„Mastercard“ stebi sukčiavimą naudodami naują pagrindo modelį
Žinoma, daugiafunkcinis LTM metodas kelia pavojų: plačiai pritaikyto modelio gedimas gali turėti pasekmių visai sistemai, o tai tam tikra prasme paaiškina Mastercard strategiją taikyti savo technologiją kartu su esamomis aptikimo sistemomis – bent jau šiuo metu.
„Mastercard“ tikisi padidinti modeliui naudojamų duomenų mastą ir bendrą jo sudėtingumą. Ji taip pat planuoja API prieigą ir SDK, kad vidinės komandos galėtų kurti naujas programas.
Tinklaraščio įraše pabrėžiama LTM atsakomybė už duomenis, minimas privatumas ir skaidrumas, modelio paaiškinamumas ir tikrinamumas. Be bet kokios su LTM veiklos susijusios duomenų perdavimo praktikos, tikimasi ir bet kokios sistemos, turinčios įtakos sprendimams dėl kredito ar sukčiavimo rezultatams, reguliavimo tikrinimas.
Labai struktūrizuoti duomenys, priešingai nei tekstas ar vaizdai, yra LTM pagrindas. Dideli lentelių modeliai gali būti naujos kartos AI sistemų pradžia pagrindinėje bankininkystės ir mokėjimų infrastruktūroje. Įrodymai iki šiol apsiriboja pardavėjo ataskaitomis, todėl bet kokie tvirtinimai dėl veiklos rezultatų nebūtinai turėtų būti laikomi įtikinamais.
Tvirtumas priešingomis sąlygomis, ilgalaikės išlaidos po treniruotės ir teisės aktų priėmimas – visa tai yra klausimai, dėl kurių gali atsirasti arba klestėti lentelių modeliai. Šie veiksniai lems priėmimo tempą ir mastą, tačiau tai yra lentelės sritis, kurioje Mastercard šiuo metu atlieka kai kuriuos savo statymus.
(Vaizdo šaltinis: JAV jūrų pėstininkų korpuso oficialus puslapis yra licencijuotas pagal CC BY-NC 2.0.)
Norite daugiau sužinoti apie AI ir didelius duomenis iš pramonės lyderių? Peržiūrėkite „AI & Big Data Expo“, vykstančią Amsterdame, Kalifornijoje ir Londone. Išsamus renginys yra TechEx dalis ir vyksta kartu su kitais pagrindiniais technologijų renginiais. Norėdami gauti daugiau informacijos, spustelėkite čia.
AI naujienas teikia TechForge Media. Čia rasite kitus būsimus įmonių technologijų renginius ir internetinius seminarus.
