Глава Square по искусственному интеллекту объясняет, как машинное обучение меняет торговлю
Торговая продукция Square стала популярной среди владельцев малого бизнеса. Square Inc.
В наши дни машинное обучение повсюду, и финансы не исключение. И крупные банковские учреждения, и разрозненные стартапы пытаются «разрушить» деньги с помощью искусственного интеллекта (ИИ), коллективно помогая сделать ИИ неотъемлемой частью будущего отрасли.
В качестве главы группы машинного обучения торговой платформы в Square Inc. Марсал Гавальда помогает руководить техническими аспектами платежной платформы, основанной Джеком Дорси. Гавальда и его команда применяют машинное обучение и автоматизацию к платежным продуктам Square, которые в последние годы были нацелены на революцию в том, как продавцы проводят транзакции.
СМОТРИ ТАКЖЕ: Как новый прорыв в области искусственного интеллекта может подорвать финансовую отрасль
Observer поговорил с Гавалдой на саммите AI in Finance Summit, организованном Re.Work в этом году, где он описал текущую ситуацию на стыке технологий и финансов.
Как вы начали свою работу в сфере искусственного интеллекта и финансов? На самом деле это интересная история. Я попал в ИИ, потому что заинтересовался языковыми технологиями. И я заинтересовался языковыми технологиями, я думаю, потому что я вырос в Барселоне - Каталонии, Испания, где мы говорим по-каталонски, а не по-испански. В детстве я очень интересовался языками, а также информатикой. Однажды мой отец появился с HP-85, одним из первых домашних компьютеров, и вот как я попал в него. Я изучал информатику в бакалавриате, но потом я понял, что существует зарождающаяся область, называемая вычислительной лингвистикой, теперь более известная как языковые технологии, т.е. компьютеры, обученные таким вещам, как распознавание речи, машинный перевод. И это было действительно интересно, потому что 20 лет назад вы бы сделали это почти вручную, написав эти правила, в которых говорится: «Ну, английское предложение состоит из существительной и глагольной фраз». Но очень быстро это было заменено гораздо более восходящим, основанным на данных статистическим подходом, в чем и заключается машинное обучение. Итак, машинное обучение - это обучение непосредственно на данных. И вот теперь вы можете выполнять распознавание речи и очень точный машинный перевод. Итак, это та область, в которой я работал. А затем с Square появилась возможность применить машинное обучение к финансовым транзакциям, а также проанализировать взаимодействие продавцов и покупателей через нашу платформу.
Находясь сейчас в Square, в частности в отделе торговли, можете ли вы рассказать нам, что это влечет за собой? Главная цель Square - расширение экономических возможностей. И поэтому все, что мы делаем, мы делаем с такой целью. Так что с машинным обучением и искусственным интеллектом все не иначе. Мы пытаемся найти наилучшее применение этой новой технологии, чтобы наши продавцы и покупатели могли стать частью финансовой сети и преуспеть в этой финансовой сети. Есть много отличных примеров. Есть Square Capital, это подразделение Square, которое открывает возможности для наших продавцов и способствует кредитованию, чтобы они могли, например, развивать свой бизнес.
Итак, как это выглядит изо дня в день, над чем нужно работать? В повседневной жизни это действительно вопрос расстановки приоритетов. Мы знаем, что данные, которыми мы располагаем, чрезвычайно важны для раскрытия этих возможностей и повышения качества обслуживания наших продавцов и покупателей. Это почти вопрос попыток понять на основе всех этих данных и этих моделей, которые мы разрабатываем: как мы можем представить это как функцию продукта нашим клиентам таким образом, чтобы это было полезно и актуально для них?
Многие из ваших клиентов сами являются продавцами, насколько ценны для них эти данные? Продавцы очень заинтересованы в том, как идет их бизнес, а также в том, как его можно улучшить. Например, у нас есть функции, которые становятся более персонализированными. Недавно мы запустили возможность, когда вы переходите на страницу своих товаров, вы можете видеть предложения о том, какие еще товары вы можете добавить в свой каталог. Это способ ускорить оформление заказа, потому что вам не нужно вводить цену, вы можете просто нажать на товар. Это также позволяет нам предоставлять нашим продавцам более подробную аналитику, отчеты и тенденции.
Что касается самих финансов, это обширная область с историческими институтами. Как бы вы сказали, что ИИ трансформирует очень регулируемую и тщательно контролируемую отрасль? Да, есть некоторые ограничения, некоторые из них не зря. Например, мы, безусловно, хотим убедиться, что разрабатываемые нами модели соответствуют любым новым правилам, таким как GDPR в Европейском Союзе или CCPA в Калифорнии. Мы хотим быть уверены, что разрабатываемые нами модели не оказывают так называемого разрозненного воздействия на защищенные классы. Итак, у нас есть отдел соблюдения нормативных требований, который также заботится об этом. В более общем плане мы, безусловно, осознаем огромную трансформацию, которую ИИ и машинное обучение производят не только в финансовой отрасли, но и в обществе в целом. И для этого мы, безусловно, хотим быть частью этого и помогать формировать его таким образом, чтобы мы были довольны, в том смысле, что мы хотим построить общество, частью которого мы все хотели бы быть, а не какая-то странная антиутопия, где нами правят эти модели.
И что вы видите в качестве потенциальных проблем при применении машинного обучения в финансах, когда существует так много проблем с безопасностью конфиденциальной личной информации? Безусловно, мы очень серьезно относимся к аспектам конфиденциальности данных. За всю историю Square мне не было известно о том, чтобы мы когда-либо делились нашими внутренними данными с третьими лицами. Так что если у вас есть транзакция в Square, мы не собираемся ее монетизировать. Помимо этого, как я уже упоминал, мы пытаемся убедиться, что не существует такой вещи, как разрозненное влияние на защищенные классы, но также мы создаем модели, которые нам удобны. И мы всегда внимательно следим за ошибками, которые он может сделать, будь то ложноположительный или ложноотрицательный. Мы всегда смотрим на последствия этого. И прежде чем выпустить продукт, мы убеждаемся, что у нас есть своего рода изящный способ справиться с этим, особенно с любой из этих моделей, которые становятся видимыми для потребителя. У нас всегда есть какой-то дизайн и какой-то способ снизить влияние потенциально неверного решения.
Square имеет довольно привлекательное присутствие, особенно через приложение Cash. Что, по вашему мнению, подумают люди, читающие это интервью через пять или десять лет, о том, как Square трансформирует финансовые услуги? Что мы надеемся достичь с помощью Square, так это цель расширения экономических возможностей на самых разных уровнях. Как продавец, вы хотите развивать свой бизнес. Как покупатель, вы хотите иметь больше возможностей и больше вознаграждений. Таким образом, что-то, что мы делаем с приложением Cash, что является беспрецедентным, заключается в привязке этих вознаграждений к карте, которая не имеет платы за обслуживание и является полностью бесплатной. Итак, я думаю, что мы хотели бы запомниться за эту компанию, которая действительно пыталась создать более честную и прозрачную финансовую сеть, частью которой может стать каждый.
И это включает в себя создание экосистемы вокруг продуктов, вроде недавней автоматизированной службы Photo Studio, которую Square запустила для продавцов? Да. Мы всегда стараемся упростить нашим продавцам улучшение их презентации. В данном случае это услуга, с помощью которой мы создаем профессионально выглядящие изображения ваших продуктов. По сути, это дихотомия между обычным бизнесом и онлайн. Это будет гораздо более гибкий способ взаимодействия покупателей и продавцов и того, как происходит торговля.
Итак, о чем вы можете нам рассказать? В разработке много интересного. Я не могу раскрыть это сейчас, но я дам вам подсказку, которая является - это общеизвестный факт - недавним приобретением Eloquent Labs, дочерней компании Стэнфорда, посвященной передовому диалоговому ИИ. Мы действительно думаем, что в этой области мы можем создавать действительно интересные продукты.
Что вас, как эксперта по ИИ, больше всего волнует за пределами финтех-индустрии? Есть много направлений. Я бы сказал, наверное, дополненная реальность, виртуальная реальность - очень интересное пространство. И моя давняя страсть к языкам в этой области, не только к распознаванию речи и некоторой обработке естественного языка, но и к истинному пониманию естественного языка. Это понимание не только корреляции, но и причинно-следственной связи, а также более глубокая способность вести диалог и чувствовать, что эта система действительно понимает, что происходит.
комментариев