无处藏身，事事可能

《财富》（中文版）-- 当蒂姆·埃斯蒂斯（Tim Estes）于2000年创建Digital Reasoning公司时，他从未想过今后10年自己会利用软件来帮助美国国防部（U.S. Department of Defense）在全球范围内追踪恐怖分子嫌疑人。实际情况正是如此。

    埃斯蒂斯创办的这家公司总部位于田纳西州富兰克林（Franklin），它把所谓的认知计算变成商业现实。如果你观看过2011年IBM公司的超级计算机沃森（Watson）在《危险边缘》节目（Jeopardy!）中的精彩表演，那么你对那种可以通过经验来学习，并且对不完全按照程序提出的问题做出解答的计算机就不会感到陌生。凭借这种人工智能，计算机能够开始理解意图，这样当恐怖分子向同伴发送信息说：“宝贝儿已经放入婴儿车”时，计算机就会把这个善意的交流归入可疑信息。埃斯蒂斯在世纪之交创办了这家公司，因为他认为所有软件最终都会具备自学功能。3年后，五角大楼（Pentagon）带着几个正在实施的小型项目找上了门，当时这个机构对2001年9月11日的恐怖袭击的记忆还历历在目。

    “9月11日的事件告诉我们，不能根据信息采取行动会有什么样的后果。”公司的首席执行官埃斯蒂斯说。“以前，开发能够学习的软件的愿望激励的是公司，但是在‘9·11’事件之后，它激励的是国家。”

    Digital Reasoning公司迅速抓住了这次机遇。2004年，它与美国陆军的国家地面情报中心（National Ground Intelligence Center）签署了一项重要协议。2010年，公司从中央情报局（Central Intelligence Agency）的风投基金公司In-Q-Tel获得了现金投资。由于为美国的国家安全机构工作—这也是公司唯一的客户—公司把自己对认知计算越来越深入的理解转化为了高性能的情报分析工具。国防部急需获得预知能力，这样就可以在全球性事件真正发生之前获得相关线索。Digital Reasoning公司通过软件提供这样的服务，这种软件可以立刻处理大量完全不同的、看似毫不相关的凌乱信息，并且从中发现人物、地点和事件之间的无形联系。

    2012年，纽约市（New York City）的一个辅导项目FinTech Innovation Lab邀请Digital Reasoning公司会晤，并且与金融服务行业的人士交流思想。与来自于高盛集团（Goldman Sachs）、瑞信（Credit Suisse）和摩根大通（J.P. Morgan）的代表交谈后，埃斯蒂斯认定，现在是把公司的技术引入私营领域的时候了。他认为，Digital Reasoning公司在政府机密的幌子下工作了10年；现在是向与军方一样对情报如饥似渴的行业扩张的时候了，这个行业就是华尔街。

    近一年半以来，许多世界上最大的金融机构，比如高盛集团和瑞信，都纷纷开始部署尖端的分析工具，这些工具正是Digital Reasoning公司率先以国家安全的目的开发的。埃斯蒂斯说，他们的目的是逐一分析在其网络中传输的数字流量，寻找并且揪出同行业中潜在的邪恶交易者、市场操控者，以及违反美国证券交易委员会（SEC）规定的人。

    埃斯蒂斯把这种做法称为“先发制人式的合规”。有了智能软件负责随时监控公司内部传送的日常电子邮件、即时信息、媒体报告和备忘录，金融公司就能防患于未然，在违法乱纪的意图发展为实际行动并且招来法庭传票之前准确地找出嫌疑人。在为军方情报部门工作时，“你的工作基本上就是努力找出谁与谁说过话，还有谁知道这件事，他们是否采取了行动。”埃斯蒂斯说。“这套用于法庭的东西与银行里的调查大同小异。”

    如今，金融公司要努力在许多方面做到合规。一些公司聘请分析师团队逐一阅读随机挑选的电子邮件，这种操作成本昂贵，即使对金融机构也不例外。还有一些公司采用复杂的运算法则来扫描交易记录，以及其他结构性的数据，从中寻找可疑的交易模式。但70%至80%的机构数据是无结构的，因此大量潜在的证据被遗漏了。最大的问题也许是，这两种方法从根本上来说都是后发制人：等到分析师或运算法则找到潜在的违法行为的证据时，实际上违法行为已经发生了。

    “大家意识到，处理合规问题一定还有更有效的办法，这不仅仅是从成本角度出发，更是从时机和质量角度出发。”瑞信公司技术投资银行集团的执行董事布莱恩·古多夫斯基（Brian Gudofsky）说。

    解决的办法是发现意图，而不是证据，这个办法应该会让所有的管理层团队踌躇。传统软件系统地扫描具体的关键词，比如“杠杆”、“预算”、“经纪人”和“利益”等，然后提供所有包含这些词语的信函。Digital Reasoning公司的系统名叫Synthesys，它可以不断地拿每一封信函与下一封信函做比对，从中判断可能的背景情况。它会考虑最近发生的重大新闻，比如曝光的金融丑闻。它会记录私人关系网如何在公司内发展，并且标记出异常情况，例如，如果组织内处在完全不同的部门的员工突然开始以令人担忧的频率互发邮件。所有可疑的活动就都会被收集起来供分析师进行评估，他们通常是可疑公司的员工，因此而遭到审查。在使用过程中，该系统根据以前的成功经验提炼结果，以便更准确地寻找出串通勾结的可疑迹象、不合理的交易，或内部泄露的信息。

    Digital Reasoning公司早期在私营领域取得的成功标志着各行各业的公司在态度上的更大转变，它们在考虑用新技术来帮助其约束员工遵纪守法，但同样重要的是，它们要向顾客、客户和监管部门证明，它们在这个方面是积极努力的。“我们在数据分析过程中发现，所谓的‘政策分析’有着巨大的市场需求。”麻省理工学院计算机科学和人工智能实验室（MIT's Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory）的主要研究科学家丹尼·魏茨纳（Danny Weitzner）说。“组织机构不仅要有能力遵守规定，而且还要向公众和监管部门表明，它们在用数据做正确的事。”

    9个月前，魏茨纳与他人在马萨诸塞州坎布里奇市（Cambridge）联合创建了新创企业TrustLayers，它的任务也是帮助公司揪出违法乱纪的内部人员。这家公司的技术专注于防患于未然，即主要防止偶然发生的违反公司数据使用政策的情况。这种违法行为正在逐渐成为医疗保健等行业关注的重点，因为在这些行业中，查看和使用某些类型的数据受到了法律的严格控制。

    伦斯勒理工学院（Rensselaer Polytechnic Institute）计算机科学部门的一位教授吉姆·亨德勒（Jim Hendler）说，对于公司而言，表明自己合规的想法与仅仅实现合规相比，已经变得越来越重要了。亨德勒是TrustLayers公司的一位顾问，他与IBM公司合作研究沃森的商业开发应用。“我们希望向世人表明，我们在合法地使用数据。”他说，“而不仅仅是表明，我们已经按照监管部门的要求对数据做了严格的保密。”

    2012年，Digital Reasoning公司接纳了第一位来自于华尔街的客户。如今，有6家大型金融机构成为了它的客户，而且公司还在伦敦和纽约市设立了办事处。公司高管马滕·丹·哈林（Marten den Haring）说，公司面临的下一个挑战是，扩大技术运用范围，以便开发专注于市场情报的分析工具。这样的软件可以让投资银行和对冲基金利用同样的、经过合规处理的数据来安排那些有可能影响交易决策的活动，这也让它们在市场上获得优势。Digital Reasoning公司的工程师还在研究在医疗保健和能源行业的应用，哈林继续说道，不过他不愿意透露更多的细节。

    “进入这个领域是件有趣的事。”他说。“不过我认为，今后两年我们绝不是这个领域中唯一的公司。”一旦出现竞争，Digital Reasoning公司肯定会第一个发觉。（财富中文网）

    译者：钱志清