大脑AI首席技术官兼数据科学副总裁AlainBriançon博士访谈

AlainBriançon博士是该公司的首席技术官兼数据科学副总裁 大脑AI,这是一家AI平台公司,可帮助企业通过数据更好地了解其客户需求。他们的技术被广泛应用于汽车,金融,电信和旅游等行业。


您的背景是什么,使您加入Cerebri AI的原因是什么?

我是经过培训的工程师。我拥有MIT电气工程博士学位。我是一个狂热的历史,歌剧和电影迷。我是一名连续发明者,在无线技术,移动应用程序,化学,物联网,安全性,机器学习配置文件以及最近的人工智能等领域拥有全球230项和正在申请的专利。在企业界(主要是在电信公司)工作了多年之后,我跳入了初创公司以尝试一些事情。

大脑AI是我的第五家创业公司,第四家数据科学和AI是关键组成部分。我上瘾了。为什么选择Cerebri AI?因为经过20年的努力,我的首席执行官让·贝兰格(Jean Belanger)证明了我们终于可以大规模提供个性化的客户体验个性化服务。那很值得。我做了技术上的尽职调查(考虑到M12–全球最大的AI公司Microsoft的风险投资机构刚刚投资了Cerebri AI。我们决定在华盛顿特区开设一个办公室,在我居住的地方,那里有IT,人工智能和数据库技术方面的巨大人才(请问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?

我们一直在忙于为《财富》 500强公司创造见识和价值,因此没有正式的使命或愿景声明。但是,如果必须将它们放在一起,我将首先以这样一种事实开始:利用公司记录的大量客户数据,以一种有意义的方式将客户置于企业的中心。

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人工智能是其核心技术。 大脑AI没什么不同,尽管成分更好。我们的要素是聪明的个性化。我们的使命“使您个性化”。

大脑AI的客户是谁?您如何为他们创造价值? 大脑AI可以帮助他们克服哪些挑战,或者将来将面临什么挑战?您的大多数客户都在特定行业中吗?如果是,为什么?

迄今为止,我们专注于汽车,金融,电信和旅行领域,但是Cerebri Values平台具有通用性。我们目前的客户包括领先的北美银行,中央银行,全球十大汽车OEM。我们拥有与世界上最大的无线运营商之一,中东最大的银行之一,大型软件公司和保险公司合作的概念证明。通过与Microsoft和MasterCard的良好合作关系,我们吸引了更多的客户。

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。

我们帮助减少围绕客户评估的人工处理和成本,并降低创建Next Best Action {set}的成本和复杂性。   

向我们介绍Cerebri AI的产品以及它们解决的问题。您目前最关注哪种产品?您认为哪种产品能为客户创造最大价值,为什么?

我们专有的Cerebri Values CX平台使用RL支持的Next Best Action {set}来衡量客户参与度并提高财务回报。 

真正了解他们的客户并知道下一步该如何处理,给所有企业带来了挑战。 业务越大,挑战就越大。 

我们帮助减少围绕客户评估的人工处理和成本,并降低创建Next Best Action {set}的成本和复杂性。 我们的解决方案解决了以下难题:  

  • 跨渠道和业务部门的客户度量不一致。
  • 减少产生动作所需的AI模型的数量。  
  • 减少模型再培训的成本。
  • 更好的沟通时机。
  • 更好地调整消息传递和提供给适当客户的报价。

大脑AI提供了企业防火墙的背后功能(PII是一个核心问题)。

机器学习的皇冠上的明珠之一就是加强学习。我们发现,仅更改营销传播的顺序和时间可以使汽车销量提高25%以上。 

您如何衡量产品的性能? 

我们系统地衡量所有客户的客户参与度或CE。分数的形式为0到100。然后,我们使用此指标来推动客户参与度和客户成功率(通过销售更多产品和服务来增加财务结果,例如交叉销售,向上销售,获得新客户,等等。)。  

这些结果是根据分数或提升(关键指标的变化)提供的,这些分数是根据用户从平台推荐的操作中选择的操作进行预测的。 

使用Cerebri的v1平台,客户看到的电子邮件,SMS和直接邮件广告系列的销售转化率提高了5到7倍。他们发现呼叫中心互动的响应率提高了30%。在金融服务中,我们从客户旅程中的风险要素入手,将自动贷款发放额每年增加10亿美元,而风险却没有大幅增加。

机器学习的皇冠上的明珠之一就是加强学习。我们发现,仅更改营销传播的顺序和时间可以使汽车销量提高25%以上。 

告诉我们有关Cerebri AI团队的信息。

固执己见,聪明而直接。 Cerebri的执行管理人员已经出现过几次,并拥有企业软件的战斗力来证明这一点。我们必须迅速采取行动,很少有决定不会影响到整个企业。这意味着非常直接地审查客户情况,算法或用户界面。我们是一支雄心勃勃的团队,我们的成功已经证明了我们的方法。  

您的团队中有多少位数据科学家或机器学习工程师?

我们的技术团队大约有45人,涵盖数据工程,数据科学,后端工程师和全栈工程师。在开发模型以实时软件实现为目标时,我们需要这些人才,而且我们涵盖了pandas / python / pySpark / Scala连续体。 

我们设计的一个关键要素是模型协调器,它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。

我们的团队分布在三个城市:奥斯丁,多伦多和华盛顿。我们利用这种分离优势来强制进行项目和结果的书面记录。我们也可以通过这种方式更轻松地雇用人才。

您是哪些专家在使用哪些AI技术?

我们是开发面向对象建模(OOM)的专家,可以将其描述为3rd 一代autoML技术。 OOM为AI所做的事情,就像90年代中期面向对象的编程为软件所做的那样。 

我们有四个核心模型,对象被称为支柱,涵盖了倾向性,亲和力,下一个最佳动作集和参与度。它们可以自动适应许多数据集。 

在这些支柱中,我们使用了典型的有监督和无监督技术,尽管具有非常专有的优化和功能工程。 

我们使用和建立的其他技术套件是有条件的贡献和因果关系工具,例如SHAP,反事实分析。 

总体而言,除了要素工程之外,我们远离纯粹的深度学习实现。 

我们是一支雄心勃勃的团队,我们的成功已经证明了我们的方法。 

雇用数据科学家时,您需要什么技能?

聪明和好奇心。直接从学校外招聘时,接机比较容易。那是我们大部分招聘工作的地方。我们的AI智能之家过程很彻底。它通常涉及一项技术测试,两次技术AI智能之家,人力资源部,我,有时还包括我们的首席执行官。 

任何参与此过程的人都有否决权。无覆盖。 Smarts正在了解机器学习的局限性。提供太多有效数字并不是聪明的迹象(并且很可能使您的简历被一开始就被拒绝)。每个人都“天天学”,但是您需要能够解释为什么这么做。

好奇心是关键的区别因素。你会读吗?你画画吗?您愿意失败并承认自己做错了吗?并非我们所有的员工在机器学习方面都有很长的学术生涯,大多数不是。在学习期间改变学位或重点是力量和好奇心的标志。 

量子纠缠可能无法帮助机器学习,但是光的二元性波粒确实可以(确实如此)。当您好奇而聪明时,您会发现有多种方法可以给猫咪涂皮,这只猫可能同时死了还活着–显然,我们从量子力学中得到启发。 

大脑AI当前面临的最大挑战是什么?

说服客户我们不需要他们的所有数据来移动针头。 

什么是Cerebri AI’最近12个月中最大的成就?

我们称之为SHARP。 SHARP是我们的强化学习(RL)架构,用于为企业设计下一个最佳操作。 SHARP推动了RL的发展。 SHARP使企业能够采取适当的行动来最大化报酬,例如客户可以购买汽车,根据贷方条款获得信贷或续签无线合约的客户)。奖励是企业的KPI。 

SHARP从客户与单个企业的整个互动中,从历史和生活数据中学习,并说明企业的及时(或不及时)响应。与RL用于玩象棋或围棋之类的游戏不同,时间不是因素。 SHARP是行动延迟的原因。而且,众所周知,时间很重要。 

谈到时间,最佳行动(Bas)通常是基于规则的(如果客户是女性,而她的上次购物金额低于300美元,则执行此操作)。它们由单个KPI驱动,一次只能执行一次。 SHARP决定最佳行动,次佳行动以及之后的行动;并立即找出对所有KPI的影响。您再也不会开车影响第三季度的销售,而忽略第四季度对客户流失的影响。夏普非常好。 

您认为在未来几年中哪种与AI相关的技术趋势将对您的行业产生最大的影响?

通过同态加密实现的联合学习,在每个用例的基础上进行标记化,以解决隐私难题。

实时语音解释和翻译。 

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