# Грег Ульрих из Mastercard: «ИИ для платежей — это как электричество: он должен быть везде»

Источник: https://www.youtube.com/watch?v=4j5vN0gCX90
Канал: a16z (Andreessen Horowitz)
Опубликовано: 05.02.2025

---

В новом эпизоде подкаста «In the Vault» от a16z партнер фонда Марк встретился с Грегом Ульрихом, первым директором по ИИ и данным в Mastercard. Они обсудили, как финансовый гигант с 33-тысячным штатом интегрирует генеративный ИИ, почему компания перешла на модель управления «Hub and Spoke» и как стартапам пробиться в экосистему глобальной платежной сети.

## 📈 Путь от некоммерческого сектора до руководства ИИ в Mastercard
[[JUMP:0:27]]

Грег Ульрих (Greg Ulrich) занял пост директора по ИИ и данным в Mastercard во втором квартале 2024 года [2:40]. Его путь в мир данных начался в некоммерческом секторе около 20 лет назад, где он помогал организациям оценивать эффективность мер по борьбе с малярией и обеспечению чистой водой [1:18]. Этот опыт, по словам Ульриха, научил его двум вещам: огромной силе данных для измерения реального воздействия и тому, как легко ими можно злоупотребить при неосторожном подходе [2:11].

Карьера Грега в Mastercard развивалась по следующим этапам:

*   Работа в компании APT (Applied Predictive Technologies), которая специализировалась на выявлении причинно-следственных связей в данных.
*   Переход в Mastercard после поглощения APT около 10 лет назад [2:25].
*   Руководство стратегией, M&A и корпоративным развитием в течение 4,5 лет, начиная с 2020 года [2:33].
*   Назначение на текущую роль после звонка CEO Mastercard в начале 2024 года [2:40].

По мнению Грега Ульриха, сейчас наступило уникальное время для ИИ: будущее технологии еще не написано, и путь, который выберет индустрия, определит ландшафт на десятилетия вперед [1:05].

## 🧠 Традиционный ИИ против Генеративного: подход Mastercard
[[JUMP:3:05]]

Mastercard использует искусственный интеллект уже несколько десятилетий, особенно в сфере борьбы с мошенничеством [3:32]. Грег Ульрих подчеркивает, что выбор между «традиционным» ИИ (Machine Learning) и генеративным (GenAI) всегда зависит от конкретного кейса:

1.  **Традиционный ИИ и ML:** По утверждению гостя, он остается более эффективным и дешевым решением для работы со структурированными данными, прогнозирования и классического управления рисками [4:23].
2.  **Генеративный ИИ:** Незаменим там, где требуется управление знаниями (Knowledge Management), синтез информации, создание нового контента и работа с неструктурированными данными [4:36].

Для Mastercard GenAI часто выступает в роли «функции» (feature), улучшающей существующие продукты, а не отдельного самостоятельного продукта [5:01].

## 🛡️ Четыре столпа ИИ-стратегии: Safer, Smarter, Personal, Stronger
[[JUMP:6:06]]

Ульрих классифицирует все инициативы Mastercard в области ИИ по четырем ключевым направлениям:

### 1. Safer (Безопасность)
Цель — сделать экосистему электронной коммерции защищенной. Это включает не только проверку каждой транзакции на мошенничество в реальном времени, но и выявление «горячих точек» в сети, где действуют злоумышленники или распространяются скам-схемы [6:47].

### 2. Smarter (Интеллект)
Оптимизация работы партнеров (банков, мерчантов, аквайеров). ИИ помогает определять наиболее эффективные маршруты транзакций и подсказывает, когда стоит авторизовать операцию, а когда — отправить ее на повторную попытку [7:12].

### 3. More Personal (Персонализация)
Хотя Mastercard — это B2B2C компания, она предоставляет инструменты партнерам, чтобы те могли предлагать нужный оффер нужному клиенту в правильное время [7:39].

### 4. Stronger (Внутренняя эффективность)
Улучшение собственных операций Mastercard. Сюда входит помощь инженерам в написании кода и предоставление отделу продаж быстрого доступа к корпоративным знаниям [8:04].

## 🚀 Первые запуски: от борьбы с фродом до цифровых ассистентов
[[JUMP:8:30]]

Грег Ульрих выделил три конкретных продукта, которые уже используют современные возможности ИИ:

*   **Decision Intelligence:** Обновленная система скоринга транзакций. Она использует рекуррентные нейросети для создания «векторной базы данных мерчантов» [8:56]. Это позволяет системе предсказывать надежность транзакции, даже если конкретный покупатель никогда раньше не совершал покупки в этом магазине, основываясь на поведении других потребителей [9:10].
*   **Shopping Muse:** ИИ-помощник для онлайн-шопинга, который имитирует общение с консультантом в магазине [9:36]. Пользователь может спросить на естественном языке: «Что мне надеть на свадьбу?» или «В чем мне пойти на подкаст a16z?», и получить релевантные рекомендации [9:48].
*   **Цифровой ассистент по онбордингу:** Инструмент на базе RAG (Retrieval-Augmented Generation), который помогает банкам и мерчантам быстрее интегрировать продукты Mastercard [10:16]. Он анализирует техническую документацию и историю Q&A, чтобы мгновенно отвечать на вопросы инженеров. При этом, по словам Ульриха, компания сохраняет принцип «человека в контуре» (human in the loop) — ответы проходят через агентов поддержки [10:40].

## 🤝 Инвестиционный тезис и работа со стартапами
[[JUMP:11:06]]

Mastercard занимает привилегированную позицию доверенного партнера для миллионов мерчантов и банков. Грег Ульрих считает, что защита данных является «абсолютным пиком» приоритетов, так как именно доверие позволяет платежной сети процветать [12:03].

**Критерии для стартапов, желающих сотрудничать с Mastercard:**

*   **Strategy First:** Решение должно четко вписываться в одну из четырех областей (Safer, Smarter, Personal, Stronger) [14:51].
*   **Технологическое соответствие:** Стартап должен доказать, что GenAI в их случае — действительно лучший инструмент для решения проблемы, а не просто хайповая надстройка [13:44].
*   **Управление и безопасность:** Полное соответствие жестким правилам Mastercard в области приватности данных [15:04].

Для взаимодействия с ранними стадиями в компании существует программа **Start Path**, которая позволяет финтех-стартапам подключаться к сети Mastercard и получать поддержку [14:25].

## 🕸️ Модель управления: Hub and Spoke
[[JUMP:15:18]]

В начале 2024 года CEO Mastercard внедрил структуру «Hub and Spoke» (Ступица и спицы) для управления ИИ [16:13]. По мнению Ульриха, централизовать весь ИИ в компании такого размера было бы «глупо и опасно», так как ИИ подобен электричеству — он должен быть везде [16:26].

*   **Hub (Центр):** Команда Грега определяет общекорпоративную стратегию, выбирает инструменты, следит за безопасностью и предотвращает дублирование усилий [16:53].
*   **Spokes (Спицы):** Лидеры бизнес-юнитов (HR, финансы, опен-банкинг) сохраняют за собой право на инновации и разработку продуктов, так как они лучше знают потребности своих клиентов [17:19].

## ⚠️ Риски, галлюцинации и «право на незнание»
[[JUMP:24:03]]

Несмотря на всеобщий энтузиазм, Грег Ульрих отмечает, что в регулируемых индустриях наблюдается осторожность. Основные опасения вызывают:

*   Точность моделей и галлюцинации [24:29].
*   Высокий барьер для решений, напрямую взаимодействующих с клиентами (Customer Facing) [24:43].

Ульрих выразил особый интерес к развитию моделей рассуждения (reasoning models). По его словам, критически важно, чтобы ИИ научился говорить «Я не знаю», вместо того чтобы уверенно выдавать ложные ответы [27:40]. 

> «В жизни, как и в ИИ, самое худшее — это пытаться имитировать ответ, когда ты его не знаешь», — отмечает Грег [28:08].

## 🔮 Будущее: Мультимодальность и инференс
[[JUMP:26:03]]

Грег Ульрих выделил три тренда, за которыми он будет следить в ближайшие годы:

1.  **Мультимодальность:** Возможность ИИ одновременно анализировать текст, изображения и видео. В финансах это революционизирует сверку счетов (invoice reconciliation), где данные приходят в виде PDF, фото чеков и текста [26:58].
2.  **Доверие и ответственность:** Прозрачность ИИ станет ключевым трендом не только 2025 года, но и последующих лет [29:00].
3.  **Данные как дифференциатор:** По мере развития технологий именно качество проприетарных данных и эффективность инференса (вывода) станут решающими факторами конкуренции [29:13].