Visa заявила в среду, что разработала систему на базе искусственного интеллекта, которая способна автоматически одобрять или отклонять операции по кредитным и дебетовым картам. Напомним: Visa является одной из крупнейших в мире сетей платёжных карт, если судить по количеству операций.
Обычно решения об одобрении или отклонении транзакций принимает банк, эмитировавший карту. Но банковские сети могут выйти из строя из-за стихийных бедствий, неисправного программного обеспечения или по другим причинам. Visa заявила, что, начиная с октября, её резервная автономная система, способная самостоятельно проверять транзакции, будет доступна банкам, которые подпишутся на эту услугу. «Эта технология — важный первый шаг, помогающий снизить влияние сбоев», — отметил президент по технологиям Visa Раджат Танежа (Rajat Taneja).
Новая услуга отражает растущее использование ИИ в банковской сфере. По оценкам исследовательской компании International Data, в 2020 году банки потратят $7,1 млрд на технологии искусственного интеллекта, а в 2024 году ежегодные траты вырастут до $14,5 млрд на такие инициативы, как анализ и расследование мошенничества.
Новая служба Smarter Stand-In Processing (SSTIP) использует глубинное обучение и была создана силами специалистов по обработке данных и инженеров-программистов Visa: у компании имеется три патента на эту технологию, два из которых находятся на рассмотрении. По словам господина Танеджи, различные сбои в работе банковских сетей влияют на несколько миллионов транзакций по кредитным и дебетовым картам ежегодно, часто приводя к необоснованному отклонению операций. В этом случае держателям карт приходится порой звонить в свой банк за помощью. Магазины и банки могут терять доходы, если сделки не будут проведены из-за сбоев во внутрибанковских сетях.
«Эти проблемы влияют на бизнес, но нашей ключевой целью было сделать потребительское окружение более дружественным», — отметил господин Танежа.
Служба будет срабатывать автоматически, когда сеть Visa обнаружит, что к инфраструктуре того или иного банка нет доступа. По словам старший вице-президента и главы Visa Research Каролины Барсенас (Carolina Barcenas), старая версия STIP, использовавшая более простую модель на основе правил, работала хуже и была не слишком точна.
Каролина Барсенас
Каролина Барсенас
SSTIP не использует заданных чётких правил — новая модель глубинного обучения более продвинутая, она обучена просеивать миллиарды точек данных об активности держателей карт, чтобы самостоятельно определять связи. Например, она может автоматически узнать, что конкретная транзакция держателя карты была нормальной и должна быть одобрена на основе прежней истории платежей и переводов пользователя, а также местоположения продавца по отношению к держателю карты, времени совершения покупок и так далее.
«Модель обнаруживает множество таких взаимосвязей и создаёт тот интеллект, который в прошлом приходилось создавать аналитикам. Новая версия технологии работает лучше и точнее предыдущей», — отметила госпожа Барсенас. По её словам, в ходе испытаний модель искусственного интеллекта на основе глубинного обучения на 95 % совпадала с решениями банков об одобрении или отклонении переводов. По данным Visa, эта технология более чем вдвое повысила точность по сравнению со старым методом. Обе версии будут продолжать сосуществовать, но более продвинутая станет доступна клиентам в качестве дополнительной услуги.
