在最近一個季度(2023財年第二季度)，PayPal報告收入為73億美元，同比增長7%，5%的交易增長和37%的增值服務收入增長帶來了強勁的季度業績。截至2022年，PayPal的營收為275億美元。

 

在10%的交易增長的支撐下，PayPal的總支付量增長了11%，而嚴格的費用控制推動非交易成本下降了11%。盡管為即將到來的BNPL出售而發放的貸款帶來了12億美元的影響，但PayPal產生了強勁的自由現金流，并向股東返還了15億美元。總體而言，PayPal表現出了健康的銷量和用戶參與度增長，顯著提高了盈利能力，并在戰略計劃方面取得了進展。

 

PayPal以其使用AI、ML的深度專業知識以及培訓和部署深度學習模型以加強網絡安全和減少欺詐而聞名，PayPal在最近一個季度隨著交易量的增長減少了11%的虧損，這表明AI正在帶來規模價值。通過改善風險管理實現兩位數的損失減少，表明該公司的AI支持的網絡安全防御、欺詐檢測模型和AI支持的風險管理正在減少交易損失。

 

以下是采訪節選。

 

記者：GenAI如何在不對客戶體驗產生負面影響的情況下增強安全性?

 

Keren：雖然GenAI可能被攻擊者用于惡意目的，如生成虛假身份或創建惡意軟件變體來逃避傳統安全措施，但它也將使PayPal等安全轉發組織能夠探索由GenAI驅動的防御機制，如下一代自動威脅檢測系統和響應能力。我們始終將安全放在我們工作的中心，并在設計時將安全考慮在內。有了Gen AI，我們將有機會增強我們的能力，消除摩擦，推動更大的客戶價值。

 

記者：使用Gen AI有哪些風險，對于處理大量私有數據的平臺來說，如何緩解這些風險?

 

Keren：與任何新技術一樣，GenAI必須仔細評估和部署，并將安全和責任作為首要任務。數據質量、知識產權、安全、隱私和合規性等重要因素是關鍵考慮因素。為了降低風險，重要的是，技術領導者在部署GenAI以保護客戶和維護他們的信任之前，必須仔細檢查這些方面。改變我們對測試和攻擊性安全的思考方式，包括快速注入、檢查偏見和識別模型幻覺等攻擊模式，將允許以對客戶有利的方式部署GenAI。

 

記者：GenAI能幫助偵破詐騙嗎?如果是這樣，你如何驗證它的準確性?

 

Keren：是的，從某種意義上說，它已經是這樣了。PayPal一直是AI的早期采用者，十多年來，我們一直在建設我們的AI能力和專業知識。多年來，我們一直在使用基于轉換器的深度學習，這是像ChatGPT這樣的大型語言模型背后的關鍵技術。今天，我們在業務中的廣泛領域使用AI和ML，包括減少欺詐、客戶保護、個性化服務、風險管理和全球商務賦權。

 

記者：你能分享一下PayPal使用AI進行欺詐檢測所取得的成果嗎?

 

Keren：這帶來了巨大的影響：從2019年到2022年，當我們的年支付量幾乎翻了一番，從7120億美元增加到1.36萬億美元時，我們的虧損率降低了近一半，這在一定程度上要歸功于我們在AI算法和技術方面的進步。

 

今天，隨著我們在AI方面的進步，我們能夠迅速適應不斷變化的欺詐模式，以保護我們的客戶。PayPal的深度學習模型可以在2到3周內訓練并推向生產，更簡單的算法甚至更快，這使我們能夠用最新的生產數據訓練模型，納入新的欺詐模式，并整合內部代理和PayPal客戶的反饋。

 

記者：快速變化的金融技術格局如何影響GenAI戰略的采用?

 

Keren：作為一家在我們的雙邊網絡上擁有近4.3億活躍賬戶和3500萬商家的公司，我們看到了AI在創造下一代結賬和商務方面的巨大潛力。今天，PayPal擁有超過200 PB的支付數據-這些數據是我們競爭優勢的關鍵，我們擁有巨大的洞察力和潛力，為消費者和商家提供更好的商務體驗。

 

我們正在積極評估GenAI及其對我們的業務和競爭格局的潛在影響，我們正在讓內部團隊考慮在哪些方面可以提高效率、增加我們的安全性、改善客戶體驗、保護我們的客戶和發展我們的業務。

 

 

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