kluczowe – brak możliwości wyjaśnienia decyzji jest gwarantowanym sposobem na podważenie zaufania. Aż 80% projektów AI i ML jest wstrzymywanych z powodu braku zaufania, przejrzystości i wyjaśnialności modeli i danych. Posiadanie możliwości zrozumienia i, co więcej, zaufania wynikom i danych wyjściowych algorytmów ML gwarantuje, że organizacje mogą dokładnie opisać modele, zrozumieć ich wpływ i chronić przed potencjalnymi i nieprzewidzianymi uprzedzeniami. AI, które można wyjaśnić, gwarantuje dokładność, uczciwość i przejrzystość podejmowania decyzji opartych na AI i jest niezbędne do budowania zaufania i ufności przy wdrażaniu modeli. Po prostu, AI, które można wyjaśnić, pomaga organizacjom cyfrowo świadomym przyjmować odpowiedzialne podejście do AI.

Czy mógłbyś opowiedzieć o tym, jak CognitiveScale pierwotnie zapoczątkował koncepcję “Godnego zaufania AI”?

Stworzyliśmy CognitiveScale z jednym celem: dać firmom pewność i zaufanie do systemów cyfrowych, których potrzebują do rozwoju. Zrozumieliśmy, że wraz ze wzrostem cyfrowych systemów zaangażowania, budowanie zaufania w procesach decyzyjnych we wszystkich Twoich interesariuszach – Klientach, Pracownikach, Audytorach – będzie konieczne. Zdefiniowaliśmy kotwice godnego zaufania AI – Wyjaśnialność, Personalizację, Uczciwość, Wytrzymałość i Zgodność – zasady, na których opierają się automatyczne systemy decyzyjne i stają się godne zaufania i odpowiedzialne. Nauczyliśmy się, stosując te zasady w branżach silnie uregulowanych, takich jak Opieka zdrowotna i Usługi finansowe, aby osiągnąć wyniki eksponencjalne dla naszych klientów w postaci zwiększenia zaangażowania pacjentów, obniżenia kosztów opieki i poprawy obsługi klienta w celu zwiększenia lojalności. Byliśmy również członkiem założycielem Instytutu Odpowiedzialnego AI (RAI), organizacji non-profit i niezależnej, która zajmuje się definiowaniem branżowych polityk i standardów dla przyjęcia Odpowiedzialnego AI w przedsiębiorstwach. CognitiveScale został również uhonorowany przez Światowe Forum Ekonomiczne w 2019 roku jako Pionier technologii, który kształtuje przyjęcie odpowiedzialnego AI w branżach uregulowanych, takich jak Opieka zdrowotna i Usługi finansowe.

Jak CognitiveScale działa, aby zapewnić AI, które można wyjaśnić, i poprawić przejrzystość AI?

Poprzez zapewnienie firmom narzędzi do szybkiego tworzenia, wdrażania i zarządzania systemami AI opartymi na zasadach godnego zaufania, gwarantujemy przejrzystość procesów i operacji. Systemy AI godne zaufania gwarantują, że dane i modele używane są reprezentatywne dla świata rzeczywistego i że modele są wolne od wewnętrznych uprzedzeń, które mogą wpłynąć na podejmowanie decyzji i rozumowanie, prowadząc do błędów decyzyjnych i niezamierzonych konsekwencji. Za pomocą platformy Cortex dostarczamy platformę końca z końcem dla projektowania, wdrażania i zarządzania inteligentnymi systemami, które są zarówno wyjaśnialne, jak i odpowiedzialne, budując zaufanie i przejrzystość.

Czy mógłbyś wyjaśnić, jak platforma Cortex CognitiveScale może wykorzystywać praktycznie każde dane i każdy model Black Box (BBOX.BO ), aby zapewnić warstwowe sterowanie AI, automatyczne tworzenie i gotowe aplikacje?

Cortex Fabric to nasza platforma developerska low-code do automatyzacji tworzenia aplikacji AI godnych zaufania, takich jak AI Middleware. Wdrożona na dowolnej chmurze – AWS, Azure, Google (GOOGL ), IBM Cloud lub On-prem – działa poprzez uproszczenie integracji danych, modeli, reguł i even analytics zbudowanych na systemach przedsiębiorstw. Z ponad 127 konektorami, Fabric łączy dane z pierwszych i trzecich stron, zarówno partii, jak i strumieni, i szwuje je w semantyczne tkaniny danych skupione na jednostkach, takich jak klienci, produkty, pracownicy itp. Wyciąga unikalne i spersonalizowane wnioski za pomocą modeli machine learning, aby zidentyfikować inteligentne spostrzeżenia, które są następnie dostarczane do systemów zaangażowania. Jako warstwa middleware AI, jest ściśle zintegrowana z naszą warstwą zarządzania AI, dostarczaną za pomocą Cortex Certifai, aby umożliwić ciągłe, końcowe zarządzanie aplikacjami AI w celu wykrycia i usunięcia ryzyka AI, takiego jak uczciwość, wyjaśnialność, wytrzymałość i wydajność. Platforma Cortex oferuje również branżowe szablony zwane Cortex Application Blueprints, które przyspieszają czas tworzenia i wdrażania aplikacji AI godnych zaufania. W zeszłym miesiącu wprowadziliśmy Fabric Wersję 6, rozszerzając funkcjonalność, aby umożliwić citizen developerom projektowanie i śledzenie aplikacji AI zorientowanych na cele, zgodnych z kluczowymi wskaźnikami wydajności biznesu, aby jeszcze szybciej uzyskać wartość.

Czy mógłbyś wyjaśnić rozwiązanie Cortex Certifai i jak działa, aby stworzyć pierwszy w historii złożony wskaźnik zaufania, AI Trust Index?

Cortex Certifai to nasza platforma inteligencji modelu do projektowania i wdrażania transparentnych, uczciwych i efektywnych systemów AI, jednocześnie redukując ryzyko biznesowe związane z ukrytymi uprzedzeniami w modelach AI, gwarantując, że są one wyjaśnialne i odporne na zmiany w danych i jakości danych. Interfejs Cortex Certifai umożliwia kluczowym interesariuszom (naukowcom, działom audytu i zgodności, właścicielom linii biznesowych) zrozumieć, ocenić i usunąć potencjalne ryzyko biznesowe AI. Dostarczamy złożony wskaźnik zwany AI Trust Index w czterech wymiarach ryzyka AI (Uprzedzenie, Wyjaśnialność, Wytrzymałość, Wydajność), który może być konfigurowany przez organizację na podstawie branżowych standardów i polityk. Współpracujemy z Instytutem Odpowiedzialnego AI (RAI) jako niezależnym organem, aby pomóc organizacjom interpretować i oceniać ich ryzyko biznesowe w odniesieniu do standardów zgodności regulacyjnej. Cortex Certifai działa z dowolnym modelem Black Box, w tym modelami machine learning, modelami statystycznymi, regułami biznesowymi i innymi modelami predykcyjnymi.

Jak aplikacje AI mogą pomóc w poprawie wyników pacjentów dzięki personalizowanej i spersonalizowanej opiece zdrowotnej?

AI w opiece zdrowotnej ma głęboki wpływ na wyniki pacjentów, usługi i koszty operacyjne. Wstępnie zbudowane aplikacje AI w opiece zdrowotnej mogą przyspieszyć zaangażowanie pacjentów w obszarach takich jak optymalizacja opieki (koszt opieki, poprawa oceny) i doświadczenie usługi (czatbot, inteligentne routowanie połączeń, samoobsługowe lub wspomagane usługi) dostarczając predykcyjne, proaktywne i spersonalizowane interakcje w celu poprawy wyników.

Moc personalizacji CognitiveScale pochodzi z naszej technologii Profile-of-One — bogatej i unikalnej bazy wiedzy zbudowanej dla każdej jednostki (Klienci, produkty, agenci). Profile-of-One napędzają hiperpersonalizowane interwencje w celu zmiany trajektorii lub przebiegu działań na lepsze. Innymi słowy, łącząc deklarowane atrybuty, obserwowane zachowania i wnioski, nasz Profile-of-One dostarcza spersonalizowane i kontekstowe interakcje, czy to pomaganie klientom w znalezieniu bardziej odpowiedniego planu opieki zdrowotnej, umówieniu wizyty w dogodnym terminie lub odkryciu dostawcy, który jest bliżej domu. Te inteligentne interwencje są następnie dostarczane do istniejących systemów zaangażowania, w tym aplikacji mobilnych, portali internetowych, platform zarządzania opieką.

Jakie są sposoby, w jakie aplikacje AI poprawiają zaangażowanie klienta, obniżając koszty operacyjne dzięki predykcyjnej, proaktywnej i spersonalizowanej opiece?

W ramach platformy CognitiveScale Cortex nasza technologia Profile-of-One pomaga napędzać proaktywne i spersonalizowane interwencje. Te proaktywne interwencje pomagają poprawić zaangażowanie, dostarczając klientom informacje w odpowiednim czasie, np. wglądy w opiekę dostarczane na smartfonie, alertujące o wymaganych lekach, lub terminowe rekomendacje produktów w bankowości lub ubezpieczeniach. Te spersonalizowane interwencje nie tylko poprawiają zaangażowanie i lojalność, ale także redukują koszty, np. hospitalizacje spowodowane zaniedbaną opieką. W marketingu AI napędzana generacja leadów dostarcza wgląd w konkretny target market lub atrybuty lead, które mogą być wykorzystane do określenia bardziej precyzyjnych wydatków na słowa kluczowe i działania marketingowe. AI napędzany asystent sprzedaży może zwiększyć produktywność sprzedawców i przekształcić rekomendacje, proaktywne alerty i inteligencję rynkową.

Czy jest coś jeszcze, co chciałbyś podzielić się na temat CognitiveScale?

Od wczesnych dni istnienia spółki, rozwinęliśmy etos i kulturę, aby rozwiązywać trudne problemy, które dostarczają ogromną wartość naszym klientom. Udowodniliśmy to w branżach silnie uregulowanych (Opieka zdrowotna i Usługi finansowe) i nasze AI jest wykorzystywane do obsługi 90 milionów+ członków opieki zdrowotnej w Stanach Zjednoczonych w całych wiodących organizacjach opieki zdrowotnej. Nasza technologia jest wspierana przez ponad 170 patentów złożonych, z których około 100 jest zatwierdzonych, co czyni nas jednym z wiodących portfeli patentów AI wśród wszystkich firm prywatnych i publicznych. Zostaliśmy uhonorowani przez Światowe Forum Ekonomiczne w 2019 roku jako Pionier technologii, który kształtuje przyjęcie odpowiedzialnego AI, i nadal współpracujemy z nimi, aby dalej promować jego przyjęcie na całym świecie.

Dziękujemy za wspaniały wywiad, czytelnicy, którzy chcą dowiedzieć się więcej, powinni odwiedzić CognitiveScale.