Інвестиції Visa в передові системи безпеки
Протягом останніх п’яти років Visa інвестувала круглу суму в $10 мільярдів з метою зміцнення безпеки своєї мережі та зменшення випадків шахрайства. Їхні зусилля призвели до запобігання спроб шахрайства на мільярди доларів минулого року – майже вдвічі більше, ніж попередні показники року.
Управління ризиками шахрайства на базі ШІ
Компанія представила революційні рішення управління ризиками шахрайства, працюючи на базі штучного інтелекту (ШІ), які працюють незалежно від мережі. Ці рішення дозволяють видавцям оптимізувати свою діяльність за допомогою єдиної системи виявлення шахрайства, одночасно зміцнюючи захист від шахрайства та зменшуючи оперативні витрати.
Інноваційна система запобігання шахрайству в реальному часі для миттєвих платежів
У відповідь на швидкозмінну природу цифрових платежів Visa представила спеціальний інструмент для запобігання шахрайству, призначений спеціально для платформ миттєвих платежів. Це включає захист для цифрових переказів гаманцям P2P, міжбанкових транзакцій та систем миттєвих платежів центральних банків. Нова послуга використовує моделі глибокого навчання штучних нейронних мереж для надання реального ризикового балу, що дозволяє фінансовим установам передчасно блокувати шахрайські транзакції, значно зменшуючи ризик шахрайства до того, як це може статися.
Складність цих новітніх заходів безпеки підкреслює зобов’язання Visa забезпечити міцну систему захисту в умовах зростаючих загроз кібербезпеці. Фото для обкладинки зроблене на Getty Images, відображаючи глобальний охоплені та вплив передових заходів безпеки Visa.
Важливі Питання та їх Відповіді:
Які виклики пов’язані з використанням ШІ для запобігання шахрайству?
Системам запобігання шахрайству на базі ШІ постійно потрібно еволюціонувати, щоб встигати за все більш складними шахрайськими схемами. Одним із значних викликів є мінімізація помилкових сигналів без підпорядкування виявленню справжнього шахрайства. Крім того, збереження конфіденційності та безпеки чутливих даних, які використовуються для навчання моделей ШІ, є критичним.
Що застереження можуть виникнути використовуючи ШІ для запобігання шахрайству?
Існує потенціал для суперечок через неясний характер деяких алгоритмів ШІ, що може ускладнити зрозуміти, чому певні транзакції позначаються як шахрайські. Існують також обурення стосовно упередженості в системах ШІ, де вони можуть непризначено позначати певні групи людей частіше, ніж інші в залежності від даних, на яких вони навчалися.
Які переваги і недоліки використання ШІ для запобігання шахрайству?
Переваги:
– Запобігання в реальному часі: Моделі ШІ можуть аналізувати транзакції миттєво, надаючи ризикові оцінки в реальному часі, що допомагають припинити шахрайство до його виникнення.
– Масштабованість: Системи ШІ можуть обробляти величезні обсяги даних та транзакцій, пропонуючи захист навіть при збільшенні обсягу цифрових платежів.
– Адаптивність: Системи ШІ вчаться на нових схемах шахрайства, поліпшуючи свою здатність виявляти та запобігати майбутнім шахрайствам.
Недоліки:
– Складність: Системи ШІ можуть бути складні у впровадженні та вимагати спеціалізованих знань для ефективного управління.
– Помилкові сигнали: Агресивне виявлення шахрайства може призвести до помилкових сигналів, блокування легітимних транзакцій та потенційне вплинути на задоволеність клієнтів.
– Недоречне використання даних: Існує ризик недоречного використання чи несанкціонованого доступу до величезних обсягів даних, необхідних для навчання та функціонування систем ШІ.
Запропоновані Посилання:
Для отримання додаткової інформації щодо Visa та її ініціатив відвідайте офіційний сайт Visa.
Зверніть увагу, що я, як ШІ, створений OpenAI, не маю доступу до реального інтернету або можливості перевірити URL-адреси; надане посилання базується на моїх останніх навчальних даних, і ви повинні самостійно перевірити його правомірність.
The source of the article is from the blog maltemoney.com.br