【51CTO.com快譯】結賬時銀行卡交易被拒付令人沮喪又尷尬，甚至會嚴重損害品牌忠誠度;據萬事達卡(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誤地標記為欺詐交易――判斷付款否有效的算法謹慎過頭了，有時算法會出錯。

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除了帶來不便外，這些錯誤拒付給商家乃至更廣泛的經濟造成的損失約1180億美元， 比實際銀行卡欺詐造成的損失高出13倍。

但別害怕，因為人工智能再次成為救星。萬事達卡借助其Decision Intelligence平臺和AI Express平臺，利用基于機器學習的預測分析技術，將這種情況的發生率降低了50%。

我有幸與該公司的全球企業、風險和安全總裁Ajay Bhalla談論了這項技術如何運作、以及AI現在如何幫助萬事達卡實現更多的戰略目標。

實時分析意味著更準確的結果

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公司Brighterion，檢測欺詐和減少錯誤拒付的能力有了巨大飛躍。

與Brighterion一起開發的技術讓它能夠改而實時分析數據。機器學習算法必須非常高效，才能處理每年在全球4500萬個地方進行的750億次交易，這些交易由萬事達卡的網絡處理。

今天，決定要不要拒絕某筆交易取決于源源不斷的數據流和自學算法，而不是靜態樣本數據集和固定的規則，這已取得了令人矚目的成果。

Bhalla告訴我，由于有自學能力，人工智能系統總是與時俱進，不再出現學習滯后的情況。

他說：“它所做的工作是分析數十億筆交易，搞清楚交易是欺詐性的傾向性有多大，當交易準備通過授權時，它會向系統中的銀行提供此建議。

“它幫助我們發現了價值數十億美元的欺詐。”

該系統使用了實時傳輸的交易數據、外部數據(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，因為它不僅概述了某個區域“正常”的交易的類型，還揭示了與之有關的欺詐活動的模式。所有這些信息同樣實時匯總起來。

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

Bhalla說：“從消費者的角度來看，這確實很好，因為這意味著對消費者來說審批更快，這意味著更多真正的交易得到審批。商家也喜歡它，因為對于商家來說，更多的審批意味著更多的生意。”

AI面臨的挑戰

Bhalla告訴我，多年來構建智能自動化系統已成為萬事達卡的核心戰略，但收購Brighterion并將其技術整合到萬事達卡的系統向“純粹的”AI邁出了一步。從客戶服務到反洗錢措施，其業務的許多方面必將受益于人工智能大改進。

一大挑戰在于確保數據的質量一向很高，因為如果交易記錄或其他存儲的數據出現錯誤，連最智能化的機器也不可避免地會做出錯誤的決策。

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

第二個挑戰是決定在公司中的哪個地方部署可能成本很高昂的AI基礎架構時確定優先級。

早期做出的一個決定是，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，確保你在銷售點進行交易時，能夠無縫地完成交易――這是我們的首要任務。”

挫敗洗錢者

為了打擊洗錢問題，許多相關的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據中的模式，如果有人或公司結伙作案，設立賬戶，進行可能涉及臟錢的交易，系統就能識破。

然而，還在這里部署了另一項技術自然語言處理(NLP)。NLP使用旨在解讀自然人類語言的算法，實際上讓計算機可以理解人類說的內容。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避檢測的情況下大有用處。

物聯網――展望未來......

至于未來，Bhalla表示他確信，隨著交易量增加，越來越多的商貿通過數字方式完成，犯罪分子變得越來越狡猾，AI在整個金融服務業會變得越來越重要。

尤其是，物聯網(IoT)的迅猛發展意味著支付系統勢必會處理越來越多的自動化交易。這意味著AI程序要變得更強大、更快速，以應對需求和日益復雜的使用場合。

“未來的世界會變得越來越復雜，你的冰箱進行交易，你的汽車會自動開到充電站并在那里進行交易。這些都將成為自主交易，來自這些交易的所有數據將非常有用，可以幫助我們做出決策，并幫助消費者更好地管理日常生活。”

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

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