Inteligência Artificial

IA da Mastercard pode limitar fraudes em até 300%

A Mastercard informou que está lançando um novo modelo de inteligência artificial generativa para permitir que os bancos avaliem melhor transações suspeitas em sua rede.

Publicado por
Vinicius Siqueira

A gigante dos pagamentos, Mastercard, afirma ter desenvolvido seu próprio modelo de inteligência artificial generativa para auxiliar milhares de bancos em sua rede a detectar e eliminar transações fraudulentas.

A empresa informou que seu novo modelo avançado de IA, chamado Decision Intelligence Pro, permitirá que os bancos avaliem melhor transações suspeitas em sua rede em tempo real e determinem se são legítimas ou não.

Ajay Bhalla, presidente da unidade de negócios de cibersegurança e inteligência da Mastercard, disse que a nova solução de IA é uma rede neural recorrente proprietária – uma parte central da IA generativa – construída do zero pela equipe de cibersegurança e antifraude da empresa.

“Estamos usando os modelos transformadores, que basicamente ajudam a obter o poder da IA generativa”, disse Bhalla em uma entrevista na semana passada. “É tudo desenvolvido internamente, temos todos os tipos de dados do ecossistema. Devido à natureza do negócio em que estamos, vemos todos os dados de transações que nos chegam do ecossistema.”

Em alguns casos, a Mastercard está recorrendo a código aberto “sempre que necessário”, mas a “maioria” da tecnologia é criada internamente, acrescentou Bhalla.

O algoritmo proprietário da Mastercard é treinado com dados das aproximadamente 125 bilhões de transações que passam pela rede de cartões da empresa anualmente.

Os dados ajudam a IA a entender as relações entre comerciantes – em vez de palavras, como é o foco em grandes modelos de linguagem como o GPT-4 da OpenAI e o Gemini do Google – e prever onde estão ocorrendo transações fraudulentas, afirma a Mastercard.

Padrões de fraude sensíveis ao calor

Em vez de entradas textuais, o algoritmo da Mastercard utiliza o histórico de visitas de um titular de cartão ao comércio como estímulo para determinar se o negócio envolvido em uma transação é um local para o qual o cliente provavelmente iria.

O algoritmo, então, gera caminhos através da rede da Mastercard – algo semelhante a um radar sensível ao calor – para encontrar a resposta na forma de uma pontuação.

Uma pontuação mais alta seria aquela que segue o padrão do comportamento esperado do titular do cartão, e uma pontuação mais baixa está fora desse padrão.

Todo esse processo ocorre em apenas 50 milissegundos, de acordo com a Mastercard.

Bhalla disse que a nova tecnologia de decisão de transações da Mastercard pode ajudar as instituições financeiras a melhorar suas taxas de detecção de fraudes em 20%, em média. Em alguns casos, no entanto, o modelo levou a melhorias nas taxas de detecção de fraudes de até 300%, acrescentou Bhalla.

A Mastercard afirma ter investido mais de $7 bilhões em tecnologias de cibersegurança e IA nos últimos cinco anos.

A concorrente Visa também fez seus próprios investimentos em IA, incluindo um fundo de investimento de $100 milhões para startups de IA generativa estabelecido pela empresa em outubro de 2023.

Embora ainda seja cedo, a Mastercard prevê que seu algoritmo permitirá que os bancos economizem até 20%, eliminando grande parte dos custos que normalmente dedicariam à avaliação de transações ilegítimas.

O verdadeiro potencial da tecnologia da Mastercard, de acordo com Bhalla, está na capacidade de identificar padrões e tendências fraudulentas para prever tipos futuros de fraudes que ainda não são conhecidos no ecossistema de pagamentos.

“A beleza do ecossistema da Mastercard é que vemos dados de todos os nossos clientes globalmente a partir dessas transações”, disse ele. “O que isso faz é nos ajudar a ver fraudes e padrões em todo o ecossistema global.”

Várias empresas no setor de pagamentos e bancos digitais têm afirmado recentemente que a IA levará a grandes mudanças em seus produtos. A PayPal anunciou na semana passada novos produtos baseados em IA, bem como uma funcionalidade de checkout em um clique.

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Este post foi modificado pela última vez em 2 de fevereiro de 2024 16:39

Vinicius Siqueira

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