Банки та фінансові технології, разом з провайдером Thredd, активно впроваджують агентний штучний інтелект (ШІ) для вдосконалення процесів транзакцій, переходячи від традиційної автоматизації до підвищення ефективності та покращення обслуговування клієнтів.
Ця зміна має на меті перетворити способи, якими фінансові установи надають та управляють картами, оптимізуючи прийняття рішень у реальному часі та протидіючи складним злочинам, прагнучи до створення більш чутливої фінансової екосистеми.
Проте шлях до цього інтелектуального майбутнього не позбавлений викликів, зокрема необхідністю створення інфраструктури для широкого впровадження ШІ.
Перетворення інфраструктури
Едвін Пут, технічний директор Thredd, зазначив про недооцінку вимог до інфраструктури. Його коментар прозвучав в рамках серії «Що далі у платежах», присвяченій агентному ШІ.
“Люди часто забувають про те, що коли це почне реалізовуватись і ви почнете використовувати агентів для кожної транзакції, це вимагатиме змін в інфраструктурі і в способах управління цими агентами. Це може бути недооцінено,” – сказав він.
Пут уточнив, що, хоча багато хто звертає увагу на конкретні приклади використання, ключове питання залишається незмінним: чи готова інфраструктура підтримувати роботу тисяч (або десятків тисяч) агентів одночасно і забезпечувати доступ до API на швидкостях, що перевищують можливості людини.
Ця інтенсивна активність створює величезне навантаження на наявні API та інфраструктуру, ускладнюючи процеси автентифікації та виявлення зловмисних агентів. Масштабування цих рішень до рівня, готового до бізнесу, є центральним викликом на найближчі роки.
У відповідь на ці зростаючі вимоги, Thredd перебудовує свою платформу для підтримки розширених можливостей агентного ШІ. Ця модернізація акцентується на подієво-орієнтованих, реальних API, які забезпечують детальний, політично керований доступ до даних — можливість, яку Пут вважає необхідною для ухвалення рішень агентами за milliseconds.
Беручи до уваги, що кілька агентів можуть працювати паралельно для кожного клієнта, що може створювати додаткове навантаження на інфраструктуру, Thredd інвестує в необмежене обчислення для масштабування процесу ухвалення рішень.
Thredd також інтегрує токенізацію як сервіс для безпеки транзакцій агентів і запроваджує федеративний шар доступу до даних.
Цей шар забезпечує, що агенти отримують доступ лише до даних, до яких вони мають явне право, включаючи контекст пристрою та сигнали ризику в різних сферах, дотримуючись вимог конфіденційності. Основні складові включають надміцні API зі складними політичними механізмами, а також інфраструктуру, здатну підтримувати агентів, навчати моделі та забезпечувати пам’ять для клієнтів — це допомагає відповідати вимогам змінюваного регуляторного середовища.
Тестування моделей
Критично важливим є те, що Thredd також відкриває свої симуляційні середовища для клієнтів, що дозволяє проводити ґрунтовне тестування AI-моделей на основі реалістичних транзакційних потоків перед розгортанням. Це тестування вважається критично важливим для формування довіри та забезпечення стабільної поведінки агентів.
Коли Thredd обробляє транзакції, він отримує їх через схеми від аквірерів, і швидкість ухвалення рішень є вирішальною. Процес зазвичай включає застосування ряду евристичних правил, іноді послідовно, а іноді і паралельно. У деяких випадках Thredd може перенаправляти запит на авторизацію клієнту для ухвалення рішення, після чого оновлює цю інформацію у своєму реєстрі, перш ніж передати її назад до схем, додав Пут.
Частіше Thredd ухвалює рішення для своїх клієнтів, використовуючи власні правила, які включають механізми боротьби з шахрайством, протоколи 3D Secure та інші перевірки, всі націлені на швидке завершення транзакції.
Впровадження агентного ШІ покращує цей процес, забезпечуючи більш нюансоване розуміння наміру транзакції, зменшуючи потребу блокувати транзакції, якщо в цьому немає нагальної потреби.
“Агентна технологія буде всюди,” — передбачив Пут.
Впровадження процесів на основі ШІ забезпечує помітно кращий досвід для клієнтів та кінцевих користувачів. Завдяки елементу пам’яті агентний ШІ може аналізувати історичні шаблони транзакцій та наміри на рівні картки або інструменту, дозволяючи ухвалювати швидші та точніші рішення, не заважаючи потоку обробки. Це призводить до зменшення кількості помилкових позитивів, таких як неправильно виявлені шахрайства, що вигідно і Thredd, і його клієнтам.
Пут підкреслив, що кожному агенту необхідно призначити конкретну роль для підтримки ефективності та швидкості. Наприклад, один агент може зосередитися виключно на основному обробному потоці транзакції. Проте можуть бути впроваджені й інші спеціалізовані агенти для вирішення післятранзакційних ситуацій, наприклад, коли клієнт або кінцевий користувач оскаржує транзакцію.
Агентів ШІ можуть діяти від імені споживачів або фінансових технологій, щоб оптимізувати ухвалення рішень у реальному часі, наприклад, порадити, яку картку використовувати, коли розділяти платежі, або як відтермінувати чи конвертувати платежі в розстрочку.
Компанія уявляє те, що Пут називає “абсолютно самостійною моделлю”, де клієнти можуть обирати з бібліотеки агентів, розгортати їх та активувати для специфічних випадків або сценаріїв.
Боротьба зі шахраями
Thredd вдосконалює свій підхід до шахрайства, моделюючи поведінкові профілі агентів для розрізнення легітимних автоматизованих процесів і підозрілої автоматизації.
Компанія інтегрує пояснювальний ШІ (XAI) для надання обґрунтувань, коли транзакція позначається як підозріла, що є важливою функцією в умовах, коли агенти діють автономно без людського втручання.
У майбутньому агентний ШІ вплине на територію B2B-емісії та вбудованого фінансування. Автономні агенти зможуть динамічно видавати кошти, управляти віртуальними картками, оптимізувати робочий капітал та координувати платежі постачальникам у різних географічних регіонах.
Це створює “золоту можливість” для трансформації великих глобальних та міжкордонних транзакцій. Ранні пілотні програми вказують на те, що агентний ШІ може скоротити час міжкордонних розрахунків та покращити обмінні курси, впливаючи на ланцюги постачання та різні комерційні сфери. Ключовими показниками для оцінки успіху в цій сфері є швидкість ухвалення рішень — адже агенти можуть виконувати завдання набагато швидше за людей — та підвищення коефіцієнта конверсії для клієнтів.
Пут відзначив, що навіть зменшення затримки транзакцій на 50 мілісекунд, яке забезпечує агент ШІ, може суттєво змінити ситуацію.
Іншими ознаками успіху є вищі затвердження авторизацій через розумніше маршрутизацію та збільшення коефіцієнтів конверсії погашення шляхом пропозиції можливостей розстрочення в режимі реального часу.
У міру розвитку екосистеми важливим майбутнім показником стане взаємодія між агентами, оскільки кілька агентів з різними ролями повинні безперешкодно передавати інформацію один одному. Амбіцією Thredd є стати мережею, де AI-агенти не тільки здійснюють транзакції, а й співпрацюють, визначаючи масштаби цієї нової екосистеми.
Thredd також впроваджує реєстрації ідентичності агентів, надаючи кожному AI-агенту перевірений ідентифікатор та політику доступу, прив’язану до його власника, що є важливим для забезпечення аутентичності.
“Ми лише намагаємося зробити перші кроки в розкритті потенціалу ШІ,” — сказав Пут. “Майбутнє виглядає дійсно перспективно.”
