ديف اكسيل، مؤسس فيتشرسبيس – سلسلة المقابلات

ديف اكسيل هو المؤسس لـ فيتشرسبيس، أسس ديف فيتشرسبيس بعد اختراعه تحليل السلوك التكيفي، الذي يستخدم الذكاء الاصطناعي القابل للشرح لمساعدة البنوك على التعرف على السلوك المشبوه للمستهلكين وتحديده. حتى في الأوقات الحديثة مع تغير سلوك المستهلك، تمكنت هذه الذكاء الاصطناعي المتقدم من مكافحة الاحتيال ومساعدة السلطات على مكافحة غسيل الأموال والجرائم المالية المنظمة الأخرى مع إعادة الثقة إلى التكنولوجيا المالية.

يمكنك أن تشاركنا قصة كيفية ظهور مفهوم تحليل السلوك التكيفي بالتعاون مع البروفيسور بيل فيتزجيرالد؟

خلال我的 دراسات العليا، عملت مع البروفيسور بيل فيتزجيرالد في جامعة كامبريدج لتطبيق تقنيات التعلم الآلي والإحصائية لفهم السلوك البشري. خلال فترة وجودي هناك، كانت المنظمات تأتي إلينا تبحث عن حلول مبتكرة لمختلف التحديات التي واجهوها في اتخاذ القرارات الفعالة تلقائيًا من البيانات التي جمعوها أو لتحسين الكفاءة في العمليات اليدوية. بدأت ألاحظ نمطًا: المنظمات عبر الصناعات كانت تواجه صعوبات في فهم السلوك أو “النيه” الكامنة وراء البيانات التي جمعوها، خاصة عند محاولة تحديد الجهات الفاعلة السيئة. على سبيل المثال، مع منظمة واحدة قمنا بتمثيل اتخاذ القرارات من قبل اللاعبين داخل لعبة حاسوب لفهم ما إذا كانوا لاعبين حقيقيين أو روبوتات تخدع النظام. كلما قمنا بمزيد من المشاريع، زادت رؤيتي لضرورة وجود تعلم آلي سيتبع مع تغير السلوك (والبيانات) وراء النتيجة (مثل الغش أو النشاط الاحتيالي). هذا هو بالضبط كيف قمت بفكرة تحليل السلوك التكيفي لأول مرة، والتي أصبحت فيما بعد التكنولوجيا الأساسية الأولى في فيتشرسبيس.

يمكنك أن تشاركنا قصة كيفية تطور هذا المفهوم إلى إطلاق فيتشرسبيس؟

على الرغم من أنني أستمتع بالبحث وإيجاد الحلول، إلا أنني لا أستمتع بالبحث من أجل البحث فقط. أنا متحفز بتطبيق التكنولوجيا على المشاكل العملية، ثم إيجاد طرق لتسليم القيمة التجارية وتحقيق التكنولوجيا لتأثير إيجابي على العالم الذي نعيش فيه. هذا هو كيف انتهى بي الأمر إلى تأسيس فيتشرسبيس، ولدينا مهمة منذ ذلك الحين لجعل العالم مكانًا أكثر أمانًا للتعامل.

يمكنك أن تناقش التقنيات الحالية التي تُستخدم لمنع الاحتيال والجرائم المالية، ولماذا تفتقر هذه التقنيات؟

لقد تم تطبيق تقنيات مختلفة في هذا المجال منذ فترة طويلة – في الواقع، كانت أول استخدامات للذكاء الاصطناعي لمكافحة الاحتيال المالي تعود إلى أوائل التسعينيات. ومع ذلك، افترضت تلك النسخة البدائية من الذكاء الاصطناعي أن سلوكيات الاحتيال ستظل كما هي. تم بناء الخوارزميات لتتعرف على نفس السلوك الاحتيالي مرة بعد مرة. يتم تطبيق هذه النظرية نفسها على نطاق واسع في تكنولوجيا مكافحة الاحتيال حتى اليوم. لكن الاحتيال ليس ثابتًا. الاحتياليون يعتمدون باستمرار على أساليبهم للبقاء أمام تكنولوجيا مكافحة الاحتيال. لذلك، في فيتشرسبيس، أنشأنا أول نموذج ذكاء اصطناعي تكيفي لمكافحة الاحتيال. نحن نبقى ثلاث خطوات أمام الاحتياليين دون الحاجة إلى أي تدخل بشري.

لماذا يكون تحليل السلوك التكيفي لهذا الأثر الكبير مقارنةً بتكنولوجيا منع الاحتيال التقليدية؟

تحليل السلوك التكيفي المملوك لنا لهذا الأثر الكبير مقارنةً بتكنولوجيا منع الاحتيال التقليدية لأن اللاعبين التقليديين يعتمدون على أنماط الاحتيال الثابتة – ولكن الاحتيال ليس ثابتًا. يتعلم اللاعبون التقليديون ما يبدو السلوك السيئ المعروف، ثم يكتشفون هذا السلوك السيئ بين ملايين المعاملات. المشكلة هي أن هذه النماذج لا يمكنها أن تأخذ في الاعتبار سوى السلوكيات السيئة المعروفة، والاحتياليون يعتمدون باستمرار على أساليبهم للبقاء أمام تكنولوجيا منع الاحتيال. بدلاً من ذلك، نموذج تحليل السلوك التكيفي يتعلم ما يبدو السلوك “جيد”، ثم يكتشف التغييرات ضد هذا السلوك الجيد. هناك الكثير من السلوك الجيد يتم تنفيذه في العالم أكثر من السلوك السيئ، مما يعطينا المزيد لنتعلمه من السلوك الجيد. هناك مجموعة أصغر من السلوكيات الاحتيالية، وتتغير باستمرار. محاولة اكتشاف السلوك الاحتيالي المعروف فقط هو لعبة خاسرة.

ما هي أنواع خوارزميات التعلم الآلي التي تُستخدم؟

يستخدم تحليل السلوك التكيفي في فيتشرسبيس مزيجًا من تقنيات التعلم الآلي غير المشرّف والمشرف. تُستخدم تقنيات غير المشرّف لتحديد التغييرات في السلوك لتحديد المخاطر المحتملة. تُستخدم تقنيات المشرّف بعد ذلك لتحسين دقة نماذجنا لمنع اكتشاف الاحتيال والجرائم المالية. في العام الماضي، أطلقت فيتشرسبيس شبكات السلوك العميق الآلية التي تستخدم هيكلًا جديدًا لشبكات العصبية المتكررة. طور بحث فيتشرسبيس شبكات السلوك العميق الآلية لتأتميم اكتشاف الميزات وإدخال خلايا الذاكرة مع الفهم الأصلي لأهمية الوقت في تدفقات المعاملات، مما يحسن الأداء الرائد في السوق لنماذج تحليل السلوك التكيفي الحالية.

كيف يتم تعديل النماذج لتعلم سلوك المستهلك الجديد وتحسين ملفات العملاء؟

نماذج تحليل السلوك التكيفي لدينا متكيفة كما هو مطلوب – حتى في مواجهة التغيير غير المسبوق. على سبيل المثال، خلال الإغلاق الأول لجائحة كوفيد-19 في عام 2020، تغير سلوك شراء المستهلكين بشكل حرفي خلال ليلة واحدة. بحلول 29 أبريل 2020، شهدت ماستركارد زيادة بنسبة 40٪ في المدفوعات بدون تلامس. تم إرباك نماذج منع الاحتيال غير التكيفية، مما أدى إلى حظر المدفوعات الشرعية التي يتم إجراؤها من قبل الأشخاص الذين تمت إدارتهم للبقاء في المنزل. تم تعديل نماذجنا تلقائيًا، دون تدخل بشري. هذا هو الأكثر وضوحًا من خلال تسيس فورسايت سكور، أداة تسجيل لاتخاذ القرارات لمكافحة الاحتيال وإدارة المخاطر للمصدرين، التي بناها تسيس وفيتشرسبيس. من يناير إلى يونيو 2020، قدم تسيس فورسايت سكور مع فيتشرسبيس توزيعات نقاط مستمرة على أساس أسبوعي، مما مكن المستهلكين من الاستمرار في الشراء دون انقطاع.

ما هي أكبر حالات استخدام هذه التكنولوجيا؟

هذه التكنولوجيا موجهة بشكل خاص إلى البنوك والمؤسسات المالية ومعالجي الدفع. على سبيل المثال، تم الاعتراف مؤخرًا بشركة معالجة الدفع وورلدباي لمنتجها فرودسايت الذي يعمل بالطاقة من فيتشرسبيس ل能力ه في الحد من الاحتيال مع زيادة معدلات الموافقة على التجار وحماية المستهلكين.

هل هناك أي شيء آخر تود مشاركته حول فيتشرسبيس؟

الاحتيال هو واحدة من أسرع فئات الاحتيال نموًا في العالم. تعترف السلطات بذلك وتحاول وضع الحماية في مكانها. على سبيل المثال، أطلقت حكومة المملكة المتحدة إصلاحًا لقانون السلامة على الإنترنت في مارس 2022 في محاولة لمنع الاحتيال وزيادة ثقة المستهلك في المعاملات على الإنترنت. وبالمثل في الولايات المتحدة، يفكر مكتب الحماية المالية للمستهلك (سي إف بي بي) في اتخاذ إجراءات لحماية المستهلكين من الاحتيال عن طريق وضع المزيد من المسؤولية على البنوك والاتحادات الائتمانية. من خلال منع الاحتيال قبل حدوثه، يمكن لفيتشرسبيس إنقاذ البنوك المال والحفاظ على أمان العملاء، تلقائيًا دون تدخل بشري.

مثال على ذلك هو ناتويست، رابع أكبر بنك في المملكة المتحدة من حيث الإجمالي الكلي للأصول، مع حوالي 19 مليون عميل. شهد ناتويست زيادة في قيمة الاحتيال والاحتيال التي تم اكتشافها، بما في ذلك انخفاضًا فوريًا في معدلات الإيجابيات الكاذبة (النشاط الحقيقي للعميل انخفض)، في غضون 24 ساعة من نشر فيتشرسبيس لمنصة أريك ريسك هب. نتيجة لشراكتنا، أشاروا إلى فيتشرسبيس على أنه “شريك قوي” لمستثمريهم.

شكرًا على المقابلة الرائعة، القراء الذين يرغبون في معرفة المزيد يجب أن يزوروا فيتشرسبيس.