Mastercard Giới thiệu Hệ thống AI Sinh tạo Được xây dựng trên Dữ liệu Giao dịch để Tăng cường Bảo mật, Thông tin chi tiết và Cá nhân hóa

Tóm tắt

Mastercard đang phát triển một mô hình AI nền tảng sinh tạo được huấn luyện trên dữ liệu giao dịch đã được ẩn danh nhằm cải thiện khả năng phân tích, phát hiện gian lận và dịch vụ thanh toán trong khi vẫn bảo vệ quyền riêng tư của người dùng.

Công ty công nghệ và mạng lưới thanh toán toàn cầu Mastercard giới thiệu một hệ thống AI sinh tạo được thiết kế như một mô hình nền tảng quy mô lớn nhằm hỗ trợ nhiều ứng dụng khác nhau. Mô hình này đang được huấn luyện trên các bộ dữ liệu độc quyền lấy từ hàng tỷ giao dịch thanh toán, với các thông tin nhận dạng cá nhân đã bị loại bỏ để bảo vệ quyền riêng tư của người dùng. Bằng cách phân tích các mẫu dữ liệu đã được ẩn danh, hệ thống được thiết kế để tạo ra các hiểu biết và dự đoán hành vi giao dịch trong tương lai.

Phương pháp này tương tự như các hệ thống AI hội thoại hiện đại, vốn dự đoán từ tiếp theo trong một chuỗi, tuy nhiên trong trường hợp này mô hình không nhằm mục đích tạo ra đối thoại. Thay vào đó, nó được phát triển như một công cụ phân tích để nâng cao các dịch vụ hiện có, bao gồm các biện pháp an ninh mạng, chương trình khách hàng thân thiết và các công cụ dành cho doanh nghiệp nhỏ.

Hệ thống đang được phát triển với sự hỗ trợ của các nhà cung cấp hạ tầng máy tính và dữ liệu lớn như Nvidia và Databricks, giúp xử lý quy mô lớn và tăng tốc quá trình huấn luyện mô hình. Công ty cho biết kết quả từ dự án này dự kiến sẽ được trình bày tại một hội nghị ngành sắp tới.

Mô hình AI nền tảng dựa trên dữ liệu giao dịch có cấu trúc để nâng cao thanh toán và an ninh

Kiến trúc nền tảng khác biệt so với các mô hình ngôn ngữ lớn thường dùng, vốn được huấn luyện trên dữ liệu phi cấu trúc như văn bản, hình ảnh và video. Thay vào đó, mô hình này thuộc loại mô hình bảng lớn, được huấn luyện trên các bộ dữ liệu có cấu trúc tổ chức thành bảng. Quá trình huấn luyện tích hợp dữ liệu giao dịch quy mô lớn, với kế hoạch mở rộng sang các bộ dữ liệu rộng hơn như thông tin vị trí thương nhân, chỉ số gian lận, hồ sơ ủy quyền, dữ liệu hoàn tiền và hoạt động chương trình khách hàng thân thiết.

Phạm vi dữ liệu mở rộng nhằm nâng cao khả năng nhận diện mẫu và dự đoán chính xác hơn của mô hình. Một trong những lĩnh vực chính để ứng dụng là an ninh mạng, nơi các hệ thống hiện tại đã được sử dụng để phát hiện và ngăn chặn gian lận. Việc tích hợp mô hình mới này dự kiến sẽ tăng cường khả năng này thông qua nhận diện mẫu tốt hơn và giảm các cảnh báo sai.

Các mô hình an ninh mạng hiện tại thường dựa vào các đặc trưng do các nhà khoa học dữ liệu tạo ra để làm nổi bật các tín hiệu trong dữ liệu giao dịch, như sự thay đổi đột ngột trong hành vi chi tiêu. Ngược lại, hệ thống mới này được thiết kế để học các mẫu này với ít công việc thủ công trong việc tạo đặc trưng, cho phép nó xác định các mối quan hệ trong dữ liệu mà có thể không rõ ràng qua các phương pháp truyền thống.

Các thử nghiệm ban đầu cho thấy hiệu suất được cải thiện so với các phương pháp máy học truyền thống, đặc biệt trong việc giảm các cảnh báo sai trong các tình huống có giao dịch hợp lệ nhưng hiếm gặp. Hệ thống đã thể hiện khả năng phân biệt tốt hơn giữa hoạt động bất thường nhưng hợp lệ và hành vi gian lận tiềm năng.

Các ứng dụng tiềm năng khác bao gồm nâng cao hệ thống cá nhân hóa, tối ưu hóa chương trình thưởng, cải thiện phân tích danh mục đầu tư và các khả năng phân tích dữ liệu nâng cao hơn. Mô hình cũng dự kiến sẽ giảm bớt việc duy trì nhiều mô hình chuyên biệt cho các khu vực và mục đích sử dụng khác nhau.

Kế hoạch phát triển trong tương lai bao gồm mở rộng khả năng của mô hình, hoàn thiện kiến trúc và giới thiệu các API và công cụ dành cho nhà phát triển để mở rộng sử dụng trong toàn tổ chức. Hợp tác liên tục với các đối tác công nghệ dự kiến sẽ hỗ trợ các tiến bộ liên tục.

Dự án này được phát triển phù hợp với các nguyên tắc quản trị dữ liệu đã được thiết lập, nhấn mạnh bảo vệ quyền riêng tư, sử dụng dữ liệu có trách nhiệm và minh bạch. Khi tiến trình phát triển tiếp tục, mô hình dự kiến sẽ góp phần nâng cao hiệu quả, tăng cường an ninh và cải thiện trí tuệ trong các hệ thống thanh toán và thương mại.