BARCELONA, ESPAÑA – 1 DE MARZO: Una vista del logotipo de la empresa MasterCard en su stand durante el Mobile World Congress el 1 de marzo de 2017 en Barcelona, España. (Foto de Joan Cros García/Corbis vía Getty Images)
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Gigante de pagos Tarjeta MasterCard dice que ha construido su propio modelo de inteligencia artificial generativa para ayudar a miles de bancos en su red a detectar y erradicar transacciones fraudulentas.
La compañía dijo a CNBC en exclusiva que su nuevo modelo avanzado de IA, Decision Intelligence Pro, permitirá a los bancos evaluar mejor las transacciones sospechosas en su red en tiempo real y determinar si son legítimas o no.
Ajay Bhalla, presidente de la unidad de negocios de inteligencia y cibernética de Mastercard, dijo a CNBC que la nueva solución de inteligencia artificial es una red neuronal recurrente patentada, una parte central de la inteligencia artificial generativa, de Mastercard construida desde cero por los equipos de ciberseguridad y antifraude de la compañía.
“Estamos utilizando modelos de transformadores que básicamente ayudan a obtener el poder de la IA generativa”, dijo Bhalla a CNBC en una entrevista exclusiva a principios de esta semana. “Todo está construido internamente, tenemos todo tipo de datos del ecosistema. Debido a la naturaleza misma del negocio en el que estamos, vemos todos los datos de transacciones que nos llegan del ecosistema”.
En algunos casos, Mastercard confía en el código abierto “cuando sea necesario”, pero la “mayoría” de la tecnología se crea internamente, añadió Bhalla.
El algoritmo patentado de Mastercard se basa en datos de aproximadamente 125 mil millones de transacciones que pasan por la red de tarjetas de la compañía anualmente.
Los datos ayudan a la IA a comprender las relaciones entre comerciantes, en lugar de palabras, como es el enfoque con grandes modelos de lenguaje como GPT-4 y OpenAI. de google Gemini y predecir dónde se están realizando transacciones fraudulentas, dijo Mastercard.
Patrones de fraude con detección de calor
En lugar de entradas textuales, el algoritmo de Mastercard utiliza el historial de visitas al comerciante del titular de la tarjeta como indicador para determinar si el negocio involucrado en una transacción es un lugar al que el cliente probablemente acudiría.
Luego, el algoritmo genera rutas a través de la red de Mastercard (una especie de radar con detección de calor) para encontrar la respuesta en forma de puntuación.
Una puntuación más alta sería aquella que sigue el patrón de comportamiento habitual que se espera del titular de la tarjeta, y una puntuación más baja estaría fuera de ese patrón.
Todo este proceso ocurre en sólo 50 milisegundos, según Mastercard.
Bhalla dijo que la nueva tecnología de toma de decisiones de transacciones de Mastercard puede ayudar a las instituciones financieras a mejorar sus tasas de detección de fraude en un 20%, en promedio. En algunos casos, sin embargo, el modelo ha dado lugar a mejoras en las tasas de detección de fraude de hasta un 300%, añadió Bhalla.
Mastercard dice que ha invertido más de 7 mil millones de dólares en ciberseguridad y tecnologías de inteligencia artificial en los últimos cinco años.
Eso incluye una serie de adquisiciones, incluido su acuerdo de marzo de 2023 para comprar la empresa sueca de ciberseguridad Baffin Bay Networks.
Competidor Visa ha realizado sus propias inversiones en IA, incluido un fondo de riesgo de 100 millones de dólares para nuevas empresas de IA generativa establecido por la empresa en octubre de 2023.
Si bien aún es temprano, Mastercard anticipa que su algoritmo permitirá a los bancos ahorrar hasta un 20%, al eliminar gran parte de los costos que normalmente dedicarían a evaluar transacciones ilegítimas.
El verdadero potencial de la tecnología de Mastercard, según Bhalla, está en la capacidad de identificar patrones y tendencias fraudulentas para predecir futuros tipos de fraude que actualmente no se conocen dentro del ecosistema de pagos.
“La belleza del ecosistema de Mastercard es que vemos datos de todos nuestros clientes a nivel mundial a partir de estas transacciones”, dijo. “Lo que eso hace es que nos ayuda a ver fraudes y patrones en todo el ecosistema a nivel mundial”.
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