Sa isang mundo na karaniwang gumagamit ng mga digital na transaksyon, ang linya sa pagitan ng convenience at vulnerability ay lumalaki. Kishore Challa, isang matinding software engineer at mananaliksik na may karaniwang karanasan sa fintech at data engineering, ay nakatuon ang kanyang karera sa pag-cover ang gap na ito responsibleng. Ito ay nag-aalok ng isang mahigpit na pag-explore sa paggamit ng artificial intelligence upang i-strengthen ang mga sistema ng pagbabayad at i-prevent financial fraud without crossing into consumer-targeted healthcare or advisory territories. “Revolutionizing Digital Transactions with Generative AI: Makatipid ng Neural Networks at Machine Learning para sa Enhanced Payment Security at Prevention of Fraud” A Technologist Rooted in Practical Innovation Sa isang karera na naglalaman ng mga pangunahing mga organisasyon tulad ng Tata Consultancy Services, Bayer Crop Science, at Mastercard, ang paglipad ni Challa ay nagpapakita ng patuloy na pag-unlad ng AI sa mga ecosystem ng enterprise. Ang kanyang academic foundation, isang Bachelor's degree sa Information Technology mula sa Acharya Nagarjuna University at isang Master's in Computer Science mula sa University of Houston-Clear Lake, ay binubuo ng mga pangunahing pangunahing para sa kanyang analytical approach sa real-world technology challenges. Sa paglipas ng panahon, ang kanyang pag-focus ay lumipat mula sa full-stack software development sa data-driven solutions, kung saan siya nakita ang machine learning bilang isang key sa systemic integrity at scalability. Sa Mastercard, ang karanasan ni Challa sa mga neural networks at transaction systems ay nag-posisyon niya sa pag-aaral ng mekanika ng digital security mula sa isang global na pananaliksik. Ang kanyang trabaho ay nagkakahalaga sa mga etikal na integration ng AI na bumuo ng mga sistema na pag-detect ng anomalias, magbigay ng compliance, at bumuo ng trust sa lahat ng digital platforms. The Digital Payment Dilemma Ang pananaliksik ni Challa ay nagsisimula sa isang pag-akda ng kasalukuyang mabilis na-expanding digital payments landscape. Halimbawa niya sa kanyang Utilitas Mathematica publikasyon, ang pag-unlad ng online at mobile payments ay simultaneously na-invite ng isang pulong sa mga fraudulent behavior, na-push ang mga limitasyon ng mga tradisyonal na mga paraan ng cybersecurity. Ang pangunahing pag-innovation sa mga taktikong fraud mula sa phishing sa synthetic identities ay nangangailangan ng adaptive na mga sistema na maaaring malaman sa real-time. Ibig sabihin, not counted... hindi ibig sabihin kapuri-puri ka dahil marami kang tinapos na kurso. marami kang tinapos na kurso. Generative AI: Building Intelligent Payment Frameworks Sa pangkalahatan ng pag-aaral ni Challa ay ang generative AI, isang pamilya ng mga modelo na dinisenyo upang makita at i-replicate ang mga kompleksong strukturong data. Sinusulat niya kung paano ang mga networks ng neural, lalo na ang Generative Adversarial Networks (GANs), variational autoencoders, at deep belief networks ay maaaring mag-trained upang i-distinguish sa pagitan ng legitimate at suspicious transactions. Sa pamamagitan ng pagmamay-ari ng authentic transaction behavior, ang mga sistema na ito ay maaaring i-detect ang mga anomalias na maaaring iba pa pumasok sa mga algorithm na batay sa mga patakaran. Ibig sabihin, not counted... hindi ibig sabihin kapuri-puri ka dahil marami kang tinapos na kurso. marami kang tinapos na kurso. Sinubukan ni Challa na ang mga sistema na ito ay hindi dinisenyo upang mag-intervention sa mga individual na financial behavior o magrekomenda ng mga personal na mga aksyon, ngunit mas mabigat ang mga institusyonal na safeguards. Ang teknolohiya ay gumagana sa ilalim ng mga limitasyon ng compliance at privacy ng data, na nagbibigay-daan upang mag-siguraduhin ang pagproseso nang hindi maiwasan ang autonomya ng user. From Neural Networks to Ethical AI Systems Ang dokumento ay bumaba sa architecture ng neural networks at ang kanilang mga application sa pag-payment security. Challa naglalarawan kung paano mga layer ng interconnected nodes analyze transaction data, identify patterns, at pag-classify ang mga aktibidad na may karagdagang katunayan. Machine learning algorithms tulad ng decision trees, ensemble models, at suporta ng vector machines complement this framework, na nag-aalok ng maraming layer ng verification upang i-minimize ang mga false positives. Ang kung ano ang nagtataguyod ng Challa's trabaho ay ang kanyang pag-atake sa etika at transparency. Nagtatagumpay ang mga potensyal na risk ng mga bias sa AI systems, nag-aalok siya para sa mga malinaw na mekanismo ng AI na ilarawan kung paano ang mga modelo makakuha ng mga decision. Byining auditingability at regulatory alignment, mga financial institutions can build trust not only in their systems but also in their governance structures. Lessons from Case Studies Ang pananaliksik ay sumusunod sa real-world implementations ng AI sa security ng pagbabayad mula sa retail platforms hanggang sa global financial institutions. Challa nag-debat kung paano ang mga organisasyon na gumagamit ng AI-powered models ay nakakita ng malimutan na reductions sa fraudulent transactions, chargebacks, at breaches ng compliance. Ang isa sa mga halimbawa na inihahanda ay isang global na kumpanya ng hospitality na binubuo ng generative AI na mga modelo upang mabawasan ang mga fraudulent credit card activity ng hanggang sa 40% sa loob ng ilang taon. Ang isa pang kaso ay nagpapakita ng paggamit ng self-organizing mga mapa upang bumuo ng normal na mga profile ng customer behavior, kung saan ayusin ang claim ng Challa na pattern recognition ay pangunahing para sa malubhang pag-iwas. Habang ang kanyang pag-aaral ay humihingi ng mga promosyonal na wika, ito ay nagpapahiwatig sa mga tanging halaga ng pag-adopt ng generative AI sa isang estruktural, etikal na tinutukoy na paraan. Ang teknolohiya, kapag tinutukoy na, ay hindi bumubuo ng pamumuhunan ng tao ngunit mas mataas ito sa pamamagitan ng intelligent automation at data insight. Challenges and the Road Ahead Ang mabilis na pag-unlad ng adverse AI at ang pag-unlad ng cyber threats ay nangangailangan ng katapusan na pananaliksik at regulatory adaptation. Ethical considerations tulad ng transparency ng data, algorithmic accountability, at privacy ay patuloy sa pandaigdigang mga rekomendasyon niya. Sinubukan niya ang isang collaborative ecosystem na naglalaman ng mga mananaliksik, mga tagapagkukunan ng politika, at mga financial institutions upang bumuo ng common standards para sa kaligtasan na paggamit ng AI. By combining adaptive learning models with human governance, Challa binigyan ng isang mundo ng finance na ang parehong technologically advanced at socially responsible. A Measured Vision for the Future Sa kanyang pangunahing pag-iisip, si Challa ay nagpapakita sa isang bukas na kung saan ang AI-driven security ay maging pangunahing bahagi ng digital trust. Sa halip na nagpapakita ng AI bilang isang "revolutionary" kapangyarihan, ang kanyang karanasan ay binubuo ito bilang isang pragmatic na nagpapahintulot ng resilience at transparency. Ang pananaliksik ay nagtatampok ng isang pangunahing katotohanan ng philosophy ng propesyonal na si Challa: ang pag-unlad ay kinakailangan upang makipag-ugnayan sa prudence.Ang kanyang mga kontribusyon ay nagpapakita na ang pag-innovation sa AI at fintech ay maaaring coexist sa etikal na clarity at systemic accountability, isang pakikipagtulungan na matatagpuan na ang teknolohiya ay isang safeguard, hindi isang risk.

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

Ang audio na ito ay ginawa sa orihinal na wika ng kuwento!

Paggamit ng Generative AI para sa Secure Digital Transactions: Ang Visyon at Pag-aaral ng Kishore Challa

About Author

MGA KOMENTO

HANG TAGS

ANG ARTIKULONG ITO AY IPINAKITA SA

Related Stories

State of the Noonion: The Year of Profitability and Product Renaissance

Hosting a DNS domain on the blockchain

Getting intimate with Ethereum tokens

COVID-19: We Need More Than Data, We Need Insights!

State of the Noonion: The Year of Profitability and Product Renaissance

Hosting a DNS domain on the blockchain

Getting intimate with Ethereum tokens

COVID-19: We Need More Than Data, We Need Insights!

Light-Mode

Classic

Newspaper

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps