أطلقت ماستركارد، الشركة العالمية الرائدة في مجال تكنولوجيا خدمة «Decision Intelligence»، الخدمة الشاملة لرصد حالات الاحتيال الإلكتروني واتخاذ القرارات المتعلقة بالموافقة على المعاملات في منطقة الشرق الأوسط وافريقيا.
ويعتمد هذا الحل الفريد على تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي لمساعدة المؤسسات المالية على رفع مستوى الدقة في الموافقة على التحويلات السليمة في الوقت الفعلي والحد من عمليات الرفض الخاطئة.
وجاء الإعلان عن إطلاق هذه الخدمة على هامش انعقاد «ملتقى ماستركارد العالمي للريادة في إدارة المخاطر» 2017 لمنطقة الشرق الأوسط وافريقيا، في دبي في 20 و21 مارس 2017.
وقال آجاي بالا، رئيس الحلول الأمنية للمؤسسات في ماستركارد: «نسعى في ماستركارد إلى إيجاد الحلول للمشاكل المرتبطة برفض المعاملات السليمة للمستهلكين، وذلك نتيجة التحليل الخاطئ.
وباستخدام تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي (AI) على شبكتنا العالمية، فإننا نساعد المؤسسات المالية والتجار على تحسين معدلات قبول المعاملات السليمة والارتقاء بتجربة المستهلك».
من جانبه، قال راغو مالهوترا، رئيس ماستركارد في الشرق الأوسط وافريقيا: «توفر سلسلة» ملتقى ماستركارد العالمي للريادة في إدارة المخاطر«تجمعا مهما للرواد من مختلف أنحاء العالم، وذلك بهدف التعاون لتعزيز سبل الحماية المتبعة لتأمين بيئة المدفوعات.
لطالما سعينا لتأمين الحماية الاستباقية من المخاطر المرتبطة بالمعاملات المالية من خلال الابتكار والأمن، حيث يأتي إطلاق خدمة ’Decision Intelligence‘ لمساعدة البنوك والعملاء في منطقة الشرق الأوسط وأفريقيا».
كيفية عمل الخدمة
مستندة إلى سابقاتها من خدمات ماستركارد المتخصصة الأخرى، تمثل خدمة «Decision Intelligence» احدى السبل المبتكرة لحل مشكلة تحليل بيانات صحة التحويل القديمة العهد، حيث تستخدم لذلك خوارزميات متطورة لتوفير نتيجة استباقية للجهة المصدرة للبطاقة من خلال عملية تحليل ذكية.
ويصار عقب ذلك إلى إدراج هذه المعلومات ضمن منظومة الجهود القائمة في مجال الحد من حالات الاحتيال الإلكتروني.
وكبديل عن ذلك، يمكن لمصدري بطاقات الائتمان تفعيل أداة ماستركارد الشاملة، الأمر الذي يتيح اتخاذ القرارات في الوقت الفعلي وفقا للبيانات المتاحة والمصممة خصيصا للحساب، بما في ذلك تحديد معايير التنبيه ورفض المعاملات.
وتقوم التكنولوجيا الذكية وراء خدمة Decision Intelligence بدراسة نمط استخدام حساب معين مع مرور الوقت للكشف عن أنماط الإنفاق العادية وغير العادية عند التسوق.
ومن خلال ذلك، فإنها تستفيد من معلومات الحساب مثل تجزئة القيمة بالنسبة للعملاء، وتقييم المخاطر، والموقع، والتاجر، وبيانات الجهاز، والوقت من اليوم، ونوع عملية الشراء.