【51CTO.com快譯】結(jié)賬時(shí)銀行卡交易被拒付令人沮喪又尷尬，甚至?xí)?yán)重?fù)p害品牌忠誠度;據(jù)萬事達(dá)卡(Mastercard)的研究顯示，由于銀行卡被拒付，三分之一的人最終未購買零售商的商品。

這常常是由于交易被錯(cuò)誤地標(biāo)記為欺詐交易――判斷付款否有效的算法謹(jǐn)慎過頭了，有時(shí)算法會(huì)出錯(cuò)。

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除了帶來不便外，這些錯(cuò)誤拒付給商家乃至更廣泛的經(jīng)濟(jì)造成的損失約1180億美元， 比實(shí)際銀行卡欺詐造成的損失高出13倍。

但別害怕，因?yàn)槿斯ぶ悄茉俅纬蔀榫刃?。萬事達(dá)卡借助其Decision Intelligence平臺和AI Express平臺，利用基于機(jī)器學(xué)習(xí)的預(yù)測分析技術(shù)，將這種情況的發(fā)生率降低了50%。

我有幸與該公司的全球企業(yè)、風(fēng)險(xiǎn)和安全總裁Ajay Bhalla談?wù)摿诉@項(xiàng)技術(shù)如何運(yùn)作、以及AI現(xiàn)在如何幫助萬事達(dá)卡實(shí)現(xiàn)更多的戰(zhàn)略目標(biāo)。

實(shí)時(shí)分析意味著更準(zhǔn)確的結(jié)果

Bhalla告訴我，由于收購了總部位于加利福尼亞州的人工智能專業(yè)公司Brighterion，檢測欺詐和減少錯(cuò)誤拒付的能力有了巨大飛躍。

與Brighterion一起開發(fā)的技術(shù)讓它能夠改而實(shí)時(shí)分析數(shù)據(jù)。機(jī)器學(xué)習(xí)算法必須非常高效，才能處理每年在全球4500萬個(gè)地方進(jìn)行的750億次交易，這些交易由萬事達(dá)卡的網(wǎng)絡(luò)處理。

今天，決定要不要拒絕某筆交易取決于源源不斷的數(shù)據(jù)流和自學(xué)算法，而不是靜態(tài)樣本數(shù)據(jù)集和固定的規(guī)則，這已取得了令人矚目的成果。

Bhalla告訴我，由于有自學(xué)能力，人工智能系統(tǒng)總是與時(shí)俱進(jìn)，不再出現(xiàn)學(xué)習(xí)滯后的情況。

他說：“它所做的工作是分析數(shù)十億筆交易，搞清楚交易是欺詐性的傾向性有多大，當(dāng)交易準(zhǔn)備通過授權(quán)時(shí)，它會(huì)向系統(tǒng)中的銀行提供此建議。

“它幫助我們發(fā)現(xiàn)了價(jià)值數(shù)十億美元的欺詐。”

該系統(tǒng)使用了實(shí)時(shí)傳輸?shù)慕灰讛?shù)據(jù)、外部數(shù)據(jù)(包括匿名和匯總的客戶信息)以及地理信息。

地理信息很有用，因?yàn)樗粌H概述了某個(gè)區(qū)域“正常”的交易的類型，還揭示了與之有關(guān)的欺詐活動(dòng)的模式。所有這些信息同樣實(shí)時(shí)匯總起來。

這意味著可以檢測、跟蹤和阻止欺詐模式，有組織的團(tuán)伙常常大規(guī)模實(shí)施欺詐，他們盯上某個(gè)地方的公司企業(yè)，或企圖在遍布城市的眾多ATM上“提現(xiàn)”。

Bhalla說：“從消費(fèi)者的角度來看，這確實(shí)很好，因?yàn)檫@意味著對消費(fèi)者來說審批更快，這意味著更多真正的交易得到審批。商家也喜歡它，因?yàn)閷τ谏碳襾碚f，更多的審批意味著更多的生意。”

AI面臨的挑戰(zhàn)

Bhalla告訴我，多年來構(gòu)建智能自動(dòng)化系統(tǒng)已成為萬事達(dá)卡的核心戰(zhàn)略，但收購Brighterion并將其技術(shù)整合到萬事達(dá)卡的系統(tǒng)向“純粹的”AI邁出了一步。從客戶服務(wù)到反洗錢措施，其業(yè)務(wù)的許多方面必將受益于人工智能大改進(jìn)。

一大挑戰(zhàn)在于確保數(shù)據(jù)的質(zhì)量一向很高，因?yàn)槿绻灰子涗浕蚱渌鎯?chǔ)的數(shù)據(jù)出現(xiàn)錯(cuò)誤，連最智能化的機(jī)器也不可避免地會(huì)做出錯(cuò)誤的決策。

Bhalla將其公司在這方面的成功歸功于50多年來在生成和驗(yàn)證交易記錄方面所積累的經(jīng)驗(yàn)――他告訴我：“我們已搞了好多年，但那通常是挑戰(zhàn)――你得確保數(shù)據(jù)非常正確。”

第二個(gè)挑戰(zhàn)是決定在公司中的哪個(gè)地方部署可能成本很高昂的AI基礎(chǔ)架構(gòu)時(shí)確定優(yōu)先級。

早期做出的一個(gè)決定是，提高客戶滿意度最有可能帶來***的長期效益。

Bhalla告訴我：“這是確定優(yōu)先級的問題――我們需要解決的五大方面是什么?”

“你知道，我們想要解決的最重要的方面就是客戶體驗(yàn)，確保你在銷售點(diǎn)進(jìn)行交易時(shí)，能夠無縫地完成交易――這是我們的首要任務(wù)。”

挫敗洗錢者

為了打擊洗錢問題，許多相關(guān)的AI原則類似用于減少虛假拒付的那些原則。

人工智能算法檢查交易數(shù)據(jù)中的模式，如果有人或公司結(jié)伙作案，設(shè)立賬戶，進(jìn)行可能涉及臟錢的交易，系統(tǒng)就能識破。

然而，還在這里部署了另一項(xiàng)技術(shù)自然語言處理(NLP)。NLP使用旨在解讀自然人類語言的算法，實(shí)際上讓計(jì)算機(jī)可以理解人類說的內(nèi)容。這意味著它們能從語音和書寫中獲取重要信息，而不只是從它們歷來處理的數(shù)字和代碼中獲取信息。

NLP可以檢測并確定姓名和人群之間的聯(lián)系，在人群常常使用虛假姓名，并采用別名或偷偷改變姓名的拼寫以規(guī)避檢測的情況下大有用處。

物聯(lián)網(wǎng)――展望未來......

至于未來，Bhalla表示他確信，隨著交易量增加，越來越多的商貿(mào)通過數(shù)字方式完成，犯罪分子變得越來越狡猾，AI在整個(gè)金融服務(wù)業(yè)會(huì)變得越來越重要。

尤其是，物聯(lián)網(wǎng)(IoT)的迅猛發(fā)展意味著支付系統(tǒng)勢必會(huì)處理越來越多的自動(dòng)化交易。這意味著AI程序要變得更強(qiáng)大、更快速，以應(yīng)對需求和日益復(fù)雜的使用場合。

“未來的世界會(huì)變得越來越復(fù)雜，你的冰箱進(jìn)行交易，你的汽車會(huì)自動(dòng)開到充電站并在那里進(jìn)行交易。這些都將成為自主交易，來自這些交易的所有數(shù)據(jù)將非常有用，可以幫助我們做出決策，并幫助消費(fèi)者更好地管理日常生活。”

原文標(biāo)題：The Amazing Ways How Mastercard Uses Artificial Intelligence To Stop Fraud And Reduce False Declines，作者：Bernard Marr

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