16:34 19/08/2022

CEO nền tảng học máy tự động Cyborgintell: Các doanh nghiệp vẫn chưa khai thác nguồn cấp dữ liệu một cách tối ưu

Bảo Ngọc -

Các dự án khoa học dữ liệu và học máy thường khiến doanh nghiệp mất quá nhiều thời gian mới gặt hái được thành quả…

CyborgIntell, kể từ khi thành lập, đã thay đổi cách thức thực hiện các dự án khoa học dữ liệu trong thời gian ngắn. CyborgIntell là một công ty cung cấp các giải pháp dịch vụ AI & học máy. Nền tảng Học máy tự động (Automated Machine Learning - AutoML) thế hệ mới của công ty có thể tự học, khai thác, dự đoán và chấm điểm các hoạt động dựa trên thời gian thực.  

Analytics Insight đã có một cuộc phỏng vấn với doanh nhân Suman Singh, nhà sáng lập và Giám đốc điều hành của CyborgIntell.

Thưa ông, CyborgIntell được thành lập với sứ mệnh và mục tiêu như thế nào? Xin hãy cho chúng tôi biết thêm về hành trình ra đời của công ty.

CyborgIntell được thành lập với quyết tâm hỗ trợ các doanh nghiệp áp dụng AI một cách liền mạch. Bằng việc sử dụng các nền tảng khoa học dữ liệu và học máy tự động, đồng thời đẩy nhanh quá trình Business Intelligence (Trí tuệ doanh nghiệp), các doanh nghiệp hoàn toàn có thể tận dụng tối đa tiềm năng từ dữ liệu một cách nhanh hơn, minh bạch và chính xác hơn. Chúng tôi có một hành trình khá ấn tượng khi hỗ trợ các tổ chức tài chính nhìn nhận được lợi ích của AI và cải thiện lợi nhuận rõ rệt. Đáng chú ý là một số khách hàng còn có thể tăng mức lợi nhuận lên tới hơn 200% bằng cách sử dụng nền tảng AI tiên tiến của CyborgIntell.

Công ty đã phải đối mặt với những thách thức như thế nào trên hành trình đó?

Các quyết định được đưa ra hoàn toàn dựa trên cơ sở dữ liệu và các giải pháp thông minh phải được kiểm định qua những bằng chứng và con số để cho thấy tác động thực tế. Do đó, từ việc xây dựng sản phẩm toàn diện, chỉn chu từng chi tiết nhỏ, đến việc có được sự tin tưởng từ khách hàng tiềm năng đều là những thử thách khá lớn đối với chúng tôi. Bằng cách kiên trì theo đuổi giấc mơ xa vời là xây dựng các mô hình máy học chỉ bằng một cú nhấp chuột trong vòng vài giờ và đã biến mô hình này thành hiện thực trong suốt bốn năm qua, chúng tôi may mắn nhận được phản hồi tích cực từ khách hàng. Chúng tôi đã nhận được nhiều câu hỏi với đầy vẻ ngạc nhiên như "Hệ thống của bạn được thiết lập như thế nào để thực hiện điều kỳ diệu này khi triển khai các dự án Khoa học Dữ liệu chỉ trong vài tuần?"

Lợi thế lớn nhất của CyborgIntell giúp phân biệt công ty với các đối thủ cạnh tranh là gì?

CyborgIntell hiểu được sự phức tạp của dữ liệu trong không gian dịch vụ tài chính và tầm quan trọng của các giải pháp dựa trên dữ liệu có thể mang lại yếu tố khác biệt rất cần thiết cho lĩnh vực này. Chúng tôi có tầm nhìn công nghệ sâu sắc và nền tảng AI chuyên sâu được cải tiến liên tục bởi nhóm các chuyên gia hàng đầu. Chúng tôi đã có thể tạo ra một nền tảng học máy tự động hàng đầu mang tính cách mạng đẳng cấp thế giới - "iTuring". Nền tảng "iTuring" độc quyền là một nền tảng không cần mã, dựa trên AI, khoa học dữ liệu và học máy cho phép các doanh nghiệp phát triển, triển khai, vận hành và quản lý rủi ro các mô hình máy học tinh vi một cách hoàn hảo trên một nền tảng duy nhất.

Đó có phải là sản phẩm ấn tượng nhất của công ty?

Như đã đề cập ở trên, sản phẩm chủ lực của CyborgIntell "iTuring" là một nền tảng Học máy Khoa học Dữ liệu hoàn toàn tự động, đã giúp các tổ chức tài chính giảm bớt công việc, ví dụ như tăng tỷ lệ phê duyệt khoản vay từ 20 đến 30% và cắt giảm đáng kể chi phí thu hút khách hàng từ 40 đến 50%. Tỷ lệ thu hồi nợ thành công cũng tăng lên đáng kể. CyborgIntell còn cung cấp dịch vụ hỗ trợ vận hành AI và triển khai các mô hình AI nhanh hơn 80 lần so với quy trình xử lý thông thường. Nói tóm lại, CyborgIntell phát triển một giải pháp thích hợp, đặc biệt là cho các tổ chức tài chính, để đạt được doanh thu cao hơn và ngăn chặn rò rỉ doanh thu theo cách hiệu quả về chi phí nhất bằng học máy.

Ông có thể dự đoán xu hướng chính thúc đẩy sự phát triển trong phân tích Dữ liệu lớn / AI / Học máy là gì không?

Một số xu hướng chính mà chúng tôi thấy trong ngành là các nền tảng học máy tự động cho phép người dùng doanh nghiệp phân loại, xác thực và nhắm đến mục tiêu khách hàng tiềm năng vào thời điểm cần thiết. Đây có thể là yếu tố thay đổi cuộc chơi cho các tổ chức ngân hàng ở Ấn Độ nói riêng và trên toàn thế giới nói chung. 

Các công ty khởi nghiệp ngân hàng và cho vay thời đại mới đã bắt đầu triển khai với quy mô rộng rãi các nền tảng công nghệ AI/Machine Learning tự động nhằm phát hiện gian lận, quản lý rủi ro và thu hút khách hàng mà không cần đến một loạt tổ hợp áp dụng công nghệ phức tạp. Có thể những kẻ lừa đảo đã khá quen thuộc với việc áp dụng các phương tiện gian lận khác nhau để tránh AI tự động và AI tự học. Tuy nhiên, các doanh nghiệp hoàn toàn có thể triển khai học máy tiên tiến để nắm bắt các xu hướng gian lận sớm và tự động cải thiện mô hình nếu có bất kỳ sự xuống cấp nào trong mô hình đó rất nhanh chóng và tránh được tổn thất lớn.

Công ty của ông hiện đang tập trung vào ngành dọc nào? Và chiến lược tiếp cận thị trường sắp tới của công ty là gì?

Trọng tâm hiện tại của công ty là lĩnh vực BFSI (Ngành công nghiệp dịch vụ ngân hàng & tài chính). Chúng tôi nhìn thấy tiềm năng to lớn mà ngành này mang lại cho một thị trường đang phát triển như Ấn Độ. Tổng lượng đầu tư fintech của Ấn Độ dự kiến sẽ tăng lên 1,3 nghìn tỷ USD vào năm 2025. 

Dữ liệu có sẵn dường như vẫn chưa được sử dụng một cách tối ưu, điều này tạo ra rất nhiều rào cản cho công ty để phát huy hết tiềm năng của mình. Với các văn phòng có trụ sở tại Bangalore, Johannesburg và Dallas, CyborgIntell đã xử lý hơn 170TB dữ liệu, thực hiện hơn 50 triệu dự đoán thời gian thực bằng cách sử dụng công nghệ AI. Chúng tôi đã có 127 dịch vụ học máy đang được phân phối và tham gia xây dựng hàng triệu mô hình machine learning tự động khác. Cơ sở khách hàng của chúng tôi bao gồm các ngân hàng Cấp 1, Bảo hiểm Cấp 1 và Cấp 2, doanh nghiệp cho vay kỹ thuật số và các công ty tài chính nhà ở. True North Partners và Sequentis là một vài đối tác mà CyborgIntell có liên kết chặt chẽ, hợp tác cùng nhau thúc đẩy tăng trưởng.