Mastercard überwacht Betrug mit neuem Stiftungsmodell
Der multifunktionale LTM-Ansatz birgt natürlich ein Risiko: Ein Ausfall eines weit verbreiteten Modells könnte systemweite Folgen haben, was zum Teil die Strategie von Mastercard erklärt, seine Technologie neben bestehenden Erkennungssystemen einzusetzen – zumindest vorerst.
Mastercard hofft, den Umfang der für das Modell verwendeten Daten und seine allgemeine Komplexität zu erhöhen. Es bietet außerdem Zugriff auf APIs und SDKs, um internen Teams die Erstellung neuer Anwendungen zu ermöglichen.
Der Blogbeitrag betont die Datenverantwortung von LTM und erwähnt Datenschutz und Transparenz, Modellerklärbarkeit und Überprüfbarkeit. Eine behördliche Prüfung sollte von jedem System erwartet werden, das Kreditentscheidungen oder Betrugsergebnisse beeinflusst, zusätzlich zu allen Datenpraktiken, die mit dem Betrieb von LTM verbunden sind.
Im Gegensatz zu Text oder Bildern sind stark strukturierte Daten das Herzstück von LTM. Große tabellarische Modelle könnten den Beginn einer neuen Generation von KI-Systemen in der Kernbank- und Zahlungsinfrastruktur markieren. Da die Beweislage bislang auf Lieferantenberichte beschränkt ist, sollten etwaige Leistungsansprüche nicht unbedingt als schlüssig angesehen werden.
Robustheit unter schwierigen Bedingungen, langfristige Kosten nach dem Training und regulatorische Akzeptanz sind alles Themen, bei denen tabellarische Modelle scheitern oder erfolgreich sein können. Diese Faktoren werden das Tempo und das Ausmaß der Einführung bestimmen, aber dies ist der Bereich, auf den Mastercard derzeit einige seiner Einsätze setzt.
(Bildquelle: „Oversight“ auf der offiziellen Seite des United States Marine Corps ist unter CC BY-NC 2.0 lizenziert.)
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