Esta semana en FinTech Profile, hablamos con el Dr. Mark Goldspink, CEO de La corporación ai (ai)
Fundada en 1998, ai tiene una larga y emocionante herencia como una de las compañías líderes mundiales en fraude, gestión de riesgos y pioneros en inteligencia empresarial a partir de datos de pagos. La compañía se compró a los fundadores originales en 2012 y hoy sus soluciones de detección de fraude, incluida la nueva tecnología neuronal 'de última generación', protegen y enriquecen las experiencias de pago para más de 100 bancos, más de 3 millones de comerciantes multicanal y más de 300 millones titulares de tarjetas de consumo.
A Mark por su historia.
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¿Quién eres y cuál es tu experiencia?
Hola, soy el Dr. Mark Goldspink y soy CEO de ai.
Después de salir de la universidad con un doctorado en Química, tuve la suerte de unirme a una gran compañía petrolera multinacional (Texaco Inc.) que brindó un marco en el que se me permitió desarrollar mis habilidades y capacidades en una variedad de roles nuevos y emocionantes. . Para poder ejecutar con éxito estos trabajos de pérdidas y ganancias, se me proporcionó capacitación y desarrollo empresarial de primera clase, por lo que todavía estoy muy agradecido.
Además, debido a la sólida formación empresarial, mi experiencia como científica avivó mi pasión por buscar soluciones innovadoras. Sin embargo, estas nuevas innovaciones siempre han sido prácticas y proporcionaron resultados inmediatos en la búsqueda de la excelencia operativa. En pocas palabras, me apasiona agilizar los procesos de manera de impulsar una mayor eficiencia.
Después de pasar más de 12 años en el sector petrolero, me mudé a los pagos en 2000. La gasolina a los pagos no fue un salto tan grande como uno podría pensar. Creo que las compañías petroleras realmente cambiaron la cara de la industria de las tarjetas de crédito, ya que tomaron tarjetas muchos años antes que los minoristas de la calle.
A pesar de esta vinculación, pasar al sector de los pagos fue un gran salto, que ha sido muy emocionante. Pasé 5 años en Retail Decisions como Director General y luego como Vicepresidente de CGI Inc, trabajando en algunas oportunidades de subcontratación de pagos muy importantes, incluida la obtención y gestión de grandes contratos de pago por valor de más de $ 500 millones.
En 2013, tuve la suerte de comenzar a trabajar con Ashley Head (quien es muy reconocida como emprendedora de pagos) en rejuvenecer ai. Tengo la suerte de trabajar con un equipo ambicioso y de alto rendimiento, que se ve impulsado a rediseñar los actuales procesos de fraude y pago utilizando tecnologías de aprendizaje automático.
¿Cuál es su cargo y cuáles son sus responsabilidades generales?
Para mí, el servicio sobresaliente no es negociable y es sobre esta base que el equipo de ai se enfoca en el servicio y busca constantemente formas en que podemos brindar un mejor servicio a nuestros clientes, un programa que llamamos Transparencia total del servicio. Una clara estrategia de equipo basada en la creación de una cultura de LUCHA CONTRA LAS PERSONAS FELICES y los valores asociados con esta visión.
En nuestra búsqueda de esta visión de servicio, hay varias cosas importantes que estamos constantemente refinando y mejorando. En primer lugar, ¿es la cultura del negocio y cómo operamos sin ambigüedad?
Hay dos elementos principales en los que hemos trabajado para lograr la Transparencia total del servicio, a saber:
- Un marco claro que los miembros del equipo entiendan y operen con confianza dentro de
- Un entorno de cero ambigüedad que permite a las personas sentirse a gusto cuando trabajan con clientes.
Como CEO de ai, soy muy afortunado de trabajar con un equipo líder mundial de expertos en pagos, lo que me ayuda a facilitar mi trabajo. También paso mi tiempo mirando hacia el futuro, refinando nuestra estrategia y explorando asociaciones comerciales o adquisiciones que aumentan el valor.
¿Puede darnos una visión general de su negocio?
En ai, creamos soluciones de pago únicas que incluyen nuestra nueva tecnología de aprendizaje automático "de vanguardia". Creemos que los humanos deberían pasar más tiempo en decisiones complejas si las máquinas se encargan del resto y nuestras soluciones están diseñadas teniendo en cuenta esa premisa. Nuestro motor de reglas de detección de fraude de autoservicio ahora es considerado por los 'líderes de opinión' de la industria como el mejor del mundo.
Nuestras mejores soluciones de pago están diseñadas para ayudar a nuestros clientes a crecer de manera rentable. Nuestro equipo de expertos cubre todo el espectro de gestión de riesgos y análisis de negocios en todo el mundo.
Estas soluciones innovadoras y fáciles de usar de autoservicio / autoaprendizaje se han diseñado para ayudar a proporcionar a nuestros clientes mayores controles. Al hacer esto, nos esforzamos constantemente por ayudar a nuestros socios comerciales a crear retornos superiores de sus inversiones mediante el uso de nuestras soluciones.
Cuéntanos cómo estás financiado.
El negocio, que es propiedad de VC, ahora se autofinancia.
¿Por qué empezaste la empresa? ¿Para resolver qué problemas?
Como se indicó anteriormente, no iniciamos el negocio, pero vimos la oportunidad de evolucionarlo de un negocio basado en productos a una organización de servicios de clase mundial. En pocas palabras, "Nuestro por qué venimos a trabajar" es permitir que nuestros clientes tomen el control desarrollando soluciones de pago prácticas / con sentido común.
Con este fin, hemos creído durante mucho tiempo que las decisiones basadas en datos son la única forma de comprender realmente a nuestros clientes. Los días de la subjetividad de "intuición" están siendo reemplazados por la objetividad de la unidad de datos, y con razón.
En ningún otro lado es esto más cierto que en el mundo de la prevención del fraude: inevitablemente, a medida que las empresas se mueven cada vez más en tiempo real, ofrecen una capacidad omnicanal completa y aceptan más tipos de pago, se requieren nuevas soluciones
Por lo tanto, ¿el enfoque de sentido común no lo lleva a la respuesta de que son herramientas de aprendizaje automático que permiten a los clientes tomar el control de su toma de decisiones basada en datos?
¿Quiénes son sus clientes objetivo? ¿Cuál es su modelo de ingresos?
Hoy en día, nuestras soluciones de detección de fraude, incluida nuestra nueva tecnología neuronal 'de última generación', protegen y enriquecen las experiencias de pago para más de 100 bancos, más de 3 millones de comerciantes multicanal y más de 300 millones de titulares de tarjetas de consumo.
En los últimos 4 años, hemos pasado de ser un negocio de solo productos a un negocio basado en servicios, con ingresos desiguales y suaves. También hemos ampliado nuestra gama de soluciones no solo verticalmente dentro del dominio del fraude, sino horizontalmente en todo el panorama de pagos. La razón para hacer todos estos cambios fue muy simple: crear una mayor capacidad de recuperación empresarial.
Esta nueva oferta única de extremo a extremo se ha creado para cubrir una brecha en el mercado y se basa en los siguientes principios tecnológicos y comerciales:
- Tecnología de reglas de negocios de última generación: permita que los clientes tomen el control
- Flexible y ágil para que las nuevas características del cliente puedan implementarse rápidamente
- Sin CAPEX con el modelo de negocio "pay as you go" (OPEX controlable).
Si tuviera una varita mágica, ¿qué cambiaría en el sector bancario y / o FinTech?
Me gustaría ver que las empresas del sector FinTech adopten un enfoque de sentido común. Lo que quiero decir con esto es eliminar los silos de la organización y tener una visión más integral de una empresa. Somos muy afortunados de que muchos de nuestros clientes vean el valor de este enfoque y usen nuestros motores de decisión de última generación para algo más que el fraude y nuestras soluciones de pago rápidas basadas en la nube.
Los primeros principios para dirigir un negocio son el crecimiento rentable. En ai, creemos que el objetivo de nuestras asociaciones comerciales es ayudar a nuestros clientes a impulsar un crecimiento rentable. ¿Un enfoque de sentido común no sugiere proporcionar soluciones de pago que automaticen actividades tediosas repetitivas y permitan a los clientes los controles que necesitan para trabajar en oportunidades comerciales más proactivas?
La historia empresarial está plagada de subjetividad de la alta dirección que lleva a una organización en la dirección equivocada, creando nuevas actividades comerciales que destruyen el crecimiento rentable o, lo que es peor, destruyen una organización por completo.
Suponiendo que las "decisiones basadas en datos facilitan el crecimiento rentable", las actividades se consideran los principales impulsores de la gestión de un negocio. Nuestro enfoque de sentido común aumenta estas actividades en un solo enfoque para crear un valor empresarial aún mayor.
¿Cuál es su mensaje para los jugadores más grandes en la industria financiera?
La industria financiera necesita adoptar la última tecnología trabajando con proveedores empresariales más ágiles. Tomar AI tEl creciente enfoque en la experiencia del cliente significa que las empresas ahora no tienen más remedio que mejorar continuamente su viaje como cliente. La inteligencia artificial es fundamental para que las marcas lleven la digitalización a un nivel nuevo y emocionante. Asegurarse de que sean accesibles en todos los canales se ha convertido en clave y la inteligencia artificial está ayudando a las organizaciones a aumentar la accesibilidad y sus resultados.
Incluso los datos recopilados por las plataformas de fraude se están utilizando para algo más que identificar el fraude. Los datos de las plataformas de fraude se pueden utilizar de muchas maneras, tanto para "bueno" como para "malo". Por ejemplo, al analizar los patrones de gasto entre los datos de los clientes y ayudar a los equipos de marketing a desarrollar campañas de marketing específicas. Los datos de compra también pueden ayudar a una marca a identificar segmentos de clientes y establecer mercados objetivo para la publicidad.
Hay muchos factores que impulsan los requisitos para soluciones efectivas de IA para pagos y procesamiento de transacciones. A medida que la tecnología evoluciona, el fraude en línea es cada vez más frecuente y perjudicial, y los servicios financieros y las empresas de comercio electrónico son especialmente vulnerables a los ataques.
Los estafadores modernos han desarrollado su capacidad para detectar vulnerabilidades en los sistemas y están cambiando sus objetivos a esos enlaces débiles. También están utilizando nuevas tácticas: redes distribuidas, big data y la web oscura para localizar vulnerabilidades y maximizar el riesgo asociado. Los estafadores también están ideando tácticas multidimensionales que infligen daño al comprometer secuencialmente más de un punto de vulnerabilidad.
La IA, más específicamente el aprendizaje automático, ya está ayudando a las organizaciones a combatir el fraude de formas que antes no eran posibles. Es un momento emocionante para las empresas, con oportunidades disruptivas en prácticamente todos los sectores del mercado.
Las organizaciones que quieren defenderse de estos riesgos y frustrar los ataques modernos de fraude deben poder reaccionar en tiempo real. Para hacer esto, necesitan soluciones potentes que sean receptivas y dinámicas, pero aún así fáciles de usar e integrar en sus sistemas existentes.
Los motores tradicionales de gestión del fraude basados en reglas se están desmoronando a este nivel de sofisticación, velocidad y escala. Lo que se necesita es un cambio de paradigma en las herramientas utilizadas para combatir el comercio multicanal y el fraude bancario. Las soluciones de IA pueden reemplazar las herramientas de gestión de fraude basadas en reglas de alto mantenimiento con algoritmos de autoaprendizaje, reduciendo los 'falsos positivos' mediante el uso de grandes datos para identificar nuevos patrones de fraude. En última instancia, estas capacidades permiten a los gerentes tomar mejores decisiones relacionadas con el fraude y, por lo tanto, reducir significativamente la pérdida por fraude.
¿Qué teléfono llevas y por qué?
iPhone Entonces, puedo comunicarme electrónicamente con mis hijos y controlar los Sonos en casa.
¿De dónde sacas las noticias de tu industria?
Fin Tech Profile, por supuesto, y Finextra, PYMNTS, PaymentsSource
¿Puedes enumerar 3 personas que calificas del sector FinTech que deberíamos seguir en Twitter?
No puedo hacer esto, ya que hay muchas personas a las que admiro en el sector. El grupo de talentos es increíble.
¿Puede sugerir el nombre de un Angel Investor o VC que podría estar interesado en ser perfilado?
Nadie en esta etapa, ya que tengo la suerte de trabajar con Ashley Head.
¿Cuál es el mejor producto o servicio FinTech que has visto recientemente?
Thumbzup: pagos EMV en un teléfono móvil.
Finalmente, hablemos de predicciones. ¿Qué tendencias cree que van a definir los próximos años en el sector FinTech?
Gestión proactiva de datos mediante la adopción de IA (aprendizaje automático) fácil de usar y práctica[ 1 ] .
ML ya está aquí y será fundamental para que las organizaciones lleven la digitalización a un nivel nuevo y emocionante al aumentar la personalización e impulsar relaciones más profundas entre las marcas y sus clientes. Asegurarse de que sean accesibles en todos los canales se ha convertido en clave y la inteligencia artificial está ayudando a las organizaciones a aumentar la accesibilidad y sus resultados.
[ 1 ] Machine Learning (ML) es un ejemplo de IA. Es un enfoque estadístico y basado en datos para crear IA, por ejemplo, cuando un programa de computadora aprende de los datos para mejorar su desempeño al completar una tarea. ML comienza cometiendo muchos errores, la máquina aprende de estos errores y mejora su rendimiento en futuras tareas. Aprender de los datos históricos de esta manera es el enfoque más exitoso para generar muchos tipos diferentes de IA
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Muchas gracias a Mark por sus respuestas a nuestras preguntas y respuestas de hoy.
Para obtener más información sobre The ai Corporation, visite su sitio web: www.aicorporation.com o contactar a través de Twitter: @ai_Worldwide o LinkedIn esta página.
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