В останні роки цифрові фінансові транзакції стали більш поширеними і значно швидшими. Хоча це дуже потрібний розвиток, пейзаж загроз, що оточує ці транзакції, також зростав все більш складним. Від крадіжки ідентичності та шахрайства у оплаті до синтетичних фінансових злочинів та порушень даних, забезпечення безпеки транзакцій тепер є пріоритетом у всьому світі. На жаль, ці нові загрози часто залишаються невідкритими при використанні традиційних систем, заснованих на правилах. Гаріш Кумар Срірам, відомий експерт з безпечної обробки платежів, оцінки кредитного ризику, запобігання крадіжці і маркетингової автоматизації, запропонував рамки, орієнтовані на інтелектуальний інтелект, які оновлюють безпеку транзакцій через свою дослідницьку статтю під назвою «Генеративна автоматизація, орієнтована на інтегровані платежні рішення: трансформація фінансових транзакцій з використанням нейронних мереж». Transaction Security in the Digital Age Фінансові транзакції відбуваються з безпрецедентною швидкістю і масштабують поточну цифрову економіку, охоплюючи платформи електронної комерції, традиційні банки, мобільні додатки та фінансово-технологічні стартапи. Складні виклики безпеки запроваджуються цим розповсюдженням цифрових платіжних інтерфейсів. У своєму дослідженні Срірам стверджує, що настав час відмовитися від застарілих систем і статичних алгоритмів, заснованих на правилах, і обійтися. Він рекомендує створювати інтелектуальні системи, здатні перевіряти ідентичність користувача за допомогою поведінкових сигналів, виявляти шаблони ризику в мілісекунди, і запобігати виникненню шахрайської діяльності автономно.Безпека - це не просто проактивний шар у його структурі, але вона втілена в тканину кожної транзакції. Моделі безпеки, що працюють Моделі безпеки, що працюють Вбудовуючи моделі штучного інтелекту, здатні аналізувати показники відповідності та ризики безперервно, установи можуть забезпечити відповідність у реальному часі до складних і розвиваються нормативних ландшафтів, зменшуючи при цьому тягар ручного звітування та аудиту. Importance of Generative AI and Neural Networks Можливе поєднання архітектури нейронних мереж і Ці технології розробляються для вилучення шаблонів, проігнорованих традиційними системами, обробляючи величезні обсяги даних, пов'язаних з платежами.На додаток до обробки та класифікації інформації, ці моделі можуть генерувати нові уявлення з кожним циклом транзакції. Генеративні технології Генеративні технології Розумні рамки псевдоетикетування є ще одним важливим нововведенням, представленим Шрірамом у своїй роботі. Використовуючи спочатку неозначені або напіветикетовані дані, він може тренувати моделі під наглядом інтелектуального інтелекту. Навіть у складних або неоднозначних категоріях транзакцій ці моделі можуть підвищити точність їх класифікації, призначаючи імовірністічні етикетки до невідомих точок даних та удосконалюючи їх шляхом ітеративного навчання. Ця здатність може бути надзвичайно корисною для виявлення атипової поведінки, яка вказує на ризик, але не відповідає відомим шаблонам шахрайства. Sriram використовував глибокі нейронні мережі, які можуть захоплювати багатовимірні відносини між точками даних, які згодом використовуються для генерації попереджень або схвалень в реальному часі. Щоб імітувати сценарії високого ризику та оцінити стійкість системи до синтетичного шахрайства, він також включив генеративні ворожі мережі (GAN). Ці симуляції мають вирішальне значення для зміцнення здатності AI виконувати в реальних середовищах. Real-Time Fraud Detection Традиційна ідея виявлення шахрайства оберталася навколо двигунів, заснованих на правилах, ручних аудитів і чорних списків.Хоча ці методи є ефективними до певної міри, вони часто повільні, реактивні і не здатні справлятися зі складністю сучасної фінансової поведінки. Рамка Sriram для виявлення шахрайства використовує гібридну систему, яка поєднує в собі нейронні мережі, виявлення аномалій у реальному часі та незрозумілу логіку.За допомогою постійного моніторингу потоків транзакцій ця система виявляє відомі шаблони шахрайства, а також нові аномалії, які часто пропускаються традиційними системами. Одним з найважливіших аспектів цієї системи є її можливість контекстного аналізу.Замість того, щоб проводити ізольовану оцінку операцій, вона аналізує кластери поведінки через категорії витрат, часові зони, пристрої та історичні тенденції.Це дозволяє системі диференціювати фактичні шахрайства і законну, але незвичайну діяльність. У статті також обговорюється, як моделі можуть бути попередньо підготовлені до синтетичних векторів атак за допомогою симуляції шахрайських транзакцій за допомогою GAN. Навчившись розпізнавати поведінку, таку як несанкціонована транскордонна діяльність, стрибки по місці, розділення транзакцій та маскування ідентичності, моделі стають високоефективними в захисті установ, а також окремих користувачів. Final Thoughts Дослідження Гаріша Кумара Шрірама надає футуристичне бачення для інтелектуальних і безпечних фінансових транзакцій, що підтримуються генеративним AI. З глибоким акцентом на запобігання шахрайству в реальному часі, автоматизацію, що підтримується нейронними мережами, та етичні практики AI, ця ініціатива має потенціал для встановлення нового еталона для інновацій у сфері платіжних технологій. «Generative AI пропонує можливості для симуляції, прогнозування та оптимізації транзакційних процесів в масштабі, зберігаючи при цьому безпеку та відповідність вимогам, – каже він. – Наша мета – побудувати платіжні екосистеми, які є самонавчальними, стійкими до шахрайства і здатними в реальному часі адаптуватися до мінливої фінансової поведінки».

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

Це аудіо створено мовою оригіналу історії!

Дослідження Harish Kumar Sriram пропонує автоматизацію AI для безпечних транзакцій

About Author

КОМЕНТАРІ

ПОВІСИТИ БИРКИ

ЦЯ СТАТТЯ БУЛА ПРЕДСТАВЛЕНА В

Related Stories

Light-Mode

Classic

Newspaper

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps