Mastercard passt Betrugssysteme an KI-gesteuerten Handel an
Mastercards jahrzehntelang entwickeltes System zur Betrugsprävention wird angepasst, da Bots zunehmend Käufe tätigen. Das Unternehmen überarbeitet seinen Risikorahmen, um KI-gestützte Transaktionen zu ermöglichen.
Mastercard passt seine seit Jahrzehnten entwickelten Systeme zur Betrugserkennung an, da Bots zunehmend Käufer werden und Transaktionen durchführen. Greg Ulrich, Chief AI and Data Officer des Unternehmens, erklärte, dass das System nun von der reinen Blockierung von Bot-Aktivitäten zur Ermöglichung dieser übergehen muss.
"Wir haben im Laufe der Zeit eine Reihe von Risikoregeln entwickelt, die darauf abzielten, Bots von Transaktionen abzuhalten", erklärte Ulrich auf der VB Transform 2026-Veranstaltung. "Jetzt müssen wir Bots die Transaktion ermöglichen, was eine Änderung unseres Risikorahmens und unserer Risikoregeln erfordert."
Das Unternehmen verarbeitet jährlich 175 Milliarden Transaktionen und bewertet das Betrugsrisiko für jede einzelne in weniger als einem Zehntel einer Sekunde. Neue Technologien, einschließlich generativer KI, ermöglichen die Einbeziehung von mehr Daten und Kontext, was zu einer Steigerung der Identifizierung von hochriskanten betrügerischen Transaktionen um 300–400 % führt, ohne die Reibungsverluste oder falsch-positiven Ergebnisse für Verbraucher zu erhöhen. Das Safety Net-System von Mastercard hat bereits über 70 Milliarden betrügerische Transaktionen blockiert.
Ulrich betonte, dass Vertrauen der Schlüssel zur Skalierung von KI ist. Mastercard hat ein Fünf-Schichten-System entwickelt, um Vertrauen bei von Agenten initiierten Transaktionen zu gewährleisten. Diese Schichten umfassen Identitätsprüfung (einschließlich des Prinzips „Know Your Agent“), nachprüfbare Absicht (ein manipulationssicheres Protokoll der Anweisungen), Kontrollen (Definition von Kauf- und Beschränkungslimits), Ausführung (über Mastercard Agent Pay) und Intelligenz (Einbeziehung von Risikoregeln und genehmigten Einblicken).
Mastercard sieht die größte Wachstumschance für KI-gesteuerten Handel in der unternehmensübergreifenden Beschaffung. Beispielsweise könnte ein Hersteller einen Agenten einsetzen, um Lagerbestände autonom zu verwalten und Bestände innerhalb des Budgets und gemäß den genehmigten Lieferantenlisten aufzufüllen. Dies erfordert eine vertrauenswürdige Infrastruktur, die die Kommunikation zwischen verschiedenen Agenten – Beschaffungs-, Lieferanten- und Bankagenten – ermöglicht, um autonome Abläufe zu gewährleisten.