Dalam lanskap keuangan yang saling terhubung saat ini, skala dan kerajinan transaksi digital telah mencapai tingkat sejarah.Sistem pembayaran di dunia berkembang untuk memenuhi permintaan yang semakin meningkat untuk kecepatan dan keandalan, mereka juga menghadapi paparan penipuan yang belum pernah terjadi sebelumnya.Mengatasi tantangan ganda ini menuntut pola pikir inovatif - yang menggabungkan keahlian teknis yang mendalam dengan komitmen untuk inovasi etis yang melindungi privasi. Vijaya Rama Raju Gottimukkala telah mendedikasikan karirnya untuk keseimbangan ini. penelitian baru-baru ini, Federated Learning Approaches for Fraud Detection in International Payment Systems, memperkenalkan kerangka kerja pragmatis untuk meningkatkan deteksi penipuan sambil menghormati batas-batas privasi data keuangan dan kepatuhan peraturan. The Challenge of Cross-Border Trust Jaringan pembayaran modern beroperasi di berbagai yurisdiksi, masing-masing diatur oleh kerangka peraturan yang berbeda.Ini menciptakan paradoks: sistem deteksi penipuan harus belajar dari pola global, namun data yang mengungkapkan pola ini tidak dapat dibagikan secara bebas. Dalam penelitiannya, Gottimukkala menekankan bahwa ketegangan antara kolaborasi dan kerahasiaan adalah masalah yang paling mendesak dalam teknologi keuangan saat ini. model pembelajaran mesin tradisional yang digunakan untuk pencegahan penipuan bergantung pada set data terpusat – repositori yang semakin dibatasi oleh hukum lokalisasi data. Federated Learning (FL) menawarkan jalan ke depan. Dengan memungkinkan beberapa lembaga untuk melatih model bersama tanpa mengekspos data dasar mereka, FL mendefinisikan kembali kolaborasi dalam keamanan keuangan. pekerjaan Gottimukkala menunjukkan bagaimana konsep ini, ketika disesuaikan dengan realitas pembayaran global, dapat mengubah pendekatan industri untuk pencegahan penipuan. Building a Framework for Secure Collaboration Arsitektur FL yang diusulkan Gottimukkala membayangkan kembali bagaimana bank, pemroses pembayaran, dan badan pengatur berinteraksi. alih-alih bergantung pada agregator terpusat tunggal, kerangka kerjanya memungkinkan kolaborasi peer-to-peer - setiap peserta berkontribusi pada pelatihan model sambil mempertahankan kepemilikan data mereka. Struktur ini meminimalkan risiko kebocoran data dan menghilangkan titik kegagalan tunggal, dua kerentanan yang paling umum dalam sistem tradisional. Desain ini mencakup teknik-teknik canggih seperti pembaruan efisiensi komunikasi, sparsifikasi, dan pelatihan asinkron. Ini mengurangi biaya bandwidth yang terkait dengan berbagi model, membuat sistem praktis bahkan untuk wilayah dengan infrastruktur terbatas. Addressing Data Diversity and Real-World Complexity Salah satu tantangan utama dalam deteksi penipuan global adalah heterogenitas data. pola penipuan sangat bervariasi di antara wilayah, mencerminkan variasi dalam perilaku konsumen, aktivitas ekonomi, dan bahkan tren musiman. kerangka kerja Gottimukkala secara langsung menangani masalah ini dengan memasukkan mekanisme untuk menangani data yang tidak didistribusikan secara identik (non-IID) di seluruh yurisdiksi. Institusi dapat menyesuaikan model mereka untuk anomali spesifik daerah – seperti penipuan kartu-tidak hadir atau identitas sintetis – tanpa kehilangan kecerdasan kolektif yang diperoleh dari kolaborasi internasional. Kemampuan adaptif ini sangat penting di dunia di mana tipologi penipuan berevolusi lebih cepat daripada set aturan statis dapat menjaga kecepatan. kerangka kerja dengan demikian menawarkan ketepatan dan ketahanan, memungkinkan sistem untuk mengenali ketidaktepatan halus yang sering diabaikan oleh model statis. From Concept to Evaluation Untuk memvalidasi pendekatannya, Gottimukkala mensimulasikan lingkungan pembayaran lintas batas menggunakan set data sintetis yang dimodelkan setelah sinyal keuangan dunia nyata. percobaan ini menunjukkan bahwa pembelajaran federasi dapat melampaui sistem terpusat dalam mendeteksi anomali ketika data penipuan yang tersedia jarang atau tidak seimbang didistribusikan. Evaluasi kinerja menunjukkan tingkat pengingat dan presisi yang kuat, dengan peer-to-peer FL mempertahankan akurasi yang sebanding dengan model terpusat sambil secara signifikan meningkatkan privasi. Temuan ini menekankan satu kebenaran praktis: keamanan dan privasi tidak harus menjadi tujuan yang bertentangan. dengan kerangka kerja yang tepat, mereka dapat saling memperkuat satu sama lain – membangun kepercayaan dalam fondasi keuangan digital. Ethics and Compliance in Design Di luar inovasi teknis, pekerjaan Gottimukkala mencerminkan kesadaran yang mendalam tentang imperatif peraturan dan etika. modelnya mengakui bahwa lembaga keuangan harus beroperasi dalam kerangka hukum yang ketat seperti GDPR dan CCPA. Alih-alih menghindari hukum-hukum ini, pendekatannya menyatukan kepatuhan ke dalam inti sistem.Dengan desain, arsitektur federasi memastikan bahwa tidak ada peserta yang mendapatkan akses ke data yang dapat diidentifikasi atau dapat dieksploitasi secara komersial. Ia mengakui bahwa kemajuan berkelanjutan dalam inovasi keuangan tidak hanya tergantung pada keunggulan algoritma tetapi pada kepercayaan publik. A Broader Vision for Financial Resilience Kontribusi Gottimukkala melampaui penelitian akademis. bidang usaha yang lebih luas meliputi rekayasa perangkat lunak, kecerdasan buatan, dan modernisasi infrastruktur pembayaran. Melalui pengalaman bertahun-tahun dalam merancang dan mengoptimalkan sistem yang dapat mengamankan transaksi keuangan, ia telah memupuk pemahaman holistik tentang tantangan yang mendefinisikan ekonomi digital saat ini. Integrasi pembelajaran mesin ke dalam pencegahan penipuan, deteksi anomali, dan pemeriksaan kepatuhan telah membantu memperkuat transparansi transaksi dan mengurangi risiko sistemik di seluruh ekosistem pembayaran global. Dengan menggabungkan keahlian rekayasa dengan inovasi yang didorong oleh penelitian, Gottimukkala menunjukkan bagaimana teknologi dapat berfungsi sebagai kekuatan yang menyatukan dalam keuangan global – menembus batas-batas institusi tanpa mengorbankan keamanan. Looking Ahead Implikasi dari Federated Learning Approaches untuk Deteksi Penipuan di Sistem Pembayaran Internasional melampaui deteksi penipuan itu sendiri.Mereka menunjuk ke arah masa depan di mana lembaga keuangan bekerja sama atas dasar kepercayaan bersama, dipandu oleh prinsip-prinsip transparansi, privasi, dan akuntabilitas. Sebagai transaksi internasional terus tumbuh dalam volume dan kompleksitas, Gottimukkala membayangkan ekosistem di mana sistem AI tidak hanya mendeteksi ancaman tetapi juga berevolusi bersamaan dengan mereka - terus belajar dari lingkungan yang beragam sambil melindungi privasi setiap peserta. Dalam era yang didefinisikan oleh digitalisasi yang cepat dan pemeriksaan peraturan, penelitian semacam itu mewakili prestasi teknis dan kejelasan moral.Ini menunjukkan bahwa inovasi dalam keuangan dapat ambisius dan bertanggung jawab, memajukan keamanan kolektif tanpa mengorbankan hak individu. Melalui karyanya, Vijaya Rama Raju Gottimukkala menawarkan blueprint untuk generasi intelijen keuangan berikutnya – yang tidak terpusat atau eksploitasi, tetapi kolaboratif, etis, dan resilien.

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

Audio ini diproduksi dalam bahasa asli cerita!

Vijaya Rama Raju Gottimukkala: Memajukan Keamanan Keuangan Global Melalui Pembelajaran Federasi

About Author

KOMENTAR

HANG TAG

ARTIKEL INI DISAJIKAN PADA

Related Stories

How to biohack your intelligence — with everything from sex to modafinil to MDMA

Return to Pleasure Island

Building an API-Powered Platform

How to Fetch Large Data Files Through GitHub API

How to biohack your intelligence — with everything from sex to modafinil to MDMA

Return to Pleasure Island

Building an API-Powered Platform

How to Fetch Large Data Files Through GitHub API

Light-Mode

Classic

Newspaper

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps