Covid, esperto del Weizmann Institute: “Raggiunta immunità di gregge a Israele”

Covid, vaccino in Serbia: come funziona e come richiederloLa storia di Mary Ann Webster, che a causa di una malattia diventò la donna più brutta del mondoJohnson & Johnson, perché l’Australia non acquisterà il vaccino

Johnson & Johnson, perché l’Australia non acquisterà il vaccinoL’intelligenza artificiale sta diventando uno strumento fondamentale per combattere frodi finanziarie e riciclaggio di denaro. Negli ultimi anni,trading a breve termine nuove normative europee hanno richiesto agli intermediari finanziari di rafforzare i controlli contro questi crimini. Anche la Financial Action Task Force, organizzazione internazionale attiva nel contrasto del riciclaggio, propone e promuove l’analisi dei big data con l’intelligenza artificiale a questi fini.I temi trattati all’interno dell’articoloDetection e prevenzioneIl modello di MastercardIl comunicato stampa della societàUn impegno più ampioDetection e prevenzioneLe autorità che vigilano sul settore finanziario stanno adottando tool basati sull’AI per analizzare grandi quantità di dati e identificare transazioni sospette e comportamenti anomali. Gli algoritmi di machine learning permettono infatti di rilevare schemi noti ed emergenti di operazioni illegali, oltre ad automatizzare la raccolta di informazioni anche da fonti non strutturate. Inoltre, nuovi strumenti AI verificano la presenza di soggetti in liste di attenzione per sospette attività illegali e la network analysis consente di visualizzare graficamente le relazioni tra soggetti sospetti attingendo anche a fonti esterne.Cosa sono i Big Data? Il modello di MastercardAnche il colosso dei pagamenti Mastercard ha annunciato di recente di aver costruito Decision Intelligence Pro, un modello AI in grado di rilevare le transazioni illecite. L’AI generativa proprietaria della società potrà aiutare gli istituti di credito nel monitoraggio e nella prevenzione delle frodi. Secondo Ajay Bhalla, presidente della business unit Cyber and intelligence, la detection migliora in media del 20%, mentre a volte è in grado di raggiungere miglioramenti pari al 300%. Il modello sarà disponibile entro la fine del 2024.Il comunicato stampa della società“Mentre i truffatori sfruttano sempre più la tecnologia per cercare di contrastare le banche e i loro clienti, Mastercard sta adottando tecniche di intelligenza artificiale generativa per migliorare le protezioni che mantengono i consumatori – e l’intera rete di pagamenti – al sicuro.La Decision Intelligence (DI) leader a livello mondiale di Mastercard, una soluzione decisionale in tempo reale, aiuta già le banche a valutare e approvare in modo sicuro 143 miliardi di transazioni all’anno. La nuova tecnologia di intelligenza artificiale generativa analizzerà un trilione di data points, un numero senza precedenti, per prevedere se è probabile che una transazione sia autentica o meno, migliorando la capacità esistente di Mastercard di analizzare le informazioni su account, acquisti, commercianti e dispositivi in tempo reale.La tecnologia di nuova generazione, Decision Intelligence Pro, funziona valutando le relazioni tra più entità che circondano una transazione per determinarne il rischio. In meno di 50 millisecondi, questa tecnologia migliora il punteggio DI complessivo, migliorando i dati forniti alle banche. I modelli iniziali mostrano che i miglioramenti dell’intelligenza artificiale aumentano i tassi di rilevamento delle frodi in media del 20% e in alcuni casi fino al 300%.“Con l’intelligenza artificiale generativa stiamo trasformando la velocità e la precisione delle nostre soluzioni antifrode, deviando gli sforzi dei criminali e proteggendo le banche e i loro clienti. Potenziare il nostro algoritmo migliorerà la nostra capacità di anticipare il prossimo potenziale evento fraudolento, infondendo fiducia in ogni interazione”, ha affermato Ajay Bhalla, presidente di Cyber ​​and Intelligence di Mastercard.Il potenziamento della DI migliorerà ulteriormente la capacità delle banche di proteggere i titolari delle carte dalle transazioni fraudolente e di mitigare i cosiddetti falsi positivi: transazioni legittime che vengono erroneamente contrassegnate come fraudolente.“La precisione della soluzione, ottenuta scansionando potenziali punti vendita in tempo reale, ha dimostrato nella nostra stessa analisi non solo di aumentare l’accuratezza, ma anche di ridurre il numero di falsi positivi di oltre l’85%”, ha affermato Bhalla.DI Pro sarà disponibile entro la fine dell’anno.Un impegno più ampioLa stessa azienda ha sviluppato negli anni una serie di altri tool di AI generativa. Tra questi Shopping Muse, un assistente virtuale per lo shopping online. Si tratta, concretamente, di un chatbot intelligente che filtra e propone prodotti in base alle esigenze dell’utente, espresse in linguaggio naturale.

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