Щоразу, коли здійснюється трансакція карткою Mastercard, мережа має менш як десяту частку секунди, щоб оцінити ймовірність шахрайства. Минулого року вона зробила таку оцінку для 175 мільярдів транзакцій. Тепер, коли покупець на іншому боці цього процесу починає змінюватися, головний директор з питань ШІ та даних компанії Грег Ульріх розповів про наслідки для аудиторії VB Transform 2026 у Менло-Парку 14 липня. «Ми з часом розробили низку правил ризиків, призначених для зупинки ботів, які здійснюють транзакції», — сказав Ульріх. «Тепер нам потрібно дозволити ботам здійснювати транзакції, тому це вимагає зміни нашої системи управління ризиками та правил ризиків».
Ульріх приєднався до Mastercard одинадцять років тому, коли була придбана аналітична компанія, у якій він працював, і відзначає, що довіра вразила його з першого дня. «Це те, що дозволяє продавцю, який ніколи вас не бачив, прийняти платіж і гарантувати, що він отримає кошти. Це те, що дозволяє вам як споживачеві здійснювати транзакції та бути впевненим, що все пройде надійно та безпечно. І якщо щось піде не так, існує безпечний шлях для врегулювання суперечок», — сказав він.
175 мільярдів транзакцій, оцінених менш ніж за 100 мілісекунд
Він занурив аудиторію в деталі кожного такого звернення. «Коли ви підносите свою картку Mastercard для оплати продукту чи послуги, ми надаємо оцінку цій транзакції», — сказав він. «У нас є менш ніж 100 мілісекунд, щоб розглянути це та надати оцінку від нуля до 999 щодо ймовірності шахрайства або її автентичності. І ми передаємо це банку-емітенту».
Генеративний ШІ розширив можливості цієї оцінки. «Завдяки новим технологіям ми можемо залучати більше даних, більше контексту, і тепер ми виявляємо, що можемо ідентифікувати на 300–400% більше шахрайських транзакцій у діапазонах високого ризику», — зазначив Ульріх, не створюючи додаткових перешкод чи помилкових спрацьовувань для споживачів. Система Safety Net компанії вже зупинила понад 70 мільярдів шахрайських транзакцій, повідомив він аудиторії, і Mastercard розробляє власну трансформерну модель на основі своїх транзакційних даних як основу для нових рішень щодо безпеки, захисту та персоналізації. Подкаст VentureBeat «Beyond the Pilot» детально розібрав цю систему захисту від шахрайства раніше цього року.
Третина послуг вже працює на базі ШІ
Ставки бізнесу виходять за межі боротьби з шахрайством. Близько 40% бізнесу Mastercard зараз базується на послугах, зазначив Ульріх, включаючи маркетингові послуги, захист від шахрайства, безпеку та бізнес-аналітику. «Третина з них базується на ШІ, і вони зростають значно швидше, ніж усе інше».
Одна думка, до якої він повертався протягом усієї сесії, йшла далі. «Те, що дозволить ШІ продовжувати масштабуватися, — це не можливості агентів, а те, наскільки ми довіряємо цим агентам у наших діях як споживача, бізнесу, фінансової установи чи будь-кого іншого», — сказав він.
П’ять рівнів захищають мережу від агентів
Комерція з використанням агентів змінює об’єкт, що захищається. «Замість однієї атомарної транзакції, коли я кажу: «Купи щось», я фактично делегую повноваження, або споживач делегує повноваження, бізнес делегує повноваження», — зазначив Ульріх. «І коли це відбувається, транзакція стає набагато складнішою». Довіра, у свою чергу, має передумову. «Єдиний спосіб, яким це працюватиме з довірою, — це якщо ми зможемо визначити, який був намір, яка поведінка, які обмеження були закладені в цю транзакцію».
Ульріх розповів про п’ять рівнів, які Mastercard розробила для вирішення цієї проблеми. Першим йде ідентифікація. «Я хочу переконатися, що можу зрозуміти не тільки хто є споживачем, але й хто є агентом, що я їх поєдную, і що я маю KYA, або «знай свого агента», що я перевіряю, що це законна технологія, що це законний агент», — сказав він. «Ми можемо зареєструвати його в нашій системі».
Перевірений намір вирішує проблему «неправильних Nike»
Перевірений намір — це другий шар, криптографічний запис оригінальних інструкцій, який подорожує з транзакцією і не може бути змінений. «Якщо ви попросили чорні кросівки Nike 12-го розміру, але отримали їх на умовах фінального розпродажу, і вони не підлягають поверненню, і це не було вказано у ваших інструкціях, то є спосіб об’єктивно та чітко це перевірити на бекенді», — пояснив він.
Контроль становить третій рівень, визначаючи, у яких продавців агент може купувати, з якими лімітами та за яких умов. Виконання відбувається через Mastercard Agent Pay, який містить «токенізацію, автентифікацію, основу для прийому, вбудовані в нього», і був запущений разом із Microsoft, OpenAI, Google та іншими, повідомив Ульріх. Інтелект — п’ятий рівень, що охоплює правила ризиків, токени інсайтів, які надають «узгоджений або дозволений доступ до інсайтів» для персоналізованих рекомендацій, та моніторинг через Recorded Future для виявлення загроз у системі.
Більш значний приз — агент із закупівель із бюджетом
Покупки споживачів — це те, з чого почалася комерція з використанням агентів. Ульріх спрямував увагу аудиторії за межі цього, на бізнес-закупівлі як більш значну можливість. Його приклад — виробник, який хоче мати завжди активну складальну лінію, з агентом, який керує рівнями запасів, відстежує зниження запасів, автоматично поповнює їх і розуміє бюджет та затверджених постачальників. «Коли ви зможете це забезпечити, вам знадобляться ті самі п’ять рівнів для такого типу транзакцій», — сказав він.
Забезпечення роботи між компаніями збільшує кількість сторін, які повинні довіряти одна одній. «Вам потрібні чіткі стандарти ідентифікації, вам потрібні чіткі стандарти наміру, вам потрібно, щоб вони працювали спільно. У вас буде агент із закупівель, агент постачальника, банківський агент. Всі вони повинні спілкуватися, щоб це відбувалося автономно, і для цього знадобиться справді масштабована інфраструктура довіри».
Потужні нові моделі, той самий підхід до безпеки
Mastercard брала участь у першій хвилі Project Glasswing з моделлю Anthropic Mythos і працювала з GPT-5.5-Cyber від OpenAI, зазначив він. «Те, що ми побачили від обох, — це неймовірно потужні моделі, які знаходять нові вразливості в екосистемі, які раніше було важко виявити, але це справді новий інструмент, а не новий підхід», — сказав Ульріх.
Всередині компанії цю роботу очолює головний директор з безпеки. Спеціальна команда визначила пріоритетність найбільш критичних активів, регулярно перевіряє їх за допомогою моделей, відстежує результати за високим, середнім і низьким рівнем серйозності та використовує ті самі технології для управління патчами. Ульріх зазначив, що цей підхід вже був розширений, і Mastercard працює над тим, щоб зробити таку ж архітектуру та патчі доступними й для інших.
Що б Mastercard зробила інакше після 14 місяців
«Захисні механізми, безпека — все це має бути вбудовано з самого початку. Це не те, що ми додаємо пізніше. Це урок перший. Урок другий — ви повинні працювати для масштабу, а також важливі моніторинг та підзвітність, як і сама розвідка», — зазначив Ульріх, підсумовуючи, чого навчилася команда, працюючи всередині Mastercard. Компанія побудувала те, що він описав як «фабрику агентів» — операційну систему з вбудованими, а не приєднаними до кожного агента, системами відповідності, моніторингу та захисту. Відхилення моделі, яке раніше вручну відстежувалося спеціальними командами, тепер автоматизовано в цій фабриці.
Відповідаючи на запитання учасника аудиторії про неочікувані проблеми, Ульріх не пом’якшив опис пастки переходу від пілоту до продакшену. «Якщо ви намагаєтеся розширити це, а потім додавати захисні механізми в міру розширення, після того, як ви вже побудували його, я думаю, ви приречені на провал», — сказав він.
Минулого року Mastercard створила серію агентів для своїх 4000 консультантів, що охоплюють глибокі дослідження, перетворення тексту на SQL, роботу з Excel та PowerPoint — інструменти, яких, за його словами, не існувало на необхідному Mastercard рівні. Якби компанія починала сьогодні, сказав Ульріх, вона б робила це принципово інакше. «Я не знаю, чи передбачали ми, коли будували речі чотирнадцять місяців тому, що нам доведеться вже переосмислювати фундаментальну архітектуру та підхід».
Ідентифікація агентів приєднується до KYB та KYC
Шар ідентифікації — це те, куди, на думку Ульріха, ринок рухатиметься далі. У межах Agent Pay Mastercard автентифікує споживача так само, як і в традиційній електронній комерції, і пов’язує агента з цією особою. «Поза цими рамками, я думаю, будуть відкриті стандарти для визначення того, хто є агентом, і для зв’язування агента зі споживачем», — сказав він. «І тоді ми зможемо поєднати це з перевіреним наміром».
Дослідження VentureBeat Pulse за червень 2026 року вказує на ту саму прогалину. Лише 32% з 107 кваліфікованих респондентів підприємств надають кожному агенту власну, обмежену та керовану ідентифікацію, і лише 12% включають продукт ідентифікації агента до свого набору розглянутих рішень.
Він назвав ідентифікацію «однією з найбільш швидкозростаючих екосистем», зазначивши, що Mastercard розширює свою діяльність у цій сфері органічно та шляхом придбань протягом приблизно шести-семи років, і ця робота зараз охоплює «ідентифікацію агентів, а також традиційну ідентифікацію KYB та KYC». Правила ризиків, які не допускають ботів до мережі, були розроблені за понад два десятиліття застосування ШІ до цих транзакцій. Переписування цих правил для агентів, яких Mastercard тепер хоче допустити, вже триває в тій самій мережі, що минулого року оцінила 175 мільярдів з них.
Подробиці можна знайти на сайті: venturebeat.com