Aby móc naprawić pojazd, mechanicy samochodowi muszą zajrzeć pod maskę. Podobnie analitycy, aby móc wykorzystać potencjał algorytmów sztucznej inteligencji, muszą mieć możliwość sprawdzenia, w jaki sposób one działają i móc dostosowywać je do potrzeb organizacji. Nowe funkcjonalności platformy SAS Viya pozwalają odkrywać zawiłości analityki. Sprawiają, że prezentowane wyniki są bardziej przejrzyste i zrozumiałe dla większej liczby osób w organizacji.
Rozwiązania z zakresu sztucznej inteligencji coraz śmielej wkraczają do biznesu i życia codziennego. Potwierdzają to dane IDC, według których globalne nakłady na systemy kognitywne i AI sięgną do końca tego roku 19,1 miliarda dolarów. Potencjał technologiczny sztucznej inteligencji jest ogromny, jednak dla wielu organizacji sposób jej działania to wciąż czarna magia.
Dlaczego AI odrzuciło Twój wniosek kredytowy?
Systemy analityczne wykorzystujące sztuczną inteligencję dają firmom możliwość tworzenia scenariuszy biznesowych, na podstawie których mogą one budować swoją strategię. Jednak, aby przewidywania te były w pełni wartościowe, niezwykle istotne jest zrozumienie, w jaki sposób system doszedł do konkretnych wniosków. Specjaliści SAS zwracają uwagę na fakt, że system może przedstawić błędne wnioski np. w sytuacji, gdy bazował na niewłaściwych, niekompletnych lub błędnych danych. Jeżeli instytucja finansowa wykorzystuje narzędzia wyposażone w algorytmy sztucznej inteligencji w procesie scoringu kredytowego, bardzo ważne jest zrozumienie dlaczego system rekomenduje zatwierdzenie lub odrzucenie konkretnego wniosku o kredyt. Podobnie w przypadku firmy HR-owej, gdzie system AI wspiera konsultantów w procesie selekcji Curriculum Vitae. Jeżeli na skutek błędu odrzucone zostanie CV perspektywicznego pracownika, może to wydłużyć proces poszukiwania odpowiedniej osoby na dane stanowisko. Możliwość kontroli i weryfikacji modeli analitycznych pozwala ustrzec się przed taką sytuacją.
Obecnie większość organizacji wykorzystuje deep learning i przetwarzanie języka naturalnego, co znacznie ułatwia rozwiązywanie problemów biznesowych. Niestety modele te stają się coraz bardziej skomplikowane. Niezwykle ważne jest, aby biznes ufał wykorzystywanym narzędziom analitycznym. Nowe funkcjonalności platformy SAS Viya umożliwiającą wgląd w modele analityczne i określenie, w jaki sposób one działają oraz ocenę ich skuteczności – mówi David Tareen, Global Product Marketing Manager ds. Sztucznej Inteligencji w SAS.
Bezpieczeństwo informacji w systemach AI
Wykorzystanie sztucznej inteligencji w systemach analitycznych przetwarzających dane osobowe wzbudza wątpliwości związane z prywatnością. Jest to szczególnie istotne w kontekście wejścia w życie w maju tego roku Rozporządzenia o Ochronie Danych Osobowych. Tylko nieznacznie ponad jedna trzecia (35%) uczestników badania SAS AI Research, twierdzi, że ich dane osobowe wykorzystywane przez AI byłyby bezpiecznie przechowywane. SAS Viya umożliwia automatyczne lokalizowanie danych osobowych, takich jak wiek, adres czy informacje finansowe, co z kolei pozwala na lepsze zarządzanie nimi. Brak zrozumienia, w jaki sposób działa sztuczna inteligencja i dlaczego prezentuje określone wyniki analiz może być barierą we wdrażaniu tej technologii, w szczególności w obszarach takich jak ochrona zdrowia czy nauka, gdzie przetwarzane są dane wrażliwe.
Sztuczna inteligencja przyśpiesza wdrożenie analityki w biznesie
Wśród firm, które zaufały sztucznej inteligencji i zdecydowały się na wdrożenie platformy SAS Viya są przedstawiciele niemal każdej branży z całego świata m.in.:
- AAA Northeast (USA) – pomoc drogowa,
- Swiss Mobiliar (Szwajcaria) – ubezpieczenia,
- Tieto-Tapiola Oy (Finlandia) – usługi IT.
Również instytucje finansowe wykorzystują potencjał danych oraz automatyzację przetwarzania informacji, którą umożliwia sztuczna inteligencja. Jedną z nich jest NH Bank, największy bank w Korei Południowej obsługujący ponad 20 milionów klientów. Dzięki narzędziom analitycznym SAS, firma jest w stanie zarządzać danymi i tworzyć kompletny obraz każdego klienta. Również przygotowywać spersonalizowane oferty produktów finansowych. Uczenie maszynowe pozwoliło zbudować do tego celu, w zaledwie 6 miesięcy, specjalny portal, z którego korzystają pracownicy NH Bank.
