A Featurespace elindítja az Automated Deep Behavioral Networks-öt

A vállalatokat sújtó pénzügyi bűncselekmények megelőzése terén globális vezetőnek számító cég fokozott védelmet biztosító megoldást vezet be a bankkártya- és fizetési tranzakciók biztonságosabbá tétele érdekében

LONDON, ATLANTA és SZINGAPÚR--(BUSINESS WIRE)--A Featurespace ma bemutatta a bankkártya és fizetési ágazat számára fejlesztett Automated Deep Behavioral Networks-öt (automatizált, mélytanuláson alapuló, viselkedéselemző hálózatok), mely fokozottabb védelmet biztosít a fogyasztók számára a becslések szerint 2020-ban 42 milliárd USA dolláros veszteséget okozó csalások, számlafeltörés, bankkártyával való visszaélések és fizetési csalások ellen.

„Ennek a fejlesztésnek a jelentősége jóval túlmutat a vállalatokat sújtó pénzügyi bűnözés problémájának kezelésén. Megoldásunk minden kétséget kizáróan a gépi tanulás következő generációját képviseli” – jelentette ki Dave Excell, a Featurespace alapítója.

A találmány

A mélytanulási technológiában áttörést jelentő találmány a gépi tanulást alkalmazó platformok architektúrájának és kiépítésének teljesen új megközelítését alkalmazza. Az Automated Deep Behavioral Networks egy újfajta architektúra, amely kizárólag az ARIC™ Risk Hub legújabb verzióján keresztül elérhető rekurrens neurális hálózatokon alapszik.

A kihívás és a felfedezés

A mélytanulási technológiának különféle alkalmazási területei léteznek, mint például a természetes nyelvek feldolgozása a mondat következő szavának megjóslása céljából, a csalások megelőzése érdekében azonban alkalmazása a bankkártya- és fizetési csalások észlelése során ez idáig nem került optimalizálásra azzal a céllal, hogy védelmet nyújtson a vállalatoknak és a fogyasztóknak a bankkártya- és fizetési csalások ellen. Találmányunkkal ezt a kihívást sikerült leküzdenünk.

A tranzakciókra az intermittencia jellemző, ezért az idő kontextuális értelmezése kulcsfontosságú a viselkedés előrejelzése szempontjából. Korábban ahhoz, hogy a csalások megelőzése céljára hatékony gépi tanulási modelleket építsenek ki, az adattudósoknak mélyreható szakértelemmel kellett rendelkezniük a legfontosabb, és egyben legmunkaigényesebb lépés elvégzéséhez: a megfelelő adatjellemzők azonosításához és kiválasztásához.

A Featurespace Research azzal a céllal fejlesztette ki az Automated Deep Behavioral Networks-öt, hogy automatizálja a jellemzők feltérképezését és olyan memóriacellákat vezessen be, amelyek megfelelően értelmezni tudják az idő jelentőségét az ügyletfolyamokban, ezzel tovább javítva a vállalat piacvezető teljesítményt nyújtó Adaptive Behavioral Analytics (adaptív viselkedésanalizáló) termékét. A csalás, számlafeltörés és a bankkártya- és fizetési csalások elleni legjobb védekezés az, ha a csalásra még azt megelőzően fény derül, mielőtt az áldozat pénze kikerül a számlájáról. Az alábbi csoportoknak az Automatic Deep Behavioral Networks többek közt a következő előnyöket biztosítja:

Fogyasztók:

• Lehetővé teszi, hogy a valódi tranzakciókhoz kevesebb hitelesítésre/azonosításra legyen szükség; valamint
• Automatikusan azonosítja a csalást, számlafeltörést és a bankkártya- és fizetési csalásokat, még mielőtt az áldozat pénze kikerül az áldozat számlájáról.

Adattudósok:

• Automatikusan felfedezi a jellemzőket a tranzakciós eseményekben;
• A gépi tanulási logikát keresztülviszi a teljes modellezési soron;
• Figyelembe veszi az emberi cselekvések rendszertelenségét annak érdekében, hogy azonosítsa az anomáliának számító viselkedést; valamint
• Megőrzi a Featurespace Adaptive Behavioral Analytics terméke által gyűjtött összes adatot.

Bankkártya és fizetési ágazat:

• Javítja a kockázati besorolás bizonyosságát az összes tranzakció esetében (javul a csalások észlelése a tranzakció folyamán és pontosabban azonosítható a valódi viselkedés, miáltal elősegíti nagyobb számú tranzakció elfogadását);
• Teljesítménynövelést biztosít az összes fizetési típus esetében (ideértve a kártyás és ACH/BACS fizetéseket, az átutalásokat, a P2P fizetéseket), valamint gyorsabb fizetéseket;
• Javítja a nagy értékű, kis volumenű csalások felderítését csakúgy, mint a kis értékű, nagy volumenű csalások észlelését;
• Csökkenti az erősebb (step-up) autentikációk számát;
• Megbízható modellirányítási dokumentációt biztosít, érthető logikával, méltányos döntéshozással és indoklási kódokkal; valamint
• Stabil, valós idejű értékelést nyújt nagy áteresztőképességgel és alacsony latenciájú válaszidőkkel az üzleti folyamatok terén kulcsfontosságú szerepet játszó vállalkozásoknak, még csúcsterhelés esetén is.

Excell hozzátette: „Mivel a valós idejű fizetések, a digitális átalakulás és a fogyasztói igények azonnali pénzmozgást követelnek meg, a mi szerepünk annak biztosítása, hogy az ágazat rendelkezzen az ágazati szereplők és a fogyasztók pénzügyi bűncselekményekkel szembeni védelméhez a legjobb eszközökkel. Rendkívül büszke vagyok kutatói csapatunkra és az ügyfeleink érdekeit szolgáló, innovatív gépi tanulási termékek kifejlesztése iránti elkötelezettségükre.”

Amit a Featurespace-ről tudni kell …– www.featurespace.com

A Featurespace™ globális vezető szerepet tölt be a vállalkozások pénzügyi bűncselekmények és csalások elleni védelme, valamint a pénzmosás megakadályozása terén. A Featurespace két fontos találmányt mondhat magáénak, az Adaptive Behavioral Analytics-et és az Automated Deep Behavioral Networks-öt (melyek mindegyike az ARIC™ platformon keresztül érhető el). Az ARIC™ valós idejű gépi tanuláson alapuló szoftver, amely az eseményeket kockázati besorolással látja el több mint 180 országban a csalások és pénzügyi bűncselekmények megelőzése érdekében.

Az ARIC™ Risk Hub fejlett, megmagyarázhatóanomália-észlelést kínál a pénzintézetek számára a kockázatok automatikus azonosításához, az új kibertámadások felfedéséhez és a gyanús tevékenységek valós idejű azonosításához. Világszerte több mint 30 vezető globális pénzintézet használja az ARIC-ot üzleti tevékenysége és ügyfelei védelme céljára. A cég nyilvánosan bejelentett ügyfelei közé tartozik az HSBC, a TSYS, a Worldpay, a NatWest Group, a Contis, a Danske Bank, a ClearBank, az AK Bank és a Permanent TSB is.

E közlemény hivatalos, mérvadó változata az eredeti forrásnyelven közzétett szöveg. A fordítás csak az olvasó kényelmét szolgálja, és összevetendo a forrásnyelven írt szöveggel, amely az egyetlen jogi érvénnyel bíró változat.