Корпорация Visa реализует многовекторную стратегию интеграции ИИ в свою глобальную платежную инфраструктуру, фокусируясь на превентивных механизмах противодействия мошенничеству, персонализации пользовательского опыта и разработке агентной коммерции. Информация о ключевых направлениях технологической трансформации была представлена старшим директором платформы машинного обучения Visa Сарой Ласло.

Приоритетным направлением технологической трансформации является обеспечение безопасности транзакций. Согласно официальным данным, Visa предотвращает финансовые потери от мошеннических действий в объеме $40 млрд ежегодно. «Объем попыток мошенничества настолько велик, что даже незначительные улучшения в превентивных механизмах обеспечивают существенную финансовую экономию», — подчеркнула Ласло, акцентируя внимание на критическом значении инкрементальных технологических оптимизаций.

Функциональная архитектура платежной системы Visa, обрабатывающей сотни миллиардов транзакций ежегодно, представляет собой оптимальную экосистему для имплементации передовых технологий искусственного интеллекта. Масштаб операционной активности компании обеспечивает значительный экономический эффект даже при незначительных улучшениях алгоритмической эффективности.

Параллельным вектором развития является система персонализации предложений, функционирующая на базе искусственного интеллекта и обеспечивающая формирование релевантных рекомендаций для держателей карт. Уникальность и объем информационного массива Visa открывает беспрецедентные возможности для прогностического моделирования транзакционного поведения, одновременно создавая комплексные вызовы в области защиты персональных данных.

«Ключевой подход к решению этих проблем заключается в формировании абстрактных репрезентаций пользователей — эмбеддингов, которые фиксируют предпочтения без раскрытия конфиденциальных данных», — отметила Ласло, обозначая технический фундамент балансирования между персонализацией и конфиденциальностью.

Стратегический вектор технологического развития Visa ориентирован на формирование агентной коммерции — экосистемы, в которой ИИ-агенты получают возможность осуществлять транзакции от имени пользователей. Концептуальная модель предусматривает делегирование платежных полномочий искусственному интеллекту для реализации комплексных финансовых операций, таких как бронирование туристических услуг, по запросу клиента.

В контексте практических рекомендаций для корпоративной интеграции генеративного искусственного интеллекта, представитель Visa акцентировала внимание на целесообразности использования открытых моделей при наличии технической возможности, а также на критической важности формирования эффективных коммуникационных каналов между подразделениями корпоративного управления и техническими командами.

Показательным примером успешной имплементации генеративных технологий в операционную деятельность Visa является использование GPT-4 для конвертации устаревшего программного кода в Python. Данная инициатива обеспечила экономию в размере $5 млн при минимальных ресурсных затратах — один инженер реализовал 50 проектов конвертации в течение квартала.