211service.com
Podcast'as: ką AI veikia jūsų piniginėje?
Visa mūsų finansų sistema yra pagrįsta pasitikėjimu. Šiaip bevertes popierines sąskaitas galime iškeisti į šviežius bakalėjos produktus arba perbraukti plastiko gabalėlį į naujus drabužius. Tačiau šis pasitikėjimas – paprastai centrinės vyriausybės remiamu banku – keičiasi. Kadangi mūsų finansinis gyvenimas sparčiai skaitmenizuojamas, gauti duomenys virsta AI pašaru. Tokios įmonės kaip „Apple“, „Facebook“ ir „Google“ mato tai kaip galimybę sugriauti visą patirtį, kaip žmonės galvoja apie savo pinigus ir naudoja juos. Bet ar tikrai mes, vartotojai, galėsime labiau kontroliuoti savo finansus? Šioje pirmoje serijoje apie automatizavimą ir mūsų pinigines tyrinėjame skaitmeninę mokėjimo už daiktus revoliuciją.
Susitinkame:
- Umaras Farooqas, J.P. Morgano Chase'o „Onyx“ generalinis direktorius
- Joshas Woodwardas, „Google Pay“ produktų valdymo direktorius
- Edas McLaughlinas, „Mastercard“ operacijų ir technologijų prezidentas
- Craigas Vosburgas, „Mastercard“ vyriausiasis produktų pareigūnas
Kreditai
Šį epizodą prodiusavo Anthony Green, padedamas Jennifer Strong, Karen Hao, Will Douglas Heaven ir Emma Cillekens. Mus redaguoja Michaelas Reilly. Ypatingas ačiū mūsų renginių komandai, kad įrašė dalį šio epizodo mūsų AI konferencijoje „Emtech Digital“.
Nuorašas
[TR ID]
Stiprus: Kol žmonėms reikėjo daiktų, mums... taip pat reikėjo būdo už juos sumokėti. Nuo mainų ir prekybos… iki pinigų išradimo… ir galiausiai kreditinių kortelių… kurias šiais laikais dažnai naudojame per savo telefonų programas.
Farooq: Niekas prieš 10 metų – niekas negalvojo, kad tu tiesiog atsikelsi nuo pietų stalo ir naudosi Zelle arba Venmo, kad atsiųstum draugui penkis dolerius. Ir dabar tai darai.
Stiprus: Mokėjimo už ką nors veiksmas gali atrodyti paprastas. Tačiau prekyba popieriumi bakalėjos prekėmis... arba plastiko gabalo braukimas naujiems drabužiams remiasi keliomis galingomis idėjomis, leidžiančiomis reprezentuoti vertingus dalykus ir jais keistis.
Visa mūsų finansų sistema sukurta remiantis šiuo susitarimu... (ir pasitikėjimu).
Tačiau šis modelis keičiasi… ir bankai nebėra vieninteliai žaidėjai mieste.
[Skamba iš „Apple Card“ reklamos]
[Skelbimo muzika nublanksta]
Pranešėjas: Tai „Apple Card“. Kreditinė kortelė, kurią sukūrė „Apple“, o ne bankas. Taigi tai paprasta, skaidru ir privatu. Jis veikia su Apple Pay. Taigi nusipirkti ką nors taip paprasta, kaip: *iPhone ding*.
Stiprus: Tai ne tik „Apple“. Daugelis kitų technologijų gigantų persikelia į mūsų pinigines, įskaitant „Google“ ir „Facebook“ ...
[Garsai iš „Facebook“ kūrėjų konferencijos]
Markas Zuckerbergas: Manau, kad siųsti pinigus kam nors turėtų būti taip pat paprasta, kaip ir nuotrauką.
Stiprus: „Facebook Pay“ veikia per savo socialines programas, įskaitant „Instagram“ ir „WhatsApp“, ir vadovai tikisi, kad vieną dieną tie mokėjimai bus atliekami „Facebook“ valiuta.
Be to, ką naudojame mokėdami už daiktus, keičiasi ir tai, kaip mokame už daiktus.
[Skamba iš Amazon One reklamos]
Pranešėjas: Pristatome „Amazon One“. Nemokama paslauga, leidžianti naudoti delną, kad greitai susimokėtumėte už daiktus, gautumėte prieigą, gautumėte apdovanojimų ir dar daugiau.
Stiprus: Šis gaminys veikia nuskaitydamas delną... ir jis skirtas ne tik mokėjimams. Jis taip pat parduodamas kaip ID. Kažką panašaus vieną dieną būtų galima panaudoti norint atrakinti biuro duris arba įsėsti į lėktuvą.
Tačiau leidus įmonėms tokiu būdu naudoti mūsų kūno duomenis, kyla įvairių klausimų, ypač jei jie susimaišo su kitais asmeniniais duomenimis.
Vosburgas: Galime labai detaliai matyti, kaip, pavyzdžiui, žmonės sąveikauja su savo įrenginiu. Mes matome padėtį, kurioje jie ją laiko. Galime suprasti, kaip jie rašo. Galime suprasti, koks spaudimas daromas ekrane, kai žmonės spaudžia klavišus. Visi šie dalykai gali būti naudingi naudojant dirbtinio intelekto derinį, kad būtų galima apdoroti duomenis ir sukurti sąveikos pirštų atspaudus.
Stiprus: Aš esu Jennifer Strong ir šioje pirmoje serijoje apie automatizavimą ir mūsų pinigines mes tyrinėjame skaitmeninę mokėjimo už daiktus revoliuciją.
[RODYTI ID]
Farooq: Taigi, jei pagalvotumėte apie tai, kaip šiandien veikiame, pirmiausia veikiame per centrines institucijas.
Stiprus: Omaras Farooqas yra Onyx generalinis direktorius iš J.P. Morgan. Jame pagrindinis dėmesys skiriamas futuristiniams mokėjimo produktams.
Farooq: Atvirai kalbant, didžiausia centrinė institucija tam tikrais atžvilgiais JAV pinigų tikslais yra JAV federalinis rezervas ir JAV iždas. Išsitraukiate dolerio kupiūrą. Jame parašyta JAV iždas. Jį išduoda, žinote, tam tikra prasme, citata su citata, namo viršuje. Namo viršus tai garantuoja. Ir jūs nešiojate jį su savimi. Bet kai atiduodate tai kam nors, galiausiai pasitikite ta centrine institucija, kaip vykdote sandorius.
Stiprus: Tai gali būti geras dalykas. Šios kitaip bevertės popierinės sąskaitos vertė garantuojama, nes ją išleido ir remia JAV vyriausybė. Tačiau tai taip pat gali sulėtinti veiklą. Ir nors dabar mes laikome savaime suprantamu dalyku, kad galime pervesti pinigus realiuoju laiku, galimybės tai padaryti nebuvo taip seniai.
Farooq: Mokėjimai iš tikrųjų, kaip technologija, vystosi šiek tiek lėtai. Pateiksiu pavyzdį, JAV neseniai, prieš porą metų, pradėjo vykdyti mokėjimų realiuoju laiku schemą, kuri tiesiogine prasme buvo pirmieji nauji mokėjimai JAV, kaip žinote, per dešimtmečius. Kad ir kaip beprotiškai tai skambėtų.
Stiprus: Mokėjimo geležinkelis yra infrastruktūra, leidžianti pinigais judėti iš vienos vietos į kitą. Ir tie mokėjimai realiuoju laiku yra labai svarbūs, nes dar visai neseniai, kai pinigai išėjo iš jūsų sąskaitos, prireikė daug laiko, dažnai dienų, kol jie pasiekė paskirties vietą.
Štai kodėl galime siųsti pinigus per tokias programas kaip „Venmo“ ir vos po kelių sekundžių išgirsti skambėjimą, kad jie buvo gauti kito asmens telefone. Be to, pagrindinis Venmo konkurentas, vadinamas Zelle, egzistuoja tik dėl precedento neturinčio bendradarbiavimo tarp kitaip konkuruojančių bankų.
Farooq: Manau, kad pasaulis eina link atviresnių platformų, kuriose susilieja ne tik vienos partijos, bet ir kelių partijų galimybės. O vertę sukuria kiekvieno žmogaus galimybė prisijungti prie bet kurio kito. Taigi manau, kad tai, ką matome, yra greita raida skaitmeninėje srityje, kur vis daugiau mokėjimo rūšių, nesvarbu, ar tai didmeninė, ar mažmeninė, pereina į naujus būdus, naujus bėgius, 24/7/365, galimybę mokėti bet kam bet kur. bet kokia valiuta. Visi šie dalykai iš esmės įsibėgėja.
Stiprus: Čia gali atsirasti kriptovaliutos. Tai ne tik skaitmeniniai pinigai.
Farooq: Tikime, kad yra kelias į priekį, kur pinigai gali būti protingesni. Taigi jūs iš tikrųjų galite užprogramuoti monetą ir valdyti, kam ji bus skirta.
Stiprus: Kitaip tariant, pasitikėjimas, kurį paprastai skiriame bankams ar vyriausybėms, būtų perkeltas į algoritmą ir bendrą knygą.
Farooq: Taigi jūs beveik pasikliaujate tuo decentralizuotu algoritmo pobūdžiu ir sakote: „Manau, kad galiu pasitikėti jūsų žetonu, nes, žinote, yra X … X tūkst. arba X šimtų tūkstančių knygos kopijų, kurios rodo jus kaip to žetono savininkas. Ir tada, kai tu man jį duosi, visos tos kopijos bus atnaujintos. Ir dabar tai rodo mane kaip to žetono savininką.
Stiprus: Ir ne tik tai galėtų padaryti mokėjimus greitesnius ir sklandesnius. Tai taip pat galėtų padėti žmonėms, kurie iš esmės buvo atskirti nuo bankų sistemos.
Farooq: Kad ir ką darytume, šios problemos „pažink savo klientą“ tikrai negalime išspręsti. Ir aš manau, žinote, mūsų požiūris yra toks, kad technologijos beveik yra, bet reguliavimo ir aplinkinės infrastruktūros dar nėra. Tačiau mes norime sukurti šias decentralizuotas sistemas, kuriose laikui bėgant šie žmonės galėtų būti įtraukti.
Stiprus: Tačiau technologijų sutvarkymas... yra tik viena medalio pusė. Taip pat reikia geresnio reguliavimo.
Farooq: Tačiau manau, kad tai, deja, yra šiek tiek daugiau, nei galėtų padaryti bankas. Manau, kad kai kurie iš šių dalykų pakyla iki tokio lygio, kaip, žinote, kaip vyriausybė arba kaip valstybė iš tikrųjų įgalina tapatybę pasauliniu lygmeniu? Ir aš manau, kad dėl to, kai žiūrite į Kiniją, Šiaurės šalis ar kai kurias iš tų šalių, turiu galvoje nacionalinius ID ir labai standartizuotą metodą, kaip sužinoti, kas yra.
Stiprus: Ir pokytis, kurį jis leidžia bankininkystėje, gali pakeisti…
Farooq: Taigi, jei pažvelgtumėte į tokią šalį kaip Indija, Indija padarė didelę pažangą, nes daugelis žmonių iš netekusių bankų tapo bankais, nes turi piniginę savo mobiliajame telefone. Taigi manau, kad šios technologijos padidins žmonių galimybes patekti į šią ekosistemą. Aš tikiuosi, kaip žmogus, užaugęs besivystančiame pasaulyje prieš migruodamas čia, kad užmegsite tuos ryšius, kad visi tose šalyse galėtų patekti į rinkas – į didesnes rinkas. Taigi, nesvarbu, ar sėdite Afrikoje į pietus nuo Sacharos, ar sėdite kaip, žinote, kaime Indijoje, Pakistane ar Bangladeše, bet kur, iš tikrųjų galite ką nors parduoti per „Amazon“ ir už tai gauti pinigų. Aš turiu galvoje, žinote, tokius dalykus. Manau, kad yra didžiulis potencialas, žmogiškasis potencialas, kurį būtų galima išlaisvinti, jei galėtume skaitmeniniu būdu nuvesti mokėjimus į kai kurias iš tų pasaulio dalių.
Stiprus: Ir ši vizija… apima ne tik bet ką, bet kur prie banko… bet ir bet ką, turintį interneto ryšį.
Farooq: Mes atlikome pradinį IOT erdvės tyrimų ir plėtros darbą, o tai reiškia, jei vieną dieną jūsų šaldytuvas turėtų pats užsisakyti pieno. Pavyzdžiui, ar jis turi būti perduotas per jūsų banką, ar jis gali tiesiog nusiųsti pinigus kam nors, kuris pristatys jūsų pieną?
McLaughlinas: Kiekvienas jūsų naudojamas įrenginys gali tapti komerciniu įrenginiu, o mūsų tinklas tai sujungia.
Stiprus: Edas McLaughlinas yra „Mastercard“ operacijų ir technologijų prezidentas. Jis kalba mūsų A-I konferencijoje EmTech Digital.
McLaughlinas: Taigi, visas tas ryšys duoda... sujungia beveik visas pasaulio finansines institucijas, dešimtis milijonų prekybininkų, vyriausybių, technologijų CO ir visa tai, dėl ko kasmet įvykdoma milijardai operacijų. . „Mastercard“ visuose šiuose įrenginiuose ir kortelėse aptarnauja apie pustrečio milijardo sąskaitų. Taigi duomenis ir sandorius gauname iš „Facebook“ dydžio gyventojų, jei apie tai pagalvoji... Ir, kalbant apie apimtį, tikriausiai matėme 20–25 % visų internetinių operacijų už Kinijos ribų – nuo tada buvo internetas.
Stiprus: Tačiau šis ryšys sukuria naujų problemų. Galbūt teko išvykti iš miesto ir staiga jūsų kortelė nustoja veikti, nes pakeitus vietą buvo gautas įspėjimas apie sukčiavimą.
McLaughlinas: Vienas iš raktų taikant AI yra tai, kaip suformuluojate klausimą, o mūsų komandos labai anksti pasakė, kad tai neturi sustabdyti operacijų. Buvo siekiama užtikrinti, kad būtų atlikta kuo daugiau gerų sandorių.
Stiprus: Kitas svarbus dalykas yra turėti daug duomenų.
McLaughlinas: Tai didžiulis tinklelis atmintyje mūsų tinkle, kuriame yra daugiau nei 2 milijardai kortelių profilių su maždaug 200 analitinių vektorių. Ir mes priimame sprendimus kiekviename sandoryje, kuris vyksta. Tam sprendimui priimti turime mažiau nei 50 milisekundžių. Taigi, norėdami tai padaryti, turime 13 skirtingų AI technologijų, kurias modeliavome ir eksperimentavome per daugelį metų.
Stiprus: Bankai taip pat kreipiasi į AI ieškodami pinigų plovimo. Fiziniame pasaulyje organizuotas nusikalstamumas dažnai slepiasi už tikro verslo vitrinų. O skaitmeniniame pasaulyje? Slėptis dar lengviau.
Nelegalūs pinigai gali greitai dešimtis kartų pakeisti savininką ir kirsti sienas, kol nebeliks aiškaus pėdsakų atgal į jų šaltinį. Tai didžiulė problema. Ir dauguma jų lieka nepastebėti. Gali būti, kad tik 1% nusikaltėlių uždirbto pelno bus sučiupti. O pasaulio ekonomikos suirutė praėjusiais metais viską tik pablogino.
McLaughlinas: Mūsų priešas... jie taip pat naudoja AI. O jei pažvelgsite internete, tai tik robotai kovoja su robotais. Taigi jūs turite pasirinkti dalykus, kurių anksčiau neieškojote, pvz., žemos ir lėtos atakos, kai jos lieka priimtinos tolerancijos ribose, tačiau jos nuolat tiria jūsų sistemas arba daro ataką prieš jus. Sunku pasiimti. Kai užklupo koronavirusas, pasaulis persikėlė į internetą. Išlaidų modeliai labai pasikeitė. Ir ką mes galėjome padaryti, nes AI yra pakankamai turtingi ir žiūri į tiek daug skirtingų kintamųjų... Mes tikrai galėjome pasakyti, kad jūs vis dar esate jūs ir elgiatės šiek tiek kitaip.
Stiprus: Ir atakų tipai taip pat keičiasi ...
McLaughlinas: Taigi pamatėme vieną atakos veiksnį, kuris buvo gana nuostabus, nes jie manė: gerai, žmonės neblokuos asmeninių apsaugos priemonių operacijų. Tai specifinė mūsų prekybininkų klasė. Ir mes matėme, kaip sukčiai bando sudaryti sandorius, nes manė, kad niekas neblokuos. Geros naujienos yra tai, kad žiūrime į pakankamai kitų elementų, kad galėtume nedelsdami tai nustatyti ir blokuoti tas operacijas.
Stiprus: Jie kuria mašininio mokymosi įrankius, kad nustatytų įprastos veiklos modelius. Ir pažymėti išskirtinius, kai jie aptinkami. Tada žmonės gali dar kartą patikrinti tuos įspėjimus ir juos patvirtinti arba atmesti.
McLaughlinas: Taip pat nuolat veikia dirbtinis intelektas, kuris ne tik blokuoja sukčiavimą ar žiūri į jį, bet aš tai tiesiog vadinu keistenybių aptikimu – kai mes nuolat prognozuojame, ką tikėtume pamatyti. Tiesą sakant, tai puikus būdas prisijungti prie AI, nes jau turite KPI, kuriuos jau stebite. Pabandykite pradėti juos prognozuoti. Kai matote ką nors, kas iš karto nukrypsta nuo jo, pirmas dalykas, kurį iš tikrųjų darome, yra pasakyti, kas čia vyksta? Taigi galime pamatyti kažką, ko modelis nepasivijo – tiesiog sukursime taisyklę, kad jį užblokuotume. Ir mes galime tai padaryti iš karto.
Stiprus: Mokėjimų pramonė anksčiau judėjo lėtai... tačiau ji prisitaiko prie pasaulio, kuriame bet kuris įrenginys vieną dieną gali būti prijungtas prie mokėjimų tinklo... įskaitant ir savarankiškai važiuojančius automobilius.
McLaughlinas: Taigi, nesvarbu, ar naudojate naršyklę užsisakydami internetu, jei tai jūsų „iPhone“, bakstelėjimui naudojame „Apple Pay“, ar „Mercedes“ ką tik paskelbė, kad jie savo automobilius prijungs prie dujų siurblių. Taigi galite tiesiog privažiuoti ir patvirtinti operaciją tiesiai iš savo automobilio. Ir iš tikrųjų, kai viskas nutolsta nuo kortelės ir į įrenginius, mes matome dar daugiau duomenų, gaunamų per tinklą.
Stiprus: Mes grįšime… iškart po to.
[MIDROLL]
Stiprus: Vis daugiau mūsų finansinio gyvenimo yra dokumentuojama, stebima ir tarpininkaujama internete, todėl šie duomenys virsta AI pašaru, kuris yra įtraukiamas į daugybę kitų vaidmenų, susijusių su mokėjimais.
Woodward: Žmonės turi tikrai sudėtingus santykius su savo pinigais. Tai gali sukelti stresą. Dažnai būna nuobodu.
Stiprus: Joshas Woodwardas vadovauja „Google Pay“ komandai JAV. Jis mato tai kaip galimybę pakeisti ne tik mokėjimus... bet ir visą patirtį, kaip žmonės galvoja apie savo pinigus ir su jais elgiasi.
Woodward: Taigi, kaip komanda stengiamės pagalvoti, kaip supaprastinti santykius su pinigais, kai žmonės jaustųsi kontroliuojantys ir pasitikėtų, kai naudojasi mūsų programėle ir mato, kaip vyksta jų išlaidos.
Stiprus: „Google Pay“ prasidėjo kaip lygiaverčių mokėjimų sprendimas, kurio pagrindinis tikslas buvo piniginėje esančių plastikinių kortelių skaitmeninimas. Tačiau bėgant metams jis tapo įrankiu, kuris padės visapusiškiau valdyti savo finansus ir santykius su įmonėmis.
Stiprus: Ir tai buvo paimta iš socialinės žiniasklaidos. Vietoj kortelių numerių ar sąskaitų operacijos tvarkomos pagal žmonių ir įmonių, už kurias neseniai sumokėjote, nuotraukas.
Woodward: Supratome, kad sandoriai, tam tikra prasme pinigai – skaitmenys, doleriai ir centai – yra antraeiliai dalykai. Tai daug daugiau apie asmenį ar atmintį apie tą operaciją. Taigi mes bandėme tai atskleisti. Panašiai pasirinkome tą patį santykiais pagrįstą dizainą ir pritaikėme jį įmonėms. Ir tai yra kažkas, kas labai skiriasi. Taigi, kai šiandien žiūrite į mūsų pagrindinį ekraną, tai, ką matote, iš tikrųjų yra verslo piktograma. Ir kai paliečiate tai, būsite nukreipti į tą verslo puslapį, kur iš tikrųjų galite. Tikrai matote, kaip jūsų santykiai su verslu. Jei turite lojalumo kortelę, galite tai matyti, galite matyti, kaip progresuoja jūsų taškai. Taigi kitą kartą pirkdami galite gauti 20% nuolaidą. Taigi mes bandėme sukurti tai... beveik kaip visos jūsų veiklos ryšį su ta įmone „Google Pay“ programoje. Šiek tiek panašiai kaip „Gmail“, el. pašto pranešimai su gijomis.
Stiprus: Tai taip pat leidžia vartotojams rūšiuoti operacijas taip, kad atitiktų žiniatinklio paiešką.
Woodward: Taigi galite atlikti tokius veiksmus kaip ieškoti maisto. Visas operacijas gausite tose vietose, kur pirkote maistą, o „Google Pay“ gali suprasti, kad, pavyzdžiui, šis restoranas yra restoranas. Jums nereikia įsitraukti ir rankiniu būdu to suskirstyti į kategorijas. Arba galite sužinoti daugiau ir atlikti tokius veiksmus, kaip meksikietiškų restoranų paieška. Ir tai užtruks tik tą meksikietiškų restoranų pogrupį. Nėra tos operacijos dalies, kurioje būtų tokia frazė meksikietiškas restoranas joje. „Google Pay“ gali užmegzti ryšį už jus.
Stiprus: Ir naudojant kompiuterinį matymą... jis gali rūšiuoti kvitų nuotraukas.
Woodward: Tai, ką galėjome padaryti naudodami „Google Pay“, vėlgi gavus kažkieno leidimą, ši funkcija išjungta pagal numatytuosius nustatymus, yra tai, kad galite pasakyti: „Noriu, kad visas mano darytas kvitų nuotraukas būtų galima ieškoti sistemoje „Google Pay“. Ir ką tai leidžia padaryti, tai iš tikrųjų labai konkrečiai ieškoti atskirų prekių, atspausdintų ant kvito. Pavyzdžiui, prieš porą mėnesių, prieš Kalėdas, iš Lulu nusipirkau marškinius – tai buvo kalėdinė dovana. Galiu dabar įeiti į „Google Pay“ ir ieškoti marškinių. Ir pasirodo tas Lulu kvitas.
Stiprus: Jis sukurtas taip, kad naudotojai galėtų geriau kontroliuoti savo išlaidas.
Woodward: Tai sukuria vietą, kurioje galite gauti visą vaizdą. Ir tai mes matėme. Atliekant tyrimus ir kalbant su žmonėmis ne kartą pastebima, kad skirtingos programos pateikė skirtingas to paveikslo dalis, tačiau mes tikrai siekiame, kad būtų galima visa tai sujungti.
[muzikos perėjimas]
Stiprus: Tai dar vienas būdas, kaip mūsų gyvenimas gali tapti šiek tiek lengvesnis ir efektyvesnis naudojant technologijas... Bet taip pat ir tais atvejais, kai didžiulių asmens duomenų kiekių rinkimas... filtravimas... ir apdorojimas... kelia didelių klausimų... tokie dalykai kaip mokėjimas mūsų veidais ar gestais... arba kaip visi tie duomenys... gali susimaišyti su likusiais didžiuliais duomenų keliais.
O ilgesniu laikotarpiu, ką reikštų tokioms įmonėms kaip „Facebook“ nustatyti savo valiutas ir perimti pasaulinę mokėjimų sistemą?
Verta paklausti, ar mes, vartotojai, tikrai labiau kontroliuojame savo finansus... ar įmonės labiau kontroliuoja mus.
[MUZIKA ĮVEDAMAS]
Kitas epizodas…
Bennett: Mes negalėjome įsivaizduoti kažko panašaus į Siri ar Alexa. Žinote, mes tiesiog manėme, kad siunčiame tik bendrus telefono balso pranešimus… ir todėl 2011 m., kai staiga pasirodė Siri, atrodo, aš esu KAS? [juokiasi] KAS??...
Stiprus: Mes žiūrime į tai, ko reikia norint išgirsti balsą ir kaip tai greitai keičiasi.
[KREDITAI]
Stiprus: Šį epizodą prodiusavo Anthony Green, padedamas Jennifer Strong, Karen Hao, Will Douglas Heaven ir Emma Cillekens. Mus redaguoja Michaelas Reilly. Ypatingas ačiū mūsų renginių komandai, kad įrašė dalį šio epizodo mūsų AI konferencijoje: Emtech Digital.