Интервью с Деннисом Кеттлером: Как ИИ меняет платежи

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

Откройте для себя лучшие новости и события финтеха!

Подпишитесь на рассылку FinTech Weekly

Читают руководители JP Morgan, Coinbase, Blackrock, Klarna и другие

Если вы следите за индустрией финансовых услуг, вы точно знаете одну вещь: ИИ больше не является футуристической концепцией — он 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 несколько лет, особенно после того, как пандемия заставила финансовые учреждения пересмотреть свои методы работы. Цифры не лгут. Ожидается, что мировой рынок ИИ в финансовых услугах вырастет на 16,2 миллиарда долларов за 5 лет. Банки, страховые компании и платежные системы все погружаются в мир ИИ, стремясь оптимизировать процессы, повысить обнаружение мошенничества и создавать гиперперсонализированный опыт для клиентов.

Но есть и нюанс: несмотря на все свои возможности, интеграция ИИ не обходится без головной боли. 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 множества постоянно меняющихся нормативных требований.

К тому же, киберпреступники становятся умнее, и внезапно создание надежной системы платежей на базе ИИ кажется попыткой собрать сложную высокотехнологичную головоломку, кусочки которой постоянно меняются. Тем не менее, несмотря на все препятствия, компании продолжают двигаться вперед.

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

Автоматизация берет на себя большую часть тяжелой работы, освобождая специалистов для стратегического консультирования, а не рутинных задач. Вопрос в том: как компании могут использовать мощь ИИ, не утонув в проблемах с данными, устаревших системах или регуляторной бюрократии?

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 расчетных процессов до повышения эффективности систем обнаружения мошенничества — опыт Денниса Кеттлера охватывает всю экосистему платежей. И его взгляды действительно открывают глаза.

В следующем разговоре вы услышите из первых рук о главных вызовах и возможностях, с которыми сталкиваются бизнесы.

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

Д: После завершения бакалавриата и магистратуры по математике я перешел в сферу анализа данных и предиктивной аналитики. Мое первоначальное направление — предсказательные инсайты и автоматизация.

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 не было прямого опыта в платежах в тот момент, я использовал свой предыдущий опыт в розничной торговле и кредитовании, а также свои навыки в алгоритмах и ИИ, чтобы эффективно создавать ценность для Worldpay.

В: Какие наиболее 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 более широкому кругу специалистов и команд, что ускоряет его внедрение и сокращает время выхода на рынок. Кроме того, уровень сложности ИИ значительно вырос. Задачи, которые были невозможны десять или даже пять лет назад, теперь реализуемы благодаря прогрессу в области ИИ и облачных технологий.

В: Внедрение ИИ в финансовые услуги связано как с возможностями, так и с вызовами. По вашему опыту, какие основные препятствия стоят на пути компаний при внедрении платежных решений на базе ИИ?

Д: По моему опыту, три главных препятствия при интеграции и внедрении ИИ в платежные системы — это:

2.  Основная проблема — **обработка данных**. Многие недооценивают критическую важность данных для использования ИИ. Финансовые услуги часто работают с огромными объемами данных, хранящихся в изолированных системах, в различных форматах и с разными определениями. Управление качеством данных, их правильное понимание и эффективная интеграция — это серьезные вызовы.
4.  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.
6.  Последний вызов — навигация по глобальному нормативному 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 требуют решения?

Д: Решения по борьбе с мошенничеством — одни из наиболее заметных победителей развития ИИ. Одним из крупнейших 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 тенденции, что дает возможность своевременно вмешиваться при подозрительной активности.

Наконец, ИИ значительно повысил точность систем обнаружения мошенничества, снижая трение и минимизируя как ложные срабатывания, так и пропуски мошеннических операций. Это важно для того, чтобы легитимные транзакции проходили гладко, а мошенничество — выявлялось эффективно.

Многие сложности в обнаружении мошенничества схожи с проблемами более широкого внедрения ИИ. Например, несмотря на достижения, остаются вызовы по обеспечению высокого качества данных и бесшовной интеграции систем и платформ. Плохое качество данных может привести к неточным результатам.

И, наконец, хотя ИИ повышает эффективность систем обнаружения мошенничества, он одновременно усложняет работу злоумышленников, делая их методы все более изощренными.

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

Д: Пока ИИ совершенствует наши возможности по оптимизации платежных процессов, он также меняет роль специалистов по платежам. Например, ИИ все больше позволяет автоматизировать операционные задачи, что дает нам возможность сосредоточиться на интерпретации данных и аналитических выводах, а также на стратегическом применении этих знаний.

Конкретно, эта автоматизация позволяет нам выступать в роли переводчиков для наших клиентов и заинтересованных сторон. ИИ дает возможность играть более консультативную роль, что улучшает клиентский опыт. Например, в случае с эквайером, мы используем ИИ для улучшения всех аспектов жизненного цикла платежей. Но это также позволяет нам выступать в роли более целенаправленных и осознанных стратегических советников.

В: Защита данных и этические вопросы стоят на переднем плане при внедрении ИИ в банковской сфере и платежах. Как вы подходите к балансированию инноваций и ответственного внедрения ИИ?

Д: Я не считаю, что необходим баланс между фокусом на инновациях и ответственностью в реализации 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, действительно ускоряет инновации. По моему опыту, четкие политики, руководства и процессы позволяют разработчикам свободно исследовать и внедрять инновации безопасно и с уверенностью.

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

В: Какие, по вашему мнению, наиболее захватывающие тренды в области ИИ и платежей, которые, по вашему мнению, сформируют будущее индустрии 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, помогая торговцам и ритейлерам определять стратегии платежей. Например, использование ИИ может обеспечить большую персонализацию и улучшение результатов платежей, а также предоставить уникальные инсайты, которые значительно повысят качество клиентского опыта.

Кроме того, я ожидаю улучшений и ускорения в области встроенных финансов, как в плане бесшовной интеграции, так и в ключевых возможностях, таких как кредитование. И, наконец, с учетом регуляторного давления и прогресса в области ИИ, я ожидаю значительных улучшений в прозрачности.