Доктор Марк Голдспинк, генеральный директор The ai Corporation (ai) – Интервью

Доктор Марк Голдспинк является генеральным директором The ai Corporation (ai), которая предлагает уникальные решения для самодиагностики мошенничества, которые считаются многими лидерами отрасли лучшими в мире. Эти решения, включая новейшее решение на основе машинного обучения, защищают и улучшают опыт платежей для более чем 100 банков, более трех миллионов многоканальных торговцев и более 300 миллионов держателей карт. Они также отслеживают более 25 миллиардов транзакций и авторизаций каждый год.

Что изначально привлекло вас к машинному обучению и ИИ?

ИИ – это единственный способ принятия бизнес-решений с большими источниками данных в эффективном порядке.

Мое первое использование машинного обучения (1992) было связано с изучением эластичности цен в топливном секторе. Каждая заправочная станция и продукт имеют свой собственный индекс эластичности. Мы использовали ИИ для создания прогностического инструмента ценообразования, чтобы помочь нам понять отношение цены к количеству спроса. Этот инструмент до сих пор используется во всем мире.

Можете ли вы кратко объяснить, что такое The ai Corporation (ai)?

ai способствует цифровизации решений для платежей, предлагая облачные продукты и услуги для предприятий. Просто говоря, мы стремимся сделать технологию платежей наших клиентов будущепroof, чтобы они оставались в ладах с постоянно развивающимся цифровым рынком. Мы считаем, что платежи должны стать невидимыми, чтобы бизнес мог сосредоточиться на управлении своими клиентами и тратить меньше времени на беспокойство о том, как принимать платежи.

Какие из машинных технологий используются для флагирования потенциальных угроз и мошенничества?

Существует множество различных методов и техник, используемых на протяжении всего ландшафта обнаружения мошенничества и угроз. Ранние примеры включают байесовскую логику и деревья решений. Поздние инновации привели к широкому внедрению нейронных сетей, которые до сих пор в основном используются сегодня. Быстрое внедрение машинного обучения (ML) в других отраслях поощрило дальнейшее внедрение нескольких других методов, таких как не监督ируемые методы, XGBoost и другие. Большинство бизнесов выбирают разработку своих собственных методов, которые обычно основаны на существующих методах для улучшения производительности обнаружения.

В настоящее время, даже с машинным обучением, которое выполняет большую часть «тяжелой работы», все еще существует большое количество мониторинга, которое необходимо для поддержания контроля над мошенничеством. Как автоматизация процесса управления мошенничеством с помощью оркестровки моделей может решить эту проблему?

Большинство систем обнаружения мошенничества используют несколько моделей для обнаружения оптимального количества мошенничества одновременно с уменьшением «оскорбительного» процента отказа в легитимных платежах. Однако основная проблема с этими системами заключается в огромном количестве дополнительного управления, которое необходимо для управления этими моделями. Это управление и работа обычно выполняются вручную, и чем больше моделей используется, тем больше ручных усилий требуется для обеспечения того, чтобы модели продолжали работать хорошо.

Оркестровка моделей революционизирует способ, которым мы управляем системами обнаружения мошенничества. С оркестровкой машина эффективно управляет собой. Когда модели признаются не работающими хорошо, они заменяются новой моделью или переобучаются на последних данных. Этот процесс использует автоматические процессы для получения статистики производительности для моделей в реальном времени, а также для тех же статистик для любых автономных моделей, произведенных автоматически. Когда автономные модели работают хорошо, они продвигаются в производство. Это образует закрытую систему для автоматического оптимального обнаружения мошенничества и бизнес-процессов.

Можете ли вы предоставить некоторые примеры киберугроз или финтех-угроз, которые ранее были обнаружены с помощью машинного обучения?

Здесь, в ai, мы постоянно предотвращаем мошенничество с помощью нашего решения на основе машинного обучения AutoPilotML, которое поддерживает актуальность тенденций мошенничества, автоматически оптимизируя всю стратегию обнаружения мошенничества (включая как ML, так и手动 созданные правила). Наши оптимизированные решения обнаружили схемы захвата и взлома учетных записей в сфере телекоммуникаций, например, спасая операторов тысячи фунтов. На самом деле, мы обнаружили почти 10 миллионов долларов подозрительных транзакций в год.

За пределами пространства мошенничества крупномасштабные атаки предотвращаются машинным обучением каждый день. Например, Microsoft (MSFT ) обнаруживает и сразу же предотвращает кибератаки, исходящие из ботнетов, в течение многих лет. В феврале 2018 года они предотвратили огромную атаку ботнета Emotet почти сразу, используя то, что они назвали «слоистым машинным обучением», состоящим из моделей машинного обучения как на стороне клиента, так и на стороне сервера.

Киберугрозы часто возникают из темной сети, можете ли вы обсудить некоторые из услуг управления темной сетью, которые в настоящее время предлагаются?

ai предлагает услугу мониторинга темной сети, работающую через SaaS-приложение Skurio, для информирования и защиты скомпрометированных клиентов как только их данные будут раскрыты в темной сети. Мы считаем, что это партнерство уникально и предоставляет нашим пользователям мировой класс киберразведки, который автоматически сканирует веб-сайты, рынки и форумы для обнаружения случаев появления данных клиента в темной сети.

Есть ли что-то еще, что вы хотели бы поделиться о The ai Corporation (ai)?

Создание отличных продуктов в сочетании с правильными процессами может быть достигнуто только с помощью мирового класса команды. Я чрезвычайно горжусь командой ai, и это та команда, которая помогает нам быть инновационными.

Это также команда, которая делает работу в ai приятной и мотивирующей для меня. Это наиболее наградное, что я могу сделать как лидер. Помогать людям развиваться и расти.

Спасибо за отличное интервью, читателям, которые хотят узнать больше, следует посетить The ai Corporation (ai).