در این مصاحبه روشنگری ، ما با آنها صحبت می کنیم سانات چیللاکلا، مدیر داده ها و هوش مصنوعی ، در مورد نقش تحول آمیز هوش مصنوعی و مهندسی داده ها در صنایع تنظیم شده مانند مراقبت های بهداشتی ، بیمه و امور مالی. Sanath تخصص خود را در زمینه تعادل نوآوری با انطباق ، اعمال NLP و یادگیری ماشین برای تجزیه و تحلیل پیشرفته و غلبه بر چالش ها در مدیریت داده ها به اشتراک می گذارد. او همچنین در مورد آینده تجزیه و تحلیل در زمان واقعی ، معماری های ابر بومی و روندهای نوظهور در هوش مصنوعی و اتوماسیون بحث می کند. از تقویت نوآوری گرفته تا ساخت سیستم عامل های داده مقیاس پذیر ، SANATH بینش های عملی را برای متخصصانی که در حال حرکت به چشم انداز دیجیتال در حال تحول هستند ، فراهم می کند. کشف کنید که چگونه استراتژی های مبتنی بر داده ها در حال تغییر شکل صنایع و ارزش تجارت هستند.
مصاحبه های بیشتر را در اینجا کشف کنید: AMR Awadallah ، بنیانگذار و مدیر عامل شرکت Vectara-سفر شغلی ، توهمات هوش مصنوعی ، آینده هوش مصنوعی ، اخلاق و حریم خصوصی ، جستجوی AI-محور ، عینک AI متا ، AI و نگرانی های مربوط به حریم خصوصی ، مشاوره کارآفرینی
به عنوان یک رهبر در معماری راه حل دیجیتال ، چگونه می توانید نوآوری را با انطباق نظارتی ، به ویژه در صنایعی مانند مراقبت های بهداشتی ، بیمه و امور مالی که در آن یکپارچگی داده بسیار مهم است ، متعادل کنید؟
من به عنوان یک رهبر در معماری راه حل دیجیتال ، من اطمینان می دهم که نوآوری یکپارچه با انطباق نظارتی با تعبیه یک رویکرد مطابق با طراحی در چرخه توسعه توسعه می یابد. در بخش های بسیار تنظیم شده مانند مراقبت های بهداشتی ، بیمه و امور مالی ، من فن آوری های برجسته ای از جمله نظارت بر AI را ادغام می کنم و پیروی دقیق از چارچوب هایی مانند HIPAA ، GDPR و PCI-DSS را حفظ می کنم. من با تقویت همکاری های عملکردی با تیم های انطباق و حقوقی ، اجرای چارچوب های حاکمیت قوی و استفاده از مکانیسم های سازگاری خودکار ، سازمانها را قادر می سازم تا در حالی که از امنیت داده ها ، دستورالعمل های نظارتی و اعتماد به نفس در یک محیط دیجیتالی پیچیده استفاده می کنند ، نوآوری را با اطمینان هدایت کنند. کمی از عنصر آموزش در هر محرک نوآوری وجود دارد ، به ویژه هنگامی که تغییر در یک محیط پرخطر و قانونی درگیر است.
با توجه به تخصص شما در توسعه مدل AI ، چگونه می بینید NLP و یادگیری ماشین در آینده تجزیه و تحلیل داده ها در صنایع تنظیم شده شکل می گیرند؟
NLP و یادگیری ماشین با فعال کردن اتوماسیون هوشمند ، ارزیابی ریسک در زمان واقعی و افزایش رعایت نظارتی ، تجزیه و تحلیل داده ها را در صنایع تنظیم شده تعریف می کنند. این فناوری ها بینش های عمیق تری از داده های ساختار یافته و بدون ساختار باز می کنند ، و در حالی که از پیروی از چارچوب های سختگیرانه مانند HIPAA و GDPR اطمینان می دهند ، تصمیم گیری آگاهانه تر را هدایت می کند. من به تازگی مقاله ای را خوانده ام که تکامل AI را از تجزیه و تحلیل داده های سنتی نشان می دهد که در زمان بینش زمان ایجاد بینش های پیشگیرانه توسط هوش مصنوعی بدون مداخله انسانی ایجاد می کند. در مراقبت های بهداشتی و دارایی ، راه حل های دارای هوش مصنوعی ، تشخیص کلاهبرداری را تقویت می کند ، گزارش نظارتی را بهینه می کند و تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده را تقویت می کند و باعث ایجاد مقاومت عملیاتی می شود. این پیشرفت ها سازمان های بهداشتی و بیمه را قادر می سازد تا مشتریان را حفظ کنند ، تجربه مشتری بهتر ، کاهش مسائل عملیاتی کلی و صرفه جویی در شرکت ها میلیون ها دلار. با تعبیه این پیشرفت ها در استراتژی های داده های سازمانی ، سازمان ها نه تنها می توانند خطرات مربوط به انطباق را کاهش دهند بلکه باعث نوآوری ، بهبود کارایی و حفظ یک رقابت رقابتی در یک منظره نظارتی فزاینده پیچیده می شوند.
بزرگترین چالش سازمانها هنگام اجرای چارچوبهای حاکمیت داده با آنها روبرو هستند و چگونه به حل آنها نزدیک می شوید؟
اجرای چارچوب های حاکمیت داده ها ، به سازمانها چالش هایی مانند مالکیت ، چشم انداز محصول ، پیچیدگی نظارتی ، سیلوهای داده ، مقاومت فرهنگی و اطمینان از مقیاس پذیری را ارائه می دهد. سازمان ها با هماهنگی ابتکارات حاکمیتی در بخش ها ، حفظ کیفیت داده ها و اجرای سیاست های بدون مانع نوآوری ، با مبارزات زیادی روبرو هستند. رویکرد من ایجاد یک استراتژی حاکمیت روشن با اهداف تجاری ، تقویت حمایت مالی اجرایی و همکاری متقابل است. اتوماسیون اهرم ، اجرای یکپارچگی ، طبقه بندی داده های محور AI و نظارت بر زمان واقعی ، انطباق و کارآیی را افزایش می دهد. علاوه بر این ، تعبیه حاکمیت در گردش کار موجود و هدایت فرهنگ داده محور از طریق آموزش و پاسخگویی ، موفقیت طولانی مدت را تضمین می کند. در حقیقت ، بسیاری از سازمان ها نیاز اساسی حاکمیت در اجرای یک راه حل موفق هوش مصنوعی را تأیید می کنند. یک چارچوب حاکمیت به خوبی اجرا شده نه تنها ریسک را کاهش می دهد بلکه باعث افزایش ارزش تجارت و رشد استراتژیک می شود.
با تبدیل شدن به معماری های بومی ابری ، چه ملاحظات کلیدی باید شرکت ها را برای اطمینان از مقیاس پذیری و امنیت در سیستم عامل های داده خود در اولویت قرار دهند؟
از آنجا که شرکت ها معماری های بومی ابر را اتخاذ می کنند ، اطمینان از مقیاس پذیری و امنیت در سیستم عامل های داده نیاز به یک رویکرد استراتژیک و فعال دارد. سازمانها باید در هر لایه ای از معماری سیستم خود امنیت را تعبیه کنند و به اصول طراحی شده ایمن رعایت کنند. درایورهای اصلی امنیت و مقیاس پذیری نیازهای رعایت داده ها ، دستورالعمل های PHI \ PII \ HIPPA و حجم معاملات کلی در دوره های زمانی اجرا شده است. ملاحظات کلیدی شامل اجرای یک مدل امنیتی صفر ، هویت قوی و مدیریت دسترسی و رمزگذاری پایان به پایان برای محافظت از یکپارچگی داده ها است. امنیت همچنین باید بر راه اندازی MFA ، گروه های امنیتی ، Gateways NAT ، نقاط پایانی شبکه خصوصی ، لیست سفید ، نشانه گذاری و قوانین سفت و سخت فایروال متمرکز شود. مقیاس پذیری باید از طریق Kubernetes ، Scalers Auto -Scalers ، MicroService ، Containerization و Orchestration Automated Resource برای بهینه سازی عملکرد و راندمان هزینه به معماری تبدیل شود. شرکت ها همچنین باید در اولویت پیروی از طراحی ، استفاده از تشخیص تهدید AI ، اجرای سیاست و نظارت مداوم برای برآورده کردن الزامات نظارتی در حال تحول قرار بگیرند.
چگونه می بینید که نقش تحلیلی در زمان واقعی در صنایعی مانند بیمه عمر و مراقبت های بهداشتی در حال تحول است ، و چه پیشرفت های تکنولوژیکی شما را در این فضا بیشتر هیجان زده می کند؟
تجزیه و تحلیل در زمان واقعی در صنایعی مانند بیمه عمر و مراقبت های بهداشتی ، تصمیم گیری دقیق تر ، کاهش ریسک و تجربیات شخصی مشتری ، به یک تغییر دهنده بازی تبدیل می شود. در بیمه عمر ، داده های زمان واقعی عملکرد ادعای ، عملکرد برنامه ، تحریم پویا ، تشخیص کلاهبرداری و تنظیم سیاست های پیشگیرانه را بر اساس بینش رفتاری امکان پذیر می کند. در مراقبت های بهداشتی ، قدرت IT عملکرد برنامه ، عملکرد ارائه دهنده ، مدیریت مراقبت ، تشخیص پیش بینی ، نظارت از راه دور بیمار و بهبود کارایی عملیاتی. جالب ترین پیشرفت ها شامل تجزیه و تحلیل AI محور ، پردازش داده های فوری و از همه مهمتر ، قادر به کمک غیرمستقیم به زندگی بسیاری از افراد است. این نوآوری ها نه تنها باعث افزایش چابکی تجارت می شود بلکه نتایج بیمار و مدیریت ریسک را نیز بهبود می بخشد ، و سازمان ها را برای آینده ای بیشتر محور مشتری محور قرار می دهد.
آیا می توانید یک نمونه در دنیای واقعی را به اشتراک بگذارید که در آن مهندسی داده های پیشرفته به طور قابل توجهی عملیات تجاری یا تصمیم گیری را در یکی از بخش هایی که در آن تخصص دارید بهبود بخشید؟
یک نمونه موفق اخیر از پیشرفت های مهندسی داده این است که ما یک بستر داده با قدرت AI را بر روی Databricks تنظیم کرده ایم و عملیات بیمه عمر را تبدیل کرده ایم تا پردازش مطالبات ، مدیریت سیاست و تجربه مشتری را ساده تر کنیم. این قابلیت های جدید سیستم عامل مهندسی داده های AI محور شامل مصرف خودکار داده ها ، تحول و ادغام در زمان واقعی در بین میراث و سیستم های مدرن ، و اطمینان از دسترسی به داده های با کیفیت بالا در زمان واقعی است. حاکمیت داده های دارای هوش مصنوعی همچنین با استفاده از انطباق اجباری کاتالوگ وحدت ، بهبود یکپارچگی داده ها و شناسایی کلاهبرداری در مطالبات اجرا شد. این پلتفرم همچنین بینش های تولید شده توسط AI را برای تقویت قضاوت ادعای ، پیش بینی خط مشی سیاست و شخصی سازی مشارکت مشتری اعمال می کند. با استفاده از قابلیت های یادگیری ماشین Databricks ، می تواند ادعاهای کلاهبرداری را شناسایی کند ، بهینه سازی را بهینه کند و توصیه های خدمات مشتری را ارائه دهد. این تحول ، زمان پردازش ادعا را 50 ٪ ، بهبود انطباق کاهش داده و رضایت مشتری را از وضوح سریعتر و تعامل شخصی تقویت می کند. این محصولات همچنین با موفقیت یک ویژگی chatbot به نام Genie از Databricks افتخار می کنند ، که به کاربران کمتری با فن آوری امکان دسترسی به داده های ساده را می دهد. این همچنین باعث افزایش تیم های عملیاتی و تیم های آزمایش شده برای دسترسی بهتر به داده ها و بهینه سازی خفه کردن روزانه آنها شد.
چگونه می توانید فرهنگ نوآوری را در تیم های خود پرورش دهید و در عین حال اطمینان حاصل کنید که فن آوری های نوظهور با اهداف تجاری هماهنگ هستند؟
تقویت فرهنگ نوآوری مستلزم تعادل استراتژیک بین خلاقیت و تراز تجاری است. من تیم هایم را قادر می کنم تا آزمایش کنند ، به صورت متقابل همکاری کنند و یک ذهنیت سریع و سریع را در یک چارچوب ساخت یافته تقویت کنند. نکته مهم این است که اطمینان حاصل شود که تعادل بین افراد ، محصولات و فناوری وجود دارد. با هماهنگی فن آوری های نوظهور با اهداف اصلی تجارت ، ما اطمینان حاصل می کنیم که درایوهای نوآوری ارزش ملموس را به جای اختلال به خاطر خودشان انجام می دهند. این امر از طریق ابتکارات یادگیری مداوم ، مشارکتهای استراتژیک و مدلهای حاکمیتی حاصل می شود که زنده ماندن فناوری در برابر ROI و خطر را ارزیابی می کند. علاوه بر این ، تعبیه نوآوری در DNA سازمان از طریق حمایت مالی رهبری ، روشهای چابک و تصمیم گیری مبتنی بر داده ، تضمین می کند که پیشرفت های تکنولوژیکی به رشد پایدار تجارت و مزیت رقابتی تبدیل می شود.
با نگاهی به آینده ، پیش بینی می کنید که چه روندهایی در هوش مصنوعی و اتوماسیون بیشترین تأثیر را در معماری داده های سازمانی در پنج سال آینده داشته باشد؟
طی پنج سال آینده ، هوش مصنوعی و اتوماسیون اساساً معماری داده های سازمانی ، راندمان رانندگی ، مقیاس پذیری و هوش را در سطح بی سابقه تغییر می دهند. روندهای کلیدی شامل ظهور مدلهای داده محور AI توسط حوزه های صنعت و مدیریت داده های AI محور است ، جایی که یادگیری ماشین به طور خودکار انطباق ، مدیریت کیفیت داده ها و تشخیص ناهنجاری را خودکار می کند. اتخاذ خطوط لوله داده خودمختار ، مصرف ، تحول و ارکستراسیون را به صورت خودکار و ساده تر می کند و باعث کاهش سربار عملیاتی می شود. Edge AI پردازش در زمان واقعی را به منابع داده نزدیکتر می کند ، سرعت و امنیت را افزایش می دهد. علاوه بر این ، هوش مصنوعی تولیدی ، کشف داده ها و تجزیه و تحلیل ها را متحول می کند و بینش ها را در دسترس تر می کند. بنگاه هایی که این پیشرفت ها را در معماری خود ادغام می کنند ، چابکی ، تاب آوری و یک مزیت رقابتی در اقتصاد داده محور به دست می آورند
برای متخصصانی که مایل به برتری در معماری داده ها و حاکمیت هستند ، چه مهارت های کلیدی و تغییر ذهنیت برای موفقیت در چشم انداز دیجیتال در حال تحول امروز ضروری است؟
من به عنوان یک مربی ، من همیشه بر اهمیت اصول و حل مسئله با استفاده از اصول اصلی تأکید می کنم که برای تعالی در هر زمینه ای بسیار مهم است. به روز ماندن در پیشرفت های صنعت و فناوری از طریق LinkedIn ، شرکت در فصل های محلی و شبکه سازی با متخصصان برای همگام بودن با تحول تغییرات ضروری است. افزایش مداوم و ارزیابی از طریق گواهینامه های فن آوری های مختلف بسیار توصیه می شود. به همان اندازه مهم است که امکان ترجمه استراتژی های پیچیده داده به ارزش تجاری ، که به مهارت های ارتباط قوی و مشارکت ذینفعان نیاز دارد ، مهم است. طرز فکر یادگیری مداوم ، سازگاری و نوآوری در چشم انداز داده های به سرعت در حال تحول ضروری است. کسانی که در حالی که استراتژی های داده را با اهداف تجاری هماهنگ می کنند ، یک رویکرد پیشرو و حاکم بر تاریخ را پذیرفته اند ، به بهترین وجه برای رهبری در این زمینه قرار می گیرند.
