Новости VISA

2024-06-04T16:11:23+03:00

Новость: положительная. Генеративный ИИ может это найти, говорит Visa и Mastercard. Поскольку все больше финансовых учреждений задумываются о том, как лучше всего использовать генеративный искусственный интеллект, Visa и Mastercard продвигают эту технологию как способ решения киберпреступлений и схем кражи карт. В конце мая Mastercard обновила свою технологию искусственного интеллекта, чтобы ускорить обнаружение скомпрометированных карт, украденных с помощью шпионских программ, вредоносных программ, скимминга карт или других методов. Ранее в этом месяце Visa добавила инструменты искусственного интеллекта нового поколения , которые также предназначены для борьбы с карточными атаками. Карточные сети видят возможность расширить свои услуги безопасности, что может помочь в их диверсификации, помимо комиссий за считывание карт. Visa и Mastercard также имеют более широкие планы по расширению использования искусственного интеллекта среди клиентов для таких целей, как обслуживание клиентов, разработка цифровых продуктов и производство другого маркетингового контента. «Мы живем в этом быстро расширяющемся цифровом мире. Прелесть этого в том, что он создает возможности для уникального опыта. И поколение искусственного интеллекта находится в центре этого», — сказал Йохан Гербер, исполнительный вице-президент по безопасности и киберинновациям в Mastercard. «Как и во всем новом, всегда есть риски, и именно это мы и ищем». Mastercard использует искусственный интеллект для заполнения пробелов в данных при идентификации украденных карт. «Границы между мошенничеством, киберпреступлениями и финансовыми преступлениями стираются. В какой-то момент мошенникам приходится отмывать украденное обратно в банковскую систему», — сказал Гербер. Mastercard сотрудничает с компаниями, которые получают данные из даркнета. Чтобы использовать украденные карты, мошенники часто оставляют лишь частичный след в даркнете, чтобы замести следы. Например, некоторые части номера счета могут отсутствовать. По словам Гербера, Gen AI может анализировать огромное количество данных о платежах, чтобы определить потенциальные недостающие номера карт быстрее и с большей точностью, чем это было возможно в прошлом. «Таким образом, мы можем предвидеть или выяснить, какие карты были скомпрометированы, и сообщить эмитентам, что им необходимо принять меры в отношении конкретных учетных записей», — сказал Гербер. Visa также применяет ИИ для обеспечения безопасности. Новый продукт на базе искусственного интеллекта анализирует более 15 миллиардов ежегодных платежей VisaNet, чтобы предупреждать эмитентов, когда учетная запись могла быть скомпрометирована в результате атаки с использованием ботов. По мнению Андраша Сера, аналитика Forrester, генеративный искусственный интеллект можно использовать несколькими способами для улучшения обнаружения мошенничества с платежами. Технология может добавлять синтетические атрибуты транзакции, такие как совокупная стоимость, местоположение и другие данные, к собственным атрибутам транзакции, чтобы помочь в оценке рисков. «Поколение ИИ также обеспечивает более качественную и быструю отчетность, позволяя следователям формировать вопросы и получать ответы на естественных языках», — сказал Цсер. Продукты безопасности от Visa и Mastercard появились, поскольку использование искусственного интеллекта все еще вызывает споры среди некоторых банков и эмитентов карт.Тридцать процентов банков запрещаютих сотрудники от использования искусственного интеллекта, в основном из-за беспокойства об оценке риска, по словамисследования от Аризент, издатель American Banker. ИМинистерство финансов США в марте опубликовало отчетпо искусственному интеллекту и кибербезопасности, которые обнаружили, что банки медленно внедряют ИИ и большие языковые модели, а также для задач с низким уровнем риска, таких как программирование продуктов и личных помощников, таких как пилоты. В то же время,поколение ИИ набирает оборотыв компаниях, занимающихся финансовыми операциями и платежными технологиями, создавая потенциальную конкуренцию банкам. PayPal, Klarna, Amazon и Google входят в число компаний, которые объединяют расширяющийся бизнес финансовых услуг с искусственным интеллектом, чтобы сократить накладные расходы на персонал и создавать услуги для частных и бизнес-клиентов. Кларна, например, сказал, что влияниепоколение AI изменило набор сотрудниковстратегия. По мнению Гербера, поскольку поколение ИИ используется для обеспечения кибербезопасности, а технологии, лежащие в основе поколения ИИ, совершенствуются, их внедрение среди банков должно увеличиться. «По мере развития ИИ я воодушевлен тем, что он принесет бизнесу», — сказал он. По словам Дэвида Маттеи, хотя средства массовой информации публикуют множество историй о том, как поколение ИИ используется для совершения новых типов мошенничества или для увеличения масштабов проведения мошеннических атак, они уделяют меньше внимания тому, как поколение ИИ борется с мошенничеством. стратегический советник по вопросам мошенничества и борьбы с отмыванием денег в Datos Insights. «И есть причины для оптимизма в отношении этой технологии», — сказал Маттеи, добавив, что существует улучшение по сравнению с традиционными методами борьбы с мошенничеством на основе искусственного интеллекта. Большинство систем обнаружения мошенничества используют старые формы машинного обучения для выявления мошенничества. Они используют значительный объем данных для «обучения» модели, а количество мошеннических платежей «редко» по сравнению с хорошими платежами, по словам Маттеи, который отмечает, что традиционные модели работают с известным набором плохих платежей, что усложняет задачу. для выявления новых мошеннических атак. «Это создает проблему иголки в стоге сена при построении модели», — сказал Маттеи. По словам Маттеи, Gen AI может смягчить многие из этих проблем, давая возможность борцам с мошенничеством расширить свои возможности по обнаружению мошенничества и обеспечить большую гибкость моделей. «Вместо того, чтобы полагаться на специалиста по данным, который будет руководить процессом обучения, поколение ИИ хорошо оснащено для автоматического обнаружения уникальных характеристик мошеннических транзакций и может делать это, используя больший объем обучающих данных, чем это возможно с помощью традиционных моделей машинного обучения», — он сказал. Автор: John Adams. Источник: www.americanbanker.com

Войти

Войдите, чтобы оставлять комментарии

Другие новости сообщества / НОВОСТИ АКЦИЙ