国际征信观察|邓白氏首席数据科学家访谈:数据科学的现状与未来

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数据科学的现状与未来

————邓白氏(Dun&Bradstreet)高级副总裁兼首席数据科学家安东尼·斯克里菲尼亚诺博士访谈

福布斯,2,889 views | Jun 13, 2020,11:19pm EDT

原作者: Ron Schmelzer  

数据科学是当今技术中最热门的角色之一。如果您有数据科学或相关领域的经验和学位,那么您可以得到一张自己想为谁工作以及可观的薪水的入场券。但是,数据科学家会长期成为AI的明星吗,数据科学作为焦点会消失?

  在AI Today播客的一集中,邓白氏(Dun&Bradstreet)的高级副总裁兼首席数据科学家安东尼·斯克里菲尼亚诺(Anthony Scriffignano)博士分享了他对数据科学作为一种当前职业选择以及人工智能改变金融业的潜力的经验,见解和洞察力。

数据科学的当前作用

   斯克里菲尼亚诺博士在邓白氏(Dun&Bradstreet)负责技术创新和开发,并利用“同类型中世界上最大的商业数据库”工作。斯克里菲尼亚诺博士解释说这个前所未有的数据库是如何每天从世界上不同国家(除了朝鲜和古巴)数百万次地收集数据的。

   该数据库结合了每种语言和输入系统,由七个不同的集成数据库组成,而不是一个数据库。该综合数据系统用于跟踪公司数据的同时,对总风险和商机进行全球洞察力分析。因此,该数据库可用于执行大规模数据分析,从而有助于检测供应链异常和客户购买行为的变化。毫不奇怪,数据科学是从如此庞大的信息库中提取价值的关键。

  对于像邓白氏(Dun & Bradstreet)这样的组织来说,最大的挑战之一是寻找熟练的数据科学家,他们既有背景又有经验来处理与邓白氏(Dun&Bradstreet)正在研究的数据集一样大的数据集。不幸的是,市场无法满足组织对数据科学技能的需求。斯克里菲尼亚诺博士表示,他相信AI的基础正在以一种这样的方式被普遍化和民主化:在将来不一定需要熟练的数据科学家。斯克里菲尼亚诺博士认为,成为一名成熟的数据科学家所必需的技能范围比创建机器学习模型所需的技能更为广泛和深入。从本质上讲,真正的数据科学家专注于从数据中提取价值的更广泛的问题,而如今许多自称数据科学家的人实际上都是机器学习工程师,专注于机器学习模型开发。

   斯克里菲尼亚诺博士认为我们必须专注于数据科学家的科学家一面,认为数据科学家必须能够根据观察到的数据提出问题或理论,对这一理论进行试验和落地实施,然后得出结论并分享他们的结果。斯克里菲尼亚诺博士注意到大多数数据科学家只是期望推导出可重复的模型,因此认为挑战数据科学家来进行改进和创新才是成功的关键。他指出,缺乏推动数据科学家超越单纯的模型开发来创新其职业的原因也是大量组织与数据科学和AI进行斗争的原因。

挑战:治理与道德

   除了从大数据集中获取价值的问题外,斯克里菲尼亚诺博士认为,人工智能和数据科学的主要挑战还集中在治理和道德方面。当涉及个人信息时尤其如此。在建立大型数据库和建立使用私人信息的智能模型时,我们如何确保对私人信息的负责任使用?

   对机器学习模型的审查越来越严格的部分原因与隐私和安全性问题有关,而不是与这些模型的特定特征有关。斯克里菲尼亚诺博士提出了一个有趣的观点,指出在AI法规方面满足需求和需求的变化会给每个人带来多大的麻烦。人们正在寻求更多的自定义和更快的模型开发,但不愿意在其隐私权上妥协。一些公司和个人将从使用大量数据的模型中受益,这些模型使用大量数据来创建更精确的预测,但以获取大量私人信息为代价。其他人可能会拒绝将其数据包含在那些模型中,即使这会导致最终可能依赖于它们的精度较低的模型。结果,并不是所有人都会对用于构建机器学习模型的数据的更大幅度的扩充感到满意。

斯克里菲尼亚诺博士认为,政府监管机构如果希望确保最佳的国家安全并避免这些与隐私相关的问题,就需要跟上技术的发展。这些法律和法规在世界不同地区会有很大差异,因此,道德概念甚至可能在不同司法管辖区之间不一致。道德以及由此产生的法律将不同,由于现在欧洲采取更加符合道德规范的方法,因此中国似乎不太重视隐私保护方面(事实上中国今年个人隐私保护加强),而美国在隐私保护方面则在中等偏上。一些国家对隐私更加感兴趣,而另一些国家则对国家安全甚至经济发展感兴趣。正如斯克里菲尼亚诺博士分享的那样,问题在于机器学习确实没有任何地理界限。在一个地区可能不可接受的信息和算法在另一个地区可能完全可以。这些模型将被构建,然后可在其他地区使用。可能很难控制在一个区域中开发的模型的传播,而很少关注隐私,而这些隐私可能会在另一地区使用,并且更加注重数据伦理

    在播客中,斯克里菲尼亚诺博士还分享了他对拟人化AI的厌恶。斯克里菲尼亚诺博士采取了更为实用的方法,使我们想起了当前通过算法和流程推动了AI功能的发展。斯克里菲尼亚诺博士以通用人工智能(AGI)为例,分享了他的观点,当我们不能对所拥有的大量数据提出正确的问题时,我们的局限就开始了。斯克里菲尼亚诺博士预测,未来将有专业人员与AI一起工作,并且只要我们保持警惕,我们就不必担心不能回答机器人或机器的问题。为了实现这一结果,我们必须严谨并警惕数据伦理和治理问题,以使这一进展不受损害。

PCCM评论:

国外知名征信机构都在积极拥抱大数据和人工智能技术,相比而言个人征信机构由于更符合“大数定律”,在大数据应用方面布局更早。邓白氏的首席科学家针对数据价值和数据伦理的观点值得国内征信行业和大数据领域在进行前沿探索时借鉴

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安东尼·斯克里菲尼亚诺(Anthony Scriffignano))博士简介: 国际认可的数据科学家,在多个行业和企业领域中拥有超过35年的经验。 斯克里菲尼亚诺博士在异常检测,计算语言学和高级推理算法方面拥有广泛的背景,并利用该背景作为全球多项专利的主要发明人。斯克里菲尼亚诺最近被CDO俱乐部(全球最大的高级主管数字和数据领导者社区)评为2018年度美国首席数据官。

经常邀请他为全球的高级管理人员和高级政府官员提供思想领导力。最近,他向美国国家安全电信顾问委员会做了简报,并向总统提交了三份有关大数据分析,新兴技术战略远景以及互联网和通信的报告。此外,斯克里菲尼亚诺还向一些州首席数据官和白宫科学技术政策办公室提供了有关私营部门数据官的专家建议。

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