本文作者Cindy Gordon，是SalesChoice Inc. 的首席執行官兼創始人，該公司是一家AI SaaS B2B公司，致力於改善銷售收入效率低下和消除不確定性。
這篇博客文章介紹了加拿大金融科技公司Mindbridge.ai是如何利用人工智能從交易、無意識的錯誤和有意的失實陳述中識別異常金融風險模式，以減少財務損失、公司責任風險並提供欺詐報告的。文章還強調了董事會成員和首席執行官們應該更迅速地將人工智能治理和創新應用於企業現代化，對於他們來説，這可以説是當務之急。現在就做出改變，否則就準備迎接死亡吧！
2020年6月，世界經濟論壇將Mindbridge.ai評為全球100個最具前景的技術先行者之一，以這種方式給予了這家公司認可，該公司正在改變會計和金融服務行業。Mindbrige.ai正在解決的是一個實際的業務問題。整個會計行業在人工作業、審核大量財務數據方面一直需要消耗大量的勞動力。
如今有了AI技術，就可以更加快速掃描並且更輕鬆地檢測財務數據集中的異常，這項能力可以幫助審計工作進行得更有效率。
Mindbridge.ai的首席執行官Eli Fathi表示，新冠肺炎大流行之前，全世界的GDP為85萬億美元。註冊欺詐檢查師協會（Association of Certified Fraud Examiners）在《2020年國家報告》表示，根據他們的研究，由於管理不善導致的欺詐和濫用，每年GDP的損失大約會超過4.5萬億美元。
此外，一項針對1100位企業高管的調查凸顯了對財務數據不準確的擔憂，調查結果顯示首席財務官（CFO）在簽署財務報表時的信心水平正在下降。調查中值得注意的地方很多，包括只有45%的人確信他們可以在報表發佈之前發現錯誤，而26%的人一直在擔心報表中存在着自己發現不了的錯誤。顯然，這裏有很大的改善空間。
Eli表示，人工智能就像是新的“數據MRI”，可以快速掃描並識別有風險的異常情況，然後人類可以採取下一步的措施，來驗證風險的影響，並採取最佳的後續行動。
MindBridge成立於近四年前，已經處理了7000多個不同的企業數據集。這些數據集加在一起構成了超過130億個數據點的龐大數據集，提供了關於整個行業和市場模式的豐富見解。能夠識別財務交易風險還可以恢復信用，及早識別出欺詐，消除鴻溝，並且減少董事會成員和首席執行官們面臨的風險——大量使用過時的人工密集型會計操作。
一段時間以來，我一直在強調利用人工智能的價值推動學習等式向前發展的重要性，特別是在客户獲取、客户保留或者財務和供應鏈管理價值鏈等領域。
但是，企業管理者在人工智能學習和採用方面的步伐仍然不夠快。Eli表示使用人工智能這件事就像是一塊令人興奮的糖果——每個人都想要擁有它，或者至少他們會這麼説。然而，當你去看看人工智能的實際應用情況時，就會發現人工智能技術在商業世界中成功應用很少——儘管它在投資回報率和維持價值實現方面的能力已經得到了驗證。
然後，新冠肺炎來了，突然之間，我們所處的這個新世界要求所有的企業在數字化方面都要變得更智能，一切都改變了。
為什麼？
因為現在人們必須轉向雲端。Eli表示：如果首席執行官們不在雲端，他們的公司就會死掉。他分享了一些政府部門的故事，在這些故事中，這些部門在一夜之間將所有的東西都轉到了雲端。很難想象，但是在星期五的早晨，他們決定要這樣做，然後到了星期一，整個部門已經99%轉向了雲端。
現在，絕大多數企業領導者都瞭解到，要想在新冠肺炎大流行的時代生存下去，你就必須進行全面的數字化轉型，並且投資於基於雲的新基礎架構，以便你客户、合作伙伴和員工可以更輕鬆地訪問它們。
Eli也提到董事會成員和CEO們經常會對他們的CTO和CIO説，想在公司裏看到一些人工智能技術的應用。這有點像每個人都想在高爾夫球場上説，是的，我們正在使用人工智能技術，但是如果深入探究取得的價值成果，就會語焉不詳，很少有人會承認他們遇到了陷阱。
Eli提醒我，數據更經常地出現在數據沼澤之中，而不是處於可以便捷使用的數據湖之中。由於我在透明人工智能解決方案的設計和部署領域工作了七年多，我可以證明，我確實是見到了更多的數據沼澤，很少見到可靠的數據譜系實踐，或者對人工智能-機器學習（MLOps）的投資，人工智能庫存管理系統通常會比強大的人工智能治理實踐更加規範。
我們還探討了企業培訓員工理解高級分析的重要性，這可以幫助他們瞭解人工智能項目的發展方向，並且能夠對其價值、風險做出明智的決策，並確保可持續的實踐。人工智能不是一場短期遊戲——它是一場長久的遊戲，你必須堅持下去，不斷學習。
Eli還表示，如果你想成功實現基於人工智能的應用程序，它和其他任何技術的發展過程一樣，遵循着同樣的曲線——你寄予厚望，然後你會遇到很多棘手的問題和困難，並且在某些情況下，當你到達死亡低谷的時候，你可能會考慮放棄。因此，領導者們必須有毅力，並且用耐心和堅持避免死亡低谷，提供必要的資源，確保採用人工智能系統的團隊能夠在最後迎來隧道盡頭的曙光。當人們具有創新的應變能力和好奇心時，光明就總是會到來。當人們意識到人工智能的價值時，才會頓時醒悟，為什麼花了那麼長的時間才開始推動組織採用這種技術。
至於，如何實現？
這就需要企業從董事會和首席執行官開始，確保可解釋的人工智能和治理工作得到有效的部署。Silvie Spreeuwenberg寫了一本關於可解釋的人工智能的簡短讀物，他的研究涉及到人工智能使用無法確保數據質量和有效性的數據沼澤的風險，以及缺乏道德治理的問題。
例如，我們並不想利用人臉識別技術，以不公正的方式將人按照性別篩選出來。如果你正在申請貸款，你不希望遇到性別、宗教信仰等方面的偏見。數據偏見是一個特別需要警惕的重要領域——正如Trusted AI Practice的負責人Cathy Cobey在我之前的博客文章中所討論的那樣。
Eli創立的Mindbridge.ai公司屢獲殊榮，我邀請他根據自己的創業經驗來總結一些重要的觀點。
在個人方面，Eli強調了三個關鍵點。首先，不要害怕人工智能。如果存在着未知，那麼使用新方法總是會引發擔心。如果你希望獲得人工智能系統的價值時，你要確保使用的是可解釋的人工智能技術，它不是黑盒子，而應該是玻璃盒子。
其次，你必須小心自己的數據。當我們在西方世界時，我們已經放棄了許多個人數據，也許還不包括醫療保健數據。他強調稱，確保你對自己的社交媒體設置的控制非常重要，這樣你就不會受到某些情況的影響，你的數據也不會有危險。因為數據是人工智能的“燃料”。而你的個人數據本身並不具備價值。但是如果你的數據和數以百萬計其他人的數據匯合在一起時，它就變得很有價值，因為這些數據中藴藏的模式可以被挖掘出來，以獲得其他的好處。要特別小心你的財務、個人和醫療數據。
第三點是按照你喜歡的步調採用人工智能。如果你還沒做好準備，就不必匆匆前行。話雖如此，人工智能技術已經進入我們生活的方方面面。如果你使用Alexa Siri，那麼你就是在使用人工智能技術；如果你正在使用谷歌搜索，那麼你就也已經通過該公司的搜索方法，使用了人工智能技術。谷歌瞭解你的搜索模式，他們就可以使用人工智能技術關聯你的興趣，甚至是購買興趣等。亞馬遜知道你買過的東西，Facebook知道你和你的朋友都是誰，以及在做什麼。從許多方面看，這就像是人工智能的列車已經駛離了車站，但是展望未來，你必須更加小心並警惕你的數據的用途。
對於許多公司而言，數字化轉型、向雲端轉移以及利用人工智能應用增強運營效率是關乎生死的成敗之舉。就Mindbridge公司的例子而言，不使用人工智能的審核員將被使用人工智能的審核員代替。它提供了重大的生產力優勢，並提高了風險異常檢測的速度——每個人都贏了。
人工智能也是一種水平技術。它將幫助公司做得更好。在當今的環境中，我們正在處理大數據，你需要人工智能來幫助你充分利用大量的數據，以發現你用其他方式不容易瞭解到的內容。
治理在人工智能實踐中也扮演着重要的戰略角色。但是，如果將其用作工具，那麼它就會像其他任何工具一樣，可以幫助你更好地完成工作。因為如果你不使用人工智能技術的話，那麼從競爭的角度來説，你就將處於不利地位。毫無疑問，在任何行業之中，從事的關鍵活動少於五個的崗位將更容易被人工智能取代。
如果你是接待員，那麼人工智能已經在取代你的工作了——自動值班員可以接聽你的電話、安排預約並就重要事項提供建議。我們已經可以看到，零售收銀員正逐漸被智能結帳系統所取代。亞洲的一些銀行正在嘗試只使用智能系統或智能機器人來服務客户的查詢。除非客户在銀行中擁有超過100萬美元的資產，否則他們就不會接觸到銀行的員工。擁有360多家分行的中國銀行在智能系統方面的做法非常值得關注；該行使用了超過1600台智能機器，為精通技術的客户提供服務，並通過人工智能和智能機器人技術降低員工運營成本。
Eli還強調了重要的一點，就是大多數人都是在善用人工智能技術，但是你不能忽視深層偽造（deep fake）之類的惡意應用，以及其他可能會傷害到個體的東西。所以，企業管理者必須想方設法建立阻止惡意行為者的機制，這些行為會危害善意人工智能的發展。我們都知道，人工智能已經在醫學領域發揮了多大的作用，而且在很多其他的行業，人工智能也是非常有用的工具。只要人工智能得到善用，人類就只會從這種技術中受益，我們學習它、信任它，並且和它一起發展。