हाल के वर्षों में, डिजिटल वित्तीय लेनदेन अधिक आम और काफी तेजी से हो गए हैं. हालांकि यह एक बहुत ही आवश्यक विकास है, इन लेनदेनों के आसपास के खतरों का परिदृश्य भी तेजी से जटिल हो गया है. पहचान चोरी और भुगतान धोखाधड़ी से सिंथेटिक वित्तीय अपराध और डेटा उल्लंघन तक, लेनदेन की सुरक्षा सुनिश्चित करना अब दुनिया भर में एक शीर्ष प्राथमिकता है. दुर्भाग्य से, इन उभरते खतरों को अक्सर पारंपरिक नियम-आधारित प्रणालियों का उपयोग करते समय पता नहीं चलता है. Harish Kumar Sriram, सुरक्षित भुगतान प्रसंस्करण, क्रेडिट जोखिम मूल्यांकन, पहचान चोरी की रोकथाम और विपणन स्वचालन में एक उल्लेखनीय विशेषज्ञ, ने एक एआई-आधारित ढांचे का प्रस्ताव किया है जो अपने शोध पत्र के माध्यम से लेनदेन सुरक्षा को फिर से देखता है "इंटरनेटेड भुगतान समाधानों में जनरेटिव एआई-आधारित स्वचालन: न्यूरोल नेटवर्क सक्षम अंतर्दृष्टि के साथ वित्तीय लेनदेन को बदलना। Transaction Security in the Digital Age वित्तीय लेन-देन वर्तमान डिजिटल अर्थव्यवस्था की अभूतपूर्व गति और पैमाने पर होते हैं, जो ई-कॉमर्स प्लेटफार्मों, पारंपरिक बैंकों, मोबाइल एप्लिकेशन, और फिनटेक स्टार्टअप पर फैलते हैं। जटिल सुरक्षा चुनौतियों को डिजिटल भुगतान इंटरफ़ेस के इस प्रसार द्वारा पेश किया जाता है. ये लेन-देन संवेदनशील वित्तीय डेटा के ट्रांसमिशन को शामिल करते हैं. यहां तक कि छोटे कमजोरियों का प्रयोग डेटा उल्लंघन, बड़े वित्तीय नुकसान, और उपभोक्ता विश्वास के नुकसान का कारण हो सकता है. अपने शोध में, श्रीराम का तर्क है कि पुराने सिस्टम और स्थैतिक नियम-आधारित एल्गोरिथ्म और कब्जा को खत्म करने का समय है वह नए डेटा से सीखने में सक्षम हैं. वह स्मार्ट सिस्टम बनाने की सलाह देता है जो व्यवहार संकेतों का उपयोग करके उपयोगकर्ता की पहचान की पुष्टि कर सकते हैं, मिलिसी सेकंड में जोखिम पैटर्न की पहचान कर सकते हैं, और स्वायत्त रूप से धोखाधड़ी गतिविधियों की घटना को रोक सकते हैं. सुरक्षा केवल अपने ढांचे में एक सक्रिय परत नहीं है, बल्कि यह प्रत्येक लेनदेन के कपड़े में फैला हुआ है. इसलिए, यह बाजार गतिशीलता और उपयोगकर्ता व्यवहार में परिवर्तन के साथ सीखने और विकसित करना जारी रखता है. AI-powered सुरक्षा मॉडल AI-powered सुरक्षा मॉडल अनुपालन संकेतकों और जोखिम का निरंतर विश्लेषण करने में सक्षम एआई मॉडल को शामिल करके, संस्थाएं जटिल और विकसित नियामक परिदृश्यों के साथ वास्तविक समय में अनुपालन सुनिश्चित कर सकती हैं, जबकि मैन्युअल रिपोर्टिंग और ऑडिट का बोझ कम कर सकती हैं। Importance of Generative AI and Neural Networks तंत्रिका नेटवर्क वास्तुकलाओं का एक शक्तिशाली संयोजन और इन प्रौद्योगिकियों को पारंपरिक प्रणालियों द्वारा अनदेखा किए गए पैटर्न को निकालने के लिए इंजीनियरिंग किया गया है, भुगतान से संबंधित डेटा के विशाल मात्रा को संसाधित करके. जानकारी को संसाधित और वर्गीकृत करने के अलावा, ये मॉडल प्रत्येक लेनदेन चक्र के साथ नए अंतर्दृष्टि उत्पन्न कर सकते हैं. तकनीक से जुड़े अन्य तकनीक से जुड़े अन्य स्मार्ट pseudo-labeling फ्रेमवर्क एक और महत्वपूर्ण नवाचार है जिसे Sriram ने अपने लेख में प्रस्तुत किया है। प्रारंभिक रूप से गैर-labeled या अर्ध-labeled डेटा का उपयोग करके, यह पर्यवेक्षित एआई मॉडल को प्रशिक्षित कर सकता है। जटिल या अस्पष्ट लेनदेन श्रेणियों में भी, ये मॉडल अज्ञात डेटा बिंदुओं को संभावनात्मक लेबलों को सौंपकर और पुनरावृत्ति सीखने के माध्यम से उन्हें परिष्कृत करके अपनी वर्गीकरण सटीकता में सुधार कर सकते हैं। Sriram ने गहरे तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग किया है जो डेटा बिंदुओं के बीच बहु-आयामी रिश्तों को कैप्चर कर सकते हैं, जिन्हें बाद में वास्तविक समय में अलार्म या अनुमोदन उत्पन्न करने के लिए उपयोग किया जाता है। उच्च जोखिम के परिदृश्यों को अनुकरण करने और सिंथेटिक धोखाधड़ी के खिलाफ सिस्टम की प्रतिरोधशीलता का मूल्यांकन करने के लिए, उन्होंने जनरेटिव ओपेरेटरी नेटवर्क (GANs) को भी शामिल किया है। Real-Time Fraud Detection धोखाधड़ी का पता लगाने का पारंपरिक विचार नियम-आधारित इंजनों, मैन्युअल ऑडिट और ब्लैकलिस्ट के आसपास घूमता है. हालांकि ये विधियां कुछ हद तक प्रभावी हैं, वे अक्सर धीमी, प्रतिक्रियाशील हैं, और आधुनिक वित्तीय व्यवहार की जटिलता को संभालने में असमर्थ हैं. Sriram का शोध मशीन सीखने और वास्तविक समय डेटा विश्लेषण द्वारा समर्थित एक स्वचालित, बुद्धिमान और पूर्वानुमान मॉडल को प्रकट करता है. Sriram का धोखाधड़ी का पता लगाने के फ्रेमवेयर एक हाइब्रिड सिस्टम का उपयोग करता है जो तंत्रिका नेटवर्क, वास्तविक समय में अनियमितता का पता लगाने और अस्पष्ट तर्क को जोड़ता है। इस प्रणाली के सबसे महत्वपूर्ण पहलुओं में से एक संदर्भ विश्लेषण की क्षमता है. लेनदेनों की अलग-अलग मूल्यांकन करने के बजाय, यह खर्च श्रेणियों, समय क्षेत्रों, डिवाइसों और ऐतिहासिक रुझानों के बीच व्यवहार क्लस्टर का विश्लेषण करता है. यह सिस्टम को वास्तविक धोखाधड़ी और वैध लेकिन असामान्य गतिविधि के बीच अंतर करने की क्षमता देता है. लेख में यह भी चर्चा की जाती है कि सिंथेटिक हमले के वेक्टरों पर मॉडल को धोखाधड़ी के लेन-देन के सिमुलेशन के माध्यम से कैसे पूर्व प्रशिक्षित किया जा सकता है GANs का उपयोग करके. अनधिकृत सीमा पार गतिविधि, स्थान कूदना, लेन-देन विभाजित करना, और पहचान कास्टिंग जैसे व्यवहारों को पहचानना सीखकर, मॉडल संस्थानों और व्यक्तिगत उपयोगकर्ताओं की रक्षा में अत्यधिक प्रभावी हो जाते हैं. Final Thoughts Harish Kumar Sriram के शोध स्मार्ट और सुरक्षित वित्तीय लेन-देन के लिए एक भविष्यवाणी प्रदान करते हैं जो जनरेटिव एआई द्वारा संचालित होते हैं. वास्तविक समय में धोखाधड़ी रोकथाम, तंत्रिका नेटवर्क सक्षम स्वचालन और नैतिक एआई प्रथाओं पर गहरा ध्यान देने के साथ, इस पहल के पास भुगतान प्रौद्योगिकी में नवाचार के लिए एक नया मानदंड निर्धारित करने की क्षमता है। "जीनेरेटिव एआई लेन-देन प्रक्रियाओं को पैमाने पर अनुकरण, पूर्वानुमान और अनुकूलित करने की क्षमता प्रदान करता है, जबकि सुरक्षा और अनुपालन को बनाए रखता है," वह कहता है, "हमारा लक्ष्य भुगतान पारिस्थितिकी तंत्रों का निर्माण करना है जो आत्म-अनुशासन हैं, धोखाधड़ी के खिलाफ प्रतिरोधी हैं, और परिवर्तनशील वित्तीय व्यवहार के लिए वास्तविक समय में अनुकूलन करने में सक्षम हैं।

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

यह ऑडियो कहानी की मूल भाषा में निर्मित है!

Harish Kumar Sriram द्वारा अनुसंधान सुरक्षित लेनदेन के लिए एआई-ड्राइव ऑटोमेशन का प्रस्ताव करता है

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