A Mastercard bevezet egy új, generatív mesterséges intelligencia modellt, amelynek célja, hogy segítse a bankokat hatékonyabban azonosítani és értékelni a gyanús tranzakciókat a fizetési hálózatukon belül. Ez a fejlett rendszer lehetővé teszi a bankok számára, hogy pontosabban elemezzék és észleljék a potenciális csalásokat a tranzakciók során. Ennek eredményeként a bankok képesek lesznek hatékonyabban védekezni a pénzügyi csalások ellen, növelve ezzel az ügyfelek biztonságát és a pénzügyi rendszer integritását.
A Mastercard kifejlesztett egy saját generatív mesterséges intelligenciát alkalmazó funkciót, amelynek célja, hogy segítse a több ezer bankot a hálózatában a kiberbiztonsági szempontból kétes tranzakciók azonosításában és kiszűrésében.
A Mastercard új, fejlett mesterséges intelligencia modellje, a Decision Intelligence Pro lehetőséget teremt a bankok számára, hogy valós időben hatékonyabban értékeljék a gyanús tranzakciókat a hálózaton, és gyorsan meghatározzák, hogy azok rendben vannak-e vagy sem.
Ajay Bhalla, a Mastercard kiber- és hírszerzési üzletágának elnöke szerint az új AI-megoldás a Mastercard saját idősoros adatokat kezelő neurális hálózatán alapul, ami a generatív mesterséges intelligencia kulcsfontosságú eleme. Ezt a hálózatot a vállalat kiberbiztonsági és csalás elleni csapatai alapjaitól maguk építették fel.
A Mastercard saját fejlesztésű algoritmusa a vállalat kártyahálózatán évente áthaladó mintegy 125 milliárd tranzakció adatain alapul. Az adatok segítenek a mesterséges intelligenciának megérteni a kereskedők közötti kapcsolatokat – nem csupán a szavakon alapuló megközelítéssel, így a Mastercard szerint képes előrejelezni, hol következhetnek be hamis tranzakciók.
Csalási minták mint forró nyomok
A Mastercard algoritmusa nem a szöveges bevitelre támaszkodik, hanem a kártyabirtokos előző vásárlásai alapján azonosítja, hogy a tranzakcióban érintett vállalkozás olyan hely-e, amit az ügyfél valószínűleg felkeresne.
Az algoritmus ezután a Mastercard hálózatán keresztül – egyfajta hőérzékelő szenzorhoz hasonlóan – lehetséges utakat generál, hogy megtalálja a választ egy pontszám formájában. A magasabb pontszám azt jelzi, hogy a tranzakció követi a kártyabirtokos szokásos viselkedési mintáját, míg az alacsonyabb pontszám azt jelezheti, hogy a tranzakció eltér a mintától.
A Mastercard szerint ez a folyamat mindössze 50 milliszekundum alatt megy végbe, így a forró nyom ezúttal igazán szó szerint vehető.
A Mastercard új tranzakciós döntéshozatali technológiája hozzájárulhat ahhoz, hogy a pénzintézetek átlagosan 20%-kal javítsák a csalások felderítési arányát. Bizonyos esetekben a modell akár 300%-os javulást is eredményez a sikeres szűrésben.
A Mastercard elmondása szerint az elmúlt öt évben több mint 7 milliárd dollárt fektetett be kiberbiztonsági és mesterséges intelligenciára épülő technológiákba.Ebbe beletartozik számos felvásárlás, köztük a svéd Baffin Bay Networks kiberbiztonsági cég 2023. márciusi megvásárlása is.
Bár még korai jósolni, de a Mastercard arra számít, hogy az algoritmusa segítségével a bankok akár 20%-os költségmegtakarítást érhetnek el, mivel csökkenthetik a visszaéléssel érintett tranzakciók értékelésére fordított költségek nagy részét.
A Mastercard technológiájában rejlő valódi potenciál az, hogy felismeri a csalási mintákat és trendeket, lehetővé téve a jövőbeli, jelenleg ismeretlen csalástípusok előrejelzését a fizetési ökoszisztémában, figyelembe véve az ügyfelek szokásait is.
,,A Mastercard ökoszisztémájának különlegessége abban rejlik, hogy világszerte minden ügyfelünk adata elemezhetővé válik. Ez lehetővé teszi számunkra, hogy a csalásokat és azok mintázatát globális szinten felismerjük.”
– nyilatkozta Ajay Bhalla, a Mastercard kiber- és hírszerzési üzletágának elnöke.
Kapcsolódó cikkek:
[Forrás: CNBC] | Címlapfotó: stock.adobe.com | Licenc: FinTech Group
