与 Scry Analytics 首席执行官 Alok Aggarwal 的问答
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与 Scry Analytics 首席执行官 Alok Aggarwal 的问答

通过瑞安普林迪维尔
2021 年 6 月 30 日

Armanino 的 Ryan Prindiville 最近与 Alok Aggarwal 博士取得了联系,他是 占卜分析,讨论他们的团队如何创建创新【关键词】,以利用领域专业知识增强自动化实时数据分析。


赖安: 告诉我们 Scry Analytics 是如何创建的。

阿洛克: 在我职业生涯的大部分时间都在机器学习和人工智能领域工作并编写计算机算法以提高制造生产力之后,我决定创办一家公司,专注于人工智能将在 20 到 30 年内在日常生活中无处不在的想法。

正如机器将我们包围在建筑物、工厂和车辆中一样,人工智能应用将从根本上融入日常生活。我们打算通过构建构成全球公司底层功能的应用程序来参与其中,就像英特尔芯片一样。如果你愿意的话,Scry Inside。

我相信,在未来,像 Scry 的 IT 和【关键词】开发质量保证应用程序这样的专用应用程序将无形地为企业提供动力。


赖安: 您认为过去两年出现的哪些趋势会影响您未来两年的工作?

阿洛克: 我看到人们表示担心增加人工智能会导致工作岗位流失。我相信嵌入式 AI 与执行人类所做的功能几乎没有关系。例如,可持续能源公司未来将提供更多工作岗位,但它们需要人工智能的帮助来最大化从微电网收集的电力存储。人工智能算法可以提供准确的使用预测,以确保存储能量的最有效分配。想象一下,使用天气预报将能源分配到最需要的地方,或者使用 COVID 数据了解某个城镇的人们是否在家工作。

人工智能还将在智能城市中发挥作用,因为算法可以计算数千个变量进行预测,例如人们从一个点到另一个点旅行需要多长时间。供应链管理也将大量使用人工智能来计算商品交付之间的时间和距离,这些信息甚至可能影响投资者对公司进行对冲。


赖安: 您能否谈谈人工智能如何改变了高盛等华尔街银行,并使其商业模式不再关注财务管理,而更多地关注数据科学?他们现在拥有比财务、会计和财富顾问更多的数据科学家和【关键词】工程师。

阿洛克: 完全正确,我认为麦肯锡等咨询公司也会发生同样的情况。例如,他们拥有关于一家公司及其所有竞争对手的大量数据,以至于它解决了咨询问题,并且更多地与数据本身有关。但是每当事情被炸毁时,就会出现新的事物,对吗?

从根本上来说,事情会发生变化,无论是医生还是顾问。适应变化的人会做得很好。并不是说会失去工作,而是会创造出如此多的工作,尤其是当人工智能被嵌入到气候变化【关键词】中并且我们想出我们可以做的所有事情来减少我们的全球碳足迹时。


赖安: 企业的人工智能战略发生了怎样的变化?

阿洛克: 我把它比作改变了哪些国家会崛起,哪些国家会衰落的工业革命。我认为人工智能也会发生同样的情况。这是同一种革命,现在一些处于顶层的国家在 30 年内不会保持这种状态。这与各国如何看待数据隐私、拥有多少数据以及如何使用数据有关。中国和新加坡等国家或印度、沙特阿拉伯和阿拉伯联合酋长国可以更自由地使用数据。这将是一个有趣的 30 年。


赖安: 是的,这很有趣:缺乏数据隐私限制实际上增加了可用于驱动分析能力的数据集的大小。我认为这本身就是一个大趋势。

阿洛克: 绝对地。而人们并没有意识到这一点。我告诉人们,“听着,我攻读了机器学习算法的博士学位。我是一个算法专家。”而且我还要说更多的数据通常胜过算法,因为你可以用更多的数据训练更多。


赖安: 告诉我们您的一些应用程序正在为公司做什么。

阿洛克: Collat​​io 是关于数字化和协调的。此应用程序获取 PDF 机器可读格式的数据、扫描格式、音频数据,并对其进行转换。如果数据是 PDF 机器可读格式,我们就不必通过任何光学字符识别来发送它。它通过做其他事情获得更好的准确性,因此它将其转换为电子格式。转换后,它会从该文档类型中学习。

例如,如果它是 W-2 表格或资产负债表,它将开始找出文档中可能的公式,哪些列和行相等或彼此有关系。从资产负债表数据中,它可以帮助确定公司的财务状况,以确定贷款资格。


赖安: 所以它可以更快地吸收损益和任何其他所需的文件,并将其与更大的人群进行比较以确定良好表现的可能性?

阿洛克: 确切地。类似于可能需要数周时间的抵押贷款或汽车贷款批准,它可以将时间范围缩短到几天。 

我认为未来的趋势将是人工智能,它可以读取纳税申报表和 W-2 表格,并在短时间内完成贷款文书工作。这种效率可能会影响公司、城市甚至国家。所以 Collat​​io 就是这么做的。

另一个应用程序 Anomalia 是关于在 ACH 转账、借记转账、移动支票存款、电汇和洗钱中进行欺诈检测。利益冲突对银行、审计师和律师事务所来说是一个非常大的领域,仅举几例。找出利益冲突很困难,因为您不仅要检查特定实体,还必须检查关联实体、母公司等。这是一项复杂的业务。

然后,找出欺诈行为——如果员工出轨了,比如富国银行的惨败,分行员工开设了虚假账户。异常有助于解决这个问题。

 

赖安: Scry 与许多银行和信用合作社合作。没有高盛或花旗那样的利润率的小型银行面临哪些挑战?您是否认为他们会落后,因为他们面临完全相同的挑战但没有相同的资金来进行概念验证?

阿洛克: 这些较小的银行往往行动迅速,因为它们没有那么多的行政政治,也没有“不是在这里发明”的综合症。虽然他们可能没有足够的资金来进行概念验证,但如果他们有一个正常运行、运行良好且性能良好的产品,他们就可以完全避免进行概念验证。

任何提供此类产品的人都需要准备好立即证明其准确性。在 maker 和 checkers 之间 - maker 是转换数据的人 - 用减轻检查员负担的【关键词】代替 maker。

 

赖安: 对于将人工智能纳入其业务流程的举措,您会给其中一家小公司的领导层提供什么建议?

阿洛克: 我的建议是甚至不要考虑人工智能。你有问题要解决,那么谁来为你解决又有什么关系呢?你只想要【关键词】。如果从使用的角度来看它更好、更便宜、更容易和更快,那么这就是您应该使用的【关键词】。不管是 AI、MI、ML 还是其他任何缩写。保持开放的心态,我们可以展示它是如何工作的。

 

赖安: 所以,不要考虑人工智能,对你自己的数据做一个价值证明,看看潜在的好处。也许预期的结果可能会令人惊讶。

阿洛克: 是的,您有一项业务要运行,因此请以最优化的方式运行它。我的第二条建议是,如果问题很紧迫而没有人解决它,请对【关键词】持保留态度并进行概念验证。但大多数中小型银行并没有遇到需要解决的新问题。相反,他们希望为已知问题提供更便宜、更好、更简单和更快的【关键词】。因此,对大多数 CEO 和 COO 来说,价值证明才是最重要的。

 

赖安: 关于是否与 AI 公司合作,您会对处于围墙状态的人说些什么?

阿洛克: 谈到人工智能,美国的许多公司并没有快速行动,而是觉得他们可以自己做。当然,他们可能需要两年时间才能做到这一点,届时情况可能会发生巨大变化。

 

赖安: 随着您的发展,您是否认为现在或将来可能会对某些行业构成威胁?

阿洛克: 有很多人在做对账和审计。我认为,未来 5 到 10 年的很多工作将由机器完成。但是,如果一家公司开始使用人工智能进行和解,他们就可以领先一步,并继续雇用这些人来应对下一组行业挑战。实际上,它可以使每【关键词】的工作效率更高,而不是更低。

 

赖安: 我们的首席执行官公开表示,我们将不得不开始重新思考整个行业。听起来您在同一页面上。

阿洛克: 许多服务公司需要开始重新思考他们如何开展业务,但这不是一个问题 if,这是一个问题 什么时候 and 多快.有一些大型咨询公司通过聘请最优秀的人才、哈佛或斯坦福大学等最聪明的人而把生意做得很好。同行业的下一家公司,依此类推。未来,算法的行为方式将与此类人相似,并从新数据和剩余知识中学习。

但底层的东西是与之相关的数据。这些数据将保存在这些机器中,这些机器将能够比任何人更快更好地找出模式。

 
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