Omer Har, Co-Fondator și CTO, Explorium – Seria de Interviu

Omer Har este un veteran în domeniul științei datelor și al ingineriei software, cu aproape un deceniu de experiență în construirea de modele AI care impulsionează afaceri mari înainte.

Omer Har este Co-Fondator și CTO al Explorium, o companie care oferă o platformă de știință a datelor de tip nou, alimentată de descoperirea datelor augmentate și ingineria caracteristicilor. Prin conectarea automată la mii de surse de date externe și prin utilizarea învățării automate pentru a distila semnalele cele mai impactante, platforma Explorium împuternicește oamenii de știință și liderii de afaceri să ia decizii prin eliminarea barierelor pentru a obține datele potrivite și prin îmbunătățirea puterii predictive.

Când ai descoperit pentru prima dată că vrei să fii implicat în știința datelor?

Interesul meu pentru știința datelor datează de peste un deceniu, ceea ce este aproximativ perioada în care am practicat și am condus echipe de știință a datelor. Am început ca inginer software, dar am fost întotdeauna atras de provocările complexe de date și algoritmi din perioada inițială. Am avut norocul de a învăța meseria la Microsoft (MSFT ) Research, care a fost unul dintre puținele locuri unde puteai lucra cu adevărat la provocări complexe de învățare automată la scară largă.

Ai co-fondat Explorium în 2017, poți discuta despre inspirația din spatele lansării acestei companii?

Explorium se bazează pe o nevoie simplă și foarte puternică – există atât de multe date în jurul nostru care ar putea potențial ajuta la construirea unor modele mai bune, dar nu există niciun mod de a ști în avans care surse de date vor fi impactante și cum. Ideea originală a venit de la Maor Shlomo, Co-Fondator și CEO al Explorium, care se confrunta cu o varietate fără precedent de date în serviciul militar și găsea modalități de a le valorifica în procesul de luare a deciziilor și modelare. Când cei trei am venit împreună, a fost imediat clar pentru noi că această experiență reflectă nevoile cu care ne confruntam în lumea afacerilor, în special în domenii de știință a datelor în plină expansiune, cum ar fi tehnologia publicitară și marketingul, unde atât eu, cât și Or Tamir (Co-Fondator și COO al Explorium) conduceam creșterea prin date.

Înainte de Explorium, găsirea surselor de date relevante care să aibă realmente un impact – pentru a îmbunătăți acuratețea modelului dvs. de învățare automată – a fost un proces laborios, consumator de timp și scump, cu șanse scăzute de succes. Motivul este că, în esență, ghiciți și folosiți oamenii dvs. cei mai scumpi – oamenii de știință – pentru a experimenta. Mai mult, achiziționarea datelor în sine este un proces de afaceri complex și echipele de știință a datelor de obicei nu au capacitatea de a se implica comercial cu mai mulți furnizori de date.

Ca lider în știința datelor, care era evaluat prin impactul de afaceri generat de modele, nu am avut luxul de a trimite echipa mea într-o căutare în zadar. Ca urmare, adesea preferați să vă concentrați eforturile pe lucruri care pot avea un impact mult mai mic decât o sursă de date relevantă nouă, pur și simplu pentru că sunt mult mai în interiorul sferei dvs. de control.

Explorium a strâns recent cu succes 31 de milioane de dolari într-o rundă de finanțare Series B. Ai fost surprins de viteza cu care a crescut compania ta?

A fost cu adevărat o călătorie cu o rachetă până acum, și nu poți lua niciodată asta ca sigur. Nu pot spune că am fost surprins de cât de răspândită este nevoia de date mai bune, dar este întotdeauna o experiență incredibilă să vezi impactul pe care îl generați pentru clienți și afacerile lor. Cea mai mare provocare analitică pe care o vor întâmpina organizațiile în următorul deceniu este găsirea datelor potrivite pentru a alimenta modelele și procesele automate. Datele potrivite pot corona noi lideri de piață, așa că creșterea noastră reflectă realmente numărul în creștere rapidă de clienți care realizează acest lucru și fac din date o prioritate. De fapt, numărul “Vânătorilor de date” – oameni care caută date ca parte a jobului lor zilnic – crește exponențial în experiența noastră.

Poți explica ce este platforma de date Explorium și care este procesul de descoperire automată a datelor?

Explorium oferă o platformă de știință a datelor de la capăt la coadă, alimentată de descoperirea datelor augmentate și ingineria caracteristicilor. Ne concentrăm pe “partea de date” a științei datelor – ceea ce înseamnă conectarea automată la mii de surse de date externe și utilizarea proceselor de învățare automată pentru a distila semnalele și caracteristicile cele mai impactante. Acesta este un proces complex și în mai multe etape, care începe prin conectarea la o multitudine de surse contextuale relevante în ceea ce numim catalogul de date Explorium. Apoi, automatizăm procesul care explorează această varietate de date interconectate, testând sute de mii de idei pentru caracteristici și semnale semnificative pentru a crea setul de caracteristici optim, a construi modele deasupra lui și a le furniza în producție în moduri flexibile.

Prin automatizarea căutării datelor de care aveți nevoie, nu doar a datelor pe care le aveți intern, platforma Explorium face pentru știința datelor ceea ce motoarele de căutare au făcut pentru web – căutăm, clasificăm și aducem cele mai relevante date pentru întrebarea predictivă în cauză.

Acest lucru împuternicește oamenii de știință și liderii de afaceri să ia decizii prin eliminarea barierelor pentru a obține datele potrivite și prin îmbunătățirea puterii predictive.

Ce tipuri de surse de date externe accesează Explorium?

Deținem acces la mii de surse din aproape orice categorie de date pe care o puteți imagina, inclusiv date despre companii, geospațiale, comportamentale, în funcție de timp, date de pe site-uri și multe altele. Avem mai multe echipe de specialiști care se specializează în achiziționarea de date prin surse deschise, publice și premium, precum și prin parteneriate. Accesul nostru la talente unice din unitățile de top ale intelligence și tehnologie din Israel aduce o experiență și cunoștințe substanțiale în valorificarea varietății de date pentru luarea deciziilor.

Cum folosește Explorium învățarea automată pentru a înțelege ce tipuri de date sunt relevante pentru clienți?

Acesta este parte a “sosului nostru secret”, așa că nu pot intra în detalii, dar la un nivel general, folosim învățarea automată pentru a înțelege sensul din spatele diferitelor părți ale seturilor de date și folosim algoritmi care se îmbunătățesc constant pentru a identifica care surse din catalogul nostru evolutiv sunt potențial relevante. Prin conectarea efectiv a acestor surse la datele dvs., suntem capabili să efectuăm procese complexe de descoperire a datelor și inginerie a caracteristicilor, special concepute pentru a fi eficiente pentru date externe și de înaltă dimensiune, pentru a identifica caracteristicile cele mai impactante din sursele cele mai relevante. Făcând toate acestea în contextul modelelor de învățare automată face impactul măsurabil statistic și ne permite să învățăm și să ne îmbunătățim constant capacitățile de potrivire, generare și descoperire.

Una dintre soluțiile oferite este mitigarea riscului de fraudă la aplicarea online pentru împrumuturi, utilizând descoperirea datelor augmentate. Poți intra în detalii despre cum funcționează această soluție?

Împrumuturile sunt despre previziunea și mitigarea riscului – fie că vine din capacitatea împrumutatului de a rambursa împrumutul (de exemplu, performanță financiară) sau din intenția de a face acest lucru (de exemplu, fraudă). Aplicarea pentru împrumuturi este în mod inerent un compromis între dorința împrumutătorului de a colecta mai multe informații și capacitatea sa de a concura cu alți furnizori, deoarece chestionarele mai lungi și mai complexe au rate de finalizare mai scăzute, sunt înclinate din punct de vedere definițional și așa mai departe.

Prin Explorium, atât băncile tradiționale, cât și challengerii online sunt capabili să automatizeze procesul de aplicare cu surse externe și obiective care adaugă imediat context și descoperă relații semnificative. Fără a dezvălui prea mult pentru a ajuta fraudele, puteți imagina că, în contextul fraudei, acest lucru ar putea însemna diferite comportamente și proprietăți care se evidențiază față de solicitanții reali, dacă sunteți capabili să colectați o imagine 360 a lor. De la prezență online, înregistrări oficiale, modele comportamentale pe rețelele sociale și urme fizice, toate acestea pot fi ipotetizate și testate ca caracteristici și indicatori potențiali, dacă puteți accesa datele relevante și know-how-ul vertical. Simplu spus, datele mai bune asigură modele predictive mai bune, ceea ce se traduce într-un risc redus și venituri mai mari pentru împrumutători.

Într-o perspectivă mai largă, de când a lovit pandemia COVID-19 la nivel global, am văzut o creștere a noilor tipuri de fraudă, precum și nevoia împrumutătorilor de a reveni la bază, deoarece pandemia a rupt toate modelele. Nimeni nu a luat în considerare un astfel de eveniment “Black Swan” și parte a răspunsului nostru pentru a ajuta aceste companii a fost generarea de semnale personalizate care ajută la evaluarea riscului de afaceri în aceste vremuri incerte și dinamice.

Puteți citi mai multe despre aceasta într-o postare excelentă scrisă de Maor Shlomo, Co-Fondator și CEO al Explorium.

Mulțumim pentru interviul excelent, cititorilor care doresc să afle mai multe despre Explorium.