Shay Sabhikhi, Giám đốc điều hành của CognitiveScale – Loạt phỏng vấn

Akshay (Shay) Sabhikhi là Giám đốc điều hành của CognitiveScale, một công ty phần mềm trí tuệ nhân tạo doanh nghiệp với các giải pháp giúp khách hàng thắng với các hệ thống số thông minh, minh bạch và đáng tin cậy được hỗ trợ bởi AI/ML.

Shay chịu trách nhiệm về sự tăng trưởng và định hướng chiến lược của công ty, ông có hơn 18 năm kinh nghiệm lãnh đạo doanh nghiệp, phát triển sản phẩm và quản lý với các công ty đang phát triển, được hỗ trợ bởi vốn đầu tư mạo hiểm và các bộ phận phần mềm tăng trưởng cao trong các công ty Fortune 50.

Bao nhiêu phần trăm AI có thể giải thích được quan trọng?

AI có thể giải thích được là rất quan trọng – Không thể giải thích một quyết định là một cách chắc chắn để xói mòn niềm tin. Đến 80% dự án AI và ML bị đình trệ do thiếu niềm tin, minh bạch và khả năng giải thích trong các mô hình và dữ liệu. Có khả năng hiểu và quan trọng hơn, tin tưởng vào kết quả và đầu ra của các thuật toán ML đảm bảo rằng các tổ chức có thể mô tả chính xác các mô hình, hiểu được tác động và bảo vệ chống lại các偏见 tiềm ẩn. AI có thể giải thích được đảm bảo độ chính xác, công bằng và minh bạch của việc ra quyết định được hỗ trợ bởi AI và là điều cần thiết để xây dựng niềm tin và sự tự tin khi đưa các mô hình vào sản xuất. Đơn giản nói, AI có thể giải thích được giúp các tổ chức thông minh về mặt kỹ thuật số áp dụng một cách tiếp cận có trách nhiệm với AI.

Có thể cho tôi biết thêm về việc CognitiveScale ban đầu tiên phong khái niệm ‘Trusted AI’ không?

Chúng tôi đã tạo ra CognitiveScale với một mục tiêu duy nhất: để mang lại sự tự tin và tin tưởng vào các hệ thống số mà các doanh nghiệp cần để phát triển. Chúng tôi hiểu rằng khi các doanh nghiệp ngày càng áp dụng các hệ thống kỹ thuật số, việc tạo dựng niềm tin trong các quy trình ra quyết định của bạn trên tất cả các bên liên quan – Khách hàng, Nhân viên, Kiểm toán viên, sẽ là một điều cần thiết. Vì vậy, chúng tôi đã xác định các nguyên tắc cơ bản của AI đáng tin cậy – Khả năng giải thích, Tùy chỉnh, Công bằng, Tính bền vững và Tuân thủ—nguyên tắc mà trên đó các hệ thống ra quyết định tự động trở nên đáng tin cậy và có trách nhiệm. Chúng tôi đã học hỏi bằng cách áp dụng các nguyên tắc này trong các ngành công nghiệp có quy định chặt chẽ như Dịch vụ Y tế và Dịch vụ Tài chính để mang lại kết quả tăng trưởng cho khách hàng của chúng tôi dưới dạng tăng cường sự tham gia của bệnh nhân, giảm chi phí chăm sóc và cải thiện dịch vụ khách hàng để tăng cường lòng trung thành. Chúng tôi cũng là thành viên sáng lập của Viện AI có trách nhiệm (RAI), một tổ chức phi lợi nhuận, độc lập tập trung vào việc xác định các chính sách và tiêu chuẩn cụ thể cho ngành công nghiệp để áp dụng AI có trách nhiệm. CognitiveScale cũng được Diễn đàn Kinh tế Thế giới công nhận vào năm 2019 là một Nhà tiên phong Công nghệ đang định hình việc áp dụng AI có trách nhiệm trong các ngành công nghiệp có quy định như Dịch vụ Y tế và Dịch vụ Tài chính.

CognitiveScale làm việc như thế nào để cung cấp AI có thể giải thích được và tăng cường minh bạch AI?

Bằng cách cung cấp cho các doanh nghiệp các công cụ để xây dựng, triển khai và quản lý các hệ thống AI sử dụng các nguyên tắc AI đáng tin cậy, chúng tôi đảm bảo tính minh bạch trong quy trình và hoạt động. Các hệ thống AI đáng tin cậy đảm bảo rằng dữ liệu và mô hình được sử dụng là đại diện cho thế giới thực và các mô hình không có các偏见 tiềm ẩn có thể làm sai lệch việc ra quyết định và suy luận, dẫn đến các lỗi quyết định và hậu quả không mong muốn. Thông qua nền tảng Cortex, chúng tôi đang cung cấp một nền tảng từ đầu đến cuối để thiết kế, triển khai và quản lý các hệ thống thông minh cả về khả năng giải thích và trách nhiệm, tạo dựng sự tự tin và minh bạch.

CognitiveScale’s Cortex Platform có thể tận dụng gần như bất kỳ dữ liệu và mô hình Hộp Đen nào để cung cấp kiểm soát AI phân lớp, xây dựng tự động và ứng dụng sẵn sàng không?

Cortex Fabric là nền tảng phát triển thấp của chúng tôi cho việc tự động hóa phát triển các ứng dụng AI đáng tin cậy như một Middleware AI. Nó được triển khai trên bất kỳ đám mây nào—AWS, Azure, Google (GOOGL ), IBM Cloud, hoặc On-prem —và hoạt động bằng cách đơn giản hóa việc tích hợp dữ liệu, mô hình, quy tắc và thậm chí phân tích được xây dựng trên các hệ thống doanh nghiệp cũ. Với hơn 127 kết nối, Fabric kết nối với dữ liệu từ nguồn đầu tiên và thứ ba, cả批 và luồng, và khâu chúng vào một vải dữ liệu ngữ nghĩa tập trung vào các thực thể như khách hàng, sản phẩm, nhân viên, v.v. Nó rút ra các suy luận độc đáo và cá nhân hóa thông qua các mô hình học máy để xác định các thông tin thông minh được đưa vào các hệ thống tương tác. Là lớp Middleware AI, nó được tích hợp chặt chẽ vào lớp Quản trị AI của chúng tôi được cung cấp thông qua Cortex Certifai, để cho phép quản trị liên tục, từ đầu đến cuối các ứng dụng AI để phát hiện và khắc phục các rủi ro AI như công bằng, khả năng giải thích, tính bền vững và hiệu suất. Cortex cũng cung cấp các bản thiết kế cụ thể cho ngành công nghiệp gọi là Cortex Application Blueprints, giúp tăng tốc thời gian xây dựng và triển khai các ứng dụng AI đáng tin cậy. Tháng trước, chúng tôi đã ra mắt Fabric Phiên bản 6, mở rộng chức năng bằng cách giúp các nhà phát triển không chuyên thiết kế và theo dõi các ứng dụng AI hướng tới mục tiêu, được liên kết với các KPI kinh doanh cho thời gian giá trị nhanh hơn.

CognitiveScale’s Cortex Certifai cho phép các doanh nghiệp xây dựng niềm tin vào các hệ thống số của họ bằng cách phát hiện và đánh giá rủi ro mô hình Hộp Đen. Bạn có thể giải thích thêm về giải pháp này và cách nó hoạt động để tạo ra chỉ số tin cậy AI tổng hợp đầu tiên, Chỉ số Tin cậy AI?

Cortex Certifai là nền tảng thông minh mô hình của chúng tôi để thiết kế và triển khai các hệ thống AI minh bạch, công bằng và hiệu suất, đồng thời giảm thiểu rủi ro kinh doanh liên quan đến sự偏见 ẩn trong các mô hình AI, đảm bảo chúng có thể giải thích được và có khả năng chống lại các thay đổi trong dữ liệu và chất lượng dữ liệu. Giao diện trực quan của Cortex Certifai cho phép các bên liên quan chính (nhân viên khoa học dữ liệu, kiểm toán và tuân thủ, chủ sở hữu kinh doanh) hiểu, đánh giá và khắc phục các rủi ro kinh doanh AI tiềm ẩn. Chúng tôi cung cấp một điểm số tổng hợp gọi là Chỉ số Tin cậy AI trên bốn chiều của Rủi ro AI (偏见, Khả năng giải thích, Tính bền vững, Hiệu suất) có thể được cấu hình bởi một tổ chức dựa trên các chính sách và tiêu chuẩn ngành. Chúng tôi hợp tác với Viện AI có trách nhiệm (RAI) như một tổ chức độc lập để giúp các tổ chức giải thích và đánh giá rủi ro kinh doanh của họ so với các tiêu chuẩn tuân thủ quy định. Cortex Certifai hoạt động với bất kỳ mô hình Hộp Đen nào, bao gồm cả mô hình học máy, mô hình thống kê, quy tắc kinh doanh và các mô hình dự đoán khác.

Làm thế nào các ứng dụng AI có thể giúp cải thiện kết quả bệnh nhân với chăm sóc sức khỏe được cá nhân hóa và chăm sóc sức khỏe cá nhân hóa?

AI trong chăm sóc sức khỏe đang có tác động sâu sắc đến kết quả bệnh nhân, dịch vụ và chi phí hoạt động. Các ứng dụng AI được xây dựng sẵn của Cortex trong chăm sóc sức khỏe có thể tăng tốc sự tham gia của thành viên và bệnh nhân trong các lĩnh vực như tối ưu hóa chăm sóc (chi phí chăm sóc, cải thiện xếp hạng sao) và trải nghiệm dịch vụ (trò chuyện thông minh, định tuyến cuộc gọi thông minh, dịch vụ tự hỗ trợ hoặc hỗ trợ bởi đại lý) cung cấp các tương tác dự đoán, chủ động và cá nhân hóa để cải thiện kết quả.

Sức mạnh của CognitiveScale đến từ công nghệ Hồ sơ của chúng tôi — một cơ sở kiến thức phong phú và độc đáo được xây dựng cho mỗi thực thể (Khách hàng, sản phẩm, đại lý). Hồ sơ của chúng tôi thúc đẩy các can thiệp siêu cá nhân hóa cho việc tiếp cận—khuyến nghị thông minh—được thiết kế để thay đổi quỹ đạo hoặc hành động cho tốt hơn. Nói cách khác, bằng cách kết hợp các thuộc tính được khai báo, hành vi quan sát và suy luận, Hồ sơ của chúng tôi cung cấp các tương tác cá nhân hóa và ngữ cảnh, cho dù đó là giúp thành viên tìm một kế hoạch chăm sóc sức khỏe phù hợp hơn, sắp xếp một cuộc hẹn vào thời điểm họ có thể tham gia hoặc khám phá một nhà cung cấp gần hơn với nhà. Các can thiệp thông minh này sau đó được đưa vào các hệ thống tương tác hiện có bao gồm ứng dụng di động, cổng web, nền tảng quản lý chăm sóc.

Các ứng dụng AI cải thiện sự tham gia của khách hàng bằng cách giảm chi phí hoạt động như thế nào thông qua chăm sóc dự đoán, chủ động và cá nhân hóa?

Trong nền tảng Cortex của CognitiveScale, công nghệ Hồ sơ của chúng tôi giúp thúc đẩy các can thiệp chủ động và cá nhân hóa. Các can thiệp chủ động này giúp cải thiện sự tham gia bằng cách cung cấp cho khách hàng thông tin kịp thời theo cách họ muốn, ví dụ, thông tin chăm sóc được cung cấp cho điện thoại thông minh của bạn để nhắc nhở về thuốc cần thiết, hoặc đề xuất sản phẩm kịp thời trong ngân hàng hoặc bảo hiểm. Các can thiệp cá nhân hóa này không chỉ cải thiện sự tham gia và lòng trung thành, mà còn giảm chi phí, ví dụ, nhập viện do chăm sóc bất cẩn. Trong Tiếp thị, Tạo lead thông minh được hỗ trợ bởi AI cung cấp thông tin về các thị trường mục tiêu hoặc nhóm khách hàng cụ thể và các thuộc tính lead, có thể được sử dụng để xác định chi tiêu từ khóa và hoạt động tiếp thị chính xác hơn. Trợ lý bán hàng thông minh được hỗ trợ bởi AI có thể tăng cường năng suất của người bán hàng và chuyển đổi thông qua các khuyến nghị theo quy định, cảnh báo chủ động và thông tin thị trường.

Có điều gì khác mà bạn muốn chia sẻ về CognitiveScale không?

Từ những ngày đầu thành lập công ty, chúng tôi đã phát triển một đạo đức và văn hóa để giải quyết các vấn đề khó khăn mang lại giá trị lớn cho khách hàng của chúng tôi. Chúng tôi đã chứng minh điều này trong các ngành công nghiệp có quy định chặt chẽ (Chăm sóc sức khỏe và Dịch vụ tài chính) và AI của chúng tôi đang được sử dụng để phục vụ hơn 90 triệu thành viên chăm sóc sức khỏe tại Hoa Kỳ trên các tổ chức chăm sóc sức khỏe hàng đầu. Công nghệ của chúng tôi được hỗ trợ bởi hơn 170 bằng sáng chế đã nộp với ~100 bằng sáng chế được phê duyệt, khiến chúng tôi trở thành một trong những danh mục bằng sáng chế AI hàng đầu trong số tất cả các công ty Tư nhân và Công cộng. Chúng tôi được Diễn đàn Kinh tế Thế giới công nhận vào năm 2019 là một Nhà tiên phong Công nghệ vì công việc của chúng tôi trong việc thúc đẩy AI có trách nhiệm và chúng tôi tiếp tục hợp tác với họ để thúc đẩy việc áp dụng nó trên toàn cầu.

Cảm ơn vì cuộc phỏng vấn tuyệt vời, độc giả muốn tìm hiểu thêm có thể truy cập CognitiveScale.