Piazza Capo AI Spiega Come Macchina di Apprendimento Sta Cambiando CommerceAI & Dintorni

Square's merchant products have become popular among small business owners.

Piazza mercantile prodotti sono diventati popolari tra i proprietari di piccole imprese. Square Inc.

Macchina di apprendimento è ovunque in questi giorni, e la finanza non è diverso. Entrambi i grandi istituti bancari e scrappy startup stanno tentando di “disturbare” i soldi con l’intelligenza artificiale (AI), collettivamente, contribuendo a rendere l’IA parte integrante del futuro del settore.

Come responsabile di piattaforma per il commercio di machine learning team Square Inc., Marsal Gavalda aiuta a condurre gli aspetti tecnici del Jack Dorsey-fondata pagamenti piattaforma. Gavalda e il suo team si applicano macchina di apprendimento e di automazione a Piazza del pagamento di prodotti, che negli ultimi anni hanno avuto come obiettivo quello di rivoluzionare il modo di mercanti di effettuare transazioni.

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Osservatore ha parlato con Gavalda a quest’anno AI Finance Summit da Re.Di lavoro, in cui ha descritto l’attuale clima all’intersezione della tecnologia e della finanza.

Come hai iniziato il tuo lavoro in IA e delle finanze?
In realtà è una storia interessante. Ho preso AI perché mi sono interessato di tecnologie linguistiche. E che mi hanno interessato le tecnologie del linguaggio, credo, perché sono cresciuto nel Barcellona—Catalogna, in Spagna, dove si parla il catalano come opposto allo spagnolo. Come un bambino, ho avuto molto interesse per le lingue, ma anche in informatica. Un giorno, mio padre si presentò con un HP-85, uno dei primi home computer, ed è così che ho ottenuto in esso. Ho fatto informatica come un undergrad, ma poi ho capito che c’era questo misto nel campo della linguistica computazionale, ora meglio conosciuto come il linguaggio, tecnologie, computer addestrati a fare le cose come il riconoscimento vocale, traduzione automatica. E ‘ stato davvero interessante, perché 20 anni fa, si fa quasi una sorta di mano, la scrittura di queste regole, che dicono: “bene, una frase in inglese è fatto di un sintagma nominale e un verbo frase.” Ma ben presto questo stato preso da un molto più bottom-up, basato sui dati statistici approccio, che è quello che di apprendimento della macchina è di circa. Così machine learning è imparare direttamente dai dati. E questo, ora, come si può fare il riconoscimento vocale e molto alta accurata traduzione automatica. Quindi, questo è il campo in cui mi trovavo. E poi è arrivata l’occasione con il Quadrato di applicare macchina di apprendimento per le transazioni finanziarie, e anche per analizzare le interazioni che i venditori e acquirenti sono attraverso la nostra piattaforma.

Essere in Piazza , al momento, in particolare il dipartimento del commercio, ci può dire cosa comporta?
A Piazza, lo scopo principale è il miglioramento economico. E dunque, tutto ciò che facciamo, abbiamo a che fare con questo tipo di obiettivo. Così, con la macchina di apprendimento e di intelligenza artificiale, non è diverso. Stiamo cercando di trovare le migliori applicazioni di questa nuova tecnologia in un modo che consente ai nostri venditori e i nostri acquirenti di diventare parte di una rete finanziaria e di prosperare in questo la rete finanziaria. Ci sono molti ottimi esempi. C’è Piazza del Capitale sociale, che è il braccio all’interno della Piazza, che rivela opportunità all’interno dei nostri venditori e problemi di prestiti, in modo che si può, per esempio, far crescere il loro business.

E che cosa si vede come, giorno per giorno, a lavorare?
Bene giorno per giorno, è davvero una questione di priorità. Sappiamo che i dati che abbiamo a disposizione è estremamente prezioso per scoprire le opportunità e fornire una migliore esperienza per i nostri venditori e dei clienti. E ‘ quasi una questione di cercare di vedere da tutti questi dati e questi modelli che realizziamo: come superficie che come caratteristica di prodotto per i nostri clienti in un modo che è utile e rilevante per loro?

Un sacco di clienti sono i commercianti stessi, come prezioso è questo tipo di dati a loro?
I venditori sono molto interessato a come il loro business sta andando, e come potrebbe essere migliorato. Abbiamo caratteristiche, per esempio, che stanno diventando sempre più personalizzati. Recentemente abbiamo lanciato la capacità per quando si va per i tuoi articoli pagina, è possibile vedere i suggerimenti su quali altri elementi che si desidera aggiungere al vostro catalogo. Questo è un modo per fare il checkout più veloce perché non devi inserire un prezzo, si può semplicemente toccare l’elemento. Essa ci permette anche di dare più dettagliate analytics e report e le tendenze per i nostri venditori.

All’interno di finanza sé, è un vasto campo, con gli storici istituti. Come dire AI è la trasformazione di una regolamentate e strettamente sorvegliati industria?
Sì, ci sono alcuni vincoli, alcuni di loro per una buona ragione. Per esempio, ci sono certamente persone che vogliono assicurarsi che i modelli che sviluppiamo sono compatibili con le nuove normative come la GDPR nell’Unione Europea o SECA in California. Vogliamo fare in modo che i modelli che si sviluppano non sono un cosiddetto effetto disparato protette classi. E così, abbiamo conformità di revisione che anche assicura che. Più in generale, non siamo certamente consapevoli dell’enorme trasformazione che AI e di apprendimento automatico è di avere non solo nel settore della finanza , ma anche nella società in generale. E per questo abbiamo sicuramente voglia di essere parte di esso e dare forma in modo che si sta andando ad essere felice con, nel senso che vogliamo essere la costruzione di una società che tutti vorremmo essere parte di e non una sorta di strano distopia in cui siamo governati da questi modelli.

E cosa si vede come potenziali preoccupazioni in applicazione di machine learning per la finanza, dove vi sono molte preoccupazioni in materia di sicurezza sui dati personali sensibili?
Certamente gli aspetti di privacy dei dati è qualcosa che prendiamo molto sul serio. In tutta la storia della Piazza, io non sono a conoscenza di noi ha mai condividere i nostri dati interni con terze parti. Quindi, se si dispone di una transazione all’interno della Piazza, non abbiamo intenzione di monetizzare. Al di là che, come ho detto, sta cercando di assicurarsi che non esiste una cosa come questa disparati impatto protette classi, ma anche la costruzione di modelli che ci sentiamo a nostro agio con. E abbiamo sempre un occhio di riguardo per gli errori che si possono fare, che sia un falso positivo o un falso negativo. Guardiamo sempre le conseguenze di ciò. E prima del rilascio di un prodotto, siamo sicuri che abbiamo una sorta di grazioso modo di gestire, in particolare uno di questi modelli che diventano visibili per il consumatore. C’è sempre un disegno e in qualche modo fondamentalmente diminuzione dell’impatto potenzialmente la decisione sbagliata.

La piazza è abbastanza consumatore di fronte presenza, in particolare con la Cassa App. Per le persone che stanno leggendo questa intervista in cinque o 10 anni, cosa volete di prevedere sarebbe il loro pensiero sulla strada Piazza trasformata di servizi finanziari?
Ciò che speriamo di ottenere con il Quadrato è lo scopo di empowerment economico a diversi livelli. Come un venditore, si vuole far crescere il vostro business. Come un acquirente, si desidera avere più opzioni e più premi. Quindi, cosa che stiamo facendo con il denaro Contante, App, che è senza precedenti, avendo questi premi collegato ad una carta che non ha spese di manutenzione ed è completamente gratuito. Quindi, credo che ciò che si vorrebbe essere ricordato per questa società che ha davvero cercato di creare un più onesto, trasparente e rete finanziaria che tutti possono essere una parte di.

E questo include la creazione di un ecosistema di prodotti, come il recente automatizzato Studio Fotografico servizio che Square ha lanciato per i venditori?
Sì. Cerchiamo sempre di una sorta di rendere più facile per i nostri venditori per migliorare la loro presentazione. In questo caso, si tratta di un servizio in cui si generano le immagini dall’aspetto professionale dei vostri prodotti. Fondamentalmente, ci sarà quasi essere questa dicotomia tra mattoni e malta e online. E ‘ intenzione di essere molto più fluido sorta di via di come acquirenti e venditori di interfaccia e di come il commercio si verifica.

Così che cosa è il prossimo per te che puoi raccontarci?
C’è un sacco di roba interessante in cantiere. Non posso rivelare, ma io ti do un suggerimento, che è—questo è un pubblico fatto—una recente acquisizione di Eloquente Labs, che è uno spin-off di Stanford dedicato al taglio-bordo di conversazione AI. Noi pensiamo che quella è una zona dove si può venire su con alcuni prodotti davvero interessanti.

Al di fuori del fintech spazio, come un’intelligenza artificiale esperto, cosa sei più eccitato da in questo momento?
Ci sono molte aree. Direi che, probabilmente, la realtà aumentata, realtà virtuale è molto interessante spazio. E la mia passione di lunga data di lingue nella zona, non solo il riconoscimento vocale e alcuni di elaborazione del linguaggio naturale, ma la vera comprensione del linguaggio naturale. Questa comprensione non solo di correlazione, ma anche il nesso di causalità, e una più profonda capacità di avere conversazioni e sento che questo sistema è in grado di comprendere realmente ciò che sta accadendo.

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