New Nvidia AI Blueprintは、不正なクレジットカードトランザクションを検出します

編集者注：もともと2024年10月28日に公開されたこのブログは更新されました。

世界的なクレジットカード取引詐欺からの財政的損失はそうです 投影 今後10年間で4000億ドル以上に達する。

新しい NVIDIA AI金融詐欺検出のための青写真 この急成長する流行と戦うのに役立ちます – 加速データ処理と高度なアルゴリズムを使用して、クレジットカードトランザクション詐欺を検出および防止するAIの能力を向上させます。

今週、 Money20/20 Financial Services Conference BluePrintは、従来の方法と比較して精度を向上させ、誤検知を軽減するために、ユーザーの行動に基づいてトランザクションデータの微妙なパターンと異常を特定するための金融機関の参照例を提供します。

これは、参照コード、展開ツール、リファレンスアーキテクチャを提供することにより、財務不正検出ワークフローを構築する方法を開発者に示します。

企業は、従来の計算から、 Nvidia AI Enterprise ソフトウェアプラットフォームと Nvidiaはコンピューティングを加速しました。 nvidia ai blueprintは、顧客が実行できるようにします Amazon Webサービス、入手可能性が間もなく登場します Dell Technologies Hewlett Packard Enterprise。顧客は、Nvidia Partnersからのサービス提供を通じてBlueprintを使用することもできます。 クローデラ、 exl、 Infosys そして Shi International。

https://www.youtube.com/watch?v=xapon64erai

包括的な機械学習（ML）ツールを採用している企業は、推定までに観察することができます 詐欺検出の精度の40％の改善、詐欺師をより速く識別して停止し、害を軽減する能力を高めます。

そのため、American ExpressやCapital Oneのような主要な金融組織は AIを使用します 詐欺を軽減し、顧客保護を強化する独自のソリューションを構築する。

新しいAI Blueprintは、モデルトレーニングと推論を加速し、これらのコンポーネントをNvidia AIを搭載した単一の使いやすいソフトウェア製品にどのようにラップできるかを示します。

現在、クレジットカード取引詐欺のために最適化されている青写真は、新しいアカウント詐欺、アカウントの買収、マネーロンダリングなどのユースケースに適合させることができます。

詐欺検出のために加速コンピューティングとグラフニューラルネットワークを使用する

従来のデータサイエンスパイプラインには、効果的な詐欺検出に必要な膨大なデータボリュームを処理するための計算加速がありません。 XGBoostのようなMLモデルは、個々のトランザクションの異常を検出するのに効果的ですが、詐欺にリンクされたアカウントとデバイスの複雑なネットワークが含まれる場合は不足しています。

これらのギャップに対処するのを手伝い、 Nvidia Rapids – の一部 nvidia cuda-x マイクロサービス、ライブラリ、ツール、テクノロジーの収集により、支払い会社はデータ処理をスピードアップし、生データを大規模な強力な機能に変換することができます。これらの企業は、AIモデルを燃料補給し、 グラフニューラルネットワーク （GNNS）さまざまなトランザクション、ユーザー、デバイスの関係を分析することにより、隠された大規模な詐欺パターンを明らかにします。

MLアルゴリズムの一種である勾配ブースト決定ツリーの使用は、Xgboostなどのライブラリをタップすることが、長い間詐欺検出の標準でした。

金融詐欺検出のための新しいAIブループリントは、GNNを含むNVIDIA CUDA-Xデータサイエンスライブラリを使用してXGBoost MLモデルを強化し、偽陽性を減らすのに役立つ追加機能として使用できる埋め込みを生成します。

GNN埋め込みはxgboostに供給され、その後組織化できるモデルを作成およびトレーニングします。加えて、 Nvidia Dynamo-Triton、以前はNvidia Triton Inference Serverは、AIモデルのスループット、レイテンシ、および使用率を最適化しながら、リアルタイムの推測を強化します。

Nvidia Cuda-X Data ScienceとDynamo-Tritonは、Nvidia AI Enterpriseに含まれています。

大手金融サービス組織はAIを採用しています

時期に 多くの北米の金融機関 オンラインまたはモバイル詐欺の損失が増加し続けていることを報告しているため、AIはこの傾向に対抗するのに役立ちます。

2010年にAIを使用してAIを使用し始めたAmerican Expressは、詐欺検出アルゴリズムを活用して、すべての顧客トランザクションをリアルタイムで監視し、わずかミリ秒で詐欺の決定を生み出しました。 American Expressは、NVIDIA AIプラットフォームにタップされた高度なアルゴリズムの組み合わせを使用して、モデルの精度を向上させ、詐欺と戦うための同社の能力を向上させました。

欧州デジタルバンク bunq 生成AIを使用します 大きな言語モデル 詐欺とマネーロンダリングを検出するのに役立ちます。 AI搭載のトランザクションモニタリングシステムは、NVIDIA加速コンピューティングにより、モデルトレーニング速度が100倍近く達成されました。

BNYは2024年3月に発表しました それが展開した最初の主要銀行になったこと nvidia dgx superpod と DGX H100システム、詐欺検出やその他のユースケースをサポートするソリューションの構築に役立ちます。

そして今、システムインテグレーター、ソフトウェアベンダー、クラウドサービスプロバイダーは、詐欺検出のための新しいNVIDIAブループリントを統合して、金融サービスアプリケーションを高め、顧客のお金、アイデンティティ、デジタルアカウントを安全に保つのに役立ちます。

を探索します NVIDIA AI金融詐欺検出のための青写真 これを読んでください Nvidiaテクニカルブログ GNNSによるスーパーチャージャーの詐欺検出について。

詳細をご覧ください 詐欺検出のためのAI 今週アムステルダムで開催されるMoney20/20でAIサミットを訪問します。

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