Mastercard’ning yangi generativ SI modeli bilan tanishing.

Generativ AI chatbotlar dunyosini butunlay o'zgartirdi. Hozir, robot bilan gaplashish fantastika emas, bu shunchaki biz qiladigan narsa.

Bizningcha, shu bir xil generativ sun'iy intellekt texnologiyasi nafaqat chatni o'zgartiradi, balki savdoni ham o'zgartiradi. Bu toʻlovlarni tezroq, chakana savdo tajribalarini yanada shaxsiylashtirilgan va kiberxavfsizlik vositalarini aniqroq qiladi.

Bu tasavvurni ro'yobga chiqarish uchun jamoalarimiz keng ko'lamli ilovalar uchun asos bo'lib xizmat qilishi mumkin bo'lgan yirik miqyosli sun'iy intellekt modeli bo'lgan yangi fundamental modelni tadqiq qilib, yaratib kelmoqda. Biz o'zimizning fundamental modelimizni Mastercard’ning noyob ma'lumotlar to'plamlari asosida, milliardlab tranzaksiyalardan boshlab o'rgatmoqdamiz.

Foydalanuvchi maxfiyligini himoya qilish uchun, biz ushbu tranzaksiyalardan barcha shaxsiy ma'lumotlarni olib tashlaymiz. Yetarlicha anonimlashtirilgan tranzaksiyalarni tahlil qilgandan so'ng, bu model kelajakdagi tranzaksiyalarni bashorat qila boshlashi mumkin.

Bunday bashorat modeli bugungi chatbotlarning qanday ishlashi bilan deyarli bir xil, bunda chatbot gapdagi keyingi so'z nima bo'lishini bashorat qiladi. Biz ushbu yangi asosiy modelni — chatbot yaratish uchun emas, balki kiberhimoyadan tortib, sodiqlik dasturlari va kichik biznes vositalarigacha bo'lgan ko'plab vosita va xizmatlarimizni yanada yaxshilaydigan bilimlar vositasi sifatida qo'llashni rejalashtirmoqdamiz.

Va biz bu ishni bugungi kunda AI sohasidagi eng yirik ikki nom bo‘lgan Nvidia va Databricks imkoniyatlaridan foydalangan holda amalga oshirmoqdamiz. Biz allaqachon kuchli natijalarni ko'rmoqdamiz va Nvidia GTC 2026 konferensiyasi davomida ishlarimizni namoyish etishdan xursandmiz.

Bugungi kundagi eng mashhur chatbotlar, masalan, Claude va ChatGPT, katta til modellari, yoki LLMlar asosida yaratilgan bo'lib, ular juda ko'p miqdordagi tartibsiz ma'lumotlar, masalan, matn, video va fotosuratlar kabi ma'lumotlar asosida o'qitiladi. Bizning yangi asosiy modelimiz katta jadval modeli yoki LTM deb ataladigan, chuqur o'rganish neyron tarmog'ining boshqacha turi hisoblanadi, u tuzilgan ma'lumotlar, masalan, keng ko'lamli jadvallar yoki ma'lumotlar to'plamlari ustida o'qitiladi.

Biz LTM'imizning oxirgi versiyasini milliardlab anonimlashtirilgan tranzaksiyalar yordamida o'rgatmoqdamiz. Bizning rejamiz ushbu ishni yuz milliardlab to'lov tranzaksiyalarini, shuningdek, sotuvchi joylashuvi ma'lumotlari, firibgarlik ma'lumotlari, avtorizatsiya ma'lumotlari, qaytarib olish ma'lumotlari va sodiqlik dasturi ma'lumotlari kabi qo'shimcha ma'lumotlar turlarini o'z ichiga olish uchun kengaytirishdir. Ushbu ish Nvidia'ning ilg'or tezlashtirilgan hisoblash platformasi tomonidan quvvatlanadi. Nvidia'ning to'liq stekli tezlashtirilgan AI platformasidan foydalanib, biz ushbu ma'lumotlarni misli ko'rilmagan tezlikda qayta ishlashga qodirmiz.

Modelni ko'proq ma'lumotlar va ko'proq turdagi ma'lumotlar bilan o'rgatganimiz sari, u ko'proq tushunchalar bera oladi va kelajakdagi tranzaksiyalarni yuqori aniqlik bilan bashorat qila oladi.

Biz e'tibor qaratayotgan dastlabki yo'nalishlardan biri kiberxavfsizlikdir. Kompaniyamiz tijoratni yanada xavfsiz qilish uchun sanoatdagi ko'plab eng yaxshi kiber vositalarini allaqachon yaratgan. Biz ushbu yangi asosiy model imkoniyatlarini joriy vositalarimizga qo'shish ularni yanada kuchliroq qiladi, deb ishonamiz.

Mavjud kiberxavfsizlik AI modellarimizni yaratish uchun maʼlumotlar boʻyicha olimlarimiz xom tranzaksiya maʼlumotlaridan boshlaydilar. Ular keyinchalik ushbu ma'lumotlarni qo'shimcha xususiyatlar bilan boyitadilar, modellar nimani tahlil qilishi va belgilashi kerakligini ko'rsatish uchun. Masalan, maʼlumotlar boʻyicha olim bizning sunʼiy intellekt modellarimizga kimningdir xarid faoliyatidagi keskin oʻsishni aniqlashga yordam beradigan funksiya qoʻshishi mumkin, bu esa modelga firibgarlikni aniqlash va toʻxtatish imkonini beradi.

Bundan farqli o'laroq, bizning yangi asosiy modelimiz bir xil ma'lumotlarni boshlang'ich nuqta sifatida juda cheklangan inson aralashuvi bilan tahlil qiladi va ma'lumotlarning muhim xususiyatlari nima ekanligini mustaqilroq o'rganadi. Shu yo'l bilan LTM ma'lumotlarda inson o'z-o'zidan topa olmaydigan yangi aloqalarni aniqlashi mumkin edi.

Bizning sinovlarimizda, ushbu yangi modelning standart sanoat mashinani o'rganish texnikalaridan yuqori natijalar ko'rsatishini allaqachon ko'rdik, bu bizga umidli dastlabki belgilarni beradi. Misol uchun, juda qimmat, ammo juda kamdan-kam uchraydigan xaridlar — masalan, kimdir nikoh uzugini sotib olganda — bugungi kunda mavjud modellarni ishga tushirishga moyil bo'ladi va ko'plab noto'g'ri ijobiy natijalarga olib keladi. Bizning tajribalarimizda, asosiy modelimiz ma'lumotlardagi nisbatan zaif signallardan o'rganib, bu qonuniy tranzaktsiyalarni yaxshiroq aniqlay oladi.

Biz hozirgi sun'iy intellekt modellarimiz va ushbu yangi LTMning eng yaxshi tomonlarini birlashtiradigan gibrid kiberxavfsizlik tizimlarini qurishni rejalashtirmoqdamiz. Bu bizga kiberxavfsizligimizni mustahkamlash va kelajakdagi tahdidlarga chidamli qilishga yordam berishi kerak.

Kiberxavfsizlikka oid ushbu misol ushbu tadqiqotning faqat bitta mumkin bo'lgan natijasidir. Bizningcha, yangi asos modeli sodiqlik va mukofot dasturlarini, shaxsiylashtirish modellarini, portfelni optimallashtirishni hamda ma'lumotlar tahlili vositalarini yaxshilashga yordam berishi mumkin.

Qoʻshimcha ravishda, tarogʻimizni ishga tushirish uchun, hozirda bizga minglab sunʼiy intellekt modellarini yaratish, oʻrgatish va saqlash kerak boʻladi, ularning har biri turli bozorlar, foydalanish holatlari yoki mijozlar uchun moʻljallangan. Bu yangi LTM juda koʻp turli modellarini saqlash majburiyatini sezilarli darajada kamaytirishimizga yordam berish uchun yetarlicha moslashuvchan Become.

Biz LTM imkoniyatlarini kengaytirish bo’yicha ishlarimizni jadallashtirmoqdamiz. Biz model arxitekturasiga algoritmik murakkablikni qo'shishni rejalashtirmoqdamiz, shunda u xom ma'lumotlardan ko'proq tahlillar olishi mumkin bo'ladi. Bundan tashqari, biz Mastercard Access'ga kirish imkoniyatini berish uchun API’lar va asboblar to‘plamlarini ishlab chiqmoqdamiz, toki ular uning ustida yangi ilovalar yaratishlari mumkin.

Biz Nvidia va Databricks bilan yaqin hamkorligimizni davom ettiramiz, ushbu barcha rivojlantirish ishlarini ilgari surish uchun.

Har doimgidek, biz ushbu yangi modelni ma'lumotlar mas'uliyat tamoyillarimizga amal qilgan holda, foydalanuvchi maxfiyligiga, mustahkam boshqaruv va nazoratga hamda shaffoflikka e'tibor qaratgan holda qurishda davom etamiz.

Har bir qadam bilan, xuddi bugungi chatbotlarning tez rivojlanishi singari, biz ushbu fundamental modelning sanoatimiz uchun qanday salohiyatga ega bo'lishi mumkinligini ko'ra boshlayapmiz — to'lovlar va tijoratga ko'proq aql, xavfsizlik va tezlikni olib kirish bilan.