Интервью с Деннисом Кеттлером: Как ИИ меняет платежи

Деннис Кеттлер — глобальный руководитель по стратегии данных и науке о данных в Worldpay.

Откройте для себя главные новости и события финтеха!

Подписывайтесь на рассылку FinTech Weekly

Читают руководители JP Morgan, Coinbase, Blackrock, Klarna и других компаний

Если вы следите за индустрией финансовых услуг, то точно знаете одно: ИИ больше не является концепцией из будущего — оно уже здесь, и меняет всё. Но хотя идея революции в платежах с помощью ИИ звучит захватывающе, путь к этому был не всегда гладким.

Внедрение ИИ резко выросло за последние годы, особенно после пандемии, которая заставила финансовые учреждения пересмотреть свои методы работы. Цифры говорят сами за себя. Ожидается, что мировой рынок ИИ в финансовых услугах вырастет на 16,2 миллиарда долларов за 5 лет. Банки, страховые компании и платежные системы активно внедряют ИИ, стремясь оптимизировать процессы, повысить обнаружение мошенничества и создавать гиперперсонализированный опыт для клиентов.

Но есть и нюанс: несмотря на все потенциал, интеграция ИИ не обходится без проблем. Многие компании поняли, что их данные — основа ИИ — зачастую хранятся в устаревших системах, разбросаны по отделам или просто беспорядочны. И даже когда данные в порядке, возникает сложность соблюдения постоянно меняющихся нормативных требований.

К тому же, киберпреступники становятся умнее, и создание надежной системы платежей на базе ИИ похоже на сборку высокотехнологичной головоломки, где детали постоянно меняются. Тем не менее, несмотря на все препятствия, компании продолжают двигаться вперед.

За последний год такие гиганты, как JPMorgan Chase, сообщили о повышении производительности до 20% благодаря помощникам по программированию на базе ИИ, а NatWest совместно с OpenAI усилили защиту от мошенничества — важный шаг, учитывая, что в начале 2024 года в Великобритании было потеряно 570 миллионов фунтов из-за платежного мошенничества. И речь идет не только о крупных игроках. Меньшие финансовые организации также используют ИИ для повышения эффективности, снижения затрат и улучшения клиентского опыта.

Автоматизация берет на себя большую часть работы, освобождая специалистов для стратегического консультирования, а не рутинных задач. Встает вопрос: как компании могут использовать мощь ИИ, не сталкиваясь с проблемами данных, устаревших систем или регуляторных барьеров?

Именно это мы и хотели понять. Поэтому мы обратились к эксперту, который более десяти лет занимается решениями на базе ИИ в платежной индустрии. От оптимизации выставления счетов и расчетов до повышения эффективности систем обнаружения мошенничества — опыт Денниса Кеттлера охватывает весь платежный экосистему. И его взгляды действительно открывают глаза.

В этом интервью вы узнаете о главных вызовах и возможностях, с которыми сталкиваются бизнесы.

В: Можете рассказать о вашем карьерном пути и о том, как вы развивали свою экспертизу в области финтеха и платежных решений?

Д: После получения бакалавра и магистра по математике я перешел в сферу анализа данных и предиктивной аналитики. Мой первоначальный фокус был на предсказательных инсайтах и автоматизации.

Около 13 лет назад я вошел в сектор финансовых услуг, привнеся обширный опыт и дисциплину в области данных и искусственного интеллекта. Я начал применять эти знания в таких областях, как выставление счетов, расчетные операции, оптимизация платежей и клиентский опыт.

Хотя у меня изначально не было опыта в платежах, я использовал свой предыдущий опыт в розничной торговле и кредитовании, а также владение алгоритмами и ИИ, чтобы эффективно создавать ценность для Worldpay.

В: Какие самые значительные изменения вы наблюдали в индустрии платежей за эти годы, особенно с ростом ИИ?

Д: Три ключевых изменения, которые сразу приходят на ум — распространение, ускорение и усложнение. Хотя искусственный интеллект не является новой концепцией, его распространение значительно увеличилось.

Ранее развитие ИИ было ограничено специализированными командами с узкой экспертизой. Сегодня ИИ доступен гораздо более широкому кругу специалистов и команд, что ускоряет его внедрение и сокращает время выхода на рынок. Также значительно вырос уровень сложности ИИ. Задачи, которые были невозможны десять или даже пять лет назад, теперь реализуемы благодаря развитию ИИ и облачных технологий.

В: Внедрение ИИ в финансовые услуги связано и с возможностями, и с вызовами. Какие основные препятствия вы видите у компаний при использовании платежных решений на базе ИИ?

Д: По моему опыту, три главных препятствия при внедрении и использовании ИИ в платежных системах — это:

1. Основная проблема — работа с данными. Многие недооценивают важность данных для использования ИИ. Финансовые организации работают с огромными объемами данных, хранящихся в изолированных системах, в разных форматах и с разными определениями. Управление качеством данных, их понимание и эффективная интеграция — это серьезное испытание.
2. С точки зрения разработки ИИ, большая сложность — интеграция ИИ в существующие устаревшие системы. Это требует не только технических решений, но и культурных изменений внутри организаций для принятия новых технологий.
3. Последняя проблема — навигация по глобальному регуляторному ландшафту и обеспечение защиты данных. Используя данные, компании должны гарантировать надежные меры конфиденциальности, управление рисками моделей и прозрачность моделей, чтобы соответствовать нормативам и укреплять доверие заинтересованных сторон.

В: Обнаружение мошенничества — одна из ключевых областей, где ИИ оказал значительное влияние. Какие достижения вы видите в области предотвращения мошенничества, и какие проблемы еще остаются нерешенными?

Д: Решения по борьбе с мошенничеством — одни из наиболее заметных результатов развития ИИ. Одним из главных улучшений стало повышение точности определения связей между устройствами, аккаунтами, транзакциями и другими источниками информации, что позволяет создавать более точное и полное представление о связях и активности.

Также значительно выросла способность адаптироваться к мошенническим трендам в реальном времени. ИИ позволяет быстро реагировать на новые угрозы, что дает возможность своевременно вмешиваться при подозрительной активности.

Наконец, ИИ значительно повысил точность систем обнаружения мошенничества, снижая трение и уменьшая количество ложных срабатываний и пропусков. Это важно для того, чтобы легитимные транзакции проходили без задержек, а мошеннические — быстро выявлялись.

Многие сложности в обнаружении мошенничества схожи с проблемами общего внедрения ИИ. Например, несмотря на достижения, остаются вызовы в обеспечении высокого качества данных и бесшовной интеграции систем и платформ. Плохое качество данных ведет к неточным результатам.

И, хотя ИИ повышает эффективность систем обнаружения мошенничества, одновременно усложняет работу злоумышленников.

В: Технологии платежей на базе ИИ развиваются очень быстро. Как вы видите изменение роли финансовых специалистов по мере автоматизации и оптимизации платежных процессов?

Д: Пока ИИ помогает нам лучше оптимизировать обработку платежей, он также меняет роль специалистов в этой области. Например, ИИ все больше автоматизирует операционные задачи, позволяя сосредоточиться на интерпретации данных и стратегическом использовании аналитики.

Конкретно, эта автоматизация позволяет нам выступать в роли переводчиков для клиентов и заинтересованных сторон. ИИ дает возможность играть более консультативную роль, что улучшает клиентский опыт. Например, в случае с эквайерами, мы используем ИИ для улучшения всех аспектов жизненного цикла платежей. Но это также позволяет нам становиться более целенаправленными и стратегическими советниками.

В: Защита данных и этика — важнейшие вопросы при внедрении ИИ в банковской сфере и платежах. Как вы балансируете инновации и ответственное использование ИИ?

Д: Я не считаю, что нужен какой-то баланс между инновациями и ответственностью в использовании ИИ.

Эти идеи не противоречат друг другу, и одна не должна негативно влиять на другую. Наоборот, я твердо верю, что правильное управление, включая политику, контроль и надзор, способствует ускорению инноваций. В моем опыте четкая политика, руководящие принципы и процессы позволяют разработчикам безопасно исследовать и внедрять новые решения с уверенностью.

Отсутствие ясности или нечеткие рамки управления ведут к неопределенности у разработчиков, замедляют развитие и подавляют инновации.

В: Какие наиболее захватывающие тренды в области ИИ и платежей, по вашему мнению, сформируют индустрию в ближайшие пять-десять лет?

Д: Как уже отмечалось, ИИ продолжит повышать эффективность платежных систем и ключевых решений: обнаружение мошенничества, повышение уровня авторизации, усложненная проверка клиентов (CDD) и “знай своего клиента” (KYC) и т. д.

Он также продолжит формировать роль специалистов по платежам при помощи помощи в определении стратегий для торговцев и ритейлеров. Например, использование ИИ позволит добиться большей персонализации и улучшения результатов платежей, а также предоставит уникальные инсайты, что значительно улучшит клиентский опыт.

Кроме того, я ожидаю ускорения развития встроенных финансовых решений, как в плане бесшовной интеграции, так и в ключевых возможностях, таких как кредитование. И, наконец, благодаря регуляторному давлению и улучшениям в ИИ, я предвижу значительный прогресс в прозрачности процессов.