
 
 フィンテックと支払いを構築する20年の歴史、そして今、AIで何をすべきか。 フィンテックと支払いを構築する20年の歴史、そして今、AIで何をすべきか。 2006: A Fingerprint is Not “Just a Picture” 2006年「A Fingerprint Is Not Just a Picture」 私は大学を卒業して以来、常にテクノロジープロジェクトで働いています。最初は、私が働いていたビッグ数学とExcelプロジェクトが実際に現実の状況やビジネス上の問題にどのように関連しているか気づいていませんでした。今では明らかに聞こえるかもしれませんが、正直なところ当時は私には明らかではありませんでした。 私はソフトウェアエンジニアではありませんでしたが、リスクチームと一緒に座っていました。それでも、私は2006年にバイオメトリクスプロジェクトで終わりました。非常にすぐに、指紋をキャプチャすることは「ただの画像」ではないことを学びました。 それは、「奇妙な線」をアイデンティティパターンに変換するための出発点でした。 すべての人がプロジェクトを開始するとき、目標と結果は根本的です。私たちの目標は、詐欺を制御し、財務的損失を回避し、支店のデスクで良い顧客サービスと経験を維持することでした。それで、私たちがアプリケーションを拒否した場所、グレーゾーン(エッジのケース)で何をすべきか、そして従業員とともに変化を管理する方法、そして同時に、プライバシー侵害とみなすことができる顧客と同時に重要でした。私たちはまた、いくつかの良いユーザーがチェックに失敗することを認識していました。今日の私たちの高度なアイデンティティシステムと比較して基本的で原始的な感じでしたが、レッスンは依然として重要です:経験、メトリック、およびトレンドはテクノロジーのト したがって、私たちはどのようなメトリックに従ったのでしょうか? FAR(偽受容率)とFRR(偽拒否率)です。我々は誤り(偽結果)に焦点を当てたが、さらに悪いことに、彼らは反対の方向に移動した。その後、我々はEER(平等な誤り率)を見つけたが、これら2つのラインが交差する場所です。それは意味を持ち始めたし、私が財務学部で構築した数学曲線のように見えたが、今では現実世界でそれらを見ることができた。止める場所を定義するか、または限界を設定する場所は、リスクに依存します(つまり、我々がいくつかの金を失うことを受け入れることを意味します)、これはクラスクラスよりも重要です。これは私が以前「ただの 2012: “Real Time” Meant a Few Minutes 2012年「Real Time Meant A Few Minutes」 エンジニアと同僚の素晴らしいチームと共に、今日の基準でゆっくりと聞こえる流れを構築しました(数分以内に終わりまで)、しかし、その時点で、それは突破でした。我々は第1世代のiPadを使用し、Apple(巨大デバイス)によって製造されていない外部ハードウェアを接続する方法をハッキングし、外部アプリケーションを実行しました。我々は8メガピクセルを超えない外部カメラからの画像のOCRを実行しました。 ある時点で、それは「LEGO」ゲームのように見えた:カメラを調整する方法、指紋読み出しをどこに置くか、バーコードを読むためにスキャナを追加する方法。タブレットにポートがなかったときにデバイスを接続する方法も見つけなければならなかった。最初のモデルは「フランケンシュタイン」ハードウェアのように見えた、一人の人が顧客を探すために小売店を移動しながら持ち歩くことは不可能だった。数回繰り返した後、それはまだ醜く見えましたが、それは機能しました。私たちはこのプロジェクトから多くのことを学びました:私たちの新しいシステムは「十分に速かった」とビジネスニーズに調和しました。数ヶ月後、デザインは改善され、今日、最初のバージョンは博物館の一部であり、当時持っていたツール したがって、これらの2つの経験の間で6年が経過し、私はテクノロジーがあまり違ったように見えなかったと言わなければなりません。両方の経験は、テクノロジーがビジネスを変革するための道であり、また、理論的な知識を実践的なプロジェクトに接続するのに役立った理由を理解するのに役立ち、数学は財務的成功や失敗を定義する決定を加速させることができます。 Today It is Not a “New Tech Era,” It is The “AI Speedup Era.” 今日は「新しいテクノロジーの時代」ではなく、「AIスピードアップの時代」です。 早速2025に進み、13年が過ぎ、デバイスはまったく異なるので、2012年に私たちが暮らしたことは今では不思議に聞こえる。電話で、私たちは無限の可能性を開いて完全なプラットフォームになるデバイスを持っています。あなたはビデオを視聴し、音楽を再生し、またそれを支払い受信機または送信機に変え、そして完全なクレジットソリューションにさえします。今日では、あなたの手で実行できないビジネスを想像することは困難です、スマートノートを取る、電子メールに返信し、あなたの指示に従うタスクを実行する、またはあなたの代わりに行動する。 最大の転換点の1つは、もはやデータの一致やフローの自動化だけでなく、次の最良のアクションを提案することです。私たちがデータベースのレコードを確認するために確認した最初のバイオメトリックシステムについて考えて、その後、アナリストの意思決定を容易にする新しいデータソースを追加しました。 LLMs(大言語モデル)は開発の世界がどのように機能するかを変えた。エンジニアが1年前の方法でコードを書くことはもはや受け入れられない。 Cursor、V0、GitHub Copilotは、ソリューションがどのように構築されているかを変えました。同様に、自動化プロセスは異なる段階にあり、Makeとn8nはLLMを統合しており、今では繰り返しのタスクを超えることができます。開発者はサンプルウェブホックを要求し、数分で動作させることができます。リスクやビジネスアナリストは、単語で新しいルールを説明し、正確なSQLを監視することができます。これに、エンジニアがそれぞれのケースの使用を書くことなく、フィンテックエ Practical Recommendations For Those Building the Future of Fintech and Payments: フィンテックと決済の未来を構築する人々のための実践的なアドバイス: 
 
 
 
 
 
 
 
 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 思考閉鎖 今、我々はスピードとスピードに焦点を当てている。我々は明日が何をもたらすか知らない。私が保証できることは、我々が今起こっていることを活用すれば、過去を後悔する時間を無駄にする代わりに、我々はより多くの人々に影響を与え、より多くの価値を創造し、より良い世界を築く方法を見つけることだ。

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AIはFintechに到達したばかりか?実はAIはFintechで成長した。

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