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[導(dǎo)讀] 日前,英國(guó)信息解決方案提供商Callcredit公司概念管理總監(jiān)Dave Webber闡述了采用人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)在發(fā)現(xiàn)欺詐性貸款申請(qǐng)并保護(hù)消費(fèi)者方面的成功應(yīng)用。 盡管目前機(jī)器學(xué)習(xí)和

日前,英國(guó)信息解決方案提供商Callcredit公司概念管理總監(jiān)Dave Webber闡述了采用人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)在發(fā)現(xiàn)欺詐性貸款申請(qǐng)并保護(hù)消費(fèi)者方面的成功應(yīng)用。

盡管目前機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能得到廣泛的關(guān)注,但是許多組織尚未將這些概念付諸實(shí)踐。英國(guó)最大的信用咨詢機(jī)構(gòu)之一Callcredit公司概念管理總監(jiān)Dave Webber闡述了機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能的發(fā)展趨勢(shì),并對(duì)他們?nèi)绾慰朔斯ぶ悄芎蜋C(jī)器學(xué)習(xí)方面應(yīng)用的障礙進(jìn)行了分析。

根據(jù)調(diào)研機(jī)構(gòu)Gartner公司開(kāi)展的“2018年CIO議程調(diào)查”,真正具有意義的人工智能部署剛剛發(fā)生。該研究表明,只有4%的企業(yè)首席信息官實(shí)施了人工智能,另有46%的首席信息官為此制定了計(jì)劃。

盡管采用率并不高,但到2018年,許多企業(yè)已開(kāi)始利用這項(xiàng)技術(shù)。Callcredit公司就是這些組織之一。

在日前微軟公司開(kāi)展的人工智能轉(zhuǎn)型的活動(dòng)中,Webber介紹了Callcredit公司的人工智能之旅,以及他們的敏捷性如何幫助他們?nèi)〉贸晒Φ氖吕?/p>

他表示,“作為概念管理總監(jiān),我正在實(shí)施一項(xiàng)創(chuàng)新職能,從根本上為業(yè)務(wù)發(fā)展增長(zhǎng)提供機(jī)會(huì)。我們從事研究和開(kāi)發(fā)以找出潛力。人工智能已經(jīng)為我們提供了將事情提升到一個(gè)新水平的工具。無(wú)論是信用風(fēng)險(xiǎn)領(lǐng)域還是欺詐風(fēng)險(xiǎn)領(lǐng)域,我們都能比以前做得更好、更快。”

Callcredit公司現(xiàn)在正在使用微軟公司的Azure機(jī)器學(xué)習(xí)來(lái)識(shí)別試圖獲取信用報(bào)告和借貸時(shí)冒充他人的犯罪分子。

該服務(wù)已成功阻止對(duì)Callcredit的信用報(bào)告和評(píng)分服務(wù)(名為Noddle)的欺詐性訪問(wèn),并保護(hù)消費(fèi)者免遭以其名義提取的不良貸款。

克服采用人工智能的障礙

正如Gartner公司的研究表明的那樣,許多企業(yè)對(duì)人工智能技術(shù)的吸收和應(yīng)用速度都很慢。他們認(rèn)為安全和隱私問(wèn)題、整合人工智能的復(fù)雜性、尋找技能并確定如何最好地衡量用例等是阻止他們很好地采用人工智能的主要原因。

Webber表示:“鑒于我們習(xí)慣于處理消費(fèi)者數(shù)據(jù),并且多年來(lái)一直這樣做,所以我們沒(méi)有看到有關(guān)安全方面的更多的挑戰(zhàn)。但安全一直是我們的心目中的首要考慮因素和顧慮。我認(rèn)為最大的挑戰(zhàn)之一就是透明度。我們需要有一個(gè)模型,可以向監(jiān)管機(jī)構(gòu)解釋它的工作原理。還需要向客戶解釋這個(gè)概念,以便他們向消費(fèi)者解釋如何對(duì)他們做出決定。”

敏捷性在數(shù)字化改造中的重要性

根據(jù)Webber的說(shuō)法,他們克服人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)障礙的能力的核心是他們?cè)诮M織內(nèi)的創(chuàng)新功能。該功能給出了新技術(shù)和新數(shù)據(jù)源的實(shí)驗(yàn)結(jié)果。

根據(jù)調(diào)查機(jī)構(gòu)普華永道的一項(xiàng)研究,67%的企業(yè)管理人員認(rèn)為人工智能可以實(shí)現(xiàn)流程自動(dòng)化并提高效率,盡管許多組織都在努力去真正理解如何才能專(zhuān)門(mén)用于他們的運(yùn)營(yíng)。

Webber說(shuō),“回顧過(guò)去,我們花費(fèi)了兩年的時(shí)間研究機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能如何在組織中應(yīng)用,以使事情變得更好。我們研究了所面對(duì)的許多不同的問(wèn)題領(lǐng)域,通過(guò)這樣做,我們了解了這些概念如何運(yùn)作,以及哪種部署模式最有效。”

填補(bǔ)人工智能的技能差距

大多數(shù)組織面臨采用人工智能的主要問(wèn)題之一是沒(méi)有合適的工作人員提供幫助。根據(jù)就業(yè)市場(chǎng)的分析表明,目前提供人工智能的就業(yè)崗位至少是具有合適技能的應(yīng)聘者人數(shù)的兩倍。該報(bào)告指出,自2014年以來(lái),英國(guó)人工智能中的工作崗位數(shù)量增加了485%,但技能差距繼續(xù)阻礙了這一創(chuàng)新。

Webber說(shuō),“找到合適的人才是很困難的,我們需要與那些對(duì)技術(shù)真正有熱情的聰明的數(shù)據(jù)分析師合作,他們能夠把事情放到場(chǎng)景中,并更好地處理人工智能的數(shù)據(jù)。”

他補(bǔ)充說(shuō),“我們與利茲大學(xué)和消費(fèi)者數(shù)據(jù)研究中心(CDRC)開(kāi)展密切合作,為此接收了一些實(shí)習(xí)生和畢業(yè)生。除此之外,我們使用傳統(tǒng)方式將合適的人員招募到我們的組織,然后進(jìn)行培訓(xùn)。”

讓人工智能對(duì)整個(gè)組織透明

Webber表示,盡管很多企業(yè)在人工智能方面存在技能差距,但這類(lèi)技術(shù)的進(jìn)步歷來(lái)與員工數(shù)量的減少有關(guān)。雖然降低勞動(dòng)力成本對(duì)企業(yè)管理人員具有吸引力,但可能會(huì)對(duì)那些工作面臨風(fēng)險(xiǎn)的人產(chǎn)生抵觸情緒。企業(yè)需要仔細(xì)考慮這一點(diǎn)。

“在早期階段,人們對(duì)人工智能有很多誤區(qū)。但我們必須組織從高層開(kāi)始實(shí)施有效的教育計(jì)劃,并設(shè)定這項(xiàng)技術(shù)可以為組織帶來(lái)什么樣的期望,并獲得批準(zhǔn)進(jìn)行想要的實(shí)驗(yàn)。”Webber說(shuō),“這不僅僅是加強(qiáng)人們對(duì)技術(shù)的了解,并讓他們能夠勝任工作,而是關(guān)于在擴(kuò)展技術(shù)時(shí)會(huì)發(fā)生什么,還有誰(shuí)需要參與。這些需要延伸到整個(gè)組織。”

“我們通過(guò)舉辦社區(qū)會(huì)議,讓所有感興趣的各方(例如專(zhuān)家、數(shù)據(jù)分析師、客戶)來(lái)討論這些概念。所以我們正處于一個(gè)繼續(xù)教育的階段。我們希望讓所有關(guān)鍵堆棧持有者參與進(jìn)來(lái),讓他們參與其中,并將他們的反饋意見(jiàn)投入到項(xiàng)目中。”Webber說(shuō),“這個(gè)系統(tǒng)的好處是可以幫助人們認(rèn)識(shí)到這些好處,然后工作人員就可以自然而然地接受新技術(shù),因?yàn)樗麄冎肋@會(huì)使他們的工作更容易。”

Webber表示,“對(duì)于企業(yè)在人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)方面的成功應(yīng)用,至關(guān)重要的是,人們不要將其當(dāng)作是一個(gè)孤立的項(xiàng)目,將其視為一個(gè)工作計(jì)劃,將其視為一個(gè)真正的商業(yè)變革機(jī)會(huì),否則項(xiàng)目會(huì)來(lái)回反復(fù),那就是如果企業(yè)認(rèn)為這是一個(gè)真正的商業(yè)變革的機(jī)會(huì),除了他們面臨的挑戰(zhàn)之外,在實(shí)施上將會(huì)很困難,要對(duì)一些項(xiàng)目會(huì)失敗有所預(yù)計(jì),如果保持正確的心態(tài),那么將會(huì)更容易獲得成功。”

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