Visa по использованию продвинутого ИИ, такого как обучение без учителя для борьбы с мошенничеством

Источник · Перевод автора

Дело в том, что мошенничество постоянно меняется – анализ прошлой атаки не гарантирует, что следующая атака будет выглядеть так же или нацелена на такую ​​же жертву, – и защитникам приходится постоянно приспосабливаться. Visa использует искусственный интеллект для анализа всех транзакций, которые проходят через сеть, и отслеживания крупномасштабных транзакционных изменений в рамках своих усилий по обнаружению мошенничества, сказала Мелисса МакШерри (Melissa McSherry), старший вице-президент Visa и глобальный руководитель продуктов данных, безопасности и идентификации. Виртуальная конференция VentureBeat Transform 2021 в понедельник.

Visa оценивает все транзакции, которые проходят через сеть Visa, что позволяет компании определять набор действий, которые будут считаться «нормальными». По словам Макшерри, команда «постоянно» обновляет представление модели об истории и обновляет саму модель, чтобы она отражала данные на довольно регулярной основе.

«Мошенники не стоят на месте. И они всегда стремятся к инновациям», – сказала МакШерри в разговоре с Яной Эггерс (Jana Eggers), генеральным директором компании Nara Logics, занимающейся синаптической разведкой.

По словам Макшерри, способность обнаруживать изменения в данных полезна для аутентификации. Одна пара телефона и адреса электронной почты, вероятно, связана с законной транзакцией, особенно если эта же пара использовалась для множества транзакций. Следующая транзакция, которая состоится с парой, также, вероятно, будет отслеживаться как законная. Но если этот один номер телефона связан с 500 адресами электронной почты, более вероятно, что все адреса электронной почты связаны со скомпрометированными учетными записями, и что номер телефона также не связан с реальной личностью.

«Совершенно верно, что данные постоянно развиваются, но мы пользуемся преимуществами скорости огромного количества данных, которые мы получаем, и пытаемся развить нашу точку зрения с их помощью», – сказал МакШерри.

Обнаружение мошенничества и слабых мест

Все знают, что у Visa огромное количество данных, и МакШерри смог пролить свет на то, как Visa их использует. Visa использует нейронные сети для обнаружения мошенничества с 1990-х годов. В конце концов, технология самообучения обновила рамки того, что было «нормальным», чтобы выявить большие отклонения в распределениях моделей. В последнее время компания использует сверточные нейронные сети (CNN) и рекуррентные нейронные сети (RNN) для улучшения распознавания образов в сети. По словам Макшерри, они используются не только в качестве моделей, но и вокруг моделей, чтобы определить области, требующие более тщательного изучения, или выделить изменения, которые необходимо внести в модель.

По словам Макшерри, Visa использует генеративные состязательные сети (GAN), чтобы создавать виртуальных мошенников и противопоставлять их инструментам борьбы с мошенничеством для выявления пробелов в моделях обнаружения мошенничества. Пробелы также могут быть в инструментах, предоставляемых партнерами, или в бизнес-логике.

«По моему опыту, иногда что-то работает не так, как вы думаете, что они будут работать в самый первый раз, когда вы их используете», – сказала МакШерри. Следовательно, новые методы будут использоваться параллельно или просто для мониторинга, пока они не будут лучше поняты.

Взять на себя обязательство

По словам МакШерри, внедрение ИИ требует приверженности и приверженности. Visa постоянно видит рост передовых методов искусственного интеллекта на 20–30% по сравнению с «более разнообразными технологиями», но это требует значительных инвестиций. Заинтересованные стороны должны оставаться вовлеченными и сосредоточенными, потому что первые несколько попыток могут сработать не так, как планировалось. Ключ к успеху – экспериментирование и терпение.

«Первое и самое важное – просто убедиться, что эта проблема только улучшится, – сказала МакШерри. «Было бы очень полезно, если бы все понимали, что ценность на другой стороне [реализации] действительно стоит довольно много».

Если персонал узнает о новых методах, это позволит предприятиям получить максимальную отдачу от машинного обучения. Хотя имеет смысл нанимать новых людей с сильным опытом работы с ИИ, Visa также дала существующим сотрудникам, разбирающимся в бизнесе, возможность экспериментировать и изучать новые методы.

«Я думаю, что когда люди, у которых действительно есть деловой контекст и давняя гордость за качество продукта [сочетаются] с действительно хорошим пониманием методов искусственного интеллекта, тогда вы получаете что-то действительно особенное», – сказала МакШерри.