MasterCard menggunakan AI untuk mendeteksi penipuan kartu kredit dan melindungi konsumen

Ketika pesan teks masuk, hati Kim Dow tenggelam.

“Hai,” bunyinya. “Apakah Anda baru saja melakukan pembelian ini dengan REI Co-op Mastercard Anda?”

Pesan itu kemudian membagikan empat digit terakhir dari nomor kartu Dow dan pembelian untuk $ 88,69 dari Alaska Airlines Miles, yang menurut Dow tidak dilakukannya.

Dia mengirim sms kembali “tidak.” Dalam hitungan detik, Departemen Penipuan Mastercard membantah tuduhan itu dan menghapusnya dari pernyataan aktif Dow.

Meskipun teknologi keselamatan kartu kredit telah maju dalam beberapa tahun terakhir dengan otentikasi multi-faktor dan chip EMV, situasi penipuan seperti Dow masih terjadi. Mastercard, salah satu perusahaan kartu kredit tertua di negara itu, menggunakan kecerdasan buatan untuk mencegah dan meminimalkan situasi seperti ini.

Selama 10 tahun terakhir, raksasa kredit telah memasukkan beberapa bentuk algoritma pembelajaran mesin untuk memantau transaksi secara real time dan mendeteksi pola yang tidak biasa seperti beberapa login yang gagal dan penarikan besar atau tiba -tiba.

Iterasi terbaru Mastercard dari sistem deteksi penipuan bertenaga AI-nya menampilkan teknologi AI yang memindai hampir 160 miliar transaksi setiap tahun. Teknologi ini telah membantu MasterCard secara signifikan mengurangi kasus penipuan positif palsu, menurut a Siaran Pers 2024 Mei dari perusahaan.

AI kekuatan sistem penilaian risiko yang menandai transaksi yang mencurigakan

Identifikasi penipuan sering bermuara pada pengenalan pola, yang membuat AI cocok untuk tugas itu, kata Daryl Lim, afiliasi di Pusat Kecerdasan Buatan yang bertanggung jawab secara sosial.

“AI memungkinkan deteksi real-time dari transaksi yang mencurigakan dengan mengidentifikasi pola dan anomali yang mustahil bagi analis manusia untuk melihat skala,” Lim, yang juga H. Laddie Montague Jr di dalam hukum di Penn State Dickinson Law, mengatakan kepada BI.

Ini terutama berlaku untuk perusahaan seperti MasterCard, yang memiliki sejumlah besar data yang dapat digunakan untuk melatih AI tentang apa yang harus dicari, kata Seckin Yilgoren, wakil presiden senior Solution Security Solutions di pasar Amerika Utara.

Yilgoren mengatakan perusahaan memproses hampir 160 miliar transaksi setiap tahun, memberikan terabyte pada terabyte data untuk mempelajari dan menganalisis untuk pola yang mungkin mengekspos penipuan.

MasterCard menggunakan pengetahuan ini untuk menginformasikan sistem penilaian risiko yang disebut Intelijen Keputusan, yang memberikan skor untuk setiap transaksi. Untuk melakukan ini, sistem terus memindai ratusan juta titik data, seperti nama, alamat, dan riwayat pembelian pemegang kartu, untuk memprediksi apakah suatu transaksi cenderung asli.

Skor di atas ambang batas tertentu dianggap sah, sedangkan yang di bawah ambang batas ditandai sebagai penipuan. Ini melakukan ini dalam 50 milidetik atau kurang, kata Yilgoren – poin penting karena itu berarti sistem dapat mendeteksi dan memblokir transaksi penipuan hampir secara real time. Ini dapat mencegah sakit kepala bagi pelanggan seperti Dow dengan memberi mereka kesempatan untuk menyetujui atau menolak transaksi yang mencurigakan segera.

Kecerdasan keputusan juga terus belajar dan beradaptasi dengan pola penipuan baru tanpa intervensi manusia, kata Yilgoren. Dia menambahkan bahwa teknologi ini bisa menghilangkan positif palsu. Dengan memprediksi konteks dan perilaku, AI dapat mendeteksi pola yang tidak bisa dilakukan oleh otak manusia, dan dapat membedakan antara aktivitas yang tidak biasa yang sah, seperti hiburan langka yang royal pada tiket televisi atau konser baru, dan penipuan aktual, kata Yilgoren.

Tahun ini, MasterCard juga memperkenalkan Decision Intelligence Pro, sebuah sistem yang menilai hubungan antara mengidentifikasi karakteristik pengguna dan perilaku pengguna masa lalu untuk menentukan validitas transaksi.

Lim mengatakan kepada BI bahwa teknologi ini membuat argumen yang menarik untuk AI sebagai metode deteksi penipuan, tetapi mereka juga memiliki keterbatasan.

Dia mengatakan bahwa model pembelajaran mesin secara tidak sengaja dapat belajar mengaitkan transaksi yang sah dengan penipuan berdasarkan data historis yang bias. Jika ini terjadi, sistem bertenaga AI memiliki potensi untuk menandai demografi atau lokasi tertentu secara tidak proporsional. Ini menimbulkan kekhawatiran serius tentang keadilan dan kepercayaan, kata Lim.

Dia mengatakan lapisan akhir langkah -langkah deteksi penipuan seringkali dapat memperoleh manfaat dari penilaian manusia karena mereka dapat menyelidiki dan memberikan wawasan mengapa transaksi yang diberikan ditandai. “Tujuannya adalah model hibrida: AI untuk kecepatan dan skala, manusia untuk nuansa dan akuntabilitas,” kata Lim kepada BI.

Andrew Reiskind, kepala petugas data Mastercard, setuju. Dia mengatakan perusahaan memiliki program tata kelola AI di mana karyawan memberikan pengawasan terhadap semua operasi dan solusi bertenaga AI.

“Dengan mengintegrasikan desain yang berpusat pada manusia ke dalam solusi AI kami dan mengawasi prosesnya, kami memastikan bahwa teknologi kami tidak hanya meningkatkan efisiensi dan memberikan produk-produk hebat tetapi juga selaras dengan standar etika kami dan komitmen untuk penggunaan AI yang bertanggung jawab,” kata Reiskind kepada BI.

Memanfaatkan AI untuk melawan cincin penipuan – dan ketidakjujuran pelanggan

MasterCard juga menggunakan AI untuk mendeteksi penipuan dengan memetakan koneksi antara akun, perangkat, dan transaksi.

Teknologi ini menggunakan biometrik perilaku, yang memeriksa bagaimana pengguna spesifik mengetik dan menggesek aplikasi, untuk mencoba mendeteksi penipu. Aplikasi memantau informasi ini sebagai bagian dari setiap transaksi. Dari sana, di bagian belakang, sebuah algoritma memperhitungkan titik data unik seperti irama yang digunakan pengguna dalam kata sandi, bagaimana mereka memegang perangkat, dan bagaimana mereka memindahkan mouse mereka. Yilgoren mengatakan ada perbedaan “sedikit tapi nyata” antara perilaku pengguna tepercaya dan tiruan mereka.

Ada juga masalah penipuan pihak pertama, yang terjadi ketika konsumen melakukan pembelian yang sah dan kemudian meminta tolak bayar, meskipun barang dan jasa diterima. Untuk melawan ini, MasterCard telah meluncurkan program kepercayaan pihak pertama, yang menggunakan AI untuk memindai titik data seperti alamat IP, ID perangkat, dan alamat pengiriman untuk menentukan kemungkinan bahwa permintaan tolak bayar sah.

Yilgoren mengatakan inisiatif ini menggabungkan AI dan pemodelan risiko untuk memungkinkan wawasan yang lebih besar tentang riwayat pembelian pemegang kartu, informasi pengiriman, dan lokasi geografis. Ini, pada gilirannya, dapat membantu menentukan apakah pembelian asli sah.

Pada tahun 2024, MasterCard juga meluncurkan Scam Protect, serangkaian solusi bertenaga AI yang dirancang untuk membantu mengidentifikasi dan mencegah penipuan online.

“Sungguh, ini adalah pertanyaan tentang bagaimana kami dapat memastikan keamanan data dan kepercayaan bagi pelanggan kami, tetapi juga untuk bank dan pedagang yang menggunakan layanan kami,” kata Yilgoren.