더 많은 사용 사례는 고객과 직원이 작업을 자동화하고 작업의 우선순위를 지정하며 사용자에게 권한을 부여하는 인공지능(AI)의 기능을 경험할 수 있음을 의미합니다.
전 세계 200개 이상의 국가 및 지역에서 25억 개의 결제 카드를 사용하는 마스터카드(Mastercard)는 엄청난 사기 위험에 직면해 있습니다. 2022년 12월 Nilson Report 연구에 따르면 신용 카드 사기는 2021년에 320억 달러 이상의 손실 또는 거래 100달러당 약 6.6센트를 기록했으며 미국에서 3분의 1 이상이 발생했습니다.
이 정도 규모의 사기 위험에는 개별 거래의 실시간 인증이 필요하므로 잠재적으로 사기 거래를 허용하거나 합법적인 구매를 거부하는 오류의 가능성이 있습니다. 그러나 실시간 확인을 통해 카드 소지자와 마스터카드는 글로벌 시장의 혜택을 누릴 수 있습니다. 이 문제를 해결하기 위해 마스터카드는 네트워크를 통해 수집한 데이터를 사용하여 사기 탐지 기술과 인공지능(AI)을 결합합니다. 잠재적으로 합법적인 거래를 거부하는 것과 의심스러운 거래를 허용하는 것 사이에서 적절한 균형을 맞추는 것은 어려운 일이라고 마스터카드의 인공지능 부사장인 로힛 차우한(Rohit Chauhan)은 말합니다.
그는 "가능한 모든 사기성 거래를 거부하는 동시에 합법적인 거래는 마찰 없이 통과시키려는 정말 까다로운 종류의 모델입니다."라고 말하며, "평균적으로 우리는 10억 건 이상의 거래를 봅니다. 데이터가 AI의 원동력이기 때문에 우리는 확실히 얼리 어답터 중 하나였습니다." 그러나 AI 채택의 이점은 향상된 사기 탐지를 능가합니다. 이처럼 마스터카드 전반에 AI를 적용하는 것이 우선순위가 됐다고 덧붙였습니다.
마스터카드는 금융 서비스 및 뱅킹은 AI를 대규모로 자동화하고, 고객의 기대치를 높이고 진화하는 시장에서 경쟁력을 유지하며 중단에 대비할 수 있는 기회로 보고 있습니다. AI 사용 사례가 사기 탐지 및 구조화되지 않은 데이터. 즉, 응용 프로그램에 대해 올바른 형식이 아니거나 구성되지 않은 데이터를 검색하는 것 이상으로 성장함에 따라 기업은 점점 더 인공지능(AI) 기반 기능을 비기술 근로자 및 비즈니스 운영에 제공할 것입니다. 혁신은 조직 전체에서 발생합니다.
교육, 재정비 및 데이터에 대한 노출 증가를 통해 비즈니스 사용자는 분석 워크플로를 구축하는 데 중심적인 역할을 수행하고 규제 요청을 보다 효율적으로 처리하며 데이터 품질을 보장할 수 있습니다.
인공지능(AI) 및 기계 학습 회사인 다타이쿠(Dataiku)의 금융 서비스 및 보험 글로벌 솔루션 이사인 존 맥캠브리지(John McCambridge)는 시스템이 AI, 기계 학습(ML) 모델 또는 자동화된 데이터 분석에 관계없이 기업 내에서 데이터가 더 중요한 역할을 하고 있다고 주장합니다. 그는 "사람들은 고급 분석을 사용하여 비즈니스 내부의 다양한 문제를 해결하고 많은 투자 수익을 창출하고 있습니다."라고 말하며, "완전히 잠재적 가치 소스이며 매우 구체적인 문제를 해결할 수 있습니다."라고 덧붙였습니다.
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