Подход к внедрению AI Express позволяет клиентам подготовиться к развертыванию за несколько месяцев.
Каждый день финансовые учреждения (ФО) подвергаются кредитным угрозам и угрозам мошенничества. По данным PYMNTS.com, девять из десяти банков-эквайеров сообщили о росте мошенничества с транзакциями во время COVID-19. В то время как процентные ставки растут, кредиторы США ведут дела, а долг домохозяйств достиг рекордно высокого уровня в 15,84 триллиона долларов. Теперь эти проблемы можно быстро и правильно решить с помощью готовых решений искусственного интеллекта. Эти модели могут быть запущены в производство всего за 30 дней и готовы к немедленному развертыванию по всему миру.
Диапазон данных о транзакциях огромен благодаря обширной всемирной сети Mastercard, охватывающей 210 стран и территорий. Одной из ключевых ценностей Mastercard является использование данных о транзакциях для анализа финансовых данных при сохранении конфиденциальности клиентов. Для создания моделей AI и ML все данные о транзакциях Mastercard были объединены и обезличены.
Создание обычных и/или уникальных моделей ИИ
У некоторых финансовых организаций возникают проблемы с получением соответствующих финансовых данных для разработки и обучения моделей, или у них может не быть исторических данных, необходимых разработчикам.
Чтобы удовлетворить эту потребность, ФО должны извлекать огромные наборы данных, обеспечивая точную маркировку и эффективную передачу данных. Количество требуемых наборов данных может исчисляться сотнями, что требует значительных временных затрат со стороны FI. Они используются для обучения новой модели поиску аномалий, связанных с уникальными проблемами, стоящими перед бизнесом.
После этого для завершения пользовательской модели требуется от шести до восьми недель, включая тестирование, прежде чем она будет подготовлена к развертыванию.
Запуск готовых к рынку самообучающихся моделей ИИ
Передовые технологии искусственного интеллекта и машинного обучения используются для создания моделей, готовых к выходу на рынок. Эти готовые решения выходят за рамки бизнес-аналитики, содержащейся в собственных исторических данных финансового учреждения, поскольку они обучаются с использованием бизнес-аналитики Mastercard, которая выводится из обработки более 150 миллиардов транзакций в год. Теперь у модели есть дополнительные знания благодаря использованию этого более надежного набора данных.
Основное преимущество готового к рынку ИИ заключается в том, что он экономит время и ресурсы финансовых учреждений (ФО), поскольку модель уже создана, обучена и демонстрирует отличные показатели точности. После инициализации в течение 30 дней с небольшой выборкой собственных данных транзакций FI модель готова к развертыванию. Затем адаптируемый интерфейс API адаптируется к требованиям клиента.
Место для уникального ИИ
Подход к внедрению AI Express готовит клиентов к развертыванию за несколько месяцев, а процесс создания индивидуальных моделей сводится к науке.
В ситуациях, когда для решения конкретной или уникальной бизнес-задачи требуются инновации и эксперименты, несложно использовать специально созданные модели ИИ.
Сообщение «Использование исторических данных ФО против обучающего ИИ на данных транзакций Mastercard» впервые появилось в Analytics Insight.
