Cho đến gần đây, có vẻ như mọi đề xuất được trình lên Giám đốc công nghệ của Mastercard, Ed McLaughlin, đều bao gồm từ "blockchain". Ông hỏi rằng "Một cơ sở dữ liệu có hiệu quả hơn không?" và câu trả lời thường là "Được, nhưng điều này nằm trên blockchain ".

Ngày nay, đó là trí tuệ nhân tạo. Và trong khi Mastercard đã sử dụng AI để chống gian lận trên mạng của mình trong nhiều năm, những tiến bộ gần đây trong AI tạo ra, khai thác lượng dữ liệu khổng lồ để tạo ra tất cả các loại nội dung mới, đang mở ra những cơ hội thú vị. Công ty đang sử dụng AI tổng hợp để tạo dữ liệu giao dịch gian lận tổng hợp để đánh giá điểm yếu trong hệ thống của một tổ chức tài chính và phát hiện các dấu hiệu đỏ trong các bộ dữ liệu lớn liên quan đến chống rửa tiền. Mastercard cũng sử dụng AI thế hệ mới để giúp các nhà bán lẻ thương mại điện tử cá nhân hóa trải nghiệm của người dùng.

Nhưng việc sử dụng công nghệ này không phải là không có rủi ro - trong số đó, sử dụng AI như một cái búa tạ, hoặc, như McLaughlin nói, “đập vít vào bằng cờ lê ổ cắm rất đắt tiền.” Các công ty, ông nói, nên tự hỏi mình, “Những vấn đề khó khăn mà bạn chưa bao giờ có thể giải quyết là gì? AI thực sự có thể làm tăng giá trị ở đâu? Và làm thế nào bạn có thể làm điều đó trong khi quản lý các tác hại tiềm ẩn?”

Các doanh nghiệp thuộc mọi quy mô đang vật lộn với những câu hỏi này. Một cuộc khảo sát gần đây của VentureBeat đối với các giám đốc điều hành toàn cầu trong lĩnh vực dữ liệu, AI, bảo mật và tiếp thị cho thấy hơn một nửa số tổ chức đang thử nghiệm AI tạo sinh ở quy mô nhỏ, nhưng chưa đến 20% đã triển khai nó - và gần một trong 10 người cho biết họ "không biết" cách sử dụng nó.

“Bạn có thể suy nghĩ nhỏ với AI và làm những việc nhỏ, hoặc bạn có thể nghĩ lớn và thực sự biến đổi doanh nghiệp của bạn, ngành công nghiệp của bạn hoặc thế giới”, Rohit Chauhan, phó chủ tịch điều hành AI cho Cyber & Intelligence cho biết. “Chúng tôi muốn suy nghĩ lớn, nhưng trong cả hai trường hợp, việc áp dụng AI cần được thực hiện một cách có trách nhiệm và an toàn để nó mang lại lợi ích lớn hơn cho thế giới. Rủi ro lớn nhất của AI là không sử dụng nó.”

Chúng tôi đã nói chuyện với các nhà lãnh đạo của Mastercard về cách họ giảm thiểu rủi ro, khám phá cơ hội và đầu tư đúng đắn khi nói đến AI phát triển.

Các doanh nghiệp cần phải giải quyết trực tiếp các rủi ro khi cân nhắc có nên áp dụng công nghệ AI tạo ra hay không. Những rủi ro đó bao gồm sự thiên vị vốn có trong bộ dữ liệu, bảo vệ quyền riêng tư không đủ cho dữ liệu của mọi người sau khi nó được đưa vào các mô hình AI và “ảo giác” - sự lặp lại của sự giả dối của AI.

JoAnn Stonier, người lãnh đạo chương trình dữ liệu của Mastercard trong hơn năm năm và gần đây được bổ nhiệm làm thành viên Mastercard chuyên về AI có trách nhiệm, cho biết các nguyên tắc và thực hành trách nhiệm dữ liệu mạnh mẽ nên được áp dụng trước khi thực hiện bước nhảy vọt vào AI và dữ liệu có trách nhiệm cho biết. Năm ngoái, Mastercard đã cập nhật các nguyên tắc trách nhiệm dữ liệu của riêng mình để làm nổi bật tính bao gồm để có thể đảm bảo rằng các thực tiễn dữ liệu, phân tích và đầu ra là toàn diện và công bằng. Cam kết của công ty đối với “Quyền riêng tư theo thiết kế” cũng nhúng các biện pháp bảo vệ quyền riêng tư và bảo mật mạnh mẽ vào các mô hình AI, Caroline Louveaux, giám đốc trách nhiệm về quyền riêng tư và dữ liệu của công ty cho biết thêm.

“Chúng tôi đã xây dựng dựa trên các tiêu chuẩn và nguyên tắc của mình trong các bức tường của công ty để sử dụng có trách nhiệm AI và dữ liệu tạo ra”, Stonier nói. “Điều này bao gồm những điều nên và không nên làm cho nhân viên cũng như lan can về cách học và kiểm tra công nghệ mới mà không ảnh hưởng đến thông tin nhạy cảm hoặc bí mật. Chúng ta đang ở bên phải của lịch sử”.

Hướng dẫn đó - ví dụ, khuyên nhân viên không chấp nhận kết quả đầu tiên và chạy truy vấn nhiều lần theo nhiều cách - đã giúp cung cấp hướng dẫn của Nhóm An ninh mạng Hoa Kỳ của Viện Aspen cho các công ty khác khi họ xây dựng bản đồ lộ trình AI tổng hợp của riêng họ. Andrew Reiskind, giám đốc dữ liệu của Mastercard, cho biết: "Những nỗ lực hợp tác này nhằm xây dựng và mở rộng các phương pháp hay nhất là cần thiết để khuyến khích đổi mới có trách nhiệm với AI tạo ra".

Mastercard đã bắt tay vào một nỗ lực rộng rãi để thử nghiệm các sản phẩm và dịch vụ hỗ trợ AI của thế hệ và xác định công nghệ, công cụ và khả năng mà nó cần để mở rộng quy mô, theo Mohamed Abdelsadek, phó chủ tịch điều hành về dữ liệu, thông tin chi tiết và phân tích. Điều đó bao gồm việc lấy các khái niệm hàng tồn kho một cách có hệ thống từ các nhóm sản phẩm và tung ra các hackathon và các thách thức đổi mới trên toàn công ty xung quanh các khái niệm AI thế hệ tạo ra hàng trăm ý tưởng.

Ông cho biết: “Chúng tôi ưu tiên doanh thu hoặc tác động về hiệu quả, tính dễ dàng triển khai, sau đó cân bằng với mức độ rủi ro liên quan”. Nhưng trước khi bất kỳ sản phẩm hoặc ứng dụng nào sử dụng AI được triển khai, việc thử nghiệm đáng kể là rất quan trọng, đó là lý do tại sao hầu hết các trường hợp sử dụng có thể sẽ được thực hiện nội bộ trước khi triển khai công khai.

Abdelsadek nói: “Chúng tôi cố tình tập trung sớm hơn một chút để đảm bảo rằng chúng tôi làm đúng. “Chúng tôi muốn xây dựng cơ sở hạ tầng và quy trình phù hợp để tránh một số rủi ro đi kèm với AI tạo ra. Đồng thời, chúng tôi muốn đảm bảo rằng chúng tôi đang cho phép đổi mới trong toàn tổ chức.”

Việc nuôi dưỡng văn hóa đổi mới và hợp tác là rất quan trọng đối với tầm nhìn của Mastercard trong việc cung cấp năng lượng cho nền kinh tế và trao quyền cho con người, Ken Moore, giám đốc đổi mới, giám sát Mastercard Foundry, chi nhánh R & D của công ty cho biết.  Và điều đó vượt ra ngoài chính bộ phận R & D - Foundry điều hành một chương trình đổi mới toàn công ty có tên là Sandbox, mang đến cho nhân viên ở bất cứ đâu trong công ty cơ hội giải quyết những thách thức mà Mastercard đang tìm cách giải quyết. Một thách thức gần đây về việc mở khóa các cơ hội trong không gian Web3 đã dẫn đến Mastercard Artist Accelerator, cung cấp cho các nghệ sĩ mới nổi quyền truy cập vào các công cụ dựa trên công nghệ như AI và NFT để thúc đẩy sự nghiệp âm nhạc của họ.

Đối với việc kết hợp AI vào hoạt động của công ty, sự giám sát của con người có thể sẽ là một chức năng thiết yếu của AI tạo ra trong tương lai gần, Moore nói, đặc biệt là khi giải quyết các thách thức như thông tin giả mạo và ảo giác.

Ông nói: “Khám phá hiện tại của Mastercard về AI phát triển tập trung vào việc khai thác công nghệ để tạo ra hiệu quả hỗ trợ chứ không phải thay thế nhân viên. “Nếu AI có thể được sử dụng để đẩy nhanh thời gian tìm ra giải pháp cho các công việc thường ngày tẻ nhạt, thì làm thế nào chúng ta có thể sử dụng thời gian tiết kiệm được đó để tạo ra nhiều hơn những gì mà chỉ con người mới có khả năng làm được, chẳng hạn như xây dựng và nuôi dưỡng các mối quan hệ hoặc đưa ra ý tưởng về các sản phẩm và dịch vụ mới?”