Гіл Коен, Головний директор з продукції в Cognyte – Серія інтерв’ю

Гіл Коен – досвідчений керівник програмного забезпечення з доведеною репутацією керівництва великими глобальними організаціями, понад два десятиліття досвіду та експертизи в галузі корпоративного програмного забезпечення, великих даних, телекомунікацій та штучного інтелекту.

Гіл очолює організацію продукції Cognyte, глобальні центри досліджень та розробок компанії, а також стратегію виходу на ринок для повного портфеля.

До того, як приєднатися до бізнесу Cognyte в 2021 році, Гіл був генеральним менеджером NICE, платформи запису голосу, та генеральним директором Telefonica Israel.

Cognyte – ізраїльський глобальний постачальник програмного забезпечення для розслідування та безпеки, призначеного для надання “Дії для безпечнішого світу”. Заснована в 2021 році як відокремлення від Verint Systems (VRNT ) , компанія обслуговує сотні урядових та корпоративних клієнтів у понад 100 країнах, забезпечуючи безпеку, розвідку та правоохоронні органи для злиття, аналізу та візуалізації великих, фрагментованих наборів даних для своєчасного виявлення загроз, розслідування та реагування.

Що спочатку мотивувало кар’єрний шлях, зосереджений на розвідці, аналітиці та національній безпеці? Чи були ранні досвіди чи формуючі події, які допомогли сформувати цей напрям?

Це був досить природний вибір. Місія Cognyte – допомогти зробити світ безпечнішим – ідеально збігається з тим, про що я турбуюсь, і особисто, і професійно. Я провів роки, працюючи в галузі корпоративного програмного забезпечення, великих даних, телекомунікацій та штучного інтелекту, і також маю військовий досвід, тому вступ до ролі, яка дозволяє мені безпосередньо внести свій внесок у цю місію, просто мав сенс.

За роки я очолював глобальні організації та команди досліджень та розробок для надання інноваційних корпоративних рішень та стратегій виходу на ринок, що дало мені досвід, щоб допомогти Cognyte залишитися на чолі технологій, які真正ньо підтримують наших клієнтів. Це надзвичайно винагороджуюче бачити, як правоохоронні органи, національна безпека та національні та військові розвідувальні агентства використовують наші аналітичні рішення для виявлення загроз на ранній стадії та захисту людей. Що真正ньо мотивує мене, це те, що ми будемо створювати інструменти, які допоможуть цим агентствам залишатися на крок попереду злочинної та терористичної діяльності та швидко адаптуватися до нових викликів. Дивитися наші технології в дії – це щось, чим я真正ньо пишаюсь.

За роки, як змінився ландшафт розслідувальної технології, і як місія Cognyte адаптувалася до змінних потреб правоохоронних органів та розвідувальних агентств?

Ландшафт розслідувальної технології зазнав значних змін, головним чином через швидке зростання обсягу та різноманітності даних, появу все більш складних противників та постійну еволюцію технологій. Основним викликом, який формує цю середовище, є вбудована диспропорція між злом та тими, хто працює над зупиненням їх. Злі актори (чи злочинці, чи терористи) діють з гнучкістю та наполегливістю, можуть використати одну слабкість з руйнівним впливом. Правоохоронні органи та організації безпеки, навпаки, повинні визначити, зрозуміти та реагувати на широкий спектр еволюційних загроз, часто в режимі реального часу та з абсолютною точністю. Ця асиметрія створює величезний тиск на розслідувальні команди, щоб діяти швидше, розумніше та точніше, ніж будь-коли раніше. Аналітики часто борються з зростаючими обсягами даних, фрагментованими інструментами та тиском операційних вимог, що робить складно перетворити свої розслідувальні знання у ефективну взаємодію з розширеними рішеннями.

У відповідь Cognyte постійно адаптувалася, щоб виконувати нашу місію щодо допомоги клієнтам у відкритті знань та ліквідації невідомого через дієвій розвідці. Відома своєю здатністю надавати проривні технології, Cognyte використовує штучний інтелект по всьому нашому платформу, у масштабі, щоб зливати, аналізувати та візуалізувати складні дані – забезпечуючи швидші, точніші рішення та дії. Розслідувальний співробітник був створений з урахуванням цієї асиметрії, розроблений для рівня поля шляхом надання захисникам можливості працювати з швидкістю загрози. Розслідувальний співробітник – це генеративний штучний інтелект-помічник, який спрощує розслідувальні робочі процеси через взаємодію з природною мовою та пояснюваними результатами, спеціально розробленим для потреб правоохоронних органів, національної безпеки та розвідувальних агентств. Тепер навіть з складними системами аналітики можуть швидко отримати вигоду без потреби технічних знань для роботи з системою чи визначення складних запитів.

Запуск розслідувального співробітника вводить генеративну штучну інтелект-капабельність, спеціально розроблену для розслідувальних робочих процесів. Що робить цю здатність фундаментально іншою від існуючих інструментів штучного інтелекту, які зараз використовуються в сфері безпеки?

Розслідувальний співробітник Cognyte фундаментально інший від інших інструментів штучного інтелекту, оскільки він спеціально розроблений для реальних розслідувань, а не для загальних завдань. На відміну від типових рішень генеративного штучного інтелекту, він безпосередньо інтегрований у розслідувальне робоче місце та процес, розуміє термінологію, яку використовують аналітики, та надає прозорі, пояснювані результати. Він розроблений для аналізу чутливих та класифікованих джерел даних, з якими мають справу урядові агентства, працює безпечно в будь-якому середовищі розгортання, та розроблений для прискорення – а не заміни – людського експертного знання. Це дозволяє розслідувачам та аналітикам повністю використовувати переваги співробітництва людини та машини з рішенням, яке унікально розроблено для високих вимог безпеки та розвідувальних агентств.

Багато розслідувачів стикаються з розривом між своїми реальними інстинктами та технічними вимогами старих платформ. Як цей новий співробітник адресує цей виклик та звужує розрив між людським розумуванням та машинним виходом?

Розслідувачі та аналітики треновані для проведення розслідувань та розвідувальної аналітики, а не для інженерії складних запитів чи перекладу свого мислення на жорстку систему синтаксису. Розслідувальний співробітник Cognyte розроблений з урахуванням цієї реальності, дозволяючи користувачам працювати своїми словами. Він приймає природну мову на вході та перетворює її у структуровану, пояснювану логіку, ліквідуючи потребу у технічних запитах чи глибокому системному досвіді. Схожість з тим, як розслідувачі真正ньо думають та працюють, співробітник ліквідує тертя, прискорить генерацію знань та звільнить аналітиків від того, щоб зосередитися на тому, що вони роблять найкраще: слідувати за слідами, досліджувати докази та аналізувати загрози.

Розслідувальні середовища часто включають приголомшливі обсяги даних та високо фрагментовані інструментальні екосистеми. Якими способами співробітник покращує синтез даних, прискорює аналіз та покращує загальний темп вирішення загроз?

Розслідувальний співробітник Cognyte трансформує розслідувальний робочий процес, ліквідуючи ручні瓶ків, спричинені фрагментованими інструментами та приголомшливими обсягами даних. Замість того, щоб вимагати від розслідувачів перекладати складні питання у системно-специфічні запити, співробітник дозволяє їм використовувати інтуїтивну природну мову для дослідження різноманітних, багатокомпонентних даних. Він автоматично синтезує структуровані та неструктуровані дані, поверхнево піднімає відповідні зв’язки та представляє результати з чіткою, крок за кроком логікою. Наприклад, розслідувач може просто запитати співробітника “покажіть мені всі зв’язки між підозрюваним А та підозрюваним Б за останні 6 місяців”.

Співробітник зробить важку роботу по декільком джерелам даних та форматам, таким як відеозаписи з камер спостереження, фінансові записи та рукописні звіти. Він швидко впорядкує, відфільтрує та категоризує великі набори даних, щоб розкрити знання та візуалізувати прямий та непрямий зв’язок підозрюваних, ліквідуючи потребу у тому, щоб розслідувач мав сортувати сирі дані. Об’єднавши пошук, кореляцію та генерацію знань у рамках одного генеративного штучного інтелекту-помічника, співробітник прискорює прийняття рішень, підвищує точність та суттєво зменшує час, необхідний для реагування на загрози.

Безпека, пояснюваність та прозорість мають критичне значення для операцій, спрямованих на місію. Які заходи безпеки та архітектурні принципи мали пріоритет для забезпечення того, що штучний інтелект співробітника відповідає суворим вимогам розвідувальних організацій?

З понад 30-річним досвідом підтримки операцій, спрямованих на місію, безпека, пояснюваність та прозорість були фундаментальними для розробки розслідувального співробітника Cognyte. Безпека закладена на рівні архітектури: співробітник підтримує як хмарні, так і локальні розгортання, щоб задовольнити суворі вимоги щодо чутливості даних, конфіденційності та суверенітету. Він успадковує рідну модель користувача-пермісії системи, забезпечуючи, що він не може розкрити дані, до яких користувач звичайно не мав би доступу через стандартні робочі процеси.

Для пояснюваністі та прозорості співробітник надає чіткий вигляд свого кінцевого розуміння, аж до точної логіки, умов та кроків, які він здійснив для генерації результатів. Користувачі можуть переглянути, підтвердити та навіть оскаржити системне тлумачення, використовуючи свій власний суд. Усі розуміння повністю аудитовані, забезпечуючи слідчу здатність та відповідальність у високих ставках середовищах.

Платформа пропонує візуальні логічні потоки та прозорі висновки у відповідь на запити природної мови. Як ці функції впливають на те, як розслідувачі приймають рішення під тиском, особливо у високих ставках чи часо-чутливих випадках?

Розслідувальний співробітник Cognyte підвищує розслідувальне прийняття рішень, поєднуючи природну мову на вході з крок за кроком візуальними логічними потоками на основі доведеної галузі експертизи. Результати візуалізуються в робочому просторі розвідувального аналізу для контексту та подальшого дослідження. Ці візуалізації розкривають, як дані пов’язані між собою та як знання генеруються, роблячи системне розуміння повністю прозорим. У високотискових середовищах це дозволяє розслідувачам швидко підтвердити актуальність та перейти від питання до впевненості без сліпої залежності від чорних скриньок. Результатом є швидше, розумніше прийняття рішень, засноване на пояснюваному штучному інтелекті, повністю узгоджене з реальними розслідувальними робочими процесами.

Які типи моделей машинного навчання формують основу генеративних можливостей співробітника, і як вони були навчені, щоб відображати мову та логіку, специфічні для розвідувальних робочих процесів, а не загальної розмовної штучної інтелекту?

Моделі, що лежать в основі нашого співробітника, є одними з останніх та найбільш просунутих моделей LLM. Ми дофінуємо LLM для кожного клієнта за допомогою наших власних даних моделей, які представляють структуру даних системи – включаючи сутності, відносини та параметри. Це дозволяє нам навчати співробітника на представницькій або “цифровій копії” області клієнта, а не на фактичних даних, які є чутливими та недоступними як навчальний набір. Ми також включаємо最佳-практичні користувальницькі потоки, отримані з десятиліть внутрішньої галузі-специфічної методології, наших команд успіху клієнтів та за допомогою нашої спільноти чемпіонів клієнтів. Використовуючи цей метод, ми створили масштабований підхід до перетворення готових LLM на доменні моделі, дофінує для потреб безпеки.

Пояснюваність та структуровані висновки підкреслюються у висновках системи. Які техніки машинного навчання чи моделі архітектури були використані для забезпечення прозорих, слідчих рішень, особливо тоді, коли аналітикам потрібно підтвердити результати під тиском? 

Співробітник навчений на даних моделі та дофінує для розвідувальних та розслідувальних najleших практик, відображаючи підхід до навчання, який виходить за рамки загальної розмовної штучної інтелекту. Це спеціалізоване навчання побудоване на більш ніж трьох десятиліттях галузі експертизи в галузі розслідувальної аналітики. Це глибоке інтегрування реального оперативного знання забезпечує, що співробітник внутрішньо розуміє та обробляє специфічну термінологію, логіку та нюанси, критичні для розвідувальних робочих процесів. Він приймає природну мову питання користувача та розуміє, як перекласти його в рамках рішення Cognyte як API-запит, запитує запитується дані. Запит доступний аналітику на всіх етапах, тому прозоро, який запит був відправлений. Дані повертаються з баз даних рішень, ліквідуючи будь-яку можливість галюцинацій, з структурованою, пояснюваною логікою. Не потрібно окремої слідчої здатності для самих даних, щоб підтвердити, що резюме та знання мають сенс.

Цей продукт з’являється в той час, коли штучний інтелект переходить від пілотних проєктів до повномасштабового оперативного розгортання. Як це відображає ширші тенденції щодо того, як національні безпекові організації підходять до прийняття штучної інтелекту в 2025 році?

 Запуск відбувається в той час, коли прийняття генеративної штучної інтелекту прискорюється по всьому підприємству та урядові, з очікуваними понад 2 трильйонами доларів інвестицій у сфері штучної інтелекту за наступні три роки. 2025 рік відзначає чітку інфлекційну точку, оскільки організації переходять від експериментів до реального розгортання. Агентства бачать потенційний вигід від використання співробітників LLM, і в недавньому опитуванні Cognyte 47% агентств назвали генеративну штучну інтелекту-дані аналіз та дослідження як основну технологічну здатність, яка може прискорити їх розслідування. Для правоохоронних органів та національної безпеки ця трансформація встановлює новий стандарт для швидкості, масштабу та точності у прийнятті рішень. З життями та національними інтересами на кону, вимога до довіреної, оперативної штучної інтелекту вже не є вибором – це місійно-критичний імператив, і той, який розслідувальний співробітник Cognyte був створений для виконання.

Оглядаючи вперед на п’ять років, як очікується, що роль генеративної штучної інтелекту буде розвиватися в галузі військової розвідки, правоохоронної діяльності та національної безпеки? Який вплив це матиме на розслідувальну стратегію, організаційну структуру та глобальну реакцію на загрози?

У найближчі роки генеративна штучна інтелекту буде відігравати ключову роль у допомозі закрити оперативний розрив між нападом та захистом. Злі актори будуть продовжувати інноваційно розвиватися, часто необмежені правилами чи ризиком. Організації громадської безпеки будуть потребувати підтримання постійної, адаптивної покриття по всьому розширюваному спектру загрозових векторів. У цьому середовищі штучна інтелекту не буде просто силовим множником; вона стане оперативною необхідністю для підтримання темпу з противниками, які є швидкими, непередбачуваними та все більш автоматизованими.

Дякую за велике інтерв’ю, читачам, які бажають дізнатися більше, слід відвідати Cognyte.