Ovviamente c’è un rischio per l’approccio LTM multifunzionale: un fallimento in un modello ampiamente utilizzato potrebbe avere conseguenze a livello di sistema, il che spiega in qualche modo la strategia di Mastercard di applicare la sua tecnologia insieme ai sistemi di rilevamento esistenti – almeno, per il momento.
Mastercard spera di aumentare la portata dei dati utilizzati nel modello e la sua sofisticazione complessiva. Sta inoltre pianificando l’accesso API e gli SDK per consentire ai team interni di creare nuove applicazioni.
Il post sul blog sottolinea le responsabilità sui dati che detiene la LTM, menzionando privacy e trasparenza, spiegabilità del modello e verificabilità. È prevedibile il controllo normativo di qualsiasi sistema che influenzi le decisioni di credito o gli esiti delle frodi, oltre a qualsiasi pratica relativa ai dati coinvolta nell’operazione LTM.
I dati altamente strutturati, al contrario di testo o immagini, sono al centro della LTM. I grandi modelli tabulari potrebbero rappresentare l’inizio di una nuova generazione di sistemi di intelligenza artificiale nelle principali infrastrutture bancarie e di pagamento. Le prove fino ad oggi rimangono limitate ai rapporti dei fornitori, quindi eventuali dichiarazioni sulle prestazioni non devono necessariamente essere considerate conclusive.
La robustezza in condizioni avverse, i costi post-formazione a lungo termine e l’accettazione normativa sono tutte questioni su cui i modelli tabulari possono affondare o prosperare. Questi fattori determineranno il ritmo e l’entità dell’adozione, ma è l’area della tabella in cui Mastercard sta attualmente piazzando alcune delle sue scommesse.
(Fonte immagine: “Oversight” della pagina ufficiale del Corpo dei Marines degli Stati Uniti è concesso in licenza con CC BY-NC 2.0.)
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Fonte: www.artificialintelligence-news.com
