万事达卡发布AI模型，处理数千亿交易数据

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新媒网跨境了解到，万事达卡（Mastercard）近期发布了一款全新的人工智能模型，试图将AI技术从传统的聊天机器人应用拓展到全球支付领域的核心运营。这一创新引发了业界广泛关注，也为支付行业的未来方向提供了新的想象空间。

新媒网跨境注意到，与目前市面上主要基于文本、图片或视频训练的生成式AI模型不同，万事达卡的这一AI模型专注于结构化交易数据，旨在提升领域内的各项核心能力，如欺诈检测、网络防御能力、会员忠诚计划优化以及面向中小企业的工具改进。

此次推出的模型类型显得尤为特别——万事达卡并未依赖主流的“大型语言模型”（LLM），而是开发了名为“大型表格式模型”（Large Tabular Model，简称LTM）。这种模型针对专门处理结构化数据（如表格、行和列数据）而设计，在支付行业这种依赖高度组织化数据的场景中尤其适用。

据官方介绍，这款模型的训练数据来自数十亿笔匿名交易记录，未来将增至包括数千亿笔支付记录的规模。此外，模型还计划引入商户位置数据、欺诈信号、授权记录、退款数据及会员忠诚积分等信息。通过这一支付领域专属的智能分析层，能逐步形成更为精准的网络识别与分析能力。

传统机器学习模型大多需要依赖大量的人为调整，而万事达卡的LTM则可以更自主地从原始结构化数据中学习，甚至发现那些以往人类分析师可能忽略的潜在关联。

新媒网跨境了解到，目前这一AI模型的最现实的商业化应用场景是网络安全。根据早期测试结果，这一模型在减少误报率方面显著优于行业中的标准机器学习技术。

误报，即发生在合法但异常交易被错误识别为欺诈行为的情况，一直是数字商务中最令人头痛的问题之一。例如，对于像购买高价婚戒这样的偶发性大额消费，现有的反欺诈模型常常会将其误判为可疑交易。万事达卡的新模型通过更精确地从数据中挖掘微弱而关键的信号，可以更准确地区分消费者的正常行为与真正的欺诈行为。

如果这一模式能够被广泛验证，不仅意味着更高的安全性，还可能在一定程度上改善消费者的支付体验。

此外，新媒网跨境了解到，万事达卡设想从长远来看，这一AI模型的功能将更加广泛。目前该公司运营着数千个AI模型，覆盖不同市场、客户群和具体应用场景。然而，通过一个足够灵活的基础AI模型，可以减少这些分散模型的复杂性，大幅降低维护成本，同时为全公司范围内的智能部署提供更高效的支持。

为了实现这一目标，万事达卡正在开发一套专属的API接口及内部工具包，旨在使这款AI模型在组织内部更便于使用。这与通常着重于提供对话能力的聊天机器人战略不同，万事达卡将其定位为支付领域的洞察引擎，这可能成为生成式AI技术在支付行业中更深远的一次应用探索。

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