Finanční instituce se nyní potýkají s obrovskou výzvou: chránit biliony dolarů proudících prostřednictvím stále složitějších a propojených bankovních infrastruktur.Na křižovatce umělé inteligence, architektury zaměřené na soukromí a pokročilé analýzy rizik stojí Bharath Somu – senior inženýr a vedoucí síla za příští generací systémů pro prevenci podvodů v oblasti digitálních financí. Nedávno publikovaný výzkum Bharath nazvaný   Agentická prevence podvodů s využitím AI: modely spolupráce více agentů pro detekci a reakci na hrozby v reálném čase v digitálním bankovnictví V rámci širšího akademického a průmyslového poslání Bharath integruje poznatky z multi-agentových systémů, federovaného učení a behaviorální analýzy, aby vytvořil mechanismy detekce podvodů, které jsou nejen přesné, ale respektují soukromí a jsou přizpůsobitelné. Agentická prevence podvodů s využitím AI: modely spolupráce více agentů pro detekci a reakci na hrozby v reálném čase v digitálním bankovnictví Od tradičních překážek k AI-led inovaci Historicky se banky spoléhaly na systémy založené na pravidlech a dohlížely na vzdělávací modely vyškolené na tradičních datových souborech. Zatímco jsou účinné proti známým vzorcům podvodů, tyto systémy se potýkaly s detekcí nových nebo nízkofrekvenčních útoků – zejména těch, které využívají kompromitované pověření, syntetické identity nebo sociální inženýrství. Místo toho jeho výzkum navrhuje přechod k decentralizovanému modelu zakořeněnému v Agentura AI — paradigma, kde autonomní softwaroví agenti spolupracují, učí se a přizpůsobují se v reálném čase v distribuovaném prostředí.Tito agenti jsou navrženi tak, aby sdíleli informace o hrozbách, aniž by vystavovali citlivá data zákazníků, což je výkon, který je možný prostřednictvím federovaného učení a diferenciálních rámců ochrany soukromí. Tím, že umožňuje bankám společně trénovat algoritmy detekce podvodů bez sdílení surových transakčních dat, model podporuje kolaborativní odolnost při zachování institucionální autonomie. Agenturní zpravodajství a kolaborativní obrana Jádrem rámce společnosti Bharath je multiagentová architektura navržená tak, aby detekovala podvody v mnoha dimenzích – behaviorální anomálie, spoofing zařízení a neobvyklé toky transakcí – simulací bankovních interakcí v reálném čase.Každý agent se specializuje na konkrétní úkol: monitorování metadat transakcí, mapování trajektorie chování uživatelů nebo ověřování pravosti zařízení. Když agenti detekují podezřelé vzory, komunikují asynchronně prostřednictvím šifrovaného poselského busu a využívají důvěryhodných konsenzusních algoritmů k určení, zda by měla být transakce označena pro další přezkum. Tento model autonomních agentů tvořících decentralizovaný konsenzus je dobře v souladu s potřebami moderního bankovnictví.Architektura umožňuje institucím vyvíjet se od pasivního odhalování podvodů k aktivnímu předvídání podvodů, čímž vytváří systém, který se rozšiřuje a stává se inteligentnějším. Federované učení a analýza rizik s vědomím soukromí Obavy o ochranu soukromí jsou obzvláště akutní ve finančním sektoru, kde citlivé informace o uživatelích jsou cílem i odpovědností. Aby se tomu zabránilo, navrhovaný systém se vyhýbá tradiční centralizace dat. Místo toho každá banka místně trénuje svůj model detekce podvodů pomocí vlastních dat. Tyto modely pak sdílejí šifrované aktualizace parametrů – nikoli záznamy zákazníků – prostřednictvím bezpečného federovaného vzdělávacího potrubí. Tento rámec pravděpodobnosti umožňuje agentům přizpůsobit se novým vektorům útoku, čímž přechází model detekce podvodů ze statického souboru pravidel na živou, citlivou síť. Reálný svět relevance a budoucí připravený design Bharathova práce není pouze akademická. Jeho role v American Expressu zahrnuje vývoj výrobně připravených nástrojů AI pro integritu transakcí a dodržování předpisů.Od boje proti podvodům se syntetickými identitami až po orchestrování odolných cloudových infrastruktur, jeho řešení spojují špičkový výzkum s reálnými aplikacemi. V jednom z jeho pozoruhodných nasazeních umožnily modely společnosti Bharath proaktivní detekci podvodů v rámci digitální bankovní platformy zaměřené na pohostinství, která se dynamicky přizpůsobovala jedinečným profilům chování hotelových partnerů a jejich firemních klientů. Navíc integrace modelu s postupy infrastruktury jako kódu a principy architektury nulové důvěry zajišťuje kompatibilitu s moderními protokoly DevOps a compliance, což umožňuje bezproblémové nasazení v rámci globálních finančních ekosystémů. Směrem k chytřejší a bezpečnější finanční budoucnosti Vzhledem k tomu, že umělá inteligence nadále redefinuje krajinu digitální důvěry a bezpečnosti, Bharath Somuův výzkum vyniká jako maják etické inovace. Spíše než vidět podvody jako izolovaný technický problém, Bharath je umisťuje do širšího kontextu systémové odolnosti, regulační inteligence a adaptivních ekosystémů. „Ve světě, kde se finanční podvody vyvíjejí na druhou stranu, musí být odolnost inteligentní, distribuovaná a kolaborativní.“ Bharathovy poznámky „S agenturní AI budujeme tuto budoucnost – jednu interakci najednou.“

This story contains new, firsthand information uncovered by the writer.

Tento zvuk je produkován v původním jazyce příběhu!

Příliš dlouho; Číst

CTA: Download the FREE AI Productivity Shift report

Bharath Somu plánuje využít agenturní AI k boji proti finančním podvodům

About Author

KOMENTÁŘE

ZAVĚŠIT ZNAČKY

TENTO ČLÁNEK BYL PŘEDSTAVEN V

Related Stories

Coinshift Launches csUSDL, Announces Strategic Partnerships

Coinshift Launches csUSDL, Announces Strategic Partnerships

Light-Mode

Classic

Newspaper

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps