**_Dennis KettlerはWorldpayのデータ戦略およびデータサイエンスのグローバル責任者です._*** * ***主要なフィンテックのニュースとイベントを見つけよう！****FinTech Weeklyのニュースレターを購読する****JP Morgan、Coinbase、Blackrock、Klarnaなどの経営者が読む*** * *金融サービス業界に注目してきたなら、確かなことが1つあります。**AIはもはや未来の概念ではなく、そこにあり、すべてを変えています**。しかし、AIが決済を革命するという考えはわくわくする一方で、その道のりは決してスムーズだったわけではありません。AIの導入はここ数年で急速に加速しました。とりわけ、パンデミックによって金融機関が自社の運営のあり方を見直すことを余儀なくされた後、顕著になりました。数字は嘘をつきません。金融サービスにおけるAIの世界市場は、5年以内に16.2 billionドル増加する見通しです。銀行、保険会社、そして決済プロセッサは、AIの海に真っ先に飛び込み、業務を合理化し、不正検知を強化し、そして **超パーソナライズされた顧客体験を生み出すこと** に意欲的です。ただし、落とし穴があります。**その潜在力がある一方で、AIの統合にはそれなりの悩みもついてきます**。多くの企業が、自社のデータ――AIのまさに土台となるもの――が、古いシステムに閉じ込められていることが多く、部門ごとに断片化されていたり、単に散らかっていたりすることに気づきました。さらに、データの状態が十分に良好であっても、変化し続ける規制の迷路の中でコンプライアンスを満たすことが、厄介な問題として残ります。そこに加えて **サイバー犯罪者が賢くなっている** ことを考えると、部品が絶えず入れ替わるなかでハイテクなパズルを組み立てようとしているようなものです。**それでも、障害があるにもかかわらず、企業は前進しています。**この1年だけでも、JPMorgan Chaseのような大手はAIのコーディングアシスタントのおかげで最大20%の生産性向上を報告し、NatWestはOpenAIと提携して、不正防止を強化しました。これは、2024年の初めに英国で決済詐欺により£570 millionが失われたことを考えると、重要な取り組みです。さらに、大手だけではありません。中小の金融機関も、AIを活用して効率を高め、コストを削減し、より良い顧客体験を提供しています。自動化がこれまで以上に重い作業を担い、人間の専門家はバックオフィスの処理担当ではなく、戦略的な助言者のように動けるようになります。では、企業はデータ課題、時代遅れのシステム、規制の煩雑さに溺れることなく、AIの力をどう活用できるのでしょうか？**それこそが、私たちが解明したかったことです**。そこで、10年以上にわたりAI駆動の決済ソリューションの最前線で深く携わってきた専門家に連絡しました。請求や決済（決済処理）のプロセスを最適化することから、不正検知システムを強化することまで、Dennis Kettlerの経験は決済エコシステム全体に及びます。そして率直に言えば、その洞察は目を見張るものです。続く会話では、企業が直面する最大の課題と機会について、当事者としての声を聞くことができます。* * ***R: ご自身のキャリアの歩みや、フィンテック／決済ソリューションにおける専門性をどのように培ってきたのか、少し共有していただけますか？****D:** 数学の学士・修士課程を修了した後、私はデータ分析と予測分析の分野へ移りました。最初の重点は予測インサイトと自動化でした。約13年前、私は金融サービス分野に入り、データと人工知能に関する豊富な経験と規律を持ち込みました。請求、決済、決済最適化、そしてクライアント体験といった領域に、この専門性を適用し始めました。 当時私は決済分野のバックグラウンドはありませんでしたが、小売とクレジット発行における以前の経験に、アルゴリズムとAIに関する習熟を組み合わせることで、Worldpayに対して効果的に価値を生み出しました。**R: 長年の中で、特にAIの台頭に伴い、決済業界でどのような大きな変化を目にしてきましたか？**D: 私がすぐに思い浮かべる大きな変化は3つあります。増殖（proliferation）、加速（acceleration）、そして高度化（sophistication）です。**人工知能は新しい概念ではありませんが、その増殖は明確に大きくなっています。** 以前は、AIの開発は専門知識を持つ特定のチームに限定されていました。今日では、AIはより幅広い人々やチームが利用できるようになり、その結果、適用が加速し、市場投入までの時間が短くなりました。さらに、AIの高度さも大きく進化しています。10年前、あるいは5年前には実行不可能だったタスクが、AIとクラウド基盤の進歩によって今では可能になっています。 **R: 金融サービスにAIを統合するには、機会と課題の両方があります。ご経験の中で、AI駆動の決済ソリューションを導入する際に企業が直面する最大の障害は何でしょうか？****D:** 私の経験では、AI駆動の決済ソリューションを統合・導入する際の最大級の障害は3つです。 2. 基盤となる課題は **データの取り扱い** です。多くの企業が、AI活用におけるデータの重要性を見落としがちです。金融サービスでは、サイロ化された環境に保存された膨大な量のデータを扱うことが多く、さまざまな形式で、かつ定義が一貫していないケースがあります。このデータの品質を管理し、データを適切に理解し、効果的に統合することは大きな課題です。 4. AI開発の観点では、大きな課題は **既存のレガシーシステムへのAIの統合** です。これは単に技術的な調整だけでなく、新しいテクノロジーを受け入れるための組織内の文化的な転換も必要とします。 6. 最後の課題は、グローバルな規制環境を切り抜け、そして **データプライバシー** を確実にすることです。企業がデータを利用する際には、堅牢なプライバシー管理、モデルリスクマネジメント、モデルの透明性を、規制への準拠とステークホルダーからの信頼構築のために担保しなければなりません。**R: 不正検知は、AIが大きな影響を与えてきた主要分野の1つです。不正防止の面でどのような進歩を見てきましたか。また、なお解決すべき課題は何ですか？**D: 不正対策ソリューションは、AIの進歩の恩恵が比較的目に見える分野の1つです。不正検知を押し進める最大の改善の1つは、エンティティ解決（entity resolution）と、デバイス、口座、取引、その他のバラバラな情報源をより明確につなげて、関係性とそれに関連する活動を、より正確かつ包括的に把握できるようにする能力の向上です。 さらに、不正の兆候にリアルタイムで適応する能力が大幅に増えています。AIは、出現するトレンドに迅速に調整できるため、不正の可能性がある活動に対するタイムリーな介入が可能になります。 最後に、AIは摩擦を減らし、誤検知（false positives）と見逃し（false negatives）の両方を最小化することで、不正検知システムの精度を大きく高めました。この改善は、正当な取引を滞りなく処理しつつ、不正な取引を効果的に特定できるようにするうえで重要です。 不正検知における多くの課題は、より広範なAI導入における課題と似ています。たとえば、進歩はあるものの、高品質なデータと、さまざまなシステムやプラットフォーム間でのシームレスな統合を確実にすることには課題が残っています。データ品質が悪いと、不正検知の結果が不正確になります。 最後に、AIは不正検知システムの性能を改善している一方で、同時に悪意ある行為者の手口の高度化も進めてしまっています。**R: AIを活用した決済テクノロジーは急速に進化しています。AIが決済プロセスを自動化し、合理化し続ける中で、金融の専門家の役割はどのように変わっていくとお考えですか？****D:** AIは決済処理を最適化する能力を高めてくれているだけでなく、決済の専門職の役割も変えています。たとえば、AIは運用上のタスクの自動化をますます可能にし、その結果、データやAIインサイトの解釈、そしてそれらを戦略的に適用することにより集中できるようになります。 **具体的には、この自動化によって、私たちはクライアントやステークホルダーのための「翻訳者」として、より広い範囲で動けるようになります**。AIにより、よりコンサルティング的な役割を担えるようになり、それによってクライアント体験を向上させることができます。たとえば、マーチャント・アクワイアラーとして、私たちはAIを活用して、決済ライフサイクルのあらゆる側面を改善しています。しかし同時に、より焦点が定まり、目的を持った戦略的アドバイザーとして振る舞うことも可能になります。**R: データプライバシーと倫理面の懸念は、銀行および決済におけるAI導入の最前線にあります。イノベーションと、責任あるAIの実装のバランスをどのように取っていますか？****D:** 私は基本的に、イノベーションに注力することと、AIの実装に責任を持つこととの間でバランスが必要だとは考えていません。これらの考え方は相互に排他的ではなく、どちらか一方がもう一方に悪影響を与える必要もありません。実際、私は、政策・統制・監督を含む適切なガバナンスが、確かにイノベーションの加速装置として機能すると強く信じています。私の経験では、明確な方針、ガイドライン、そしてプロセスがあれば、開発者は自信を持って安全に、自由に探索しながら革新できます。 明確さの欠如、あるいは定義が不十分なガバナンスの枠組みは、開発者の不安を招き、開発を遅らせ、そしてイノベーションを阻害します。**R: 先を見据えて、今後5年から10年の間に業界の未来を形作ると考える、AIと決済における最も刺激的なトレンドは何でしょうか？****D**: 先ほど述べた通り、AIは決済システムと関連する意思決定ポイントの有効性を引き続き高めていきます。不正検知、認可率の改善、より高度なカスタマー・デューデリジェンス（CDD）や本人確認（KYC）などです。 また、AIは、加盟店や小売業者が決済戦略を定義する際に、決済の専門家が担う役割のあり方にも引き続き影響を与えます。たとえば、AIの活用によって、より高いパーソナライズと決済結果が可能になり、それと同時に、独自のインサイトを提供できるようになります。これらはすべて、より大きく改善された顧客体験につながります。 さらに、**埋め込み型ファイナンス（embedded finance）について、シームレスな統合だけでなく、貸付のような中核的な機能面でも改善と加速が進むと見ています**。最後に、規制上の圧力とAIの改善を踏まえると、透明性において大きな前進が見込めると私は期待しています。
Dennis Kettlerへのインタビュー：AIが支払いをどのように変革しているか
Dennis KettlerはWorldpayのデータ戦略およびデータサイエンスのグローバル責任者です.
主要なフィンテックのニュースとイベントを見つけよう！
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JP Morgan、Coinbase、Blackrock、Klarnaなどの経営者が読む
金融サービス業界に注目してきたなら、確かなことが1つあります。AIはもはや未来の概念ではなく、そこにあり、すべてを変えています。しかし、AIが決済を革命するという考えはわくわくする一方で、その道のりは決してスムーズだったわけではありません。
AIの導入はここ数年で急速に加速しました。とりわけ、パンデミックによって金融機関が自社の運営のあり方を見直すことを余儀なくされた後、顕著になりました。数字は嘘をつきません。金融サービスにおけるAIの世界市場は、5年以内に16.2 billionドル増加する見通しです。銀行、保険会社、そして決済プロセッサは、AIの海に真っ先に飛び込み、業務を合理化し、不正検知を強化し、そして 超パーソナライズされた顧客体験を生み出すこと に意欲的です。
ただし、落とし穴があります。その潜在力がある一方で、AIの統合にはそれなりの悩みもついてきます。多くの企業が、自社のデータ――AIのまさに土台となるもの――が、古いシステムに閉じ込められていることが多く、部門ごとに断片化されていたり、単に散らかっていたりすることに気づきました。さらに、データの状態が十分に良好であっても、変化し続ける規制の迷路の中でコンプライアンスを満たすことが、厄介な問題として残ります。
そこに加えて サイバー犯罪者が賢くなっている ことを考えると、部品が絶えず入れ替わるなかでハイテクなパズルを組み立てようとしているようなものです。それでも、障害があるにもかかわらず、企業は前進しています。
この1年だけでも、JPMorgan Chaseのような大手はAIのコーディングアシスタントのおかげで最大20%の生産性向上を報告し、NatWestはOpenAIと提携して、不正防止を強化しました。これは、2024年の初めに英国で決済詐欺により£570 millionが失われたことを考えると、重要な取り組みです。さらに、大手だけではありません。中小の金融機関も、AIを活用して効率を高め、コストを削減し、より良い顧客体験を提供しています。
自動化がこれまで以上に重い作業を担い、人間の専門家はバックオフィスの処理担当ではなく、戦略的な助言者のように動けるようになります。では、企業はデータ課題、時代遅れのシステム、規制の煩雑さに溺れることなく、AIの力をどう活用できるのでしょうか？
それこそが、私たちが解明したかったことです。そこで、10年以上にわたりAI駆動の決済ソリューションの最前線で深く携わってきた専門家に連絡しました。請求や決済（決済処理）のプロセスを最適化することから、不正検知システムを強化することまで、Dennis Kettlerの経験は決済エコシステム全体に及びます。そして率直に言えば、その洞察は目を見張るものです。
続く会話では、企業が直面する最大の課題と機会について、当事者としての声を聞くことができます。
R: ご自身のキャリアの歩みや、フィンテック／決済ソリューションにおける専門性をどのように培ってきたのか、少し共有していただけますか？
D: 数学の学士・修士課程を修了した後、私はデータ分析と予測分析の分野へ移りました。最初の重点は予測インサイトと自動化でした。
約13年前、私は金融サービス分野に入り、データと人工知能に関する豊富な経験と規律を持ち込みました。請求、決済、決済最適化、そしてクライアント体験といった領域に、この専門性を適用し始めました。
当時私は決済分野のバックグラウンドはありませんでしたが、小売とクレジット発行における以前の経験に、アルゴリズムとAIに関する習熟を組み合わせることで、Worldpayに対して効果的に価値を生み出しました。
R: 長年の中で、特にAIの台頭に伴い、決済業界でどのような大きな変化を目にしてきましたか？
D: 私がすぐに思い浮かべる大きな変化は3つあります。増殖（proliferation）、加速（acceleration）、そして高度化（sophistication）です。人工知能は新しい概念ではありませんが、その増殖は明確に大きくなっています。
以前は、AIの開発は専門知識を持つ特定のチームに限定されていました。今日では、AIはより幅広い人々やチームが利用できるようになり、その結果、適用が加速し、市場投入までの時間が短くなりました。さらに、AIの高度さも大きく進化しています。10年前、あるいは5年前には実行不可能だったタスクが、AIとクラウド基盤の進歩によって今では可能になっています。
R: 金融サービスにAIを統合するには、機会と課題の両方があります。ご経験の中で、AI駆動の決済ソリューションを導入する際に企業が直面する最大の障害は何でしょうか？
D: 私の経験では、AI駆動の決済ソリューションを統合・導入する際の最大級の障害は3つです。
R: 不正検知は、AIが大きな影響を与えてきた主要分野の1つです。不正防止の面でどのような進歩を見てきましたか。また、なお解決すべき課題は何ですか？
D: 不正対策ソリューションは、AIの進歩の恩恵が比較的目に見える分野の1つです。不正検知を押し進める最大の改善の1つは、エンティティ解決（entity resolution）と、デバイス、口座、取引、その他のバラバラな情報源をより明確につなげて、関係性とそれに関連する活動を、より正確かつ包括的に把握できるようにする能力の向上です。
さらに、不正の兆候にリアルタイムで適応する能力が大幅に増えています。AIは、出現するトレンドに迅速に調整できるため、不正の可能性がある活動に対するタイムリーな介入が可能になります。
最後に、AIは摩擦を減らし、誤検知（false positives）と見逃し（false negatives）の両方を最小化することで、不正検知システムの精度を大きく高めました。この改善は、正当な取引を滞りなく処理しつつ、不正な取引を効果的に特定できるようにするうえで重要です。
不正検知における多くの課題は、より広範なAI導入における課題と似ています。たとえば、進歩はあるものの、高品質なデータと、さまざまなシステムやプラットフォーム間でのシームレスな統合を確実にすることには課題が残っています。データ品質が悪いと、不正検知の結果が不正確になります。
最後に、AIは不正検知システムの性能を改善している一方で、同時に悪意ある行為者の手口の高度化も進めてしまっています。
R: AIを活用した決済テクノロジーは急速に進化しています。AIが決済プロセスを自動化し、合理化し続ける中で、金融の専門家の役割はどのように変わっていくとお考えですか？
D: AIは決済処理を最適化する能力を高めてくれているだけでなく、決済の専門職の役割も変えています。たとえば、AIは運用上のタスクの自動化をますます可能にし、その結果、データやAIインサイトの解釈、そしてそれらを戦略的に適用することにより集中できるようになります。
具体的には、この自動化によって、私たちはクライアントやステークホルダーのための「翻訳者」として、より広い範囲で動けるようになります。AIにより、よりコンサルティング的な役割を担えるようになり、それによってクライアント体験を向上させることができます。たとえば、マーチャント・アクワイアラーとして、私たちはAIを活用して、決済ライフサイクルのあらゆる側面を改善しています。しかし同時に、より焦点が定まり、目的を持った戦略的アドバイザーとして振る舞うことも可能になります。
R: データプライバシーと倫理面の懸念は、銀行および決済におけるAI導入の最前線にあります。イノベーションと、責任あるAIの実装のバランスをどのように取っていますか？
D: 私は基本的に、イノベーションに注力することと、AIの実装に責任を持つこととの間でバランスが必要だとは考えていません。
これらの考え方は相互に排他的ではなく、どちらか一方がもう一方に悪影響を与える必要もありません。実際、私は、政策・統制・監督を含む適切なガバナンスが、確かにイノベーションの加速装置として機能すると強く信じています。私の経験では、明確な方針、ガイドライン、そしてプロセスがあれば、開発者は自信を持って安全に、自由に探索しながら革新できます。
明確さの欠如、あるいは定義が不十分なガバナンスの枠組みは、開発者の不安を招き、開発を遅らせ、そしてイノベーションを阻害します。
R: 先を見据えて、今後5年から10年の間に業界の未来を形作ると考える、AIと決済における最も刺激的なトレンドは何でしょうか？
D: 先ほど述べた通り、AIは決済システムと関連する意思決定ポイントの有効性を引き続き高めていきます。不正検知、認可率の改善、より高度なカスタマー・デューデリジェンス（CDD）や本人確認（KYC）などです。
また、AIは、加盟店や小売業者が決済戦略を定義する際に、決済の専門家が担う役割のあり方にも引き続き影響を与えます。たとえば、AIの活用によって、より高いパーソナライズと決済結果が可能になり、それと同時に、独自のインサイトを提供できるようになります。これらはすべて、より大きく改善された顧客体験につながります。
さらに、埋め込み型ファイナンス（embedded finance）について、シームレスな統合だけでなく、貸付のような中核的な機能面でも改善と加速が進むと見ています。最後に、規制上の圧力とAIの改善を踏まえると、透明性において大きな前進が見込めると私は期待しています。