采访AlainBriançon,首席技术官和Cerebri AI的VP数据科学博士

AlainBriançon博士是首席技术官和VP数据科学 Cerebri Ai.一位AI平台公司,帮助企业更好地了解客户需求是通过数据的需求。他们的技术适用于各种行业,如汽车,金融,电信和旅行。


你的背景是什么,是什么让你加入Cerebri Ai?

我是一名工程师通过培训。我在电气工程中有一个麻省理工学院。我是狂热的历史,歌剧和电影buff。我是一名串行发明家,拥有230个,并在全球范围内计算专利,在无线技术范围内,移动应用程序,化学,事物,安全,机器学习分析以及最近的人工智能。经过多年的企业世界(主要是在电信公司),我跳到了初创世界上试试了。

Cerebri Ai.是我的第五次启动,第四个数据科学和AI是关键组件。我迷上了。为什么Cerebri AI?由于20年后试图招聘我,我们的首席执行官Jean Belanger,我们最终可以在规模上提供非icky个性化客户体验。这值得很多。我做了技术尽职调查(愚蠢给出了M12–微软的风险投资,世界上最大的AI公司刚刚投资于Cerebri AI)。我们决定在DC开设一个办公室,我居住在那里,它在IT中存在巨大的人才,AI和数据库技术(询问亚马逊他们的想法)。 

加入Cerebri Ai是我有史以来最好的决定之一。

什么是cerebri ai’s mission?

我们忙于为财富500强公司提供官方特派团或愿景声明的洞察力和价值。但如果我必须把一个放在一起,我会以有意义的方式从企业中心放在企业中心的事实中,利用公司记录的大量客户数据。

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AI在其核心,是一种成分技术。 Cerebri Ai没有什么不同,尽管是一种更好的成分。我们的成分是聪明的个性化。我们的使命“为了个性化你”。

谁是Cerebri Ai的客户,你如何为他们创造价值?他们面临有什么挑战,或者他们将来会面临什么,即Cerebri Ai可以帮助他们克服?是您在特定行业的大多数客户,如果是,为什么?

迄今为止,我们专注于汽车,金融,电信和旅行部门,但脑价值平台具有普遍的适用性。我们当前的客户包括领先的北美银行,央行,是一家十大全球汽车OEM。我们有概念证明是世界上最大的无线运营商之一,中东地区最大的银行之一,主要的软件公司和保险公司之一。我们通过与Microsoft和MasterCard的巨大合作伙伴关系到达更多客户。

我们帮助客户了解 their customers in a very unique 方式,使他们能够更好地服务和成长。

我们帮助减少了客户测量的手动处理和成本,并降低创建下一个最佳动作的成本和复杂性{set}。   

通过Cerebri Ai的产品,以及他们解决的问题。您目前最关注哪种产品?您认为哪种产品为您的客户创造了大多数价值,为什么?

我们的专有脑价值观CX平台衡量客户参与,并使用RL-Powered的下一个最佳动作{Set} S产生改进的财务回报。 

所有企业都受到真正理解客户的挑战,并知道接下来会有什么关系。 业务越大,挑战越大。 

我们帮助减少了客户测量的手动处理和成本,并降低创建下一个最佳动作的成本和复杂性{set}。 我们的解决方案解决了以下疼痛点:  

  • 频道和业务部门的客户衡量不一致。
  • 减少产生动作所需的AI模型的数量。  
  • 减少模型重新培训的成本。
  • 更好的沟通时间。
  • 更好地对齐消息传递和提供适合客户的优惠。

Cerebri Ai提供了企业防火墙(PII是核心问题)。

其中一个机器学习的皇冠宝石是加强学习。我们发现只改变营销通信的订单和时间可以提高汽车销售额超过25%。 

您如何衡量产品的性能? 

我们在所有客户身上系统地衡量客户参与或CE。这取得了0到100之间的分数的形式。然后我们使用这一措施来推动客户参与和客户的成功(增加了销售更多产品和服务的财务结果 - 如跨销售,销售,收购新客户,等等。)。  

这些结果是根据分数或升降机(关键度量的变化)提供,这是预测用户从平台推荐的操作所选择的操作。 

随着Cerebri的V1平台客户在电子邮件,短信和直接邮件广告系列上的销售情况下看到5x到7倍。他们看到呼叫中心互动的响应率增加30%。在金融服务中,我们从客户旅程中的风险元素开始,增加了自动化贷款的1B美元/年,而没有大幅增加风险。

其中一个机器学习的皇冠宝石是加强学习。我们发现只改变营销通信的订单和时间可以提高汽车销售额超过25%。 

告诉我们关于Cerebria Ai团队。

自以为是,聪明,直接。 Cerebri的执行管理层已经在块附近几次,并拥有企业软件的战斗伤疤来证明它。我们必须快速移动,很少有决定不会影响整个企业。这意味着非常直接地审查客户情况,算法或用户界面。我们是一个雄心勃勃的团队,我们已经开始辩护我们的方法的成功。  

您的团队中有多少数据科学家或机器学习工程师?

我们在技术团队中有大约45人,跨越数据工程,数据科学,后端工程师和全堆员工程师。我们需要这种人才组合,因为我们用目前的实时软件实现,我们跨越了熊猫/ Python / Pyspark / Scala连续体。 

我们设计的一个关键元素是模型协调器,并利用独立于客户提供的数据集的核心模型。这需要非常系统的建模,开发和部署策略。

我们有一个跨越三个城市的团队:奥斯汀,多伦多和华盛顿特区。我们使用分离作为强制项目和结果的书面文档的优势。我们也可以更容易地雇用人才。

您的专家是否有哪些AI技术,您最乐意?

我们是开发面向对象的建模(OOM)的专家,可以表征为3rd. 一代自动化技术。 OOM为AI为AI,在90年代中期的软件中为软件进行了什么。 

我们有四个核心模型对象被称为柱子,覆盖倾向,亲和力,下一个最佳行动集和参与。它们可以自动调整到许多数据集。 

在这些柱子中,我们使用典型的监督和无监督技术,尽管具有非常专有的优化和特征工程。 

我们使用和构建的其他技术套件是有条件的贡献和因果工具,如Shap,反事实分析。 

一般来说,除了为特色工程之外,我们远离纯粹的深度学习实现。 

我们是一个雄心勃勃的团队,我们已经开始辩护我们的方法的成功。 

雇用数据科学家时,您会寻找什么技能?

聪明和好奇心。直接从学校招聘时,更容易拿起聪明人。这就是我们大部分招聘的地方。我们的AI智能之家过程是彻底的。它涉及通常是技术测试,两个技术访谈,人力资源,我,有时,我们的首席执行官。 

参与该过程的任何人都有否决权。没有覆盖。 SMARTS了解机器学习的局限性。提供太多的有效数字不是智能的标志(并且可能会从Get-Go拒绝拒绝您的恢复)。每个人的天空学习,但你需要能够解释你为什么这样做。

好奇心是一个关键的微分剂。你读过吗?你画画吗?你愿意失败并承认你错了吗?并非我们所有的雇员都有长期的学术职业,最多没有。在一个人的研究期间改变学位或重点是力量和好奇心的迹象。 

量子纠缠可能无法帮助机器学习,但是光线的二元波粒子(嗯,它)。当你好奇和聪明时,你意识到皮肤有多种方式,猫可能会在同一时间死亡–显然,我们从量子力学激励自己。 

你目前面临的最大挑战是什么?

说服客户,我们不需要所有的数据来移动针。 

什么是cerebri ai’最近12个月的最大成就?

我们称之为尖锐。夏普是我们的强化学习(RL)架构,我们用来设计新的业务的最佳行动。夏普移动了最先进的RL方式。夏普使企业能够采取合适的行动来最大限度地提高奖励,这可能是购买汽车的客户,以贷款人的术语或更新无线合同为学分。奖励是企业的KPI。 

夏普从历史和生活数据中学习,整个客户与单一业务的互动,以及及时(或不合时宜)的答复。与RL如何用于玩游戏,例如国际象棋或去,时间不是一个因素。夏普占延迟行动。而且,正如我们所知道的,时间很重要 - 很多。 

谈时谈时,最好的行动(BAS)通常是基于规则的(如果客户是女性,她的上次购买少于300美元,请执行此操作)。它们是由单个KPI驱动的,一次一个动作。夏普决定了最好的行动,下一个最佳动作和之后的行动;并立即计算对所有KPI的影响。不再,您可以推动Q3中的销售,忽略Q4中的影响。夏普,夏普。 

您认为哪种相关的技术趋势将在未来几年对您的行业产生最大的影响?

联合学习,通过同性恋加密使能,这是根据每用案例授予的,以解决隐私难题。

实时语音解释与翻译。 

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