برشلونة، إسبانيا – 01 مارس: منظر لشعار شركة MasterCard على جناحها خلال المؤتمر العالمي للهواتف المحمولة في 1 مارس 2017 في برشلونة، إسبانيا. (تصوير جوان كروس جارسيا/كوربيس عبر غيتي إيماجز)
جوان كروس جارسيا – كوربيس | أخبار كوربيس | صور جيتي
عملاق المدفوعات بطاقة ماستر بطاقة ائتمان تقول إنها قامت ببناء نموذج ذكاء اصطناعي خاص بها لمساعدة آلاف البنوك في شبكتها على اكتشاف المعاملات الاحتيالية واجتثاثها.
أخبرت الشركة CNBC حصريًا أن نموذج الذكاء الاصطناعي المتقدم الجديد، Decision Intelligence Pro، سيسمح للبنوك بتقييم المعاملات المشبوهة على شبكتها بشكل أفضل في الوقت الفعلي وتحديد ما إذا كانت مشروعة أم لا.
صرح أجاي بهالا، رئيس وحدة الأعمال السيبرانية والاستخباراتية في Mastercard، لـ CNBC أن حل الذكاء الاصطناعي الجديد عبارة عن شبكة عصبية متكررة مملوكة – وهي جزء أساسي من الذكاء الاصطناعي التوليدي – من Mastercard تم بناؤها من الصفر بواسطة فرق الأمن السيبراني ومكافحة الاحتيال بالشركة.
وقال بهالا لشبكة CNBC في مقابلة حصرية في وقت سابق من هذا الأسبوع: “نحن نستخدم نماذج المحولات التي تساعد بشكل أساسي في الحصول على قوة الذكاء الاصطناعي التوليدي”. “لقد تم تصميم كل شيء داخليًا، حيث حصلنا على جميع أنواع البيانات من النظام البيئي. ونظرًا لطبيعة العمل الذي نعمل فيه، فإننا نرى جميع بيانات المعاملات التي تأتي إلينا من النظام البيئي.”
وأضاف بهالا أنه في بعض الحالات، تعتمد ماستركارد على المصدر المفتوح “عند الحاجة”، ولكن “أغلبية” التكنولوجيا يتم إنشاؤها داخليًا.
يتم تدريب خوارزمية Mastercard الخاصة على بيانات من حوالي 125 مليار معاملة تتم عبر شبكة بطاقات الشركة سنويًا.
تساعد البيانات الذكاء الاصطناعي على فهم العلاقات بين التجار – بدلاً من الكلمات، كما هو الحال مع التركيز على نماذج اللغة الكبيرة مثل GPT-4 من OpenAI و جوجل الجوزاء – والتنبؤ بمكان حدوث المعاملات الاحتيالية، حسبما قالت ماستركارد.
أنماط الاحتيال المستشعرة للحرارة
بدلاً من المدخلات النصية، تستخدم خوارزمية Mastercard تاريخ زيارة التاجر لحامل البطاقة كمطالبة لتحديد ما إذا كانت الشركة المشاركة في المعاملة هي المكان الذي من المحتمل أن يذهب إليه العميل.
تقوم الخوارزمية بعد ذلك بإنشاء مسارات عبر شبكة ماستركارد – وهي نوع من الرادار المستشعر للحرارة – للعثور على الإجابة في شكل نتيجة.
ستكون الدرجة الأعلى هي تلك التي تتبع نمط السلوك المعتاد المتوقع من حامل البطاقة، والدرجة الأقل تخرج عن هذا النمط.
تتم هذه العملية خلال 50 مللي ثانية فقط، وفقًا لشركة Mastercard.
وقال بهالا إن تقنية اتخاذ القرار الجديدة للمعاملات من ماستركارد يمكن أن تساعد المؤسسات المالية على تحسين معدلات اكتشاف الاحتيال بنسبة 20٪ في المتوسط. وأضاف بهالا أنه في بعض الحالات، أدى النموذج إلى تحسينات في معدلات اكتشاف الاحتيال تصل إلى 300%.
تقول Mastercard إنها استثمرت أكثر من 7 مليارات دولار في تقنيات الأمن السيبراني والذكاء الاصطناعي على مدى السنوات الخمس الماضية.
يتضمن ذلك عددًا من عمليات الاستحواذ، بما في ذلك صفقة مارس 2023 لشراء شركة الأمن السيبراني السويدية Baffin Bay Networks.
منافس تأشيرة قامت باستثمارات خاصة بها في الذكاء الاصطناعي، بما في ذلك صندوق استثماري بقيمة 100 مليون دولار لشركات الذكاء الاصطناعي الناشئة التي أنشأتها الشركة في أكتوبر 2023.
على الرغم من أن الوقت لا يزال مبكرًا، تتوقع ماستركارد أن خوارزميتها ستمكن البنوك من توفير ما يصل إلى 20٪، من خلال إلغاء الكثير من التكاليف التي تكرسها عادةً لتقييم المعاملات غير المشروعة.
تكمن الإمكانات الحقيقية لتقنية Mastercard، وفقًا لبهالا، في القدرة على تحديد أنماط واتجاهات الاحتيال للتنبؤ بأنواع الاحتيال المستقبلية غير المعروفة حاليًا ضمن النظام البيئي للمدفوعات.
وقال: “إن جمال النظام البيئي لشركة Mastercard هو أننا نرى بيانات من جميع عملائنا على مستوى العالم من هذه المعاملات”. “وما يفعله ذلك هو أنه يساعدنا فعليًا على رؤية الاحتيال والأنماط عبر النظام البيئي على مستوى العالم.”
قالت العديد من الشركات في مجال المدفوعات والخدمات المصرفية الرقمية مؤخرًا أن الذكاء الاصطناعي سيؤدي إلى
تغييرات كبيرة في منتجاتها. باي بال أعلن الأسبوع الماضي عن منتجات جديدة تعتمد على الذكاء الاصطناعي بالإضافة إلى ميزة الدفع بنقرة واحدة.
يشاهد: ماستركارد تكشف عن Shopping Muse، وهو مساعد شخصي للبيع بالتجزئة يعمل بالذكاء الاصطناعي
