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

Dennis Kettler là Trưởng phòng Chiến lược Dữ liệu và Khoa học Dữ liệu Toàn cầu tại Worldpay.

Khám phá tin tức và sự kiện fintech hàng đầu!

Đăng ký nhận bản tin FinTech Weekly

Được đọc bởi các giám đốc điều hành tại JP Morgan, Coinbase, Blackrock, Klarna và nhiều hơn nữa

Nếu bạn đã chú ý đến ngành dịch vụ tài chính, bạn chắc chắn biết một điều: AI không còn là một khái niệm viễn tưởng nữa—nó đã xuất hiện và đang thay đổi mọi thứ. Nhưng trong khi ý tưởng AI cách mạng hóa thanh toán nghe có vẻ thú vị, hành trình đó chưa hẳn suôn sẻ.

Việc áp dụng AI đã tăng vọt trong vài năm gần đây, đặc biệt sau đại dịch buộc các tổ chức tài chính phải xem xét lại cách họ hoạt động. Các con số không nói dối. Thị trường toàn cầu về AI trong dịch vụ tài chính dự kiến sẽ tăng thêm 16,2 tỷ USD trong vòng 5 năm tới. Các ngân hàng, công ty bảo hiểm và nhà xử lý thanh toán đều đắm chìm trong làn sóng AI, háo hức tối ưu hóa quy trình, nâng cao khả năng phát hiện gian lận và tạo ra trải nghiệm khách hàng siêu cá nhân hóa.

Nhưng đây là vấn đề: dù có tiềm năng lớn, việc tích hợp AI không phải không gặp khó khăn. Nhiều doanh nghiệp nhận ra rằng dữ liệu của họ—nền tảng cốt lõi của AI—thường bị khóa trong các hệ thống cũ kỹ, phân tán qua các phòng ban hoặc đơn giản là lộn xộn. Và ngay cả khi dữ liệu đã ở trong tình trạng khá tốt, vẫn còn vấn đề phức tạp về việc đảm bảo tuân thủ các quy định luôn thay đổi.

Thêm vào đó, tội phạm mạng ngày càng tinh vi hơn, và đột nhiên, xây dựng một hệ thống thanh toán dựa trên AI vững chắc giống như cố gắng lắp ghép một câu đố công nghệ cao trong khi các mảnh ghép liên tục thay đổi. Tuy nhiên, bất chấp tất cả các trở ngại, các công ty vẫn tiếp tục tiến về phía trước.

Chỉ trong năm qua, các ông lớn như JPMorgan Chase đã báo cáo tăng năng suất lên tới 20% nhờ trợ lý mã hóa AI, trong khi NatWest hợp tác với OpenAI để tăng cường phòng chống gian lận, một bước đi quan trọng khi Vương quốc Anh mất 570 triệu bảng Anh vào các vụ gian lận thanh toán đầu năm 2024. Và không chỉ các tập đoàn lớn. Các tổ chức tài chính nhỏ hơn cũng đang tận dụng AI để nâng cao hiệu quả, tiết kiệm chi phí và cung cấp trải nghiệm khách hàng tốt hơn.

Tự động hóa đang đảm nhận phần lớn công việc nặng nhọc, giải phóng các chuyên gia con người để họ có thể đóng vai trò như những cố vấn chiến lược thay vì những người xử lý hậu trường. Câu hỏi đặt ra là: làm thế nào các công ty có thể khai thác sức mạnh của AI mà không bị chìm trong các vấn đề về dữ liệu, hệ thống cũ hoặc rào cản pháp lý?

Đó chính xác là điều chúng tôi muốn tìm hiểu. Vì vậy, chúng tôi đã liên hệ với một chuyên gia đã dấn thân sâu vào các giải pháp thanh toán dựa trên AI hơn một thập kỷ. Từ tối ưu hóa quy trình thanh toán và đối soát đến nâng cao hệ thống phát hiện gian lận, kinh nghiệm của Dennis Kettler bao trùm toàn bộ hệ sinh thái thanh toán. Và hãy cứ nói, những hiểu biết của ông thật sự mở mắt.

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

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

D: Sau khi hoàn thành các chương trình đại học và cao học về toán học, tôi chuyển sang lĩnh vực phân tích dữ liệu và dự đoán. Ban đầu, tôi tập trung vào các insights dự đoán và tự động hóa.

Khoảng 13 năm trước, tôi gia nhập ngành dịch vụ tài chính, mang theo kinh nghiệm rộng lớn và kỷ luật trong lĩnh vực dữ liệu và trí tuệ nhân tạo. Tôi bắt đầu áp dụng kiến thức này trong các lĩnh vực như thanh toán, đối soát, tối ưu hóa thanh toán và trải nghiệm khách hàng.

Dù lúc đó tôi chưa có nền tảng về thanh toán, tôi đã tận dụng kinh nghiệm trong bán lẻ và phát hành tín dụng, kết hợp với khả năng về thuật toán và AI của mình để thúc đẩy giá trị cho Worldpay.

R: Những thay đổi đáng kể nào anh đã chứng kiến trong ngành thanh toán qua các năm, đặc biệt với sự trỗi dậy của AI?

D: Ba thay đổi lớn nhất tôi nghĩ đến ngay lập tức là sự phổ biến, tốc độ tăng trưởng và độ tinh vi. Trong khi trí tuệ nhân tạo không phải là một khái niệm mới, thì sự phổ biến của nó đã tăng rõ rệt.

Trước đây, phát triển AI chỉ giới hạn trong các nhóm chuyên biệt có kiến thức chuyên sâu. Ngày nay, AI đã trở nên dễ tiếp cận hơn với nhiều người và nhóm hơn, dẫn đến việc ứng dụng nhanh hơn và rút ngắn thời gian ra thị trường. Thêm vào đó, độ tinh vi của AI đã tiến bộ đáng kể. Những nhiệm vụ cách đây một thập kỷ hoặc thậm chí năm năm trước là không thể thực hiện nay đã khả thi nhờ các tiến bộ trong AI và hạ tầng đám mây.

R: Việc tích hợp AI vào dịch vụ tài chính mang lại cả cơ hội và thách thức. Theo anh, những trở ngại lớn nhất mà các công ty gặp phải khi áp dụng giải pháp thanh toán dựa trên AI là gì?

D: Theo kinh nghiệm của tôi, ba trở ngại lớn nhất trong việc tích hợp và áp dụng AI trong thanh toán là:

1. Một thách thức nền tảng là quản lý dữ liệu. Nhiều người bỏ qua tầm quan trọng của dữ liệu trong việc khai thác AI. Dịch vụ tài chính thường xử lý lượng dữ liệu lớn được lưu trữ trong các môi trường silo, có nhiều định dạng khác nhau và định nghĩa không nhất quán. Quản lý chất lượng dữ liệu, hiểu đúng dữ liệu và tích hợp hiệu quả là những thách thức lớn.
2. Từ góc độ phát triển AI, một thách thức lớn là tích hợp AI vào các hệ thống cũ kỹ. Điều này đòi hỏi không chỉ điều chỉnh kỹ thuật mà còn thay đổi văn hóa trong tổ chức để chấp nhận công nghệ mới.
3. Thách thức cuối cùng là điều hướng trong bối cảnh quy định toàn cầu và đảm bảo bảo mật dữ liệu. Khi các công ty sử dụng dữ liệu, họ phải đảm bảo kiểm soát quyền riêng tư chặt chẽ, quản lý rủi ro mô hình và minh bạch mô hình để tuân thủ quy định và xây dựng lòng tin với các bên liên quan.

R: Phát hiện gian lận là một trong những lĩnh vực chính mà AI đã tạo ra ảnh hưởng lớn. Anh đã thấy những tiến bộ nào trong phòng chống gian lận, và còn những thách thức nào cần phải giải quyết?

D: Các giải pháp chống gian lận đã là một trong những lĩnh vực hưởng lợi rõ rệt từ tiến bộ của AI. Một trong những cải tiến lớn nhất thúc đẩy phát hiện gian lận là khả năng phân giải thực thể và kết nối rõ ràng hơn các 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 và hoạt động liên quan.

Thêm vào đó, khả năng thích ứng với các xu hướng gian lận mới trong thời gian thực đã tăng đáng kể. AI cho phép điều chỉnh nhanh chóng các xu hướng mới nổi, giúp can thiệp kịp thời vào các hoạt động gian lận tiềm năng.

Cuối cùng, AI đã nâng cao đáng kể độ chính xác của hệ thống phát hiện gian lận bằng cách giảm thiểu ma sát và tối thiểu hóa cả dương tính giả lẫn âm tính giả. Điều này rất quan trọng để đảm bảo các giao dịch hợp pháp được xử lý trôi chảy trong khi vẫn phát hiện hiệu quả các hành vi gian lận.

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

Cuối cùng, trong khi AI đang nâng cao hiệu suất của hệ thống phát hiện gian lận, nó cũng làm tăng độ tinh vi của các đối tượng xấu.

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

D: Trong khi AI đang nâng cao khả năng tối ưu hóa quy trình thanh toán, nó cũng đang thay đổi vai trò của các chuyên gia thanh toán. Ví dụ, AI ngày càng cho phép tự động hóa các nhiệm vụ vận hành, giúp chúng ta tập trung nhiều hơn vào việc diễn giải dữ liệu và các insights của AI cùng với việc ứng dụng chiến lược của chúng.

Cụ thể, tự động hóa này cho phép chúng ta đóng vai trò như những người dịch thuật cho khách hàng và các bên liên quan. AI giúp chúng ta trở thành những cố vấn tư vấn nhiều hơn, từ đó nâng cao trải nghiệm khách hàng. Là một nhà thu hút nhà cung cấp dịch vụ thanh toán, ví dụ, chúng tôi tận dụng AI để cải thiện tất cả các khía cạnh của vòng đời thanh toán. Tuy nhiên, nó cũng cho phép chúng tôi đóng vai trò như những cố vấn chiến lược tập trung và có mục đích hơn.

R: Các mối quan tâm về quyền riêng tư dữ liệu và đạo đức đang đứng đầu trong việc áp dụng AI trong ngân hàng và thanh toán. Anh tiếp cận việc cân bằng giữa đổi mới sáng tạo và trách nhiệm trong triển khai AI như thế nào?

D: Tôi không tin rằng cần phải cân bằng giữa đổi mới sáng tạo và trách nhiệm trong việc triển khai AI.

Những ý tưởng này không loại trừ lẫn nhau và không nhất thiết một cái ảnh hưởng tiêu cực đến cái kia. Thực tế, tôi tin chắc rằng quản trị đúng đắn, bao gồm chính sách, kiểm soát và giám sát, thực sự là chất xúc tác cho đổi mới sáng tạo. Trong kinh nghiệm của tôi, các chính sách rõ ràng, hướng dẫn và quy trình minh bạch giúp các nhà phát triển tự do khám phá và đổi mới một cách an toàn, tự tin.

Thiếu rõ ràng hoặc thiếu khung quản trị rõ ràng dẫn đến sự không chắc chắn của nhà phát triển, làm chậm tiến trình phát triển và kìm hãm đổi mới.

R: Nhìn về tương lai, anh nghĩ những xu hướng thú vị nhất trong AI và thanh toán sẽ định hình ngành trong 5 đến 10 năm tới là gì?

D: Như đã đề cập trước đó, AI sẽ tiếp tục nâng cao hiệu quả của các hệ thống thanh toán và các điểm ra quyết định liên quan: phát hiện gian lận, cải thiện tỷ lệ ủy quyền, thẩm định khách hàng tinh vi (CDD) và xác minh danh tính khách hàng (KYC), v.v.

Nó cũng sẽ tiếp tục định hình vai trò của các chuyên gia thanh toán trong việc giúp các thương nhân và nhà bán lẻ xác định chiến lược thanh toán của họ. Ví dụ, việc sử dụng AI có thể cho phép cá nhân hóa cao hơn và kết quả thanh toán tốt hơn, đồng thời cung cấp những insight độc đáo có thể dẫn đến trải nghiệm khách hàng được cải thiện rõ rệt.

Thêm vào đó, tôi kỳ vọng sẽ thấy sự tiến bộ và tăng tốc trong lĩnh vực tài chính nhúng (embedded finance), cả về tích hợp liền mạch lẫn các khả năng cốt lõi như cho vay. Cuối cùng, do áp lực quy định và những tiến bộ trong AI, tôi dự đoán sẽ có những bước tiến đáng kể về tính minh bạch.