Już 11 kwietnia w Warszawie odbędzie się pierwsze spotkanie z cyklu Fintech Brunch, organizowane przez portal Fintek.pl. Fintech Brunch to konferencje praktyczne, gdzie stawiamy na prezentację gotowych rozwiązań i case’ów, które mogą ułatwić firmom z branży kooperację w tym szybkim i elastycznym środowisku. Ponadto, jest to świetne miejsce, by nawiązać interesujące kontakty, nauczyć się czegoś i dodatkowo pochwalić swoimi osiągnięciami.
Wśród gości i prelegentów znajdą się przedstawiciele firmy Nethone, zajmującej się między innymi zwalczaniem fraudów płatniczych. Spółka ma ambitne plany i od pewnego czasu działa również w szeroko rozumianym obszarze Business Intelligence.
Zapraszamy na rozmowę z Hubertem Rachwalskim, COO Nethone, który będzie reprezentował firmę podczas Fintech Brunch #1. Z Hubertem Rachwalskim rozmawiał Rafał Tomaszewski.
Czytaj także: Mastercard naprawił swój błąd. Banki oddają pieniądze ze zdublowanych transakcji
Rafał Tomaszewski: Dzień dobry! Może na początek przybliżyłby Pan nam działalność Nethone. Czym się zajmujecie?
Hubert Rachwalski: Dzień dobry. Chronimy firmy przed fraudami płatniczymi, wykorzystując sztuczną inteligencję, a mówiąc konkretniej Machine Learning. Pomagamy firmom z Europy, USA oraz Ameryki Łacińskiej zapobiegać fraudom oraz pozyskiwać unikalne, poparte twardymi danymi informacje na temat ich klientów. Dzięki nam, podmioty działające w różnych segmentach biznesu online mogą w czasie rzeczywistym podejmować trafne decyzje, a tym samym zwiększać sprzedaż i maksymalizować zyski.
Zazwyczaj fraud zaczyna się od skutecznego podszycia się oszusta, pod prawowitego posiadacza karty płatniczej. Dzięki narzędziom Nethone jesteśmy w stanie drobiazgowo prześwietlić osoby korzystające z danej strony lub aplikacji. Zbieramy mnóstwo danych o użytkownikach – urządzeniach z których korzystają, oprogramowaniu, połączeniu z Internetem, a także ich zachowaniu podczas interakcji z serwisem.
Tworzymy specjalne modele uczenia maszynowego, które wykrywają zależności pomiędzy tysiącami pozornie niezwiązanych ze sobą parametrów. Dzięki temu, potrafimy nie tylko doskonale poznać konsumentów, ale również przewidzieć ich zachowanie i stwierdzić z niespotykaną dotąd dokładnością czy sprzedawca ma do czynienia z prawowitym posiadaczem karty płatniczej, czy z oszustem.
Warto dodać, że wszystkie opisane procesy zachodzą automatycznie i w czasie rzeczywistym. Jest to kluczowe dla skuteczności systemu oraz odpowiednio wysokiego customer expirience.
R.T.: Czy Wasze narzędzia można wykorzystać jeszcze na innym polu?
H.R.: Tak, jak najbardziej. Przykładowo, aplikacje, z których wszyscy korzystamy na smartfonach są w większości słabo zabezpieczone. Jeżeli ktoś ukradnie nam telefon, to bez problemu może uzyskać dostęp do wrażliwych informacji.
Dzięki zbieraniu danych o klientach jesteśmy w stanie nauczyć się w jaki sposób każdy z nich korzysta ze swojego urządzenia – komputera czy smartfona. Mam tutaj na myśli sposób manewrowania po ekranie dotykowym i tym podobne rzeczy.
Jeżeli wykryjemy, że nagle sposób obsługi urządzenia całkowicie różni się od wyuczonego przez nasz system, możemy taką informację przekazać dostawcy aplikacji w celu np. zablokowania jakiejś operacji lub uruchomienia dodatkowych metod weryfikacji tożsamości użytkownika. W ten sposób zarówno nasi klienci, jak i użytkownicy końcowi, czyli ich klienci, są lepiej chronieni przed różnego rodzaju nadużyciami.
Zarówno w przypadku zwalczania fraudów, jak i innych działań, które realizujemy, niezwykle istotne znaczenie ma to, by praca systemu nie wpływała ujemnie na doświadczenie użytkownika. Przykładowo, jeśli mowa o fraudach, nie sztuką byłoby wycięcie wszystkich transakcji, które potencjalnie mogłyby okazać się fraudami. Coś takiego zresztą byłoby szkodliwe dla biznesu naszych klientów.
Po pierwsze, wiązałoby się z odrzuceniem ogromnej ilości „zdrowych” transakcji, po drugie – ze zniechęceniem użytkowników końcowych do dalszych zakupów i powracania do serwisu. Podstawą jest dokładność, a tę uzyskujemy dzięki dogłębnemu zrozumieniu specyfiki działalności firmy oraz profilu jej użytkowników. Dzięki wykorzystaniu uczenia maszynowego, nasz system na bieżąco „uczy się” użytkowników, ich charakterystycznych cech oraz zachowań, a jego skuteczność rośnie z każdym kolejnym „prześwietlonym” odwiedzającym. Ale więcej opowiemy o tym podczas Fintech Brunch.
R.T.: No właśnie, sam Pan przywołał ten temat. Czego oczekujecie po zbliżającym się spotkaniu?
H.R.: Przede wszystkim chcemy zaprezentować nasze rozwiązania obecnym na spotkaniu firmom. Uważamy, że wiele z nich będzie w stanie wykorzystać Nethone do zabezpieczenia się przed nadużyciami oraz poprawy jakości swoich usług.
W końcu na Fintech Brunch obecne będą firmy z sektora płatniczego i finansowego. Chcemy się poznać, nawiązać ciekawe kontakty i pokazać, co Nethone ma do zaoferowania temu segmentowi rynku.
R.T.: Czy samo Nethone czuje się FinTechem? Albo startupem?
H.R.: To ciężkie pytanie. Osobiście nie lubię takiego przypinania łatek. Definicja FinTechu jest bardzo płynna. Tak samo jeżeli chodzi o startup. Bo czy na przykład Ubera możemy nazwać startupem?
Na pewno mieliśmy innowacyjny pomysł na biznes. W Nethone pracuje około 30 osób. Trudno powiedzieć czy to dużo, czy mało, bo w naszej branży to nie liczebność kadr jest wyznacznikiem sukcesu. Nie jesteśmy wielką firmą, która obraca astronomicznymi sumami, jednak rośniemy bardzo szybko.
Mamy ambitne plany i prowadzimy ekspansję na globalnych rynkach. Współpracujemy z kilkunastoma partnerami na całym świecie. Można nas chyba też po części nazwać FinTechem, ponieważ operujemy w sektorze finansowym i do niego kierujemy część naszej oferty.
R.T.: Skoro operujecie na globalnych rynkach, to zapewne macie porównanie – jak wyglądają statystyki dotyczące fraudów w Polsce, na tle innych krajów?
H.R.: Rozmawiając o statystykach trzeba mieć świadomość, że firmy niechętnie udostępniają takie dane. Jest to swojego rodzaju przyznanie się do błędu z ich strony. W 2015 roku straty poniesione przez biznes z powodu fraudów wyceniano na prawie 22 mld USD.
W Polsce problem ten nie jest aż tak powszechny, jak na przykład w USA. Chodzi tutaj o penetrację rynku przez karty. U nas wciąż dominuje gotówka, chociaż widzimy trend rosnący dla transakcji kartowych.
Polacy coraz częściej podpinają swoje karty pod różne aplikacje, albo serwisy streamingowe. Poza tym organizacje przestępcze działają z pominięciem granic państwowych.
W przypadku fraudów płatniczych zazwyczaj mamy do czynienia właśnie ze zorganizowanymi grupami, a nie pojedynczymi oszustami.
R.T.: Jaka branża jest najbardziej narażona na fraudy?
H.R.: Kolejne pytanie z serii tych, na które nie ma jednej odpowiedzi. Na pewno będą to wszystkie te sektory, w których pojedyncze transakcje są przeprowadzane na wysokie kwoty. Jako przykład mogę podać branżę turystyczną.
Ostatnio nawiązaliśmy współpracę z jednym z największych biur podróży w Ameryce Łacińskiej – Almundo.com. Firmy z branży podróżniczej każdego roku tracą setki milionów dolarów, właśnie z powodu fraudów.
R.T.: Skoro działacie w oparciu o sztuczną inteligencję, to muszę zapytać Pana o Elona Muska i jego zaangażowanie w firmę Neuralink, której celem jest możliwość połączenia ludzkiego mózgu z komputerem. Zdaniem Muska tylko w ten sposób nadążymy za AI. Co Pan myśli na ten temat? Czy roboty odbiorą nam pracę?
H.R.: Bez wątpienia automatyzacja będzie postępować. Jestem przekonany, że w przeciągu najbliższych lat wielu ludzi będzie musiało przekwalifikować się ze względu na maszyny. Pamiętajmy, że wraz z rozwojem technologii powstają nowe miejsca pracy.
Automatyzacja może nieco zmienić układ sił na świecie, jeżeli chodzi o gospodarkę. Chociaż patrząc z drugiej strony, to w Chinach i Indiach - czyli w najbardziej rozwojowych gospodarkach, coraz więcej ludzi kształci się również w dziedzinie IT.
Co do Elona Muska, to po prostu wypada mu wierzyć. Czasem ogłasza rzeczy, które wydają się nierealistyczne, ale zazwyczaj dotrzymuje słowa. Kto by pomyślał jeszcze parę lat temu, że Tesla będzie warta więcej od Forda? Sukcesy osiąga też SpaceX.
Jeżeli więc Musk inwestuje w Neuralink, to znaczy że wie co robi. Z technicznego punktu widzenia nie znam na tyle dobrze tego projektu, żeby móc powiedzieć, czy jest to wykonalne, czy nie. Z pewnością jest ciekawe.
R.T.: Dziękuję za rozmowę.
H.R.: Dziękuję.
