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1. (WO2018222959) SYSTÈME, PROCÉDÉ ET APPAREIL DESTINÉS À LA NOTATION AUTOADAPTATIVE POUR DÉTECTER UNE MAUVAISE UTILISATION OU UN ABUS DE CARTES COMMERCIALES
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N° de publication : WO/2018/222959 N° de la demande internationale : PCT/US2018/035545
Date de publication : 06.12.2018 Date de dépôt international : 01.06.2018
CIB :
G06Q 99/00 (2006.01)
G PHYSIQUE
06
CALCUL; COMPTAGE
Q
SYSTÈMES OU MÉTHODES DE TRAITEMENT DE DONNÉES, SPÉCIALEMENT ADAPTÉS À DES FINS ADMINISTRATIVES, COMMERCIALES, FINANCIÈRES, DE GESTION, DE SURVEILLANCE OU DE PRÉVISION; SYSTÈMES OU MÉTHODES SPÉCIALEMENT ADAPTÉS À DES FINS ADMINISTRATIVES, COMMERCIALES, FINANCIÈRES, DE GESTION, DE SURVEILLANCE OU DE PRÉVISION, NON PRÉVUS AILLEURS
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Matière non couverte par les autres groupes de la présente sous-classe
Déposants :
VISA INTERNATIONAL SERVICE ASSOCIATION [US/US]; P.O. Box 8999 San Francisco, California 94128, US
Inventeurs :
AGRAWAL, Shubham; US
BARCENAS, Claudia; US
CHETIA, Chiranjeet; US
JOHNSON, Steven; US
NAIR, Manikandan; US
Mandataire :
PREPELKA, Nathan, J.; US
EHRET, Christian, D.; US
CZAJKOWSKI, Steven, D.; US
GRESE, Michael, D.; US
Données relatives à la priorité :
15/612,49502.06.2017US
Titre (EN) SYSTEM, METHOD, AND APPARATUS FOR SELF-ADAPTIVE SCORING TO DETECT MISUSE OR ABUSE OF COMMERCIAL CARDS
(FR) SYSTÈME, PROCÉDÉ ET APPAREIL DESTINÉS À LA NOTATION AUTOADAPTATIVE POUR DÉTECTER UNE MAUVAISE UTILISATION OU UN ABUS DE CARTES COMMERCIALES
Abrégé :
(EN) Provided is a system, method and computer readable medium for detecting at least one non-compliant commercial card transaction for transactions received from a merchant, and for generating at least one score for a received transaction, based at least partially on a scoring model, to determine whether a transaction is non-compliant. The scoring model includes at least one score determined by unsupervised learning with feedback from score influencing rules, case disposition data, transactional data, historical data and old scoring models and automatically modifying, at predefined intervals, the scoring model based on current score influencing rules and case disposition data. Machine learning is programmed to score the model based at least partially on a probability-based outlier detection algorithm and a clustering algorithm and to provide a case presentation system for audit and review of scored transactions and to receive input comprising case disposition data and score influencing rules.
(FR) La présente invention concerne un système, un procédé et un support lisible par ordinateur destinés à détecter au moins une transaction de carte commerciale non conforme destinée à des transactions reçues en provenance d'un commerçant et destinée à générer au moins une note pour une transaction reçue, sur la base au moins partiellement d'un modèle de notation, pour déterminer si une transaction est non conforme. Le modèle de notation comprend au moins une note déterminée par un apprentissage non supervisé avec retour d'informations à partir des règles d'influence de la note, des données de disposition de cas, des données transactionnelles, des données historiques et des modèles de notations anciens et modifiant automatiquement, à des intervalles prédéfinis, le modèle de notation sur la base des règles d'influence de la note actuelle et des données de disposition de cas. L'apprentissage-machine est programmé pour noter le modèle sur la base, au moins partiellement, d'un algorithme de détection de valeurs aberrantes à base de probabilité et d'un algorithme de regroupement et pour fournir un système de présentation de cas destiné à une vérification et à une revue des transactions notées et pour recevoir une entrée consistant en des données de disposition de cas et des règles d'influence de la note.
front page image
États désignés : AE, AG, AL, AM, AO, AT, AU, AZ, BA, BB, BG, BH, BN, BR, BW, BY, BZ, CA, CH, CL, CN, CO, CR, CU, CZ, DE, DJ, DK, DM, DO, DZ, EC, EE, EG, ES, FI, GB, GD, GE, GH, GM, GT, HN, HR, HU, ID, IL, IN, IR, IS, JO, JP, KE, KG, KH, KN, KP, KR, KW, KZ, LA, LC, LK, LR, LS, LU, LY, MA, MD, ME, MG, MK, MN, MW, MX, MY, MZ, NA, NG, NI, NO, NZ, OM, PA, PE, PG, PH, PL, PT, QA, RO, RS, RU, RW, SA, SC, SD, SE, SG, SK, SL, SM, ST, SV, SY, TH, TJ, TM, TN, TR, TT, TZ, UA, UG, US, UZ, VC, VN, ZA, ZM, ZW
Organisation régionale africaine de la propriété intellectuelle (ARIPO) (BW, GH, GM, KE, LR, LS, MW, MZ, NA, RW, SD, SL, ST, SZ, TZ, UG, ZM, ZW)
Office eurasien des brevets (OEAB) (AM, AZ, BY, KG, KZ, RU, TJ, TM)
Office européen des brevets (OEB (AL, AT, BE, BG, CH, CY, CZ, DE, DK, EE, ES, FI, FR, GB, GR, HR, HU, IE, IS, IT, LT, LU, LV, MC, MK, MT, NL, NO, PL, PT, RO, RS, SE, SI, SK, SM, TR)
Organisation africaine de la propriété intellectuelle (OAPI) (BF, BJ, CF, CG, CI, CM, GA, GN, GQ, GW, KM, ML, MR, NE, SN, TD, TG)
Langue de publication : anglais (EN)
Langue de dépôt : anglais (EN)