Wie Mastercard Künstliche Intelligenz nutzt um Betrüger zu bekämpfen

Mastercard verlässt sich in einer Zeit in der die Welt digitale Zahlung durch Contextual Commerce fördert, auf innovative Künstliche Intelligenz (KI) Tools um Cyber Attacken zu bekämpfen. [...]

In der Zukunft werden Konsumenten, laut Kreditkartenriese Mastercard, nicht nur via Smartphone sondern auch dank virtuellen Assistenten, Autos und anderen verbundenen Maschinen einkaufen. Hacker, die in den dunklen Ecken des World Wide Web nur darauf warten sich mit minimalem Aufwand zu bereichern, stellen allerdings ein großes Problem für diese Zukunftsprognose dar. Darum muss Mastercard immer aufmerksam sein und Käufe in Millisekunden untersuchen und sichern können.

Um diesen Zukunftstraum umsetzen zu können und den explosionsartigen Zuwachs an digitalen Zahlmöglichkeiten Händeln zu können, nutzt Mastercard ausgeklügelte Betrug Analyse Systeme und Software. Diese wird nach und nach mit KI Technologie ausgestattet, verrät Ed McLaughlin, Präsident von Betrieb und Technologie bei Mastercard. KI kann der Software und allen verbundenen Systemen helfen mehr Zahlungen zu sichern, als ein Mensch, selbst wenn er noch mit einer traditionellen Plastikkarte, auch wenn diese mit einem Chip versehen ist, zahlt.

Wenn Technologie den Menschen ersetzt und Konzepte dahintreiben

„Am wichtigsten ist es den Menschen aus dem Ablauf zu nehmen. Damit hat dieser keinen Zugang zu persönlichen Daten.“, so McLaughlin. „Es geht darum, wie man starke Hilfsmittel rund um KI nutzt um Cyber Sicherheit zu verbessern und Konsumenten zu schützen.“

Als einer der führenden Kreditkartenanbieter der Welt, hat Mastercard viel in Technologien investiert, die die Millionen von Kartenbesitzer unterstützen soll. Es nutzt Robotergesteuerte Prozessautomatisierung (RPA) um die Arbeit für tausende Angestellte effizienter und leichter zu gestalten. Zusätzlich möchte das Unternehmen KI auch dazu nutzen, um dahintreibende Konzepte, oder Tendenzen die automatisierte Prozesse, welche auf Grund von implizierten Vorurteilen gegenüber KI oder anderen externen Faktoren weg vom eigentlichen Ziel führen, zu managen.

Allerdings hat Mastercard in keinen Bereich mehr investiert, als in den Bereich der Technologie, der den Status des Unternehmens als sichere Plattform, die zirka 200 Angriffe pro Minute abwehrt bestätigt: Cyber Sicherheit.

McLaughling erklärt drei Arten, wie Mastercard Cyber Sicherheit im Namen seiner Millionen Konsumenten angeht.

In-Memory Grid erleichtert Betrugsanalyse

Der Dreh und Angelpunkt der Mastercard Zahlungsplattform ist ein In-Memory Grid, welches KI nutzt um irrtümlich erscheinendes Zahlungsverhalten in seinem Netzwerk sofort erkennen und verhindern zu können. Dieses „Entwicklungswunder“ (stellen Sie es sich als eine Art SAP HANA Datenbank für Cyber Sicherheit vor) beeinflusst mehr als 200 Merkmalvektoren und aktualisiert sich konstant, um neue Transaktionen mit dem Bezahlverlauf des Kartenbesitzers zu vergleichen und zu analysieren, so McLaughlin.

„Wenn es auffällige Merkmale erkennt, kann es sofort Alarm schlagen, eingreifen und mögliches betrügerisches Verhalten stoppen.“, so McLaughlin. Dank dem Gitter wurden seit 2016 so zirka eine Milliarde USD vor finanziellem Betrug gesichert.

AI „Smart Agent“ sichert Eingang

Mit dem In-Memory Grid arbeiten Software Agenten. Diese holte sich Mastercard 2017 durch seinen Einkauf des Cybersicherheit Startups Brighterion, dessen „Smart Agent“ Technologie sich andere KI und Maschinelern (ML) Tools zu Nutzen macht, um Risikomodelle und Ergebnisse zu generieren und damit Mastercard hilft, Einkäufe zu bestätigen.

Zum Beispiel nutzt seine iLearn Software mehrere unbeaufsichtigte Lerntools, wie Multi-Dimensionales Clustering, Assoziatives Lernen und maschinelles Lernen um unbenannte Daten zu erfassen und zu analysieren. Brighterions Agenten inkludieren auch Anti-Geldwäsche und echt Zeit Einbrucherkennungslösungen.

Der NuData Weg um Einkäufe zu sichern

Biometrie ist als vielversprechende Möglichkeit für die Cybersicherheit in den letzten Jahren aufgetaucht. Firmen können User dadurch via Fingerabdruck oder Scan des Venenmusters in der Handfläche oder Iris verifizieren. Aber was, wenn es auch möglich wäre User daran zu identifizieren WIE sie ihr Smartphone, ihre Mobile Applikation oder Webseite nutzen?

2017 kaufte Mastercard NuData Security. Die Firma entwickelte eine verhaltensgesteuerte Biometrie Technologie, die sehr genau aufzeichnet, wie jemand seine persönlichen Technologiedienste, bis hin zu Tippmustern und Nutzungsfrequenz, bedient.

NuData Software wertet, analysiert und lernt von jeder online und mobilen Transaktion um Händlern beinahe Echtzeit Autorisierung zu ermöglichen. Jegliches Verhalten, das aus der normalen Nutzung fällt wird als abnormales Verhalten wahrgenommen und löst Alarm aus. „Diese Intelligenz wird in das System eingeschleust und verbessert es.“, so McLaughlin.

Sichere KI ermöglicht Contextual Commerce

Solche Betrugsbekämpfende Analysen (neue Herangehensweisen werden regelmäßig in eigenen Mastercard Forschungsgruppen getestet) werden helfen das was eines Tage zu „Contextual Commerce“, was Bezahlungen von unerwartenden Orten beinhalten kann, wird, zu schützen.

Zum Beispiel experimentiert Mastercard mit sogenannten „Smart Mirrors“. Das sind mit dem Internet verbundene Spiegel, die dem Einkäufer helfen sollen eine Entscheidung zu treffen ob die Kleidungsstücke passen und gefallen oder nicht. Wer sich das neue Gewand mit nach Hause nehmen oder es zugeschickt haben möchte, soll einfach via Touchscreen oder Stimme bezahlen können.

McLaughling sieht zudem Potenzial Virtuelle Realität (VR) Headsets, wie Oculus, zu nutzen um eine Bezahlung zu ermöglichen. Ein Spieler, zum Beispiel, soll für Extra Credits einfach mit seiner Stimme oder durch bestimmte Handzeichen bezahlen können. Wer als Einkäufer eine VR Brille zuhause hat, könnte damit dann auch ein neues Sofa kaufen. Natürlich nachdem er es via VR bereits in seinem Wohnzimmer platziert hat und dadurch feststellt ob sich die Anschaffung lohnt oder nicht.

Mastercard arbeitet momentan mit Händlern und Tech-Anbietern in einer sogenannten „Testen und lernen“ Phase an ihren Kapazitäten. In Contextual Commerce sind die Möglichkeiten nahtlose Bezahlerlebnisse zur Verfügung zu stellen dank der globalen Veränderung in Sachen verbundenen Geräten beinahe unendlich, sagt McLaughlin. „Es sind transformierende Zeiten.“, so McLaughlin.

*Clint Boulton schreibt für CIO.