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L’IA fait son chemin dans de nombreux domaines du secteur bancaire et de la fintech, mais un domaine dans lequel elle est déjà fortement implantée est celui de la détection de la criminalité financière. Et certaines entreprises font ici des choses nouvelles et innovantes avec cette technologie d’IA.

Mon prochain invité sur le podcast Fintech One-on-One est Adam Famularo, PDG de WorkFusion. Son entreprise a créé ces travailleurs numériques IA qui sont intégrés aux effectifs d’une banque ou d’une fintech. Ce sont de véritables assistants numériques qui ont pris vie grâce à WorkFusion.

Dans ce podcast, vous apprendrez:

• Ce qui a attiré Adam vers le poste de PDG chez WorkFusion.
• Comment il décrit l'entreprise aujourd'hui.
• Comment fonctionnent leurs travailleurs numériques IA et leurs différents rôles professionnels.
• Une explication des cas d'usage pour ces travailleurs du numérique.
• Comment ils ont formé les travailleurs du numérique.
• Comment les banques augmentent ces travailleurs numériques avec leur main d'œuvre.
• Quel genre de retours ils ont reçu en humanisant leurs modèles d’IA.
• Qu'implique le processus d'intégration.
• Où les travailleurs numériques de l'IA s'intègrent-ils dans leur logiciel de base.
• Les organisations typiques qui utilisent WorkFusion aujourd'hui.
• Un couple de maisons et le cannabis auprès des banques grâce à leur logiciel.
• Dans quelle mesure ils dépendent des LLM et de la Gen AI.
• Comment ils réduisent le risque d’erreurs ou d’hallucinations.
• À quoi tout cela ressemblera dans cinq ans.
• Quel impact cela aura sur les travailleurs humains qui interagissent avec les travailleurs de l'IA.

Lisez une transcription de notre conversation ci-dessous.

Pierre Renton  00:01

Bienvenue sur le podcast Fintech One-on-One. Il s'agit de Peter Renton, président et co-fondateur de Fintech Nexus. Je fais cette émission depuis 2013, ce qui en fait l'émission d'entretiens individuels la plus ancienne de toute la fintech. Merci beaucoup de m'avoir rejoint dans ce voyage.

Pierre Renton  00:27

Avant de commencer, je tiens à vous rappeler que Fintech Nexus est désormais une entreprise de médias numériques. Nous avons vendu notre activité événementielle et nous concentrons à 100 % sur notre position de leader des médias numériques pour la fintech. Qu'est-ce que cela signifie pour toi? Vous pouvez désormais interagir avec l'une des plus grandes communautés fintech, comptant plus de 200,000 XNUMX personnes, via une variété de produits numériques, des webinaires, des livres blancs approfondis, des podcasts, des envois d'e-mails, de la publicité et bien plus encore. Nous pouvons créer un programme personnalisé conçu juste pour vous. Si vous souhaitez atteindre un public fintech senior, veuillez contacter le service commercial sur fintech nexus.com dès aujourd'hui.

Pierre Renton  01:04

Aujourd'hui dans l'émission, je suis ravi d'accueillir Adam Famularo. Il est le PDG de WorkFusion. WorkFusion est désormais une entreprise très intéressante, elle évolue dans le domaine de la criminalité financière, mais la façon dont elle a abordé ce problème se fait à travers le prisme de l'IA. Et ils disposent désormais d’assistants numériques IA qu’ils mettent à disposition des banques et des fintechs pour les aider à lutter contre la criminalité financière. Et nous parlons évidemment de ce que cela signifie, de la façon dont tout cela fonctionne, de la façon dont ils ont créé leurs travailleurs numériques IA. Et vous savez, selon Adam, ce sera en quelque sorte le rôle de ces travailleurs du numérique, aujourd’hui et à l’avenir. Et l'avancée était vraiment, vraiment intéressante d'entendre les pensées d'Adam là-bas. Quoi qu'il en soit, c'était une discussion passionnante. J'espère que vous apprécierez le spectacle.

Pierre Renton  02:04

Bienvenue sur le podcast, Adam.

Adam Famularo  02:06

Merci de m'avoir invité, Peter.

Pierre Renton  02:07

Avec plaisir. Commençons donc par donner aux auditeurs un petit aperçu de vous-même, si vous pouviez simplement aborder certains des points forts de votre carrière avant WorkFusion.

Adam Famularo  02:19

Avant WorkFusion, j'ai fondé une société de logiciels de gouvernance des données nommée erwin. Et, vous savez, nous nous sommes beaucoup intéressés aux données car il y a cette énorme prolifération de données sur le marché, provenant d'appareils IoT et autres, et les réglementations gouvernementales en vigueur dans ce secteur ou comme des choses comme le RGPD, obligeaient les gens à comprendre comment ils étaient. vont gouverner et gérer leurs données. Nous avons donc construit une entreprise très prospère sur une période de cinq ans, jusqu'à ce que nous soyons rachetés par Quest Software fin 2020, littéralement le dernier jour de 2020. Et puis avant cela, j'ai été cadre chez Verizon pendant quelques années. Et puis j'ai passé une grande partie de ma carrière chez CA Technologies en tant que directeur général dans plusieurs métiers allant du cloud computing au stockage en passant par les logiciels de sécurité.

Pierre Renton  03:14

D'accord, alors tout va bien, qu'est-ce qui vous a attiré vers le poste de PDG chez WorkFusion ? Comme si vous n'étiez pas l'un des fondateurs de l'entreprise, n'est-ce pas ?

Adam Famularo  03:20

Non, non, je ne suis pas fondateur. Je sais ce que c'est que de fonder une entreprise. Et ce n'est pas facile. Et j’investis également dans les fondateurs, j’investis dans la technologie en parallèle. Mais dans cette entreprise, alors que techniquement je prenais un peu de temps libre et profitais du temps en famille, j'ai été approché par un bon ami et collègue qui est également passé par l'entreprise. Et quand j’ai regardé la technologie, c’était incroyable. Et c'était certainement l'une de ces expériences avec les yeux grands ouverts de Peter où je me disais, mon garçon, ce que cette technologie pourrait faire pour vraiment changer l'industrie sur le marché est quelque chose de vraiment excitant, et quelque chose que je devrais examiner attentivement. Et plus j’avançais auprès des investisseurs et du conseil d’administration, puis en retirant les gens, les employés et les clients, j’étais de plus en plus excité au point où j’ai rejoint l’entreprise en septembre 2021.

Pierre Renton  03:38

Vous n'avez pas eu beaucoup de temps libre, semble-t-il.

Adam Famularo  04:15

Non, pas trop longtemps. J'ai eu environ six mois solides, j'ai eu trois mois supplémentaires que j'ai utilisés pour aider en quelque sorte à tout le travail d'intégration entre nos deux sociétés.

Pierre Renton  04:24

D'accord, parlons alors de ce que fait exactement WorkFusion. Comment le décrivez-vous ?

Adam Famularo  04:30

Donc, comment je décris WorkFusion, c'est que nous sommes fondamentalement une entreprise d'IA qui utilise la technologie IDP. Et nous sommes leader dans ce que l'on appelle IDP, qui signifie traitement intelligent des documents. Nous pouvons donc lire et déchiffrer tout type de données saisies. Et puis nous avons notre moteur d’IA qui nous permet d’y ajouter un flux de travail qui peut ensuite faire du travail. C’est la pierre angulaire de qui nous sommes en tant que technologie. Ce que nous avons fait en tant qu'entreprise, c'est nous nous sommes concentrés sur un cas d'utilisation spécifique, à savoir les délits financiers. Notre objectif est donc d’arrêter les méchants. Et c'est ce que nous avons fait. Ainsi, lorsque j'ai rejoint l'entreprise en septembre 21, je suis allé sur place pour une tournée de présentation, j'ai rencontré environ 60 clients et j'ai trouvé les meilleurs cas d'utilisation de notre technologie. Et ils étaient justement dans cette crise, qui concernait les crimes financiers. Et plus j'y réfléchissais, plus nos clients avaient de succès étaient ceux qui prenaient le temps de prendre notre logiciel et de le traiter comme faisant partie de leur entreprise. Vous verrez donc qu'ils leur ont donné des noms, des rôles et des responsabilités. Et ils ont vraiment traité notre logiciel comme une sorte de partie d’une équipe. Et c’est ce qui m’a donné l’idée de passer au niveau supérieur avec notre technologie. Et ce que nous avons fait, c'est que nous avons pris notre technologie, nous leur avons donné tous les rôles et responsabilités spécifiques dans les crimes financiers, nous leur avons donné des noms et des visages, comme vous le voyez sur notre site Web, nous avons embauché des acteurs et des actrices pour les incarner, afin que cela permettrait à nos clients d'intégrer plus facilement notre technologie et de les traiter comme faisant partie de leur équipe chargée des crimes financiers.

Pierre Renton  06:15

Droite.

Adam Famularo  06:16

C'est ce que nous avons fait. Nous l'avons lancé le 2 février 2022. Et c'était en quelque sorte la naissance de notre stratégie pour les travailleurs numériques.

Pierre Renton  06:24

C'est vrai, c'est vrai. Je veux donc approfondir cela, parce que je dois vous dire quand, je reçois beaucoup de pitchs pour les gens qui participent à mon podcast, et la plupart d'entre eux ne sont pas retenus. Mais lorsque vos responsables des relations publiques m'ont présenté votre entreprise et que je suis allé sur votre site Web, et que j'ai regardé ces travailleurs numériques de l'IA, je me suis demandé si ces personnes étaient réelles ? Je veux dire, je ne pouvais pas, je n'arrivais pas à le comprendre, parce que ça a l'air réel. Mais c’est un peu comme un assistant numérique IA. Et ils ressemblent à des humains. Donc, comme vous l'avez dit, vous avez embauché des acteurs. Alors peut-être que tout cela est basé sur de vraies personnes. Mais ils le sont quand on voit ces travailleurs du numérique de l’IA parler, qui sont-ils ?

Adam Famularo  07:05

C'est une excellente question, Peter. Et cela devient très intéressant pour nos clients. Parce que ce qui se passe, c'est que notre point de vue est que vous embauchez nos travailleurs du numérique pour qu'ils viennent travailler à votre place pour occuper un poste. Ainsi, par exemple, vous embaucheriez Tara. Tara effectue le contrôle des transactions. Elle examine donc toutes les transactions qui arrivent à la banque et vous fera savoir lesquelles sont des faux positifs et lesquelles doivent être autorisées. C'est son rôle. Elle travaillera avec une équipe d'humains. Et quand elle sera bloquée, elle pourra contacter les humains et leur dire : Écoutez, John ou Jane, je suis coincé avec ce problème. Je crois que la réponse est ceci, ceci ou ceci ? John ou Jane se connecteront, ils diront Tara, la réponse est la suivante et Tara retourne ensuite faire son travail. Cette construction en elle-même, Peter, est la raison pour laquelle nous leur avons donné des noms, des rôles et des responsabilités professionnelles spécifiques, parce que c'est réellement le cas. Vous les embauchez pour venir travailler pour la banque et jouer un rôle spécifique. Et lorsque vous retirez ce rôle professionnel, ce sont des rôles professionnels que la plupart des humains ne veulent pas exercer. C'est un travail très fastidieux. C'est très manuel, cela demande beaucoup de travail. Et vous avez les régulateurs sur vous. Travail donc très sujet aux erreurs. C’est pourquoi nous nous sommes en quelque sorte concentrés sur ces cas d’utilisation spécifiques. Et nous leur avons vraiment donné une personnalité afin qu'ils soient considérés comme faisant partie de l'entreprise.

Adam Famularo  07:06

Droite. Étaient-ils basés sur quelqu'un comme un acteur qui est venu et a fait cela, ou sont-ils purement générés par l'IA ?

Adam Famularo  08:38

Non, ce sont des acteurs et actrices qui incarnent ces rôles.

Pierre Renton  08:44

D'accord, ce sont donc de vraies personnes. Mais lorsque vous interagissez avec eux, vous n’interagissez évidemment pas avec l’acteur, vous interagissez avec l’IA.

Adam Famularo  08:52

Et nous nous rapprochons de plus en plus de vous en interagissant avec eux comme ça, comme si nous travaillions sur des choses qui, vous le saurez, Tara pourra vous appeler sur Teams et vous verrez réellement son visage et elle vous parlera. vous parler du problème qu'elle a. Nous allons donc aussi loin que possible pour nous assurer que les équipes ont le sentiment que Tara fait vraiment partie de leur équipe.

Pierre Renton  09:15

D'accord, alors, évidemment, ils sont numériques, ils le peuvent, ils fonctionnent 24 heures sur 7, XNUMX jours sur XNUMX, n'est-ce pas, ils n'ont pas besoin de s'arrêter, comment les gens les utilisent-ils ? Les utilisent-ils de cette manière alors qu'il y a un million de documents qui doivent être analysés, et font-ils cela ? Je veux dire, comment, peut-être donnez-nous quelques exemples de la façon dont ils utilisent différents types d'œuvres numériques, peut-être décrivez les différents types dont vous disposez et comment elles sont utilisées.

Adam Famularo  09:38

Et c'est un élément très important lorsqu'il s'agit de donner à chacun un rôle et une responsabilité professionnelle spécifiques, car là où vous voulez en venir, Peter, c'est que vous pouvez littéralement faire n'importe quoi avec ces travailleurs du numérique, n'est-ce pas ? Vous dites simplement : D’accord, allez maintenant vous concentrer sur la lecture et le déchiffrement de ces données, puis vous pourrez créer un algorithme d’apprentissage derrière celles-ci. Ce que nous avons fait intentionnellement, nous avons donc dit d'accord, Evelyn, vous allez vous concentrer sur les médias défavorables. Vous allez donc rechercher toutes les mauvaises personnes actuelles et les nouvelles mauvaises personnes et vous assurer que nous arrêtons de faire affaire avec elles. Et c'est votre travail spécifique, et Tara, vous effectuez le contrôle des transactions. Kendrick, tu vas regarder tous les identifiants clients et t'assurer que c'est un identifiant valide. Darryl, vous allez lire les documents associés au processus KYC. Chacun a donc un rôle et une responsabilité spécifiques. Et ils rempliront exactement ce rôle. Nous constatons donc que d’autres entreprises qui ont essayé de faire quelque chose comme ça ont adopté une approche plus large où nous pourrions faire n’importe quoi pour n’importe qui. Mais il faut ensuite beaucoup de temps, d’argent et d’efforts pour suivre toute la formation. Notre plus grande différenciation réside dans le fait que nos modèles sont pré-entraînés. Il s'agit donc, vous savez, d'un, deux, parfois trois ans de formation pour ces modèles. Notre point de vue est donc que lorsque vous embauchez une Tara ou une Evelyn pour venir travailler pour vous, vous embauchez quelqu'un comme s'il faisait ce travail depuis trois ans. Ce n'est pas quelqu'un qui, vous savez, a quitté l'université et vous devez le former à partir de zéro. C'est pourquoi nous leur avons donné des noms, des visages et des rôles et responsabilités spécifiques qu'ils sont chargés d'assumer.

Pierre Renton  11:18

Comment avez-vous alors formé ces assistants ?

Adam Famularo  11:21

Nous sommes donc très reconnaissants que notre clientèle existante nous ait permis de prendre les modèles de formation que nous avons réalisés avec eux, de les mettre en place et de les produire. Donc à partir de là, ce fut le début. À partir de là, nous avons toutes les Taras et Evelyn supplémentaires qui travaillent là-bas, leurs commentaires sont intégrés aux modèles, aux futurs modèles, nous prenons toutes les améliorations du modèle, les mettons dans de nouvelles versions, puis les apportons les mettre sur le marché. C'est donc ce que nous faisons. Nous disposons désormais d'un moyen par lequel vous pouvez également vous inscrire, cela dépend de chaque banque, où elle peut réellement obtenir des mises à jour en temps réel avec Tara et Evelyn au fur et à mesure que nous apportons les modifications au modèle. Mais nous constatons que la plupart des banques souhaitent être un peu plus structurées dans les changements qu’elles apportent à leurs activités. De ce point de vue, vous savez, nous pouvons généralement effectuer des mises à niveau tous les six mois à 12 mois.

Pierre Renton  12:16

Droite. D'accord. Il en va de même pour les banques avec lesquelles vous travaillez, est-ce qu'elles le font, je veux dire, évidemment, tout ce que vous avez mentionné, ce sont des choses que les banques font depuis des décennies. Lorsque vous faites appel à ces travailleurs du numérique, à l’heure actuelle, ne font-ils que renforcer une équipe existante ? Comment les banques le trouvent-elles ?

Adam Famularo  12:34

C'est le mot. Augmenter l’équipe est donc vraiment le bon mot à utiliser. J'étais justement avec le PDG et son équipe de direction d'une banque la semaine dernière. Et il a également utilisé le même mot, à savoir, écoutez, ceux-ci augmentent les membres de notre équipe. Nous avons tellement d’autres emplois haut de gamme que nous pouvons promouvoir, former et perfectionner les gens, ce qui augmente la main-d’œuvre dont nous disposons aujourd’hui. Et nous constatons que, pour l’essentiel, la plupart de ces banques ont du mal à accroître leurs capacités à gérer le nombre de sanctions qui arrivent. Si vous regardez la guerre entre la Russie et l’Ukraine, les sanctions dépassent 100 %. % puisque vous le savez, la guerre a éclaté en février 2022. Et ils prévoient davantage de sanctions de la part d'autres pays. Alors, comment pouvons-nous gérer toute cette demande croissante avec une main-d'œuvre actuelle qui veut à peine faire ce travail ? C'est donc vraiment là que nous intervenons, et nous augmentons les emplois qui existent aujourd'hui et permettons à d'autres d'effectuer des travaux haut de gamme plus complexes.

Pierre Renton  13:39

C'est vrai, c'est vrai. Et puis vos clients ont-ils adopté ce genre de, je ne sais pas comment vous appelleriez cela, une manière humanisante de mettre en œuvre vos modèles, ou quels ont été les retours là-bas ?

Adam Famularo  13:51

Ils l'adorent. Nous avons donc eu plusieurs clients qui en ont fait leurs propres variantes, parce que ce qu'ils me décrivent, l'utilisation de notre logiciel change la culture. Ainsi, lorsque quelque chose change la culture, vous devez permettre aux gens de s’y adapter plus facilement. Eux-mêmes l'étaient, avant que nous prenions cette décision, vous savez, j'avais une entreprise qui créait de petites figurines de robots et les nommait. J'avais une autre entreprise qui avait littéralement une découpe en carton, je l'ai nommée Sarah et je l'ai assise à un bureau. Et c’était la personne qui effectuait le contrôle des transactions. J’ai donc eu toutes sortes de variantes différentes. Ils ont donc vraiment apprécié le fait que j'ai simplifié la compréhension du rôle de chacun, que je leur ai donné un nom spécifique et un visage qui leur ont permis de les intégrer plus facilement dans leurs équipes. Et ils ont pu y répondre comme si nous embauchions maintenant Tara pour entreprendre ce travail spécifique. Et oh, John, tu vas devoir travailler avec Tara pour l'aider quand elle sera coincée. Cela a rendu tout très facile à digérer et à utiliser, et puis l'autre grande chose que nous avons faite en dehors de simplement leur donner des noms et des visages, c'est que nous avons construit tous ces partenariats. Nous avons donc intégré toutes les intégrations. Il vous a donc été très facile d'embarquer sur Tara ou Evelyn, alors qu'à l'époque, il vous aurait fallu six mois pour le déployer. Maintenant, nous pouvons mettre en ligne dans quelques semaines, trois semaines, quatre semaines, et vous pouvez être opérationnel et commencer à utiliser Tara en production.

Pierre Renton  15:19

D'accord, parlons du processus d'intégration, de ce qui est impliqué, en particulier, si vous obtenez un nouveau client, n'est-ce pas, avec lequel vous n'avez jamais travaillé auparavant, il veut intégrer votre logiciel en interne. Qu'implique le processus d'intégration ?

Adam Famularo  15:31

Alors maintenant, comme je l’ai mentionné, la partie intégration est la première, n’est-ce pas ? Nous examinons donc quels systèmes financiers ils utilisent pour le contrôle des sanctions, comme des sociétés comme Firco ou Clear, différents types de sociétés avec lesquelles nous devons nous intégrer. Pensez donc aux outils que les humains utilisaient et avec lesquels notre logiciel d’IA doit interagir. Nous avons donc construit tous les partenariats avec tous ces outils, et nous avons construit des intégrations prêtes à l'emploi. S’il y en a d’autres dans lesquels nous devons nous intégrer, nous pouvons le faire. Cela fait partie du type de processus d'intégration. Et en dehors de cela, notre modèle de machine est prêt à fonctionner. Et généralement, vous savez, en partant simplement de la preuve de concept, nous aurons généralement des taux d'automatisation d'environ 50/55 %. Et puis, lorsque nous les connectons à l'organisation, nous assignons maintenant une personne de l'équipe pour travailler avec Tara ou Evelyn. Et maintenant, cette personne se connectera au système une fois par jour, deux fois par jour et effectuera des mises à jour ou, vous savez, résoudra l'un des problèmes où Tara ou Evelyn sont restées bloquées. Et puis à partir de là, cela continuera à s'améliorer et à s'améliorer jusqu'à atteindre 60 %, puis 70 %, puis 80 % d'automatisation, et Tara et Evelyn font de plus en plus de travail.

Pierre Renton  16:45

Vous savez, je suis curieux de savoir comment ils font réellement le travail. Le sont-ils, je veux dire que votre logiciel doit être diffusé pour aimer les listes de sanctions, les listes sont mises à jour tout le temps, il y a plus de méchants qui sont découverts. Je veux dire, vont-ils simplement surveiller différentes bases de données en temps réel ? Comment font-ils ce travail ?

Adam Famularo  17:06

Ouais, c'est l'un des métiers comme celui d'Evelyn qui consiste à faire des médias négatifs. Elle exploite toutes ces différentes bases de données, tant externes qu'internes, en utilisant des sites Web et comprend comment cela évolue. Et puis, à mesure que cela change, elle transmettra cela à son équipe humaine pour ensuite mettre en œuvre les changements au sein de l'organisation à partir de ce qu'elle découvre.

Pierre Renton  17:29

Alors, est-ce simplement une partie de ce que WorkFusion propose désormais ? Ou est-ce vraiment ce dont nous parlons depuis 15 minutes, est-ce vraiment le produit maintenant ?

Adam Famularo  17:38

C’est la fonction principale. Donc, si je me contente de le catégoriser, nous avons ce que nous appelons notre plateforme Work.ai. Notre plate-forme est la technologie IDP leader du secteur avec notre moteur d'IA, c'est vrai. C’est la construction fondamentale de qui nous sommes en tant qu’entreprise. Ensuite, en plus de cela, nous avons construit notre instanciation, qui est constituée de ces huit travailleurs numériques qui ne font que commettre des délits financiers. C'est ça. Et puis ce que nous faisons avec les partenariats, comme nous avons signé un partenariat avec une société appelée Epic, nous avons signé un autre partenariat avec une société appelée Emphasis. Mais nous permettons à ces entreprises de créer et de développer leurs propres travailleurs numériques pour différents secteurs. Comme si nous n’allions jamais nous lancer seuls dans le secteur juridique. Epic est l'un des leaders des logiciels et services juridiques. Nous allons donc leur donner les moyens d'utiliser nos logiciels, de créer des travailleurs numériques pour le secteur juridique et de les commercialiser, puis de nous verser une petite redevance.

Pierre Renton  18:36

Intéressant, intéressant. Donc je veux dire, vous vous concentrez sur les services financiers, n'est-ce pas ?

Adam Famularo  18:41

Oui.

Pierre Renton  18:41

En ce qui concerne l’essentiel de ce que vous faites, quel est exactement le marché cible ? Avez-vous besoin d’avoir une certaine taille avant de pouvoir intégrer WorkFusion ? Avec qui travaillez-vous ?

Adam Famularo  18:53

Ouais, c'est une bonne question. Nous allons donc des fintechs aux banques régionales en passant par les grandes banques. Nous couvrons les banques, vous savez, partout en Amérique du Nord, des États-Unis au Canada, ainsi qu'à travers l'Europe. Ce sont en quelque sorte nos principaux marchés. À qui nous vendons, ce que nous vendons principalement à vos responsables des risques ou à vos responsables de la conformité. Ainsi, les personnes chargées de surveiller et de protéger les entreprises contre les méchants sont, vous savez, nos principaux utilisateurs et cas d'utilisation avec lesquels nous travaillons.

Pierre Renton  19:28

Pourriez-vous fournir peut-être une étude de cas sur une ou deux des banques avec lesquelles vous avez travaillé et qui font appel à ces travailleurs numériques de l'IA ?

Adam Famularo  19:40

Oui, donc en dehors de cela, Jess Casssdy, notre responsable des relations publiques, peut vous fournir des études de cas que nous pouvons accompagner l'entretien.

Pierre Renton  19:49

Bien.

Adam Famularo  19:50

Nous avons également des éléments sur notre site Web que nous pouvons utiliser. Je dois toujours être un peu prudent car beaucoup de banques ne veulent pas que leur nom soit utilisé et je n'aime pas leur marcher sur les pieds, mais nous pourrions certainement vous fournir plusieurs...

Pierre Renton  20:03

Ce serait génial. Si vous pouviez nous le fournir lorsque nous publierons le podcast, je créerai un lien vers celui-ci dans les notes de l'émission.

Adam Famularo  20:07

Parfait.

Pierre Renton  20:08

Alors, parlons de l'IA générative pendant une minute, car c'est un sujet brûlant depuis plus d'un an maintenant avec Open AI et le genre de voyage ChatGPT qui est en cours, je suis curieux de savoir dans quelle mesure ce que vous avez fait en prend de ces éléments de la technologie d'IA générative et de grands modèles de langage. Je veux dire, dans quelle mesure ce que vous avez produit aujourd’hui dépend d’une partie de cette nouvelle technologie ?

Adam Famularo  20:37

Beaucoup, en fait. Nous sommes donc allés assez loin avec les LLM. Et nous avons commencé très tôt avec ChatGPT ainsi qu'avec Google, avec Bard, et maintenant le nouveau produit de Bard. Nous pensons que les LLM constituent une sorte de jeu horizontal formidable sur la compréhension des données et des informations. Mais ce qu'ils n'ont pas, c'est cette présence verticale profonde, et c'est là que nous intervenons. Nous avons donc la technologie à laquelle je faisais allusion plus tôt, nous l'appelons l'humain dans la boucle, où nous connectons les humains à notre technologie pour aider enrichir nos modèles. Eh bien, nous avons la même chose avec les LLM, où nous connectons les LLM à nos modèles pour aider à améliorer nos modèles et à effectuer un travail qui est mieux servi par eux, puis à l'intégrer dans le nôtre. Et en fin de compte, nous avons pu constater des améliorations du taux d'automatisation, je veux dire, shoot, nous avons fait passer Tara au sein d'une seule entreprise de 80 % d'automatisation à 92 % d'automatisation en y intégrant des LLM. Il y a donc une bonne adéquation là-dedans , où nous utilisons des LLM avec des humains dans la boucle pour aider à créer un meilleur travailleur que nous mettons sur le marché.

Pierre Renton  21:54

D'accord, et vous êtes dans un domaine où vous ne pouvez vraiment pas faire d'erreurs, n'est-ce pas ? Vous avez un, c'est une affaire sérieuse dans laquelle vous travaillez, vous ne parlez pas, vous savez, de films, de télévision ou de quelque chose comme ça. Vous parlez de finance et d’entreprises hautement réglementées. Et en introduisant une partie de cela, comme les grands modèles de langage, comment réduisez-vous le risque d'hallucinations ou d'erreurs de toute sorte ?

Adam Famularo  22:21

Ouais, eh bien, il y a quelques bons points là-dedans, Peter. Le premier point est que les LLM ne sont pas les bienvenus dans toutes les banques, n’est-ce pas. Et cela est dûment constaté par chaque banque. Et ceux qui se lancent le font en retenant leur souffle, n’est-ce pas. Alors ils mettent une boîte autour, ils surveillent et surveillent et s'assurent qu'ils ne se font pas de mal. De notre point de vue, nous voyons les choses d'une manière très similaire, c'est-à-dire que nous disposons d'informations et de données de base que nous extrayons des LLM, nous documentons toutes les décisions que nous utilisons pour prendre les LLM. Nous ne sommes pas une boîte noire, nous sommes plutôt une boîte blanche, et pour répondre à votre argument, les régulateurs doivent intervenir et apprécier ce qu'ils voient chez nous. Et ils le font, c’est vrai. Aujourd'hui, les régulateurs interviennent et voient que notre produit est installé et utilisé, et ils peuvent facilement cliquer dessus et voir toutes les décisions que nous avons prises et pourquoi nous les avons prises. C’est un élément très, très important pour nous, c’est que nous sommes vraiment une boîte blanche. C'est ouvert, non ? Il s'agit d'un écosystème ouvert dans lequel les gens peuvent comprendre quelle décision nous avons prise, pourquoi nous l'avons prise, et prouver que cette décision était la bonne à ce moment-là. Donc, de notre point de vue, nous permettons à nos banques d'être un peu mieux servies et mieux protégées, car notre logiciel s'appuie sur les LLM, non seulement en utilisant les LLM pour prendre des décisions, mais en utilisant leurs données. Et puis c’est nous qui prenons en fin de compte les décisions en fin de compte.

Pierre Renton  23:49

Donc, s'il y a une hallucination provenant du LLM, vous l'attrapez avant qu'elle ne se propage réellement dans la nature.

Adam Famularo  23:57

Correct.

Pierre Renton  23:58

D'accord. D'accord. Donc, dans la dernière partie de notre interview ici, je veux parler de l'avenir parce que je pense que vous êtes dans une position intéressante, assis là où vous êtes avec ceux-ci, vous avez vraiment tout mis en œuvre, dirons-nous, pour avoir une sorte de Les travailleurs du numérique IA font partie de l’avenir du travail, dirons-nous. Donc, ma première question ici est la suivante: lorsque vous regardez l'état où nous en sommes aujourd'hui, je veux dire, j'imagine que nous regarderons en arrière dans 10 ans et penserons que c'était 1.0. Et nous étions plutôt rudimentaires, non ?

Adam Famularo  24:31

Rudimentaire. Tout à fait.

Pierre Renton  24:33

Eh bien, où allons-nous ? Comment cela va-t-il se passer dans votre créneau de crime financier et tout ce dont nous avons parlé ? À quoi ressemblera l’intérieur d’une banque dans peut-être, voire dans cinq ans ?

Adam Famularo  24:45

Cela va être bien plus avancé qu’aujourd’hui. J'ai commencé à vous en donner un aperçu plus tôt dans la conversation. Mais comme en ce moment, l'interaction se fait, vous savez, au sein d'un portail auquel vous vous connectez, et vous voyez tous ces flux de données, puis vous créez, vous contribuez à améliorer les modèles basés sur ces flux de données. Vous savez, nous envisageons de prendre, vous savez, les visages des acteurs et actrices, et de leur permettre de converser avec vous, tout comme je converse avec vous, Peter en ce moment. Tu vas pouvoir converser avec Tara, juste comme ça. Nous allons pouvoir avoir une conversation, Tara va pouvoir apprendre de vous dans ce mode conversation, et pouvoir retourner travailler. Ce n'est pas trop loin non plus. Cela fait environ 12 mois, 24 mois, vous allez pouvoir converser avec l'IA comme si vous conversiez avec un collègue. Et cela va en quelque sorte tout changer, car plus la technologie de l'IA se rapprochera de la sensation et du comportement d'un humain, plus le travail aura tendance à être transféré du côté de l'IA, et le rendra d'autant plus facile et plus rapide pour que les autres apprennent également d'eux.

Pierre Renton  25:54

Qu'en est-il, êtes-vous préoccupé par les deep fakes et les différentes manières dont on parle de l'avenir, et c'est déjà maintenant que vous pouvez l'avoir, vous pouvez en gros créer une vidéo de n'importe qui disant n'importe quoi.

Adam Famularo  26:04

Correct.

Pierre Renton  26:05

Aujourd’hui, cette technologie existe. Alors, comment ça se passe, comment envisagez-vous cela à l’avenir ?

Adam Famularo  26:11

Nous envisageons actuellement d'utiliser une partie de cette technologie afin de pouvoir réellement représenter notre IA comme des humains, n'est-ce pas. C’est donc en fait ainsi que nous travaillons pour y parvenir. Et faire en sorte qu'il s'agisse d'une IA plus conversationnelle, c'est en quelque sorte le prochain monde, le prochain monde dans ce domaine est amené à un point de conversation, n'est-ce pas ? Vous savez, cela ne m'inquiète pas autant, j'ai l'impression que les gouvernements du monde entier y réfléchissent très attentivement, je pense qu'il y aura des choses là-dedans pour s'assurer que nous sachions qu'il s'agit d'une IA. par rapport à un humain, je pense que c'est ce qui doit faire partie du dialogue. Mais j’ai l’impression que des règles et des protections appropriées seront mises en place pour aider à mettre fin à l’usurpation d’identité. La partie usurpation d'identité est vraiment là où cela devient dangereux, s'il s'agit d'usurper l'identité, vous savez, d'un président, et que cela dit quelque chose, et que les gens agissent ensuite en conséquence. Mais ce n’est pas le président qui l’a dit, n’est-ce pas. C'est là que ça devient vraiment dangereux. Et j'espère que les règles et réglementations appropriées seront mises en place pour nous aider, vous savez, à empêcher que cela ne devienne incontrôlable.

Pierre Renton  27:21

Alors, qu’en sera-t-il lorsque les banques s’agrandiront et que votre technologie s’améliorera ? Vous avez dit plus tôt que cela augmentait vraiment le nombre de travailleurs aujourd'hui. Dans cinq à dix ans, si vous le souhaitez, si vous voulez vraiment renforcer votre unité chargée des crimes financiers dans votre banque, allez-vous embaucher du personnel ? Ou allez-vous embaucher, vous savez, des travailleurs de l'IA et du numérique de WorkFusion ?

Adam Famularo  27:44

Ouais, tu sais quoi, Peter, c'est la meilleure question du jour, car cela va se poser dans tous les secteurs. Donc, en fin de compte, chaque secteur va changer, où les gens vont finir par faire un travail plus haut de gamme, vous aurez toujours besoin de gens dans le processus, d'une manière ou d'une autre, mais ils ne font pas le travail de base qu’ils font aujourd’hui. Donc beaucoup de travaux de rattrapage comme la L1 vont disparaître, cela va absolument arriver. Mais le travail haut de gamme continuera de croître. Et les gens auront toujours besoin de converser avec l’IA d’une manière ou d’une autre, qui sera toujours là. Mais j’ai l’impression que c’est comme lorsque, vous savez, l’automatisation est arrivée dans l’industrie manufacturière, n’est-ce pas ? Donc, les gens passent d'un travail que, vous savez, les robots automatisés étaient mieux lotis à un autre travail où, vous savez, les humains faisaient mieux, vous allez voir ce genre de flux et reflux au sein des entreprises au fil du temps. la prochaine décennie.

Pierre Renton  28:42

Eh bien, ça va vraiment être intéressant de voir comment tout cela évolue. Et vous êtes dans un espace très intéressant. Et je pense que vous savez, ce qui va se passer au cours des trois à cinq prochaines années, je pense, je pense parfois que nous ne pouvons même pas imaginer certaines choses, et certaines des façons dont cela va changer, comme nous je ne pouvais pas imaginer un iPhone dans les années 90. C'est juste ce genre de technologies, c'était juste de la science-fiction, mais quoi qu'il en soit, Adam, j'apprécie vraiment que tu viennes dans l'émission aujourd'hui. Merci beaucoup.

Adam Famularo  29:11

Peter, merci de m'avoir invité. C'était une excellente conversation. Et j'ai hâte de vous revoir un jour prochain.

Pierre Renton  29:18

Eh bien, j'espère que vous avez apprécié le spectacle. Merci beaucoup pour votre écoute. N'hésitez pas à donner votre avis sur l'émission sur la plateforme de podcast de votre choix et à en parler à vos amis et collègues. Quoi qu'il en soit, sur cette note, je vais signer. J'apprécie beaucoup que vous m'ayez écouté, et je vous rattraperai la prochaine fois. Au revoir.

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