Гил Коэн, главный директор по продуктам в Cognyte – Интервью

Гил Коэн – опытный руководитель программного обеспечения с доказанной репутацией руководства крупными глобальными организациями, более двух десятилетий опыта и экспертизы в области корпоративного программного обеспечения, больших данных, телекоммуникаций и искусственного интеллекта.

Гил возглавляет организацию по разработке продуктов Cognyte, глобальные центры исследований и разработок, а также стратегию выхода на рынок для всего портфеля.

До присоединения к бизнесу Cognyte в 2021 году Гил был генеральным менеджером NICE, платформы записи голоса, и генеральным директором Telefonica Israel.

Cognyte – израильский глобальный поставщик программного обеспечения для расследований и безопасности, предназначенного для предоставления “Действенной разведки для более безопасного мира”. Основанная в 2021 году в качестве спин-оффа от Verint Systems (VRNT ) , компания обслуживает сотни государственных и корпоративных клиентов по всему миру, обеспечивая безопасность, разведку и правоохранительные органы для объединения, анализа и визуализации больших, фрагментированных наборов данных для своевременного обнаружения угроз, расследования и реагирования.

Что изначально мотивировало карьерный путь, сосредоточенный на разведке, аналитике и национальной безопасности? Были ли ранние переживания или формативные события, которые помогли сформировать это направление?

Это было довольно естественным образом. Cognyte миссия – помочь сделать мир более безопасным – идеально соответствует тому, что я ценю, как лично, так и профессионально. Я провел годы, работая в корпоративном программном обеспечении, больших данных, телекоммуникациях и ИИ, и у меня также есть военный опыт, поэтому переход на роль, которая позволяла мне внести свой вклад直接 в эту миссию, просто имел смысл.

За годы я возглавлял глобальные организации и команды исследований и разработок для предоставления передовых корпоративных решений и стратегий выхода на рынок, что дало мне опыт, чтобы помочь Cognyte оставаться впереди с технологиями, которые действительно расширяют возможности наших клиентов. Это невероятно полезно видеть, как правоохранительные органы, национальная безопасность и национальные и военные разведывательные агентства используют наши аналитические решения для выявления угроз на ранней стадии и сохранения безопасности людей. То, что действительно мотивирует меня, – это знание того, что мы строим инструменты, которые помогают этим агентствам оставаться на шаг впереди преступной и террористической деятельности и быстро адаптироваться к новым вызовам. Видеть нашу технологию в действии – это то, чем я действительно горжусь.

За годы, как изменилась технологическая картина расследований, и как миссия Cognyte адаптировалась к меняющимся потребностям правоохранительных органов и разведывательных агентств?

Технологическая картина расследований претерпела значительные изменения, в основном обусловленные быстрорастущим объемом и разнообразием данных, появлением все более сложных противников и постоянной эволюцией технологий. Основной проблемой, формирующей эту среду, является врожденный дисбаланс между плохими акторами и теми, кто работает над их остановкой. Плохие акторы (будь то преступники или террористы) действуют с гибкостью и настойчивостью, способными использовать одну уязвимость с разрушительным воздействием. Правоохранительные органы и организации безопасности, с другой стороны, должны выявлять, понимать и реагировать на широкий спектр эволюционирующих угроз, часто в режиме реального времени и с абсолютной точностью. Этот дисбаланс оказывает огромное давление на следственные команды, чтобы действовать быстрее, умнее и более точно, чем когда-либо прежде. Аналитики часто сталкиваются с растущими объемами данных, фрагментированными инструментами и давлением оперативных требований, что делает сложным переводить свои следственные идеи в эффективные взаимодействия с передовыми решениями.

Запуск интеллектуального пилота вводит возможность генеративного ИИ, специально разработанного для следственных рабочих процессов. Что делает эту возможность фундаментально другой от существующих инструментов ИИ, используемых в секторе безопасности?

Интеллектуальный пилот Cognyte фундаментально отличается от других инструментов ИИ, поскольку он предназначен для реальных расследований, а не для общих задач. В отличие от типичных решений GenAI, он встроен直接 в следственную рабочую среду и процесс, понимает терминологию, используемую аналитиками, и предоставляет прозрачные, объяснимые результаты. Он разработан для анализа чувствительных и засекреченных источников данных, с которыми работают государственные агентства, работает безопасно в любой среде развертывания и предназначен для ускорения – а не замены – человеческой экспертизы. Это позволяет следователям и аналитикам полностью использовать преимущества сотрудничества человека и машины с решением, которое уникально разработано для высоких требований безопасности и разведывательных агентств.

Многие следователи сталкиваются с разрывом между своими реальными инстинктами и техническими требованиями устаревших платформ. Как этот новый пилот решает эту проблему и мостит разрыв между человеческим рассуждением и машинным выводом?

Следователи и аналитики обучены проводить расследования и разведывательный анализ, а не проектировать сложные запросы или переводить свое мышление в жесткий синтаксис системы. Интеллектуальный пилот Cognyte разработан с учетом этой реальности, позволяя пользователям работать на своем языке. Он принимает входные данные в естественном языке и преобразует их в структурированную, объяснимую логику, исключая необходимость технических запросов или глубокого опыта работы с системой. Сопоставляя себя с тем, как следователи действительно думают и работают, пилот удаляет трение, ускоряет генерацию идей и освобождает аналитиков от необходимости сосредотачиваться на том, что они делают лучше всего: следуют за следами, изучают доказательства и анализируют угрозы.

Расследовательские среды часто включают подавляющие объемы данных и высоко фрагментированные экосистемы инструментов. Каким образом пилот улучшает синтез данных, ускоряет анализ и повышает общую скорость реагирования на угрозы?

Интеллектуальный пилот Cognyte преобразует следственный рабочий процесс, устраняя ручные узкие места, вызванные инструментами и подавляющими объемами данных. Вместо того, чтобы требовать от следователей перевода сложных вопросов в системно-специфические запросы, пилот позволяет им использовать интуитивный естественный язык для изучения разнообразных, многоисточниковых данных. Он автоматически синтезирует структурированные и неструктурированные данные, выявляет соответствующие связи и представляет результаты с четкой, пошаговой логикой. Например, следователь может просто попросить пилот “показать все связи между подозреваемым А и подозреваемым Б за последние 6 месяцев”.

Пилот будет выполнять тяжелую работу по нескольким источникам данных и форматам, таким как записи с камер видеонаблюдения, финансовые отчеты и рукописные отчеты. Он быстро сортирует, фильтрует и категоризирует огромные наборы данных, чтобы выявить идеи и визуализировать прямые и косвенные связи между подозреваемыми, удаляя необходимость для следователя просматривать сырые данные. Объединяя поиск, корреляцию и генерацию идей в едином ассистенте, управляемом ИИ, пилот ускоряет принятие решений, повышает точность и значительно снижает время, необходимое для реагирования на угрозы.

Безопасность, объяснимость и прозрачность имеют решающее значение для операций, направленных на миссию. Какие меры предосторожности и архитектурные принципы были приоритизированы, чтобы обеспечить соответствие ИИ-пилота жестким требованиям разведывательных организаций?

С более чем 30-летним опытом поддержки операций, направленных на миссию, безопасность, объяснимость и прозрачность были фундаментальными для конструкции интеллектуального пилота Cognyte. Безопасность встроена на уровне архитектуры: пилот поддерживает как облачные, так и локальные развертывания, чтобы удовлетворить строгие требования вокруг чувствительности данных, конфиденциальности и суверенитета. Он наследует родную модель разрешений пользователя от системы-хозяина, гарантируя, что он не может раскрыть данные, к которым пользователь обычно не имеет доступ через стандартные рабочие процессы.

Для объяснимости и прозрачности пилот предоставляет четкий обзор своего окончательного рассуждения, вплоть до точной логики, условий и шагов, которые он предпринял для получения результатов. Пользователи могут просматривать, проверять и даже оспаривать интерпретацию системы, используя свое суждение. Все рассуждения полностью аудиторские, что позволяет отслеживать и нести ответственность в высокорисковых средах.

Платформа предлагает визуальные логические потоки и прозрачное рассуждение в ответ на запросы в естественном языке. Как эти функции влияют на то, как следователи принимают решения под давлением, особенно в высокорисковых или срочных случаях?

Интеллектуальный пилот Cognyte улучшает следственную деятельность, сочетая входные данные в естественном языке с пошаговыми визуальными логическими потоками на основе доказательной области экспертизы. Результаты визуализируются в рабочей среде интеллектуального анализа для контекста и дальнейшего изучения. Эти визуализации раскрывают, как точки данных связаны и как генерируются идеи, что делает рассуждение системы полностью прозрачным. В высокопрессовых средах это позволяет следователям быстро проверить актуальность и перейти от вопроса к уверенности без слепого доверия черным коробкам. Результатом является более быстрое, умное принятие решений, основанное на объяснимом ИИ, полностью соответствующем реальным следственным рабочим процессам.

Какие модели машинного обучения составляют основу возможностей пилота, и как они были обучены, чтобы отразить язык и логику, специфичные для рабочих процессов разведки, а не общих разговорных ИИ?

Модели, лежащие в основе нашего пилота, являются одними из самых передовых и современных моделей LLM в отрасли. Мы дообучаем LLM для каждого домена клиента и жаргона с помощью наших проприетарных моделей данных, представляющих структуру данных системы – включая сущности, отношения и параметры. Это позволяет нам обучать пилот на представительном или “цифровом двойнике” домена клиента, а не на фактических данных, которые чувствительны и недоступны в качестве обучающего набора. Мы также включаем лучшие практики пользовательских потоков, полученные из десятилетий внутренних, отраслевых методологий, наших команд поддержки клиентов и с помощью нашего сообщества чемпионов клиентов. Используя этот метод, мы создали масштабируемый подход к преобразованию готовых LLM в доменные модели, дообученные для потребностей безопасности.

Объяснимость и структурированное рассуждение подчеркиваются в выходных данных системы. Какие методы или архитектуры машинного обучения были использованы для обеспечения прозрачных, отслеживаемых решений, особенно когда аналитики должны проверить результаты под пристальным вниманием? 

Пилот обучен на модели данных и дообучен для лучших практик расследования и разведки, отражая подход к обучению, который выходит за рамки общих разговорных ИИ. Это специализированное обучение основано на более чем трех десятилетиях опыта в области анализа расследований. Эта глубокая интеграция реального оперативного знания гарантирует, что пилот внутренне понимает и обрабатывает специфическую терминологию, логику и нюансы, критические для рабочих процессов разведки. Он принимает вопрос пользователя в естественном языке и понимает, как перевести его в решение Cognyte как вызов API, запрашивающий запрошенные данные. Запрос доступен аналитику на всех этапах, поэтому rõ, какой запрос был отправлен. Данные затем возвращаются из баз данных решения, удаляя любую возможность “галлюцинаций”, с структурированной, объяснимой логикой. Не требуется отдельная отслеживаемость для самих данных, чтобы проверить, что сводка и идеи имеют смысл.

Этот продукт появляется в то время, когда ИИ переходит от пилотных проектов к полномасштабному оперативному развертыванию. Как это отражает более широкие тенденции в том, как национальные организации безопасности подходят к принятию ИИ в 2025 году?

Запуск происходит, когда принятие генеративного ИИ ускоряется по всему предприятию и правительству, с ожидаемыми более чем 2 триллионами долларов инвестиций в секторе ИИ в течение следующих трех лет. 2025 год отмечает четкую инфлексию, поскольку организации переходят от экспериментов к реальному развертыванию. Агентства видят потенциальную ценность использования ко-пилотов, управляемых LLM, и в недавнем опросе Cognyte 47% агентств назвали возможность анализа и исследования данных, управляемую ИИ, основной технологической возможностью, которая может ускорить их расследования. Для правоохранительных органов и агентств национальной безопасности этот переход устанавливает новый стандарт для скорости, масштаба и точности в принятии решений. С жизнями и национальными интересами на кону, спрос на доверенный, оперативный ИИ больше не является выбором – это миссионно-kritический императив, и тот, который интеллектуальный пилот Cognyte был построен для выполнения.

Оглядываясь вперед на пять лет, как ожидается, что роль генеративного ИИ будет эволюционировать внутри военной разведки, правоохранительных органов и национальной безопасности? Какое влияние это окажет на стратегию расследования, организационную структуру и глобальный ответ на угрозы?

В ближайшие годы генеративный ИИ будет играть решающую роль в помощи в закрытии оперативного разрыва между нападением и защитой. Плохие акторы будут продолжать инновации быстро, часто не ограничиваясь правилами или рисками. Общественные организации безопасности, с другой стороны, должны поддерживать последовательное, адаптивное покрытие по все более широкому спектру векторов угроз. В этой среде ИИ не будет просто умножать силу; он станет оперативной необходимостью, чтобы идти в ногу с противниками, которые быстры, непредсказуемы и все более автоматизированы.

Благодарим за отличное интервью, читатели, которые хотят узнать больше, могут посетить Cognyte.