Yapay zekayı kutlamak kolaydır. Koşmak çok daha zor

Yapay zeka şu anda her yerde. Manşetler atılımları kutluyor. Demolar etkileyici. Vaatler sınırsız gibi geliyor. Ancak bankalar ve ödeme şirketleri için asıl zorluk duyurulardan sonra başlıyor - yapay zekanın tüm ekonomilerin dayandığı sistemlerin içinde çalışması gerektiğinde.

Yapay zeka, ödeme yetkilendirme kararlarını, dolandırıcılık tespitini, kimliği veya riski bilgilendirdiğinde, "hızlı hareket et ve sonra düzelt" marjı yoktur. Modeller sessizce başarısız olamazlar. Kararlar geri alınmaz. Ve güven bir kez kaybedildiğinde yeniden kazanılması zordur. Geçtiğimiz yıl boyunca odak noktamız tek başına hızlı inovasyon peşinde koşmak değil; coğrafyalar, düzenleyici ortamlar ve tehdit ortamları arasında istihbaratı geniş ölçekte operasyonel hale getirmek oldu.

Benzer arazilerde gezinen kuruluşlar için ders basit ama zorludur. Yapay zekanın olgunluğu ilan edilmemiştir. Riskler yüksek olduğunda hepimizin yaptığı seçimlerle kazanılır.

Üretimde yapay zekayı çalıştırmak, hız ve disiplin, deneysellik ve hesap verebilirlik, hırs ve özen arasında bir denge kurmayı zorunlu kılar. Yapay zeka yeteneklerini geliştirmek isteyen şirketler için, soyut ilkeler olarak değil, işletme kararları olarak en önemli dört alan vardır.

Yapay zekanın karmaşık bir işletmenin tüm alanlarına güç vermesi bekleniyorsa, yapay zeka yalnızca bir ekibin sorumluluğunda olmamalıdır. Şirketimiz için istihbarat, çözdüğü sorunlara yakın, ancak ortak standartlar, yönetişim, araçlar ve en iyi uygulamalarla desteklenen kuruluş genelinde dağıtılmıştır.

Bu yapı, ekiplerin hesap verebilirliği korurken yenilik yapmalarına olanak tanır. Ayrıca modellerin farklı bağlamlarda kullanıldıklarında bile uygun şekilde davranmalarını sağlar. Deneyimlerimize göre, standartlar olmadan ademi merkeziyetçilik risk yaratır ve yakınlık olmadan merkezileşme etkiyi yavaşlatır. Denge önemlidir.

Daha da önemlisi, yapay zekanın olgunlaşması, yalnızca araştırmacılara ve veri bilimcilerine değil, aynı zamanda modellerin gerçek dünyada nasıl davrandığını anlayan mühendislere, geliştiricilere, ürün liderlerine ve operatörlere de yatırım yapmaya bağlıdır. Ekipler kurdukları ve kullandıkları sistemlere güvendiklerinde, benimseme de bunu takip eder. Bunu yapmadıklarında, en gelişmiş teknoloji bile durur.

Mastercard'ın en son yapay zeka yatırımları, müşterilerimiz için veri, yapay zeka ve ödemeler alanındaki onlarca yıllık uzmanlığımıza dayanan yeni yetenekler ve çalışanlarımız için en geniş erişime sahip olabilecek yeni araçlar yaratmaya odaklanmıştır. 

Binlerce banka ve perakendecinin dahil olduğu müşterilerimiz için bu çalışmalar, tüketicilerin bir yapay zeka sohbetinde doğrudan alışveriş yapabilmelerini sağlayan aracılı ticaret teknolojileri, mümkün olan en iyi deneyimi yaşamalarını sağlayan kişiselleştirme araçları ve her zamankinden daha fazla veriye dayanan dolandırıcılık çözümleri geliştirmeye odaklandı. Çalışanlar için, ihtiyaç duydukları belgelere mümkün olan en kısa sürede Erişim sağlamak amacıyla danışmanlarımıza yapay zeka asistanları dağıtmayı, yazılım geliştiricilerimiz için kodlama yardımcı pilotları sağlamayı ve müşteri destek ekiplerimizin işe alım ve uygulama sorularını yanıtlamalarına yardımcı olmak için yapay zeka destekli bir araç oluşturmayı içeriyor.

Yatırımlarımızın çoğu, temel yeteneklerimize daha fazla yapay zeka ve gerçek zamanlı karar verme özelliği eklemeye odaklandı. Bunlar laboratuvar deneyleri değil. Bunlar, büyük ölçekte performans göstermesi, sürekli olarak uyum sağlaması ve hem siber suç saldırılarına hem de düzenleyici incelemelere dayanması gereken üretim sınıfı sistemlerdir.

Finans kurumları için bu, bir zihniyet değişimi gerektiriyor. İnovasyon, yeni bir şeyi ne kadar hızlı piyasaya sürebildiğinizle değil, işiniz için ne kadar kritik olduğuyla ve temel operasyonlara dahil edildikten sonra ne kadar güvenilir bir performans sergilediğiyle ölçülür. Deney yapmak önemlidir, ancak disiplinli, amaca yönelik ve kalıcı olması için tasarlanmışsa.

Yapay zeka liderliği, ne yaptığınız kadar ne yapmadığınızla da ilgilidir. Karmaşık ekosistemlerde, aşırı vaatte bulunmak hem içeride hem de dışarıda risk yaratır.

Yapay zekanın ödemelerde neler yapabileceği ve yapamayacağı hakkında nasıl konuştuğumuz konusunda bilinçli davrandık. Bu netlik, yatırım kararlarını, dağıtım zaman çizelgelerini ve yeni yeteneklerin müşterilere ve iş ortaklarına nasıl tanıtılacağını bilgilendirir. Aynı zamanda kurum genelinde fikir birliği sağlayarak ekiplerin soyut olasılıklar peşinde koşmak yerine gerçek sorunları çözmelerini sağlar.

Müşteri ihtiyaçlarıyla başlayın ve teknolojiye doğru geriye doğru çalışın. Yapay zeka bu disiplini değiştirmez. Aksine, bunu pekiştiriyor.

Finansal hizmetlerde güven tartışılmazdır. Her model açıklanabilir, yönetilebilir ve sürekli izlenebilir olmalıdır çünkü sistem buna bağlıdır.

Geçtiğimiz yıl boyunca, AI sistemlerinin nasıl gözden geçirildiğini, belgelendiğini ve ölçüldüğünü güçlendirmeye devam ettik. Bu çalışma temel niteliktedir. Yönetişim, dağıtımın sonuna eklediğiniz bir şey değildir - yapay zekanın geniş ölçekte sorumlu bir şekilde çalışmasını sağlayan şeydir. Birçok kişi bunun işleri yavaşlattığını düşünebilir; bizim deneyimimiz ise bunun tam tersi. Yerleşik yönetişim sayesinde insanlar inovasyona ve müşteri ihtiyaçlarını çözmeye odaklanabilir. 

Yapay zeka olgunluğunu şekillendiren kararların çoğu, teknolojinin nereye gittiğine ve kuruluşların bunu uygulayabilmesi için nelere ihtiyaç duyulduğuna dair uzun vadeli bir bakış açısı gerektiriyor. Bunlar, yönetişim ve korkuluklar inşa etmeyi, paralel sistemler kurmak yerine yeni yetenekleri mevcut sistemlere entegre etmeyi ve hız yerine güvenilirliğe öncelik vermeyi içerir. Bu seçimler zaman içinde birleşir.

Şirketimiz yakın zamanda Fast Company tarafından Uygulamalı Yapay Zeka alanında lider olarak kabul edildi ve ödeme sağlayıcılarının yapay zeka gelişimini değerlendiren yeni bir endüstri standardı olan yeni Evident Payment AI Index'teki en iyi kuruluşlardan biri oldu. Bu takdirle gurur duyuyoruz, ancak bu dış değerlendirmeleri gecikmeli göstergeler olarak görmek de önemli. Bu sıralama, yapay zekaya yapılan erken yatırım, dolandırıcılık ve güvene uzun süredir odaklanma ve ölçek için tasarlanmış yönetişim gibi yıllarca süren tutarlı uygulamayı yansıtmaktadır. Amaç tanınma değildi, ancak sağlam bir yapay zeka ve veri temeli oluşturmanın hem hızlı hem de güvenilir bir şekilde yenilik yapmamızı sağladığına dair yaklaşımımızı pekiştirdi.

Bu temel, yeni temel yapay zeka modelimizin tanıtımı ve Mastercard Agent Suite yeteneklerimizin genişletilmesinin yanı sıra yapay zekayı pratik, yönetilen yollarla karar verme sürecine getiren Virtual C-Suite ile sorumlu bir şekilde ilerlememizi sağlayan şeydir. Bu anlar dışarıdan bakıldığında artımlı görünebilir, ancak bunlar spot ışıkları gelmeden çok önce yapılan kasıtlı seçimlerin ürünüdür.

Daha geniş kapsamlı ders ise şudur: Büyük ölçekte yapay zeka, atılımlardan ziyade tutarlı bir şekilde yüksek operasyonel standartlarla ilgilidir. Modeller gelişecek. Yetenekler genişleyecektir. Önemli olan, kurduğumuz sistemlerin güven kazanmaya devam edip etmediğidir - işlemden işleme, karardan karara. İş bu. Ve bu devam ediyor.