在航空、医疗和应急响应等高风险行业中，强大的风险管理策略至关重要。这些行业的专业人士必须在极端压力下迅速做出决策，往往关系到生死存亡。尽管全面的培训和安全协议可以降低这种风险，但同样重要的是要在问题出现之前准确识别它们。然而，目前用于这些评估的工具存在明显的缺陷，无法可靠地识别风险。
近年来，逐渐转向更稳健的策略，如通过Maria Kolitsida创立的风险管理平台Signal Fusion进行系统性行为健康筛查。通过利用基于AI的语音心理测量技术，Signal Fusion持续评估高压环境下人员的认知状态，并随时间监测其变化，提供更深入的洞察，以便早期发现压力和疲劳等问题。
传统的行为健康评估依赖于诸如自我报告调查或偶尔的主管检查等不一致的方法。人们常常因为对心理健康问题的污名化（或者因为他们没有意识到问题的迹象）而淡化自己的困境，而主管的评估往往是零星的，并且受到观察者偏见的影响。因此，这些表面的方法只能揭示一个人心理状态的主观快照，无法捕捉到压力、疲劳和认知倦怠的实时波动。
在海上和军事行动等高风险环境中，这种疏忽可能导致重大事故，甚至危及生命。这些领域也比大多数其他领域更容易遭受认知困扰：这些工作的性质要求持续的高度集中和最佳表现，研究表明，在这些角色中的人士面临心理困扰的可能性比低风险领域的高出20%。
解决这一问题的一个有前景的方法是系统性行为健康筛查——一种结构化、数据驱动的过程，用于识别有行为障碍风险的个体。这种方法利用AI技术的进步，提供更深刻和准确的行为洞察，增强评估的精确性和可靠性。人工智能能够检测到可能预示潜在风险的细微行为变化，从而实现早期干预和支持，比传统评估方法更为有效。
实施系统性行为健康筛查可以带来以下显著好处：
- 主动风险识别：通过分析实时行为数据，这种方法能够在压力、疲劳或认知过载等问题升级之前识别出早期预警信号。这些洞察使处理这些问题的方法更加主动，降低了性能下降或安全事故的可能性。
- 个性化认知洞察：与仅提供主观、表面观察的传统评估不同，系统性筛查提供了客观、个性化的认知和情绪状态洞察。通过了解每个人如何独特地适应压力条件，这种方法实现了更准确和量身定制的风险评估。
- 动态风险适应：系统性筛查超越了基于过去模式的静态评估，适应不断变化的工作环境。随着压力源和风险因素的变化，这种方法允许风险档案随之演变，确保评估始终保持准确和相关。
Signal Fusion是一个下一代风险管理解决方案，旨在监控海事操作、第一响应和紧急服务等高风险环境中的人员行为因素——在这些领域，操作行为和技术专长一样重要。Signal Fusion由企业家Maria Kolitsida创立，她在食品安全和法规合规等行业积累了多年经验，观察到在高风险操作中，心理清晰度直接影响决策制定。
凭借这一见解，Maria创建了一个工具，以更高的精度和可靠性跟踪认知和情绪状态。Signal Fusion方法的核心是其应用语音心理测量技术，分析语音模式以检测微妙的心理线索，使平台能够检测压力和疲劳等因素如何在日常行为中体现。Signal Fusion方法的另一个关键方面是使用因果AI，这是一种超越简单相关性的AI分支，能够揭示行为数据背后的因果关系。
“我们的创新核心在于自下而上的行为建模方法，”Maria解释道，“我们不仅仅依赖数据模式，而是从人类行为的基本原理出发——例如心理学、认知过程和决策制定。这使我们更好地理解行为是如何发展和为什么发生的。因此，我们的模型不仅具有预测性，而且可解释和适应性强，使其在实际应用中更有用。”
Signal Fusion采用纵向的数据收集和分析方法。高风险人员定期与机器人互动，回答有关他们工作的问卷。随着时间的推移，平台收集大量行为数据，并为每个人建立详细的基线。这使得平台能够检测到微妙的语音变化——如犹豫增加、言语破碎或音调变化——这些可能表明压力上升或精神疲劳。结果是一个动态的、个性化的风险档案，使管理人员能够在问题出现之前识别并营造一个更安全、更具韧性的环境。
Signal Fusion因其先进的行为健康跟踪方法获得了业界的认可。该平台最近被接受进入2024年的Techstars加速器项目之一，并入选纽约创业领导力计划。随着平台的发展，创始人Maria Kolitsida专注于改进其功能，超越行为趋势及其促成因素的映射。她的愿景是提供实用的、可操作的见解，使人员能够独立识别日常活动中的潜在触发因素和压力源。通过赋予专业人员识别和理解这些因素的工具，这些功能可以提高他们的态势感知能力，进一步减轻风险，从而造福他们的福祉和同事的安全。
Maria认为，实现这一目标需要扩大人类认知在技术中的作用——她致力于实现这一点。“现实生活中的决策是由数据、理论和情境共同塑造的，因此我们的工具必须反映这种复杂性，”她解释说，“正如我们通过数据优化运营流程一样，我们也需要在行为数据上投入同样的努力，以改善工作条件、决策制定和整体结果。”
通过超越传统的自我报告调查和偶尔检查，系统性行为健康筛查为高风险行业提供了新的风险管理方法，提供连续的、数据驱动的人员福祉洞察。Maria Kolitsida的Signal Fusion是这一范式转变的关键推动者，整合了语音心理测量和因果AI等技术，以在行为风险升级为代价高昂的事件之前检测其早期迹象。
结果，人员不仅能够应对高风险情况，还能得到支持，保持心理韧性，使行为健康成为运营安全的核心组成部分。
(全文结束)
