Автор: Руань Минвэй, Ли Сюань, Ву Чуньлян, Пабло Кал

В настоящее время технологии искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (МО) широко используются в различных отраслях. При правильном использовании они могут принести пользу во многих секторах бизнеса. Индустрия онлайн-платежей широко использует AI и ML для управления рисками, чтобы мы могли извлечь уроки из прошлого и защитить клиентов от мошенников и финансовых потерь. PayPal находится в авангарде этого процесса, разрабатывая инновационные и современные системы управления рисками в течение многих лет. Точность является одним из наиболее важных критериев для принятия решений о рисках и зависит от сложных методов и алгоритмов машинного обучения. Однако эти технологии по своей сути имеют барьер объяснимости, который необходимо преодолеть. Кроме того, не менее, если не более важно улучшить интерпретируемость решений о рисках. В PayPal для достижения этой цели был введен eXобъяснимый искусственный интеллектуальный интеллект (XAI).

Что такое XAI?

XAI — это новая технология, которая преобразует модели машинного обучения в прозрачные и интерпретируемые результаты, которые могут быть легко поняты людьми. Хотя AI и ML могут помочь принимать быстрые, эффективные и точные решения во многих областях бизнеса, пользователям трудно понять, как и почему принимаются эти решения, из-за «черного ящика» технологии ML. XAI создает общее понимание между людьми и машинами о процессе машинного обучения и о том, как машина достигла его результатов. Это позволяет ИИ быть более прозрачным, интерпретируемым и заслуживающим доверия людям.

Как PayPal интегрирует XAI в нашу экосистему управления рисками?

В PayPal была разработана модель XAI в реальном времени, основанная на искусственном интеллекте и уникальном методе сопоставления кодов причин, для расчета важности компонентов модели, а затем агрегирования компонентов для получения конкретных причин. Причины помогают объяснить снижение риска и могут быть интегрированы в экосистему риска.

PayPal имеет сложную систему управления рисками для снижения давления мошенничества. Таким образом, интегрировать XAI в нашу систему управления рисками и сделать ее масштабируемой было непростой задачей. Была разработана практичная и оптимизированная парадигма, чтобы предоставить рекомендации по внедрению интеллектуальных функций XAI.

1. Интеграция со стратегией управления рисками: оптимизация решений по управлению рисками

Модели и стратегии риска разрабатываются на основе исторических глобальных данных. Некоторые причины (функции) могут не подходить для всех вариантов использования. Используя коды причин XAI и информацию экспертов по рискам, PayPal может определить, какие части моделей и стратегий работают должным образом, а какие нуждаются в корректировке. Это позволяет нам идентифицировать транзакции с высокой степенью риска как мошеннические, а также повысить точность принятия решений при определении законных транзакций.

2. Общение с клиентами: поддержание доверия и безопасности

Мы сохраняем прозрачность, сообщая клиентам, столкнувшимся с риском, уместные причины. Это позволяет клиентам лучше понимать, а также укреплять доверие к PayPal.

Кроме того, причина XAI помогает идентифицировать транзакции серой зоны. Раньше эти транзакции были бы отклонены, но теперь мы предоставляем этим клиентам индивидуальный путь к аутентификации (например, просим клиента предоставить определенные доказательства). Это позволяет законным клиентам по-прежнему находить выход и совершать транзакции.

3. Интеграция с внутренними заинтересованными сторонами: повышение прозрачности и эффективности

Предоставление причин отказа соответствующим заинтересованным сторонам в PayPal способствует:

· Прозрачность, которая также гарантирует, что действия, связанные с риском, соответствуют правилам и этике.

· Эффективность, так как это сокращает ручную работу по анализу каждой эскалации риска.

Сводка

Наша система управления рисками в PayPal, основанная на искусственном интеллекте и машинном обучении, развивалась и учитывалась на основе все более сложных и изощренных методов мошенничества. Это повлекло за собой дополнительные вычисления первостепенного уровня точек данных и анализа рисков, что затруднило понимание решений о рисках. Таким образом, XAI появился, чтобы служить мостом для укрепления доверия с людьми и сделать нашу экосистему управления рисками более управляемой и понятной.

С помощью парадигмы, основанной на XAI, PayPal упорядочивает, упрощает и оптимизирует существующие системы управления рисками, превращая их в инновационную метавселенную управления рисками. Теперь мы работаем лучше, поддерживаем большее доверие со стороны наших клиентов и обеспечиваем большую прозрачность для внутренних заинтересованных сторон.