Bản tin được dịch và tóm tắt bởi nền tảng tạo trợ lý AI – KamiMind.
Nguồn: Louis Columbus, “PayPal’s CISO on how generative AI can improve cybersecurity“, VentureBeat, 7/11/2023.
Trong một cuộc phỏng vấn gần đây với Assaf Keren, Giám đốc An ninh Thông tin (CISO) và Phó Chủ tịch Quản lý An ninh Thông tin doanh nghiệp tại PayPal, đã tiết lộ rằng chiến lược an ninh mạng của PayPal dựa trên trí tuệ nhân tạo đang mang lại kết quả tích cực. Trong quý gần nhất của công ty, họ báo cáo doanh thu là 7,3 tỷ USD, với sự tăng trưởng đáng kể trong doanh số giao dịch và doanh thu từ dịch vụ có giá trị thêm. Tổng lưu lượng thanh toán của PayPal tăng 11%, được hỗ trợ bởi sự tăng trưởng 10% trong số giao dịch, trong khi chi phí không liên quan đến giao dịch giảm đi 11%. Mặc dù có ảnh hưởng 1,2 tỷ USD từ các khoản vay liên quan đến việc bán BNPL đang chờ duyệt, PayPal vẫn tạo ra lưu lượng tiền mặt tự do mạnh mẽ và trả lại 1,5 tỷ USD cho cổ đông. Việc sử dụng trí tuệ nhân tạo, máy học và mô hình học sâu đã đóng góp vào việc giảm 11% lỗ, chứng tỏ giá trị của trí tuệ nhân tạo khi áp dụng quy mô lớn. Trong cuộc phỏng vấn, Keren thảo luận về cách trí tuệ nhân tạo sáng tạo có thể nâng cao an ninh mà không ảnh hưởng đến trải nghiệm của khách hàng. Anh cũng nhấn mạnh sự cần thiết của việc đánh giá và triển khai cẩn thận trí tuệ nhân tạo sáng tạo, xem xét các yếu tố như chất lượng dữ liệu, an ninh, quyền riêng tư và tuân thủ. Keren nhấn mạnh rằng việc sử dụng trí tuệ nhân tạo đã giảm đáng kể tỷ lệ lỗ của PayPal và đã giúp họ nhanh chóng thích ứng với các mô hình gian lận thay đổi. Công ty đang tích cực khám phá tiềm năng của trí tuệ nhân tạo tạo sinh để nâng cao hiệu suất, an ninh và trải nghiệm khách hàng, cũng như thúc đẩy tăng trưởng kinh doanh trong bối cảnh ngành công nghiệp công nghệ tài chính đang phát triển nhanh chóng.
Bản tóm tắt tiếng Anh
In a recent interview with Assaf Keren, the CISO and VP of enterprise cybersecurity at PayPal, it was revealed that PayPal’s AI-driven cybersecurity strategy is yielding positive results. In the company’s latest quarter, they reported $7.3 billion in revenue, with solid gains in transaction growth and value-added services revenue. PayPal’s total payment volume grew 11%, supported by 10% transaction growth, while non-transaction costs declined by 11%. Despite a $1.2 billion impact from loans for the pending BNPL sale, PayPal generated strong free cash flow and returned $1.5 billion to shareholders. The company’s use of AI, machine learning, and deep learning models has contributed to an 11% reduction in losses, indicating the value of AI at scale. In the interview, Keren discusses how generative AI can enhance security without compromising the customer experience. He also emphasizes the need to carefully evaluate and deploy gen AI, considering factors like data quality, security, privacy, and compliance. Keren highlights that PayPal’s use of AI has significantly reduced their loss rate and has enabled them to rapidly adapt to changing fraud patterns. The company is actively exploring the potential of gen AI to enhance efficiency, security, and customer experience, as well as drive business growth in the rapidly evolving financial technology landscape.
Bản dịch Anh – Việt
VentureBeat gần đây đã trò chuyện (trực tuyến) với Assaf Keren, CISO và Phó Chủ tịch Quản lý An ninh doanh nghiệp tại PayPal. Sự nghiệp của Keren tại PayPal kéo dài tám năm và bao gồm một cơ sở rộng lớn về kinh nghiệm xây dựng các sản phẩm bảo mật, quản lý cơ sở hạ tầng bảo mật và tạo và lãnh đạo các dịch vụ bảo mật.
Trước khi vào làm việc tại PayPal, Keren đã thành lập hai công ty khởi nghiệp bảo mật mạng, làm Trưởng phòng Quản lý sản phẩm an ninh tại Verint và là CISO cho Cục Chính phủ điện tử Israel (Bộ Tài chính).
Chiến lược bảo mật mạng động lực AI của PayPal đang trở nên hiệu quả.
Cho quý mới nhất (quý Q2 FY 2023), PayPal báo cáo doanh thu 7,3 tỷ đô la, tăng 7% so với cùng kỳ năm trước, hoặc 8% trên cơ sở không ảnh hưởng của tỷ giá ngoại tệ (FXN). Sự tăng trưởng đáng kể về giao dịch 5% và tăng 37% về doanh thu dịch vụ gia tăng đã đóng góp vào một quý mạnh mẽ. PayPal kết thúc năm dương lịch 2022 với doanh thu 27,5 tỷ đô la và có tỷ lệ doanh thu chạy trong 12 tháng gần nhất (TTM) là 28,5 tỷ đô la.
Tổng khối lượng thanh toán của PayPal tăng 11%, được hỗ trợ bởi tăng trưởng giao dịch 10%, trong khi việc kiểm soát chi phí chặt chẽ đã giảm 11% chi phí không liên quan đến giao dịch. Mặc dù bị ảnh hưởng 1,2 tỷ đô la từ các khoản vay phát sinh từ việc bán BNPL đang chờ, PayPal đã tạo ra dòng tiền mặt tự do mạnh mẽ và trả lại 1,5 tỷ đô la cho cổ đông. Nhìn chung, PayPal đã cho thấy sự tăng trưởng khối lượng và tương tác người dùng khỏe mạnh, lợi nhuận cải thiện đáng kể và tiến bộ về các sáng kiến chiến lược.
Nổi tiếng với sự chuyên môn sâu sắc trong việc sử dụng AI, học máy (ML) và tốc độ đào tạo và triển khai các mô hình học sâu để tăng cường bảo mật mạng và giảm gian lận, việc giảm 11% tỷ lệ thiệt hại trong quý gần đây của PayPal trong bối cảnh khối lượng tăng đang cho thấy AI đang cung cấp giá trị theo tỷ lệ. Đạt được sự giảm thiệt hại hai chữ số thông qua quản lý rủi ro cải thiện cho thấy các phòng vệ bảo mật mạng được cung cấp bởi AI, các mô hình phát hiện gian lận và quản lý rủi ro được cung cấp bởi AI đang giảm thiểu các thiệt hại trong giao dịch.
Sau đây là một đoạn trích từ cuộc phỏng vấn của VentureBeat với Keren.
VB: Làm thế nào GenAI có thể tăng cường bảo mật mà không ảnh hưởng tiêu cực đến trải nghiệm khách hàng?
Keren: Trong khi AI gen có thể được sử dụng bởi những kẻ tấn công với mục đích xấu như tạo ra nhận dạng giả hoặc tạo ra các biến thể phần mềm độc hại vượt qua các biện pháp bảo mật truyền thống, nó cũng sẽ trao quyền cho các tổ chức chú trọng đến bảo mật như PayPal để khám phá các cơ chế phòng vệ dựa trên GenAI, chẳng hạn như hệ thống phát hiện mối đe dọa tự động thế hệ tiếp theo và khả năng phản ứng. Chúng tôi luôn đặt bảo mật vào trung tâm của những gì chúng tôi làm và xây dựng các sản phẩm với sự bảo mật được thiết kế trong tâm trí. Với GenAI, sẽ có cơ hội để mở rộng khả năng của chúng tôi, loại bỏ ma sát và tạo ra giá trị khách hàng lớn hơn.
VB: Những rủi ro liên quan đến việc sử dụng GenAI là gì và làm thế nào để giảm thiểu chúng cho các nền tảng xử lý một lượng lớn dữ liệu riêng tư?
Keren: GenAI, giống như bất kỳ công nghệ mới nào, phải được đánh giá cẩn thận và triển khai với an toàn và trách nhiệm làm ưu tiên hàng đầu. Các yếu tố quan trọng như chất lượng dữ liệu, sở hữu trí tuệ, bảo mật, riêng tư và tuân thủ quyền riêng tư là những yếu tố quan trọng cần được xem xét. Để giảm thiểu rủi ro, quan trọng là các nhà lãnh đạo công nghệ phải xem xét kỹ lưỡng các chiều này trước khi triển khai GenAI để bảo vệ khách hàng và duy trì niềm tin của họ. Thay đổi cách chúng ta suy nghĩ về việc kiểm tra và bảo mật tấn công để bao gồm các mẫu tấn công như tiêm lệnh, kiểm tra độ lệch và xác định nơi mô hình tạo ra những điều không thật sự giúp triển khai GenAI theo cách có lợi cho khách hàng.
VB: GenAI có thể giúp phát hiện gian lận không? Nếu có, làm thế nào để xác nhận tính chính xác của nó?
Keren: Có, và một mức độ nào đó, nó đã làm được. PayPal đã sớm áp dụng AI, và chúng tôi đã xây dựng khả năng và chuyên môn về AI của chúng tôi trong hơn một thập kỷ. Chúng tôi đã sử dụng học sâu dựa trên transformer trong nhiều năm, đó là công nghệ chính sau các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) như ChatGPT. Hiện nay, chúng tôi sử dụng AI và ML trên nhiều lĩnh vực rộng trong kinh doanh của chúng tôi, bao gồm giảm lượng gian lận, bảo vệ khách hàng, dịch vụ cá nhân, quản lý rủi ro và đẩy mạnh thương mại toàn cầu.
VB: Bạn có thể chia sẻ các kết quả mà PayPal đạt được bằng cách sử dụng AI để phát hiện gian lận không?
Keren: Điều này đã tạo ra tác động to lớn: từ năm 2019 đến 2022, vào thời điểm khối lượng thanh toán hàng năm của chúng tôi gần gấp đôi từ 712 tỷ đô la đến 1,36 nghìn tỷ đô la, chúng tôi đã cắt giảm tỷ lệ thiệt hại gần một nửa, một phần nhờ vào sự tiến bộ của chúng tôi trong thuật toán và công nghệ AI.
Ngày nay, với sự tiến bộ của chúng tôi trong lĩnh vực AI, chúng tôi có thể nhanh chóng thích nghi với các mô hình gian lận thay đổi để bảo vệ khách hàng của chúng tôi. Các mô hình học sâu của PayPal có thể được huấn luyện và triển khai trong vòng 2 đến 3 tuần và thậm chí còn nhanh hơn cho các thuật toán đơn giản hơn. Điều này cho phép chúng tôi huấn luyện mô hình với dữ liệu sản xuất mới nhất, tích hợp các mô hình gian lận mới và tích hợp phản hồi từ các nhân viên nội bộ và khách hàng PayPal.
VB: Lĩnh vực công nghệ tài chính thay đổi nhanh chóng làm thế nào ảnh hưởng đến việc áp dụng chiến lược GenAI?
Keren: Là một công ty với gần 430 triệu tài khoản hoạt động và 35 triệu nhà cung cấp trên mạng hai chiều của chúng tôi, chúng tôi nhận thấy tiềm năng to lớn trong sức mạnh của AI để tạo ra thế hệ thanh toán và thương mại tiếp theo. Ngày nay, PayPal sở hữu hơn 200 petabyte dữ liệu thanh toán – dữ liệu quan trọng cho lợi thế cạnh tranh của chúng tôi mang những hiểu biết to lớn và tiềm năng to lớn để thúc đẩy trải nghiệm thương mại tốt hơn cho người tiêu dùng và nhà cung cấp.
Chúng tôi đang tích cực đánh giá GenAI và tác động tiềm năng của nó đối với doanh nghiệp và cảnh quan cạnh tranh, và chúng tôi đang cho phép các nhóm nội bộ xem xét việc GenAI có thể tăng cường hiệu suất, tăng cường bảo mật, cải thiện trải nghiệm khách hàng, bảo vệ khách hàng và phát triển doanh nghiệp của chúng tôi.