Kun maailman maksujärjestelmät kehittyvät vastaamaan nopeuden ja luotettavuuden kasvavaan kysyntään, ne kohtaavat myös ennennäkemättömän altistumisen petoksille. Vijaya Rama Raju Gottimukkala on omistanut uransa tähän tasapainoon. Hänen äskettäinen tutkimuksensa, Federated Learning Approaches for Fraud Detection in International Payment Systems, esittelee pragmaattisen kehyksen petosten havaitsemisen parantamiseksi kunnioittaen samalla rahoitustietojen yksityisyyden ja sääntelyn noudattamisen rajoja. The Challenge of Cross-Border Trust Nykyaikaiset maksujärjestelmät toimivat eri lainkäyttöalueilla, joista jokaiseen sovelletaan erillisiä sääntelypuitteita.Tämä luo paradoksin: petosten havaitsemisjärjestelmien on opittava globaaleista malleista, mutta näitä malleja paljastavia tietoja ei voida vapaasti jakaa. Tutkimuksessaan Gottimukkala korostaa, että tämä yhteistoiminnan ja luottamuksellisuuden välinen jännite on rahoitusteknologian nykypäivän kiireellisin kysymys. petosten ehkäisemiseksi käytettävät perinteiset koneoppimismallit riippuvat keskitetyistä tietokokonaisuuksista – tietovarastoista, jotka ovat yhä enemmän rajoittuneita tietojen lokalisointilaeilla. Federated Learning (FL) tarjoaa tien eteenpäin.Voimalla useat laitokset kouluttamaan jaettuja malleja paljastamatta taustalla olevia tietojaan, FL määrittelee uudelleen yhteistyön rahoitusvarmuuden alalla.Gottimukkalan työ osoittaa, miten tämä käsite, kun sitä mukautetaan globaalien maksujen todellisuuteen, voi muuttaa alan lähestymistapaa petosten ehkäisemiseen. Building a Framework for Secure Collaboration Gottimukkalan ehdottama FL-arkkitehtuuri kuvaa uudelleen, miten pankit, maksujen käsittelijät ja sääntelyelimet vuorovaikutuksessa. Sen sijaan, että luottaisivat yhteen keskitetyn aggregaattorin, hänen kehyksensä mahdollistaa vertaisyhteistyön - jokainen osallistuja osallistuu mallikoulutukseen säilyttäen tietojensa omistajuuden. Tämä rakenne minimoi tietojen vuotojen riskin ja poistaa yksittäiset epäonnistumispisteet, kaksi yleisintä haavoittuvuutta perinteisissä järjestelmissä. Suunnittelu sisältää kehittyneitä tekniikoita, kuten viestinnän tehokkaita päivityksiä, sparsifikaatiota ja asynkronista koulutusta.Nämä vähentävät mallin jakamiseen liittyviä kaistanleveyden kustannuksia, mikä tekee järjestelmästä käytännöllisen myös alueilla, joilla on rajallinen infrastruktuuri. Addressing Data Diversity and Real-World Complexity Yksi maailmanlaajuisen petostentunnistuksen keskeisistä haasteista on tietojen heterogeenisuus. Petostentunnisteet vaihtelevat suuresti alueittain, mikä heijastaa kuluttajien käyttäytymisen, taloudellisen toiminnan ja jopa kausiluonteisten suuntausten vaihteluja. Instituutiot voivat räätälöidä mallejaan alueellisille poikkeavuuksille – kuten kortin ulkopuolisille petoksille tai synteettisille identiteeteille – menettämättä kansainvälisestä yhteistyöstä saatuja kollektiivisia tietoja. Tämä mukautuva kyky on ratkaisevan tärkeä maailmassa, jossa petostyypit kehittyvät nopeammin kuin staattiset sääntöjoukot pystyvät pitämään vauhtia. From Concept to Evaluation Validoidakseen lähestymistapansa Gottimukkala simuloi rajat ylittäviä maksuympäristöjä käyttäen synteettisiä datasetteja, jotka on mallinnettu reaalimaailman taloudellisten signaalien perusteella.Kokeet osoittivat, että federated learning voi ylittää keskitetyt järjestelmät havaitessaan poikkeavuuksia, kun käytettävissä olevat petostutkimustiedot ovat harvinaisia tai epätasaisesti jakautuneita. Suorituskyvyn arvioinnit osoittivat vahvan palautus- ja tarkkuusnopeuden, jossa vertaisvertaisvertaisvertaisvertailu säilyttää keskitetyissä malleissa vertailukelpoisen tarkkuuden ja parantaa merkittävästi yksityisyyttä. viestinnän tehokkaat konfiguraatiot optimoivat suorituskykyä entisestään minimoimalla tietojen siirron solmujen välillä. Nämä havainnot korostavat käytännön totuutta: turvallisuuden ja yksityisyyden ei tarvitse olla vastakkaisia tavoitteita.Oikealla kehyksellä ne voivat vahvistaa toisiaan – rakentamalla luottamusta digitaalisen rahoituksen perustaan. Ethics and Compliance in Design Teknisen innovaation lisäksi Gottimukkalan työ heijastaa syvällistä tietoisuutta sääntely- ja eettisistä imperatiivista. hänen mallinsa tunnustaa, että rahoituslaitosten on toimittava tiukkojen oikeudellisten puitteiden, kuten GDPR:n ja CCPA:n, puitteissa. Sen sijaan, että kiertäisi näitä lakeja, hänen lähestymistapansa sisällyttää noudattamisen järjestelmän ytimeen. Suunnittelulla federated-arkkitehtuuri varmistaa, että yksikään osallistuja ei saa pääsyä tunnistettavissa oleviin tai kaupallisesti hyödynnettävissä oleviin tietoihin. Tämä teknologian ja hallinnon yhteensovittaminen erottaa hänen työnsä toisistaan.Se tunnustaa, että rahoitusinnovaatioiden kestävä edistyminen ei riipu pelkästään algoritmien huippuosaamisesta vaan kansalaisten luottamuksesta. A Broader Vision for Financial Resilience Gottimukkalan panokset ulottuvat akateemisen tutkimuksen ulkopuolelle. Hänen laajempi toiminta-alueensa ulottuu ohjelmistotekniikkaan, tekoälyyn ja maksuliikenteen infrastruktuurin nykyaikaistamiseen. Vuosien kokemuksen kautta suunnittelemalla ja optimoimalla järjestelmiä, jotka tukevat turvallisia taloudellisia liiketoimia, hän on kehittänyt kokonaisvaltaisen käsityksen haasteista, jotka määrittelevät nykypäivän digitaalitalouden. Hänen koneoppimisen integroimisensa petosten ehkäisyyn, poikkeavuuksien havaitsemiseen ja vaatimustenmukaisuuden seulontaan on auttanut vahvistamaan transaktioiden läpinäkyvyyttä ja vähentämään järjestelmäriskejä maailmanlaajuisissa maksujärjestelmissä. Yhdistämällä teknisen asiantuntemuksensa tutkimuslähtöiseen innovaatioon Gottimukkala osoittaa, miten teknologia voi toimia yhtenäisenä voimana globaalissa rahoituksessa – yhdistämällä institutionaalisia rajoja vaarantamatta turvallisuutta. Looking Ahead Kansainvälisten maksujärjestelmien petosten havaitsemisessa käytettävien liittovaltion oppimisen lähestymistapojen vaikutukset ulottuvat petosten havaitsemisen ulkopuolelle.Ne osoittavat tulevaisuutta, jossa rahoituslaitokset tekevät yhteistyötä yhteisen luottamuksen pohjalta, jota ohjaavat avoimuuden, yksityisyyden ja vastuuvelvollisuuden periaatteet. Kansainvälisten transaktioiden jatkuvan kasvun ja monimutkaisuuden myötä Gottimukkala näkee ekosysteemin, jossa tekoälyjärjestelmät eivät ainoastaan havaitse uhkia, vaan myös kehittyvät niiden rinnalla – oppimalla jatkuvasti erilaisista ympäristöistä turvaamalla samalla jokaisen osallistujan yksityisyyden. Nopean digitalisoinnin ja sääntelyvalvonnan aikakaudella tällainen tutkimus edustaa sekä teknistä saavutusta että moraalista selkeyttä.Se osoittaa, että innovaatiot rahoituksessa voivat olla sekä kunnianhimoisia että vastuullisia, edistämällä kollektiivista turvallisuutta uhraamatta yksilön oikeuksia. Työnsä kautta Vijaya Rama Raju Gottimukkala tarjoaa suunnitelman seuraavan sukupolven taloudellisen tiedustelun - sellaisen, joka ei ole keskittynyt tai riistävä, vaan yhteistyöhaluinen, eettinen ja vastustuskykyinen.

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

Tämä ääni on tuotettu tarinan alkuperäisellä kielellä!

Vijaya Rama Raju Gottimukkala: Maailmanlaajuisen taloudellisen turvallisuuden edistäminen liittovaltion oppimisen kautta

About Author

KOMMENTIT

RIPUTA TAGSIA

TÄMÄ ARTIKKELI ESITETTIIN

Related Stories

Dear Public Relations Manager, Here’s How to Use HackerNoon for Your Clients

Meet Filestack: HackerNoon Company of the Week

10x Research: How a FIL Backed USD Stablecoin By Secured Finance Would Boost The Filecoin Ecosystem

Why Choosing to Publish on HackerNoon First Matters

Dear Public Relations Manager, Here’s How to Use HackerNoon for Your Clients

Meet Filestack: HackerNoon Company of the Week

10x Research: How a FIL Backed USD Stablecoin By Secured Finance Would Boost The Filecoin Ecosystem

Why Choosing to Publish on HackerNoon First Matters

Light-Mode

Classic

Newspaper

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps