Katika mazingira ya kifedha yanayohusiana leo, kiwango na ubora wa shughuli za digital vimefikia viwango vya kihistoria.Kama mifumo ya malipo ya ulimwengu inaendelea kukidhi mahitaji ya kuongezeka kwa kasi na uhakika, pia wanakabiliwa na uvunjaji usio na kipimo.Kutatua changamoto hii mbili inahitaji mawazo ya ubunifu - moja ambayo inachanganya ujuzi wa kiufundi wa kina na kujitolea kwa ubunifu wa kimaadili na ujasiri. Vijaya Rama Raju Gottimukkala amefanya utafiti wake wa hivi karibuni, Federated Learning Approaches for Fraud Detection in International Payment Systems, unaanzisha mfumo wa kimaadili wa kuboresha uchunguzi wa udanganyifu wakati wa kuheshimu mipaka ya faragha ya data ya kifedha na ufuatiliaji wa sheria. The Challenge of Cross-Border Trust Mitandao ya malipo ya kisasa inafanya kazi katika mamlaka mbalimbali, kila moja inayoongozwa na mifumo tofauti ya udhibiti. Hii inasababisha mtazamo: mifumo ya kugundua udanganyifu inapaswa kujifunza kutoka kwa mifano ya kimataifa, lakini data ambayo inafichua mifano hii haiwezi kushiriki huru. Katika utafiti wake, Gottimukkala inasisitiza kwamba mvutano huu kati ya ushirikiano na faragha ni tatizo la dharura zaidi katika teknolojia ya kifedha leo. Mifano ya jadi ya kujifunza mashine inayotumika kwa ajili ya kuzuia udanganyifu inategemea seti za data zilizoidhinishwa - hifadhi ambazo zinapunguzwa zaidi na sheria za uhamisho wa data. Federated Learning (FL) inatoa njia ya mbele. Kwa kuruhusu taasisi nyingi kufundisha mifano ya kushirikiana bila kufichua data zao za msingi, FL inafafanua upya ushirikiano katika usalama wa kifedha. Kazi ya Gottimukkala inaonyesha jinsi dhana hii, wakati ilipingana na hali halisi ya malipo ya kimataifa, inaweza kubadilisha mbinu ya sekta ya kuzuia udanganyifu. Building a Framework for Secure Collaboration Gottimukkala's iliyopendekezwa FL usanifu reimagines jinsi benki, mchakato wa malipo, na mashirika ya udhibiti kuingiliana. badala ya kutegemea kwa aggregator moja, muundo wake inaruhusu ushirikiano wa peer-to-peer - kila mshiriki husaidia mafunzo ya mfano wakati wa kudumisha mmiliki wa data yake. Mifumo hii inapunguza hatari ya uvuvi wa data na inapunguza pointi moja za kushindwa, mbili ya udhaifu wa kawaida katika mifumo ya jadi. Pia inawapa kiwango cha ufanisi, kuruhusu kila node kurekebisha mfano wa kimataifa kwa mazingira ya sheria na shughuli za ndani. Muundo huu unajumuisha mbinu za juu kama vile updates za mawasiliano ya ufanisi, sparsification, na mafunzo ya asynchronous. Hizi hupunguza gharama za bandwidth zinazohusiana na kushiriki mifano, na kufanya mfumo wa vitendo hata kwa mikoa yenye miundombinu ya mdogo. Kwa kukabiliana na vikwazo vya mtandao wa ulimwengu halisi, Gottimukkala inahakikisha kwamba ahadi ya nadharia ya FL inabadilika katika ufanisi wa uendeshaji. Addressing Data Diversity and Real-World Complexity Moja ya changamoto muhimu katika uchunguzi wa udanganyifu wa kimataifa ni utofauti wa data. Mipango ya udanganyifu inatofautiana sana kati ya mikoa, kutafakari mabadiliko katika tabia ya watumiaji, shughuli za kiuchumi, na hata mwelekeo wa msimu. Mfumo wa Gottimukkala unakabiliana moja kwa moja na tatizo hili kwa kuingiza taratibu za kushughulikia data isiyo na usambazaji sawa (non-IID) kati ya mamlaka. Utafiti wake unashuhudia jinsi kujifunza kwa eneo linaweza kuishi pamoja na ushirikiano wa kimataifa. taasisi zinaweza kubadilisha mifano yao kwa anomali maalum za kanda - kama vile udanganyifu wa kutokuwepo kwa kadi au utambulisho wa synthetic - bila kupoteza akili ya pamoja iliyopatikana kutoka kwa ushirikiano wa kimataifa. Uwezo huu wa kurekebisha ni muhimu katika ulimwengu ambapo aina za udanganyifu zinaendelea haraka kuliko seti za sheria za static zinaweza kudumisha kasi. From Concept to Evaluation Ili kuthibitisha mbinu yake, Gottimukkala alisimulia mazingira ya malipo ya mipaka kwa kutumia seti za data za synthetic zilizoandaliwa kulingana na ishara za kifedha za ulimwengu halisi. majaribio yameonyesha kwamba kujifunza ya federated inaweza kufanikiwa na mifumo ya kituo katika kugundua anomali wakati data ya udanganyifu inapatikana ni ndogo au isiyojulikana. Tathmini ya utendaji ilionyesha viwango vya juu vya kukaribisha na usahihi, na FL ya peer-to-peer inahifadhi usahihi ikilinganishwa na mifano ya kituo na wakati huo huo huo kuboresha faragha kwa kiasi kikubwa. Matokeo haya yanaonyesha ukweli wa vitendo: usalama na faragha hawana haja ya kuwa malengo ya kinyume. Na mfumo sahihi, wanaweza kuimarisha kila mmoja - kujenga imani katika msingi wa fedha za digital. Ethics and Compliance in Design Mbali na uvumbuzi wa kiufundi, kazi ya Gottimukkala inaonyesha ufahamu wa kina wa mahitaji ya udhibiti na maadili. Mfano wake unakubali kwamba taasisi za kifedha zinapaswa kufanya kazi ndani ya mifumo ngumu ya kisheria kama vile GDPR na CCPA. Badala ya kuepuka sheria hizi, mbinu yake inajumuisha ufuatiliaji katika msingi wa mfumo. Kwa kubuni, usanifu wa shirikisho unahakikisha kwamba hakuna washiriki anapata upatikanaji wa data inayoweza kutambuliwa au kutumiwa kibiashara. Kila update ya mfano husaidia akili ya pamoja wakati wa kuhifadhi faragha ya taasisi na watumiaji. Ushirikiano huu wa teknolojia na utawala ndio unaoweka kazi yake tofauti. inatambua kuwa maendeleo endelevu katika uvumbuzi wa kifedha sio tu juu ya ubora wa algorithm lakini kwa imani ya umma. A Broader Vision for Financial Resilience Mchanganyiko wa Gottimukkala unazidi zaidi ya utafiti wa kitaaluma. uwanja wake mkubwa wa juhudi unajumuisha uhandisi wa programu, akili ya sanaa, na kuboresha miundombinu ya malipo. Kwa njia ya uzoefu wa miaka ya kubuni na kuboresha mifumo ambayo inafanya shughuli za kifedha salama, amepanda ufahamu kamili wa changamoto ambazo zinafafanua uchumi wa digital wa leo. Ushirikiano wake wa kujifunza mashine katika kuzuia udanganyifu, kugundua anomali, na ufuatiliaji wa ufuatiliaji umesaidia kuimarisha uwazi wa shughuli na kupunguza hatari ya mfumo katika mazingira ya malipo ya kimataifa. Kwa kuunganisha ujuzi wake wa uhandisi na uvumbuzi ulioongozwa na utafiti, Gottimukkala anaonyesha jinsi teknolojia inaweza kutumika kama nguvu ya kuunganisha katika fedha za kimataifa - kuunganisha mipaka ya taasisi bila kuathiri usalama. Looking Ahead Matokeo ya mbinu za kujifunza za shirikisho za kugundua udanganyifu katika mifumo ya malipo ya kimataifa hufikia zaidi ya kugundua udanganyifu yenyewe. Kama shughuli za kimataifa zinaendelea kukua kwa kiasi na utata, Gottimukkala inaona mazingira ambapo mifumo ya AI sio tu kutambua vitisho lakini pia kuendeleza pamoja nao - daima kujifunza kutoka mazingira mbalimbali wakati wa kulinda faragha ya kila mshiriki. Katika enzi inayojulikana na digitalization ya haraka na uchunguzi wa sheria, utafiti huu unawakilisha mafanikio ya kiufundi na uwazi wa kimaadili. Inaonyesha kwamba uvumbuzi katika fedha unaweza kuwa na matarajio na uwajibikaji, kuendeleza usalama wa pamoja bila kuharibu haki za kibinafsi. Kwa njia ya kazi yake, Vijaya Rama Raju Gottimukkala hutoa mpango wa kizazi kipya cha ujuzi wa kifedha - moja ambayo si kituo cha usimamizi au unyanyasaji, lakini ushirikiano, maadili, na ujasiri.

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

Sauti hii imetolewa katika lugha asilia ya hadithi!

Vijaya Rama Raju Gottimukkala: Kuendeleza Usalama wa Fedha wa Kimataifa kupitia Elimu ya Shirikisho

About Author

MAONI

HANG TAGS

MAKALA HII ILIWASILISHWA NDANI

Related Stories

Sweet Security Unveils First Unified Detection And Response Platform

Speed up Swift compile time

Jinsi $ TRUTH token ya Swarm Network inapanga kukabiliana na taarifa mbaya kupitia uhakiki wa Blockchain

A PENDENT WORLD

Sweet Security Unveils First Unified Detection And Response Platform

Speed up Swift compile time

Jinsi $ TRUTH token ya Swarm Network inapanga kukabiliana na taarifa mbaya kupitia uhakiki wa Blockchain

A PENDENT WORLD

Light-Mode

Classic

Newspaper

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps