SAS Roadshow 2019: vertrouwen in AI

Op donderdag 21 maart vond de Roadshow Building smarter organizations with Analytics & AI plaats in het Bimhuis in Amsterdam. Tijdens dit evenement werden een aantal inspirerende praktijkvoorbeelden van innovatieve AI-projecten gepresenteerd. Daarnaast werden handvatten aangereikt om AI-projecten organisatiebreed uit te rollen.

Zo vertelde Peter Bas Oosthoek, Director Asset Experience bij ING, over hoe zij voor ING-klanten het betaalgedrag van debiteuren kunnen voorspellen. Op basis van allerlei variabelen, zoals land, facturatiedatum, de inhoud van de factuur, maar ook historisch betaalgedrag, kan ING voorspellen wanneer een factuur  hoogst waarschijnlijk wordt betaald. Daarnaast sprak Mark Bakker, Data Strategist bij SAS, over hoe Rijkswaterstaat Nederland weet te beschermen tegen extreem weer en zo droog en veilig houdt. Verder haalde Edwin Peters, pre-Sales director bij SAS, een aantal andere voorbeelden van AI aan die we in het dagelijks leven kunnen tegenkomen. Hij noemde zowel praktijkvoorbeelden die nog niet tot het gewenste resultaat hebben geleid als aansprekende en concrete toepassingen van AI. Van de zelfrijdende auto, oogartsen en de slaaprobot van Somnox.

Vertrouwen in AI
Naast de praktische toepassingen van kunstmatige intelligentie, vertelde Olivier Penel, Data Strategist  bij SAS, over hoe ‘vertrouwen’ het belangrijkste criterium is voor ethische en effectieve AI. Algoritmes maken namelijk keuzes op basis van data. Maar hoe weten we nu zeker dat die data niet ‘biased’ is?
Penel noemt een aantal voorbeelden van diverse AI-projecten waarvan te betwijfelen is of ze ethisch zijn. Sommige daarvan zijn zelfs stopgezet om die reden. In USA en de UK maakt de politie bijvoorbeeld gebruik van predictive analytics om te voorspellen waar en door wie er een misdaad gepleegd gaat worden. Maar hoe ethisch is dat?

De conclusie van Penel is dat we AI alleen kunnen vertrouwen als we zeker weten dat het algoritme niet ‘bevooroordeeld’ is. Daarnaast moeten organisaties kunnen uitleggen waarom het algoritme tot een bepaalde uitkomst komt. Een bank transparantie kunnen  bieden waarom de aanvraag voor een hypotheek wordt afgewezen. Als dan blijkt dat het algoritme niet de juiste beslissing maakt, moet het worden bijgesteld. Alleen op die manier kunnen we ‘vertrouwen’ op AI.
Uiteindelijk is AI bedoelt om ons leven makkelijker maken. Echter, het is belangrijk om je te realiseren welke consequenties de uitkomsten kunnen hebben. Wij mensen kunnen namelijk nadenken. Machines handelen gewoon naar wat ze geleerd is.   

SAS Analytics Forum 2019
Wilt u alles horen over de nieuwste ontwikkelingen en innovaties op het gebied van analytics, AI, digitale transformatie, machine learning en cloud, kom dan op donderdag 6 juni naar het SAS Analytics Forum 2019. Een dag vol innovatieve activiteiten, inspirerende verhalen en netwerkmomenten.