Révolution des paiements basés sur les transformateurs Stripe
En s'entraînant sur des dizaines de milliards de transactions, ce modèle auto-supervisé capture des motifs subtils entre les émetteurs de cartes, les banques, et plus encore, créant des embeddings puissants.
Le résultat ?
Un taux de détection de 97 % pour les attaques sophistiquées de test de cartes ( en hausse par rapport à 59 % ) et une amélioration de la prédiction des litiges et de l'optimisation de l'autorisation.
Aperçu Visuel : La projection t-SNE met en avant cette avancée. Les points orange [transactions légitimes] dominent la droite, tandis qu'un cluster bleu-vert [incertain/test de carte] se concentre à gauche.
Des points verts dispersés indiquent des valeurs aberrantes, soulignant la capacité du modèle à distinguer les types de transactions avec précision.
L'équipe de Stripe conduit les bonnes innovations dans les paiements !
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Révolution des paiements basés sur les transformateurs Stripe
En s'entraînant sur des dizaines de milliards de transactions, ce modèle auto-supervisé capture des motifs subtils entre les émetteurs de cartes, les banques, et plus encore, créant des embeddings puissants.
Le résultat ?
Un taux de détection de 97 % pour les attaques sophistiquées de test de cartes ( en hausse par rapport à 59 % ) et une amélioration de la prédiction des litiges et de l'optimisation de l'autorisation.
Aperçu Visuel : La projection t-SNE met en avant cette avancée. Les points orange [transactions légitimes] dominent la droite, tandis qu'un cluster bleu-vert [incertain/test de carte] se concentre à gauche.
Des points verts dispersés indiquent des valeurs aberrantes, soulignant la capacité du modèle à distinguer les types de transactions avec précision.
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