이번 주 FinTech Profile에서 우리는 CEO인 Dr Mark Goldspink와 이야기합니다. 더 아이 코퍼레이션(ai)
1998년에 설립된 ai는 사기, 위험 관리 및 결제 데이터의 선구적인 비즈니스 인텔리전스 분야에서 세계 최고의 기업 중 하나로 오랜 역사를 자랑합니다. 이 회사는 2012년 창립자로부터 인수되었으며 오늘날 새로운 '최첨단' 신경 기술을 포함한 사기 탐지 솔루션은 100개 이상의 은행, 3만 개 이상의 다중 채널 판매자 및 300억 개 이상의 지불 경험을 보호하고 강화합니다. 소비자 카드 소지자.
그의 이야기를 위해 Mark에게로.
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당신은 누구이며 당신의 배경은 무엇입니까?
안녕하세요, 저는 Dr Mark Goldspink이고 ai의 CEO입니다.
화학 박사 학위를 받고 대학을 졸업한 후 저는 운 좋게도 대규모 다국적 석유 회사(Texaco Inc.)에 합류하여 새롭고 흥미로운 역할에서 제 기술과 능력을 개발할 수 있는 프레임워크를 제공했습니다. . 이러한 P&L 작업을 성공적으로 수행하기 위해 저는 일류 비즈니스 교육 및 개발을 제공받았으며 여전히 이에 대해 매우 감사합니다.
또한 강력한 비즈니스 교육을 받은 과학자로서의 배경은 혁신적인 솔루션을 추구하려는 열정을 불러일으켰습니다. 그러나 이러한 새로운 혁신은 항상 실용적이었고 운영 우수성을 추구하는 데 즉각적인 수익을 제공했습니다. 간단히 말해서, 저는 효율성을 높이는 방식으로 프로세스를 간소화하는 데 열정적입니다.
석유 부문에서 12년 이상을 보낸 저는 2000년에 지불 방식으로 옮겼습니다. 석유에서 지불로의 전환은 생각만큼 큰 도약이 아니었습니다. 나는 석유 회사가 번화가보다 수년 전에 카드를 사용하면서 신용 카드 산업의 얼굴을 정말로 바꿨다고 믿습니다.
이러한 연계에도 불구하고 결제 부문으로의 진출은 큰 도약이었고 매우 흥미로웠습니다. 저는 Retail Decisions에서 전무 이사로 5년을 보낸 후 CGI Inc의 부사장으로 재직하면서 500억 달러 이상의 대규모 지불 계약을 성사시키고 관리하는 것을 포함하여 매우 큰 지불 아웃소싱 기회에 대해 일했습니다.
2013년에 나는 운이 좋게도 Ashley Head(지불 기업가로 높은 평가를 받고 있음)와 함께 ai를 회춘시키는 작업을 시작했습니다. 저는 운 좋게도 머신 러닝 기술을 사용하여 현재의 사기 및 지불 프로세스를 재설계하는 뛰어난 성과와 야심 찬 팀과 함께 일할 수 있습니다.
직책은 무엇이며 일반적인 책임은 무엇입니까?
저에게 탁월한 서비스는 타협할 수 없는 것이며, 이를 기반으로 ai 팀은 서비스에 중점을 두고 지속적으로 고객에게 더 나은 서비스를 제공할 수 있는 방법을 모색합니다. 이 프로그램은 우리가 Total Service Transparency라고 부르는 프로그램입니다. HAPPY PEOPLE FIGHTING의 문화와 이 비전과 관련된 가치 창출에 기반한 명확한 팀 전략.
이 서비스 비전을 추구하는 과정에서 우리는 지속적으로 개선하고 개선하는 몇 가지 중요한 사항이 있습니다. 첫째, 비즈니스 문화와 우리가 모호하지 않게 운영하는 방법은 무엇입니까?
Total Service Transparency를 위해 작업한 두 가지 주요 항목이 있습니다.
- 팀원들이 내에서 자신 있게 이해하고 운영할 수 있는 명확한 프레임워크
- 사람들이 고객과 함께 일할 때 편안함을 느낄 수 있도록 하는 모호함이 없는 환경.
ai의 CEO로서 저는 세계 최고의 결제 전문가 팀과 함께 일하게 되어 매우 운이 좋습니다. 또한 미래를 내다보고 전략을 수정하고 가치를 높이는 비즈니스 파트너십이나 인수를 모색하는 데 시간을 보냅니다.
귀하의 비즈니스에 대한 개요를 알려 주실 수 있습니까?
ai에서 우리는 새로운 "최첨단" 기계 학습 기술을 포함하는 고유한 지불 솔루션을 만듭니다. 우리는 기계가 나머지를 처리하고 우리 솔루션이 이러한 전제를 염두에 두고 설계된다면 복잡한 결정에 더 많은 시간을 할애해야 한다고 믿습니다. 당사의 셀프 서비스 사기 탐지 규칙 엔진은 이제 업계 '선도자'에 의해 세계 최고로 간주됩니다.
우리의 '동급 최고의' 지불 솔루션은 고객이 수익성 있게 성장할 수 있도록 설계되었습니다. 당사의 전문가 팀은 전 세계의 위험 관리 및 비즈니스 분석의 전체 스펙트럼을 다룹니다.
이러한 혁신적이고 사용하기 쉬운 셀프 서비스/자체 학습 솔루션은 고객에게 더 나은 제어 기능을 제공하도록 설계되었습니다. 이를 통해 우리는 비즈니스 파트너가 당사 솔루션을 사용하여 투자에 대해 우수한 수익을 창출할 수 있도록 지속적으로 노력하고 있습니다.
자금 지원 방법을 알려주십시오.
VC가 소유한 이 사업은 현재 자체 자금으로 운영되고 있습니다.
왜 회사를 시작 했습니까? 어떤 문제를 해결하려면?
위에서 언급했듯이 우리는 사업을 시작하지 않았지만 제품 기반 사업에서 세계적 수준의 서비스 조직으로 발전시킬 기회를 보았습니다. 간단히 말해서, “우리가 일하러 오는 이유” 상식/실용적인 결제 솔루션을 개발하여 고객이 통제할 수 있도록 하는 것입니다.
이를 위해 우리는 데이터 기반 의사 결정이 고객을 진정으로 이해하는 유일한 방법이라고 오랫동안 믿어왔습니다. "직감" 주관성의 시대는 데이터 드라이브 객관성으로 대체되고 있습니다.
부정 행위 방지 분야에서만큼은 사실입니다. 기업이 점점 더 실시간으로 이동하고 완전한 옴니 채널 기능을 제공하며 더 많은 지불 유형을 수용함에 따라 불가피하게 새로운 솔루션이 필요합니다.
따라서 상식적인 접근 방식은 고객이 데이터 기반 의사 결정을 제어할 수 있도록 하는 머신 러닝 도구라는 대답으로 이어지지 않습니까?
당신의 목표 고객은 누구입니까? 당신의 수익 모델은 무엇입니까?
오늘날 당사의 새로운 '최첨단' 신경 기술을 포함한 사기 탐지 솔루션은 100개 이상의 은행, 3만 이상의 다중 채널 판매자 및 300억 이상의 소비자 카드 소지자의 지불 경험을 보호하고 강화합니다.
지난 4년 동안 우리는 제품 전용 비즈니스에서 서비스 기반 비즈니스로 이동했습니다. 또한 사기 영역 내에서 수직적으로뿐만 아니라 지불 환경 전반에 걸쳐 수평적으로 솔루션 범위를 확장했습니다. 이러한 모든 변경 사항을 적용한 이유는 매우 간단했습니다. 바로 비즈니스 탄력성을 높이기 위해서였습니다.
이 새롭고 독특한 엔드 투 엔드 오퍼링은 시장의 격차를 목표로 구성되었으며 다음 기술 및 비즈니스 원칙을 기반으로 구성됩니다.
- 최첨단 비즈니스 규칙 기술 – 고객이 제어 가능
- 유연하고 민첩하여 새로운 고객 기능을 신속하게 배포할 수 있습니다.
- 종량제(pay as you go) 비즈니스 모델(제어 가능한 OPEX)에는 CAPEX가 없습니다.
마술 지팡이가 있다면 은행 및 / 또는 핀 테크 부문에서 어떤 것을 바꾸어야합니까?
핀테크 분야의 기업들이 좀 더 상식적으로 접근하는 모습을 보고 싶습니다. 이것이 의미하는 바는 조직 사일로를 제거하고 비즈니스 전반에 걸쳐 보다 전체적인 관점을 취하는 것입니다. 우리는 많은 고객이 이 접근 방식의 가치를 보고 단순한 사기 이상을 위해 최첨단 의사 결정 엔진을 사용하고 클라우드 기반 지불 솔루션을 신속하게 배포할 수 있다는 점에서 매우 운이 좋습니다.
사업을 운영하기 위한 첫 번째 원칙은 수익성 있는 성장입니다. ai에서 우리는 비즈니스 파트너십의 목표가 고객이 수익성 있는 성장을 주도하도록 돕는 것이라고 믿습니다. 상식적인 접근 방식은 반복적인 지루한 활동을 자동화하고 고객이 보다 능동적인 비즈니스 기회에 작업하는 데 필요한 제어를 허용하는 지불 솔루션을 제공하는 것을 제안하지 않습니까?
비즈니스 역사는 수익성 있는 성장을 파괴하거나 최악의 경우 조직을 완전히 파괴하는 새로운 비즈니스 활동을 만들어 조직을 잘못된 방향으로 이끄는 고위 경영진의 주관으로 가득 차 있습니다.
"데이터 기반 의사 결정이 수익성 있는 성장을 촉진"한다는 가정 하에 비즈니스 운영의 주요 동인으로 간주됩니다. 우리의 상식적인 접근 방식은 이러한 활동을 단일 접근 방식으로 확장하여 더 큰 기업 가치를 창출하는 것입니다.
금융 업계의 대기업에 대한 귀하의 메시지는 무엇입니까?
금융 산업은 보다 민첩한 기업 제공자와 협력하여 최신 기술을 수용해야 합니다. AI를 가져라 t그는 고객 경험에 대한 관심이 높아짐에 따라 이제 기업이 고객 여정을 지속적으로 개선할 수 밖에 없음을 의미합니다. AI는 디지털화를 새롭고 흥미로운 수준으로 끌어올리는 브랜드의 핵심입니다. 모든 채널에서 액세스할 수 있도록 하는 것이 핵심이 되었으며 인공 지능은 조직이 액세스 가능성과 수익을 높이는 데 도움이 됩니다.
사기 플랫폼에서 수집한 데이터조차도 사기 식별 이상의 용도로 사용되고 있습니다. 사기 플랫폼의 데이터는 '좋음'과 '나쁨'으로 다양하게 활용될 수 있습니다. 예를 들어, 고객 데이터 간의 지출 패턴을 분석하고 마케팅 팀이 타겟 마케팅 캠페인을 개발할 수 있도록 지원합니다. 구매 데이터는 또한 브랜드가 고객 세그먼트를 식별하고 광고 대상 시장을 설정하는 데 도움이 될 수 있습니다.
지불 및 거래 처리를 위한 효과적인 AI 솔루션에 대한 요구 사항을 이끄는 많은 요인이 있습니다. 기술이 발전함에 따라 금융 서비스 및 전자 상거래 회사가 특히 공격에 취약해지면서 온라인 사기가 더욱 만연하고 피해가 커지고 있습니다.
현대의 사기꾼들은 시스템의 취약점을 탐지하는 능력을 발전시켰고 표적을 약한 링크로 옮기고 있습니다. 그들은 취약점을 찾고 관련 위험을 극대화하기 위해 분산 네트워크, 빅 데이터 및 다크 웹과 같은 새로운 전술도 사용하고 있습니다. 사기꾼은 또한 하나 이상의 취약 지점을 순차적으로 손상시켜 피해를 입히는 다차원적인 전술을 고안하고 있습니다.
AI, 보다 구체적으로 머신 러닝은 이미 조직이 이전에는 불가능했던 방식으로 사기를 방지하는 데 도움을 주고 있습니다. 거의 모든 시장 부문에서 파괴적인 기회가 있는 기업들에게 지금은 흥미진진한 시기입니다.
이러한 위험으로부터 스스로를 방어하고 최신 사기 공격을 저지하려는 조직은 실시간으로 대응할 수 있어야 합니다. 이를 위해서는 반응성이 뛰어나고 역동적이면서도 여전히 사용하기 쉽고 기존 시스템에 통합되는 강력한 솔루션이 필요합니다.
기존의 규칙 기반 사기 관리 엔진은 이러한 수준의 정교함, 속도 및 규모에서 무너지고 있습니다. 필요한 것은 다채널 상거래 및 은행 사기에 맞서는 데 사용되는 도구의 패러다임 전환입니다. AI 솔루션은 유지 관리가 필요한 규칙 기반 사기 관리 도구를 자체 학습 알고리즘으로 대체할 수 있으며 빅 데이터를 사용하여 새로운 사기 패턴을 식별함으로써 '오탐'을 줄일 수 있습니다. 궁극적으로 이러한 기능을 통해 관리자는 사기와 관련된 더 나은 결정을 내릴 수 있으므로 사기 손실을 크게 줄일 수 있습니다.
어떤 전화를 들고 있으며 왜?
아이폰. 그래서 집에서 아이들과 전자통신을 하고 Sonos를 제어할 수 있습니다.
업계 뉴스는 어디서 구할 수 있습니까?
Fin Tech Profile은 물론 Finextra, PYMNTS, PaymentsSource
FinTech 부문에서 우리가 트위터에서 따라야 할 3 명의 사람들을 나열 할 수 있습니까?
이 분야에 내가 존경하는 사람들이 많기 때문에 나는 이것을 할 수 없습니다. 인재풀이 어마어마합니다.
프로파일 링에 관심이있는 Angel Investor 또는 VC의 이름을 제안 할 수 있습니까?
Ashley Head와 함께 일할 수 있을 만큼 운이 좋은 이 단계에서는 아무도 없습니다.
최근에 본 최고의 FinTech 제품 또는 서비스는 무엇입니까?
Thumbzup – 휴대 전화에서 EMV 지불.
마지막으로 예측에 대해 이야기 해 봅시다. 핀 테크 분야에서 향후 몇 년간 어떤 트렌드를 정의 할 것이라고 생각하십니까?
사용이 간편하고 실용적인 AI(Machine Learning)를 도입하여 데이터를 선제적으로 관리[1] .
ML은 이미 여기에 있으며 개인화를 높이고 브랜드와 고객 간의 더 깊은 관계를 주도함으로써 디지털화를 새롭고 흥미로운 수준으로 끌어올리는 조직의 중심이 될 것입니다. 모든 채널에서 액세스할 수 있도록 하는 것이 핵심이 되었으며 인공 지능은 조직이 액세스 가능성과 수익을 높이는 데 도움이 됩니다.
[1] 머신 러닝(ML)은 AI의 한 예입니다. 예를 들어 컴퓨터 프로그램이 작업 완료 시 성능을 개선하기 위해 데이터에서 학습하는 경우 AI를 생성하기 위한 통계 및 데이터 기반 접근 방식입니다. ML은 많은 실수를 저지르는 것으로 시작하고, 그런 다음 기계는 이러한 실수로부터 학습하고 향후 작업에서 성능을 향상시킵니다. 이러한 방식으로 과거 데이터에서 학습하는 것이 다양한 유형의 AI를 생성하는 가장 성공적인 접근 방식입니다.
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오늘 Q&A에 답변해 주신 Mark에게 감사드립니다.
ai Corporation에 대한 자세한 내용은 해당 웹 사이트를 확인하십시오. www.aicorporation.com 또는 Twitter를 통해 연락: @ai_worldwide 또는 링크드 인 여기에서 지금 확인해 보세요..
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