Op uitnodiging van Philippe Warzée, redactiehoofd van het tijdschrift Pub.be mocht ik mijn mening geven over de impact van kunstmatige intelligentie op de media-, verkoop- en verzekeringssector.
Ik begon met een kort overzicht van de geschiedenis van aanbevelingsalgoritmen, misschien wel het meest voorkomende type van algoritmes. Na de inleiding ging ik verder in op ik 3 gebruiksgevallen cases: Netflix (mediasector), kortingsbonnen (verkoop) en de ziektekostenverzekering.
Vervolgens maakte ik een analyse van wat er de afgelopen 25 jaar is veranderd op het vlak van gegevensverzameling, voorspellingsmodellen en technieken om aanbevelingen te doen.
Mijn conclusie tot slot ging over de risico’s van de huidige technieken en hoe de publieke sector de situatie kan veranderen door meer respectvolle algoritmes te creëren.
Samenvatting
- Aanbevelingsalgoritmes bestaan 25 jaar
- Gebruiksgeval 1: Netflix
- Gebruiksgeval 2: kortingsbonnen in de detailhandel
- Gebruiksgeval 3: verbonden apparaten en verzekeraars
- De hoop op een meer respectvolle kunstmatige intelligentie
Geschiedenis: aanbevelingsalgoritmen bestaan 25 jaar
Geloof het of niet, aanbevelingsalgoritmen zijn helemaal niet nieuw. In 2017 vierden zij hun 25-jarig bestaan. Het eerste aanbevelingsalgoritme, Tapestry, werd ontwikkeld bij Xerox in Palo Alto in 1992. Kort daarna volgden andere primitieve modellen (MovieLens, GroupLens) en volgens de legende verwierf Amazon zijn eerste algoritme kort na zijn ontstaan in 1994.
De impact van aanbevelingsalgoritmen op de mediasector
Het eerste gebruiksgeval dat ik presenteerde was in de mediasector. Ik koos voor het klassieke voorbeeld van Netflix, goed gedocumenteerd en iets waarmee iedereen zich kan identificeren (meer dan 100m abonnees wereldwijd). Naast algemene informatie over het aanpassen van de Netflix-homepage (met inbegrip van de thumbnailaanpassing die op de laatste Recsys-conferentie in Vancouver werd voorgesteld), heb ik ook enkele minder bekende aspecten van de maatschappelijke impact van Netflix behandeld, zoals aangehaald door Neil Hunt op de Recsys-conferentie 2014. Dit diende als ideale overgang om met het onderwerp van de filterbubbels te beginnen.
Hoe algoritmes en Big Data de verkoopsector beïnvloeden
Het tweede gebruiksgeval dat ik presenteerde ging over de detailhandel. Om verder in te gaan op mijn analyse uit 2018 over 5 trends die de verkoopsector zullen veranderen, heb ik uitgelegd hoe een van de belangrijkste marketingactiviteiten van retailers (het genereren van kortingsbonnen) zal worden beïnvloed door Big Data. De “tijd”-variabele kan binnenkort worden bijgehouden door verkopers, die kunnen bepalen in welke volgorde u uw producten hebt gekocht en dus uw winkelparcours kunnen wijzigen door het in real time versturen van stimuli (meldingen, sms) naar uw mobiele apparaten (bekijk ook de slimme rekken). Ik heb ook uitgelegd hoe in de nabije toekomst coupons kunnen worden aangeboden wanneer je de winkel binnenkomt in plaats van wanneer je de winkel verlaat. Dit laatste perspectief is een belangrijke stap voorwaarts, omdat het belooft het gebruik van kortingsbonnen te stimuleren en zo het aantal impulsaankopen aanzienlijk te verhogen zonder bang te hoeven zijn de kortingscoupon te verliezen.
De impact van Big Data in de verzekeringssector
Tot slot heb ik de toekomst van de verzekeringssector in het datatijdperk geschetst. Ik heb laten zien hoe horloges en andere gekoppelde armbanden toegang zullen verschaffen tot biometrische gegevens die de manier waarop de verzekeringssector functioneert radicaal zullen veranderen. Het eeuwenoude principe van gedeeld risico staat op het spel.
Ik voorspelde dat klanten op een dag zullen moeten betalen voor het NIET dragen van een aangesloten polsbandje of horloge of het besturen van hun eigen auto (in het tijdperk van de autonome auto’s). Dit perspectief nadert en zal op middellange termijn (10 jaar) worden gerealiseerd.
“Computers zijn nutteloos. Zij zijn alleen maar in staat om antwoorden te geven.”
Pablo Picasso
Er is hoop: computers zijn alleen maar in staat om antwoorden te geven
Zoals Picasso zei: “Computers zijn nutteloos. Zij kunnen u alleen maar antwoorden geven. Dat was het citaat waarmee ik mijn presentatie eindigde. Het gaf me de gelegenheid om de deelnemers weer hoop te geven over het gebruik van kunstmatige intelligentie. In een artikel over menselijke creativiteit en intelligentie heb ik uitgelegd waarom er geen risico is dat alle mensen vervangen worden door robots. Ondanks het feit dat algoritmes door mensen worden gemaakt, zullen we altijd superieur blijven in termen van creativiteit. Het voorspellen van de toekomst blijft een oefening op basis van historische gegevens en de mens heeft dit verbazingwekkende vermogen om heden en toekomst te verstoren, soms op negatieve manier. Het is dit oncontroleerbare vermogen dat ons uniek en onvervangbaar maakt.
Posted in big data.
