A medida que a transformación dixital do sistema financeiro global acelera, o mesmo acontece coa sofisticación das ameazas cibernéticas.As institucións financeiras enfróntanse agora a un desafío formidable: salvagardar trillóns de dólares que flúen a través de infraestruturas bancarias cada vez máis complexas e conectadas.Na encrucillada da intelixencia artificial, a arquitectura centrada na privacidade e a análise avanzada de riscos está Bharath Somu, un enxeñeiro senior e unha forza líder detrás da próxima xeración de sistemas de prevención de fraudes en finanzas dixitais. A investigación publicada recentemente por Bharath, titulada   “Prevención de fraudes con axentes capacitados por IA: modelos de colaboración multi-axentes para a detección e resposta a ameazas en tempo real no sector bancario dixital” Como parte dunha misión académica e industrial máis ampla, o traballo de Bharath integra visións de sistemas multi-axentes, aprendizaxe federada e análise comportamental para crear mecanismos de detección de fraudes que non só son precisos, senón que respectan a privacidade e poden adaptarse. “Prevención de fraudes con axentes capacitados por IA: modelos de colaboración multi-axentes para a detección e resposta a ameazas en tempo real no sector bancario dixital” From Traditional Barriers to AI-Led Innovation Historicamente, os bancos dependeron de sistemas baseados en regras e modelos de aprendizaxe supervisados adestrados en conxuntos de datos herdados. Aínda que eficaces contra patróns de fraude coñecidos, estes sistemas loitaron por detectar ataques novos ou de baixa frecuencia, especialmente aqueles que explotan credenciais comprometidas, identidades sintéticas ou enxeñaría social. Bharath argumenta que este enfoque, a miúdo centralizado e reactivo, xa non é adecuado. En vez diso, a súa investigación propón unha transición a un modelo descentralizado enraizado en Axente AI Un paradigma onde os axentes de software autónomos colaboran, aprenden e se adaptan en tempo real a través de ambientes distribuídos.Estes axentes están deseñados para compartir intelixencia de ameazas sen expoñer datos de clientes sensibles, un feito posíbel a través de aprendizaxe federada e marcos de privacidade diferenciados. Ao permitir aos bancos adestrar conxuntamente algoritmos de detección de fraudes sen compartir datos de transaccións crúas, o modelo fomenta a resiliencia colaborativa preservando a autonomía institucional. Intelixencia e defensa colaborativa A parte central do marco de Bharath é unha arquitectura multi-axente deseñada para detectar fraudes a través de múltiples dimensións - anomalías comportamentais, falsificación de dispositivos e fluxos de transaccións inusuais - simulando interaccións bancarias en tempo real. Cando os axentes detectan patróns sospeitosos, comunican de forma asíncrona a través dun bus de mensaxes cifrado, aproveitando algoritmos de consenso ponderados en confianza para determinar se unha transacción debe ser marcada para unha revisión adicional. Este modelo de axentes autónomos que forman un consenso descentralizado encaixa ben coas necesidades da banca moderna.A arquitectura permite que as institucións evolucionen da detección pasiva de fraudes á anticipación activa de fraudes, creando un sistema que crece máis intelixente a medida que se escala. Aprendizaxe federada e análise de riscos conscientes da privacidade Un tema recorrente no traballo de Bharath é o equilibrio entre eficacia e ética.As preocupacións de privacidade son especialmente agudas no sector financeiro, onde a información sensible do usuario é tanto un obxectivo como unha responsabilidade. Para solucionar isto, o sistema proposto evita a tradicional centralización de datos. En lugar diso, cada banco adestra localmente o seu modelo de detección de fraudes utilizando datos propietarios. Estes modelos comparten actualizacións de parámetros cifrados -non rexistros de clientes- a través dunha canle de aprendizaxe federada segura. Como resultado, os bancos poden beneficiarse da intelixencia colectiva do ecosistema sen risco de violacións de privacidade. Este marco probabilístico permite aos axentes adaptarse a novos vectores de ataque, cambiando o modelo de detección de fraude dun conxunto de regras estático a unha rede viva e responsiva. A relevancia do mundo real e o deseño preparado para o futuro O traballo de Bharath non é só académico.O seu papel en American Express implica o desenvolvemento de ferramentas de IA listas para a produción para a integridade das transaccións e a conformidade regulatoria.Desde a loita contra a fraude de identidade sintética ata a orquestración de infraestruturas nativas de nube resilientes, as súas solucións conectan a investigación de última xeración con aplicacións do mundo real. Nun dos seus destacados desprazamentos, os modelos de Bharath permitiron a detección proactiva de fraudes a través dunha plataforma bancaria dixital centrada na hospitalidade, adaptándose dinamicamente aos perfís de comportamento únicos dos socios do hotel e dos seus clientes corporativos. Ademais, a integración do modelo con prácticas de infraestrutura como código e principios de arquitectura de confianza cero asegura a compatibilidade con protocolos modernos de DevOps e cumprimento, permitindo unha implantación sinxela dentro dos ecosistemas financeiros globais. Cara a un futuro financeiro máis intelixente e seguro A medida que a IA continúa redefinindo o paisaxe da confianza e a seguridade dixitais, a investigación de Bharath Somu destaca como un faro de innovación ética.O seu enfoque axente e preservador da privacidade non é só sobre algoritmos máis intelixentes - trátase de repensar fundamentalmente como as institucións colaboran, se adaptan e constrúen confianza nun paisaxe dixital cada vez máis hostil. En lugar de ver a fraude como un problema técnico illado, Bharath sitúaa nun contexto máis amplo de resiliencia sistémica, intelixencia regulatoria e ecosistemas adaptativos. "Nun mundo onde a fraude financeira evoluciona por segundo, a resiliencia debe ser intelixente, distribuída e colaborativa". As notas de Bharat. "Con AI axente, estamos construíndo ese futuro - unha interacción á vez".

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

Este audio está producido na lingua orixinal da historia!

Demasiado longo; Ler

CTA: Download the FREE AI Productivity Shift report

O plan de Bharath Somu para aproveitar a IA de axentes para combater a fraude financeira

About Author

COMENTARIOS

Etiquetas colgantes

ESTE ARTIGO FOI PRESENTADO EN

Related Stories

R Systems BlogBook—Chapter 1: Round 2 is Now Open for Submissions🎉

HackerNoon Decoded 2024: Celebrating Our HackerNoon Community!

HackerNoon Decoded 2024: Celebrating Our Writing Community!

HackerNoon Decoded 2024: Celebrating Our Science Community!

R Systems BlogBook—Chapter 1: Round 2 is Now Open for Submissions🎉

HackerNoon Decoded 2024: Celebrating Our HackerNoon Community!

HackerNoon Decoded 2024: Celebrating Our Writing Community!

HackerNoon Decoded 2024: Celebrating Our Science Community!

Light-Mode

Classic

Newspaper

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps