诈骗集团会利用间谍软件、恶意程序以及信用卡侧录等手法，窃取数以百万计的支付卡号，然后在非法网站上转售这些资料。他们甚至会显示的卡号来宣传他们的赃物，提供的信息足以吸引潜在买家，却又不足以辨识出卡片本身，以防止未来的诈骗行为。

万事达卡资料科学家Yatin Katyal专精于利用AI进行诈骗监测，他所在的万事达卡AI实验室团队运用生成式AI（能够通过大型资料集自主学习并创造新内容）和图形技术（可以监测资料点之间的关系和模式）的组合，现在能以双倍于以往的监测率，在这些遭窃的卡片被使用之前就找出它们。

诈骗者会在非法网站上放置16位数卡片凭证的一部分，以供其他犯罪分子购买，例如只有最后四位数字，这可能会与一张或多张卡片相关联，这使得问题变得非常难以解决。

万事达卡的团队结合了生成式AI、演算法与图形技术，可以预测这些遭窃卡片的完整16位数卡号，以及这些卡片被犯罪分子使用的可能性，将使银行比我们之前认为可能的速度更快地封锁可疑卡片。

Yatin Katyal指出，团队会使用最近报告的诈骗交易、已知或疑似遭入侵的商家，以及其他讯号（如测试预授权交易）来扫描可能是诈骗的最近活动，主要与合作伙伴和第三方合作，以获取追踪诈骗活动所需的资料。

该演算法分析卡片和商家，根据相关风险在它们之间建立连结。这些连结随着每次新资料的迭代而持续创建或删除。经过这个过程后，演算法会生成一份可能在非法网站上面临风险的卡片清单，并指出这些卡片被犯罪分子使用的可能性。Yatin Katyal举例，一张卡可能与200张卡有关联，其中30张被盗用的卡片与某个高风险商家有连结，可以更快速、更准确地向银行发出警报。

万事达卡已将这项技术整合到其网络安全系统中，让发卡行和商家能更好地评估其系统中的网络风险，防止潜在的资料外泄。