TUATARA DZIELI SIĘ INNOWACJAMI

Read the text in English.

Innowacja to jedna z zasad, która buduje DNA naszej firmy. Udowodniliśmy to podczas konferencji AI & Big Data Congress prezentując nowatorski pomysł na monetyzację danych oraz pionierskie rozwiązanie gwarantujące uzyskanie zgodności z przepisami RODO.

AI & Big Data Congress to wyjątkowe i prestiżowe wydarzenie przyciągające najważniejszych przedstawicieli biznesu, administracji rządowej i samorządowej, mediów oraz nauki. Podczas kolejnej edycji (12-13 marca), mieliśmy okazję podzielić się z uczestnikami dwoma innowacjami, które zostały stworzone przez firmę TUATARA.

ŁĄCZENIE DANYCH Z RÓŻNYCH ŹRÓDEŁ – CZWARTY MODEL MONETYZACJI DANYCH

Real-time marketing i monetyzacja danych oparte na łączeniu danych banku i operatora telekomunikacyjnego – to temat pierwszego z wystąpień. Inspirację do działania, case study i zapowiedź przełomowego międzybranżowego mariażu w zakresie monetyzacji danych przedstawił nasz Chief Innovation Officer, Krzysztof Goworek.

W swoim wystąpieniu mówił o wdrożonej w Omanie i działającej w modelu plug & play, platformie monetyzacji danych TASIL, która wykorzystywana jest jako medium do real-time marketingu przez setki omańskich firm.

Zdjęcie KG BD&AI 12.03.19.jpg

WIZJA ROZWOJU PLATFORMY

W niedalekiej przyszłości platforma ma służyć monetyzacji danych także w sektorze usług użyteczności publicznej i w branży ubezpieczeniowej. Wizją rozwoju platformy jest poszerzanie ekosystemu o firmy z kolejnych branż, także banki, pozwalając funkcjonującej w trzecim modelu monetyzacji danych platformie TASIL realizować innowacyjny czwarty model.

CASE STUDY

Podczas prezentacji został przedstawiony przykład kampanii dla jednego z operatorów telekomunikacyjnych z użyciem platformy TASIL i retargetingiem w mediach społecznościowych, której celem był transfer możliwie największej liczby klientów z kanałów analogowych do kanałów cyfrowych. Wyników nieco ponad dwumiesięcznej kampanii – ponad dwudziestoprocentowa konwersja, wzrost przychodów z kanałów cyfrowych o 120% i zwrot z inwestycji ponad 3000% - nie trzeba chyba komentować.
Więcej o platformie TASIL można przeczytać tutaj.

KROK DALEJ

Połączenie danych operatora telekomunikacyjnego z danymi banku tworzy ogromny potencjał biznesowy, który otwiera nowe możliwości w marketingu czy w obsłudze klienta, a ostatecznie znacząco zwiększa przychody przedsiębiorstwa. W ciągu 5 lat dodatkowe przychody firmy posiadającej bazę 10 mln opt-inów mogą wynieść ponad 167 mln dolarów. Jednak wykorzystywanie czwartego modelu monetyzacji danych, opartego na synergii danych z różnych branż i realizowanego za pomocą wyspecjalizowanej platformy usługowej może przynieść każdemu z partnerów platformy kolejne 50 mln dolarów. Operację zintegrowania danych pochodzących z różnych źródeł uniemożliwiają przepisy dotyczące ochrony danych osobowych. Jak realizować czwarty model monetyzacji danych w obliczu RODO? Krzysztof Goworek zapowiedział powstanie nowej platformy, która umożliwi stworzenie szerokiego ekosystemu monetyzacji danych z wykorzystaniem platformy TASIL oraz otwartej bankowości dzięki dyrektywie PSD2.

Zachęcamy do zapoznania się z prezentacją.

SZTUCZNA INTELIGENCJA GWARANTEM BEZPIECZEŃSTWA DANYCH WRAŻLIWYCH

Tomasz Rzeźniczak, Head of Data Science SensID w TUATARA opowiedział podczas konferencji o wykorzystaniu AI jako warunku przestrzegania prawa w społeczeństwie cyfrowym, prezentując SensID. To produkt zapewniający bezpieczeństwo danych wrażliwych zgodnie z GDPR/RODO.

Zdjęcie TR BD&AI 13.03.19.jpg

CYFROWE SPOŁECZEŃSTWO

Cyfryzacja to fakt. Dotyka całej rzeczywistości wokół nas. Internet, rozwój urządzeń mobilnych i konwergencja mediów sprawiają, że zanikają tradycyjnie pojmowane granice państw, a odległość przestaje mieć znaczenie. Budowanie opierającego się na informacji, czerpiącego korzyści z jednolitego rynku cyfrowego, społeczeństwa jest celem Komisji Europejskiej. Globalna sieć, umożliwiająca zamieszczanie wszelkich informacji i wyrażanie opinii na każdy temat stanowi zarazem wartość i zagrożenie. Anonimowość w sieci bywa niejednokrotnie nadużywana. By budować bezpieczne społeczeństwo cyfrowe Komisja Europejska stworzyła zestaw norm prawnych, w ramach których należy się mieścić i których trzeba przestrzegać. Odnoszą się one na przykład do cyfrowej prywatności, zabezpieczanej przez RODO czy dyrektywy ePrivacy, do praw autorskich czy do europejskiej strategii na rzecz  bezpiecznego i lepszego Internetu dla dzieci

AI – DOBRODZIEJSTWO CZY PROBLEM?

Wydaje się, że istnienie i poprawne funkcjonowanie społeczeństwa cyfrowego nie jest możliwe bez wsparcia sztucznej inteligencji. Jednak AI, stanowiąca motor napędzający społeczeństwo cyfrowe, to również pole dla potencjalnych nadużyć.

W przypadku sztucznej inteligencji stosowanej jako narzędzie do rozpoznawania wzorców i predykcji, częściowo sterowanej przez człowieka, łamanie norm jest w dużej mierze uzależnione od człowieka. Wykorzystując dane odzwierciedlające systemowe dysproporcje w społeczeństwie łatwo utrwalać stereotypy lub pogłębiać nierówności. Krzywdzące mogą być na przykład predykcje dotyczące nastoletnich ciąż w oparciu o zakupione produkty. Dyskryminująca i niesprawiedliwa może okazać się decyzja o przyznaniu kredytu hipotecznego czy ocena skłonności danej osoby do przyszłej działalności przestępczej. Globalny gigant w cyfrowym świecie, Google, został oskarżony o serię nadużyć. Jednym z nich była dyskryminacja kobiet za sprawą częstszego wyświetlania reklam dobrze płatnej pracy użytkownikom płci męskiej. Nadużycie zaistniało także w wynikach wyszukiwania, w których firma faworyzowała własne sklepy lub w przypadku wyświetlania reklam strony dotyczącej aresztowań znacznie częściej osobom czarnoskórym.

AI jako autonomiczne narzędzie podejmowania decyzji może generować liczne nadużycia i wiele pytań. Skoro systemy podejmują autonomiczne decyzje, oznacza to, że działają poza wytycznymi dostarczonymi przez programistów, mogą wpływać na nasze preferencje i podejmować decyzje bez udziału człowieka. Jak zyskać pewność, że systemy nie będą się angażować w nieetyczne działania? Jeśli zdarzy im się naruszyć prawo, kto powinien za to odpowiadać - właściciel, użytkownik, projektant, producent, a może komputer? Jeżeli inteligentne instrumenty sprawiają, że wysoki poziom nadzoru jest bardzo łatwy do osiągnięcia, na jakim poziomie powinno być egzekwowane prawo? Czym systemy powinny się kierować w przypadku, gdy prawo i etyka nie stosują tych samych wytycznych? Czy na przykład samochody bez kierowcy powinny być zaprogramowane tak, by przestrzegały prawa, nawet gdy kierowca przejmuje nad nimi kontrolę? Podobne pytania się mnożą.

NARZĘDZIA NADZORU OPARTE NA AI

Należałoby założyć, że system AI powinien podlegać pełnej gamie praw, które dotyczą jego ludzkiego operatora, że ma także obowiązek wyraźnie oznajmiać użytkownikom, że nie mają do czynienia z człowiekiem, a na przykład z botem. System AI nie może zachować ani ujawnić poufnych informacji bez wyraźnej zgody ze strony źródła tych informacji.

Ludzie nie są w stanie odpowiednio monitorować bardzo złożonych i stale zmieniających się środowisk cyfrowych we własnym zakresie - w kontekście przestrzegania prawa i etyki. Ponadto nie mogą także zagwarantować, że inteligentne instrumenty będą przestrzegać prawa. Porządek prawny oznacza nie tylko egzekwowanie prawa, ale także prawo prewencyjne, takie jak rutynowe kontrolowanie firm, pozycjonowanie fotoradarów i zatrudnianie urzędników celnych. System nadzoru powinien być dostosowany do jego odbiorców. W przypadku społeczeństwa cyfrowego, przestrzeganie prawa warunkowane jest raczej przez powstanie nowych instrumentów niż ustanawianie nowych przepisów. Potrzebne są zatem nowego rodzaju programy nadzoru nad przestrzeganiem prawa oparte na sztucznej inteligencji, które będą odpowiedzialne za:

  • audytowanie - potwierdzenie prawidłowego zachowania

  • monitorowanie – alarmowanie o braku zgodności z prawem

  • egzekwowanie – wymuszanie postępowania zgodnego z prawem

  • wbudowaną w boty etykę - informowanie o normach etycznych

Stworzenie takich narzędzi nadzoru stawia natomiast wyzwania natury technicznej. Zróżnicowane formaty danych (dane strukturalne i niestrukturalne), zapis w języku naturalnym oraz formaty audio, wideo, rozproszenie informacji o osobach pomiędzy systemami, duże wolumeny danych, wreszcie, same systemy oparte na AI rodzą wiele problemów.

Wykorzystując Big Data i AI trzeba liczyć się z utrudnioną identyfikowalnością kodu, większym stopniem skomplikowania podstawy prognoz algorytmu, jak również znacznie niższą przejrzystością systemów, co będzie zaś wymagało takich czynności po stronie ludzi jak: audytowanie algorytmów uczenia maszynowego pod kątem uprzedzeń, zapobieganie wynikom wyszukiwań, które są niesprawiedliwe i dyskryminujące, zapobieganie sytuacjom, w których systemy z możliwością ciągłej nauki i zmiany naśladowałby nieakceptowalne zachowania.

SENSID - BEZPIECZEŃSTWO DANYCH WRAŻLIWYCH ZGODNE Z RODO

Odpowiedzią na kwestie związane z regulacjami RODO w zakresie bezpiecznego przetwarzania danych osobowych jest zaprezentowany podczas wystąpienia produkt TUATARY. SensID to innowacyjny zestaw specjalistycznych narzędzi i usług do zarządzania danymi osobowymi, obejmujący:

  • automatyczne inwentaryzowanie danych osobowych

  • budowanie spójnego rejestru tożsamości na podstawie wielu źródeł danych

  • zarządzanie zgodami prawnymi

  • anonimizację danych

Wykorzystuje on zaawansowane technologie, m.in.: Machine Learning, NLP i techniki probabilistyczne do detekcji danych wrażliwych i łączenia danych osobowych pochodzących z różnych źródeł w jeden rekord.

Umożliwia ciągły monitoring i zapewnia prawną zgodność z RODO, dzięki operowaniu na meta-danych bez zapisywania czy kopiowania pochodzących ze źródeł danych osobowych i wrażliwych w repozytoriach sensID. Funkcjonuje w oparciu o dane strukturalne, semi-strukturalne i niestrukturalne, jak np. pliki, logi systemów, poczta korporacyjna itd.

Rozwiązanie zostało zaprojektowane i zbudowane z myślą o polskich danych osobowych. Posiada gotowy leksykon i reguły przetwarzania dla języka polskiego i stosowanych w Polsce formatów danych, z uwzględnieniem specyficznych identyfikatorów, takich jak numery dokumentów tożsamości, identyfikatory dokumentów medycznych, prawnych, finansowych itp. Rozwiązanie umożliwia stworzenie analogicznego modelu dla każdego innego języka.

Zachęcamy do zapoznania się z prezentacją.