Connect with us
Hirdetés

Gazdaság

A Visa 25 milliárd dollárt takarít meg AI segítséggel

A mesterséges intelligencia fizetések terén történt úttörő alkalmazása óta a folyamatosan fejlődő Visa Advanced Authorization technológia tovább segíti a kereskedelem bővülését és a fogyasztói bizalom növelését

A Visa Inc. (NYSE: V) mai napon közzétett új elemzése szerint a mesterséges intelligenciát alkalmazó Visa Advanced Authorization (VAA) megoldás segítségével a pénzintézeteknek éves szinten mintegy 25 milliárd $ összegű csalást sikerült megelőzniük, biztonságosabbá téve ezáltal a globális fizetési ökoszisztémát a kereskedők és a fogyasztók számára egyaránt.

 A VAA egy átfogó kockázatkezelő eszköz, amely valós időben figyeli és értékeli ki a Visa globális fizetési hálózatán, a VisaNeten végbemenő tranzakció-hitelesítéseket, elősegítve, hogy a pénzintézetek azonnal azonosíthassák az új csalásmintákat és trendeket, és reagálhassanak azokra. A Visa tavaly több mint 127 milliárd, a kereskedők és a pénzintézetek között a VisaNeten folytatott tranzakciót dolgozott fel, és mesterséges intelligencia alkalmazásával a tranzakciók 100%-át elemezte (egy tranzakció elemzése mintegy egy milliszekundumot vett igénybe), hogy a pénzintézetek jóváhagyhassák a jogszerű vásárlásokat, ugyanakkor gyorsan azonosíthassák és megelőzhessék a csalárd tranzakciókat.

„A fizetések terén az egyik legnagyobb kihívást a számlatulajdonosok által végrehajtott jó tranzakciók és a csalók által megkísérelt rossz tranzakciók olyan módon történő szétválasztása jelenti, hogy az ne okozzon fennakadást a folyamatban. A Visa volt az első olyan fizetési hálózat, amely 1993-ban elsőként alkalmazta az ideghálózat-alapú mesterséges intelligenciát a tranzakciók kockázatosságának valós idejű elemzésére, ami azonnali hatást gyakorolt a csalásokra. Az emberi szakértelem és a technológiai innováció közötti megfelelő egyensúly megteremtésével egyre tovább fejlesztjük kapacitásainkat, kihasználva, hogy a mesterséges intelligencia terén elért új áttörések folyamatosan tágítják a lehetőségek határait.” 

– mondta Melissa McSherry, a Visa Data, Risk and Identity Products and Solutions részlegének alelnöke és globális vezetője.

A pénzintézeteket illetően a fizetési folyamatban bekövetkező fennakadások az adott fizetési kártya használatának abbahagyását is jelenthetik. A Javelin Strategy & Research tanulmánya feltárta, hogy a hamis elutasítást elszenvedő kártyabirtokosok több mint fele (51%-a) egy másodlagos fizetési kártya használatával fejezte be a vásárlást ugyannál a kereskedőnél, aminek eredményképpen a versenytárs kártyája lehet a fizetésekre használt első számú kártya a pénztárcában.[ A fennakadás megszüntetése azonban nem mehet a csalások azonosításának és megelőzésének rovására. A National Retail Federation és a Forrester felméréséből kiderül, hogy a kereskedőknél a fizetésekhez kapcsolódóan felmerülő legelső számú kihívás a csalás: a felmérésben részt vevők 55%-a vélekedett így.

A Visa Advanced Authorization egy csalásmegelőző réteg, amely a pénzintézetek és a kereskedők számára azért előnyös, mert elősegíti a kockázatok csökkentését és a csalások visszaszorítását, a fizetésiszámla-tulajdonosok számára pedig azért, mert segít a hamis elutasításokból eredő fennakadások csökkentésében. A Visa Advanced Authorization technológiát 129 országban több mint 8000 pénzintézet használja.

Csalásmegelőzés szinte fénysebességgel

A Visa úttörő módon elsőként használt az emberi agyról modellezett ideghálózatokat mesterséges intelligenciát alkalmazó platformjának működtetéséhez a lehetséges csalások azonosítására. Ez a technológia gyorsabb és alaposabb információkat biztosít a korábban ismeretlen összefüggések révén. A Visa Advanced Authorization megoldásnak köszönhetően a kereskedők és a pénzintézetek az alábbi előnyöket élvezhetik:

  • A gépi tanulási modellek valós időben vizsgálnak meg minden egyes tranzakciót a csalás jelei után kutatva (megvizsgálják a tevékenységeket, a mintákat és több mint 500 kockázat-attribútumot), mindössze körülbelül egy milliszekundum alatt.
  • Kockázatpontozás, amelyet a Visa megoszt a számlatulajdonos pénzintézetével, ahol döntés születik a tranzakció jóváhagyásáról vagy elutasításáról, vagy a tranzakció megjelöléséről a számlatulajdonossal való későbbi egyeztetéshez.
  • A jó tranzakciók azonosításának képessége még az új vagy a kártyát ritkán használó vásárlók esetén is, ami csökkenti a hamis elutasítások valószínűségét.
  • Valós idejű hitelesítés integrált, globális prediktív analitika alkalmazásával a csalás azonosítása és megelőzése érdekében.

A Visának sikerült a globális csalási rátát minden idők legalacsonyabb szintjén – 0,1% alatt – tartania egy többrétegű megközelítés révén, melynek lényege az emberi intelligenciába és a technológiába, mint például a mesterséges intelligenciába való befektetés. Ezzel a kockázatok kezelését elősegítő eszközöket, erőforrásokat és kontrollt adott a fogyasztók és az ügyfelek kezébe, továbbá olyan irányítási folyamatokat hozott létre, amelyeknek köszönhetően a vállalkozások és a szabályozó szervezetek gyorsan reagálhatnak.

„A fogyasztók az összes fizetési hálózat közül a Visát tartják a legmegbízhatóbb vállalatnak a pénzügyi vagy a fizetési szolgáltatások területén, és szerintünk ez a Visa csalások megszüntetésére és a fizetési ökoszisztéma védelmére irányuló töretlen elkötelezettségének köszönhető”

– fejtette ki McSherry.

További, mesterséges intelligenciát alkalmazó kockázatkezelő megoldások

A Visa minden nap síkra száll a biztonság mellett a fizetési ökoszisztéma védelme érdekében, és olyan kockázatkezelő termékek és szolgáltatások portfólióját kínálja, amelyek segítségére lehetnek a fogyasztóknak, a kereskedőknek és a pénzintézeteknek a csalások megelőzésében. Ebbe a portfólióba tartozik többek között a Visa Risk Manager (VRM), a Visa Consumer Authentication Services (VCAS) és a CyberSource Decision Manager (DM). A Visa kockázatkezelő megoldásokat tartalmazó portfóliójáról a Visa Security weblapon található bővebb információ.

További információk

  • Nézze meg ebben a videóban, hogyan segíti elő a Visa mesterséges intelligenciája a fizetések hitelesítésének javítását.
  • Tudjon meg többet a Visa által kínált biztonságról a Visa newsroom és a Visa Blog
  • Kövesse a Visa biztonsággal kapcsolatos legfrissebb híreit a LinkedIn, a Twitter és a YouTube

Gazdaság

2027-től egyablakos ügyintézéssel támogatja a vállalkozókat a Kamara

A Magyar Kereskedelmi és Iparkamara (MKIK) feladatai az Országgyűlés döntése alapján 2027. január 1-től több kulcsfontosságú területen bővülnek, jelentősen csökkentve ezzel a vállalkozások adminisztrációs terheit. A Kamara így még szorosabb partnere lesz a vállalkozóknak, akik egyre több mindenben számíthatnak a szervezetre.

 Az Országgyűlés a mai napon elfogadta a Kormány és a Kamara között március 5-én kötött együttműködési megállapodás kapcsán alkotott törvényt. A most elfogadott törvény értelmében a meglevő közfeladatain túl, mint például az építőipari kivitelezők és a duális képzőhelyek nyilvántartásának vezetése és ellenőrzése, a származási bizonyítványok és exportigazolások kiállítása stb., 2027. január 1-jétől a Kamara vezeti majd az egyéni vállalkozói nyilvántartást, így a vállalkozók egy helyen intézhetik az alapítással, módosítással vagy szüneteléssel kapcsolatos ügyeiket. Ez gyorsabb ügyintézését és kevesebb papírmunkát jelent a vállalkozásoknak.

A törvény megteremti a hazai építőiparban már több mint egy évtizede működő Teljesítésigazolási Szakértői Szerv (TSZSZ) egységes működését, amellyel a kivitelezők és a megrendelők közötti vitákat gyorsan és hatékonyan rendezi. A törvénymódosítással javul a közbeszerzési eljárások és építőipari beruházások jogszerűsége, valamint komolyan fékezi a lánctartozások kialakulását.

A felnőttképzési rendszer megerősítése érdekében a Kamara 2027-től fontos hatósági feladatokat lát el. Emellett új elemként az MKIK felel a minősítési rendszer kidolgozásáért és működtetéséért, amelynek célja a felnőttképző intézmények magas színvonalú szakmai támogatása. Mindezek garantálják a hatékonyan működő adatalapú döntéshozatalt, a minőségi, munkaerőpiaci igényekhez jobban illeszkedő felnőttképzéseket.

A villamos biztonsági felülvizsgálók nyilvántartását a Kamara vezeti, ezzel újabb ágazattal bővült a Kamara szolgáltatásfelügyeleti hatásköre, ezzel is erősítve a vállalkozások élet- és vagyonbiztonságot. A nyilvántartásokkal a Kamara nyomon követi a szakemberek képzését, továbbképzését és jogosultságát, kiszűrve a szabálytalanul működő vállalkozásokat.

A kamarai rendszer a területi kamarai hálózat, a vármegyei és városi szervezetek meglévő tapasztalatára, gyakorlatára és felkészültségére építve látja majd el a most kibővülő feladatokat.

A megújult Kamara működésének középpontjába Nagy Elek elnöksége alatt a vállalkozó került. A tavalyi, öt évre kötött Kamara-Kormány megállapodás ágyazott meg annak, hogy a Kamara közfeladatai 2027-től tovább bővüljenek és még hatékonyabban támogathassa a hazai vállalkozásokat.


További friss híreket talál az IoTmagazin főoldalán! Csatlakozzon hozzánk a Facebookon is!

Continue Reading

Gazdaság

Az AI 2026-ban átköltözik a chatből az infrastruktúrába

Az elmúlt években a mesterséges intelligenciát főként chatfelületeken használtuk, ahol válaszol a kérdéseinkre. A SUSE előrejelzései szerint azonban a következő időszakban az AI szerepe alapvetően átalakul, és különálló eszköz helyett az informatikai rendszerek működésének alapvető részévé válik.

Az intelligens rendszerek így már nem pusztán támogatják az IT-csapatokat, hanem aktívan részt vesznek a felügyeletben és az optimalizálásban, ami gyorsabb hibaelhárítást, hatékonyabb erőforrás-kihasználást, átláthatóbb költségeket és megbízhatóbb működést eredményezhet. Az áttöréshez a vállalati környezetekhez tervezett olyan nyílt platformokra van szükség, amelyek képesek összehangoltan kezelni az AI-modelleket és az infrastruktúrát.

„Az AI ma már nem kísérletezésről szól, hanem a mérhető teljesítménybeli eredmények eléréséről. Ha nem változtatjuk meg a vállalat teljes működését, akkor valójában nem újítunk meg semmit, és nem tudjuk kiaknázni az AI-ban rejlő értéket.”

-mondta Julie Sweet, az Accenture vezérigazgatója.

A technológiai vállalatok és kutatóintézetek az elmúlt időszakban arra törekedtek, hogy egyre nagyobb és összetettebb AI-modelleket fejlesszenek. Ezek ugyanis több adatot és összefüggést képesek kezelni, ezért pontosabb és árnyaltabb válaszokat adnak. Idővel azonban kiderült, hogy a méret önmagában nem garancia a hatékony működésre. A fókusz 2025-ben arra helyeződött át, hogy az AI működtetését miként lehet a puszta válaszadás helyett a környezet értelmezése és az arra adott következetes reakció felé elvinni.

Ennek a szemléletváltásnak a részeként terjedt el a RAG (Retrieval-Augmented Generation) megközelítés, amely lehetővé teszi, hogy az AI egy vállalat saját dokumentumaiból és adatforrásaiból is merítsen, így pontosabb válaszokat adjon. Megjelent az egységes MCP (Model Context Protocol) szabvány is, amely egyszerűbbé teszi az AI-rendszerek és adatforrások összekapcsolását. Ezzel párhuzamosan az is világossá vált a tavalyi év során, hogy a kísérleti megoldásokból csak stabil és jól szabályozott platformokra építve lehet vállalati szintű szolgáltatásokat biztosítani. Ezek közé tartozik például a SUSE AI is.

A 2025-ben kirajzolódó szemléletváltás nem áll meg az alapok megerősítésénél. A SUSE szakértői szerint 2026-ban ezek a folyamatok tovább mélyülnek, és az alábbi 5 irány válik meghatározóvá az AI-infrastruktúra fejlődésében:

  1. Az AI az infrastruktúra részévé válik

Az autonóm AI-ügynökök egyre inkább beépülnek az infrastruktúra működésébe. A Kubernetes-alapú rendszerekben idén már nemcsak mikroszolgáltatások futnak, hanem önálló döntési logikával rendelkező AI-komponensek is. Ezek az ügynökök saját jogosultságokkal és azonosítható identitással rendelkeznek, így képesek ellenőrizni a naplókat, felismerni a problémákat és javítási javaslatot készíteni. Az üzemeltetési csapat szerepe átalakul: a kézi beavatkozás helyett az AI-ügynökök felügyelete és irányítása kerül előtérbe.

  1. Az adatok a vállalat ellenőrzése alatt maradnak

Egyre fontosabb a digitális szuverenitás, vagyis az, hogy az adatok a vállalat ellenőrzése alatt maradjanak akkor is, amikor az AI dolgozik velük. Sok esetben ezért az AI-megoldásokat helyben, saját infrastruktúrán futtatják. Ebben az esetben kiemelt jelentőségű a kontroll és a megfelelőség biztosítása, amiben hatékony segítséget nyújtanak az olyan nyílt, Rancher-alapú platformok, mint a SUSE AI. Felértékelődnek továbbá a kisebb nyelvi modellek is, amelyek kevesebb erőforrást igényelnek, jól használhatók bizonyos konkrét üzleti feladatokhoz, és kiszámíthatóbb működést tesznek lehetővé.

  1. GPU-tudatos erőforrás-kezelés

A hagyományos rendszerek az alkalmazások futtatását elsősorban az általános erőforrás-kihasználás alapján szervezik. Az AI-feladatok azonban gyakran igényelnek speciális hardvert, például GPU-t. Ezek a grafikus feldolgozóegységek olyan számítási eszközök, amelyek különösen hatékonyak a nagy mennyiségű párhuzamos művelet végrehajtásában, ezért kulcsszerepet játszanak az AI-modellek futtatásában. A jövő rendszerei már azt is figyelembe veszik, hogy egy adott feladat mennyi GPU- és egyéb erőforrást igényel, és ennek megfelelően optimalizálják az elosztást. Ez csökkenti a pazarlást és javítja a rendszer megbízhatóságát.

  1. Modellek és a konténerek egy rendszerben kezelve

Korábban az AI-modellek kezelése jellemzően elkülönült az alkalmazások és a konténerek üzemeltetésétől. Ma már azonban a modellek validálása és élesítése egyre inkább részévé válik ugyanannak az üzemeltetési környezetnek, amelyben a konténerek és alkalmazások működnek. Az egységes technológiai stack átláthatóbb működést és szabályozottabb életciklus-kezelést tesz lehetővé.

  1. Kontrollált költségek és beépített FinOps

Az AI-megoldások költségigénye jelentős lehet, ezért a pénzügyi kontroll beépül az üzemeltetési folyamatokba. Az egyre szélesebb körben alkalmazott FinOps-megközelítés célja, hogy a költségek előre láthatók és kezelhetők legyenek, és egy túlzottan nagy erőforrásigényű modell élesítése még időben megállítható legyen.

Ezek az újonnan kirajzolódó trendek olyan platformokat igényelnek, amelyek egyszerre biztosítják a kontrollt, a skálázhatóságot és a költségek átláthatóságát. A SUSE AI hatékony támogatást nyújt ebben a vállalatoknak azzal, hogy Rancher-alapú megközelítésre építve egységes keretbe szervezi az AI-szolgáltatásokat Kubernetes-környezetekben, támogatja a GPU-erőforrások hatékony kihasználását, és segíti a pénzügyi kontrollt.


További friss híreket talál az IoTmagazin főoldalán! Csatlakozzon hozzánk a Facebookon is!

Continue Reading

Gazdaság

A biztonság új korszaka: a preventív videófelügyelet nem csak reagál, hanem megelőz

A magyarországi ipari és logisztikai ingatlanpiac történelmi mérföldkőhöz érkezett: a BRF legfrissebb piaci jelentése alapján a modern raktárállomány országosan átlépte a 6,1 millió négyzetmétert, amelyből több mint 4 millió négyzetméter a budapesti agglomerációban koncentrálódik.

A SmartMe Kft. szakmai véleménye szerint ez a volumen, kiegészülve az iparágban zajló drasztikus automatizációs hullámmal, befolyásolni fogja a hagyományos, reaktív biztonságtechnikai megoldásokat. 2026-ban a videós távfelügyelet már nem csupán vagyonvédelmi eszköz, hanem az automatizált üzletmenet-folytonosság kritikus eleme.

Automatizáció és AI: A raktározás és a biztonság közös jövője

A 2026-os év meghatározó trendje a raktározásban az autonóm targoncák, az automata polcrendszerek és a mesterséges intelligencia által vezérelt készletgazdálkodás. Ezzel a technológiai fejlődéssel a biztonságtechnikának is lépést kell tartania. Ahol a raktári folyamatokat algoritmusok optimalizálják, ott a védelem sem alapozható kizárólag utólagos visszajátszásra.

„A 21. századi modern technológiával felszerelt raktárakban a biztonság már nem a ‘mi történt?’ kérdésénél kezdődik. A preventív videómenedzsment lényege, hogy a problémát még azelőtt észleli és kezeli, hogy kár keletkezne”

– mutat rá a SmartMe Kft. ügyvezető igazgatója, Móró Tibor. Az AI-alapú rendszerek ma már nem pusztán mozgást érzékelnek, hanem mintázatokat ismernek fel: megkülönböztetik az irreleváns környezeti hatásokat a valódi biztonsági kockázattól.

Technológiai szakadék: NVR rögzítés vs. Integrált Videómenedzsment (VMS)

A legtöbb hazai vállalat már rendelkezik korszerű IP-kamerákkal és nagy kapacitású rögzítőkkel (NVR), a technológiai beruházások és a tényleges káresemények megelőzése között mégis szakadék tapasztalható. A két megközelítés közötti alapvető különbség:

  1. A hagyományos (reaktív) modell: A működési logika eseményvezérelt. A rendszer rögzíti a határsértést, de a beavatkozás legtöbbször fáziskéséssel, a károkozás megkezdése után történik meg. A diszpécserek gyakran több tucat különálló területet figyelnek, ami humán túlterheltséghez és lassabb reakcióidőhöz vezet.
  2. A modern (preventív) modell: A videómenedzsment (VMS) egy magasabb szintű architektúra. Egységes platformon integrálja a különböző gyártók eszközeit, több telephelyet kezel egyetlen felületen, és dokumentált incidenskezelési folyamatot (workflow) biztosít.

Azonnali beavatkozás: A valódi prevenció eszközei

Amikor az intelligens rendszer gyanús mozgást vagy illetéktelen behatolást érzékel – például éjszaka a rakodótérnél –, a központi diszpécserszolgálat azonnal élőben értékeli a helyzetet. A rendszer lehetővé teszi a közvetlen beavatkozást:

  • Távoli hangosbemondó: A diszpécserek élőszóval figyelmeztethetik a behatolót, ami az esetek többségében elegendő az elrettentéshez.
  • Aktív eszközvezérlés: Reflektorok felkapcsolása vagy előre programozott biztonsági protokollok (pl. kapuk zárása) azonnali aktiválása.
  • Strukturált incidenskezelés: Minden esemény és válaszreakció másodpercre pontosan dokumentált, ami alapfeltétele a transzparens működésnek és a kedvezőbb biztosítási konstrukcióknak.

Jelentős költségmegtakarítás több telephely esetén

A preventív videófelügyelet egyik legnagyobb előnye, hogy egyetlen központi diszpécserszolgálattal több telephely is hatékonyan kezelhető egységes rendszerben, az emberi túlterhelés és figyelemkiesés nélkül.

Így nem szükséges minden objektumban folyamatos élőerős őrzést fenntartani, ami jelentős bér- és járulékköltség-megtakarítást eredményez. A rendszer skálázható, integrálható különböző gyártók eszközeivel, és alkalmazható:

  • ipari üzemekben,
  • logisztikai és raktárbázisokon,
  • irodakomplexumokban,
  • valamint nagy kiterjedésű mezőgazdasági területeken is.

Nem csak a kamera számít, hanem a működési modell

„A legtöbb vállalat már rendelkezik korszerű IP-kamerákkal és nagy kapacitású rögzítőkkel. A kérdés már nem csak az, hogy jó-e a képminőség, hanem az, hogy mit kezdünk az információval”

– mondta Móró Tibor, a Smartme Building Technologies Kft. ügyvezetője.

„A preventív videómenedzsmenttel a biztonságtechnikát más megközelítésbe helyezzük. Nem akkor reagálunk, amikor a határsértés már megtörtént, hanem még a kár bekövetkezése előtt beavatkozhatunk. Ez különösen fontos a több telephellyel működő vállalatoknál, ahol a gyors reagálás és a költséghatékonyság egyszerre üzletmeneti kérdés.”

A 21. századi biztonság üzletmenet-védelem

A preventív videófelügyelet nem csupán technológiai fejlesztés, hanem kockázatkezelési eszköz. Csökkenti az üzletmenet-kiesést, minimalizálja a lopásból és rongálásból eredő károkat, valamint dokumentált és visszakövethető incidenskezelést biztosít.


További friss híreket talál az IoTmagazin főoldalán! Csatlakozzon hozzánk a Facebookon is!

Continue Reading
Advertisement Hirdetés
Advertisement
Advertisement
Advertisement
Advertisement Hirdetés

Facebook

Advertisement Hirdetés
Advertisement Hirdetés

Ajánljuk

Advertisement

Friss