글로벌 금융 시스템의 디지털 변혁이 가속화됨에 따라 사이버 위협의 정교화도 마찬가지입니다. 금융 기관은 이제 엄청난 도전에 직면하고 있습니다 : 점점 더 복잡하고 연결된 은행 인프라를 통해 흐르는 수조 달러를 보호합니다. 인공 지능, 개인 정보 중심 아키텍처 및 고급 위험 분석의 교차점에서 Bharath Somu - 고위 엔지니어 및 디지털 금융 분야의 차세대 사기 방지 시스템의 선도적 인 힘입니다. Bharath의 최근 발표 된 연구, 제목   "Agentic AI-enabled Fraud Prevention: Multi-Agent Collaboration Models for Real-Time Threat Detection and Response in Digital Banking"에 해당되는 글 1건 Bharath의 작업은 광범위한 학문적 및 산업적 임무의 일환으로 멀티 에이전트 시스템, 연합 학습 및 행동 분석의 통찰력을 통합하여 사기 탐지 메커니즘을 만들뿐만 아니라 정확하지만 개인 정보 보호를 존중하고 적응할 수 있습니다. "Agentic AI-enabled Fraud Prevention: Multi-Agent Collaboration Models for Real-Time Threat Detection and Response in Digital Banking"에 해당되는 글 1건 전통적인 장벽에서 AI-Led 혁신에 이르기 역사적으로 은행은 규칙 기반 시스템에 의존하고 전통적인 데이터 세트에 대해 훈련받은 감독 학습 모델을 사용했습니다.이 시스템은 알려진 사기 패턴에 대해 효과적이지만 새롭거나 낮은 주파수 공격을 감지하기 위해 어려움을 겪었습니다.특히 위협받은 신분증, 합성 정체성 또는 사회 엔지니어링을 이용하는 시스템입니다.Bharath는이 접근법이 종종 중앙화되고 반응성이있는이 접근법이 더 이상 적절하지 않다고 주장합니다. 대신 그의 연구는 분산된 모델로의 전환을 제안합니다. 에이전트 AI - 자율 소프트웨어 에이전트가 분산 된 환경을 통해 실시간으로 협력, 학습 및 적응하는 패러다임.이 에이전트는 민감한 고객 데이터를 노출하지 않고 위협 정보를 공유하도록 설계되었으며, 연방 학습 및 차별적 개인 정보 보호 프레임워크에 의해 가능하게되었습니다. Bharath의 모델을 구별하는 것은 조직 간의 협력에 중점을 두는 것입니다.이 모델은 은행이 원래 거래 데이터를 공유하지 않고도 사기 탐지 알고리즘을 공동으로 훈련 할 수있게함으로써 조직의 자율성을 보존하면서 협력의 탄력성을 촉진합니다. 에이전트 정보 및 협력 방어 Bharath의 프레임 워크의 중심 부분은 실시간 은행 상호 작용을 시뮬레이션함으로써 여러 차원에서 사기를 감지하도록 설계된 멀티 에이전트 아키텍처입니다.Each agent specializes in a particular task: monitoring transaction metadata, mapping user behavior trajectories, or validating device authenticity. 에이전트가 의심스러운 패턴을 감지할 때, 에이전트는 암호화된 메시지 버스를 통해 비동기적으로 의사 소통하여 신뢰에 기초한 합의 알고리즘을 활용하여 거래가 추가 검토를 위해 표시되어야 하는지 여부를 결정합니다.These decision pathways are auditable, interpretable, and designed to support real-time response times in high-frequency environments. 이 분산된 합의를 형성하는 자율적인 에이전트의 모델은 현대 은행의 요구와 잘 일치합니다.이 아키텍처는 기관이 수동적인 사기 탐지에서 적극적인 사기 예측으로 진화 할 수있게 해줍니다. Federated Learning and Privacy-Aware Risk Analytics에 대한 리뷰 보기 Bharath의 작업에서 반복되는 주제는 효율성과 윤리 사이의 균형입니다.개인 정보 보호 문제는 민감한 사용자 정보가 목표와 책임이있는 금융 부문에서 특히 심각합니다. 이를 해결하기 위해, 제안된 시스템은 전통적인 데이터 중앙화를 피합니다.그 대신, 각 은행은 독점 데이터를 사용하여 사기 탐지 모델을 로컬로 훈련합니다.이 모델은 암호화된 매개 변수 업데이트를 고객 기록이 아닌 안전한 연방 학습 파이프라인을 통해 공유합니다.그 결과, 은행은 개인 정보 침해의 위험없이 생태계의 집단 지능을 활용할 수 있습니다. 이 기초를 더욱 강화하는 것은 시스템을 속이려는 상대방의 시도를 계산하는 바이아시안 취약성 모델링 접근법이다.This probabilistic framework allows agents to adapt to new attack vectors, shifting the fraud detection model from a static ruleset to a live, responsive network. Real-World Relevance and Future-Ready Design에 대한 리뷰 보기 Bharath의 작업은 단순히 학문적이 아닙니다.American Express에서 그의 역할은 거래 무결성 및 규제 준수를위한 생산 준비 AI 도구를 개발하는 것을 포함합니다.합성 정체성 사기와의 싸움에서부터 견고한 클라우드 네이티브 인프라를 조정하기까지, 그의 솔루션은 최첨단 연구와 실제 응용 프로그램을 연결합니다. Bharath의 모델은 호텔 파트너와 기업 고객의 독특한 행동 프로파일에 동적으로 적응하여 환대 중심의 디지털 은행 플랫폼을 통해 선동적 인 사기 탐지를 가능하게했습니다. 또한, 이 모델의 인프라-코드 관행 및 신뢰가 없는 아키텍처 원칙과의 통합은 현대 DevOps 및 규정 준수 프로토콜과의 호환성을 보장하여 글로벌 금융 생태계 내에서 부드러운 배포를 가능하게 합니다. 더 똑똑하고 안전한 금융 미래를 향해 AI가 디지털 신뢰와 보안의 풍경을 재정의하는 것을 계속함에 따라, Bharath Somu의 연구는 윤리적 혁신의 베이컨으로서 눈에 띄고 있습니다. 그의 대리적이고 개인 정보를 보호하는 접근 방식은 더 똑똑한 알고리즘에 관한 것이 아니라 기관이 점점 더 적대적 인 디지털 풍경에서 협력하고 적응하고 신뢰를 구축하는 방법을 근본적으로 다시 생각하는 것입니다. 사기를 고립된 기술적 문제로 보는 대신, Bharath는 체계적 저항력, 규제 정보 및 적응적 생태계의 더 넓은 맥락 내에 그것을 배치합니다.이로써, 그는 금융 기관이 AI 시대에서 어떻게 번성 할 수 있는지에 대한 설득력있는 블라우스를 제공합니다 - 혼자서 일하지 않고 함께 더 똑똑하게 일함으로써. "금융적 사기가 두 번째로 진화하는 세계에서, 탄력성은 지능적이고 분산되어야하며 협력해야합니다." Bharath 노트 에이전트 AI와 함께 우리는 그 미래를 구축하고 있습니다 - 한 번에 하나의 상호 작용. "

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Bharath Somu의 계획은 금융 사기와의 싸움을위한 에이전트 AI를 활용합니다.

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