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Mastercards KI wird 1 Billion Datenpunkte analysieren, um Betrug zu bekämpfen

Mastercard AI will analyse 1 trillion data points to combat fraud wird als eine Internetinfrastruktur-Institution innerhalb des Ökosystems der Internetinfrastruktur verfolgt.

Mastercards KI wird 1 Billion Datenpunkte analysieren, um Betrug zu bekämpfen
Kategorie
Institution

Mastercard AI will analyse 1 trillion data points to combat fraud wird als eine Internetinfrastruktur-Institution innerhalb des Ökosystems der Internetinfrastruktur verfolgt.

Region
Asien-Pazifik
Signalfokus
Markt
Inhaltstyp
Profil
Primäre Domain
Sicherheit
Thema
Markt
Auswirkungen
Mittel

Öffentliche Quellensignale unterstützen eine Überwachung mit mittlerer Auswirkung für Infrastruktursichtbarkeit und Abhängigkeitsanalyse.

Konfidenz
Konfidenz-Score-Leitfaden
Begrenzte Konfidenz (72%)

Mehrere öffentliche Quellen

Mastercard AI will analyse 1 trillion data points to combat fraud wird von BTW Media profiliert, weil veröffentlichte Beweise es mit Internetinfrastruktur, Governance, betrieblichen Abhängigkeiten oder Marktsichtbarkeit in Verbindung bringen.

  • Mastercard stellt sein innovatives generatives KI-System vor, das die Betrugserkennungsfähigkeiten in seinem gesamten großen Bankennetzwerk verbessern soll.
  • Die Decision Intelligence Pro-Technologie bewertet Transaktionsrisiken durch die Analyse vernetzter Entitäten und revolutioniert laut Mastercard die Strategien zur Betrugsprävention.
  • Diese Verbesserungen dürften zu einer deutlichen Steigerung der Betrugserkennungsraten führen.

Mastercard hat die Entwicklung seines exklusiven generativen Systems der künstlichen Intelligenz (KI) angekündigt. Dieses System soll vielen Banken in seinem Netzwerk helfen, betrügerische Transaktionen zu identifizieren und zu unterbinden.

Verbesserte Betrugserkennung: Die neueste KI-Technologie von Mastercard

Mastercard integriertderzeitgenerative KI-Techniken, um die Sicherheitsmaßnahmen zu verbessern, die sowohl Kunden als auch das gesamte Zahlungsnetzwerk schützen.

Ein Echtzeit-Tool von Mastercard namens Decision Intelligence (DI) hilft Banken bereits dabei, 143 Milliarden Transaktionen pro Jahr zu genehmigen.

Die neueste generative KI-Technologie wird ein beispielloses Volumen von einer Billion Datenpunkten analysieren, um die Echtheit von Transaktionen vorherzusagen, und damit die derzeitige Fähigkeit von Mastercard stärken, Kontodaten, Kaufdaten, Händler- und Gerätedaten in Echtzeit zu bewerten.

Die fortschrittliche Technologie, bekannt als Decision Intelligence Pro, funktioniert, indem sie die Verbindungen zwischen verschiedenen an einer Transaktion beteiligten Entitäten bewertet, um deren Risikoniveau zu bestimmen. In weniger als 50 Millisekunden verfeinert diese Technologie die Informationen, die den Banken zur Verfügung gestellt werden.

Laut Mastercard deuten erste Modellierungen darauf hin, dass die KI-Verbesserungen zu einer durchschnittlichen Steigerung der Betrugserkennungsraten um 20 Prozent und in einigen Fällen um bis zu 300 Prozent führen.

Auch lesenswert:Wie Kriminelle KI-Gesichts-Apps nutzten, um Benutzer zu betrügen: Eine chinesische Fallstudie zeigt die Risiken auf

Ajay Bhalla, Präsident von Mastercard, betont die Rolle der KI

Ajay Bhalla, Präsident der Cyber- und Intelligence-Einheit von Mastercard,erörterte, wie KI zur Betrugsbekämpfung eingesetzt werden kann: „Mit generativer KI verändern wir die Geschwindigkeit und Genauigkeit unserer Anti-Betrugslösungen, vereiteln die Bemühungen von Kriminellen und schützen Banken und ihre Kunden.“

„Die Genauigkeit der Lösung – erreicht durch die Analyse potenzieller Verkaufsstellen in Echtzeit – hat in unserer eigenen Analyse nicht nur eine Steigerung der Genauigkeit gezeigt, sondern auch eine Reduzierung der Fehlalarme um mehr als 85 Prozent.“

Auf einen Blick

  • Name: Mastercards KI wird 1 Billion Datenpunkte analysieren, um Betrug zu bekämpfen
  • Basis: Asien-Pazifik
  • Profilfokus:

Funktionsweise

  • Öffentliche Aufzeichnungen unterstützen die Überwachung ihrer Rolle, Dienstleistungen und Schlüsselbeziehungen.

Warum es wichtig ist

  • Öffentliche Quellensignale unterstützen eine Überwachung mit mittlerer Auswirkung für Infrastruktursichtbarkeit und Abhängigkeitsanalyse.
  • Betriebskritikalität: Mittel
  • Zeithorizont: Nächstes Quartal

Was ansehen?

  • Das Monitoring konzentriert sich auf verifizierte Servicekontinuität, Governance-Änderungen und Beziehungssignale.
JetztMittel Priorität

Verfolgen Sie bestätigte Quellenaktualisierungen, Rollenänderungen und aktuelle öffentliche Nachweise.

QuartalMittel Richtlinien-Sensitivität

Öffentliche Quellensignale unterstützen eine Überwachung mit mittlerer Auswirkung für Infrastruktursichtbarkeit und Abhängigkeitsanalyse.

YearNächstes Quartal Outlook

Die langfristige Relevanz hängt von verifizierten Betriebs-, Richtlinien- und Beziehungsänderungen ab.

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