O poder da inteligência artificial e o que a tecnologia vai fazer no futuro estão sendo observados pela Mastercard, que está adotando técnicas de IA generativa para aprimorar a segurança. São soluções como ‘Decision Intelligence Pro’, que ajuda os bancos a pontuar e aprovar com segurança 125 bilhões de transações por ano.

De acordo com a multinacional, a IA generativa examinará um trilhão de pontos de dados sem precedentes para prever se uma transação tem probabilidade de ser genuína ou não, ampliando a capacidade da Mastercard de analisar informações de conta, compra, comercial e dispositivo em tempo real.

“Se você olhar para o mundo, temos essa digitalização rápida que continua crescendo e que realmente decolou na Covid. Se nós, como sociedade global, quisermos ter a certeza de nos beneficiarmos dessa digitalização em termos de produtividade, segurança e proteção, temos de garantir que o fazemos corretamente, com segurança desde a concepção e com governança de dados e privacidade desde a concepção”, explicou Johan Gerber, vice-presidente-executivo de segurança e inovação cibernética da Mastercard global, em entrevista ao Convergência Digital.

Isso porque a digitalização está para todos, inclusive, para os criminosos que se aproveitam de brechas de segurança. “Se você pensar no ciberespaço, ele é agora o equivalente à terceira maior economia do mundo”, disse o executivo que também é membro do comitê executivo da Mastercard.

A aposta da Mastercard com a IA generativa é transformar a velocidade e a precisão das soluções antifraude, invalidando as tentativas dos criminosos e protegendo os bancos e seus clientes. E, assim, conseguir antecipar o próximo evento fraudulento em potencial, introduzindo confiança em cada interação. A modelagem inicial da empresa mostra que os aprimoramentos de IA aumentam as taxas de detecção de fraudes em média em 20% e em até 300% em alguns casos.

A Mastercard usa inteligência artificial desde o fim dos anos 1990, mas passou a investir seriamente em 2004, quando foi às compras para levar capacidade de IA para dentro da organização. Desde então, tem aproveitado IA para soluções como prevenção de fraudes e todos os tipos de outras formas de proteger a empresa.

Ao uso da IA tradicional, a Mastercard incorporou a inteligência artificial generativa com objetivo de melhorar os resultados. “Descobrimos que, quando usamos o conceito de IA generativa e o aplicamos aos nossos dados, podemos encontrar um aumento de até 3% no desempenho do nosso Decision Intelligence Pro”, explicou Johan Gerber. Ele ressaltou que para uma companhia como a Mastercard não se trata apenas de como indicar mais eficácia em fraudes, mas também de como garantir que transações idôneas não serão recusadas acidentalmente.

A companhia aplica o conceito de IA generativa em seus próprios dados de transação para treinar os modelos generativos. Então, se um LLM pode prever a próxima palavra ou frase a ser dita, no caso da Mastercard, é usado para apontar, por exemplo, a próxima transação mais provável que um número de cartão faça. São, frisou Gerber, análises baseadas em dados que se tornaram muito, muito eficazes, mas sem identificar o portador do cartão.

“O resultado é o aumento de 300% no desempenho que, honestamente, se você falar com a maioria dos cientistas de dados, eles dirão que isso é bastante significativo depois de tantos anos avaliando a IA tradicional para obter esse tipo de aumento. Isso é bastante fenomenal”, destacou, falando sobre o impacto da inclusão de IA generativa aos modelos existentes de detecção e interrupção de fraudes.

Outro benefício da inteligência artificial está em entender, em milissegundos, o caráter das transações para aprová-las ou não. A Mastercard conta com uma plataforma de gerenciamento de decisão que envolve várias centenas de modelos de IA sendo executados simultaneamente e uma tecnologia em que cada transação recebida tem uma orquestração automatizada.

Em números, o montante é gigante. Globalmente, são 140,3 bilhões de transações por dia, o que pode chegar a mais de 70 mil transações por segundo, numa véspera de Natal, por exemplo, que precisam ser processadas e que virão de todas as partes do mundo.

“Cada transação tem que ser orquestrada entre um a três modelos simultaneamente. É uma plataforma muito sofisticada que executa isso globalmente, dimensionando 143 bilhões de transações, muito menos de 1,10% disso será fraude. O que torna a IA para mim tão impressionante é encontrar esse pontinho [de fraude] entre todas essas transações que são genuínas e garantir que você seja o mais preciso possível”, disse.

“O conselho que eu daria aos leitores é que não existe um tamanho único. O que há de bonito na IA é sua hiperpersonalização, mas, mesmo para hiperpersonalização, você ainda pode precisar de vários modelos de IA para trabalhar em conjunto, dependendo do problema que você está tentando resolver. Suas plataformas tecnológicas devem permitir a orquestração, reunindo tudo novamente para entregar o resultado geral”, adicionou Johan Gerber.

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