How Mastercard is using AI to address cyber risk

How Mastercard is using AI to address cyber risk

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एआई/एमएल ऑटोमेशन टेक्नोलॉजी समिट के लिए ट्रांसफॉर्म 2021 में एआई और डेटा लीडर्स से जुड़ें। अब देखिए!


लगभग हर उद्योग की तरह, एआई ने वित्तीय क्षेत्र में तेजी से घुसपैठ की है – दृश्य एआई टूल से जो ग्राहकों और श्रमिकों की निगरानी करता है और पेचेक प्रोटेक्शन प्रोग्राम (पीपीपी) आवेदन प्रक्रिया को स्वचालित करता है।

आज वेंचरबीट के ट्रांसफॉर्म 2021 इवेंट में बात करते हुए, मास्टरकार्ड में सुरक्षा और साइबर इनोवेशन के कार्यकारी वीपी जोहान गेरबर ने चर्चा की कि कैसे मास्टरकार्ड लोगों के डेटा को सुरक्षित रखते हुए साइबर जोखिम को बेहतर ढंग से समझने और अनुकूलित करने के लिए एआई का उपयोग कर रहा है।

लेगो ब्लॉक

एक ओर, उपभोक्ताओं के लिए यह इतना आसान कभी नहीं रहा – भुगतान करना उतना ही घर्षण रहित है जितना पहले था। राइड-ओल यात्री ड्राइवर के साथ लेन-देन को अंतिम रूप दिए बिना कीमती मिनट बर्बाद किए अपनी कैब से बाहर निकल सकते हैं, जबकि घर के कर्मचारी अपने प्रिंटर को खाली होने पर स्याही को स्वचालित रूप से पुन: व्यवस्थित करने के लिए कॉन्फ़िगर कर सकते हैं। लेकिन पर्दे के पीछे चीजें इतनी सरल नहीं हैं। “उपभोक्ता के लिए यह जितना आसान है, जटिलता पृष्ठभूमि में निहित है – हमने बैकएंड में इस हाइपर कनेक्टेड दुनिया के विकास को देखा है, बस विस्फोट हो गया है,” गेरबर ने कहा।

यहां तक ​​​​कि सबसे बड़ी कंपनियां अपनी तकनीक और डेटा स्टैक में सब कुछ खरोंच से नहीं बनाती हैं, विभिन्न पार्टियों के अनगिनत घटकों के साथ मिलकर ग्राहकों को उम्मीद के मुताबिक बेहतर अनुभव बनाने के लिए आते हैं। यह आंशिक रूप से भी है कि बड़ी कंपनियां अक्सर छोटे स्टार्टअप का अधिग्रहण करती हैं, जैसा कि मास्टरकार्ड ने कुछ महीने पहले किया था जब वह डिजिटल पहचान सत्यापन अपस्टार्ट एकता को $ 850 मिलियन में खरीदने के लिए सहमत हुआ था।

हालाँकि, इन सभी “लेगो ब्लॉक्स” को जोड़ना, जैसा कि गेरबर उन्हें कहते हैं, वह जगह है जहाँ जटिलता आती है – न केवल तकनीकी दृष्टिकोण से (यानी इसे काम करना), बल्कि डेटा गोपनीयता के दृष्टिकोण से भी।

“हमने देखा है कि नवाचार पहले से कहीं ज्यादा तेजी से हो रहा है, लेकिन ऐसा इसलिए नहीं है क्योंकि हर कंपनी ए से जेड के माध्यम से हर तरह से नवाचार कर रही है, लेकिन ऐसा नहीं होता है। [because] हमारे पास ये तीसरे पक्ष हैं जो इन अद्भुत अनुभवों का निर्माण कर रहे हैं, ”गेरबर ने कहा। “अब, एक बार जब मैं यह सब एक साथ रखता हूं, तो मैं सुरक्षा का प्रबंधन कैसे करूं, मैं साइबर जोखिम का प्रबंधन कैसे करूं, जब मेरे पास उपभोक्ता के लिए एक अनुभव बनाने के लिए एक लाख या हजारों अलग-अलग तृतीय पक्ष जुड़े हों?”

साइबर सुरक्षा में, साइबर हमले या डेटा लीक से प्रभाव को कम करने के लिए “चीजों को अलग” करने का एक स्पष्ट प्रलोभन है, लेकिन उत्पादों के काम करने के लिए, “लेगो ब्लॉक” को जोड़ने की आवश्यकता है। इसके अलावा, कंपनियों को आंतरिक रूप से और अपने उद्योग के भीतर खुफिया जानकारी साझा करने की आवश्यकता होती है, ताकि यदि कोई साइबर हमला हो रहा हो तो दुनिया भर में उनकी सभी सामूहिक प्रणालियों को अलर्ट पर रखा जा सके।

“प्रणालीगत जोखिम” वह है जिसके बारे में हम यहां बात कर रहे हैं, कुछ ऐसा जो प्रमुख वित्तीय संस्थानों में असंख्य लेगो ब्लॉक शामिल हैं, जिन्हें अनुपालन और डेटा गोपनीयता मुद्दों पर विचार करते हुए संबोधित करने की आवश्यकता है। यह वैश्विक व्यवसायों के लिए विशेष रूप से प्रासंगिक है, जिनके पास डेटा निवास के आसपास देश-विशिष्ट कानूनों सहित, संघर्ष करने के लिए क्षेत्रीय डेटा गोपनीयता नियमों की अधिकता है।

मास्टरकार्ड के दृष्टिकोण से, यह एक दर्शन पर निर्भर करता है जिसे इसे कनेक्टेड इंटेलिजेंस, या सहयोगी एआई कहते हैं, जो “बुद्धि या परिणामों को साझा करके, न कि अंतर्निहित डेटा को साझा करके सिस्टम के बीच बिंदुओं को जोड़ने के बारे में है,” गेरबर ने कहा।

“इसलिए अंतर्निहित डेटा साझा नहीं करके, लेकिन आत्मविश्वास के स्तर और परिणामों को साझा करके, मैं आपकी गोपनीयता बनाए रख सकता हूं – मुझे यह कहने की ज़रूरत नहीं है कि ‘यह आप हैं’ या ‘यह आपका कार्ड है,’ मैं बस इतना कह सकता हूं कि इस व्यक्ति ने पहला परीक्षण किया और इसे वास्तव में अच्छी तरह से पास किया, ” उन्होंने कहा। “तो सहयोगी एआई मूल रूप से एआई सिस्टम परिणामों को चर के रूप में कैसे साझा कर सकता है, इसलिए मॉडल का आउटपुट दूसरे मॉडल के लिए इनपुट चर बन जाता है।”

प्लेटफार्म दृष्टिकोण

तो मास्टरकार्ड यह सब कैसे प्राप्त करता है, ताकि डेटा सुरक्षित रहे, जबकि सिस्टम अभी भी डेटा से अंतर्दृष्टि प्राप्त कर सकते हैं? गेरबर के अनुसार, कंपनी एक प्लेटफ़ॉर्म दृष्टिकोण अपनाती है – निचले सिरे पर वह जगह होती है जहाँ कच्चा डेटा डाला जाता है, जिस पर कंपनी Hadoop जैसी सभी तरह की तकनीकों का उपयोग करती है और इसी तरह के उपकरण वास्तविक समय में डेटा के कई स्रोतों को संसाधित करने में सक्षम होते हैं। इस कच्चे डेटा से, मास्टरकार्ड “खुफिया ब्लॉक” के रूप में संदर्भित करता है, जो अंतर्निहित डेटा से प्राप्त चर हैं।

“जब तक आप व्युत्पन्न चर पर पहुँचते हैं, तब तक हमने अनुपालन जाँच, डेटा शासन जाँच की एक परत लागू कर दी है, [and] सुनिश्चित करें कि हमारे मॉडल पक्षपाती नहीं हैं,” गेरबर ने कहा। “हमने मूल रूप से यह सुनिश्चित करने के लिए सभी नियामक डेटा स्क्रबिंग की है कि हम किसी भी चीज़ का दुरुपयोग नहीं करते हैं।”

यह वह डेटा है जिसे मास्टरकार्ड अब अपने एआई मॉडल और उत्पादों के निर्माण के लिए स्वतंत्र रूप से उपयोग कर सकता है, जिससे शीर्ष-अंत ग्राहक पहुंच परत बन जाती है, जिसके माध्यम से खुदरा स्टोर या कार्ड जारीकर्ता जैसे तीसरे पक्ष मास्टरकार्ड के एपीआई के माध्यम से वास्तविक समय में लेनदेन को क्वेरी कर सकते हैं।

ऊपर: मास्टरकार्ड: डेटा सुरक्षा और गोपनीयता के लिए प्लेटफ़ॉर्म दृष्टिकोण

इस सब के माध्यम से, मास्टरकार्ड बैंकों या खुदरा विक्रेताओं के साथ कोई डेटा साझा नहीं करता है, लेकिन फिर भी यह व्यक्तिगत स्तर पर लेनदेन को हरी झंडी दिखा सकता है। और समग्र रूप में यह सारा डेटा मास्टरकार्ड को संभावित हमलों में मूल्यवान अंतर्दृष्टि भी दे सकता है; उदाहरण के लिए, किसी विशेष खुदरा विक्रेता से आने वाले लेन-देन में अप्रत्याशित वृद्धि यह संकेत दे सकती है कि कुछ अनहोनी हो रही है। अपराधियों को चोरी किए गए कार्ड नंबरों का एक गुच्छा प्राप्त करने के लिए जाना जाता है और फिर कार्ड के खिलाफ लेनदेन चलाकर खुदरा स्टोर की नकल करने का प्रयास किया जाता है।

मास्टरकार्ड का AI भी कुछ प्रतिबंध लगाना शुरू कर सकता है – उदाहरण के लिए, विशिष्ट खुदरा स्टोर पर विशिष्ट प्रकार के कार्ड को $50 से कम की छोटी-मूल्य की खरीदारी तक सीमित करना – या अन्यथा किसी भी प्रकार के लेनदेन को अवरुद्ध करना जिसे वह संदिग्ध मानता है।

तो यह स्पष्ट है कि यहां खेलने में काफी स्वचालन है – और वास्तव में इसकी आवश्यकता है, यह देखते हुए कि अकेले मनुष्यों के लिए वास्तविक समय में लाखों लेनदेन का विश्लेषण करना असंभव होगा। अंतिम लक्ष्य कंपनियों को उनकी सुरक्षा में सुधार करने और धोखाधड़ी से निपटने में मदद करना है, जबकि यह सुनिश्चित करना है कि वैध ग्राहक और खुदरा विक्रेता यथासंभव कम प्रभावित हों, साथ ही सख्त डेटा शासन नियमों और विनियमों का पालन करें।

वेंचरबीट

वेंचरबीट का मिशन तकनीकी निर्णय लेने वालों के लिए परिवर्तनकारी तकनीक और लेन-देन के बारे में ज्ञान हासिल करने के लिए एक डिजिटल टाउन स्क्वायर बनना है।

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