Компания Mastercard делает ставку на новую базовую модель искусственного интеллекта (ИИ), обученную на миллиардах анонимизированных транзакций, которая улучшит все — от киберзащиты до программ лояльности,сообщает psm7.com.
Фото: pexels.com
В отличие от популярных больших языковых моделей, обучающихся на огромных объемах неструктурированных данных, Mastercard в сотрудничестве с Nvidia и Databricks создала большую табличную модель (LTM). Она работает со структурированными данными, в том числе крупными таблицами и наборами данных.
Модель LTM уже обучена миллиардам анонимизированных транзакций. В Mastercard планируют масштабировать ее до сотен миллиардов платежных операций, а также добавить другие типы данных: информацию о местонахождении торговцев, данные о мошенничестве, авторизации, чарджбеках и программах лояльности.
По словам ведущего инженера Mastercard Стива Флинтера, модель уже демонстрирует лучшие результаты в сфере кибербезопасности, превосходя стандартные методы машинного обучения.
«Например, очень дорогие, но редкие покупки — например приобретение обручального кольца — часто срабатывают в нынешних моделях и приводят к большому количеству ложных срабатываний. В наших экспериментах базовая модель лучше распознает такие легитимные транзакции, поскольку способна учиться даже на относительно слабых сигналах данных», — объясняет Флинтер.
Он также отмечает, что Mastercard вынуждена создавать, обучать и поддерживать тысячи отдельных AI-моделей для работы своей сети — для разных рынков, сценариев использования и клиентов. Новая LTM может стать достаточно гибкой, чтобы значительно сократить это количество.
Сейчас компания разрабатывает API и инструменты, позволяющие командам Mastercard получить доступ к новой модели и создавать на ее основе новые приложения.
«Мы планируем использовать эту базовую модель не для создания чат-бота, а как двигатель аналитики, который сделает наши инструменты и сервисы еще более эффективными – от киберзащиты до программ лояльности и решений для малого бизнеса», – отмечает Флинтер.
Автор Ольга Деркач
Источник psm7.com