Что бизнесу нужно знать для их эпохи ИИ

Джанет Джордж — пионер в области искусственного интеллекта. В течение нескольких десятилетий она обслуживает технологических гигантов — включая Oracle, Intel, Apple, Yahoo! и eBay — создавая компьютерные системы, которые работают больше как человеческий мозг. И она сделала это, внедряя искусственный интеллект, машинное обучение, LLM и глубокие нейронные сети.

«Мой опыт работы с ИИ восходит к эпохе, когда облачные вычисления, глубокое обучение, обширные наборы данных и передовые возможности GPU начали сливаться вместе», — говорит она.

С 2025 года Джордж возглавляет Центр передового опыта в области искусственного интеллекта в Mastercard, где она занимается использованием передовых технологий для улучшения, защиты и персонализации платежных систем. Она также руководит Mastercard в ее стремлении Become организацией, ориентированной на искусственный интеллект, - цель, которую она поддерживает для компаний любого размера.

ИИ эволюционировал стремительно за последние два года, породив ожидания радикально изменить то, как компании ведут операции, разрабатывают новые продукты и взаимодействуют с клиентами. Джордж считает, что бизнесы, открытые к переменам — и стремящиеся понять возможности и ограничения ИИ — будут лучше всего подготовлены к процветающему развитию.

Мы спросили этого технологического первопроходца, что бизнес-лидерам нужно знать, чтобы оставаться впереди в нашем всё более ориентированном на ИИ мире. 

Джордж: Во-первых, научитесь игнорировать шумиху и сосредоточьтесь на масштабируемой отдачи. Цель должна заключаться в том, чтобы выйти за рамки экспериментов с генеративным ИИ и начать масштабировать его по всей организации. Руководителям нужно выявлять реалистичные и эффективные сценарии использования, которые действительно повышают ценность для клиентов благодаря ROI, а не просто используют инструменты повышения продуктивности, потому что каждый день появляется новый инструмент продуктивности.

Я также считаю, что внедрение ИИ этично и ответственно крайне важно. Это означает проактивное устранение предвзятости, которые уже могут существовать в операционных или операционных данных, обеспечение прозрачности использования наших данных и поддержание доверия клиентов.

Технологическая беглость действительно крайне важна. Я не думаю, что руководители должны сами писать код, но им следует понимать сложность, возможности и ограничения ИИ, включая способы снижения рисков и выявление неточностей в данных или любых уязвимостей безопасности.

Тем не менее, ИИ следует рассматривать как инструмент, который усиливает, а не заменяет человеческий интеллект. Поощряя стремление к моделям, где ИИ выполняет рутинные задачи, лидеры могут помочь своим сотрудникам сосредоточиться на креативности, эмпатии и стратегическом мышлении.

За последние несколько лет ИИ претерпел впечатляющую трансформацию: он отошел от первого и второго поколения машинного обучения и извлечения признаков с алгоритмическим моделированием с градиентным бустом к глубокому обучению с нейронными сетями с моделированием трансформеров третьего и четвёртого поколений, с механизмами внимания и самообучением. Этот сдвиг сопровождался появлением очень крупных языковых моделей, таких как генеративные предварительно обученные трансформеры (GPT), которые переопределили возможности ИИ.

Эти инновации, основанные на огромных ресурсах данных и ускорении GPU, позволили ИИ достигать производительности на уровне человека. Произошёл экспоненциальный скачок в том, как технология извлекает информацию, понимает контекст и демонстрирует интеллект, особенно в области обработки и рассуждения естественного языка. Таким образом, современные автономные системы и агенты ИИ теперь разработаны для имитации человеческого мозга, включая такие элементы, как эпизодическая память и развитые когнитивные способности. Я постоянно поражаюсь, насколько биологически вдохновлены все наши научные достижения.

ИИ фундаментально меняет финансовую индустрию и банковское дело. Они эволюционируют от использования простой автоматизации к превращению в генеративные ИИ учреждения, ориентированные на генеративный ИИ, решительно действуя и внедряя современные технологии ИИ.

И всё это, как ожидается, даст им значительное конкурентное преимущество перед теми, кто полагается на устаревшие системы и ручные процессы. Опрос EY 2025 года показал, что 71% банков внедрили или мягко запустили возможности ген-ИИ, при этом 61% уже видят сильное воздействие, а 89% — в ближайшие два года — от инструментов экономии до стимулирования роста выручки.

Мы давно используем ИИ для управления рисками и обнаружения мошенничества. Теперь агенты ИИ могут отслеживать транзакции и закономерности между счетами и каналами, оценивая риски за миллисекунды и отмечая аномалии в местоположении и скорости расходов, которые старые методы обнаружения легко могут упустить. Генеративные агенты ИИ могут значительно сократить количество ложноположительных результатов в трафике операционной сети. Автономные агенты могут понимать, рассуждать и действовать от имени банка, чтобы управлять сложными сквозными задачами, такими как обработка кредитных споров. 

Джордж: Вместо того чтобы полагаться преимущественно на сайты брендов или традиционные поисковые системы, потребители теперь используют инструменты вопросов и ответов на базе искусственного интеллекта для принятия решений о покупке. Один недавний отчёт показал, что 60% потребителей используют ИИ для покупок, и 46% из них доверяют ИИ больше, чем друзьям, когда обращаются за советом по нарядам — именно эти инсайты и стимулируют наши дальнейшие инвестиции в агентскую коммерцию и развитие таких инструментов и сервисов, как Agent Pay и Agent Suite.

Мы также видим больше поддержки клиентов на базе искусственного интеллекта. Потребители теперь взаимодействуют с агентами искусственного интеллекта, а не с традиционными чат-ботами, на сайтах розничной торговли, чтобы Access мгновенную круглосуточную поддержку. Но удивительно, что эти агенты достаточно искусны, чтобы понимать и управлять сложными разговорами, адаптируясь к различным речевым паттернам, тонам и акцентам.  

Малый бизнес внедрил генеративный ИИ для автоматизации различных рутинных бизнес-процессов — административной работы, планирования встреч, контроля запасов и ввода данных — что позволяет выполнять эти задачи более эффективно и точно.

В области финансового управления мы также наблюдаем рост виртуальных финансовых директоров на базе ИИ, которые позволяют малому бизнесу получать анализ данных о своих денежных потоках в реальном времени, выявлять потенциально мошеннические операции и повышать кибербезопасность за счёт мониторинга транзакций и сетевого трафика.

Наконец, одним из преимуществ малого бизнеса является снижение затрат. Автоматизируя рутинные и повторяющиеся задачи, они могут значительно сократить затраты на труд и повысить эффективность, освобождая время, ранее затраченное на ручные задачи. Теперь владельцы бизнеса могут сосредоточиться на стратегическом росте и конкурентном преимуществе. Малый бизнес получает возможность предлагать более качественные и быстрые услуги, что позволяет им эффективно конкурировать с крупными организациями.