Пять способов, которыми генеративный ИИ изменит индустрию платежей (Оливер Тирл)

Индустрия платежей широко использует технологии AI/ML в самых разных приложениях, включая целевой маркетинг, автоматизацию процессов и профилирование клиентов. Использование искусственного интеллекта и машинного обучения для предотвращения мошенничества особенно распространено, поскольку это позволяет группам по предотвращению мошенничества просматривать большие объемы данных транзакций, чтобы выявлять мошенническое поведение и выявлять возникающие угрозы.

В индустрии платежей используется множество методов ML, однако явного лидера не существует. Это может измениться с появлением генеративного ИИ, и многие эксперты считают, что использование ИИ и машинного обучения в платежах может сделать гигантский скачок вперед с точки зрения производительности с внедрением этой технологии.

Генеративный ИИ — это чрезвычайно сложная технология, использующая массивные глубокие нейронные сети, состоящие из миллиардов параметров для обеспечения комплексного распознавания образов, и первые признаки того, что он может изменить правила игры. OpenAI коммерциализирует первый массово обучаемый генеративный ИИ.
GPT-3, который Илон Маск назвал ChatGPT «ужасно хорошим» и предупредил: «Мы недалеки от опасно сильного ИИ». Возможно, он назвал это правильно.

Модель GPT-3 обучается на астрономическом количестве данных — все из книг, статей в Интернете, социальных сетей и исходного кода. Он также может создавать свой собственный контент в том стиле, который он изучил, получив простую подсказку. Например, ИИ может быть предложено написать техническую документацию на основе предоставленного кода, или он может отвечать на технические вопросы, а также переводить языки (как человеческие, так и языки программирования). Этот тип возможностей может не иметь очевидного варианта использования в платежах или предотвращении мошенничества, но генеративный ИИ предлагает множество решений сложных проблем обнаружения мошенничества, интеллектуального анализа данных и разработки решений.

На что эта технология может быть способна в индустрии мошенничества и платежей? Вот пять способов, которыми Генеративный ИИ изменит индустрию платежей.

Поддержка при принятии решения - Сегодня используется множество инструментов, помогающих в принятии решений. Информационные панели особенно популярны, предоставляя много информации в одном месте. Недостатком является то, что большинство информационных панелей для принятия решений показывают только то, для чего они предназначены, и многие из них не могут достаточно быстро меняться, чтобы продемонстрировать последние тенденции данных. Это может означать, что пользователи пропускают важную информацию, которая может быть полезна для предоставления более подробной картины для принятия решения.

Генеративные языковые модели могут предложить решение, позволяя лицам, принимающим решения, просто запрашивать необходимую им информацию и представлять ее в форме, которую они могут легко усвоить, вместе с подтверждающими доказательствами, помогающими принять наилучшее решение. Генеративные модели также могут реагировать на оперативные данные и постоянно обновлять информационные панели для выявления новых или быстро меняющихся тенденций, что позволяет еще быстрее принимать решения.

При платежах в режиме реального времени это позволит системам быстрее реагировать на крупномасштабные мошеннические атаки, которые часто осуществляются против новых способов оплаты. Генеративную модель также можно использовать для определения вероятного использования ряда способов оплаты в конкретном географическом регионе или определенной группой клиентов, указывая, где могут потребоваться дополнительные инвестиции.

Поиск по базе знаний. Большая часть знаний организации хранится во многих различных источниках и местах. В документации, электронных письмах, рабочих билетах и ​​исходном коде многое нужно просмотреть, и очень легко упустить важную информацию — с чем могла бы помочь большая языковая модель. Предоставление подробного резюме со ссылками и контекстной информацией, чтобы исследователь мог очень быстро получить то, что ему нужно, с помощью простой подсказки.

Вскоре разработчик сможет попросить ИИ «предоставить всю внутреннюю информацию, например, интеграцию способов оплаты», что позволит им быстро понять, как были интегрированы предыдущие способы оплаты, и как они могут быстрее интегрировать новые методы.  

Генерация кода для прототипирования продукта. С помощью простой подсказки GPT-3 может создать пример кода практически для любого сценария. Хотя в настоящее время полноценная возможность этого недоступна, в будущем мы можем увидеть, как генеративный ИИ будет очень быстро создавать прототипы продуктов или функций. Затем разработчики могли вмешаться, чтобы добавить дополнительные, более сложные функции. Затем ИИ может принять обратную связь и улучшить свой предыдущий ответ, поскольку у него есть некоторая «память» о том, что было задано ранее, чтобы лучше обслужить последующий запрос. В конечном итоге это может привести к тому, что разработчики будут определять очень специфические функции, возможно, предоставляя документ с функциональными требованиями, а ИИ будет создавать код, создавать тестовую среду и развертывать прототип для быстрого тестирования. В конечном итоге это может привести к гораздо более простой интеграции платежей, что позволит быстрее вывести эти функции на рынок.

GPT-3 также является отличным инструментом для помощи в поиске ошибок в коде и предложения решений по исправлению. Эта функция, если ее внедрить в среду разработки, может быстро улучшить как качество кода, так и сократить время выхода продуктов и функций на рынок. Эта замечательная способность полностью изменит разработку программного обеспечения, значительно сократив время разработки продукта.

Автоматизация поддержки продукта. Когда я спросил GPT-3, как он может обеспечить функциональность поддержки, он получил следующий ответ: 

«Как большая языковая модель, обученная OpenAI, я могу понимать и отвечать на широкий круг вопросов и предоставлять информацию по широкому кругу тем. Это делает меня подходящим для использования в качестве службы поддержки в бизнесе, где я могу помочь ответить на вопросы клиентов, предоставить информацию о продуктах или услугах и помочь с множеством других задач. Например, меня можно было бы интегрировать в систему поддержки клиентов компании, где я мог бы быстро и точно отвечать на запросы клиентов, высвобождая людей для решения более сложных вопросов».

GPT-3 четко понимает, где его можно использовать. Группы поддержки клиентов получат огромную выгоду от этого ИИ и могут ожидать резкого повышения их эффективности, поскольку ИИ может обрабатывать большинство взаимодействий с клиентами, позволяя людям работать над сложными случаями или обучать и оказывать дополнительную помощь в других сферах бизнеса.

Обнаружение мошенничества. На вопрос о том, как можно использовать GPT-3 для обнаружения мошенничества, он ответил следующее:

«Одним из потенциальных приложений GPT-3 в платежах является предотвращение мошенничества. Способность модели обрабатывать и понимать большие объемы данных, а также ее возможности обработки естественного языка можно использовать для выявления и пометки потенциально мошеннических транзакций в режиме реального времени».

Применение GPT-3 к мошенничеству может дать революционные результаты. ИИ можно обучить огромным объемам исторической платежной информации, что позволит ему узнать, как обычно используются отдельные карты, а также предоставит аналитикам представление о текущих тенденциях мошенничества, но это только начало его потенциала. Модель может помочь аналитикам мошенничества, отфильтровывая предупреждения о мошенничестве с низкой вероятностью, уменьшая объем ручной проверки.

Инструменты генеративного ИИ могут оказаться отличным дополнением к набору инструментов группы защиты от мошенничества, предоставляя возможность запрашивать данные с помощью человеческих вопросов, а не запросов к базе данных. Например, менеджеры по борьбе с мошенничеством могут попросить ИИ обобщить все подозрительные платежные операции — задача, которая в настоящее время занимает большую часть времени менеджера по борьбе с мошенничеством. Затем можно было бы сделать еще один шаг вперед, когда менеджеры по борьбе с мошенничеством работают с генеративными моделями для разработки новых правил мошенничества и применения моделей ML, просто спросив, как будут работать недавно разработанные правила и модели, и предложив улучшения для повышения производительности.

Ту же генеративную модель можно использовать для получения информации о бизнесе, например, для понимания того, когда меняется поведение клиента, или для массовых изменений поведения и предоставления возможных причин, почему — и все это с помощью простой подсказки.

Генеративный ИИ предлагает нам заглянуть в будущее платежей, основанных на машинном обучении, с широким использованием для обнаружения мошенничества, платежей в реальном времени, разработки функций (в частности, интеграции) и анализа данных. GPT-3 — это только начало того, что, несомненно, станет революцией в области искусственного интеллекта.

• SEO-контент и PR-распределение. Получите усиление сегодня.
• Платоблокчейн. Интеллект метавселенной Web3. Расширение знаний. Доступ здесь.
• Источник: https://www.finextra.com/blogposting/23601/five-ways-generative-ai-will-change-the-payments-industry?utm_medium=rssfinextra&utm_source=finextrablogs