受監管產業中的個人化與創新：Experian 的 Kathleen Peters

凱瑟琳彼得斯 (Kathleen Peters) 擁有數位通訊公司和科技新創公司的背景，擔任益博睿 (Experian) 首席創新長。關於這一集的 我、我自己和人工智慧 在播客中，Kathleen 分享了一些關於 Experian 創新實驗室的信息，概述了其一些項目，並解釋了最近生成式 AI 工具的民主化如何為技術專家和擁有其他核心能力的貢獻者帶來更多的創新思維。

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艾莉森賴德： 在受監管的環境中進行創新顯然是有護欄的。當我們引入生成式和代理式人工智慧時，風險會變得更高。金融服務機構如何駕馭人工智慧並成功創新？看看今天的節目就知道了。

凱瑟琳彼得斯： 我是益博睿 (Experian) 的凱瑟琳彼得斯 (Kathleen Peters)，您正在聽的是 我、我自己和人工智慧.

薩姆·蘭斯博瑟姆： 歡迎來到 我、我自己和人工智慧，來自的播客 麻省理工學院斯隆管理評論 探索人工智慧的未來。我是 Sam Ransbotham，波士頓學院分析學教授。我一直在研究數據、分析和人工智慧 MIT SMR 自 2014 年以來，內容包括研究文章、年度行業報告、案例研究以及現在的 12 季播客節目。在每一集中，企業領導人、前沿研究人員和人工智慧政策制定者都會與我們一起剖析人工智慧炒作與人工智慧成功之間的差異。

嗨，聽眾們。感謝您今天再次加入我們。今天我正在與 Experian 首席創新官凱瑟琳彼得斯 (Kathleen Peters) 交談。凱瑟琳，很高興你能和我們在一起。

凱瑟琳彼得斯： 謝謝。很高興來到這裡，山姆。

薩姆·蘭斯博瑟姆： Experian 可能對我們了解很多，但我們的一些聽眾可能不太了解 Experian。那麼就讓我們開始吧。您能給我們簡單介紹一下[Experian]，特別是您的角色嗎？

凱瑟琳彼得斯： Experian 是一家全球數據和技術公司，我們為世界各地的人們和企業提供機會。我們幫助定義貸款實踐。我們為客戶和消費者發現並防止詐欺。我們簡化醫療保健，並提供數位行銷解決方案。

薩姆·蘭斯博瑟姆： 您的角色是首席創新長。我不知道益百利創新實驗室。請告訴我們有關該實驗室的信息，以及該實驗室完成了哪些項目？

凱瑟琳彼得斯： 我與我的合作夥伴熊山吉博士密切合作，他是我們實驗室的首席科學家和技術負責人，該實驗室由數據科學家和軟體工程師組成，他們真正利用數據的力量來幫助創建客戶和合作夥伴需要的產品，並透過我們的直接面向消費者的業務來幫助消費者。

Shanji 和實驗室幾十年來一直致力於人工智慧研究，尤其是在詐欺方面。然後在 2022 年底…我們看到了生成式人工智慧的公開推出——這對我們的實驗室來說並不新鮮；該實驗室過去一直在研究生成式人工智慧技術，但真正的民主化發生了……讓你我和每個人都可以使用這些功能，特別是透過 OpenAI 發布的 ChatGPT。

該實驗室確實處於我們生成人工智慧技術產品化的最前沿，並將這些技術引入我們的應用程式中供消費者使用，以及 Experian Assistant 等產品。

Experian Assistant 使我們[客戶站點]的個人能夠獲得見解；獲得分析模型、分數、趨勢的可視化；能夠完成通常需要雙方資料科學家工作數週或數月的事情，在生產中部署模型，然後獲取結果。

現在我們可以在幾分鐘內完成此操作。因此，這是一項令我們非常興奮的特殊創新，它確實處於前沿，因為它也利用了代理人工智慧。

薩姆·蘭斯博瑟姆： 你提到了民主化，我認為你將其定位為一件積極的事情，但你也與許多壞人打交道，他們也剛剛獲得了許多令人驚嘆的技術。告訴我們一些關於當壞人也可以使用這項技術時，這如何改變了世界。

凱瑟琳彼得斯： 老實說，這可能會讓我徹夜難眠。這裡的新功能釋放了許多功能，並透過基礎模型、ChatGPT 和 Claude 等工具提供。這對我們作為消費者、對於我們作為在 Experian 和其他公司建立能力的科學家來說非常令人興奮，但你絕對是對的。它還為欺詐者提供了幫助，並且您擁有非常有組織、積極主動、聰明的人，他們正在尋求實施欺詐，尤其是在網路世界中。我們聽到很多關於詐欺者使用這些工具製作的深度贗品品質的消息。

我們也看到詐騙的品質和數量不斷增加。生成式人工智慧允許詐欺者及其組織使用非常自然的語言。這使他們能夠對他們正在培養和瞄準的受害者發揮創意。這是我們所有人都真正需要意識到的事情，不僅作為企業，而且作為整個社會，這些騙局的質量正在不斷提高，我們需要互相留意，當某些事情看起來不太對勁或者可能有點好得令人難以置信時，我們需要互相提防，多加警惕。

薩姆·蘭斯博瑟姆： 然後我猜想這存在著徹頭徹尾的詐欺的一個方面，但似乎這裡也有一些機會，比如說，改善金融包容性。

凱瑟琳彼得斯： 這對我來說真的很有趣。當我們在 2022 年底發生這起民主化事件時，發生了三件不同的事情。其中之一是我們突然可以免費使用此功能。 OpenAI 透過發布 ChatGPT 製作了一個版本，任何人都可以免費下載和試用。因此，這項技術具有廣泛的可用性和可訪問性。

發生的另一件事是你不需要成為資料科學家。您不需要使用程式語言。我們可以使用自然語言來與此功能互動。第三件事是，隨著時間的推移，運算能力不斷發展。例如，我們常聽說英偉達製造的晶片。我們當然沒有足夠的運算規模來處理這種人工智慧。這限制了它的即時性。它限制了使用這些技術時可以消耗的資料量。

我之所以提出這個問題是因為，正如您所提到的，我們也有積極的機會。普惠金融對 Experian 非常重要。這是我們文化和我們是誰的一部分。我們真正關注的是所有人的金融權力和所有人的金融包容性。

您能夠為您想要解決的問題、問題和評分提供的數據越多，您就越能夠準確地了解與您想要更好地了解的個人相關的風險或缺乏風險。例如，能夠存取越來越多的數據，我可以查看可能不屬於標準、典型信用報告的內容。我是否每月按時支付非向信貸機構報告的帳單類型的帳單？我可以提供這些數據嗎？我是否可以不僅透過我的姓名、地址、出生日期、社會安全號碼來顯示我的身份，還可以透過將我的電子郵件或電話號碼與我的身份相關聯的數位識別碼來顯示我的身份，從而讓我對自己更有信心？

因此，能夠了解更多的歷史、更多的數據，擁有能夠即時做到這一點的運算能力，使我們能夠更好地了解正在挺身而出的個人，而這正是推動金融包容性的真正原因。

薩姆·蘭斯博瑟姆： 刻板印象的核心是利用不完美的資訊做出快速決策，我認為你正在更詳細的資訊和更多的資訊之間建立聯繫，讓你做出更好、更個人化的決定。

凱瑟琳彼得斯： 是的。

薩姆·蘭斯博瑟姆： 但同時，你也在一個監管非常嚴格的行業中運營，有很多規則需要遵循，然後新的東西很快就會出現。你如何平衡這種緊張局勢，其中的東西很快就會出現，你也許可以用它來做出更好的決策，但與此同時，你所處的監管框架從定義上來說是落後於技術的？我想，你如何協調這些相互競爭的力量？

凱瑟琳彼得斯： 我們強烈倡導消費者參與對話。我們與消費者的[直接]關係有些獨特。幾十年來，我們不僅擁有人們所熟知的益百利 (Experian) 企業對企業業務，而且還建立了直接面向消費者的關係。

正如您所指出的，作为一个受到严格监管的组织，意味着我们了解这些数据的限制类型。我們相信，作為值得信賴的人們資料管理者，我們有一項核心責任，那就是保持警惕和非常小心，並理解隨之而來的責任。

薩姆·蘭斯博瑟姆： 但感覺仍然存在一些緊張氣氛，因為你是一家大公司，而且我認為存在一些關於大公司無法創新的神話。但同時，你所描述的是過去幾年發生的許多變化，特別是在生成式人工智慧和大型語言模型方面。或許我會從這樣一個迷思開始：大公司的創新與小公司的創新是一樣的嗎？或者大公司的創新與小公司的創新有什麼不同？

凱瑟琳彼得斯： 我自己也曾在多家新創公司工作過，對此我也有一些個人看法。在 Experian 這樣的大公司工作的好處是資源和規模的可用性。

我們也了解歷史。正如我們之前談到的，在受監管的環境中工作，我們知道陷阱在哪裡，我們知道如何安全、負責任地做到這一點。

對於人工智慧來說，當企業使用它時，非常重要的是，你要了解其中存在的固有風險，對員工進行有關這些風險的教育，並有一個委員會定期審查。但同時你也有適當的安全和護欄來幫助每個人以一種持久的方式做到這一點，這將使創新者自由地知道他們可以以一種最終可能成為產品的方式進行實驗，並且他們將能夠安全和負責任地這樣做。

所以我真的很看重大公司的規模和治理。當然，在小型公司中，您享有與更小、更靈活的團隊合作的敏捷性的聲譽。

你非常注重成長，但當你得到創投支持時，你可能不一定要承擔與擁有公眾股東時相同的股東責任。但我確實相信，而且我們在益百利已經證明了這一點，當你採取真正深思熟慮的創新方法，並開始將其融入公司文化以及產品管理和產品開發組織的文化時，現在你就有了這個非常酷的機會來利用像我們創新實驗室這樣的實體的能力，並將一些創業心態和新鮮的綠地思維帶到你試圖解決的一些最困難的問題上。

薩姆·蘭斯博瑟姆： 您談到了您在新創公司時的背景。我們播客的名稱是 我、我自己和人工智慧。我們想知道…您是如何到達現在的位置的？請告訴我們一些您的背景。從你優美的口音中我知道你來自南方，而且我已經聽出了這一點，但我認為你也有工程學背景，所以請給我們介紹一下你是如何走到今天這一步的。

凱瑟琳彼得斯： 我來自密蘇裡州的聖路易斯，我認為那裡離中部地區非常近。我的許多家人仍然在那裡——紅雀隊的鐵桿球迷。我必須這麼說。

我在密苏里州南部的密苏里科技大学工程学院学习电气工程。在学习期间，我对数字通信非常感兴趣。當時，特別是在美國，正在發生從類比蜂窩電話到數位蜂窩電話的重大轉變，尤其是摩托羅拉，正在該領域進行一些非常令人興奮的研究和創新。

畢業後，我加入了摩托羅拉，並成為建立銥衛星電話網路的團隊的一員，特別是手持電話本身，這需要大量的創新和新技術。衛星電話不再是像今天那樣與固定無線電塔或 Wi-Fi 基地台通話，而是與銥星（低地球軌道衛星的軌道）這樣的系統打交道的衛星電話，與您通話的目標正在以極快的速度從地平線移動到地平線，然後您從一顆衛星切換到另一顆衛星。這是一種非常不同類型的無線電技術。我發現這非常令人著迷。

在我職業生涯的早期，我真的很幸運能夠參與一項「登月計畫」的研發工作，我相信這項工作很早就播下了種子，以滿足人們對未來的好奇心。

在我的職業生涯中，我加入了一家名為 Cadence Design Systems 的公司，[並使用了]許多新技術的工具和模擬，特別是在硬體集成電路和我們使用的晶片的開發中，尤其是在這些通訊設備中。

在加入 Experian 之前，我在一家新創公司工作，我們對通訊進行加密，以便在可供企業和政府實體使用的現成行動電話設備之間安全地傳輸語音和文字。網路安全方面確實讓我對詐欺感到好奇。

網路安全幫助我們封鎖周圍的牆壁和周邊。一旦這些被違反，詐欺就會發生。詐欺和網路安全並不完全相同，但它們肯定是相關的。随着越来越多的人在网上做金融交易等有风险的事情，对我们来说，了解如何打击欺诈并确保人们在网上做这些事情时的行动安全就变得更加重要。

在過去的幾年裡，這已經成為我真正的熱情。我對益百利如何在這一領域進行創新、投資以及帶來數據、分析和平台的影響力感到非常興奮，我們必須了解人們的身份，並在阻止欺詐方面真正發揮創新作用。

薩姆·蘭斯博瑟姆： 我總是喜歡任何工程師表現良好的故事。您談到了這些即將出現的創新技術，其中一些可能會威脅到人們的工作，特別是技術職位。

正如我們正在討論的那樣，本周有報道預測技術職位的末日，我百分之百反對。但你覺得呢？技術角色可能會消失嗎？那裡發生了什麼事？

凱瑟琳彼得斯： 山姆，我們圍繞這個主題有一些有趣的例子。由於我們一直在嘗試生成式人工智慧，因此我將與您分享一個關於我們一位頂尖資料科學家的故事。

山吉要他去探索一個他沒有太多經驗的新領域。在這種特殊情況下，它與非結構化文件的光學字元辨識 [OCR] 有關。

因此，您可以想像人們可以填寫的表格，有時仍然使用筆和紙，並且能夠使用這些表格並盡可能有效地處理它們。

他所做的是，首先，他使用了我們大型語言模型工具的企業版，然後說：「告訴我更多關於 OCR 的最新功能。有什麼限制？如果我以前沒有使用過這個，我應該知道什麼？技術人員如何使用它？」他首先使用了它，就像我們許多人在教育方面所做的那樣。

從那時起，他想要進行更多實驗，他使用語音輸入而不是輸入提示。他口頭提示模型為他創建代碼。

他說：「哦，我發現我們還沒有使用這些結構。使用這種類型的架構方法重寫程式碼。」因為他的技術，他能夠要求模型不斷地精煉、精煉、再精煉。在大約一個小時的時間裡，他想出了一個他非常滿意的解決方案，該解決方案確實將人類與人工智慧結合起來，提出了一段出色的可執行程式碼來完成手頭上的任務。

然後，最後，他把幾年前寫的一段程式碼插到模型中，讓模型優化他自己寫的、親手優化過的程式碼，並為此感到自豪。

該模型回來後，他的程式碼效能提高了 40 倍。他被震撼了。他沒有說：「天哪。我害怕失去工作。」他突然覺得自己擁有了超級英雄的力量。

透過這種方式，這種正能量讓我意識到新聞週期中有很多，並且有很多炒作。是的，人們的工作將會發生變化，但我相信在某些地方，我們所看到的能力絕對會幫助增強組織各個層級的人員的能力。

薩姆·蘭斯博瑟姆： 我喜欢这个例子，但我想引用一个线索，那就是你说，作为其中的一部分，他能够引导和指导模型。這是有效的，因為這個人有經驗。

凱瑟琳彼得斯： 是的。

薩姆·蘭斯博瑟姆： 當人們在成長過程中缺乏能夠駕馭模型的經驗時，未來會發生什麼事？

凱瑟琳彼得斯： 我再舉一個例子，我認為這個例子也能說明這個問題。在我們的客戶支援中心，我們擁有不同類型的技能。 [這些]不是博士學位。數據科學家。這些人負責接聽電話並為我們的客戶提供協助。這些人仍然從事著與人類打交道的人性化工作。當然，在像我們這樣受監管的行業中，我們將繼續在這些中心長期留有人員。

這類工作的流動率也往往很高。在那裡待得更久的人是最好的。當他們收到客戶的問題時，他們知道如何調出可能有這些答案的知識資料庫。他們確切地知道該去哪裡尋找。

當我們有一個全新的人時，壓力就會很大。 [當]你打電話時，人們通常不會打電話給客戶支援來告訴你他們認為這項業務有多好。正確的？

我們開始建造的是代理商和機器人，它們實際上可以幫助我們客戶支援中心的人。其工作方式是，當新人聽到客戶打電話進來並且客戶正在表達他們的擔憂時，代理商能夠用自然語言輸入他們從這位心煩意亂的客戶那裡聽到的問題。該工具還可以幫助和理解情緒，並且可以提示客戶服務代理說出他們可以說的短語，以幫助建立同理心，降低電話的溫度并快速獲得答案，不僅僅是代理必須閱讀的一些文本，而是以自然語言來回答該人的實際問題。

這尤其賦予了這些新員工權力，他們之前就說過你的觀點……不一定具備技能。我們如何讓他們更快充滿信心並提高技能？事實證明，讓這位助手在他們身邊幫助他們更好、更快地完成工作是一個真正的突破。

我們發現該部門的人員流動率下降，而工作滿意度卻有所提升。即使是那些技術更熟練、擁有大量固有知識的人，也會再次感到自己精力充沛。這不僅有利於士氣，而且是一筆好生意。這在留住員工方面節省了我們的時間和金錢。在這個例子中，我看到了這些功能在光譜兩端的好處。

薩姆·蘭斯博瑟姆： 事實上，這與我們過去幾年所做的一些研究非常吻合，我們正在尋找一些無形的成果，不是經濟利益，而是工作滿意度和其他文化類型的利益。我們最終在那裡發現了類似的結果。

我们有一个环节会问您一些快速问题。想想你想到的第一件事。简短的答案很好。

人工智慧的發展比你預期的更快還是更慢呢？

凱瑟琳彼得斯： 我們所看到的力量，大門和機會正在為好或壞而打開……當我看到新的令人興奮的機會時，我總是擔心欺詐……但它的規模是我沒想到會發生得這麼快。兩年前，當我開始看到這種民主化的發生時，我已經感到驚訝了。從那時起，我們的加速速度如此之快，尤其是現在有了代理，我發現這非常令人著迷，而且進展速度比我想像的要快得多。

薩姆·蘭斯博瑟姆： 您希望人工智慧在哪些方面做得更好，或是目前人工智慧的哪些方面讓您感到沮喪？

凱瑟琳彼得斯： 我看到的一個挑戰是，我知道各種個人和公司（包括我們在 Experian 的團隊）正在努力解決的一個挑戰是，理解隨著代理商變得更加積極並參與我們生活中所做的交易，所需的信任。

我給你舉一個例子。關於代理商務有很多討論。如何讓代理人能夠代表我進行購買，以便與其他實體（例如信用局、銀行、零售商、航空公司）的代理人交談，以代表我進行交易？

這項技術已經存在。事實證明，您現在可以去看看這個並自己建立一個可以完成所有這些事情的代理。缺少的是信任。作為監管局，[或]銀行如何知道即將訪問其網站或與其代理人交談的代理人是授權代理人？我們如何知道有人同意該代理人代表他們行事？我們如何知道與該特工相關的人就是他們所說的那個人？

目前還沒有適當的標準，而且技術能力的發展速度比這些類型的簽名、授權、協議要快得多，這些是幫助建立信任所必需的，以便價值鏈中的每個實體都能理解代理的有效性。我再次擔心這一點的原因是，只要這方面出現真空，它就可能被濫用。因此，作為一個行業，坦白說，作為一個社會，我們需要同樣快速地採取行動，幫助這些越來越多地為我們工作的代理人建立信任。

薩姆·蘭斯博瑟姆： 這是一個非常非常大的事情，整個身分問題。我們以非常匿名的方式開始互聯網，但我們正在其之上改造身份，這使得它具有挑戰性。這是一次有趣的討論。感謝您今天抽出時間與我們交談。

凱瑟琳彼得斯： 太感謝了。和你在一起真是太好了。

薩姆·蘭斯博瑟姆： 感謝您的聆聽。下次，我將與 Reddit 機器學習工程主管 Vishal Gupta 交談。請加入我們。

艾莉森賴德： 感謝您的聆聽 我、我自己和人工智慧。我們的節目能夠繼續進行，很大程度上歸功於聽眾的支持。您的串流媒體和下載量會產生很大的影響。如果您有時間，請考慮給我們留下 Apple 播客評論或 Spotify 評級。並與您認為可能會覺得有趣且有幫助的其他人分享我們的節目。