En els últims anys, les transaccions financeres digitals han esdevingut més comunes i significativament més ràpides. Tot i que aquest és un desenvolupament molt necessari, el paisatge d'amenaces que envolta aquestes transaccions també ha crescut cada vegada més complex. Des del robatori d'identitat i el frau de pagament fins als delictes financers sintètics i violacions de dades, assegurar la seguretat de les transaccions és ara una prioritat principal arreu del món.
Harish Kumar Sriram, un reconegut expert en el processament de pagaments segurs, l'avaluació del risc de crèdit, la prevenció del robatori d'identitat i l'automatització del màrqueting, ha proposat un marc impulsat per la IA que revisita la seguretat de les transaccions a través del seu treball de recerca titulat "Generative AI-Driven Automation in Integrated Payment Solutions: Transforming Financial Transactions with Neural Network-Enabled Insights".
Transaction Security in the Digital Age
Les transaccions financeres es produeixen a una velocitat i escala sense precedents de l'actual economia digital, que abasta plataformes de comerç electrònic, bancs tradicionals, aplicacions mòbils i startups de fintech. Els desafiaments de seguretat complexos són introduïts per aquesta proliferació de les interfícies de pagament digital. Aquestes transaccions impliquen el trànsit de dades financeres sensibles.
En la seva investigació, Sriram argumenta que és hora d'eliminar els sistemes llegats i els algoritmes estàtics basats en regles i abraçar
Mitjançant la incorporació de models d’IA capaços d’analitzar indicadors de conformitat i riscos de forma contínua, les institucions poden garantir la conformitat en temps real amb paisatges reguladors complexos i en evolució, alhora que redueixen la càrrega de la informació manual i les auditories.
Importance of Generative AI and Neural Networks
Una potent combinació d'arquitectures de xarxes neuronals i
El marc de pseudoetiquetatge intel·ligent és una altra innovació important presentada per Sriram en el seu treball. Utilitzant dades inicialment no etiquetades o semi-etiquetades, pot entrenar models d'IA supervisats. Fins i tot en categories de transaccions complexes o ambigües, aquests models poden millorar la seva precisió de classificació assignant etiquetes probabilístiques a punts de dades desconeguts i refinant-los a través de l'aprenentatge iteratiu. Aquesta capacitat pot ser extremadament útil per a la detecció de comportaments atipics que indiquen risc però no s'ajusten als patrons coneguts de frau.
Sriram ha utilitzat xarxes neuronals profundes que poden capturar relacions multidimensionals entre punts de dades, que posteriorment s'utilitzen per generar alertes o aprovacions en temps real. Per simular escenaris d'alt risc i avaluar la resiliència del sistema contra el frau sintètic, també ha incorporat xarxes adversàries generatives (GAN).
Real-Time Fraud Detection
La idea tradicional de detecció de fraus girava al voltant de motors basats en regles, auditories manuals i llistes negres. Tot i que aquests mètodes són eficaços fins a cert punt, sovint són lents, reactius i incapaços de gestionar la complexitat del comportament financer modern.
El marc de detecció de fraus de Sriram utilitza un sistema híbrid que combina xarxes neuronals, detecció d'anomalies en temps real i lògica confusa.
Un dels aspectes més importants d'aquest sistema és la seva capacitat d'anàlisi contextual. En comptes d'efectuar una avaluació aïllada de les transaccions, analitza cúmuls de comportament a través de categories de despesa, zones horàries, dispositius i tendències històriques.
L'article també discuteix com es poden pre-entrenar els models sobre vectors d'atac sintètic mitjançant la simulació de transaccions fraudulentes utilitzant GANs.Amb aprendre a reconèixer comportaments com ara activitat transfronterera no autoritzada, salt de ubicació, divisió de transaccions i mascarada d'identitat, els models es tornen altament eficaços en la protecció de les institucions i els usuaris individuals.
Final Thoughts
La investigació de Harish Kumar Sriram proporciona una visió futurista per a transaccions financeres intel·ligents i segures alimentades per la IA generativa.Amb un profund enfocament en la prevenció de fraus en temps real, l'automatització habilitada per xarxes neuronals i les pràctiques ètiques d'IA, aquesta iniciativa té el potencial d'establir un nou punt de referència per a la innovació en tecnologia de pagaments.
"Generative AI ofereix les capacitats per simular, predir i optimitzar els processos de transaccions a escala, mantenint la seguretat i el compliment", afirma. "El nostre objectiu és construir ecosistemes de pagaments que siguin autoaprenentatge, resilients al frau i capaços d'adaptar-se en temps real al canvi del comportament financer".
