Phỏng vấn với Dennis Kettler: AI đang biến đổi thanh toán

Dennis Kettler là Giám đốc Toàn cầu Chiến lược Dữ liệu và Khoa học Dữ liệu tại Worldpay.

Khám phá tin tức và sự kiện fintech hàng đầu!

Đăng ký nhận bản tin của FinTech Weekly

Được điều hành bởi các lãnh đạo tại JP Morgan, Coinbase, Blackrock, Klarna và hơn thế nữa

Nếu bạn đã theo dõi ngành dịch vụ tài chính, bạn biết chắc một điều: AI không còn là một khái niệm viễn tưởng nữa—nó đã ở đây, và nó đang thay đổi mọi thứ. Nhưng dù ý tưởng AI cách mạng hóa thanh toán nghe có vẻ đầy hứa hẹn, hành trình đó lại không hề “mượt” như mong đợi.

Việc ứng dụng AI đã tăng vọt trong vài năm qua, đặc biệt sau khi đại dịch buộc các tổ chức tài chính phải suy nghĩ lại cách họ vận hành. Các con số không biết nói dối. Thị trường toàn cầu về AI trong dịch vụ tài chính được dự báo sẽ tăng thêm $16.2Bỷ trong vòng 5 năm. Các ngân hàng, công ty bảo hiểm và nhà xử lý thanh toán đều lao vào “vũng” AI một cách quyết liệt, với kỳ vọng hợp lý hóa quy trình, nâng cao phát hiện gian lận và tạo ra những trải nghiệm khách hàng siêu cá nhân hóa.

Nhưng có một điểm “khó”: dù tiềm năng là rất lớn, tích hợp AI vẫn không tránh khỏi những rắc rối thường gặp. Nhiều doanh nghiệp đã nhận ra rằng dữ liệu của họ—chính là nền tảng của AI—thường bị “khóa chặt” trong các hệ thống cũ kỹ, bị phân mảnh giữa các phòng ban, hoặc đơn giản là còn lộn xộn. Và ngay cả khi dữ liệu ở tình trạng khá ổn, vẫn còn một vấn đề khó khác: đảm bảo tuân thủ trước “mê cung” các quy định luôn thay đổi.

Thêm vào đó là việc tội phạm mạng đang ngày càng thông minh hơn, và cuối cùng việc xây dựng một hệ thống thanh toán dựa trên AI vững chắc giống như cố lắp ráp một câu đố công nghệ cao trong khi các mảnh ghép liên tục dịch chuyển. Tuy nhiên, bất chấp mọi trở ngại, các công ty vẫn đang tiến về phía trước.

Chỉ riêng trong năm vừa qua, những “ông lớn” như JPMorgan Chase đã báo cáo mức tăng năng suất lên tới 20% nhờ các trợ lý AI để viết mã, trong khi NatWest hợp tác với OpenAI để củng cố phòng chống gian lận—một bước đi quan trọng khi nước Anh đã mất £570 triệu do gian lận thanh toán vào đầu năm 2024. Và đó không chỉ là câu chuyện của các “tay chơi” lớn. Các tổ chức tài chính quy mô nhỏ hơn cũng đang tận dụng AI để nâng cao hiệu quả, tiết kiệm chi phí và mang đến trải nghiệm khách hàng tốt hơn.

Tự động hóa đang đảm nhận nhiều “gánh nặng” hơn, giải phóng các chuyên gia con người để đóng vai trò như những cố vấn chiến lược hơn là các bộ xử lý hậu trường. Câu hỏi là: làm thế nào để các công ty khai thác sức mạnh của AI mà không bị ngập trong các vấn đề dữ liệu, hệ thống lỗi thời hoặc rào cản pháp lý rườm rà?

Đúng chính xác là điều chúng tôi muốn tìm hiểu. Vì vậy, chúng tôi đã tiếp cận một chuyên gia đã “lặn sâu” trong tuyến đầu các giải pháp thanh toán dựa trên AI hơn một thập kỷ. Từ việc tối ưu hóa các quy trình lập hóa đơn và đối soát (settlement) đến việc nâng cao các hệ thống phát hiện gian lận, kinh nghiệm của Dennis Kettler trải rộng toàn bộ hệ sinh thái thanh toán. Và cứ nói thẳng nhé, những chia sẻ của ông ấy thật sự rất đáng chú ý.

Trong cuộc trò chuyện tiếp theo, bạn sẽ nghe trực tiếp về những thách thức lớn nhất và cơ hội lớn nhất mà doanh nghiệp đang đối mặt.

R: Anh có thể chia sẻ đôi điều về hành trình sự nghiệp của mình và cách anh phát triển chuyên môn trong lĩnh vực fintech và các giải pháp thanh toán không?

D: Sau khi hoàn thành chương trình đại học và thạc sĩ về toán học, tôi chuyển sang lĩnh vực phân tích dữ liệu và phân tích dự đoán. Trọng tâm ban đầu của tôi là các hiểu biết dự đoán, và tự động hóa.

Khoảng 13 năm trước, tôi bước vào lĩnh vực dịch vụ tài chính, mang theo nhiều kinh nghiệm và kỷ luật trong dữ liệu và trí tuệ nhân tạo. Tôi bắt đầu áp dụng chuyên môn này vào những mảng như lập hóa đơn, đối soát, tối ưu hóa thanh toán và trải nghiệm khách hàng.

Mặc dù thời điểm đó tôi không có nền tảng chuyên về thanh toán, tôi đã sử dụng kinh nghiệm trước đây của mình trong bán lẻ và mảng cấp tín dụng, kết hợp với năng lực của tôi về thuật toán và AI, để thúc đẩy giá trị cho Worldpay một cách hiệu quả.

R: Trong suốt những năm qua, anh đã chứng kiến những thay đổi đáng kể nào trong ngành thanh toán, đặc biệt là khi AI lên ngôi?

D: Ba thay đổi lớn nhất ngay lập tức xuất hiện trong đầu tôi là sự phổ biến, sự tăng tốc và mức độ tinh vi. Mặc dù trí tuệ nhân tạo không phải là một khái niệm mới, nhưng mức độ phổ biến của nó đã tăng lên rõ rệt.

Trước đây, việc phát triển AI bị giới hạn trong các nhóm cụ thể với chuyên môn chuyên biệt. Ngày nay, AI có thể tiếp cận được với nhiều cá nhân và nhóm hơn, dẫn đến việc ứng dụng nhanh hơn và thời gian đưa ra thị trường ngắn hơn. Ngoài ra, mức độ tinh vi của AI cũng đã tiến bộ đáng kể. Những tác vụ mà cách đây một thập kỷ, hoặc thậm chí 5 năm trước, là không khả thi thì nay đã có thể thực hiện nhờ những tiến bộ trong AI và hạ tầng điện toán đám mây.

R: Tích hợp AI vào dịch vụ tài chính đi kèm cả cơ hội lẫn thách thức. Từ kinh nghiệm của anh, những trở ngại lớn nhất mà các công ty gặp phải khi áp dụng các giải pháp thanh toán dựa trên AI là gì?

D: Theo trải nghiệm của tôi, ba trở ngại lớn nhất trong việc tích hợp và áp dụng các giải pháp thanh toán dựa trên AI là:

2.  Một thách thức nền tảng là **xử lý dữ liệu**. Nhiều người bỏ qua tầm quan trọng then chốt của dữ liệu khi khai thác AI. Các dịch vụ tài chính thường phải làm việc với lượng dữ liệu rất lớn được lưu trữ trong các “kho” tách biệt (silo), ở nhiều định dạng khác nhau, và với các định nghĩa không nhất quán. Việc quản lý chất lượng dữ liệu này, hiểu đúng dữ liệu và tích hợp hiệu quả là một thách thức đáng kể.
4.  Từ góc độ phát triển AI, một thách thức lớn là **tích hợp AI vào các hệ thống kế thừa (legacy) hiện có**. Điều này đòi hỏi không chỉ điều chỉnh về mặt kỹ thuật mà còn cần một sự thay đổi về văn hóa trong tổ chức để sẵn sàng đón nhận công nghệ mới.
 6.  Thách thức cuối cùng là điều hướng bối cảnh pháp lý toàn cầu và đảm bảo **quyền riêng tư dữ liệu**. Khi các công ty sử dụng dữ liệu, họ phải bảo đảm có các cơ chế kiểm soát quyền riêng tư vững chắc, quản lý rủi ro mô hình và minh bạch mô hình để tuân thủ quy định và xây dựng niềm tin với các bên liên quan.

R: Phát hiện gian lận đã là một trong những mảng then chốt nơi AI tạo ra tác động lớn. Anh đã thấy những tiến bộ nào trong phòng chống gian lận, và những thách thức nào vẫn cần được giải quyết?

D: Các giải pháp gian lận là một trong những đối tượng được hưởng lợi rõ rệt từ sự tiến bộ của AI. Một trong những cải tiến lớn nhất thúc đẩy phát hiện gian lận nằm ở việc giải quyết danh tính (entity resolution) và khả năng kết nối rõ ràng hơn giữa thiết bị, tài khoản, giao dịch và các nguồn thông tin rời rạc khác để tạo ra một cái nhìn chính xác và toàn diện hơn về các mối quan hệ cũng như hoạt động liên quan.

Ngoài ra, khả năng thích nghi với các xu hướng gian lận trong thời gian thực đã tăng lên đáng kể. AI cho phép điều chỉnh nhanh theo các xu hướng đang nổi lên, giúp can thiệp kịp thời đối với các hoạt động gian lận tiềm ẩn.

Cuối cùng, AI cũng đã nâng cao đáng kể độ chính xác của các hệ thống phát hiện gian lận bằng cách giảm ma sát và tối thiểu hóa cả dương tính giả lẫn âm tính giả. Cải thiện này rất quan trọng vì nó đảm bảo các giao dịch hợp pháp được xử lý trơn tru, đồng thời nhận diện hiệu quả các giao dịch gian lận.

Nhiều thách thức trong Phát hiện gian lận tương tự như những thách thức của việc áp dụng AI rộng hơn. Ví dụ, mặc dù đã có những tiến bộ, vẫn còn các thách thức trong việc đảm bảo dữ liệu chất lượng cao và tích hợp liền mạch giữa nhiều hệ thống và nền tảng khác nhau. Dữ liệu chất lượng kém có thể dẫn đến kết quả phát hiện gian lận không chính xác.

Cuối cùng, dù AI đang cải thiện hiệu năng của các hệ thống phát hiện gian lận, thì đồng thời nó cũng đang làm gia tăng mức độ tinh vi của các “kẻ xấu”.

R: Các công nghệ thanh toán dựa trên AI đang phát triển rất nhanh. Anh nhìn thấy vai trò của các chuyên gia tài chính đang thay đổi như thế nào khi AI tiếp tục tự động hóa và tối ưu hóa quy trình thanh toán?

D: Mặc dù AI đang cải thiện khả năng của chúng tôi để tối ưu hóa xử lý thanh toán, nó cũng đang thay đổi vai trò của chuyên gia thanh toán. Chẳng hạn, AI ngày càng cho phép tự động hóa các tác vụ vận hành, giúp chúng tôi tập trung hơn vào việc diễn giải dữ liệu và các hiểu biết từ AI cũng như ứng dụng chiến lược của chúng.

Cụ thể, sự tự động hóa này cho phép chúng tôi đóng vai trò rộng hơn như những “người dịch” cho khách hàng và các bên liên quan. AI giúp chúng tôi giữ vai trò mang tính tư vấn hơn, từ đó cải thiện trải nghiệm khách hàng. Là một bên nhận thanh toán (merchant acquirer), chẳng hạn, chúng tôi tận dụng AI để cải thiện mọi khía cạnh của vòng đời thanh toán. Tuy nhiên, nó cũng cho phép chúng tôi trở thành một cố vấn chiến lược tập trung và có mục đích hơn.

R: Quyền riêng tư dữ liệu và các lo ngại về đạo đức đang là trọng tâm trong việc áp dụng AI ở ngân hàng và thanh toán. Anh tiếp cận việc cân bằng giữa đổi mới và triển khai AI có trách nhiệm như thế nào?

D: Tôi không tin một cách cốt lõi rằng cần có sự cân bằng giữa việc tập trung vào đổi mới và việc triển khai AI một cách có trách nhiệm.

Những ý tưởng này không loại trừ lẫn nhau và cũng không có nghĩa là một bên sẽ tác động tiêu cực đến bên còn lại. Thực tế, tôi tin mạnh mẽ rằng việc quản trị đúng đắn—bao gồm chính sách, cơ chế kiểm soát và giám sát—thực sự đóng vai trò như một chất xúc tác cho đổi mới. Theo kinh nghiệm của tôi, chính sách rõ ràng, hướng dẫn cụ thể và quy trình phù hợp cho phép các nhà phát triển tự do khám phá và đổi mới một cách an toàn, với sự tự tin.

Việc thiếu rõ ràng hoặc các khung quản trị được định nghĩa kém sẽ dẫn đến sự không chắc chắn của nhà phát triển, làm chậm tiến độ phát triển và kìm hãm đổi mới.

R: Nhìn về phía trước, những xu hướng AI và thanh toán nào hứa hẹn nhất mà anh tin rằng sẽ định hình tương lai của ngành trong 5 đến 10 năm tới?

D: Như đã nêu trước đó, AI sẽ tiếp tục cải thiện hiệu quả của các hệ thống thanh toán và những điểm ra quyết định liên quan: phát hiện gian lận, cải thiện tỷ lệ phê duyệt (authorization rate), thẩm định khách hàng (CDD) tinh vi và hiểu khách hàng của bạn (KYC), v.v.

Nó cũng sẽ tiếp tục định hình vai trò của các chuyên gia thanh toán khi hỗ trợ các đơn vị chấp nhận thanh toán và người bán xác định chiến lược thanh toán của họ. Chẳng hạn, việc sử dụng AI có thể giúp tăng mức độ cá nhân hóa và cải thiện kết quả thanh toán, đồng thời cung cấp những hiểu biết riêng có thể dẫn tới trải nghiệm khách hàng tốt hơn đáng kể.

Ngoài ra, tôi kỳ vọng sẽ có sự cải thiện và tăng tốc đối với tài chính nhúng (embedded finance), cả về khả năng tích hợp liền mạch lẫn các năng lực cốt lõi như cho vay (lending). Cuối cùng, xét đến áp lực quản lý và các cải tiến trong AI, tôi kỳ vọng sẽ đạt được mức tăng đáng kể về tính minh bạch.