Appriss Retail CTO bietet KI-Lösungen und Schulungen an
Sie haben ein Problem und brauchen Hilfe? Dafür gibt es ein generatives KI-Modell. Vishal Patel, Chief Technology Officer (CTO) für Appriss Einzelhandel und Gastdozent für die Master of Science in Unternehmensanalytik (MSBA) Programm am University of Louisville College of Business (CoB), beweist, dass der Einsatz von Werkzeugen der künstlichen Intelligenz (KI) – sei es im Sitzungssaal oder im Hörsaal – einfacher ist als gedacht. Noch wichtiger ist, dass er zeigt, dass Technologie die menschliche Intelligenz nicht ersetzt, sondern ihre Fähigkeiten in vielerlei Hinsicht erweitert. Ob er nun Betrugserkennungsmodelle für den Einzelhandel, Risikomodelle für Gesundheitsorganisationen entwickelt oder Studierende in Deep-Learning-Kursen durch komplexe Algorithmen führt, sein Ansatz bleibt derselbe: Technologie menschenzentriert, ethisch und stets auf die Lösung realer Probleme ausgerichtet zu halten.
Modellierung der Dynamik
„Ich habe mich schon immer für Technologie, Informatik, Robotik und all das interessiert. „Schon in ziemlich jungen Jahren … ist Programmieren und Software fast wie ein Puzzle oder das Lösen von Problemen, was mir immer Spaß gemacht hat“, erzählt Patel. Er verließ den technischen Bereich für kurze Zeit, um das stärker wissenschaftlich orientierte Gebiet der Biologie zu erkunden, und verband seine Wertschätzung für beide Studiengebiete und erwarb seinen Bachelor-Abschluss in Biotechnologie. Schließlich kreuzten sich seine beiden Interessen bei einem Forschungsprojekt an der Harvard Medical School, das untersuchte, „wie Computerbiologie und Systembiologie für alles Mögliche eingesetzt werden können, von der Funktionsweise von Stoffwechselwegen bis hin zur Interaktion von Proteinen oder der Regulierung verschiedener Gene“, bemerkte er. „All das kann mithilfe mathematischer Computermodelle untersucht werden … das war ein völlig neues Gebiet für mich.“ Diese Erfahrung führte zu seinem Entschluss, an der University of California, Irvine, in Informatik mit Schwerpunkt auf maschinellem Lernen und Computerbiologie zu promovieren. Diese Entscheidung führte ihn in Richtung des schnell wachsenden Gebiets der KI und insbesondere der Entwicklung von Modellen für maschinelles Lernen.
Prädiktiver Schutz
Später wechselte er zu anderen Tochtergesellschaften von Appriss, Appriss Health (umbenannt in Bambus Gesundheit im Jahr 2021) und Appriss Insights (2021 von Equifax übernommen), bevor er zu Appriss Retail zurückkehrte, arbeitete Patel mit seinem Team an der Entwicklung von Modellen und Algorithmen zur Patientenidentifizierung. Im Fall von Appriss Health erklärte er: „Wir identifizierten Patienten mit einem höheren Risiko einer Medikamentenüberdosis. Die Modelle und Identitätsdiagramme, die wir erstellten, halfen Apothekern und Ärzten im Wesentlichen dabei, das tatsächliche Überdosisrisiko dieser Person schnell einzuschätzen.“ Bei einem Treffen mit den Apothekerverbänden aus fast allen Bundesstaaten der USA erfuhr Patel aus erster Hand, welche Auswirkungen der von ihm und seinem Team entwickelte Algorithmus auf Krankenhäuser im ganzen Land hatte. „Einer der Vortragenden war ein Arzt, der in der Notaufnahme arbeitet, und sie sprachen darüber, wie sie unser System nutzten, um Risikosignale zu erhalten, z. B.: ‚Niedrigt dieser Patient eine Überdosis? Wie ist seine Verschreibungshistorie?‘ Für mich war das tiefgreifend – zu wissen, dass Millionen dieser Apothekenrezepte und -abgaben von einem Algorithmus analysiert werden, an dem mein Team und ich gearbeitet haben … und dass dies einen sehr realen Einfluss auf die Welt hat. Für mich ist das der faszinierendste Aspekt jeder Technologie.“
Indem Patel dieses Modell mithilfe seiner Modelle und Algorithmen auch bei seiner Arbeit bei Appriss Retail anwendet, stellt er sicher, dass Unternehmen betrügerisches Verhalten verhindern können. „Unsere Plattform wird verwendet, um Betrug und Missbrauch zu erkennen, insbesondere bei Retouren, sowohl im Geschäft als auch online“, erklärte er. „Es kann vorkommen, dass jemand Rückgaberichtlinien missbraucht, gestohlene oder gefälschte Produkte zurückgibt, fälschlicherweise behauptet, ein Artikel sei nicht geliefert worden oder sogar leere Kartons zurückgibt. Wie erkennt man ein solches Verhalten und unterbindet es?“ Mit ihren maschinellen Lernmodellen, die für die Verarbeitung von Hunderten Millionen Retouren im Wert von mehreren Milliarden Dollar über verschiedene integrierte Kanäle verantwortlich sind, und ihren Produkten, die von 60 der 100 größten Einzelhändler in den USA verwendet werden, schützen Patels Modelle einen großen Teil der Einzelhändler im ganzen Land, indem sie eine leistungsstarke Verteidigungslinie gegen Betrug aufbauen.
Beherrschung des maschinellen Lernens
Patel wurde von seinem Freund und MSBA-Programmdirektor Sandeep Goyal als Gastdozent angesprochen und beschloss, den Studierenden des Programms einen Kurs über Deep Learning zu geben – eine Form des maschinellen Lernens, bei der künstliche neuronale Netzwerke aus eingegebenen Daten lernen. „Ich erzählte ihm, dass ich früher in Kalifornien einen Kurs in Datenwissenschaften unterrichtet hatte. Ich war gerade nach Louisville gezogen und interessierte mich für eine solche Aufgabe, weil mir das Unterrichten schon immer Spaß gemacht hat“, sagte er. „Wenn man ein schwieriges Konzept erklärt, sieht man, wie diese neuen Studierenden und unerfahrenen Köpfe zum ersten Mal damit in Berührung kommen, und man erlebt immer diesen Aha-Moment, in dem sie sagen: ‚Oh, ich verstehe. Das ist gar nicht so schwer, wie ich dachte. Ich verstehe, worum es geht.‘“
Patel, der den Kurs in den letzten zwei Jahren an der UofL unterrichtete, war immer wieder überrascht von seinen Erfahrungen in dieser Rolle und davon, wie seine Studierenden die Anwendung von maschinellem Lernen auf neue und unerwartete Weise angehen. Er erinnerte sich an eine Gruppe von Studierenden, die das subjektive Feld der bildenden Kunst in ihr Projekt einbrachten. Sie „erkannten, ob ein bestimmtes Kunstwerk diesem bestimmten Maler gehörte … indem sie versuchten, eine Modellierungstechnik darauf anzuwenden, denn heute geschieht derselbe Prozess durch menschliche Gutachter, die Experten auf diesem Gebiet sind und bestimmte Stile studiert haben“, erzählte er. „Ich habe gelernt, dass ich nichts über bestimmte Kunststile wusste. Ich habe dort also viel gelernt.“
Patel begegnet den anfänglichen Bedenken gegenüber einem vermeintlich hohen Schwierigkeitsgrad des Kurses und versucht, seine Inhalte so zu vermitteln, dass sie leichter verständlich sind – und das funktioniert. „Fast in jedem Kurs bekam ich die Rückmeldung: ‚Das war eine tolle Erfahrung. Zu Beginn war ich mir nicht sicher, weil der Kurs ‚Advanced Deep Learning‘ heißt. Habe ich die richtigen Fähigkeiten für diesen Kurs?‘ Stattdessen fühlten sich die Teilnehmer tatsächlich bestärkt: ‚Ich verstehe, was ein neuronales Netzwerkmodell ist, und ja, ich habe eines erstellt. Ich kann anfangen, etwas Größeres und Besseres zu entwickeln.‘ Das war ehrlich gesagt eine sehr ernüchternde Erfahrung für mich.“
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Über das UofL College of Business:
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