Cinci moduri în care IA generativă va schimba industria plăților (Oliver Tearle)

Industria plăților folosește pe scară largă tehnologiile AI/ML într-o gamă largă de aplicații – inclusiv marketing direcționat, automatizarea proceselor și profilarea clienților. Utilizarea AI și ML în prevenirea fraudei este deosebit de comună, deoarece permite echipelor de prevenire a fraudei să cerceteze cantități mari de date despre tranzacții pentru a identifica comportamentul fraudulos și a identifica amenințările emergente.

Există multe metode ML utilizate în industria plăților, cu toate acestea, nu a existat un lider clar stabilit. Acest lucru poate fi pe cale să se schimbe odată cu apariția AI generativă și mulți experți cred că utilizarea AI și ML în plăți ar putea fi pe cale să facă un salt uriaș în ceea ce privește performanța odată cu implementarea acestei tehnologii.

AI generativă este o tehnologie extrem de complexă, care utilizează rețele neuronale profunde masive, compuse din miliarde de parametri pentru a permite recunoașterea modelelor complexe, iar primele semne sunt că ar putea schimba jocul. OpenAI a comercializat primul AI generativ antrenat masiv,
GPT-3, pe care Elon Musk l-a numit pe ChatGPT „bun înfricoșător” și a avertizat: „Nu suntem departe de o IA periculos de puternică”. Poate că a numit-o corect.

Modelul GPT-3 este antrenat pe o cantitate astronomică de date - totul, de la cărți, articole de pe internet, rețele sociale și cod sursă. De asemenea, poate produce propriul conținut în stilul a ceea ce a învățat după ce i s-a dat un simplu prompt. De exemplu, AI poate fi solicitat să scrie documentație tehnică pe baza codului furnizat sau poate răspunde la întrebări tehnice și poate traduce limbaje (atât limbaje umane, cât și limbaje de programare). Este posibil ca acest tip de abilitate să nu aibă un caz de utilizare evident în plăți sau prevenirea fraudei, dar AI generativă oferă o multitudine de soluții pentru detectarea fraudei complexe, extragerea datelor și provocările de dezvoltare a soluțiilor.

De ce ar putea fi capabilă această tehnologie în industria fraudelor și plăților? Iată cinci moduri în care IA generativă va schimba industria plăților.

Sprijin decizional - Există numeroase instrumente utilizate astăzi care ajută la sprijinirea deciziilor. Tablourile de bord sunt deosebit de populare, oferind o mulțime de informații într-un singur loc. Dezavantajul este că majoritatea tablourilor de bord pentru decizii arată doar ceea ce au fost concepute pentru a afișa și multe nu se pot schimba suficient de rapid pentru a demonstra cele mai recente tendințe în materie de date. Acest lucru poate însemna utilizatorii să rateze informații critice care ar putea fi utile pentru a oferi o imagine mai detaliată pentru luarea deciziilor.

Modelele de limbaj generativ ar putea oferi o soluție, permițând factorilor de decizie să solicite pur și simplu informațiile de care au nevoie și să le prezinte într-o formă pe care o pot digera cu ușurință, împreună cu dovezi justificative pentru a ajuta la luarea celei mai bune decizii. De asemenea, modelele generative pot reacționa la datele live și pot actualiza continuu tablourile de bord pentru tendințe noi sau în mișcare rapidă, permițând luarea deciziilor și mai rapidă.

În plăți în timp real, acest lucru va permite sistemelor să reacționeze mai rapid la atacurile de fraudă la scară largă, care sunt adesea efectuate împotriva noilor metode de plată. Un model generativ ar putea fi, de asemenea, utilizat pentru a determina modul în care o serie de metode de plată ar putea fi utilizate într-o anumită regiune geografică sau de către un anumit grup de clienți, indicând unde ar putea fi necesare investiții suplimentare.

Căutare în baza de cunoștințe. Majoritatea cunoștințelor unei organizații sunt stocate în multe surse și locații diferite. De la documentație, e-mailuri, tichete de lucru și cod sursă, sunt multe de parcurs și poate fi extrem de ușor să ratezi informații importante - ceva cu care un model de limbă mare ar putea ajuta. Furnizarea unui rezumat detaliat cu referințe și informații contextuale pentru a permite unui cercetător să obțină ceea ce are nevoie foarte rapid, totul dintr-un simplu prompt.

Un dezvoltator va putea în curând să solicite AI să „furnizeze toate informațiile interne, de exemplu integrarea metodei de plată”, ceea ce le va permite să înțeleagă rapid cum au fost integrate metodele de plată anterioare și cum pot integra mai rapid metodele noi.  

Generarea codului pentru prototiparea produsului. Cu un simplu prompt, GPT-3 poate produce cod eșantion pentru aproape orice scenariu. Deși capacitatea deplină a acestui lucru este în prezent o cale îndepărtată, în viitor am putea vedea AI generativă producând produse sau caracteristici prototip extrem de rapid. Dezvoltatorii ar putea apoi interveni pentru a adăuga funcții suplimentare, mai complexe. AI poate primi feedback și să-și îmbunătățească răspunsul anterior, deoarece are o „memorie” a ceea ce a fost solicitat anterior, pentru a servi mai bine o solicitare ulterioară. În cele din urmă, acest lucru ar putea conduce la dezvoltatorii să definească funcționalități foarte specifice, poate prin furnizarea unui document de cerințe funcționale – iar AI ar produce codul, va crea un mediu de testare și va implementa prototipul pentru testare rapidă. Acest lucru ar putea duce în cele din urmă la integrări de plată mult mai simple, permițând un timp rapid de comercializare pentru aceste funcții.

GPT-3 este, de asemenea, un instrument excelent pentru a ajuta la găsirea erorilor în cod și pentru a oferi soluții pentru remedieri. Această caracteristică, dacă este implementată în mediile de dezvoltare, ar putea îmbunătăți rapid atât calitatea codului, cât și reducerea timpului de lansare pe piață pentru produse și caracteristici. Această abilitate remarcabilă va transforma complet dezvoltarea de software prin reducerea masivă a timpului de dezvoltare a produsului.

Automatizare suport pentru produse. Când am întrebat GPT-3 cum ar putea oferi funcționalitate de asistență, a primit următorul răspuns: 

„Fiind un model lingvistic mare instruit de OpenAI, sunt capabil să înțeleg și să răspund la o gamă largă de întrebări și să ofer informații despre o gamă largă de subiecte. Acest lucru mă face potrivit pentru a fi folosit ca funcție de asistență într-o afacere, unde aș putea fi folosit pentru a răspunde la întrebările clienților, a oferi informații despre produse sau servicii și a asista la o varietate de alte sarcini. De exemplu, aș putea fi integrat în sistemul de asistență pentru clienți al unei companii, unde aș putea ajuta să răspund rapid și precis la întrebările clienților, eliberând agenții umani pentru a gestiona probleme mai complexe.”

GPT-3 înțelege clar unde sunt utilizările sale. Echipele de asistență pentru clienți ar beneficia masiv de pe urma acestei AI și s-ar putea aștepta să-și vadă eficiența îmbunătățită dramatic, deoarece IA ar putea gestiona majoritatea interacțiunilor cu clienții, lăsând echipele umane să lucreze la cazuri complexe sau să se antreneze și să ofere mai multă asistență în altă parte a afacerii.

Detectarea fraudei. Când a fost solicitat despre cum poate fi utilizat GPT-3 pentru detectarea fraudelor, a venit cu următoarele:

„O aplicație potențială a GPT-3 în plăți este în domeniul prevenirii fraudei. Capacitatea modelului de a procesa și înțelege cantități mari de date, precum și capacitățile sale de procesare a limbajului natural, ar putea fi utilizate pentru a identifica și semnala tranzacțiile potențial frauduloase în timp real.”

Aplicarea GPT-3 la fraudă ar putea avea rezultate revoluționare. Inteligența artificială ar putea fi instruită cu cantități masive de informații de plată istorice, permițându-i să învețe cum sunt utilizate de obicei cardurile individuale, precum și oferind analiștilor o privire asupra tendințelor actuale de fraudă, dar acesta este doar începutul potențialului său. Modelul ar putea ajuta analiștii de fraudă prin filtrarea alertelor de fraudă cu probabilitate scăzută, reducând efortul de revizuire manuală.

Instrumentele AI generative s-ar putea dovedi a fi o completare excelentă la trusa de instrumente a unei echipe de apărare împotriva fraudei, oferind capacitatea de a interoga datele cu întrebări umane, spre deosebire de interogări de baze de date. De exemplu, managerii de fraudă ar putea cere AI să rezuma toate comportamentele de plată suspecte – o sarcină care în prezent ocupă cea mai mare parte a timpului unui manager de fraudă. Acest lucru ar putea fi apoi făcut un pas mai departe, cu managerii de fraudă care lucrează cu modele generative pentru a dezvolta noi reguli de fraudă și pentru a aplica modele ML pur și simplu, întrebând cum ar funcționa regulile și modelele nou dezvoltate și pentru a sugera îmbunătățiri pentru a crește performanța.

Același model generativ ar putea fi folosit pentru a obține informații despre afaceri, cum ar fi înțelegerea când comportamentul unui client se schimbă sau pentru schimbări de comportament în masă și pentru a oferi posibile motive – totul dintr-un simplu prompt.

AI generativ ne oferă o privire asupra viitorului plăților alimentate cu ML, cu utilizări extinse în detectarea fraudelor, plăți în timp real, dezvoltarea de funcții (în special integrări) și analiza datelor. GPT-3 este doar începutul a ceea ce va deveni, fără îndoială, revoluția AI.

• Distribuție de conținut bazat pe SEO și PR. Amplifică-te astăzi.
• Platoblockchain. Web3 Metaverse Intelligence. Cunoștințe amplificate. Accesați Aici.
• Sursa: https://www.finextra.com/blogposting/23601/five-ways-generative-ai-will-change-the-payments-industry?utm_medium=rssfinextra&utm_source=finextrablogs