Австралия лихо пользовались почти 30 лет без экономического спада, и Вивек Прадхан думает, что представляет собой уникальный вызов данных для банков страны.

Прадхан-это партнер компании, который специализируется на оказании помощи организациям, чтобы разблокировать новое значение из крупных платформ данных и создание цифровых решений. Его работа способствует команда Digital Дельта КПМГ, которая фокусируется на цифровой трансформации.

Чтобы изложить свою теорию сильной экономики быть сложным для банков, объясняет Прадхан, что “одна из вещей, розничный банк делает построения и обучения модели кредитного риска для обеспечения их запас достаточный капитал, чтобы позволить для плохих долгов. Для этого у них есть модели риска, которые смотрят на исторические данные по преступности и дефолта по кредитным картам и другие данные, чтобы помочь им принять это решение”.

Но с последней рецессии в Австралии, закончившейся в 1991 году, Прадхан опасения, что “банки’ умение строить модели рисков, стресс-тестирование ограничено до определенной степени, потому что набор данных не является репрезентативной.” Там просто не достаточно голодные годы в своих записях, чтобы помочь им предсказать последствия спада.

Но банки это сравнительно легко, потому что они, естественно, собирают множество данных о финансах своих клиентов. Поэтому Прадхан считает, что организации сталкиваются с гораздо более серьезными препятствиями для сбора достоверных данных и ее работы, получая практические знания.

“Я думаю, что есть еще огромная проблема для большинства крупных организаций, чтобы создать необходимый потенциал для информационной среде”, – говорит он.

Один из аспектов этой задачи является обеспечение работники становятся более “данных-грамотный” и научиться интерпретации данных навыков, а не сконцентрировать их в ИТ-отделах или специализированных карманов.

“Это не набор навыков статистиком или аналитиком данных”, – говорит Прадхан. “Это больше об использовании имеющихся данных для рассказать историю из набора точек данных в течение определенного периода времени. Не обязательно иметь большие математические способности”.

Быть готовы отложить другие навыки также могут быть важными.

Прадхан рассказывает об организации, которая желает повысить свои продажи и маркетинговую функцию, но, при котором высшее руководство построил карьеру на решения, принятые в значительной степени на инстинкты, отточенные за многие годы практической работы на производстве. “Трудно трансформировать таким настроем смотреть на то, как конкретные люди принимают решения”, – говорит он.

Если организация сможет сделать это правильно, он думает, что они могут пожинать плоды автоматизации рутинных задач и освобождая людей для более абстрактным и важная работа, которая требует навыков человека.

Но ничего из вышеперечисленного перемены возможны, или могут доставить впечатляющие результаты, без хороших данных.

“Вы должны доверять, куратор набора в состоянии прокормить, что в учебной модели, и будьте уверены, что эти учебные наборы данных представляют собой реальный мир набор данных”, – говорит он.

И создавая что столько этической проблемой, так как это организационные заботы.

“Я думаю, что многие организации имеют мнение, что если у вас есть разнообразные когорты людей, занимающийся проектированием систем автоматизации, вы, менее вероятно, чтобы положить в внутренней предвзятости”, – говорит Прадхан. “Это в некоторой степени верно, но это занимает гораздо больше, чем просто разнообразной рабочей силы.”

Другие также выразили озабоченность по поводу этики.

В начале 2019 года Федеральный департамент промышленности, инноваций и науки опубликовало Национальный ИИ этичности и сопутствующие АИ этических принципов.

Исследования CSIRO ученого Эмма Schleiger и данных 61 старший главный научный сотрудник, стратегии и дальновидности, Стефан Hajkowicz, способствовали развитию этих документов. Schleiger и Hajkowicz призвал “особое внимание для обеспечения ‘подготовка данных’ свободен от предубеждений или особенности, которые могут привести алгоритм вести себя несправедливо.” Без этого ухода, пара беспокоится о “несправедливой дискриминации против отдельных лиц, общин и групп”.

“Существует насущная необходимость изучения последствий, которые AI на уязвимых слоев населения и групп меньшинств, убедившись, что мы защищаем этих лиц и общин от предвзятости, дискриминации и эксплуатации,” пара написала.

Некоторые комментарии к проекту этичности указал, что данных услуг иногда обойти создана система сдержек и противовесов.

Бесплатное телевидение в Австралии, который представляет Австралия бесплатно-воздух телевизионного вещания, отметил (в формате PDF), что его коммерческого телевидения отраслевого Кодекса практики требует от вещателей “представить фактическую информацию точно” и что “новостные программы будут представлены справедливо и беспристрастно”.

Однако организация отмечает, что Google и Facebook используют AI и данных методов, чтобы выбрать, какие новости, чтобы представить их читателям, и не обязаны быть справедливыми и беспристрастными. Ни социальные регулируемых сетях.

Софтверный гигант компания Salesforce старший директор по связям с правительством и государственной политики в Азиатско-Тихоокеанском регионе и Японии Сасун Григорян ответил на рамки, предлагая дополнительный шаг “Австралийский национальный консультативный совет по этике и АИ” с участием “членов, представляющих собой смесь секторах, включая бизнес, не-для-прибыль, академических и правительственных, и разнообразные фоны, которые отражают разнообразие сообщества. Она также не должна ограничиваться технологов, в том числе правозащитники, специалисты по этике, экономистов и членов сообщества”. Grirgorian также предложил (в формате PDF), что для бизнеса нужны аналогичные в-Дом Советов.

Национальный банк Австралии называют (в формате PDF) для AI в масштабе должны быть рассмотрены, потому что “сложность ИИ, в том числе прием и обучение от данных, часто управляемые во время летчики и единичные случаи использования, но становится по экспоненте более трудно, когда ИИ системы взаимодействуют и строят друг на друга.”

Банк, совместно с Microsoft, Telstra и Содружество банк, так как записался на тест Ай этических принципов.

КПМГ Прадхан приветствует этики разговора, потому что он чувствует, что доверие-это важно, если принятия решений на основе данных должен быть принят австралийских компаний и их клиентов. И сегодня он считает, что необходимы дополнительные усилия для укрепления доверия.

“Есть много экспериментов ИИ, которые не были включены”, – говорит он. “Это одна вещь, чтобы ученый данных, чтобы затем построить модель, это совсем другое на самом деле поставить эту модель в реальных условиях и иметь его при принятии решений.”

“Я не думаю, что много организаций на тот момент еще, где они в состоянии развернуть машинного обучения и возможности автоматизации”.

“Базовая технология и инфраструктура, что вы должны работать по-прежнему развивается”, – говорит он. “Я думаю, что он вернется к сочетанию навыков и но и доверие в данных, решения, которые выходят и как на самом деле создать доверие.

“Когда мы можем сделать это, мы тоже внушают доверие.”

ОСТАВЬТЕ ОТВЕТ

Please enter your comment!
Please enter your name here