
 
 20 տարի FinTech- ի կառուցման եւ վճարման պատմություններ, եւ ինչ անել AI- ի հետ հիմա: 20 տարի FinTech- ի կառուցման եւ վճարման պատմություններ, եւ ինչ անել AI- ի հետ հիմա: 2006: A Fingerprint is Not “Just a Picture” 2006 թ. «A Fingerprint Is Not Just a Picture» Ես միշտ աշխատում եմ տեխնոլոգիաների ծրագրերի վրա, քանի որ ես ուսուցել եմ համալսարանից: Առաջին անգամ, ես չգիտեմ, թե ինչպիսիք են մեծ մետաղական եւ Excel ծրագրերը, որոնք ես աշխատում եմ, իսկապես կապված են իրական խնդիրների եւ բիզնեսի խնդիրների հետ: Այն կարող է լսել, որ այժմ, բայց այն անում է, որ այն ժամանակ, երբ ես չգիտեմ: Շնորհակալաբար, ես ստացել եմ հնարավորություն միանալ ընկերության հետ, որը հավատում է, որ ամեն ինչ, որը աշխատել է առաջ, կարող է աշխատել ցանկացած վայրում, ցանկացած ժամանակ, եւ մեծ դասընթացներ հայտնաբերվել են այն պատճառով: Ես ոչ մի ծրագրային ինժեներ եմ, ես տվել եմ վտանգավոր թիմերի հետ: Սակայն, ես 2006- ում ստացել եմ biometrics նախագծում: Շատ արագ, ես սովորել եմ, որ տպագրության ստանալը ոչ միայն տեսակը էր: Դա եղել է սկսած վայրը, որը փոխել է այդ «հատական գծերը» ինտերնետային մոդելների համար, որոնք մենք կարող ենք կարդալ եւ քանակել, ինչպիսիք են տեսակի որակի գավերներ, սխալ պիտակներ եւ սխալ բիտակներ, այն մեծ նպատակով, որ իմանալ, թե ինչ է փոխել եւ թե ինչպես: Այն դեռ հավատում է այսօր վտանգավորության կառավարման մեջ: Սպիտակ, ուժեղ «նա» կարող է ավելի լավ լինել, քան ծախսական, վտանգավոր « Երբ բոլորը սկսում են մի նախագծ, նպատակները եւ արդյունքները հիմնական են: Մեր մասին է, թե ինչպես վերահսկել ծախսերը եւ փնտրել ֆինանսական ծախսերը, իսկ պահպանել լավ հաճախորդների ծառայություն եւ փորձը գործարանում: Այնպես որ, այն կարեւոր էր որոշել, թե որտեղ մենք փնտրել ենք մի ծրագրը, թե ինչ անել սեւ տարածքի հետ (կամ այդ cases on the edge), եւ թե ինչպես կառավարել փոխանցման մեր աշխատողների հետ եւ, միեւնույն ժամանակ, մեր հաճախորդների հետ, ովքեր կարող են տեսնել այն որպես անձնական անվտանգության վերահսկողություն: Մենք նաեւ գիտենք, որ որոշ լավ օգտագործողները կախված են սխալը: Դա զգում է, որ հիմնական եւ պրակտիկ է, քան մեր առաջադեմ ինտերնետային համակարգներ այսօր, բայց դասընթացը Արդյոք, թե ինչ մետաղադրամները մենք հետեւել ենք? FAR (լուսանկարներ) եւ FRR (լուսանկարներ) (լուսանկարներ) (լուսանկարներ) (լուսանկարներ) (լուսանկարներ) (լուսանկարներ) (լուսանկարներ) (լուսանկարներ) (լուսանկարներ) (լուսանկարներ) (լուսանկարներ) (լուսանկարներ) (լուսանկարներ) (լուսանկարներ) (լուսանկարներ) (լուսանկարներ) (լուսանկարներ) (լուսանկարներ) (լուսանկարներ) (լուսանկարներ) (լուսանկարներ) (լուսանկարներ) (լուսանկարներ) (լուսանկարներ) (լուսանկարներ) (լուսանկարներ) (լուսանկարներ) (լուսանկարներ) (լուսանկարներ) 2012: “Real Time” Meant a Few Minutes 2012 «Real Time»-ը նշանակում է մի քանի րոպե Բարձր արագ առաջանում է 2012-ին: Մեկ մեծ թիմի ինժեներների եւ ընկերների հետ, մենք կառուցել ենք մի թռիչք, որը, այսօրի ստանդարտների հետ, անջատ է (վազն է մի քանի րոպե end-to-end), բայց այն ժամանակ, այն էր թռիչք: Մենք օգտագործում ենք առաջինgeneration iPad- ը, hacked ways to plug in external hardware not made by Apple (gigant devices), and got external applications running. We ran OCR on images from external cameras with no more than 8 megapixels. Almost without realizing it, we programmed bots to do our first web scraping on public registries, and we queried private databases. Then those activities became checks that we configured in a rule engine to decide whether to recommend authorizing a transaction. Երբեմն, այն տեսել է, թե ինչպես է «LEGO» խաղը: թե ինչպես տեղադրել սմարթֆիլմը, թե ինչպես տեղադրել սմարթֆիլմը եւ թե ինչպես ավելացնել սմարթֆիլմը, որպեսզի կարդալ գծի կոդը: Մենք նաեւ պետք է գտնել, թե ինչպես կապել սարթֆիլմները, երբ սմարթֆիլմը չի ունենում պտուտակներ: Առաջին մոդել տեսել է, թե ինչպես է «Frankenstein» սարթֆիլմը, չի կարող մեկ մարդ վերցնել, երբ թռչել է խանութային շուկայում հաճախորդների համար: Երբ մի քանի թռչումներ հետո, դա դեռ տեսել է հագուստ, բայց դա աշխատել է: Մենք շատ սովորել ենք այս նախագծում: Մեր նոր համակարգը « Այնպես որ, 6 տարի անցել է այդ երկու փորձների միջեւ, եւ ես պետք է ասում եմ, որ տեխնոլոգիան չի տեսնում շատ տարբեր: Երկու փորձները օգնում են ինձ հասկանալ, թե ինչու տեխնոլոգիան էր գործերի փոխարինման ճանապարհը, եւ նաեւ կապել գիտելիքները գործնական նախագծերի մեջ, որտեղ մեթոդները կարող են արագացնել որոշումներ, որոնք նշանակում են ֆինանսական հաջողությունը կամ սխալը: Այնուհետեւ, տվյալները դարձել են կարեւոր, քանի որ այն վերցնում է որոշումներ, որոնք նշանակում են գումար կամ ծախսերը: Եթե դուք դեռ չեք ստանում տվյալները, մոդելները եւ տեխնոլոգիաները, կամ եթե դուք կարծում եք, որ նրանք միասին բաներ են, ձեր ժամանակը տեւում է: Today It is Not a “New Tech Era,” It is The “AI Speedup Era.” Այսօր դա ոչ մի նոր տեխնոլոգիական ժամանակն է, դա «AI Speedup Era» է: Երկու տարի անցել են, եւ սարքավորումներ ամբողջապես տարբեր են, այնպես որ այն, ինչ մենք ապրում ենք 2012 թ. այժմ լսում է անսահմանափակ է: Հեռախոսով, մենք ունենք սարքավորումը, որը բացում է անսահմանափակ հնարավորությունները եւ դարձնում է ամբողջական պլատֆորմը: Դուք կարող եք տեսնել տեսանյութեր, խաղալ երաժշտություն, եւ նաեւ փոխել այն վճարման ուղարկիչ կամ ուղարկիչ, եւ նույնիսկ մի ամբողջական արժեքային լուծում: Այսօր դա դժվար է տեսնել, որ բիզնեսը չի կարող աշխատել ձեր ձեռքերում, վերցնել անսահմանափակ գրառումներ, պատասխանել էլեկտրոնային փոստի, եւ աշխատել գործիքներ, որոնք հետեւում են ձեր ուղարկությունները, կամ նույնիսկ գործել ձեր համար: Մեկը ամենամեծ փոխանցումներն է, որ դա դեռ ոչ միայն տվյալների համատեղման կամ ավտոմատացման մասին, այլն, այն մասին, որ առաջարկում է հաջորդ լավագույն գործառույթը: Տեսեք այն առաջին biometric համակարգերի մասին, որտեղ մենք փնտրել ենք տվյալները տվյալների բազանում, որպեսզի հավելվածություն ստուգել, եւ ապա ավելացնել նոր տվյալների աղբյուրներ, որոնք հեշտացնում են analytiker- ի որոշումը: Այսօր, համակարգը կարող է ստանալ շատ ճշգրիտ որոշումը, որպեսզի առաջանում, տեսնում է տվյալները եւ նաեւ օգտագործում է ճշգրիտ սերտիֆիկներ ամբողջ գործընթացում: LLM- ները (լուսանկարներ) փոխել են, թե ինչպես աշխատում է զարգացման աշխարհը: Դա չգիտելի է, որ ինժեներները գրել են կոդը, քանի որ նրանք գրել են մի տարի առաջ: Cursor, V0, եւ GitHub Copilot- ը փոխել են, թե ինչպես ստեղծվում են լուծումներ: Այսպիսով, ավտոմատացման գործընթացները տարբեր փուլում են, քանի որ Make- ը եւ n8n- ը ներգրավված են LLM- ները եւ այժմ կարող են անել ավելի քան վերլուծական գործիքներ: Մատակարարը կարող է պահանջել մոդելային webhook- ի համար եւ ստանալ այն աշխատելու համար րոպեում: Մի վտանգություն կամ բիզնես ինժեները կարող է գրել նոր կարգը պարզ լեզուներով եւ ստանալ ճշգրիտ SQL- ը, որպեսզի Practical Recommendations For Those Building the Future of Fintech and Payments: Գործական խորհուրդներ նրանց համար, ովքեր կառուցում են Fintech- ի եւ վճարների مستقبلը: 
 
 
 
 
 
 
 
 Think about the problem and stay close to it; technology and AI are powerful tools to build and solve real problems, smarter and faster. 
 
 What is fast today will not be tomorrow, so accept that “fast enough” keeps changing. Build today and be prepared to rebuild even before launch. 
 
 Trending topics appear and disappear; without fundamentals, there is no innovation and no real solutions. Do not forget that metrics, models, and risk thresholds still define success. 
 
 Hacking needs to be the rule; do not stop experimenting and shipping solutions. The best lessons come from testing things and building on top of them. 
 
 AI allows us to build more and create more value, not the opposite. What took a full team in 2012 can now be done by one person if they use the right tools and stay curious. Now imagine a whole team working that way; incredible things can be delivered in a short time. Closing Thoughts Հիմնական բաներ Մենք չենք գիտենք, թե ինչ կունենա երեկոյան: Ես կարող եմ երաշխավորել, որ եթե մենք օգտագործենք այն, ինչ տեղի է ունենում, այնպես էլ, թե ինչպես պետք է վախենում մեր ժամանակը, որ վախենում ենք երեկոյան ժամանակը, մենք պետք է գտնենք, թե ինչպես կարող ենք ազդել ավելի շատ մարդկանց, ստեղծել ավելի շատ արժեքը, եւ կառուցել ավելի լավ աշխարհը ապրել:

This story contains new, firsthand information uncovered by the writer.

The is an opinion piece based on the author’s POV and does not necessarily reflect the views of HackerNoon.

Read My Stories

Այս աուդիոն պատրաստվել է պատմության բնօրինակ լեզվով:

Ահա՞ն է, որ AI- ը միայն Fintech- ում հասկանում է: Հիմա, AI- ը Fintech- ում աճել է:

About Author

ՄԵԿՆԱԲԱՆՈՒԹՅՈՒՆՆԵՐ

ԿԱԽՎԵԼ ՏԵԳՍԵՐ

ԱՅՍ ՀՈԴՎԱԾԸ ՆԵՐԿԱՅԱՑՎԵԼ Է Մ

Related Stories

How HyperCycle Is Building the Internet for AI: A Deep Dive with Toufi Saliba

HyveDA Secures $50 Million in Pre-Deposits After Symbiotic Mainnet Launch

Toufi Saliba: The Architect Behind HyperCycle's Decentralized Network of AI

Hypernative Bolsters Bitcoin L2 Security as Stacks Ecosystem Gets Real-Time Protection

How HyperCycle Is Building the Internet for AI: A Deep Dive with Toufi Saliba

HyveDA Secures $50 Million in Pre-Deposits After Symbiotic Mainnet Launch

Toufi Saliba: The Architect Behind HyperCycle's Decentralized Network of AI

Hypernative Bolsters Bitcoin L2 Security as Stacks Ecosystem Gets Real-Time Protection

Light-Mode

Classic

Newspaper

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps