Shay Sabhikhi, CognitiveScale CEO – 采访系列

Akshay (Shay) Sabhikhi 是 CognitiveScale, 一家企业 AI 软件公司的 CEO，该公司提供帮助客户使用智能、透明和可信的 AI/ML 驱动数字系统获胜的解决方案。

Shay 负责公司的整体增长和战略方向，他拥有超过 18 年的创业领导、产品开发和管理经验，曾在增长阶段、风险投资支持的公司和财富 50 强公司的高增长软件部门工作。

可解释性 AI 的重要性如何？

可解释性 AI 至关重要 – 无法解释一个决策是侵蚀信任的保证。多达 80% 的 AI 和 ML 项目由于模型和数据缺乏信任、透明度和可解释性而停滞不前。拥有理解和更重要地信任 ML 算法的结果和输出的能力，确保组织可以准确描述模型、理解影响和保护潜在和意外的偏见。可解释性 AI 确保 AI 驱动决策的准确性、公平性和透明度，对于建立信任和信心以将模型投入生产至关重要。简单地说，可解释性 AI 帮助数字化敏感的组织采用一种负责的 AI 方法。

您能详细介绍一下 CognitiveScale 何时和如何最初开创了“可信 AI”的概念吗？

我们创建 CognitiveScale 的初衷是：给企业带来对其数字系统的信心和信任。我们理解，随着企业越来越多地采用数字系统，培养决策过程中的信任对于所有利益相关者（客户、员工、审计师）来说将是必要的。因此，我们定义了可信 AI 的锚点 – 可解释性、个性化、公平性、健壮性和合规性 – 自动决策系统成为可信和负责的原则。我们通过在重度监管的行业（如医疗保健和金融服务）应用这些原则，推动了客户的指数级结果，例如提高患者参与度、降低医疗成本和提高客户服务以增加忠诚度。我们也是负责任的 AI 研究所（RAI）的创始成员，RAI 是一个非营利、独立的组织，专注于为企业采用负责任的 AI 定义行业特定的政策和标准。2019 年，CognitiveScale 被世界经济论坛认可为技术先锋，在医疗保健和金融服务等监管行业推动负责任的 AI 的采用。

CognitiveScale 如何提供可解释性 AI 和增强 AI 透明度？

通过为企业提供快速构建、部署和管理 AI 系统的工具，我们确保了流程和运营的透明度。可信 AI 系统确保所使用的数据和模型代表现实世界，且模型中没有固有的偏见，这些偏见可能会扭曲决策和推理，导致决策错误和意外后果。通过 Cortex 平台，我们提供了一个用于设计、部署和管理智能系统的端到端平台，这些系统既可解释又可靠，培养信心和透明度。

您能详细说明 CognitiveScale 的 Cortex 平台如何利用几乎任何数据和任何黑盒模型，提供分层 AI 控制、自动构建和预制应用程序吗？

Cortex Fabric 是我们的低代码开发者平台，用于自动化可信 AI 应用的开发，类似于 AI 中间件。它可以部署在任何云上 – AWS、Azure、Google、IBM Cloud 或本地 – 并通过简化数据、模型、规则甚至遗留企业系统上的分析的集成来工作。拥有 127 个以上的连接器，Fabric 连接来自第一方和第三方来源的数据，包括批处理和流式数据，并将它们编织成一个以实体（如客户、产品、员工等）为中心的语义数据结构。它通过机器学习模型绘制出独特且个性化的推理，以识别智能洞察，这些洞察然后被传递到参与系统中。作为 AI 中间件层，Fabric 紧密集成到我们的 AI 治理层中，通过 Cortex Certifai 提供持续的端到端治理，以检测和缓解 AI 风险，例如公平性、可解释性、健壮性和性能。Cortex 还提供行业特定的蓝图，称为 Cortex 应用蓝图，可以加快构建和部署可信 AI 应用的时间。上个月，我们发布了 Fabric 版本 6，通过使公民开发者能够设计和跟踪与业务 KPI 相关的 AI 应用，进一步扩展了其功能，从而实现更快的价值实现。

CognitiveScale 的 Cortex Certifai 允许企业通过检测和评分黑盒模型风险来将信任构建到其数字系统中。您能详细说明这个解决方案以及它如何创建第一个复合信任评分，即 AI 信任指数吗？

Cortex Certifai 是我们的模型智能平台，用于设计和部署透明、公平和高性能的 AI 系统，同时减少与 AI 模型中的隐藏偏见相关的业务风险，确保它们是可解释的，并且能够抵御数据和数据质量的变化。Cortex Certifai 的视觉界面允许关键利益相关者（数据科学家、审计和合规部门、业务负责人）理解、评估和缓解潜在的 AI 业务风险。我们提供一个复合评分，称为 AI 信任指数，跨越四个 AI 风险维度（偏见、可解释性、健壮性、性能），可以根据行业标准和政策由组织配置。我们与负责任的 AI 研究所（RAI）合作，作为一个独立的机构，帮助组织解释和评分其业务风险，以符合监管合规标准。Cortex Certifai 可以与任何黑盒模型一起工作，包括机器学习模型、统计模型、业务规则和其他预测模型。

AI 应用程序如何帮助通过个性化和个性化医疗保健来改善患者的治疗效果？

AI 在医疗保健领域对患者的治疗效果产生了深远的影响，服务和运营成本也得到了改善。Cortex 预先构建的 AI 应用程序在医疗保健领域可以加速会员和患者的参与度，例如在护理优化（护理成本、星级评分改善）和服务体验（聊天机器人、智能呼叫路由、自助或代理辅助服务）方面，提供预测、主动和个性化的交互以改善治疗效果。

CognitiveScale 的个性化能力来自我们的 Profile-of-One 技术 – 为每个实体（客户、产品、代理）构建的丰富和独特的知识库。Profile-of-One 驱动超个性化的干预 – 智能推荐 -旨在改变行动的轨迹或进程以获得更好的结果。换句话说，通过结合声明属性、观察行为和推理，我们的 Profile-of-One 提供个性化和上下文化的外联，无论是帮助会员找到更合适的医疗计划、安排他们可能会参加的时间的预约，还是发现更接近他们家的提供者。这些智能干预措施然后被传递到现有的参与系统中，包括移动应用程序、Web 门户、护理管理平台。

AI 应用程序如何通过提供预测、主动和个性化的护理来改善客户参与度，同时降低运营成本？

在 CognitiveScale 的 Cortex 平台中，我们的 Profile-of-One 技术有助于驱动主动和个性化的干预。这些主动干预通过提供客户希望以其期望的方式获得的及时信息来改善参与度，例如在智能手机上提供的护理洞察，提醒需要的药物，或在银行或保险领域提供的及时产品推荐。这些个性化干预不仅改善了参与度和忠诚度，还降低了成本，例如由于疏忽护理导致的住院。 在营销中，AI 驱动的潜在客户生成提供了对特定目标市场或人群和潜在客户属性的洞察，这些信息可用于确定更准确的关键词支出和营销活动。 AI 驱动的智能销售助手可以通过提供规定性推荐、主动警报和市场情报来提高销售人员的生产力和转化率。

您是否还有其他关于 CognitiveScale 的信息想要分享？

从公司成立初期，我们就形成了一种文化和精神，致力于解决困难的问题，为客户带来巨大的价值。我们在重度监管的行业（医疗保健和金融服务）中已经证明了这一点，我们的 AI 正在被用于为美国领先的医疗保健组织服务 9000 多万名医疗保健会员。我们的技术得到了 170 多项已申请专利的支持，目前已有 100 项专利获得批准，使我们成为所有公司（私营和公开）中拥有最领先的 AI 专利组合之一。我们于 2019 年被世界经济论坛认可为技术先锋，以推广负责任的 AI，并将继续与他们合作推动全球范围内的 AI 采用。

感谢这次精彩的采访，希望了解更多的读者可以访问 CognitiveScale。