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!

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 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 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 сопряжена с рядом 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 кажется попыткой собрать сложную высокотехнологичную головоломку, части которой 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 Великобритания потеряла 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 основную работу, освобождая специалистов для стратегического консультирования, а не рутинной обработки данных. Встает вопрос: как компании могут использовать мощь ИИ, не утонув в проблемах с данными, устаревших системах или регуляторных барьерах?

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 не было прямого 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 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 развитию ИИ и облачной инфраструктуре.

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

Д: По моему опыту, три главных препятствия при интеграции и использовании ИИ в платежах — это:

1. Основная проблема — работа с данными. Многие недооценивают важность данных для использования ИИ. Финансовые услуги работают с огромными объемами данных, хранящихся в разрозненных 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 требуют решения?

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 в потенциальные мошеннические операции.

Наконец, ИИ значительно повысил точность систем обнаружения мошенничества, снижая 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 по обеспечению высокого качества данных и их беспрепятственной интеграции между системами и платформами. 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 совершенствует наши возможности по оптимизации платежных процессов, он также меняет роль специалистов в этой сфере. 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 эквайрингом мы используем ИИ для улучшения всех аспектов жизненного цикла платежей. Но это также позволяет нам становиться более целенаправленными и стратегическими советниками.

В: Вопросы конфиденциальности данных и этики стоят на переднем плане при внедрении ИИ в банковской сфере и платежах. Как вы подходите к балансированию инноваций и ответственного использования ИИ?

Д: Я не считаю, что нужно искать баланс между инновациями и ответственным применением ИИ.

Эти идеи не противоречат друг другу, и одна не обязательно должна мешать другой. Наоборот, я твердо верю, что правильное управление, включая политику, контроль и надзор, способствует ускорению инноваций. На моем опыте, четкие политики, руководства и процессы позволяют разработчикам безопасно исследовать и внедрять новые решения с уверенностью.

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

В: Какие наиболее перспективные 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, сложная проверка клиентов (CDD) и “знай своего клиента” (KYC) и др.

Он также продолжит влиять на роль специалистов по платежам, помогая продавцам и ритейлерам формировать стратегии платежей. Например, использование ИИ позволит добиться большей персонализации и улучшить результаты платежей, а также предоставит уникальные инсайты, что значительно повысит качество клиентского опыта.

Кроме того, я ожидаю улучшения и ускорения внедрения встроенных финансовых решений, как в части бесшовной интеграции, так и в ключевых возможностях, таких как кредитование. И, наконец, с учетом регуляторных требований и развития ИИ, я прогнозирую значительный прогресс в области прозрачности.