The Empathy Machine: Are Digital Technologies the Best Bet in Telling about your Cause?

The panel discussion “The empathy machine: are digital technologies the best bet in telling about your cause?” took place on the opening day of the 2018 Fundamental Rights Forum (FRA). This forum was organized by the European Union Agency for Fundamental Rights, and took place at the METAStadt Vienna 25-27 September 2018.

In this panel discussion Kadri K├Áusaar (a Oscar nominated film director), Fanny Hidvegi (European Policy Manager) and me discussed if digital technologies really are the ÔÇťempathy machineÔÇŁ and how innovative applications can help human rights defenders to achieve some challenging goals such as a change in public attitudes or meeting tough fund-raising targets. The panel discussion was moderated by the virtual reality artist Dr. Frederick Baker.

In this blog post I want to share some of the panel’s questions, which I answered:

1. How do algorithms interfere with human rights?

When algorithms make certain decisions, these algorithms  tent to mirror what they are shown with training sets. This is especially apparent for issues such as bias and machine discrimination. Both might be the result of the content of the training data, which reflects existing inequalities.

2. So, it’s about the data? What else makes data so important today?

The effective use of data is vital for our understanding of fundamental issues, such as human rights violations and political instability, for informing our policy-making, and for enhancing our ability to predict the next crisis. Furthermore, the scope, complexity and life-changing importance of the work being done on topics like these across the European Union has made it more important than ever for everyone participating in the public conversation and in demographic decision-making to have access to and to be able to derive insights from key data sources.

3. Where is data coming from and how can people benefit?

Every time we google something, send a tweet, or just browse a website, we create data. With the rise of visual analytics we can benefit from this vast amount of information. Visual analytics is a hands-on approach to interacting with data that does not require any programming skills. Furthermore, communicating with data, is seen as one of the most relevant skills in todayÔÇÖs information age.

Global Refugee Crisis visualization on Tableau Public

4. What is the easiest way to find interesting data?

I would check out the Google’s new search engine for datasets that was just released recently! Tableau Public is a good source for existings visualizations. Many of these are based on public data.

5. What is required to enable organizations to use data for good?

Data can be used for the good of society, but private- and public-sector firms, nonprofits and NGOs still lack analytics resources and expertise. Data and analytics leaders must cross traditional boundaries to use data for good, to better compete for limited talent, and to foster an ethical culture. VizForSocialGood and Tableau Foundation are good examples.

6. How can the private sector contribute for good?

Some private sector organizations are making data open and available to researchers, nonprofits and NGOs. Examples include:

  • Mastercard anonymizing credit card data to be analyzed in smart city initiatives.
  • Google making search data available to hospitals to predict infection disease outbreaks such as flu and dengue fever.
  • Insurance companies providing anonymized healthcare data to improve patient outcomes and prevention strategies.
  • Yelp providing ratings data to cities to prioritize food safety inspectors.

The panel discussion was followed by workshops in the afternoon:

 

Digitale Banken: Welche Digitalisierungstrends bewegen die Finanzbranche 2018?

Immersive und interaktive Analyse von Finanzdaten mit Argumented Reality
Immersive und interaktive Analyse von Finanzdaten mit Argumented Reality (Blockchain-Dashboard)

Jedes Jahr (2015, 2016, 2017 und 2018) stelle ich Digitalisierungstrends vor, die der Finanzbranche ein gro├čes Potenzial bieten. Dabei geht es vor allem um einen ├ťberblick dar├╝ber, welche Trends und Technologien zuk├╝nftig eine gr├Â├čere Rolle spielen werden oder k├Ânnten.

Im Folgenden habe ich die f├╝nf Digitalisierungstrends identifiziert, die f├╝r Banken und Versicherungen in Zukunft besonders spannend sein d├╝rften:

1. Maschine Learning

Maschine Learning und Deep Learning werden im Investment Banking angewandt, um Unternehmensbewertungen schneller und zuverl├Ąssiger durchzuf├╝hren. Mehr Daten denn je k├Ânnen hinzugezogen werden. Eine Gewichtung der Daten erfolgt komplett autonom. Da manuelle Analyse weitgehend entf├Ąllt, werden Entscheidungsprozesse drastisch beschleunigt. Investoren, die mit konventionellen Werkzeugen arbeiten, haben das Nachsehen.

2. K├╝nstliche Intelligenz

Durch K├╝nstliche Intelligenz gesteuerte Chatbots vermitteln den Kunden eine menschlichen-├Ąhnliche Betreuung. Chatbots werden dar├╝ber hinaus in existierende Cloud-basierende Assistenten, wie Alexa oder Siri, eingebunden und sind in der Lage mittels Natural Language Processing, auch komplexere Anfragen zu verstehen. Recommender-Systeme liefern ma├čgeschneiderte L├Âsungen, die speziell auf die Bed├╝rfnisse der Kunden abgestimmt sind.

3. Internet of Things

Wearables und in Kleidung eingearbeitete Sensoren (Internet of Things, IoT) liefern ausreichend Daten, um den Lebensstil der Kunden vollst├Ąndig zu vermessen. Dadurch k├Ânnen individuelle Raten f├╝r Versicherungen und Finanzprodukte berechnet werden. Au├čerdem bieten die IoT-Daten eine weitere Datenquelle f├╝r die Recommender-Systeme.

4. Blockchain

Vertr├Ąge werden kosteng├╝nstig, f├Ąlschungssicher und irreversibel in der Blockchain gespeichert. Die Blockchain dienst sogenannten Smart Contracts als dezentrale Datenbank. Dar├╝ber hinaus liefern Blockchain-Implementierungen, wie Ethereum, das Ausf├╝hren von Logik, die beispielsweise monatliche Zahlungen pr├╝fen und ggf. auch die Erf├╝llung von Vertragsbestandteilen (z.B. im Schadenfall) steuern.

5. Argumented Reality

Arbeitspl├Ątze werden mit Technik ausgestattet, die Argumented Reality erm├Âglicht. L├Âsungen wie Microsoft’s Hololense erm├Âglichen Analysten und H├Ąndlern eine immersive und interaktive Analyse von Finanzdaten in Echtzeit. Insbesondere f├Ąllt dadurch auch die Zusammenarbeit mit Kollegen leichter, da Plattformen zur visuellen Kollaboration traditionelle Meetings weitgehend abl├Âsen.

Welcher ist der 6. Trend?

Helfen Sie den 6. Digitalisierungstrend zu benennen? Nehmen Sie hierzu an der Twitter-Umfrage teil. Selbstverst├Ąndlich freue ich mich auch ├╝ber Kommentare und eine spannende Diskussion.

Leadership: Stagnation Kills Your Business, 3 Times

Petronas Twin Towers
Petronas Twin Towers held the title of the tallest building in the world for six years (Flickr)

Your business has been thriving, and the pipeline is well filled with work? Don’t get comfortable too soon. Stagnation kicks in fast nowadays, and kills your business’ innovation, its growth, and its people.

1. Innovation 

The speed of transformation that we are currently witnessing is challenging all of us to think differently. Every industry can be disrupted, there is no safe habour. So we need to deliver our products and services in a way that is relevant today, not yesterday.

Minor product iterations do not work forever. We need to prepare product revolutions, not just iterations on what we were selling since ten years. Establishing an innovation lab engages our employees to think in innovative ways and lift our business to new heights.

2. Growth

We need to adjust our business development plan to drive business growth. This should not be a static document. Customer and market definition are changing fast and we need to adopt this in our sales strategy and in our product development.

This does not work without data. Therefore we need to implement a data strategy. Our data strategy guides our entire business how to collect and analyze data, and how to generate the insights that we use for our decisions. If we do not take advantage of data, our competition will do.

3. People

Sushi Google DoodleIt is essential for leaders to recognize that you cannot possibly manage everything. We need to employ great people. But recruiting is not the end. We need to keep your talents, empower them, and motivate them to take initiative in their roles. Stagnation will rotate employees out of the company.

Offering free sushi and laundry service might impress our new hires from university. Experienced and independent employees will be more interested in career perspectives. We should establish personal development plans for everyone, not just for the designated managers.

Although it is important for leaders to set such a career framework, we should not forget to invest in your employees’ training. Both, hard skills (technical) and soft skills (non-technical), are mandatory because they each play very important roles in the development of our employees.

In Summary

Yesterday’s innovations are tomorrow’s commodities. We need to invest in innovations, otherwise we will face disruptive competition. Creating insights from data is important for the iterative adjustments on our business development plan. Offering personal development plans and proper training avoids stagnation for your employees, which is causing brain drain.

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Take the Survey: The Stage of Digital Transformation

This survey is part of my thesis that examines the topology, structure, and evolution of the digital transformation within organizations. Your contribution to this survey helps to better understand the perception regarding the current stage of digital transformation.

Follow this link to take the survey:
https://goo.gl/forms/Yi2OUYaQfIBP9t3x2

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Digitale Banken: Die Chancen von Blockchain, K├╝nstlicher Intelligenz und Machine Learning

Commerzbank Tower
Commerzbank Tower: Zahlt sich f├╝r Banken die Kooperation mit Fintechs aus? (Foto: Flickr)

Die Zukunft im Finanzwesen bleibt vielversprechend und spannend. Haben uns k├╝rzlich noch Innovationen in der Erschlie├čung neuer M├Ąrkte und in der Verm├Âgensverwaltung besch├Ąftigt, so sind es heute mehr denn je die raffinierten datengetriebenen Technologien, die in den Vordergrund ger├╝ckt sind.

Anfang dieses Jahres startete Futura Analytics, ein Fintech, das enorme Datenmengen und maschinelle Lernmodelle nutzt, um Regeln zur Risikobewertung in Echtzeit umzuschreiben. Futura Analytics verwandelt Daten aus Twitter und anderen ├Âffentlichen Quellen in nutzbare Signale und identifiziert die relevantesten Informationen in Echtzeit f├╝r Kunden im Finanzsektor (Beispiel: Bitcoin/Sentiment-Analyse).

K├╝nstliche Intelligenz ist Teil der Zukunft

Banken und Fintechs nutzen die k├╝nstliche Intelligenz und die immer besser werdende Verarbeitung von nat├╝rlicher Sprache, um Kunden einen besseren Zugang zu Finanzdienstleistungen zu erm├Âglichen. Produktempfehlungen basierend auf Mustererkennung hilft die passende Dienstleistung anzubieten. Nat├╝rliche Sprache wird zu einer Vereinfachung von Zahlungsinteraktionen f├╝hren.

M2M-L├Âsungen rationalisieren Cloud-basierte Authentifizierung

Zwillingst├╝rme der Deutschen Bank
Deutsche Bank (Foto: Flickr)

Allerdings m├╝ssen Zahlungsinteraktionen direkt von Ger├Ąt zu Ger├Ąt immer noch Barrieren ├╝berwinden, wie z.B. das Gew├Ąhrleisten einer nahtlose Authentifizierung zwischen den Endger├Ąten. Bis solche M2M-L├Âsungen (Machine-to-Machine) mit nahtloser Authentifizierung hersteller├╝bergreifend verf├╝gbar ist, werden sich Ger├Ąte weiterhin ├╝ber Services in der Cloud authentifizieren, bevor Transaktionen ausgef├╝hrt werden.

Gamification schafft Anreize f├╝r mobile Bezahlung

Mobiles Bezahlen am Point-of-Sale haben sich noch immer nicht fl├Ąchendeckend durchgesetzt. Obwohl Unternehmen in Zahlungsterminals bereitstellen, fehlt es an Anreizen, um die Nutzer dazu zu ermutigen, mit ihren mobilen Ger├Ąten zu bezahlen. Banken haben schon damit begonnen die kostenlose Bargeldversorgung einzuschr├Ąnken. Fintechs k├Ânnen dem Handel mit Gamification helfen das mobile Zahlen f├╝r Kunden attraktiver machen.

Blockchain erm├Âglicht kosteng├╝nstige Transaktions├╝berpr├╝fung

Die Rolle der Blockchain-Technologie bei der Bereitstellung einer verteilten Transaktionshistorie weckt gro├čes Interesse im Zahlungs- und Handels├Âkosystem. Die Technologie macht Transaktionsgeb├╝hren, die Anbieter wie PayPal f├╝r das Sicherstellen von Transaktionen erhoben haben, hinf├Ąllig. Die Nutzung der Blockchain zur kosteng├╝nstigen ├ťberpr├╝fung von Transaktionen wird bei Banken oben auf der Agenda stehen.

Maschinelles Lernen verbessert die Zahlungssicherheit

Durch die Digitalisierung von Zahlungen muss die Zahlungssicherheit ├╝ber eine breite Palette an Endger├Ąten gew├Ąhrleistet werden. Ger├Ąte k├Ânnen ein erh├Âhtes Risiko gegen├╝ber fortgeschrittenen Angriffen aufweisen. Bei der Gestaltung von sicheren Zahlungsmethoden erkennt maschinelles Lernen das Verhalten und greift ein, wenn ein solches Verhalten auf ungew├Âhnliche Verhaltensweisen oder Transaktionsaktivit├Ąten hindeutet.