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, то точно знаете одно: 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 все 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 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 совместно с OpenAI усилил меры по предотвращению мошенничества, что особенно важно, 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 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 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 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: Внедрение ИИ в финансовые услуги связано как с возможностями, так и с вызовами. Какие, по вашему опыту, основные препятствия на пути внедрения платежных решений на базе ИИ?

Д: По моему опыту, три главных препятствия при интеграции и внедрении ИИ в платежные системы — 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 различных 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 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 при подозрительной активности.

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 бесшовной интеграции систем и платформ. Плохое качество данных ведет к неточным результатам.

И, наконец, хотя ИИ повышает эффективность систем обнаружения мошенничества, 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?

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 аналитике, а также на стратегическом применении полученных инсайтов.

Конкретно, эта автоматизация позволяет нам выступать в роли переводчиков для наших клиентов и заинтересованных сторон. ИИ дает возможность играть более консультативную роль, что повышает качество клиентского опыта. 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 этические вопросы — важнейшие темы 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. На моем опыте, четкие политики, руководства и процессы позволяют разработчикам свободно исследовать и внедрять новые решения безопасно и с уверенностью.

Отсутствие ясных правил или нечеткие 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 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 так далее.

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, которые значительно повысят качество клиентского опыта.

Кроме того, я ожидаю улучшений 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 прогресса в области ИИ, я ожидаю значительных улучшений в прозрачности процессов.