IBM усилит борьбу с мошенничеством с помощью технологий IRIS Analytics

IBM усилит борьбу с мошенничеством с помощью технологий IRIS Analytics

IBM усилит борьбу с мошенничеством с помощью технологий IRIS Analytics

Корпорация IBM приобрела частную компанию IRIS Analytics. Сфера занятий этой компании специфическая — борьба с мошенничеством в сфере электронных платежей. Технологии компании позволяют анализировать данные по платежам в режиме реального времени, что и помогает определять проблемные места. 

Сейчас, по данным IBM, только малая толика банковских организаций (около 16% банков) способны выявлять различные случаи мошенничества в режиме реального времени. И даже после того, как проблема локализована и подтверждена, банку требуется около месяца для принятия соответствующих мер. В результате мошенники оказываются более быстрыми и начинают работать по новой схеме еще до того, как старую ликвидировали специалисты по информационной безопасности той либо иной банковской структуры. 

Технология IRIS позволяет обнаруживать новые случаи мошенничества с высокой эффективностью, поскольку здесь используются когнитивные возможности системы. Кроме того, IRIS поддерживает создание новых и модифицирование существующих шаблонов для различных платежных платформ. Здесь применяется и прогностическое моделирование, и когнитивные технологии, плюс искусственный интеллект. Специалистам система предлагает real-time аналитику в интерактивном режиме. При этом компании, которые перейдут на новую технологию, смогут определять мошеннические операции сразу же, как только те запускаются злоумышленниками. Когнитивная машина IRIS определяет паттерны мошеннических транзакций и действует как «виртуальный аналитик» для определения подозрительной активности, пишет habrahabr.ru.

К примеру, если вы находитесь в США, а система замечает, что с карты снимаются деньги в России, система помечает такую операцию, как подозрительную. Если подозрительные операции повторяются в каком-либо регионе или с группой карт, система также дает знать об этом специалистам по информационной безопасности.

«Подход, основанный на когнитивных вычислениях, позволяет реализовать новую парадигму в борьбе с мошенничеством. Интегрируя технологию IRIS Analytics с технологией IBM Counter Fraud, мы поможем организациям выявлять случаи мошенничества в требуемом масштабе, с высокой оперативностью и с минимальным процентом ошибок, чтобы они могли своевременно осуществлять необходимые контрмеры с более высоким уровнем контроля и с большей прозрачностью», — сообщил Алистер Ренни (Alistair Rennie), руководитель подразделения IBM Industry Solutions.

Сейчас технологию IRIS используют банковские структуры и платежные системы всего мира. К примеру, межбанковская сеть авторизации e-RSB, которая управляется компанией STET, работает с IRIS, осуществляя 5,5 млрд транзакций по кредитным и дебетовым картам в год. «Обеспечивая среднее время отклика менее 5 миллисекунд в расчете на транзакцию даже в периоды пиковых нагрузок, когда мы обрабатываем свыше 750 транзакций в секунду, IRIS дает нам возможность выявлять случаи потенциального мошенничества без каких-либо дополнительных издержек для нашего сервиса. Кроме того, мы можем успешно реагировать на недавно выявленные схемы мошенничества путем осуществления новых контрмер в течение нескольких часов, не отключая систему», — рассказывает Пьер Жюхен (Pierre Juhen), заместитель главного исполнительного директора STET.

В России технологию IRIS использует много крупных банков. К примеру, «Тинькофф Банк» — структура, которая работает, в основном, в онлайн среде.

Подпишитесь на новости

В России сформулировали главную проблему ИИ — у него нет страха

Искусственному интеллекту не хватает страха перед ошибкой. Такую мысль высказал заместитель главы Минцифры России Александр Шойтов на конференции BIS Summit, посвящённой информационной безопасности бизнеса и ИТ.

«В ИИ нужно встроить систему страха, чтобы он боялся совершить ошибку, как человек», — заявил Шойтов в ходе дискуссии.

Речь, конечно, не о дрожащей нейросети, которая перед каждым ответом вспоминает ипотеку и разговор с начальником. Под страхом можно понимать встроенный механизм сомнения: способность модели оценивать последствия своих действий, признавать нехватку данных и останавливаться, если цена ошибки слишком высока.

Сейчас генеративный ИИ способен уверенно выдавать неверные ответы, придумывать факты и выполнять опасные команды без человеческого ощущения риска.

Для обычного чат-бота это заканчивается галлюцинацией, а для ИИ-агента с доступом к корпоративным системам — удалёнными файлами, утечкой данных или нарушением работы инфраструктуры.

На BIS Summit прозвучала и ещё более амбициозная идея — встроить в ИИ-модели совесть. Её озвучил Николай Лишин, заместитель руководителя ФМБА России. Если страх должен удерживать систему от ошибки, то совесть, по такой логике, должна помогать оценивать допустимость самого действия.

Получается своеобразный технический портрет идеального ИИ: достаточно умный, чтобы решить задачу, достаточно напуганный, чтобы всё перепроверить, и достаточно совестливый, чтобы вовремя отказаться. Осталось только написать для этого техническое задание.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru