(圖片來源/萬事達卡官網)
詐騙集團會利用間諜軟體、惡意程式以及信用卡側錄等手法，竊取數以百萬計的支付卡號，然後在非法網站上轉售這些資料。他們甚至會顯示的卡號來宣傳他們的贓物，提供的資訊足以吸引潛在買家，卻又不足以辨識出卡片本身，以防止未來的詐騙行為。
萬事達卡資料科學家Yatin Katyal專精於利用 AI 進行詐騙偵測，他所在的萬事達卡 AI 實驗室團隊運用生成式 AI（能夠透過大型資料集自主學習並創造新內容）和圖形技術（可以偵測資料點之間的關係和模式）的組合，現在能以雙倍於以往的偵測率，在這些遭竊的卡片被使用之前就找出它們。
詐騙者會在非法網站上放置 16 位數卡片憑證的一部分，以供其他犯罪分子購買，例如只有最後四位數字，這可能會與一張或多張卡片相關聯，這使得問題變得非常難以解決。
萬事達卡的團隊結合了生成式AI、演算法與圖形技術，可以預測這些遭竊卡片的完整 16 位數卡號，以及這些卡片被犯罪分子使用的可能性，將使銀行比我們之前認為可能的速度更快地封鎖可疑卡片。
Yatin Katyal指出，團隊會使用最近報告的詐騙交易、已知或疑似遭入侵的商家，以及其他訊號（如測試預授權交易）來掃描可能是詐騙的最近活動，主要與合作夥伴和第三方合作，以獲取追蹤詐騙活動所需的資料。
該演算法分析卡片和商家，根據相關風險在它們之間建立連結。這些連結隨著每次新資料的迭代而持續創建或刪除。經過這個過程後，演算法會生成一份可能在非法網站上面臨風險的卡片清單，並指出這些卡片被犯罪分子使用的可能性。Yatin Katyal舉例，一張卡可能與200張卡有關聯，其中30張被盜用的卡片與某個高風險商家有連結，可以更快速、更準確地向銀行發出警報。
萬事達卡已將這項技術整合到其網路安全系統中，讓發卡行和商家能更好地評估其系統中的網路風險，防止潛在的資料外洩。
