У данашњем међусобно повезаном финансијском пејзажу, обим и софистицираност дигиталних трансакција достигли су историјски ниво.Када се светски платни системи развијају како би задовољили растућу потражњу за брзином и поузданошћу, они се такође суочавају са невиђеном изложеношћу превару. Njegovo nedavno istraživanje, Federated Learning Approaches for Fraud Detection in International Payment Systems, uvodi pragmatičan okvir za unapređenje otkrivanja prevara uz poštovanje granica privatnosti finansijskih podataka i usaglašenosti sa propisima. The Challenge of Cross-Border Trust Модерне платне мреже раде у различитим јурисдикцијама, од којих је свака регулисана различитим регулаторним оквирима.То ствара парадокс: системи за откривање преваре морају да науче од глобалних образаца, али подаци који откривају ове обрасце не могу се слободно дијелити. U svom istraživanju, Gottimukkala naglašava da je ta napetost između saradnje i poverljivosti danas najteže pitanje u finansijskoj tehnologiji.Tradicionalni modeli mašinskog učenja koji se koriste za sprečavanje prevara zavise od centralizovanih skupova podataka – repozitorija koji su sve više ograničeni zakonima o lokalizaciji podataka. Federated Learning (FL) nudi put napred. Omogućavanjem više institucija da obučavaju deljene modele bez otkrivanja njihovih osnovnih podataka, FL redefiniše saradnju u oblasti finansijske bezbednosti.Gottimukkalajev rad pokazuje kako ovaj koncept, kada se prilagodi realnostima globalnih plaćanja, može transformisati pristup industrije sprečavanju prevara. Building a Framework for Secure Collaboration Gottimukkala predlaže FL arhitekturu koja preobražava kako banke, procesori plaćanja i regulatorna tela interaguju.Umesto da se oslanja na jedan centralizovani agregator, njegov okvir omogućava saradnju peer-to-peer – svaki učesnik doprinosi obuci modela zadržavajući vlasništvo nad svojim podacima. Ова структура минимизира ризик од цурења података и елиминише појединачне тачке неуспјеха, две од најчешћих рањивости у традиционалним системима.Такође уводи слој флексибилности, омогућавајући сваком чвору да прилагоди глобални модел локалним регулаторним и трансакционим контекстима. Дизајн укључује напредне технике као што су ажурирања ефикасне комуникације, распршивање и асинхрони тренинг.Они смањују трошкове пропусног простора повезане са дељењем модела, чинећи систем практичним чак и за регионе са ограниченом инфраструктуром. Addressing Data Diversity and Real-World Complexity Један од кључних изазова у глобалном откривању преваре је хетерогеност података. Обрасци преваре се широко разликују између региона, одражавајући варијације у понашању потрошача, економској активности, па чак и сезонским трендовима. Институције могу прилагодити своје моделе за регионалне аномалије – као што су преваре без картице или синтетички идентитети – без губитка колективне интелигенције добијене од међународне сарадње. Ova adaptivna sposobnost je ključna u svetu gde tipologije prevara razvijaju se brže nego što statički skupovi pravila mogu da drže tempo.Okvir tako nudi preciznost i otpornost, omogućavajući sistemima da prepoznaju suptilne nepravilnosti koje statički modeli često zanemare. From Concept to Evaluation Da bi potvrdio svoj pristup, Gottimukkala je simulirao prekogranična platna okruženja koristeći sintetičke grupe podataka modelirane po realnim finansijskim signalima. Eksperimenti su pokazali da federalizovano učenje može nadmašiti centralizovane sisteme u otkrivanju anomalija kada su dostupni podaci o prevari rijetki ili nejednako raspoređeni. Евалуације перформанси показале су јаке стопе повратка и прецизности, са Пјер-то-пеер ФЛ одржавајући тачност упоредиву са централизованим моделима, а значајно побољшавајући приватност. Ови налази наглашавају практичну истину: безбедност и приватност не морају бити супротни циљеви.Уз прави оквир, они се могу међусобно ојачати – градећи поверење у саму основу дигиталних финансија. Ethics and Compliance in Design Поред техничких иновација, рад Готтимукала одражава дубоку свест о регулаторним и етичким императивима. његов модел признаје да финансијске институције морају да раде у строгим правним оквирима као што су ГДПР и ЦЦПА. Уместо да заобиђе ове законе, његов приступ уграђује усклађеност у језгро система.По дизајну, федеративна архитектура осигурава да ниједан учесник не добије приступ идентификованим или комерцијално експлоатибилним подацима.Сваки ажурирање модела доприноси колективној интелигенцији уз очување приватности институција и потрошача. Ova usklađenost tehnologije i upravljanja je ono što razlikuje njegov rad.On prepoznaje da održivi napredak u finansijskim inovacijama ne zavisi samo od algoritamske izvrsnosti, već i od poverenja javnosti. A Broader Vision for Financial Resilience Gottimukkalaovi doprinosi idu dalje od akademskih istraživanja. Njegovo šire polje rada obuhvata softversko inženjerstvo, veštačku inteligenciju i modernizaciju platne infrastrukture.Kroz dugogodišnje iskustvo u dizajnu i optimizaciji sistema koji obezbeđuju bezbedne finansijske transakcije, on je kultivisao holističko razumevanje izazova koji definišu današnju digitalnu ekonomiju. Његова интеграција машинског учења у превенцију преваре, откривање аномалија и скрининг усклађености помогла је јачању трансакцијске транспарентности и смањењу системског ризика у глобалним екосистемима плаћања. Комбиновањем своје инжењерске експертизе са истраживачким иновацијама, Готтимукала демонстрира како технологија може да служи као уједињена снага у глобалним финансијама - прелазак институционалних граница без угрожавања безбедности. Looking Ahead Импликације Федералних приступа учењу за откривање преваре у међународним платничким системима иду даље од самог откривања преваре.Они указују на будућност у којој финансијске институције сарађују на заједничком темељу поверења, вођеном принципима транспарентности, приватности и одговорности. Како међународне трансакције настављају да расту у обиму и сложености, Готтимукла предвиђа екосистем у којем системи АИ не само да откривају претње, већ и еволуирају заједно са њима - континуирано учећи из различитих окружења док штити приватност сваког учесника. У ери дефинисаној брзом дигитализацијом и регулаторном контролом, такво истраживање представља и техничко достигнуће и моралну јасноћу.То показује да иновације у финансијама могу бити и амбициозне и одговорне, унапређујући колективну сигурност без жртвовања индивидуалних права. Kroz svoj rad Vijaya Rama Raju Gottimukkala nudi plan za sledeću generaciju finansijske inteligencije – one koja nije centralizovana ili eksploatativna, već kolaborativna, etička i otporna.

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

Овај аудио је произведен на оригиналном језику приче!

Vijaya Rama Raju Gottimukkala: Napredovanje globalne finansijske bezbednosti kroz federalizovano učenje

About Author

КОМЕНТАРИ

ХАНГ ТАГС

ОВАЈ ЧЛАНАК ЈЕ ПРЕДСТАВЉЕН У

Related Stories

Leadership Success Story: Srinath Muralinathan's Transformative Projects at Amazon

Building the Cloud Future: Sreedevi Velagala's Trek in AWS Architecture

Scaling Web Testing with Automation: Srikanth Srinivas’s Digital Strategy Breakthrough

Sravana Kumar Reddy Yeruva’s Fusion Transformation Sets a New Standard in ERP Excellence

Leadership Success Story: Srinath Muralinathan's Transformative Projects at Amazon

Building the Cloud Future: Sreedevi Velagala's Trek in AWS Architecture

Scaling Web Testing with Automation: Srikanth Srinivas’s Digital Strategy Breakthrough

Sravana Kumar Reddy Yeruva’s Fusion Transformation Sets a New Standard in ERP Excellence

Light-Mode

Classic

Newspaper

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps