마스터카드의 새로운 제너레이티브 AI 모델을 만나보세요.

제너레이티브 AI는 챗봇의 세계를 완전히 바꿔놓았습니다. 이제 로봇과 대화하는 것은 공상 과학이 아니라 우리가 일상적으로 하는 일입니다.

저희는 이 같은 차세대 AI 기술이 채팅뿐 아니라 커머스를 혁신할 것이라고 믿습니다. 더 빠른 결제, 더 개인화된 리테일 경험, 더 정확한 사이버 보안 도구가 제공될 것입니다.

이러한 비전을 실현하기 위해 저희 팀은 다양한 애플리케이션의 기초로 사용할 수 있는 대규모 AI 모델인 새로운 기반 모델을 연구하고 구축해 왔습니다. 수십억 건의 거래로 시작하여 마스터카드의 고유한 데이터 세트를 기반으로 기초 모델을 학습하고 있습니다.

사용자 개인정보 보호를 위해 당사는 이러한 거래에서 모든 개인 데이터를 삭제합니다. 이러한 익명화된 거래를 충분히 분석하면 이 모델은 향후 거래를 예측하기 시작할 수 있습니다.

이러한 종류의 예측 모델은 오늘날의 챗봇이 작동하는 방식과 거의 동일하며, 챗봇은 문장에서 다음 단어가 무엇이어야 하는지 예측합니다. 저희는 이 새로운 기반 모델을 챗봇 구축이 아닌 사이버 방어부터 로열티 프로그램, 소규모 비즈니스 도구에 이르기까지 다양한 도구와 서비스를 더욱 개선하는 인사이트 엔진으로 사용할 계획입니다.

그리고 이 작업을 위해 오늘날 AI 분야에서 가장 유명한 두 기업인 Nvidia와 데이터브릭스의 역량을 활용하고 있습니다. 우리는 이미 강력한 결과를 보고 있으며, Nvidia GTC 2026 컨퍼런스에서 우리의 작업을 선보일 수 있게 되어 기쁩니다.

오늘날 가장 인기 있는 챗봇인 Claude와 ChatGPT는 텍스트, 동영상, 사진 등 방대한 양의 비정형 데이터로 학습된 대규모 언어 모델(LLM)을 사용하여 구축됩니다. 새로운 기반 모델은 대규모 표 또는 데이터 세트와 같은 구조화된 데이터에 대해 학습되는 대규모 표 모델 또는 LTM이라고 하는 다른 종류의 딥러닝 신경망입니다.

수십억 건의 익명화된 거래에 대해 최신 버전의 LTM을 학습하고 있습니다. 저희의 계획은 수천억 건의 결제 거래는 물론 판매자 위치 데이터, 사기 데이터, 승인 데이터, 지불 거절 데이터, 로열티 프로그램 데이터 등 추가적인 유형의 데이터 세트를 포함하도록 이 작업을 강화하는 것입니다. 이 작업은 엔비디아의 고급 가속 컴퓨팅 플랫폼으로 구동됩니다. 엔비디아의 풀스택 가속 AI 플랫폼을 활용하면 이 데이터를 전례 없는 속도로 처리할 수 있습니다.

더 많은 데이터와 더 많은 종류의 데이터로 모델을 학습시키면 더 많은 인사이트를 제공하고 미래의 거래를 더 정확하게 예측할 수 있게 됩니다.

가장 먼저 집중하고 있는 분야 중 하나는 사이버 보안입니다. Facebook은 이미 업계 최고의 사이버 도구를 다수 구축하여 상거래의 보안을 강화해 왔습니다. 이 새로운 파운데이션 모델의 기능을 기존 도구에 추가하면 더욱 강력한 도구가 될 것으로 믿습니다.

기존 사이버 보안 AI 모델을 구축하기 위해 데이터 과학자들은 원시 거래 데이터로 시작합니다. 그런 다음 이 데이터를 추가 기능으로 보강하여 해당 모델이 분석하고 플래그를 지정해야 하는 항목을 표시합니다. 예를 들어, 데이터 과학자가 AI 모델이 누군가의 구매 활동이 갑자기 급증하는 것을 식별하여 사기를 감지하고 차단할 수 있도록 돕는 기능을 추가할 수 있습니다.

이에 비해 새로운 기반 모델은 매우 제한된 사람의 입력을 출발점으로 삼아 동일한 데이터를 분석하여 데이터의 중요한 특성이 무엇인지 보다 독립적으로 학습합니다. 이러한 방식으로 LTM은 사람이 직접 찾아내지 못하는 데이터의 새로운 연결고리를 찾아낼 수 있습니다.

테스트 결과, 이 새로운 모델은 이미 표준 업계 머신 러닝 기술보다 뛰어난 성능을 보여줌으로써 조기에 유망한 징후를 보였습니다. 예를 들어, 결혼반지 구매와 같이 매우 비싸지만 매우 빈번한 구매는 오늘날 현재 모델을 트리거하여 많은 오탐을 유발하는 경향이 있습니다. 실험 결과, 데이터의 상대적으로 약한 신호로부터 학습할 수 있는 기반 모델을 통해 이러한 합법적인 거래를 더 잘 식별할 수 있었습니다.

현재 사용 중인 AI 모델과 새로운 LTM의 장점을 모두 결합한 하이브리드 사이버 보안 시스템을 구축할 계획입니다. 이는 사이버 방어를 강화하고 미래를 대비하는 데 도움이 될 것입니다.

이 사이버 보안 사례는 이 연구의 잠재적 결과 중 하나에 불과합니다. 새로운 기반 모델은 로열티 및 보상 프로그램, 개인화 모델, 포트폴리오 최적화 및 데이터 분석 도구를 개선하는 데도 사용할 수 있습니다.

또한 네트워크를 운영하려면 현재 다양한 시장, 사용 사례 또는 고객을 위해 각각 수천 개의 AI 모델을 구축, 학습 및 유지 관리해야 합니다. 이 새로운 LTM은 유연성이 높아져 수많은 모델을 유지 관리해야 하는 부담을 크게 줄일 수 Become.

저희는 LTM의 기능을 확장하기 위한 작업을 강화하고 있습니다. 원시 데이터에서 더 많은 인사이트를 얻을 수 있도록 모델 아키텍처에 알고리즘의 정교함을 더하고자 합니다. 또한 마스터카드의 모든 팀이 이 새로운 기반 모델에 액세스할 수 있도록 API와 툴킷을 개발하여 이를 기반으로 새로운 애플리케이션을 구축할 수 있도록 지원하고 있습니다.

또한 Nvidia와 Databricks와의 긴밀한 협력을 계속하여 이 모든 개발 작업을 추진할 것입니다.

언제나 그렇듯이, Facebook은 사용자 개인정보 보호, 강력한 거버넌스 및 통제, 투명성에 중점을 둔 데이터 책임 원칙에 따라 이 새로운 모델을 지속적으로 구축해 나갈 것입니다.

오늘날 챗봇의 급속한 발전과 마찬가지로, 결제와 상거래에 더 많은 지능, 보안, 속도를 제공하는 이 기반 모델이 업계에 가져올 수 있는 잠재력을 한 단계씩 발전시켜 나가기 시작하고 있습니다.