ストライプトランスフォーマーベースの決済革命

数百億の取引をトレーニングすることで、この自己教師ありモデルはカード発行者、銀行などの微妙なパターンを捉え、強力な埋め込みを作成します。

その結果は?

高度なカードテスト攻撃に対して97%の検出率(が59%)から向上し、紛争予測と承認最適化が改善されました。

ビジュアルインサイト：t-SNE投影はこのブレークスルーを示しています。オレンジの点[正当な取引]が右側を支配し、青緑のクラスター[不確実/カードテスト]が左側に集中しています。

散在する緑の点は外れ値を示唆しており、モデルが取引タイプを精度高く区別する能力を強調しています。

ストライプチームは、決済における正しいイノベーションを推進しています！