Česká analytika, která dobyla svět

12. 10. 2021

Sdílet

 Autor: Tovek
Článek vyšel ve speciálu magazínu Computerworld Hvězdy českého IT.

Každý dnes mluví o umělé inteligenci. Co vaše firma?

Také o tom mluvíme. Zejména prostřednictvím našich aktivit kolem konceptu „Má mozek ještě šanci“. Jsou to konference, kde chceme nabízet zajímavé i méně obvyklé pohledy na využití umělé inteligence v aplikacích pro podporu lidského rozhodování.

Samozřejmě o tom jenom nemluvíme. Také intenzivně vyvíjíme. Implementujeme do naší platformy Tovek moduly využívající strojové učení. Záměrně říkáme strojové učení, myslíme si,že je to mnohem přesnější než poněkud vágní termín umělá inteligence. S pomocí těchto modulů vylepšujeme možnosti analýzy jak textových, tak obrazových dat.

Hlavním směrem je obohacení zpracovávaných dat o informace, které z nich jinými metodami lze jen obtížně získat. Někdy je to úplně nemožné. Ať už jde o detekci jmen osob, názvů firem či adres, obecnějších témat nebo rozpoznávání objektů na fotografiích.

Velkou přidanou hodnotou jemožnost vytvářet složitější dotazy vyhledávající konkrétní zobrazované nebo popisované situace a také propojování a vizualizace obsahu dat z různých zdrojů.

Vaše firma má  už 28 let stejné moto najít, pochopit, využít informace –  jak se vám jej daří naplňovat v současné době informacemi přeplněné?

Vždy jsme se snažili nabízet to nejlepší, co bylo na trhu dostupné, ale zároveň pro naše zákazníky dosažitelné a dostatečně důvěryhodné. Ze začátku jsme se zaměřovali na co nejpřesnější vyhledávání informací v textových datech. Nabízeli jsme – v té době nejlepší– produkt americké firmy Verity. Jak už to ale u amerických společností bývá,po jejich vstupu na burzu se začala měnit jejich produktová strategie. Pro nás tak bylo stále obtížnější zajistit kontinuitu budovaných řešení. Také bylo těžké nebo nemožné dělat specifické úpravy podle potřeb zákazníků.

Rozhodli jsme se proto pro vývoj vlastní platformy, využívající pouze technologie založené na otevřeném softwaru. Platformu postupně rozšiřujeme o funkce, které nám umožňují naplňovat jak nové potřeby našich zákazníků, tak i naše firemní vize.

Nové potřeby jsou spojené s rostoucím množstvím a objemem dat z různých zdrojů včetně multimediálních. A z toho plynoucí potřebou informace propojovat a názorně prezentovat. Dále pak analyzovat a vytvářet z nich celkový pohled na dané téma či situaci. Již tedy nestačí informaci jen NAJÍT a pochopení a využití nechat na lidském mozku. Dnes musíme tomu mozku pomoci dostupné informace i Pochopit. Velkou přidanou hodnotou je schopnost redukovat množství dostupných informací pouze na ty, které lze v dané situaci VYUŽÍT.

Tato redukce je ale velmi ošemetná a může vést, resp. prakticky vede k manipulaci lidských rozhodnutí.  Krásným příkladem jsou technologie pro vyhledávání určené běžným uživatelům. Jejich cílem je vyhledat ve velkém množství dat relativně podobného typu informace, se kterými bude uživatel co nejspokojenější. Předpokládá se, a právem, že uživatel neví, jak hledat, a používá jen velmi jednoduché dotazy. Dobré výsledky jsou proto založené na využívání znalosti o profilu uživatele a oblíbenosti informací uživatelů s podobným profilem.

My se ale zaměřujeme na potřeby zákazníků v oblasti vyšetřování, zpravodajství a bezpečnosti.  Těm musíme zaručit nalezení všech relevantních informací a následně z nich vybírat ty důležité – někdy jednu jedinou. Náš uživatel je tedy motivován vytvořit si o tématu co nejlepší znalost a pak ji využít pro potřebu rozhodování. Dalo by se říci, že musí projít fázemi pozorování, orientace, rozhodnutí a nakonec akce. Důraz tedy klademe na vytváření znalostí pro co nejpřesnější vyhledávání a na vizuální prezentaci vyhledaných informací v různém kontextu. V neposlední řadě pak na extrakci poznatků a jejich uchování pro sdílení a aktivní využití.

Jak vidíte budoucnost své firmy a vývoj trhu, pro který nabízíte svá řešení?

Na trhu existuje rostoucí počet produktů, jež deklarují schopnost unifikovaným způsobem zpracovávat nejrůznější strukturovaná a nestrukturovaná data a transformovat jejich obsah na využitelné informace pro rozhodování. Trh by se dal rozdělit do čtyř hlavních skupin. Analýza chování zákazníka, sdílení informací a znalostí v organizacích, analýza obchodních nebo národních příležitostí a hrozeb a vyšetřování podvodů a bezpečnostních incidentů.

S našimi řešeními míříme především do posledních dvou oblastí. Tam také náš vývoj nových funkcí směřuje.  Naše platforma je ale využitelná ve všech oblastech a my hledáme partnery, kteří by její specifika mohli s výhodou využít ve vlastních řešeních.  Obecně jsou to řešení, kde se kladou vysoké nároky na automatizaci zpracování textových informací. Zaměřujeme se na tvorbu a správu znalostí. Jde nám o odhalení skrytých souvislostí v nestrukturovaných i strukturovaných datech, jejich propojování a následně názornou prezentaci obsahu.

Vývoj našeho trhu pravděpodobně půjde dvěma směry. Jednoúčelová řešení pro určitou horizontálu a komplexní řešení pro konkrétní vertikálu – obor nebo službu.

bitcoin_skoleni

My chceme stát na obou nohou. Nabízet komplexní řešení pro vertikály a poskytovat naši unikátní technologii partnerům,kteří vytvářejí jednoúčelová řešení pro různé horizontály.

S rostoucí komplexitou informačního prostředí a informačních technologií se jasně projevuje trend k outsourcingu činností, které jsou pro organizaci sice životně důležité, ale netvoří jádro její činnosti. Není tedy ekonomicky výhodné udržovat si pro tyto činnosti vlastní potřebné systémy a odborníky. Typicky jeto právě řešení bezpečnosti nebo krizových situací. Naši budoucnost vidíme proto také v poskytování služeb na bázi našich řešení. Z nabízených služeb bychom rádi zmínili řešení pro analýzu personálních rizik Každý má svá tajemství. Umožňuje syntézu informací ze všech zdrojů relevantních pro danou potřebu žadatele (zaměstnání,smlouva, vyšetřování). Služba je založená na řešení KGATE for Human Risk. Druhou službou je OSINT podpora procesů nazvaná Informační rafinérie otevřených zdrojů. Ta vytváří informační báze z cíleně vyhledávaných informací pro zvolenou klíčovou oblast (založeno na řešení KGATE for OSINT). Další v řadě je investigativní analýza dat. Uskutečňuje mapování obsahu komplikované smluvní, procesní nebo projektové dokumentace nebo zpráv kolem incidentu, žaloby (založeno na řešení KGATE for Critical Decision). Jako poslední bych zmínil syntézu informací o lokalitě pojmenovanou Co je skryto v souvislostech. Umožňuje vytváření poznatkové báze k lokalitě pro zajištění nějaké akce, realizace investice, údržby atd. (založeno na řešení KGATE for Managing Places).

Autory článku jsou Tomáš Vejlupek a Bořivoj Kostka