Специалисты MIT продемонстрировали свой алгоритм на Европейской конференции по машинному обучению. ИИ проанализировал 900 млн транзакций по картам одного из международных банков и показал намного большую точность в определении мошенничества по сравнению с аналогами, сообщает Futurism.

Современные автоматически системы блокировки карт также работают благодаря алгоритмам машинного обучения, правда, весьма примитивным. Иногда поводом для блокировки для них может стать банальная поездка в другой город. Банковский алгоритм может решить, что карту у вас украли, и оплатить покупку пытается кто-то другой.

Алгоритмы основываются на анализе каждодневных трат пользователя и особенно часто реагируют на слишком дорогие покупки, не характерные для данного клиента банка.

Ложная блокировка карты — весьма распространенная напасть. Исследование, проведенное в 2015 году, показало, что в течение года 15% владельцев карт сталкивались с этим.

Новый ИИ должен снизить масштабы проблемы, которую бывает особенно тяжело решить во время заграничной поездки. Созданный в MIT алгоритм анализирует гораздо больше параметров, чем существующие аналоги: сравнивает показатели геолокации и времени, а также типы платежных терминалов.

Покупки в магазинах в разных городах, совершенные через короткие промежутки времени, теперь не обязательно приведут к блокировке карты. Машина поймет, если одна транзакция совершена клиентом лично, а другая — им же через интернет.

В целом банковский ИИ от MIT на 54% снижает число ложноположительных решений о блокировке карт.

В свою очередь IBM разработала ИИ-эксперта, который определяет степень предвзятости алгоритмов. Технология найдет применение, прежде всего, в судебной практике, где некоторые решения уже начинают выносить системы на основе искусственного интеллекта.