Mastercard, один из крупнейших игроков платежной индустрии, объявила о создании своей модели искусственного интеллекта , сообщает payspacemagazine.com.
Фото: pixabay.com
Конфигурация ИИ, разработанная упомянутой фирмой , призвана предоставить тысячам финансовых учреждений возможность обнаруживать мошеннические транзакции в их функциональных сетях. Также искоренить указанную деятельность может генеративная модель искусственного интеллекта, созданная гигантом платежной индустрии.
Компания сообщила журналистам, что ее разработка получила название Decision Intelligence Pro. Банки, используя генеративную модель искусственного интеллекта, будут определять транзакции в режиме реального времени на предмет их соответствия такому параметру, как безопасность процедуры. Эти действия будут выполняться в режиме реального времени. ИИ поможет банкам принять правильное решение при определении законности финансовых операций.
Аджай Бхалла, президент бизнес-подразделения Mastercard по кибербезопасности и разведке, говорит, что новое решение искусственного интеллекта представляет собой запатентованную рекуррентную нейронную сеть. Он отметил, что генеративная модель искусственного интеллекта — это независимая разработка команды специалистов компании, деятельность которой связана с обеспечением безопасности в киберпространстве и борьбой с мошенничеством.
Аджай Бхалла в ходе беседы с представителями СМИ рассказал, что гигант платежной индустрии использует модели-трансформеры, которые помогают применять возможности генеративного искусственного интеллекта. По его словам, новая разработка встроена в функциональное пространство Mastercard, где есть все виды данных из экосистемы бренда. Он заявил, что по самой природе бизнеса, которым занимается гигант электронной коммерции, компания видит всю информацию о транзакциях, поступающую из экосистемы.
По словам Аджая Бхаллы, в некоторых случаях Mastercard при необходимости использует открытый исходный код. При этом он отметил, что большая часть технологий создана собственными усилиями гиганта платежной индустрии.
Алгоритм Mastercard обучен на данных примерно 125 миллиардов транзакций, которые ежегодно проходят через карточную сеть компании. Использование массивов информации помогает искусственному интеллекту понимать взаимоотношения между продавцами, а не слова, как в больших языковых моделях, таких как, например, GPT-4 от OpenAI и Google Gemini. Гигант платежной индустрии утверждает, что его генеративная модель искусственного интеллекта предсказывает, где происходят мошеннические транзакции.
Алгоритм Mastercard вместо массивов текстовой информации использует историю посещения держателем карты магазина как подсказку для определения того, является ли бизнес, участвующий в финансовой операции, тем местом, куда с наибольшей вероятностью пойдет потребитель. Этот алгоритм генерирует пути в сети гиганта электронной коммерции для получения ответов в виде оценки. В некоторой степени упомянутый механизм действия аналогичен принципу работы теплового радара.
Более высокий балл будет соответствовать модели нормального поведения, ожидаемого от владельца карты. Низкий балл означает отрицательный результат в ходе процедуры, которую можно назвать процедурой соответствия.
Mastercard сообщает, что алгоритм выполняет все необходимые действия всего за 50 миллисекунд.
Аджай Бхалла говорит, что новая технология принятия решений о транзакциях от гиганта платежной индустрии может помочь финансовым учреждениям повысить уровень выявления мошенничества в среднем на 20%. По его словам, в ряде случаев это решение увеличило соответствующие показатели на впечатляющие 300%.
За последние пять лет Mastercard инвестировала более 7 миллиардов долларов в технологии кибербезопасности и искусственного интеллекта. В данном случае речь идет также о нескольких приобретениях, совершенных гигантом платежной индустрии, включая покупку шведской фирмы Baffin Bay Networks в марте прошлого года.
Проблема кибербезопасности становится все более актуальной и чувствительной по мере увеличения количества отдельных действий и масштабных процессов, совершаемых людьми в виртуальном пространстве. При этом риски возникают не только при реализации тех или иных процедур в цифровой среде, но и при эксплуатации персональных устройств. Киберпреступники могут получить доступ к гаджетам, владельцы которых не подозревают о постороннем вмешательстве. В этом случае инструментом противодействия может стать осведомленность о способах и признаках неправомерного доступа к устройству. Соответствующие данные можно получить, например, в Интернете через поисковый запрос « Как узнать, взломана ли камера моего телефона ?» В таких случаях киберпреступники не только получают доступ к конфиденциальной информации, но и осуществляют слежку за их личной жизнью.
Возвращаясь к теме искусственного интеллекта в сфере финансовых услуг, следует отметить, что конкурент Mastercard, компания Visa, также инвестирует в ИИ, в том числе в венчурный фонд стоимостью $100 млн для стартапов в области генеративного машинного интеллекта. Этот фонд был создан в октябре прошлого года.
Mastercard ожидает, что ее алгоритм искусственного интеллекта позволит банкам сэкономить до 20% за счет сокращения большей части затрат, связанных с оценкой незаконных транзакций. Аджай Бхалла говорит, что истинный потенциал технологии компании заключается в способности выявлять мошеннические схемы и тенденции для прогнозирования будущих типов соответствующих преступлений, которые до сих пор неизвестны в платежной экосистеме. По его словам, преимущество экосистемы Mastercard в том, что бренд видит данные о финансовых операциях всех клиентов по всему миру. В этом случае компания может сформировать полное и актуальное представление о специфике процедур и на основе этой информации обнаружить подозрительную активность.
Фирмы, работающие в сфере платежей и цифрового банкинга, все чаще заявляют, что искусственный интеллект серьезно изменит их продукты. На прошлой неделе PayPal анонсировала новые продукты, основанные на машинном интеллекте.
Источник payspacemagazine.com