对话Mindbridge.ai CEO Eli Fathi：按照你喜欢的步骤使用AI

本文作者Cindy Gordon，是SalesChoice Inc. 的首席执行官兼创始人，该公司是一家AI SaaS B2B公司，致力于改善销售收入效率低下和消除不确定性。

这篇博客文章介绍了加拿大金融科技公司Mindbridge.ai是如何利用人工智能从交易、无意识的错误和有意的失实陈述中识别异常金融风险模式，以减少财务损失、公司责任风险并提供欺诈报告的。文章还强调了董事会成员和首席执行官们应该更迅速地将人工智能治理和创新应用于企业现代化，对于他们来说，这可以说是当务之急。现在就做出改变，否则就准备迎接死亡吧！

2020年6月，世界经济论坛将Mindbridge.ai评为全球100个最具前景的技术先行者之一，以这种方式给予了这家公司认可，该公司正在改变会计和金融服务行业。Mindbrige.ai正在解决的是一个实际的业务问题。整个会计行业在人工作业、审核大量财务数据方面一直需要消耗大量的劳动力。

如今有了AI技术，就可以更加快速扫描并且更轻松地检测财务数据集中的异常，这项能力可以帮助审计工作进行得更有效率。

Mindbridge.ai的首席执行官Eli Fathi表示，新冠肺炎大流行之前，全世界的GDP为85万亿美元。注册欺诈检查师协会（Association of Certified Fraud Examiners）在《2020年国家报告》表示，根据他们的研究，由于管理不善导致的欺诈和滥用，每年GDP的损失大约会超过4.5万亿美元。

此外，一项针对1100位企业高管的调查凸显了对财务数据不准确的担忧，调查结果显示首席财务官（CFO）在签署财务报表时的信心水平正在下降。调查中值得注意的地方很多，包括只有45%的人确信他们可以在报表发布之前发现错误，而26%的人一直在担心报表中存在着自己发现不了的错误。显然，这里有很大的改善空间。

Eli表示，人工智能就像是新的“数据MRI”，可以快速扫描并识别有风险的异常情况，然后人类可以采取下一步的措施，来验证风险的影响，并采取最佳的后续行动。

MindBridge成立于近四年前，已经处理了7000多个不同的企业数据集。这些数据集加在一起构成了超过130亿个数据点的庞大数据集，提供了关于整个行业和市场模式的丰富见解。能够识别财务交易风险还可以恢复信用，及早识别出欺诈，消除鸿沟，并且减少董事会成员和首席执行官们面临的风险——大量使用过时的人工密集型会计操作。

一段时间以来，我一直在强调利用人工智能的价值推动学习等式向前发展的重要性，特别是在客户获取、客户保留或者财务和供应链管理价值链等领域。

但是，企业管理者在人工智能学习和采用方面的步伐仍然不够快。Eli表示使用人工智能这件事就像是一块令人兴奋的糖果——每个人都想要拥有它，或者至少他们会这么说。然而，当你去看看人工智能的实际应用情况时，就会发现人工智能技术在商业世界中成功应用很少——尽管它在投资回报率和维持价值实现方面的能力已经得到了验证。

然后，新冠肺炎来了，突然之间，我们所处的这个新世界要求所有的企业在数字化方面都要变得更智能，一切都改变了。

为什么？

因为现在人们必须转向云端。Eli表示：如果首席执行官们不在云端，他们的公司就会死掉。他分享了一些政府部门的故事，在这些故事中，这些部门在一夜之间将所有的东西都转到了云端。很难想象，但是在星期五的早晨，他们决定要这样做，然后到了星期一，整个部门已经99%转向了云端。

现在，绝大多数企业领导者都了解到，要想在新冠肺炎大流行的时代生存下去，你就必须进行全面的数字化转型，并且投资于基于云的新基础架构，以便你客户、合作伙伴和员工可以更轻松地访问它们。

Eli也提到董事会成员和CEO们经常会对他们的CTO和CIO说，想在公司里看到一些人工智能技术的应用。这有点像每个人都想在高尔夫球场上说，是的，我们正在使用人工智能技术，但是如果深入探究取得的价值成果，就会语焉不详，很少有人会承认他们遇到了陷阱。

Eli提醒我，数据更经常地出现在数据沼泽之中，而不是处于可以便捷使用的数据湖之中。由于我在透明人工智能解决方案的设计和部署领域工作了七年多，我可以证明，我确实是见到了更多的数据沼泽，很少见到可靠的数据谱系实践，或者对人工智能-机器学习（MLOps）的投资，人工智能库存管理系统通常会比强大的人工智能治理实践更加规范。

我们还探讨了企业培训员工理解高级分析的重要性，这可以帮助他们了解人工智能项目的发展方向，并且能够对其价值、风险做出明智的决策，并确保可持续的实践。人工智能不是一场短期游戏——它是一场长久的游戏，你必须坚持下去，不断学习。

Eli还表示，如果你想成功实现基于人工智能的应用程序，它和其他任何技术的发展过程一样，遵循着同样的曲线——你寄予厚望，然后你会遇到很多棘手的问题和困难，并且在某些情况下，当你到达死亡低谷的时候，你可能会考虑放弃。因此，领导者们必须有毅力，并且用耐心和坚持避免死亡低谷，提供必要的资源，确保采用人工智能系统的团队能够在最后迎来隧道尽头的曙光。当人们具有创新的应变能力和好奇心时，光明就总是会到来。当人们意识到人工智能的价值时，才会顿时醒悟，为什么花了那么长的时间才开始推动组织采用这种技术。

至于，如何实现？

这就需要企业从董事会和首席执行官开始，确保可解释的人工智能和治理工作得到有效的部署。Silvie Spreeuwenberg写了一本关于可解释的人工智能的简短读物，他的研究涉及到人工智能使用无法确保数据质量和有效性的数据沼泽的风险，以及缺乏道德治理的问题。

例如，我们并不想利用人脸识别技术，以不公正的方式将人按照性别筛选出来。如果你正在申请贷款，你不希望遇到性别、宗教信仰等方面的偏见。数据偏见是一个特别需要警惕的重要领域——正如Trusted AI Practice的负责人Cathy Cobey在我之前的博客文章中所讨论的那样。

Eli创立的Mindbridge.ai公司屡获殊荣，我邀请他根据自己的创业经验来总结一些重要的观点。

在个人方面，Eli强调了三个关键点。首先，不要害怕人工智能。如果存在着未知，那么使用新方法总是会引发担心。如果你希望获得人工智能系统的价值时，你要确保使用的是可解释的人工智能技术，它不是黑盒子，而应该是玻璃盒子。

其次，你必须小心自己的数据。当我们在西方世界时，我们已经放弃了许多个人数据，也许还不包括医疗保健数据。他强调称，确保你对自己的社交媒体设置的控制非常重要，这样你就不会受到某些情况的影响，你的数据也不会有危险。因为数据是人工智能的“燃料”。而你的个人数据本身并不具备价值。但是如果你的数据和数以百万计其他人的数据汇合在一起时，它就变得很有价值，因为这些数据中蕴藏的模式可以被挖掘出来，以获得其他的好处。要特别小心你的财务、个人和医疗数据。

第三点是按照你喜欢的步调采用人工智能。如果你还没做好准备，就不必匆匆前行。话虽如此，人工智能技术已经进入我们生活的方方面面。如果你使用Alexa Siri，那么你就是在使用人工智能技术；如果你正在使用谷歌搜索，那么你就也已经通过该公司的搜索方法，使用了人工智能技术。谷歌了解你的搜索模式，他们就可以使用人工智能技术关联你的兴趣，甚至是购买兴趣等。亚马逊知道你买过的东西，Facebook知道你和你的朋友都是谁，以及在做什么。从许多方面看，这就像是人工智能的列车已经驶离了车站，但是展望未来，你必须更加小心并警惕你的数据的用途。

对于许多公司而言，数字化转型、向云端转移以及利用人工智能应用增强运营效率是关乎生死的成败之举。就Mindbridge公司的例子而言，不使用人工智能的审核员将被使用人工智能的审核员代替。它提供了重大的生产力优势，并提高了风险异常检测的速度——每个人都赢了。

人工智能也是一种水平技术。它将帮助公司做得更好。在当今的环境中，我们正在处理大数据，你需要人工智能来帮助你充分利用大量的数据，以发现你用其他方式不容易了解到的内容。

治理在人工智能实践中也扮演着重要的战略角色。但是，如果将其用作工具，那么它就会像其他任何工具一样，可以帮助你更好地完成工作。因为如果你不使用人工智能技术的话，那么从竞争的角度来说，你就将处于不利地位。毫无疑问，在任何行业之中，从事的关键活动少于五个的岗位将更容易被人工智能取代。

如果你是接待员，那么人工智能已经在取代你的工作了——自动值班员可以接听你的电话、安排预约并就重要事项提供建议。我们已经可以看到，零售收银员正逐渐被智能结帐系统所取代。亚洲的一些银行正在尝试只使用智能系统或智能机器人来服务客户的查询。除非客户在银行中拥有超过100万美元的资产，否则他们就不会接触到银行的员工。拥有360多家分行的中国银行在智能系统方面的做法非常值得关注；该行使用了超过1600台智能机器，为精通技术的客户提供服务，并通过人工智能和智能机器人技术降低员工运营成本。

Eli还强调了重要的一点，就是大多数人都是在善用人工智能技术，但是你不能忽视深层伪造（deep fake）之类的恶意应用，以及其他可能会伤害到个体的东西。所以，企业管理者必须想方设法建立阻止恶意行为者的机制，这些行为会危害善意人工智能的发展。我们都知道，人工智能已经在医学领域发挥了多大的作用，而且在很多其他的行业，人工智能也是非常有用的工具。只要人工智能得到善用，人类就只会从这种技术中受益，我们学习它、信任它，并且和它一起发展。