Финансовата корпорация Mastercard, която оперира едноименната платежна система, пусна подобрен модел на генеративен изкуствен интелект. Decision Intelligence Pro ще позволи на банките да следят по-добре подозрителни транзакции в нейната мрежа в реално време и да определят дали са легитимни или не.
Новото AI решение е собствена невронна мрежа, изградена от нулата от екипите на Mastercard за киберсигурност и измами, обяви Аджай Бхала, президент на бизнес отдела за киберсигурност и разузнаване на Mastercard, пред CNBC.
„Използваме трансформиращи модели, които по същество помагат да се впрегне силата на генеративния AI”, каза Бхала. „Всичко е създадено вътрешно, имаме всякакви данни от екосистемата. Поради естеството на нашия бизнес ние виждаме всички данни за транзакциите, които идват до нас от екосистемата”.
В някои случаи Mastercard разчита на отворен код – „винаги, когато е необходимо”, но „повечето” от технологията се създава вътрешно от компанията, уточни мениджърът.
Собственият алгоритъм на Mastercard се обучава на данни от приблизително 125 милиарда транзакции, които се случват годишно в платежната мрежа на компанията. Вместо въвеждане на текст, той използва търговската история на притежателя на картата, за да определи дали бизнесът, участващ в транзакцията, е място, където има вероятност клиентът да отиде.
След това алгоритъмът генерира пътища през мрежата на Mastercard, за да оцени опциите. По-висок резултат при оценката ще бъде в рамките на модела на нормално поведение, очакван от картодържателя, а по-нисък резултат ще бъде извън този модел. Целият този процес отнема само 50 милисекунди.
Новата AI технология ще позволи на финансовите институции да увеличат нивата си на разкриване на измами средно с 20%, очаква Бхвала. Въпреки това, в някои случаи моделът е довел до увеличаване на нивата на разкриване на измами с до 300%, добави той. Mastercard очаква също AI алгоритъмът да спести на банките до 20% от разходите за оценка на незаконни транзакции.
Истинският потенциал на новата технология на Mastercard обаче се крие в способността ѝ да идентифицира измамни модели и тенденции, за да предскаже бъдещи видове измами, които все още не са наблюдавани в платежната екосистема.