ගෝලීය මූල්ය පද්ධතියක ඩිජිටල් පරිවර්තනය වේගවත් වන අතර, සයිබර් තර්ජනවල මෘදුකාංගයත් වේගවත් වන අතර, මූල්ය ආයතන දැන් විශාල අභියෝගයකට මුහුණ දෙයි: වඩාත් සංකීර්ණ හා සම්බන්ධ බැංකු පද්ධති හරහා ගමන් කරන ඩොලර් බිලියන ගණනක් ආරක්ෂා කිරීම. ඩිජිටල් මූල්යවල වංචා ප්රතිකාර පද්ධති ඊළඟ පරම්පරාවේ ප්රධාන ශක්තිය වන Bharath Somu - උසස් ඉංජිනේරුවෙකු වන. Bharath විසින් ප්රකාශයට පත් කරන ලද පර්යේෂණ, නමින්   “අජීවික AI-ශුද්ධ වංචා ප්රතික්ෂේප කිරීම: ඩිජිටල් බැංකු ක්ෂේත්රයේ සැබෑ වේලාවේ තර්ජනයක් හඳුනාගැනීම සහ ප්රතිචාරය සඳහා Multi-Agent Collaboration Models” නවීන වංචාව ප්රතිකාර කිරීම සඳහා AI සහ බෙදාහැරෙන දැනුම භාවිතා කිරීම සඳහා ආකර්ෂණීය නමුත් ක්රියාකාරී මාර්ගෝපදේශයක් සකස් කරයි.විශාල විද්යාත්මක හා කර්මාන්ත මෙහෙයුමක කොටසක් ලෙස, Bharath ගේ වැඩ බොහෝ නියෝජිත පද්ධති, federated learning, සහ හැසිරීම් විශ්ලේෂණය වලින් දර්ශන ඇතුළත් කිරීම සඳහා වංචා හඳුනාගැනීමේ ක්රියාකාරකම් නිර්මාණය කිරීම පමණක් නොව, පෞද්ගලිකත්වයට ගරු කිරීම සහ අනුකූල කිරීම සඳහා අනුකූල වේ. “අජීවික AI-ශුද්ධ වංචා ප්රතික්ෂේප කිරීම: ඩිජිටල් බැංකු ක්ෂේත්රයේ සැබෑ වේලාවේ තර්ජනයක් හඳුනාගැනීම සහ ප්රතිචාරය සඳහා Multi-Agent Collaboration Models” Traditional Barriers සිට AI-Led Innovation දක්වා ඓතිහාසිකව, බැංකු නීතිය මත පදනම් වූ පද්ධති මත රඳා පවතී සහ පැරණි දත්ත සබඳතා මත පුහුණු අධ්යාපන ආකෘති අනුගමනය කර ඇත. දන්නා වංචා ආකෘතිවලට එරෙහිව ක්රියාකාරී වන අතර, මෙම පද්ධති නව හෝ අඩු සංඛ්යාත ප්රශ්න හඳුනා ගැනීමට සටන් කර ඇත - විශේෂයෙන් තර්කිත ප්රවේශයන්, සංයුක්ත හැඳුනුම්පත හෝ සමාජ ඉංජිනේරුවන් භාවිතා කරන අය. ඒ වෙනුවට, ඔහුගේ පර්යේෂණයේ ප් රතිඵලයක් වන්නේ සංසන්දනීය ආකෘතියකට මාරුවීමයි. නියෝජිතයා AI ස්වයංක්රීය මෘදුකාංග නියෝජිතයන් සැබෑ කාලය තුළ සන්නිවේදනය කිරීම, ඉගෙන ගැනීම සහ බෙදාහැරෙන පරිසරයන් හරහා අනුකූල වීම පිළිබඳ උදාහරණයක්.මේ නියෝජිතයන් සංවේදී පාරිභෝගික දත්ත ප්රකාශ කිරීමකින් තොරව තර්ජනය තොරතුරු බෙදාහැරීමට සැලසුම් කර ඇත.Federated learning and differential privacy frameworks. Bharathගේ ආකෘතිය වෙනස් වන අතර, එය සංවිධානයේ හවුල්කාරිත්වය පිළිබඳ අවධානය යොමු කරයි.Bharathගේ ආකෘතිය ද්රව්ය ගනුදෙනු දත්ත බෙදාහැරීමකින් තොරව බැංකු පර්යේෂණ ආකෘති එකට පුහුණු කිරීමට ඉඩ දෙමින්, මෙම ආකෘතිය ආයතනික ස්වයංක්රියා ආරක්ෂා කරමින් සහයෝගික ප්රතිරෝධය වර්ධනය කරයි. Agent Intelligence සහ Collaborative Defense Bharath ව්යුහයේ මධ්යස්ථානය වන්නේ බොහෝ නියෝජිතයන්ගේ ආකෘතිය වන අතර, සෑම නියෝජිතයෙකුම සැබෑ වේලාවක බැංකු සබඳතා සකස් කිරීම මගින් හැසිරීම් අසාමාන්යතාවයන්, උපාංගය බොරු කිරීම සහ අසාමාන්ය ගනුදෙනු ක්රියාකාරකම් හඳුනාගැනීමට සැලසුම් කර ඇත. සැකකාරී ආකෘති හඳුනා ගන්නා විට, නියෝජිතයින් සංකීර්ණ පණිවිඩ බස් හරහා අසාමැරදිව සන්නිවේදනය කරයි, ගෞරවයෙන් බරපතල අනුමැතිය ඇල්ගාටීස් භාවිතා කිරීම සඳහා ගනුදෙනු දිගටම පරීක්ෂා කිරීම සඳහා සංකීර්ණ කළ යුතුද යන්න තීරණය කරයි. decentralized consensus බවට පත් වන මෙම ස්වාධීන නියෝජිතයන්ගේ මෙම ආකෘතිය නවීන බැංකු අවශ්යතා සමඟ හොඳින් අනුකූල වේ.The architecture allows institutions to evolve from passive fraud detection to active fraud anticipation, creating a system that grows more intelligent as it scales. Federated Learning සහ Privacy-Aware අවදානම විශ්ලේෂණ Bharath හි රැකියාවේ නැවත වරක් සිදුවන මාතෘකාව වන්නේ ඵලදායීත්වය සහ ආචාරය අතර ගැලපෙන ඵලදායීතාවයයි.විශේෂයෙන්ම ඵලදායී පරිශීලක තොරතුරු ඉලක්කයක් සහ වගකීමක් වන මූල් ය අංශය තුළ පෞද්ගලිකත්වය පිළිබඳ ගැටළු දැඩි වේ. To address this, the proposed system avoids traditional data centralization. Instead, each bank locally trains its fraud detection model using proprietary data. These models then share encrypted parameter updates—not customer records—via a secure federated learning pipeline. As a result, banks can benefit from the collective intelligence of the ecosystem without risking privacy breaches. Further strengthening this foundation is a Bayesian vulnerability modeling approach that accounts for adversarial attempts to mislead the system. This probabilistic framework allows agents to adapt to new attack vectors, shifting the fraud detection model from a static ruleset to a living, responsive network. සැබෑ ලෝකයේ වැදගත්කම සහ අනාගත සූදානම් නිර්මාණය Bharathගේ රැකියාව හුදෙක් විද්යාත්මක නොවේ.American Express හි ඔහුගේ කාර්යභාරය ගනුදෙනු සම්පූර්ණත්වය සහ නීතිමය අනුකූලතාව සඳහා නිෂ්පාදන සූදානම් AI මෙවලම් සංවර්ධනය කිරීම ඇතුළත් වේ. ඔහුගේ ප්රසිද්ධ ස්ථාපනයකදී, Bharathගේ ආකෘති ගෘහස්ථතාවයට අවධානය යොමු කරන ඩිජිටල් බැංකු වේදිකාවක් හරහා ප්රවේශිකව වංචා හඳුනාගැනීමට ඉඩ දුන් අතර, හෝටල් සහ ඔවුන්ගේ ව්යාපාරික පාරිභෝගිකයන්ගේ සුවිශේෂී හැසිරීම් ප්රවේශයන් වෙත ක්රියාත්මකව අනුකූල කර ඇති අතර, එය සංකීර්ණ ව්යාපාරික හැසිරීම් සහිත කර්මාන්තයන් තුළ ඔහුගේ ප්රවේශය ප්රමාණවත් බව පෙන්වා දුන්නා. මීට අමතරව, ව්යාපාරික ව්යාපාරික ක්රියාකාරකම් සහ zero-trust ව්යාපාරික මූලධර්මය සමඟ මෙම ආකෘතිය ඇතුළත් කිරීම නවීන DevOps සහ අනුකූලතා ප්රොටෝලීන් සමඟ අනුකූලතාවය සහතික කරයි, ගෝලීය මූල්ය පරිසර පද්ධති තුළ සෘජුව ස්ථාපනය කිරීමට ඉඩ සලසයි. බුද්ධිමත් සහ ආරක්ෂිත මූල් යමය අනාගතයක් ඩිජිටල් විශ්වාසය සහ ආරක් ෂාව පිළිබඳ පෘථිවිය නැවත සකසන විට, Bharath Somu හි පර්යේෂණ ඩිජිටල් විශ්වාසය සහ ආරක් ෂාව පිළිබඳ ප්රවේශය පමණක් නොව, මූලිකව ආයතන සහයෝගයෙන් කටයුතු කරන ආකාරය, සකසන ආකාරය, සහ වඩාත් හවුල් ඩිජිටල් පෘථිවිය තුළ විශ්වාසය ගොඩනඟන ආකාරය පිළිබඳ ප්රවේශය. තනි තාක්ෂණික ප්රශ්නයක් ලෙස වංචාව දකිනවාට වඩා, Bharath එය පද්ධති ප්රතිරෝධය, නීතිමය බුද්ධිමය සහ අනුකූල විද්යුත් පද්ධති පිළිබඳ පුළුල් ගිවිසුමේ ඇතුළත ස්ථාපනය කරයි. “සංස්කරණ වංචාව දෙගුණයෙන් වර්ධනය වන ලෝකයේ, ප්රතිරෝධීත්වය බුද්ධිමත්, බෙදාහැරෙන සහ සහයෝගික විය යුතුය.” Bharath සටහන් “අපේ අනාගතය නිර්මාණය කරන්නේ එජීටික AI සමඟයි – එක් වරක් එක් අන්තර්ක්රියාකාරීතාවයක්.”

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

මෙම ශ්‍රව්‍යය කතාවේ මුල් භාෂාවෙන් නිෂ්පාදනය කර ඇත!

Bharath Somu ගේ ව්යාපාරික වංචා සටන් කිරීමට නියෝජිත AI භාවිතා කිරීමට සැලැස්ම

About Author

අදහස්

ටැග් එල්ලන්න

මෙම ලිපිය ඉදිරිපත් කරන ලදී

Related Stories

2025 Could See Tonga Become the Web3 Tech Hub of the Pacific

Meet IONOS: HackerNoon Company of the Week

Meet the HackerNoon Top Writers - Wes Huber's Journey In Tech

Technology's 24 Most Important Social Networks for Content Distribution

2025 Could See Tonga Become the Web3 Tech Hub of the Pacific

Meet IONOS: HackerNoon Company of the Week

Meet the HackerNoon Top Writers - Wes Huber's Journey In Tech

Technology's 24 Most Important Social Networks for Content Distribution

Light-Mode

Classic

Newspaper

Minty

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps