Gặp gỡ mô hình AI thế hệ mới của Mastercard

Generative AI đã thay đổi hoàn toàn thế giới chatbot. Bây giờ, nói chuyện với một robot không phải là khoa học viễn tưởng, nó chỉ là điều chúng ta làm.

Chúng tôi tin rằng công nghệ trí tuệ nhân tạo thế hệ mới này không chỉ thay đổi cách thức trò chuyện mà còn thay đổi cả thương mại. Nó sẽ giúp thanh toán nhanh hơn, trải nghiệm mua sắm cá nhân hóa hơn và các công cụ an ninh mạng chính xác hơn.

Để thực hiện tầm nhìn này, các nhóm của chúng tôi đã nghiên cứu và xây dựng một mô hình nền tảng mới, đó là một mô hình AI quy mô lớn có thể được sử dụng làm cơ sở cho một loạt các ứng dụng. Chúng tôi đang đào tạo mô hình nền tảng của mình trên các bộ dữ liệu độc đáo của Mastercard, bắt đầu với hàng tỷ giao dịch.

Để bảo vệ quyền riêng tư của người dùng, chúng tôi xóa tất cả dữ liệu cá nhân khỏi các giao dịch này. Sau khi phân tích đủ số lượng các giao dịch ẩn danh này, mô hình có thể bắt đầu dự đoán các giao dịch trong tương lai.

Loại mô hình dự đoán này phần lớn giống như cách các chatbot ngày nay hoạt động, với chatbot dự đoán từ tiếp theo sẽ là gì trong một câu. Chúng tôi dự định sử dụng mô hình nền tảng mới này - không phải để xây dựng chatbot - mà là một công cụ thông tin chi tiết sẽ làm cho nhiều công cụ và dịch vụ của chúng tôi trở nên tốt hơn, từ phòng thủ mạng đến các chương trình khách hàng thân thiết đến các công cụ doanh nghiệp nhỏ.

Và chúng tôi đang thực hiện công việc này tận dụng khả năng từ Nvidia và Databricks, hai trong số những tên tuổi lớn nhất trong AI hiện nay. Chúng tôi đã thấy kết quả mạnh mẽ và chúng tôi rất vui được giới thiệu công việc của mình trong hội nghị Nvidia GTC 2026.

Các chatbot phổ biến nhất hiện nay, chẳng hạn như Claude và ChatGPT, được xây dựng bằng cách sử dụng các mô hình ngôn ngữ lớn hoặc LLM, được đào tạo trên một lượng lớn dữ liệu phi cấu trúc, chẳng hạn như văn bản, video và ảnh. Mô hình nền tảng mới của chúng tôi là một loại mạng nơ-ron học sâu khác, được gọi là mô hình bảng lớn, hoặc LTM, được đào tạo trên dữ liệu có cấu trúc, chẳng hạn như bảng hoặc tập dữ liệu quy mô lớn.

Chúng tôi đang đào tạo phiên bản LTM mới nhất của chúng tôi về hàng tỷ giao dịch ẩn danh. Kế hoạch của chúng tôi là tăng cường công việc này để bao gồm hàng trăm tỷ giao dịch thanh toán, cũng như các loại bộ dữ liệu bổ sung, bao gồm dữ liệu vị trí của người bán, dữ liệu gian lận, dữ liệu ủy quyền, dữ liệu bồi hoàn và dữ liệu chương trình khách hàng thân thiết. Công việc này được cung cấp bởi nền tảng điện toán tăng tốc tiên tiến của Nvidia. Bằng cách tận dụng nền tảng AI tăng tốc đầy đủ của Nvidia, chúng tôi có thể xử lý dữ liệu này với tốc độ chưa từng có.

Khi chúng tôi đào tạo mô hình trên nhiều dữ liệu hơn và nhiều loại dữ liệu hơn, nó sẽ có thể cung cấp nhiều thông tin chi tiết hơn và dự đoán các giao dịch trong tương lai với độ chính xác cao hơn.

Một trong những lĩnh vực đầu tiên chúng tôi tập trung vào là an ninh mạng. Công ty chúng tôi đã xây dựng nhiều công cụ mạng tốt nhất trong ngành để làm cho thương mại an toàn hơn. Chúng tôi tin rằng việc thêm khả năng của mô hình nền tảng mới này vào các công cụ hiện tại của chúng tôi sẽ làm cho chúng trở nên mạnh mẽ hơn.

Để xây dựng các mô hình AI an ninh mạng hiện có của chúng tôi, các nhà khoa học dữ liệu của chúng tôi bắt đầu với dữ liệu giao dịch thô. Sau đó, họ làm phong phú dữ liệu này với các tính năng bổ sung để chỉ ra những gì các mô hình đó nên phân tích và đánh dấu. Ví dụ: một nhà khoa học dữ liệu có thể thêm một tính năng giúp các mô hình AI của chúng tôi xác định sự đột biến đột ngột trong hoạt động mua hàng của ai đó, cho phép mô hình phát hiện và ngăn chặn gian lận.

Để so sánh, mô hình nền tảng mới của chúng tôi phân tích cùng một dữ liệu với đầu vào của con người rất hạn chế làm điểm khởi đầu, tìm hiểu độc lập hơn các đặc điểm quan trọng của dữ liệu là gì. Bằng cách này, LTM có thể xác định các kết nối mới trong dữ liệu mà con người có thể không tự tìm thấy.

Trong thử nghiệm của chúng tôi, chúng tôi đã thấy mô hình mới này vượt trội hơn các kỹ thuật máy học tiêu chuẩn trong ngành, cho chúng tôi những dấu hiệu ban đầu đầy hứa hẹn. Ví dụ, việc mua rất đắt tiền nhưng rất không thường xuyên - chẳng hạn như khi ai đó mua nhẫn cưới - có xu hướng kích hoạt các mẫu hiện tại và gây ra rất nhiều kết quả dương tính giả. Trong các thí nghiệm của chúng tôi, mô hình nền tảng của chúng tôi có thể xác định tốt hơn các giao dịch hợp pháp này, với mô hình có thể học hỏi từ các tín hiệu tương đối yếu trong dữ liệu.

Chúng tôi có kế hoạch xây dựng các hệ thống an ninh mạng lai kết hợp những gì tốt nhất của cả hai mô hình AI hiện tại của chúng tôi và LTM mới này. Điều này sẽ giúp chúng ta xây dựng và bảo vệ hệ thống phòng thủ mạng trong tương lai.

Ví dụ về an ninh mạng này chỉ là một kết quả tiềm năng của nghiên cứu này. Chúng tôi tin rằng mô hình nền tảng mới cũng có thể được sử dụng để cải thiện các chương trình khách hàng thân thiết và phần thưởng, mô hình cá nhân hóa, tối ưu hóa danh mục đầu tư và các công cụ phân tích dữ liệu.

Ngoài ra, để chạy mạng của mình, hiện tại chúng tôi cần xây dựng, đào tạo và duy trì hàng nghìn mô hình AI, mỗi mô hình cho các thị trường, trường hợp sử dụng hoặc khách hàng khác nhau. LTM mới này có thể Become đủ linh hoạt để giúp chúng tôi giảm đáng kể việc phải duy trì rất nhiều mô hình khác nhau.

Chúng tôi đang tăng cường công việc của mình để mở rộng khả năng LTM của chúng tôi. Chúng tôi đang tìm cách thêm sự tinh tế về thuật toán vào kiến trúc của mô hình để nó có thể thu được nhiều thông tin chi tiết hơn từ dữ liệu thô. Ngoài ra, chúng tôi đang phát triển các API và bộ công cụ để cung cấp cho các nhóm trên Mastercard Access vào mô hình nền tảng mới này, để họ có thể xây dựng các ứng dụng mới trên đó.

Chúng tôi cũng sẽ tiếp tục hợp tác chặt chẽ với Nvidia và Databricks để thúc đẩy tất cả công việc phát triển này.

Như mọi khi, chúng tôi sẽ tiếp tục xây dựng mô hình mới này theo các nguyên tắc trách nhiệm dữ liệu của mình, tập trung vào quyền riêng tư của người dùng, quản trị và kiểm soát chặt chẽ cũng như tính minh bạch.

Với mỗi bước tiến, giống như sự phát triển nhanh chóng của chatbot ngày nay, chúng ta đang bắt đầu thấy tiềm năng mà mô hình nền tảng này có thể mang lại cho ngành của chúng ta - mang lại nhiều thông minh, bảo mật và tốc độ hơn vào thanh toán và thương mại.