万事达卡如何使用AI来应对网络风险

VentureBeat · 市场分析 · 07月14日
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就像几乎所有行业一样,人工智能越来越多地渗透到金融部门-从监视客户和工人的视觉人工智能工具,到工资保护计划(PPP)应用程序的自动化。

万事达卡负责安全和网络创新的执行副总裁Johan Gerber今天在VentureBeat的2021年转型活动上发言,讨论了万事达卡如何利用人工智能更好地理解和适应网络风险,同时保持人们的数据安全。

乐高积木

一方面,消费者从来没有这么容易-付款没有像以往任何时候那样摩擦。打车的乘客可以在不浪费宝贵的时间与司机完成交易的情况下离开出租车,而在家工作的人可以配置打印机,以便在墨水空着时自动重新订购墨水。但在幕后,事情并不那么简单。 "虽然对消费者来说很容易,但复杂性在于背景,我们已经看到了这个超级连接的世界在后端的演变只是爆炸, " Gerber说。

就连最大的公司也不会从零开始构建它们的技术和数据堆栈中的所有东西,来自不同方面的无数组件聚集在一起,创造出客户预期的流畅体验。这也是大公司经常收购规模较小的初创企业的部分原因,就像万事达卡几个月前同意以8.5亿美元收购数字身份验证初创企业Ekata一样。

然而,连接所有这些"乐高积木"(Gerber称之为"乐高积木")是复杂性的来源-不仅仅是从技术角度(即使其工作),还从数据隐私的角度。

"我们看到创新发生的速度比以往任何时候都快,但这并不是因为每个公司都在从A一路创新到Z ,而是因为我们有这些第三方在中间创造了这些美妙的体验, " Gerber说。 "现在,一旦我把所有这些结合起来,当我有10万个不同的第三方为消费者创造这种体验时,我如何管理安全,如何管理网络风险? "

在网络安全领域,人们显然倾向于"孤立事物" ,以尽量减少网络攻击或数据泄漏的影响,但要使产品发挥作用,就需要连接"乐高积木" 。此外,公司需要在内部和行业内共享情报,以便在网络攻击发生时,它们在世界各地的所有集体系统都处于警戒状态。

"系统性风险"是我们在这里谈论的问题,由无数乐高积木组成的主要金融机构一直需要解决这个问题,同时考虑合规和数据隐私问题。这对拥有大量区域数据隐私监管的全球企业尤其重要,包括与数据居住有关的具体国家法律。

Gerber指出,从万事达卡的角度来看,它依赖于一种被称为"互联智能"(connected intelligence)或"协作AI "(collaborative AI)的哲学,即通过"共享智能或结果,而不是底层数据"来连接系统之间的点。

"因此,通过不共享底层数据,而是共享信任水平和结果,我可以维护您的隐私-我不必说"这就是您"或"这是您的卡" ,我可以说"这个人通过了第一次测试,并通过了非常好的测试, "他说。 "因此,协作AI基本上是人工智能系统如何将结果作为变量共享,因此模型的输出成为另一个模型的输入变量。 "

平台方法

那么, 万事达卡如何实现这一切,以便在系统仍然可以从数据本身获得见解的情况下,数据得到保护?根据Gerber的说法,该公司采取了平台方法-在底层是原始数据被消化的地方,该公司在此基础上使用Hadoop等各种技术和类似工具,能够实时处理多个数据源。从这些原始数据中, 万事达卡创建了它称为"智能块"的东西,它们是来自底层数据的变量。

"当您得到派生变量时,我们已经应用了一层合规检查、数据治理检查, [并]确保我们的模型没有偏见, " Gerber说。 "我们基本上已经完成了所有的监管数据擦洗,以确保我们不会滥用任何进入的东西。 "

这是万事达卡现在可以自由使用的数据,用于构建其AI模型和产品,从而导致顶级客户访问层,零售商或信用卡发行商等第三方可以通过MasterCard的API实时查询交易。

上图: 万事达卡 :数据安全和隐私平台方法

通过所有这些, 万事达卡不会与银行或零售商共享任何数据,但它仍然可以在单个级别上为交易亮绿灯。所有这些数据的汇总形式也可以让万事达卡对可能的攻击有宝贵的见解;例如,来自特定零售商的交易意外激增,可能表明正在发生一些不愉快的事情。众所周知,犯罪分子购买了一堆被盗的卡号,然后试图通过对卡来模拟零售店。

万事达卡的人工智能还可以开始实施某些限制-例如,将特定类型的信用卡限制在低于50美元的小价值购买-或者以其他方式阻止它认为有问题的任何交易。

因此,很明显,这里有相当多的自动化在发挥作用-而且确实需要自动化,因为仅靠人类无法实时分析数以百万计的交易。最终目标是帮助公司提高安全性,打击欺诈,同时确保合法客户和零售商受到的影响尽可能小,并遵守严格的数据治理规则和法规。

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