Mastercard-ın yeni generativ süni intellekt modeli ilə tanış olun

Generativ süni intellekt çatbotların dünyasını tamamilə dəyişdirdi. İndi robotla danışmaq elmi fantastika deyil, sadəcə etdiyimiz bir şeydir.

Biz inanırıq ki, eyni nəsil süni intellekt texnologiyası yalnız söhbəti deyil, həm də ticarəti dəyişdirəcək. Bu, ödənişləri daha sürətli, pərakəndə satış təcrübələrini daha fərdiləşdirəcək və kibertəhlükəsizlik vasitələrini daha dəqiq edəcək.

Bu vizyonu gerçəkləşdirmək üçün komandalarımız genişmiqyaslı tətbiqlər üçün əsas kimi istifadə edilə bilən genişmiqyaslı süni intellekt modeli olan yeni bir təməl modeli araşdırır və qururlar. Biz milyardlarla əməliyyatdan başlayaraq, Mastercard-ın unikal məlumat dəstləri üzərində təməl modelimizi öyrədirik.

İstifadəçi məxfiliyini qorumaq üçün bu əməliyyatlardan bütün şəxsi məlumatları silirik. Bu anonimləşdirilmiş əməliyyatların kifayət qədərini təhlil etdikdən sonra, bu model gələcək əməliyyatları proqnozlaşdırmağa başlaya bilər.

Bu cür proqnozlaşdırma modeli, əsasən, bugünkü çatbotların işləmə prinsipi ilə eynidir, çatbot cümlədə növbəti sözün nə olacağını proqnozlaşdırır. Biz bu yeni təməl modelini çatbot qurmaq üçün deyil, kibermüdafiədən tutmuş loyallıq proqramlarına və kiçik biznes alətlərinə qədər bir çox alət və xidmətlərimizi daha da yaxşılaşdıracaq bir anlayış mühərriki kimi istifadə etməyi planlaşdırırıq.

Və biz bu işi bu gün süni intellekt sahəsində ən böyük iki şirkət olan Nvidia və Databricks-in imkanlarından istifadə edərək görürük. Artıq güclü nəticələr görürük və işimizi Nvidia GTC 2026 konfransında nümayiş etdirməkdən həyəcan duyuruq.

Bu gün ən populyar çatbotlar, məsələn , Claude və ChatGPT, mətn, video və foto kimi çoxlu miqdarda strukturlaşdırılmamış məlumatlar üzərində təlim keçən böyük dil modelləri və ya LLM-lər istifadə edilərək qurulur. Yeni təməl modelimiz, böyük cədvəlli model və ya LTM adlanan və genişmiqyaslı cədvəllər və ya məlumat dəstləri kimi strukturlaşdırılmış məlumatlar üzərində təlim keçən fərqli bir dərin öyrənmə neyron şəbəkəsidir.

Biz milyardlarla anonimləşdirilmiş əməliyyatlar üzrə LTM-imizin ən son versiyasını öyrədirik. Planımız bu işi yüz milyardlarla ödəniş əməliyyatını, eləcə də satıcının yeri məlumatları, fırıldaqçılıq məlumatları, avtorizasiya məlumatları, geri ödəmə məlumatları və loyallıq proqramı məlumatları daxil olmaqla əlavə məlumat növlərini əhatə etmək üçün genişləndirməkdir. Bu iş Nvidia-nın inkişaf etmiş sürətləndirilmiş hesablama platforması tərəfindən dəstəklənir. Nvidia-nın tam stack sürətləndirilmiş süni intellekt platformasından istifadə etməklə, bu məlumatları görünməmiş sürətlə emal edə bilirik.

Modeli daha çox məlumat və daha çox məlumat növü üzərində öyrətdikcə, o, daha çox məlumat verə və gələcək əməliyyatları daha dəqiqliklə proqnozlaşdıra biləcək.

Diqqət yetirdiyimiz ilk sahələrdən biri kibertəhlükəsizlikdir. Şirkətimiz ticarəti daha təhlükəsiz etmək üçün sənayedəki ən yaxşı kiber alətlərin bir çoxunu artıq hazırlamışdır. İnanırıq ki, bu yeni təməl modelinin imkanlarını mövcud alətlərimizə əlavə etmək onları daha da gücləndirəcək.

Mövcud kibertəhlükəsizlik süni intellekt modellərimizi qurmaq üçün məlumat alimlərimiz xam əməliyyat məlumatlarından başlayırlar. Daha sonra onlar bu məlumatları əlavə xüsusiyyətlərlə zənginləşdirərək həmin modellərin nəyi təhlil etməli və qeyd etməli olduğunu göstərirlər. Məsələn, məlumat alimi süni intellekt modellərimizə kiminsə alış fəaliyyətində qəfil artımı müəyyən etməyə kömək edən və modelin saxtakarlığı aşkarlamasına və dayandırmasına imkan verən bir xüsusiyyət əlavə edə bilər.

Müqayisə üçün, yeni təməl modelimiz eyni məlumatları başlanğıc nöqtəsi kimi çox məhdud insan iştirakı ilə təhlil edir və məlumatların vacib xüsusiyyətlərinin nə olduğunu daha müstəqil şəkildə öyrənir. Bu yolla, LTM, məlumatların içində insanın özbaşına tapa bilməyəcəyi yeni əlaqələri müəyyən edə bilər.

Sınaqlarımızda artıq bu yeni modelin standart sənaye maşın öyrənmə üsullarından daha yaxşı nəticə göstərdiyini gördük və bu da bizə ümidverici ilkin əlamətlər verdi. Məsələn, çox bahalı, lakin çox nadir hallarda baş verən alış-verişlər — məsələn, kiminsə toy üzüyü alması — bu gün mövcud modelləri tetikleyir və bir çox yalançı müsbət nəticələrə səbəb olur. Təcrübələrimizdə təməl modelimiz bu qanuni əməliyyatları daha yaxşı müəyyən edə bilər və model məlumatlardakı nisbətən zəif siqnallardan öyrənə bilir.

Həm mövcud süni intellekt modellərimizin, həm də bu yeni LTM-in ən yaxşı xüsusiyyətlərini birləşdirən hibrid kibertəhlükəsizlik sistemləri qurmağı planlaşdırırıq. Bu, kibermüdafiə sistemlərimizi qurmağa və gələcəkdə təhlükəsiz olmağa kömək etməlidir.

Bu kibertəhlükəsizlik nümunəsi bu tədqiqatın potensial nəticələrindən yalnız biridir. İnanırıq ki, yeni təməl modelindən loyallıq və mükafatlandırma proqramlarını, fərdiləşdirmə modellərini, portfel optimallaşdırmasını və məlumat analitikası alətlərini təkmilləşdirmək üçün də istifadə etmək olar.

Bundan əlavə, şəbəkəmizi işlətmək üçün hazırda hər biri fərqli bazarlar, istifadə halları və ya müştərilər üçün minlərlə süni intellekt modeli qurmalı, təlim keçirməli və saxlamalıyıq. Bu yeni LTM, bu qədər fərqli modelin saxlanmasını əhəmiyyətli dərəcədə azaltmağa kömək edəcək qədər çevik ola bilər.

LTM-in imkanlarını genişləndirmək üçün işimizi sürətləndiririk. Xam məlumatlardan daha çox məlumat əldə edə bilməsi üçün modelin arxitekturasına alqoritmik incəliklər əlavə etməyə çalışırıq. Üstəlik, Mastercard komandalarına bu yeni təməl modelə giriş imkanı vermək üçün API və alət dəstləri hazırlayırıq ki, onlar bunun üzərində yeni tətbiqlər qura bilsinlər.

Bütün bu inkişaf işlərini irəli aparmaq üçün Nvidia və Databricks ilə sıx əməkdaşlığımızı davam etdirəcəyik.

Həmişə olduğu kimi, istifadəçi məxfiliyinə, güclü idarəetməyə və nəzarətə, eləcə də şəffaflığa diqqət yetirərək, məlumat məsuliyyəti prinsiplərimizə uyğun olaraq bu yeni modeli qurmağa davam edəcəyik.

Çatbotların bu günkü sürətli inkişafı kimi, irəliyə doğru atılan hər addımla bu təməl modelin sənayemiz üçün potensialını görməyə başlayırıq - ödənişlərə və ticarətə daha çox zəka, təhlükəsizlik və sürət gətiririk.