Штучний інтелект легко прославляти. Бігти набагато важче

Штучний інтелект зараз скрізь. Заголовки газет прославляють прориви. Демонстрації вражають. Обіцянка здається безмежною. Але для банків та платіжних компаній справжній виклик починається після оголошень — коли штучний інтелект має працювати всередині систем, від яких залежать цілі економіки.

Коли штучний інтелект впливає на рішення щодо авторизації платежів, виявлення шахрайства, визначення особи або ризику, немає можливості «діяти швидко та виправляти це пізніше». Моделі не можуть тихо зазнати невдачі. Рішення не скасовуються. А довіру, одного разу втрачену, важко повернути. Протягом минулого року ми зосереджувалися не на гонитві за швидкими інноваціями окремо, а на впровадженні розвідувальних даних у великих масштабах — у різних географічних регіонах, регуляторних середовищах та ландшафтах загроз.

Для організацій, які працюють у схожій сфері, урок простий, але вимогливий. Зрілість ШІ не декларується. Це заробляється завдяки вибору, який ми всі робимо, коли ставки високі.

Використовуючи штучний інтелект у виробництві, ми вимагаємо балансу — між швидкістю та дисципліною, експериментуванням та відповідальністю, амбіціями та турботою. Для компаній, які прагнуть розвивати свої можливості в галузі штучного інтелекту, найважливіше значення мають чотири сфери, не як абстрактні принципи, а як операційні рішення.

Штучний інтелект не повинен бути відповідальністю лише однієї команди, якщо очікується, що він забезпечить роботу всіх сфер складного підприємства. Для нашої компанії аналітичні дані розподілені по всій організації, близько до проблем, які вони вирішують, але підкріплені спільними стандартами, управлінням, інструментами та передовими практиками.

Така структура дозволяє командам впроваджувати інновації, зберігаючи при цьому відповідальність. Це також гарантує, що моделі поводяться належним чином, навіть коли вони розгортаються в різних контекстах. З нашого досвіду, децентралізація без стандартів створює ризик, а централізація без близькості уповільнює вплив. Баланс має значення.

Не менш важливо, що зрілість штучного інтелекту залежить від інвестицій у людей — не лише дослідників та фахівців з обробки даних, а й інженерів, розробників, керівників продуктів та операторів, які розуміють, як моделі поводяться в реальному світі. Коли команди довіряють системам, які вони створюють та використовують, відбувається їхнє впровадження. Коли вони цього не роблять, навіть найдосконаліші технології зупиняються.

Останні інвестиції Mastercard у штучний інтелект зосереджені на створенні нових можливостей для наших клієнтів, що базуються на нашому багаторічному досвіді в галузі даних, штучного інтелекту та платежів, а також нових інструментів для наших співробітників, які можуть мати найширше охоплення. 

Для наших клієнтів, серед яких тисячі банків та роздрібних торговців, ця робота зосереджена на розробці технологій агентської комерції , які дозволяють споживачеві здійснювати покупки безпосередньо в чаті зі штучним інтелектом, інструментів персоналізації, що забезпечують найкращий можливий досвід, та рішень для боротьби з шахрайством, що базуються на більшій кількості даних, ніж будь-коли раніше. Для співробітників це включає розгортання асистентів зі штучним інтелектом для наших консультантів, щоб вони могли якомога швидше отримувати Access до необхідних документів, надання помічників з кодування нашим розробникам програмного забезпечення та створення інструменту на базі штучного інтелекту, який допоможе нашим командам підтримки клієнтів відповідати на запитання щодо адаптації та впровадження.

Багато наших інвестицій зосереджені на додаванні штучного інтелекту та прийняття рішень у режимі реального часу до наших основних можливостей. Це не лабораторні експерименти. Це системи виробничого рівня, які повинні працювати масштабно, постійно адаптуватися та витримувати як кіберзлочинні атаки, так і перевірку регуляторних органів.

Для фінансових установ це вимагає зміни мислення. Інновація вимірюється не тим, як швидко ви можете запустити щось нове, а тим, наскільки це критично важливо для вашої роботи та наскільки надійно воно працює після того, як його впроваджено в основні операції. Експериментування має значення, але лише якщо воно дисципліноване, цілеспрямоване та розраховане на тривалий ефект.

Лідерство у сфері штучного інтелекту залежить як від того, чого ви не обіцяєте, так і від того, що ви робите. У складних екосистемах надмірні обіцянки створюють ризики як внутрішні, так і зовнішні.

Ми свідомо обговорюємо, що може і не може робити штучний інтелект у платежах. Ця ясність впливає на інвестиційні рішення, терміни розгортання та те, як нові можливості впроваджуються для клієнтів і партнерів. Це також сприяє досягненню консенсусу в організації, гарантуючи, що команди вирішують реальні проблеми, а не женуться за абстрактними можливостями.

Почніть з потреб клієнтів і рухайтеся у зворотному напрямку до технології. Штучний інтелект не змінює цю дисципліну. Навіть навпаки, підсилює його.

У фінансових послугах довіра не підлягає обговоренню. Кожна модель має бути пояснимою, керованою та постійно контролюватися, оскільки система залежить від неї.

Протягом минулого року ми продовжували вдосконалювати методи перевірки, документування та вимірювання систем штучного інтелекту. Ця робота є основоположною. Управління — це не те, що ви додаєте наприкінці розгортання, а те, що дозволяє ШІ працювати відповідально в масштабі. Багато хто може відчувати, що це уповільнює процес; наш досвід свідчить про протилежне. Завдяки налагодженому управлінню, люди можуть зосередитися на інноваціях та задоволенні потреб клієнтів. 

Багато рішень, що формують зрілість штучного інтелекту, вимагають довгострокового бачення напрямку розвитку технології та того, що потрібно організаціям для її впровадження. Вони передбачають побудову управління та захисних бар'єрів, інтеграцію нових можливостей в існуючі системи замість запуску паралельних, а також пріоритет надійності над швидкістю. Ці варіанти посилюються з часом.

Нещодавно нашу компанію було визнано лідером у сфері прикладного штучного інтелекту компанією Fast Company, а також однією з провідних організацій у новому індексі Evident Payment AI Index – новому галузевому стандарті, що оцінює розвиток штучного інтелекту постачальників платіжних послуг. Ми пишаємося цим визнанням, але також важливо розглядати ці зовнішні оцінки як відстаючі показники. Цей рейтинг відображає роки послідовного впровадження — ранні інвестиції в штучний інтелект, давню зосередженість на боротьбі з шахрайством та довірою, а також управління, розроблене з урахуванням масштабу. Визнання не було метою, але воно підтвердило наш підхід, згідно з яким побудова міцної основи штучного інтелекту та даних дозволяє нам швидко та надійно впроваджувати інновації.

Саме ця основа дозволяє нам відповідально розвиватися — чи то завдяки впровадженню нашої нової базової моделі штучного інтелекту , чи то завдяки розширенню можливостей нашого пакету агентів Mastercard , а також віртуальному комплексу керівників, який залучає штучний інтелект до процесу прийняття рішень практичним та керованим способом. Ззовні ці моменти можуть здаватися поетапними, але вони є результатом свідомого вибору, зробленого задовго до того, як у центрі уваги з'явилася вся ця думка.

Ширший урок полягає в наступному: ШІ в великих масштабах — це не стільки прориви, скільки стабільно високі операційні стандарти. Моделі будуть покращуватися. Можливості розширяться. Важливо те, чи системи, які ми створюємо, продовжують завойовувати довіру — транзакція за транзакцією, рішення за рішенням. Ось така робота. І це триває.