American Express usa l'IA per il rilevamento delle frodi a latenza ultra bassa nelle transazioni con carta di credito.
American Express
Rilevamento frodi
Le carte di credito e bancarie sono uno dei principali bersagli per le frodi. Per contrastare le attività fraudolente, American Express, che vanta oltre 115 milioni di carte di credito attive e gestisce più di otto miliardi di transazioni all’anno, sfrutta il deep learning attraverso la piattaforma di calcolo GPU NVIDIA.
American Express usa modelli avanzati di memoria a lungo termine (LSTM) per rilevare pattern anomali nelle transazioni. I modelli vengono addestrati su NVIDIA DGX™ per un Time to Market più veloce, ottimizzati con NVIDIA TensorRT™ e serviti con NVIDIA Triton™ Inference Server per prestazioni elevate nella produzione.
American Express ha implementato questo sistema di rilevamento delle frodi in tempo reale per migliorare la precisione e proteggere meglio clienti e commercianti. Il sistema opera entro un stretto requisito di latenza di due millisecondi e offre un miglioramento di 50 volte superiore rispetto a una configurazione basata sulle CPU, che non sono riuscite a raggiungere il loro obiettivo.
Risulta
American Express è uno dei principali emittenti di carte di credito per privati, piccole imprese e aziende. Le offerte di viaggio della società includono assegni di viaggio, carte di credito, servizi di pianificazione di viaggi aziendali e personali, pacchetti turistici e agenzie per prenotazioni di hotel e noleggio auto. American Express gestisce oltre otto miliardi di transazioni all’anno.
“I nostri algoritmi anti-frode monitorano in tempo reale ogni transazione di American Express in tutto il mondo per oltre 1,2 trilioni di dollari spesi ogni anno e prendono decisioni sulle frodi in pochi millisecondi. Avere il supporto dei nostri membri e dei nostri commercianti è la nostra priorità, quindi mantenere bassi i nostri tassi di frode è la chiave per raggiungere tale obiettivo. Soprattutto in questo ambito, i clienti hanno bisogno di noi ora più che mai, quindi li stiamo supportando con la migliore protezione e assistenza della categoria.”
Vicepresidente di Machine Learning e Data Science
di American Express