É claro que existe um risco para a abordagem LTM multifuncional: uma falha num modelo amplamente implantado pode ter consequências em todo o sistema, o que explica de alguma forma a estratégia da Mastercard de aplicar a sua tecnologia juntamente com os sistemas de detecção existentes – pelo menos, por enquanto.
A Mastercard espera aumentar a escala dos dados utilizados no modelo e sua sofisticação geral. Também está planejando acesso à API e SDKs para permitir que equipes internas criem novos aplicativos.
A postagem do blog enfatiza as responsabilidades de dados que o LTM detém, mencionando privacidade e transparência, explicabilidade do modelo e auditabilidade. O escrutínio regulatório de qualquer sistema que influencie decisões de crédito ou resultados de fraude é esperado, além de quaisquer práticas de dados envolvidas na operação do LTM.
Dados altamente estruturados, em oposição a textos ou imagens, estão no centro do LTM. Grandes modelos tabulares podem ser o início de uma nova geração de sistemas de IA nas principais infraestruturas bancárias e de pagamentos. As evidências até o momento permanecem limitadas aos relatórios dos fornecedores, portanto quaisquer alegações de desempenho não devem necessariamente ser consideradas conclusivas.
A robustez sob condições adversas, os custos pós-formação a longo prazo e a aceitação regulamentar são questões nas quais os modelos tabulares podem fracassar ou prosperar. Estes factores determinarão o ritmo e a extensão da adopção, mas é nesta área da mesa que a Mastercard está a fazer algumas das suas apostas neste momento.
(Fonte da imagem: “Oversight” da página oficial do Corpo de Fuzileiros Navais dos Estados Unidos está licenciada sob CC BY-NC 2.0.)
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