MWC 2018
2018
Computex
IFA 2018
Финансовая корпорация Mastercard, владеющая одноимённой платёжной системой, запустила усовершенствованную модель генеративного искусственного интеллекта Decision Intelligence Pro собственной разработки, которая позволит банкам лучше отслеживать подозрительные транзакции в её сети в режиме реального времени и определять, являются ли они законными или нет. Об этом сообщил ресурс CNBC со ссылкой на эксклюзивное интервью представителя Mastercard.
Источник изображения: Mastercard
Аджай Бхалла (Ajay Bhalla), президент бизнес-подразделения Mastercard по кибербезопасности и разведке, рассказал CNBC, что новое решение представляет собой запатентованную рекуррентную нейронную сеть, созданную с нуля командами Mastercard по кибербезопасности и борьбе с мошенничеством.
«Мы используем модели-трансформеры, которые, по сути, помогают получить мощь генеративного ИИ, — сообщил Бхалла. — Всё это было создано собственными силами, у нас есть все виды данных из экосистемы. Благодаря характеру нашей деятельности, мы видим все данные о транзакциях, которые поступают к нам из экосистемы».
Он отметил, что в некоторых случаях Mastercard полагается на открытый исходный код «всякий раз, когда это необходимо», но «большая часть» технологий создаётся собственными силами компании.
Собственный алгоритм Mastercard обучен на данных примерно 125 млрд транзакций, которые ежегодно совершаются в платёжной сети компании. Вместо текстового ввода он использует историю посещений торговых точек держателем карты в качестве подсказки для определения того, является ли бизнес, участвующий в транзакции, местом, куда с большой вероятностью направится покупатель.
Затем алгоритм генерирует пути через сеть Mastercard, чтобы оценить варианты. Более высокий балл в оценке будет соответствовать модели обычного поведения, ожидаемого от держателя карты, а более низкий балл — за пределами этой модели. Весь этот процесс занимает всего 50 миллисекунд.
По словам Бхаллы, новая ИИ-технология позволит финансовым учреждениям повысить уровень обнаружения мошенничества в среднем на 20 %. Однако в некоторых случаях эта модель привела к повышению уровня выявления мошенничества на целых 300 %, добавил он. Mastercard ожидает, что её алгоритм также позволит банкам сэкономить до 20 % на затратах на оценку незаконных транзакций.
Однако истинный потенциал новой технологии Mastercard, как полагает Бхалла, заключается в её способности выявлять мошеннические модели и тенденции для прогнозирования будущих типов мошенничества, которые пока не встречались в платёжной экосистеме.
Источник:
