Mastercards Steve Flinter: ‘AI is gedemocratiseerd, the time is now’

Dr. Steve Flinter is Mastercards Labs’ Artificial Intelligence Practice Lead. Hij is verantwoordelijk voor de Artificial Intelligence (AI)- en Machine Learning (ML)-strategie van Mastercard Labs. Het lab ontwikkelt technologieën en services voor Mastercard én hun klanten. Flinter vertelt over de visie van Mastercard op AI en de laatste trends op dit gebied.

Op dit moment gebruikt Mastercard artificial intelligence zowel commercieel als intern op drie vlakken: veiligheid, consultancy en biometrische authenticatie. Veiligheid van betalingsverkeer is het meest voor de hand liggende onderwerp voor een organisatie als Mastercard om AI en ML in te zetten. Sinds de overname van Brighterion in 2017 heeft Mastercard dankzij steeds beter wordende predictive analytics de opsporing van creditcardfraude en het voorkomen van geweigerde goede betalingen sterk verbeterd. 

Met de acquisitie van NuData, een kleine twee jaar geleden, zette Mastercard ook grote stappen in biometrische authenticatie. Inmiddels wordt zelfs je gedrag gebruikt voor authenticatie: systemen herkennen bijvoorbeeld in welke hoek je je telefoon meestal vasthoudt of hoe je swipet. 

Mastercard Labs: innovatie en veilige implementatie van nieuwe technieken

Maar Mastercard Labs heeft een opdracht die verder gaat en zoekt ook naar nieuwe toepassingen van AI en ML. Hoe kunnen deze technieken een rol spelen in processen of producten waar het dat nu nog niet doet, en welke nieuwe mogelijkheden ontstaan door het inzetten van AI en ML? En vooral: hoe kunnen we de technologieën veilig implementeren, zowel intern als bij onze klanten?

Wil je de voordelen van AI laten doorwerken in de hele organisatie, dan moet je kansen zien om het in producten en services op te nemen en zo de interne efficiëntie te vergroten. Maar met AI en ML zijn de mogelijkheden eindeloos. Het is daarom belangrijk om prioriteit te bepalen. Bij Mastercard kijkt men daarbij bijvoorbeeld naar de grootste return on investment en welke nieuwe producten en diensten waardevol kunnen zijn voor klanten. Welke producten zijn het best te verbeteren met AI? En wat kan er gemaakt worden dat zonder AI en ML niet zou kunnen bestaan?

Ontwikkeling van nieuwe producten gebaseerd op AI

Mastercard ontwikkelt een hele reeks aan nieuwe producten en oplossingen met een AI-component. Zo werkt Mastercard Labs momenteel aan systemen voor aanbevelingen en personalisatie: hiermee kunnen klanten precies op het juiste moment het juiste aanbod doen aan eindgebruikers. Het effect van juiste aanbevelingen en exacte personalisatie is inmiddels wel bewezen.

Daarnaast ontwikkelt Mastercard bijvoorbeeld ‘goedkope’ Point of Sales (POS)-systemen voor opkomende markten. Met een goedkope, mobiele POS-oplossing kunnen kleine winkeliers ook hun zaken digitaliseren. POS in opkomende markten kunnen niet altijd gebaseerd worden op de technologieën die in de Westerse wereld gebruikt worden. Maar dankzij de inzet van AI kan Mastercard mobiele POS-systemen aanbieden die gebaseerd zijn op goedkopere smartphones. Met een videostream worden producten die de klanten willen kopen, herkend en kan hierdoor afgerekend worden. Deze geavanceerde technologie brengt ook financiële diensten naar minder welvarende gebieden. 

Democratisering van AI

De trend om AI toepasbaar te maken voor de massa, wordt steeds belangrijker. Waar web- en databasetechnologieën een aantal jaren geleden nog voor de happy few waren, zijn ze inmiddels niet meer weg te denken uit allerlei bedrijfsprocessen. Daar gaan we binnen drie tot vijf jaar ook heen met AI. 

Een belangrijke trend in AI is het democratiseren van de technologie. AI en ML zijn ook voor kleinere en middelgrote bedrijven binnen handbereik. Met open source tools en cloud based technology kan iedereen aan de slag. En dat zouden ze ook moeten doen. Met AI Express helpt Mastercard bedrijven met geen tot weinig ervaring op het gebied van AI bijvoorbeeld met antiwitwas-technologieën, credit risk-voorspellingen, cybersecurity en fraudemanagement.

Consumer experience verandert mee: start nu
We moeten ons beeld aan blijven passen van de klantervaring. Eerst was het de opkomst van webtechnologie, toen van mobiele toepassingen. Nu gaan we het tijdperk in van nieuwe interfaces, zoals voice, smart home devices, augmented en virtual reality. Veel van deze technologieën worden gedreven door AI-technologie. Hoewel er nog veel te verbeteren valt, worden AI-oplossingen binnen de kortste keren normale onderdelen van de consumer experience.

Voor bedrijven is het nu de tijd om AI en haar mogelijkheden te ontdekken. Het is niet meer alleen iets voor grote bedrijven. Je hebt geen in-huis expertise nodig om te beginnen met ontwikkelen. Doe je het niet, dan mis je de boot.

Column: Slimme blikken

‘Under his eye’. In de dystopische serie The Handmaid’s Tale wordt daarmee aan De Almachtige gerefereerd, maar het zijn met name de menselijke ‘eyes’ die in de serie iedereen in de gaten houden. Overtreed je één van de strenge regels van het totalitaire religieuze regime, dan hang je. Letterlijk. 

In onze eigen wereld zijn er ook overal ogen. Ogen die alles volgen, vastleggen, en herkennen. Ogen die niet alleen waarnemen, maar ook oordelen. Ogen, in de vorm van camera’s. 

Een kleine tsunami van camera’s lijkt ons te overspoelen. Camera’s die de publieke ruimte monitoren, camera’s in gebouwen, camera’s in ons slimme huis en camera’s in onze laptop. Maar de grootste cameragolf komt van onszelf. De ogen van onze smartphonecamera, die we altijd en overal op richten. 

De camera’s van tegenwoordig kunnen veel meer dan fotonen vangen in een mooi plaatje. Ze zijn slim. AI empowered slim. En dit alles realtime op basis van waar wij de camera op richten. Ze hebben toegang tot tal van extra informatie over wat ze in beeld hebben.

Ze weten of ze kijken naar een landschap, een object of een mens. En in toenemende mate weten ze ook naar wíe ze kijken. We dragen zelf bij aan deze gezichtsherkenning door te taggen met wie en waar we op de foto staan. En we verbeteren de software erachter door braaf de ‘ik ben geen robot’ foto recaptcha’s te doorlopen. 

Het slimme laagje zal steeds vaker onze waarneming beïnvloeden. De camera voegt niet alleen tien pond toe, maar ook een oordeel. Dit is mooi, dit is lelijk. Dit is goed, dit is fout. Prima als het gaat om de juiste route in Google Maps, minder goed als we zo naar de mensen om ons heen gaan kijken. Laten we ervoor waken dat we niet de Chinese surveillance maatschappij nastreven. Waarbij de ‘fouten’ er meedogenloos uit worden gehaald. Genageld aan een digitale schandpaal. Of erger, als je tot een ongewenste minderheid behoort.

Mijn advies in deze techwereld: blijf kritisch op het advies van je slimme camera. De algoritmes erachter worden gevoed door mensen. Mensen met een gekleurde blik. Blijf dus zelf ook kijken, écht kijken. Voorbij je eerste indruk. ‘Under your eye… may they be open’.

Hoe AI de overheid verder kan ondersteunen

Hoe gaan overheden wereldwijd – en vooral in Nederland – om met alle technologische ontwikkelingen? Hoe kunnen zij ervoor zorgen dat de democratie blijft functioneren in zo’n snel veranderende omgeving? In een serie van 9 webartikelen wordt ingegaan op de belangrijkste (toekomst)trends voor de publieke sector. Aflevering 1: hoe Artificial Intelligence (AI) de overheid kan ondersteunen. 

Waarom AI?

AI heeft in de afgelopen jaren een stormachtige ontwikkeling doorgemaakt. Met behulp van deze technologie worden zelfrijdende auto’s gebouwd en teksten zonder tussenkomst van een mens beoordeeld. Dankzij de verschillende aspecten van AI, zoals machine learning en Natural Language Processing (NLP), kunnen ook overheidstaken worden versterkt, van onderwijs en zorg tot politie en defensie. Hoewel het voor veel organisaties moeilijk is om te bepalen wat AI precies voor hen kan betekenen, zijn er wereldwijd steeds meer grote en kleinere overheden die AI gebruiken. Zij beschikken immers over grote hoeveelheden data – een belangrijke voorwaarde voor zinvol gebruik van AI.

Voorbeelden in binnen- en buitenland

Op het gebied van zorg zijn bijvoorbeeld de UK en Japan al heel actief. De Britse NHS (Nationale Gezondheids Dienst) zet AI-bestuurde chatbots in die patiënten adviseren in niet-levensbedreigende situaties. Daardoor hebben artsen meer tijd voor echte noodgevallen. In Japan investeert de overheid in 10 ‘smart’ ziekenhuizen waarin AI wordt gebruikt om medische testresultaten te adviseren en de juiste behandelmethodes voor te schrijven. Ook op het gebied van veiligheid en rechtshandhaving zijn er talloze voorbeelden. Waaronder in Nederland, waar machine learning wordt ingezet om fraude en andere misstanden op het gebied van sociale voorzieningen op te sporen. Chicago gebruikt algoritmes om misdaden te voorkomen (op basis van voorspellingen) en in de UK worden radicaliserende (groepen) mensen opgespoord met behulp van NLP.

Van eenvoudig naar complex

Uit al deze voorbeelden blijkt dat Artificial Intelligence veel werk uit handen neemt, zodat ambtenaren worden ontzorgd. Een goede samenwerking tussen mensen en technologie verhoogt de kwaliteit van overheidsdiensten. Er zijn drie stadia van ontwikkeling (ofwel de ‘AI journey’). Allereerst ‘Assisted intelligence’, waarmee data worden gebruikt ter ondersteuning van besluitvorming. Dit is het stadium waarin we nu verkeren – onder meer vanwege wettelijke voorschriften. In het stadium van ‘Augmented intelligence’ wordt machine learning toegevoegd aan bestaande systemen. ‘Autonomous intelligence’, het hoogste stadium, betekent dat processen worden gedigitaliseerd en geautomatiseerd om de intelligentie te leveren waarmee machines, bots en systemen worden aangestuurd.

Strategieën

Steeds meer overheden investeren in nationale strategieën. Zowel de publieke als de private sector zijn hierbij betrokken. Duitsland heeft in 2018 2,9 miljard euro geïnvesteerd in zo’n strategie en Frankrijk is van plan om er 1,6 miljard euro erin te investeren. De Nederlandse overheid hanteert de Data Agenda Overheid, waarop een planning is te vinden met de actuele stand van zaken van diverse actielijnen. Voor de tweede helft van 2019 staan bijvoorbeeld Ontwikkeling Transparantielab en Code Goed Digitaal Bestuur op het programma. Gebruik binnen de overheid heeft wel grote gevolgen voor de ‘workforce’. Er moet een goed samenspel zijn tussen eigen mensen, partners van buitenaf en de gebruikte technologieën. Werkzaamheden van ambtenaren zullen veranderen – bijvoorbeeld minder routinematig worden. Dat brengt vooral voordelen, maar die moeten wel goed worden gecommuniceerd – en ingezet.

Voordelen en risicofactoren

De potentiële voordelen van AI-gebruik binnen de overheid zijn onder meer: aanvulling van menselijke capaciteit, een betere kwaliteit van dienstverlening, minder papierwerk en een stimulans voor economische ontwikkeling. Risicofactoren zijn er ook, zoals het voorbereiden van medewerkers op het AI-tijdperk (veranderende werkzaamheden en samenwerking met i.p.v. gebruik van machines), de financiering en groeiende complexiteit van technologieën en toenemende bezorgdheid over algoritmische risico’s, black box en bias.

Hoe nu verder?

Het is belangrijk om een brede AI-strategie neer te zetten, waarbij de grote vraag is: willen we kosten besparen, meer waarde creëren of beide? En: met welke problemen kampen wij en welke technologieën zetten we hiervoor in? Daarna is het taak kleine op te zetten die je bij gebleken succes verder uitrolt. Je moet zoeken naar AI-talent, zowel binnen als buiten de organisatie, voor de uitvoering van projecten. Daarbij is relevante data en toegang daartoe natuurlijk onmisbaar.

Binnenkort Deel 2 van de serie: De digitale burger.

 

Digitaal darwinisme: overleven met nieuwe technologie

Deepfakes, GAN-technologie, chatbots… de wereld van klantcommunicatie is constant in beweging. Hoe groot wordt de rol van AI in de toekomst? En gaat AI mensen vervangen? In gesprek met Sander Duivestein over zijn toekomstvisie. Trendwatcher, adviseur en columnist Sander Duivestein is een graag geziene spreker op events. Gewapend met een goed gevuld slidedeck, neemt hij de […]

Aan de slag met voice, chat(bots) en AI! Adapt or die

‘De klant’ is de belangrijkste redenen om technologisch vooruit te willen gaan. De voornaamste reden voor het inzetten van slimme technologische toepassingen zou dan ook moeten zijn: om het de klant zo makkelijk en aangenaam mogelijk te maken. Tijd om stil te staan bij wat digitalisering van klantcontact voor jouw organisatie betekent. Want zoals Trendwatcher […]

Gaan we met AI de code van intelligentie kraken?

Om te kunnen bepalen of computers intelligenter kunnen worden dan wijzelf, moeten we eerst bepalen wat intelligentie precies is. Weten we eigenlijk wel hoe intelligentie bij mensen werkt? Artificial intelligence (AI) lijkt een van de meest besproken, maar misschien wel minst begrepen technologieën van dit moment. Het is op sommige vlakken ‘dommer’ dan veel mensen […]

Zo ziet het leven er in 2039 uit

Zonder dat we het doorhebben, heeft kunstmatige intelligentie (AI) al een plekje in ons leven ingenomen. Al je op Facebook iemand wil taggen, geeft Facebook suggesties dankzij gezichtsherkenning. Als je Netflix opent, krijg je suggesties te zien op basis van je kijkgedrag en als je via Schiphol reist, wordt je paspoort automatisch gecontroleerd. Hoe zal […]

Nederland als nieuwe fintech-hub [8 trends]

In 2018 waren er meer dan 400 bedrijven actief in de Nederlandse fintech-markt en dat aantal neemt dagelijks toe. Nederland is koploper op het gebied van fintech-innovaties met een bloeiende start-upscene. Nederlandse bedrijven omarmen dan ook de innovatie en transparantie van fintech-start-ups en ondersteunen hen waar ze kunnen. Hoe zit het met de trends? De […]

Hoe AI jouw waarde als professional in e-commerce kan vergroten

Tenzij je de laatste twee jaar onder een steen hebt geleefd, kan het je niet zijn ontgaan dat AI op het punt staat om de wereld over te nemen. Of toch niet? In e-commerce zien we steeds vaker dat wat getoond wordt aan bezoekers per keer kan verschillen. Is dit AI, plat gezegd dat het […]

Dit zijn de manieren om veiligheid van AI-toepassingen te waarborgen

Veiligheid en artificial intelligence vormen tot dusver nog geen combinatie die op veel aandacht mag rekenen. Als het al over de betrouwbaarheid van AI-toepassingen gaat, komt vooral de donkere kant bovendrijven. Op deze manier maak je je AI-toepassingen wel veilig.

In een eerder blog ging ik in op de ‘Best-practices van AI-toepassingen in de reis- en hotelindustrie’. Daarop kwam naar aanleiding van het rapport ‘TCS Global Trend Study: Part II’ boven water dat men vooral de volgende maatregelen zou moeten nemen om kunstmatige intelligentie (AI) ook in toekomst duurzaam en consistent succesvol in te kunnen zetten:

  • Beveilig het systeem tegen hacken;
  • Ontwikkel een systeem dat goede, betrouwbare en veilige beslissingen neemt;
  • Zorg ervoor dat medewerkers de systemen begrijpen en willen gebruiken.
Dystopische discours op Google dominant en gebrek aan transparantie vanuit bedrijven

Opvallend is dat op zoekwoordcombinaties in Google zoals ‘artificial intelligence secure systems hacking’ vooral de schaduwzijde – het dystopische discours-  centraal wordt gesteld met titels als: ‘Hackers are on the brink of launching a wave of AI attacks’, ‘6 ways hackers will use machine learning to launch attacks’ en ‘How AI-Driven Systems Can Be Hacked’.

Concrete informatie over de drie maatregelen en hoe deze door bedrijven die gebruik maken van AI-toepassingen, gebruikt wordt, is nauwelijks op het web te vinden. Zelfs bij directe benadering van bedrijven wordt vaak benoemd, dat men bewust niet dit soort informatie beschikbaar stelt. Als reden wordt bijvoorbeeld aangegeven dat het om te complexe processen gaat.

Transparantie van AI-systemen schiet te kort

Volgens onderzoekers ontbreekt het hedendaagse AI-systemen vaak aan transparantie. AI-systemen vormen een black box. Ontwikkelaars kunnen er niet altijd achter komen hoe AI-systemen bepaalde beslissingen nemen. De voorspelling is dat dit probleem groter zal worden omdat AI-applicaties steeds complexer worden.

Cases om van te leren

Microsoft’s chatbot Tay is een goed voorbeeld hoe AI beïnvloed kan worden door negatief gedrag van buitenaf. Dat kan resulteren in het tegenovergestelde van wat de makers in gedachten hadden. Tay was een chatbot die live interacties op Twitter gebruikte om intelligenter te worden. Terwijl Tay uitmuntende conversatie-eigenschappen ontwikkelde, bleek hij eveneens racistische en vrouwenhatende trekjes aan te nemen. Ook het voorbeeld van Facebook met Alice en Bob heeft getoond dat men AI op een solidere wijze zou moeten benaderen. Nadat de systemen hun eigen taal hadden ontwikkeld, die de facebookmedewerkers niet meer begrepen, werd het experiment meteen gestopt.

Stappen om AI-systemen veiliger te maken

Welke maatregelen kunnen worden genomen om AI veiliger te maken? Een eerste stap zou zijn de black box te openen, door transparantie-grondwetten te introduceren, open-source codes beschikbaar te stellen en AI minder ondoorgrondelijk te makenAI Now, een non-profitorganisatie die voor algoritme-vrijheid pleit, werkt met een simpel principe: als het te maken heeft met services voor mensen, als de designers niet een beslissing van een algoritme kunnen verklaren, zou men de applicatie niet mogen gebruiken.

Als het om het ontwerpen van AI-applicaties gaat, is het belangrijk om zeer facetrijke en verschillende teams samen te stellen, tebeginnen bij ras, geslacht, cultuur en socio-economische achtergrond. Daarnaast wordt aanbevolen om verschillende experts uit verschillende vakrichtingen erbij te betrekken, zoals sociologen, ethici, psychologen en geesteswetenschappers. Op deze manier wordt het risico’s van bias verminderd, doordat men probeert een AI-toepassing zo genuanceerd mogelijk te designen.

3 manieren om AI veilig te implementeren

Naveen Joshi (2017) introduceert in een artikel drie manieren om AI veilig te implementeren binnen een bedrijf

1. Ontwikkel richtlijnen/draaiboek ter bewaking van de AI-veiligheid

Het is belangrijk dat een tool, fysiek of digitaal, op ethische wijze wordt ingezet. Bedrijven zouden hiermee aan de slag moeten om te laten zien dat zij AI-applicaties op een goede manier en voor goede doeleinden inzetten. Het wordt daarom aanbevolen om bedrijfsinterne richtlijnen voor het gebruik van AI-systemen op te stellen en de medewerkers binnen het bedrijf hierbij te betrekken.

2. Beheer de integriteit van datasets: betrek mens en techniek erbij

Om de integriteit van AI-systemen moeten bedrijven eerst zorgvuldig omgaan met de integriteit van de gegevens en modellen welke ten grondslag liggen aan AI-systemen. Organisaties moeten technieken en processen implementeren om risico’s als gevolg van anomalieën te beschermen, op te sporen, te corrigeren en te beperken. ForAllSecure, een start-up, gevestigd in Pittsburgh, heeft in deze context een veiligheids-bot ontwikkeld, die in staat is om bugs en veiligheidsbedreigingen in systemen op te sporen.

Om de veiligheid van systemen te kunnen garanderen, heeft MIT’s Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory en de machine-learning startup PatternEx een kunstmatige intelligentieplatform ontwikkeld, AI2 genaamd. Ze claimen dat het cyberaanvallen aanzienlijk beter voorspelt dan bestaande systemen, door voortdurend input van menselijke experts te verwerken. Dit is een goed voorbeeld hoe de menselijke expertise goed ingezet kan worden om systemen te verbeteren.

3. Valideer en verifieer

Valideren en verifiëren is een maat voor de betrouwbaarheid en voorspelbaarheid van AI-systemen. Voor het bereiken van robuustheid en veiligheid moeten alle AI-systemen worden gecontroleerd, gevalideerd en getest voordat ze worden geïmplementeerd. AI-systemen maken gebruik van nauwkeurige procedurele logica, analyse, redeneringen en zingeving met unieke menselijke kwaliteiten zoals empathie, waardeoordeel en esthetiek. Als AI-systemen veilig worden geïmplementeerd, kunnen bedrijven waardevolle inzichten verkrijgen en beter geïnformeerde zakelijke beslissingen nemen.

Een van de beste manieren om bijvoorbeeld connected auto’s te beschermen tegen cyber-aanvallen, is om een beveiliging in te bouwen in het ontwerp van de voertuigen. Dit betekent bijvoorbeeld dat er geen conflicten, fouten of misconfiguraties in afzonderlijke componenten zijn. Volledig geassembleerde auto’s moeten strenger worden getest om te zorgen dat het eindproduct aanvallen af kan weren, met behulp van methoden zoals penetratietesten. Hierbij worden systemen doelbewust aangevallen om gebreken bloot te leggen. Dit zou op zijn beurt weer leiden tot betere tools en standaarden die iedereen in de industrie zou dwingen vanaf het begin rekening te houden met veiligheid.

Het gevaar van kunstmatige intelligentie

Artificial intelligence (AI, kunstmatige intelligentie) wordt steeds breder toegepast, zowel zichtbaar (zelfrijdende auto’s) als onzichtbaar (prijsbepaling, fraude-detectie, beoordeling van mensen). Met name de nieuwe onzichtbare toepassingen zijn vaak problematisch: slecht werkende technologie wordt getest op echte mensen. Achtergrond kunstmatige intelligentie Het vakgebied kunstmatige intelligentie bestaat al meer dan 60 jaar. De Dartmouth-conferentie uit 1956 wordt […]

LG opent AI-lab in Toronto

De Zuid-Koreaanse fabrikant LG gaat een AI-lab opzetten in Toronto en heeft een vijfjarige samenwerking met de Universiteit van Toronto aangekondigd.

Het lab is een uitbreiding van het reeds bestaande AI-lab in Silicon Valley. Het zal zeker geen gesloten lab worden. De samenwerking is gebaseerd op ‘Open Partnership-Open Connection’.

AI zal uiteindelijk ons leven transformeren, denkt LG-topman I.P. Park.

UX-strategie verbeteren: in-house design, agile denken & 4 andere tips

Hoe kun je user experience in organisaties meer strategische invloed geven zodat je betere, fijnere en relevantere producten en diensten kunt realiseren? Dat is de vraag waar UXSTRAT Europe zich mee bezighoudt. In dit artikel deel ik met jullie 6 takeaways. De conferentie vond 11 en 12 juni voor de vierde keer plaats in Amsterdam, […]

Marketeer van de toekomst: herken hypes, zorg voor thick data & blijf sceptisch

‘Hoe herken je het verschil tussen een hype en reality?’ ‘Wat kan AI nu en waar gaat het heen in de toekomst?’ ‘Kun je technologie omarmen of is sceptisch zijn beter?’ Een greep uit de tientallen vragen die marketeers graag beantwoord zouden willen zien. Gelukkig is daar The Next Web Conference: de plek om de […]

Van blockchain naar AI, ontwerpen aan journalistiek vertrouwen

Zou je met de inzet van blockchain fake nieuws te lijf kunnen gaan? Dit vroegen we ons een jaar geleden op Frankwatching af. We dachten aan een systeem waarmee we betrouwbare artikelen van een keurmerk kunnen voorzien. En waarin iedere bewerking en aanpassing van het artikel zichtbaar geregistreerd wordt. Daardoor zouden fictieve berichten wellicht eerder […]

Page generated in 1,581 seconds. Stats plugin by www.blog.ca