Gautam Singh, Șef Global de Unitate de Afaceri pentru Analitică, Date și Inteligență Artificială, WNS Analytics – Seria de Interviuri

Gautam Singh este șeful Unității de Afaceri WNS Analytics și co-fondatorul și CEO al The Smart Cube, o companie WNS. A petrecut 20 de ani stabilind și dezvoltând The Smart Cube (un lider în cercetare și analitică) înainte de a fi achiziționat de WNS. Înainte de aceasta, a lucrat timp de 10 ani în consultanță de management și capital de risc în Europa și SUA. Gautam a ocupat diverse funcții, inclusiv poziții la Coven Partners (Londra), A.T. Kearney (Londra), Mitsubishi Motors (India) și Cummins Engines (SUA). Deține un MBA de la Universitatea din Michigan, Ann Arbor, SUA și o diplomă de licență în inginerie mecanică de la IIT Bombay, India.

WNS Analytics ajută companiile să transforme datele lor în valoare strategică prin “inteligentă decizională” – combinând o infrastructură robustă de date, tehnologii AI/GenAI/agentic-AI și expertiză specifică domeniului. Ei oferă servicii în diverse industrii, inclusiv asigurări, bancare și servicii financiare, retail, CPG, producție, sănătate, energie și logistică. Capabilitățile lor acoperă ingineria datelor și guvernanța, analitica descriptivă și predictivă, instrumente AI/ML și vizualizare – toate proiectate pentru a permite decizii mai rapide și mai sigure și inovație continuă.

Ați început cariera în consultanță de management de top, apoi ați fondat The Smart Cube și ați condus-o timp de peste două decenii înainte de a fi achiziționată de WNS. Ce v-a motivat să faceți tranziția de la consultanță la antreprenoriat și, ulterior, la conducerea unei afaceri globale de analitică și inteligență artificială?

Am petrecut zece ani în consultanță de management și am văzut o lacună clară pe piață: companiile stăteau pe munți de date, dar nu extrăgeau valoarea lor completă. În urmă cu 20 de ani, analitica era încă la nivel basic – lucram cu foi de calcul Excel.

Decizia de a părăsi viața corporatistă a fost dictată de convingerea mea. Am văzut oportunitatea de a ajuta organizațiile să valorifice cu adevărat datele lor, așa că am fondat The Smart Cube cu această viziune.

După 20 de ani de construire a The Smart Cube, alăturarea WNS nu a fost o ieșire, ci o evoluție. Am păstrat mentalitatea antreprenorială, dar acum cu resurse și acoperire mult mai mari. Acest lucru ne permite să abordăm probleme la o scară pe care nu aș fi putut-o realiza într-o afacere mai mică. Cel mai important, am recunoscut puterea integrării și îmbunătățirii continue a expertizei de domeniu și a transformării proceselor – ceea ce este esențial pentru ADN-ul WNS și ceea ce m-a motivat să fiu achiziționat și să conduc această unitate de afaceri la WNS.

În cei peste 20 de ani de muncă în analitică, cum ați văzut evoluția rolului datelor și inteligenței artificiale în serviciile financiare – de la adoptarea timpurie la integrarea la scară largă și la nivel de întreprindere de astăzi?

La sfârșitul anilor ’90, analitica însemna examinarea datelor istorice și realizarea de previziuni statistice. Transformarea a fost remarcabilă.

Începutul anilor 2000 a adus digitizarea și modele predictive mai avansate. Până în 2010, analitica de tranzacționare în timp real a devenit standard. Cu aproape un deceniu în urmă, învățarea automată a început să determine o schimbare reală, iar recent, Inteligența Artificială Generativă (Gen AI) a devenit centrală.

Astăzi, instituțiile financiare tratează datele ca pe un activ strategic. Întrebarea a trecut de la “putem folosi inteligența artificială?” la “cum putem integra inteligența artificială în fiecare decizie?”

Impactul este tangibil: procesul de înscriere a clienților, care dura zile, se finalizează acum în câteva ore cu verificarea bazată pe inteligență artificială. Evaluările riscului de credit evaluează sute de puncte de date în timp real, dincolo de scorurile tradiționale. Calculele de risc care necesitau rulări nocturne de batch sunt acum instantanee. Detectarea fraudei nu mai reacționează după faptă – blochează activitățile suspecte în timp real.

Cum folosesc întreprinderile avansate lake-urile de date și cadrele de guvernanță pentru a îmbunătăți luarea deciziilor în timp real, conformitatea regulamentară și transparența în operațiunile financiare?

Construirea depozitelor de date monolitice și sperarea la insight-uri nu mai funcționează. Instituțiile au nevoie de a proiecta ecosisteme de date inteligente.

Serviciile financiare se confruntă cu o provocare unică: sunt orientate către client, manipulează date extrem de sensibile și totuși trebuie să ofere personalizare și răspuns în timp real. Acest lucru necesită lacuri de date modulare construite pe cadre flexibile.

În cadrul acestei arhitecturi, organizațiile creează lacuri de date specializate pentru analitica de prețuri, evaluarea riscului și raportarea regulamentară. Fiecare lac funcționează independent, dar alimentează ecosistemul mai larg, oferind valoare imediată și păstrând granițele de securitate.

Tendința Zero ETL este deosebit de relevantă aici, deoarece elimină procesele complexe de extragere, transformare și încărcare a datelor, permițând interogarea directă a sistemelor. Acest lucru permite inteligenței artificiale să acceseze și să analizeze datele în timp real, fără a le muta, reducând latența și menținând guvernanța.

Agenții inteligenți artificiali evoluează și dincolo de detectarea anomaliilor. Ei nu numai că semnalează tranzacții suspecte, dar și recomandă acțiuni și execută răspunsuri în cadrul parametrilor de guvernanță. În conformitate, inteligența artificială monitorizează continuu tranzacțiile, generează rapoarte și identifică probleme înainte ca regulatorii să o facă.

Datele sintetice sunt adesea prezentate ca o modalitate sigură de a antrena modele de inteligență artificială fără a expune informații sensibile. Puteți oferi exemple de moduri în care datele sintetice sunt aplicate eficient în detectarea fraudei, analitica riscului și validarea modelului?

La WNS Analytics, folosim generarea avansată de date sintetice pentru a crea seturi de date de înaltă fidelitate și conformitate cu privirea la confidențialitate, care accelerează antrenarea modelului de inteligență artificială, în special în domenii cu date insuficiente. Seturile noastre de date sintetice imită scenarii din lumea reală, reflectând aceleași modele statistice, comportamente și corelații ca și datele financiare reale – fluxuri de tranzacții, tendințe de fraudă, comportamente ale clienților – fără a expune nicio informație sensibilă sau date cu caracter personal.

Această capacitate transformă serviciile financiare în diverse domenii, cum ar fi analitica riscului, detectarea fraudei, evaluarea creditului, testarea de stres și modelarea conformității. Seturile noastre de date sintetice permit organizațiilor să accelereze dezvoltarea soluțiilor de inteligență artificială, asigurând în același timp confidențialitatea datelor și încrederea regulamentară.

O aplicație inovatoare implică utilizarea datelor mascate PII pentru a crea modele de lookalike. Acest lucru permite companiilor să promoveze oferte țintite către consumatori, permițând marketingul personalizat, menținând în același timp confidențialitatea completă.

Automatizarea inteligentă și agenții de inteligență artificială sunt din ce în ce mai mult încorporate în fluxurile de lucru ale afacerilor. Care sunt cele mai transformatorii cazuri de utilizare pe care le-ați văzut în serviciile financiare și cum îmbunătățesc acestea reziliența operațională și performanța?

Automatizarea inteligentă, bazată pe agenți de inteligență artificială, accelerează fluxurile de lucru ale întreprinderilor, permițând organizațiilor să simplifice operațiunile și să ia decizii mai rapide și mai informate. Acești agenți combină automatizarea cu raționamentul avansat pentru a oferi reziliență, scalabilitate și îmbunătățiri ale performanței.

La WNS Analytics, aplicăm cadrul GAIN (cadru nostru propriu pentru implementarea inteligenței artificiale agențice) pentru a evalua nivelurile adecvate de autonomie pentru inteligența artificială agențică. Ofertăm, de asemenea, componente reutilizabile, bazate pe microservicii, pentru agenți hiperspecializați prin Hub-ul nostru de utilități AI premiat.

În asigurări, am transformat multiple fluxuri de lucru prin inteligență artificială agențică. În subrogarea cererilor de despăgubire auto, soluția noastră de detectare a recuperării terților, bazată pe inteligență artificială generativă și condusă de agenți autonomi, a atins o acuratețe de 85%, a dublat volumul de recuperare și a îmbunătățit recuperările anuale cu aproximativ 49% – deblocând milioane de oportunități care au fost anterior neglijate.

În subscrerea polițelor de asigurare, asistentul nostru de cercetare bazat pe inteligență artificială agențică utilizează mai mulți agenți specializați pentru a descompune întrebări complexe, a extrage date din multiple surse și a genera insight-uri cu o acuratețe de 99%, reducând timpul de răspuns cu 85%.

Pentru o bancă de top, soluția noastră de inteligență artificială generativă a redus timpul de screening al mass-media adverse cu 60% și a diminuat falsurile pozitive cu 12-15%.

De asemenea, avem o soluție de gestionare a cunoștințelor bazată pe inteligență artificială generativă – proiectată ca o platformă orizontală – pentru a redefini modul în care întreprinderile accesează, raționează și contextualizează cantități uriașe de date nestructurate. Prin furnizarea de insight-uri precise, conforme și consistente în timp real, îmbunătățește luarea deciziilor, crește eficiența și consolidează reziliența operațională în diverse industrii.

Aceste soluții întăresc judecata umană, creând sisteme mai rapide și mai precise.

Pentru întreprinderile care își propun să extindă inițiativele de inteligență artificială, care sunt cele mai mari bariere – tehnice, culturale sau strategice – și cum pot liderii să le depășească?

Cea mai mare barieră pentru extinderea inițiativelor de inteligență artificială nu este tehnologia – ci pregătirea organizațională.

În primul rând, există silozuri de date în sistemele legacy. Înlocuirea completă nu este întotdeauna practică; în schimb, accentul ar trebui să fie pe construirea de poduri inteligente. La WNS, am creat “echipe de pod” care asociază administratori de sisteme legacy cu ingineri de cloud, accelerând implementarea și păstrând regulile de afaceri critice.

În al doilea rând, există o lacună de competențe. Întreprinderile au nevoie de amestecul potrivit de experți în domeniu, ingineri de date, oameni de știință și traducători care pot conecta insight-urile tehnice la valoarea afacerii.

În al treilea rând, ritmul schimbărilor tehnologice. Laboratorul nostru de inteligență artificială WNS permite organizațiilor să experimenteze tehnologii emergente și să construiască prototipuri înainte de a se angaja în implementări la scară largă.

Pe plan cultural, succesul depinde de gestionarea eficientă a schimbărilor. Proiectăm cadre care ajută angajații să vadă inteligența artificială ca o completare, nu ca o înlocuire. Stabilirea unui consiliu de inteligență artificială este, de asemenea, o mișcare inteligentă, oferind guvernanță, aliniere transversală și un drum structurat pentru trecerea de la proiecte pilot la implementări la scară largă.

Cu o atenție tot mai mare asupra eticii, părtinirii și transparenței inteligenței artificiale, cum pot instituțiile financiare găsi un echilibru între inovație și guvernanță responsabilă a inteligenței artificiale?

Inovația și responsabilitatea nu sunt alegeri opuse – responsabilitatea trebuie să fie încorporată în inovație de la început.

Instituțiile financiare au nevoie de cadre robuste de guvernanță a inteligenței artificiale. La WNS, implementăm cadre care asigură că inteligența artificială este dezvoltată în mod responsabil, etic și securizat. Abordarea noastră încorporează verificări pentru părtinire, corectitudine, KPI personalizate și monitorizarea derapării modelului. Acest lucru construiește încredere, nu doar conformitate regulamentară.

Transparența este deosebit de critică în serviciile financiare. Dacă inteligența artificială refuză un împrumut, solicitanții merită explicații clare și inteligibile.

În cele din urmă, inteligența artificială responsabilă este un avantaj competitiv. Băncile care demonstrează corectitudine, transparență și securitate în sistemele lor de inteligență artificială câștigă încrederea clienților. Cele care tratează guvernanța ca pe o grijă ulterioară riscă penalități regulamentare și daune de imagine care sunt mult mai greu de reparat.

În următorii 3-5 ani, care sunt cele mai importante capacități emergente de inteligență artificială sau strategii de date care vor avea cel mai mare impact asupra modului în care funcționează organizațiile financiare?

Trei evoluții vor remodela serviciile financiare în următorii trei până la cinci ani.

În primul rând, inteligența artificială agențică va trece de la experimental la esențial. Agenții autonomi de inteligență artificială vor executa fluxuri de lucru complexe și vor orchestra întregi departamente alături de echipe umane.

În al doilea rând, sistemele de învățare continuă vor deveni standard. Inteligența artificială se va adapta la fiecare interacțiune, permițând servicii financiare personalizate care evoluează odată cu nevoile în schimbare ale fiecărui client.

În al treilea rând, vom asista la o puternică convergență tehnologică: calculul cuantic pentru calcule avansate de risc, blockchain pentru jurnale de decizii transparente de inteligență artificială și calculul de margine pentru decizii locale instantanee. Împreună, aceste tehnologii vor debloca forme complet noi de servicii financiare pe care abia începem să le imaginăm.

Având în vedere parcursul dvs. prin antreprenoriat, achiziție și acum un rol de conducere globală, care sunt principiile directoare care v-au ajutat să luați decizii și să conduceți echipe prin schimbări?

Trei principii mă ghidează.

În primul rând, perseverența în detrimentul perfecțiunii. Când am început The Smart Cube, nu aveam toate răspunsurile. Am făcut greșeli, ne-am adaptat și am continuat să mergem înainte. Persistența cu adaptabilitate a fost esențială.

În al doilea rând, construirea de valoare pe termen lung, nu ieșiri rapide. Un profesor de la școala de afaceri mi-a sfătuit, după ce am fondat The Smart Cube, “Nu vă concentrați pe ieșire. Concentrați-vă pe construirea unei afaceri de succes care va dura.” Această mentalitate pe termen lung a modelat fiecare decizie pe care am luat-o.

În al treilea rând, bucurați-vă de ceea ce faceți. Am crezut întotdeauna că, dacă nu mă distrez, voi trece la altceva. După 30 de ani, încă mă trezesc dimineața entuziasmat, și acest entuziasm inspiră echipele prin schimbări.

Conducerea prin achiziție a consolidat o altă adevăr: schimbarea reușește atunci când aduce oamenii de partea ta. Integrarea tehnologică este ușoară; integrarea culturală – construirea unei viziuni comune – este unde contează cu adevărat conducerea.

Pentru profesioniștii care doresc să modeleze viitorul inteligenței artificiale în finanțe, care sunt abilitățile, mentalitățile sau experiențele pe care le considerați cel mai valoroase?

Viitorul aparține celor care pot conecta lumi. Abilitățile tehnice pure sau expertiza în domeniu singură nu vor fi suficiente.

În primul rând, dezvoltați gândirea sistemică. Începeți cu nevoia de pe piață – un caz de utilizare clar – și lucrați înapoi. Inteligența artificială în finanțe necesită înțelegerea modului în care totul se conectează: cum o schimbare în modelele de risc afectează experiența clienților sau cum automatizarea deschide noi oportunități.

În al doilea rând, cultivați practicitatea disciplinată în detrimentul idealismului. Fiți entuziaști despre tehnologii noi, dar riguroși în evaluarea lor. Nu fiecare problemă necesită inteligență artificială – uneori, analize simple sau chiar foi de calcul pot face treaba.

În al treilea rând, construiți abilități de traducere. Acest lucru este vital. Fiți capabili să explicați concepte complexe de inteligență artificială pentru membrii consiliului de administrație și să traduceți cerințele de afaceri pentru oamenii de știință. Liderii puternici de inteligență artificială aliniază tehnologia cu strategia de afaceri.

În cele din urmă, îmbrățișați învățarea continuă. Uneltele care erau de ultimă generație în urmă cu cinci ani sunt deja învechite. Rămânerea curioasă, umilă și dedicată învățării va deschide uși către oportunități pe care nu le putem încă imagina la intersecția inteligenței artificiale și finanțelor.

Mulțumim pentru acest interviu minunat, cititorilor care doresc să afle mai multe, le recomandăm să viziteze WNS Analytics.