Mastercard koristi umjetnu inteligenciju za predviđanje prijevare s karticama
U proaktivnom pristupu borbi protiv prijevare s karticama, Mastercard je uključio umjetnu inteligenciju (AI) u svoje sustave za otkrivanje prijevara. Ovaj revolucionarni potez ima za cilj otkriti kako kreditne, tako i debitne kartice koje su bile izložene nezakonitim aktivnostima prije nego što budu manipulirane od strane kriminalaca kako bi provodili prijevare. Jedna od najčešćih i najefikasnijih prijevara uključuje kloniranje kartica, poznato i kao skimming; ovom tehnikom lopovi mogu replicirati bankovne podatke i izvoditi neovlaštene naplate ili transakcije.
Poboljšane sigurnosne mjere za sprječavanje skimminga i ostalih prijevara
Pomoću umjetne inteligencije, Mastercard je napravio značajan iskorak u predviđanju obrazaca prijevara, efikasno označavajući kompromitirane kartice. Kada se uspješno primijeni, financijske institucije mogu brzo zamijeniti takve ugrožene kartice, smanjujući prijevare. Specijalist za kibernetički kriminal Enrique Dutrá objašnjava da ovaj alat radi detektirajući gdje i kako su korisnički podaci mogli biti ugroženi, ubrzavajući napore za rješavanje problema kako za pojedinca uključenog tako i za ostale korisnike koji možda nisu svjesni kompromitiranosti podataka.
Proaktivni odgovor na prijetnje sigurnosti kartica
Tehnološki napredak Mastercarda bit će predstavljen u narednim danima u Sjedinjenim Američkim Državama. S očekivanim pozitivnim rezultatima, šira primjena je na horizontu. Ove sofisticirane mjere uključuju analiziranje obrazaca transakcija i kontekstualnih podataka poput geolokacije i dijelova broja kartice, čime se ubrzava proces zaštite korisnika kartica.
Veliki igrači u kartičnoj industriji teže poboljšanoj zaštiti
Napori Mastercarda stižu u trenutku kada i Visa radi na smanjenju oslanjanja na statične brojeve kreditnih i debitnih kartica u Sjedinjenim Američkim Državama. Inicijative Vise pokazuju značajan pomak prema dinamičnim brojevima za posebne transakcije, što ukazuje na širi odmak od tradicionalnih metoda sigurnosti kartica. Ova ključna promjena, iako izazovna i potencijalno dugotrajna, označava prekretnicu u mjerama sigurnosti transakcija, pokazujući predanost u zaštiti financijskih podataka od stalno se razvijajućih kibernetičkih prijetnji.
Integracija AI tehnologije u prevenciju prijevara veliki je napredak u borbi Mastercarda protiv prijevare s karticama. Tema dotiče ključne probleme poput učinkovitosti AI algoritama, utjecaja dinamičkih brojeva kartica i briga o privatnosti.
Ključna pitanja i odgovori:
– Zašto je AI moćno oružje u detekciji prijevare?
AI algoritmi mogu analizirati velike količine transakcijskih podataka u stvarnom vremenu kako bi detektirali anomalije koje bi mogle ukazivati na prijevarne aktivnosti. AI može učiti iz obrazaca i poboljšati se s vremenom, čineći sustav za detekciju prijevara čvršćim i osjetljivijim.
– Koji su izazovi povezani s implementacijom AI u prevenciju prijevara?
Jedan od ključnih izazova je ravnoteža između lažnih pozitiva i lažnih negativa. Previše fino podešavanje AI za preosjetljivost može rezultirati odbijanjem legitimnih transakcija, dok premalo podešavanje može dopustiti prijevarama proći. Dodatno, kibernetički kriminalci stalno razvijaju nove sheme, što znači da AI sustavi moraju kontinuirano učiti i prilagođavati se.
– Postoje li brige o privatnosti u vezi s korištenjem AI u detekciji prijevara?
Da, korištenje AI zahtijeva obradu osobnih i transakcijskih podataka, što postavlja pitanja o privatnosti. Osiguravanje da se ti podaci obrađuju sigurno i u skladu s propisima o privatnosti poput GDPR-a ili CCPA-a od suštinskog je značaja.
Prednosti i nedostaci:
– Prednosti:
– AI može detektirati prijevare brže i točnije od ručnih metoda.
– Proaktivno otkrivanje može spriječiti prijevaru prije nego se dogodi, spašavajući financijske institucije i korisnike od gubitka.
– Kontinuirano učenje omogućava AI sustavima prilagodbu novim prijevarnim taktikama.
– Nedostaci:
– AI sustavi mogu biti skupi za implementaciju i zahtijevati osposobljenog osoblje za upravljanje.
– Postoji rizik od lažnih pozitiva, što može neugodno zahvatiti korisnike i potencijalno oštetiti ugled institucije.
– AI sustave mogu ciljati sofisticirani kibernetički napadi usmjereni na iskorištavanje detekcijskih algoritama.
Povezane veze:
Za informacije o tehnologijama i uslugama Mastercarda, možete posjetiti njihovu službenu web stranicu na Mastercard.
Za saznanja o inicijativama Vise, posjetite glavnu web stranicu Vise: Visa.
Napomena da su obje web stranice pretpostavljene kao 100% valjane na datum posljednjeg znanja. Vodite računa da uvijek posjećujete sigurne i službene web stranice za financijske transakcije i informacije.