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 другие

Если вы следите за индустрией финансовых услуг, то точно знаете одну вещь: ИИ больше не является концепцией из будущего — он уже здесь, и он 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 весь 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 многочисленных 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.

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 усилил борьбу с мошенничеством — 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 большую часть работы, освобождая специалистов для стратегического консультирования, а не рутинных задач. Встает вопрос: как компании могут использовать силу ИИ, не утонув в проблемах с данными, устаревших системах или бюрократических регуляциях?

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 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 на 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 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. 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: Интеграция ИИ в финансовые услуги — это и возможности, и вызовы. Какие основные препятствия, по вашему опыту, стоят на пути компаний при внедрении 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 услуги часто работают с огромными объемами данных, хранящихся в изолированных системах, в разных форматах и с разными определениями. Управление качеством данных, их правильное 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 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 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 гладко, а мошеннические — выявлялись эффективно.

Многие сложности в обнаружении мошенничества схожи с проблемами общего внедрения ИИ. Например, несмотря на достижения, остаются вызовы по обеспечению высокого качества данных и бесшовной интеграции систем и платформ. Плохое качество данных ведет к неточным результатам. Также, хотя ИИ повышает эффективность систем, злоумышленники становятся 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?

Д: Пока ИИ совершенствует наши возможности по оптимизации платежных процессов, он также меняет роль специалистов в этой области. Например, ИИ все больше автоматизирует операционные задачи, позволяя сосредоточиться на интерпретации данных и аналитических выводах, а также их стратегическом применении.

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: Защита данных и этика — важнейшие вопросы 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 ответственностью в использовании ИИ.

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

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

В: Какие самые 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, усложненная проверка клиентов (CDD) и “знай своего клиента” (KYC) и так далее.

Он также продолжит формировать роль специалистов по платежам в помощи торговцам и ритейлерам в определении их стратегий. Например, использование ИИ позволит добиться большей персонализации и улучшения платежных результатов, а также предоставит уникальные инсайты, которые значительно улучшат клиентский опыт.

Кроме того, я ожидаю улучшения и ускорения внедрения встроенных финансовых решений, как в плане бесшовной интеграции, так и в ключевых возможностях, таких как кредитование. И, наконец, благодаря регуляторному давлению и развитию ИИ, я ожидаю значительных прогрессов в прозрачности процессов.