ამჟამად, როგორც მსოფლიოს გადახდის სისტემები განვითარდება, რათა შეესაბამება ზრდის მოთხოვნებს სიჩქარით და საიმედოობის, ისინი ასევე შეესაბამება შეუზღუდავი ექსპლუატაცია სატვირთო. ამ ორმაგი მოთხოვნა მოითხოვს ინოვაციური გონება - ერთი, რომელიც შეუერთებს გლუვი ტექნიკური გამოცდილება და მოთხოვნებს ეტიკური, კონფიდენციალურობის დაცვის ინოვაცია. Vijaya Rama Raju Gottimukkala- ის უახლესი კვლევა, Federated Learning Approaches for Fraud Detection in International Payment Systems, გთავაზობთ პრაქტიკული რკინიგზის გაუმჯობესებას fraud detection, ხოლო ფინანსური მონაცემების კონფიდენციალურობის და რეგულარული შეესაბამება. The Challenge of Cross-Border Trust თანამედროვე გადახდის ქსელები ოპერაციონირებენ გარშემო სამზარეულოები, თითოეული მათ შორის განსხვავებული რეგულარული რკინიგზები. ეს ხელს უწყობს პრაქტიკა: საღებავი აღჭურვილობა სისტემები უნდა იპოვონ გლობალური ნიმუშებს, მაგრამ მონაცემები, რომლებიც ამ ნიმუშებს აჩვენებენ, არ შეიძლება თავისუფლად გაუზიაროთ. მისი კვლევა, Gottimukkala აჩვენებს, რომ ეს tensions შორის თანამშრომლობა და კონფიდენციალურობის არის ყველაზე დასაწყისში საკითხი ფინანსური ტექნოლოგია დღეს. ტრადიციული მანქანული სასწავლო მოდელები გამოიყენება საღებავი თავმჯდომარე დამოკიდებულია ცენტრირებული მონაცემთა კომპონენტები - შენახვა, რომელიც იზრდება შეზღუდული მონაცემთა ადგილობრივი კანონები. შედეგად, საღებავი ნიმუშები ხშირად გაფართოებული გარშემო ინსტიტუტებს, რაც სისტემები ყურადღება განვითარება გლობალური მოდელები. Federated Learning (FL) საშუალებას გაძლევთ მრავალფეროვანი ინსტიტუტებს შეუწყოს საერთო მოდელები გარეშე თავიანთი ძირითადი მონაცემების გამოჩენის გარეშე, FL განკუთვნილია თანამშრომლობა ფინანსური უსაფრთხოების შესახებ. Gottimukkala- ის მუშაობა აჩვენებს, თუ როგორ ეს კონცეფცია, როდესაც განკუთვნილია გლობალური გადახდის ფაქტობები, შეიძლება გადარჩენა ინდუსტრიის მიმოხილვა ფარმაცევტული თავიდან ავიცილონ. Building a Framework for Secure Collaboration Gottimukkala- ის პროგნოზი FL არქიტექტურა განახლავს, თუ როგორ ბანკები, გადახდის დამუშავებლები და რეგულარული ორგანიზაციები ინტეგრირებენ. გარდა ამისა, ვიდრე ერთ-ერთი ცენტრირებული შეერთებული, მისი framework საშუალებას იძლევა peer-to-peer თანამშრომლობას - თითოეული მოთამაშე შეუწყობს მოდელი სასწავლო, ხოლო შენარჩუნებს მისი მონაცემების კონფიდენციალურობა. ეს სტრუქტურა შეზღუდავს მონაცემთა გაქირავების რისკებს და შეამციროს ერთ-ერთი ცუდი პუნქტები, ორი ყველაზე პოპულარული სიზუსტით ტრადიციული სისტემები. იგი ასევე იძლევა ფართო ფართო ფართო სიზუსტით, რომელიც საშუალებას გაძლევთ თითოეული ნომერი გლობალური მოდელი განკუთვნილია ადგილობრივი რეგულარული და კონტაქტური კონტაქტებს. დიზაინი მოიცავს მოწინავე ტექნოლოგია, როგორიცაა კომუნიკაციის ეფექტური განახლებები, sparsification, და asynchronous სასწავლო. ეს შეამციროს bandwidth ღირებულება, რომელიც დაკავშირებულია მოდელის გაზიარება, რაც სისტემა პრაქტიკული, მაშინაც კი რეგიონებში შეუზღუდავი ინფრასტრუქტურა. ამგვარად რეალურ მსოფლიოს ქსელის შეზღუდვები, Gottimukkala უზრუნველყოფს, რომ ფიზიკური შეთავაზება FL გადაიხადოს ოპერაციული შესაძლებლობები. Addressing Data Diversity and Real-World Complexity ერთ-ერთი ძირითადი ცვლილებები გლობალური სატვირთო აღჭურვილობა არის მონაცემთა ჰეტეროგენეტიკა. სატვირთო მოდელები განსხვავდება ფართოდ რეგიონებში, იმიტომ, რომ მოიცავს ცვლილებები მომხმარებლის ქცევის, ეკონომიკური საქმიანობის, და მაშინაც კი სეზონური ტენდენციები. Gottimukkala- ის რკინიგზია პირდაპირი შეხვდება ეს პრობლემა, რომელიც მოიცავს მექანიზმებს, რათა გადამუშავოთ არა-IID- ის მონაცემები გარშემო. მისი კვლევა აჩვენებს, თუ როგორ შეიძლება ადგილობრივი კვლევებისა და გლობალური კონდიციონირება. სტრატეგიები შეუძლიათ მორგონოთ მათი მოდელები რეგიონული სპეციფიკაციებისთვის – როგორიცაა ბარათის არ არის-სასვლელი საღებავი ან სინთეტიკური ინტენსიციები – არასამთავრობო დაკარგვა კოლექციული ინტენსიციას, რომელიც მიიღო საერთაშორისო თანამშრომლობას. ეს მორგებული შესაძლებლობა მნიშვნელოვანია მსოფლიოში, სადაც fraud typologies განვითარება უფრო სწრაფად, ვიდრე სტატისტიკური წესების კომპლექტი შეუძლია გაგრძელება. Framework ასე უზრუნველყოფს ორივე სიზუსტით და რეზოლუციას, საშუალებას საშუალებას სისტემებს აღიაროთ მინიმალური უარყოფილებები, რომ სტატისტიკური მოდელები ხშირად უარყოფით. From Concept to Evaluation Gotimukkala შეიმუშავებს cross-border გადახდის გარემოს გამოყენებით სინთეტიკური მონაცემთა კომპლექტი, რომელიც მოდული რეალურ სამყაროში ფინანსური სინათლის შემდეგ. ექსპერიმენტები აჩვენა, რომ federated learning შეუძლია გაუმჯობესოს ცენტრიზებული სისტემები გამოვლენის უარყოფითი შემთხვევაში, როდესაც ხელმისაწვდომი fraud მონაცემები არის შუა ან უარყოფითი გაფართოება. ეფექტურობის მიმოხილვა აჩვენა ძლიერი დატოვების და სიზუსტით, ერთად peer-to-peer FL შენარჩუნება სიზუსტით შედარებით ცენტრალური მოდელები, ხოლო მნიშვნელოვანია გაუმჯობესოს კონფიდენციალურობის. კომუნიკაციის ეფექტური კონფიდენციალურობის შემდგომი ოპტიმიზაცია ეფექტურობის მიერ შეზღუდული მონაცემების გადაცემის მეშვეობით ღონისძიებები. ეს შედეგები აღწერილი პრაქტიკული ფაქტი: უსაფრთხოების და კონფიდენციალურობის არ უნდა იყოს კონფიდენციალურობის მიზნები. სწორი კონფიდენციალურობის ფართობი, მათ შეუძლიათ თავიანთი მხარდაჭერა, რათა შექმნათ საიმედოობა ციფრული ფინანსების საფუძველზე. Ethics and Compliance in Design ტექნიკური ინოვაციების გარდა, Gottimukkala- ის მუშაობა იმიტომ, რომ მას სარგებლობენ რეგულარული და ეტიკური imperatives. მისი მოდელი აღიარებს, რომ ფინანსური ინსტიტუტები უნდა მუშაობა მკაცრი კანონით, როგორიცაა GDPR და CCPA. იმიტომ, რომ ამ კანონების შეშფოთება, მისი მიმოხილვა შეესაბამება სისტემის ძირითადი. დიზაინით, federated არქიტექტურა უზრუნველყოფს, რომ არავინ participant მიიღებს ხელმისაწვდომი identifierable ან კომერციული გაუმჯობესება მონაცემები. თითოეული მოდელი განახლება დაეხმარება კოლექციური ინტელექტურობა, ხოლო შენარჩუნება ინტელექტუალური და მომხმარებლის კონფიდენციალურობის. ეს ტექნოლოგია და მართვის განთავსება არის ის, რაც მისი მუშაობა განსხვავებს. იგი აღიარებს, რომ ფინანსური ინოვაციაში მგრძნობიარე პროგნოზი არ არის მხოლოდ algorithmic შესანიშნავია, არამედ საზოგადოების საიმედოობა. A Broader Vision for Financial Resilience Gottimukkala- ის მომსახურება გააგრძელოს, ვიდრე კვლევები. მისი ფართო ფართო ფართო ფართო ფართო ფართო ფართო ფართო ფართო ფართო ფართო ფართო ფართო ფართო ფართო ფართო ფართო ფართო ფართო ფართო ფართო ფართო ფართო ფართო ფართო ფართო ფართო ფართო ფართო ფართო ფართო ფართო ფართო ფართო ფართო ფართო ფართო ფართო ფართო ფართო ფართო ფართო ფართო ფართო ფართო ფართო ფართო ფართო ფართო ფართო ფართო ფართო ფართო ფართო ფართო ფართო ფართო ფართო ფ მისი ინტეგრირება მანქანური კვლევების საცულობის თავიდან ავიცილოთ, ანაბოლოის იპოვებას და კონფიდენციალურობის გადარჩენა დაეხმარა გაუმჯობესოს გადახდის გადარჩენა და შეამციროს სისტემური რისკი მსოფლიოს გადახდის ეკოსიზმიებში. Gottimukkala აერთიანებს მისი ინჟინერი გამოცდილება და კვლევის ეფუძნებული ინოვაცია, რათა აჩვენოს, თუ როგორ ტექნოლოგია შეიძლება გამოიყენოს ერთობლივი ძალა გლობალური ფინანსების - ბრიცხვის სტრუქტურული ხაზები უსაფრთხოების შეუზღუდავი. Looking Ahead Federated Learning Approaches for Fraud Detection in International Payment Systems- ის მოვლენები განიხილება ფარმაცევტული დეტალაციისთვის. ისინი განიხილებენ მომავალში, სადაც ფინანსური ინსტიტუტები თანამშრომლებს ერთობლივი Trust- ის საფუძველზე, რომელიც ეფუძნება გადარჩენის, კონფიდენციალურობის და პასუხისმგებლობას. მიუხედავად იმისა, რომ საერთაშორისო სავაჭრო ზრდის მოცულობა და მოწინააღმდეგება, Gottimukkala ვფიქრობ, რომ ეს არის ოკსიპედია, სადაც AI სისტემები არა მხოლოდ იპოვებენ რისკებს, არამედ მათთან ერთად განვითარებენ - მუდმივად კვლევებს მრავალფეროვანი გარემოსგან, ხოლო თითოეული მონაწილეობის კონფიდენციალურობის დაცვა. ამ ასაკში, რომელიც აჩვენებს სწრაფი ციფრაციის და რეგულარული კონცენტრაციის მიერ, ასეთი კვლევა შედგება ტექნიკური შესრულება და ნორმალური სიზუსტით. ეს აჩვენებს, რომ ინოვაცია ფინანსების მასშტაბით შეიძლება იყოს ambicious და პასუხისმგებლობა, გაუმჯობესოს კოლექციური უსაფრთხოება გარეშე ინდივიდუალური უფლება. Vijaya Rama Raju Gottimukkala- ის მუშაობის მეშვეობით გთავაზობთ next-generation ფინანსური ინტელექტურობის blueprint- ის, რომელიც არ არის ცენტრიზებული ან ექსპერიმენტური, არამედ თანამშრომელი, ეტიკური და რეზოლუციური.

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

ეს აუდიო დამზადებულია სიუჟეტის ორიგინალურ ენაზე!

Vijaya Rama Raju Gottimukkala: გლობალური ფინანსური უსაფრთხოების გაუმჯობესება Federated Learning მეშვეობით

About Author

კომენტარები

დაკიდეთ ტეგები

ეს სტატია იყო წარმოდგენილი

Related Stories

Karma: Love on the Blockchain and the Gamification of Helping Others

How to Not Lose 97.8% of Your Newsletter Subscribers

Karak and Space and Time Join Forces to Revolutionize Blockchain Security

Karl Ludwig Sand: Murder in the 1800s by Alexandre Dumas - Table of Links

Karma: Love on the Blockchain and the Gamification of Helping Others

How to Not Lose 97.8% of Your Newsletter Subscribers

Karak and Space and Time Join Forces to Revolutionize Blockchain Security

Karl Ludwig Sand: Murder in the 1800s by Alexandre Dumas - Table of Links

Light-Mode

Classic

Newspaper

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps