V posledních letech se digitální finanční transakce staly běžnějšími a výrazně rychlejšími. Zatímco se jedná o velmi potřebný vývoj, krajina hrozeb obklopující tyto transakce se také stala stále složitější. Od krádeže identity a podvodů s platbami až po syntetické finanční zločiny a porušování údajů je zajištění bezpečnosti transakcí nyní nejvyšší prioritou po celém světě.
Harish Kumar Sriram, uznávaný odborník na bezpečné zpracování plateb, hodnocení úvěrového rizika, prevenci krádeže identity a marketingovou automatizaci, navrhl rámec řízený umělou inteligencí, který reviduje bezpečnost transakcí prostřednictvím svého výzkumného dokumentu nazvaného „Generativní automatizace řízená umělou inteligencí v integrovaných platebních řešeních: transformace finančních transakcí s využitím poznatků umožňujících neurální síť.“ S využitím neurálních sítí, generativní AI a inteligentního pseudo-labelingu, jeho studie zdůrazňuje úlohu automatizace při proaktivním odhalování podvodů, ochraně uživatelů v rámci platebních ekosystémů a zajištění souladu.
Transaction Security in the Digital Age
Finanční transakce probíhají bezprecedentní rychlostí a rozšiřují současnou digitální ekonomiku, a to napříč platformami elektronického obchodu, tradičními bankami, mobilními aplikacemi a fintech start-upy.Komplexní bezpečnostní výzvy jsou zavedeny tímto šířením digitálních platebních rozhraní.Tyto transakce zahrnují tranzit citlivých finančních dat.Využívání i menších zranitelností může vést k porušení údajů, masivním finančním ztrátám a ztrátě důvěry spotřebitelů.
Ve svém výzkumu Sriram tvrdí, že je čas odstranit staré systémy a statické algoritmy založené na pravidlech a přijímání
Vestavěním modelů umělé inteligence, které jsou schopny průběžně analyzovat ukazatele shody a rizika, mohou instituce zajistit soulad v reálném čase se složitými a vyvíjejícími se regulačními prostředími a zároveň snížit zátěž manuálního podávání zpráv a auditů.
Importance of Generative AI and Neural Networks
silná kombinace architektury neurálních sítí a
Inteligentní rámec pseudo-labelingu je další důležitou inovací, kterou Sriram představil ve své práci. Použitím původně neoznačených nebo polo-labelovaných dat může trénovat dohlížené modely AI. Dokonce i ve složitých nebo nejednoznačných kategoriích transakcí mohou tyto modely zvýšit jejich klasifikační přesnost přiřazením pravděpodobnostních štítků neznámým datovým bodům a jejich zdokonalováním prostřednictvím iterativního učení. Tato schopnost může být nesmírně užitečná pro detekci atypického chování, které naznačuje riziko, ale není v souladu se známými vzorci podvodu.
Sriram využil hluboké neuronové sítě, které mohou zachytit multidimenzionální vztahy mezi datovými body, které se později používají k generování upozornění nebo schválení v reálném čase. Pro simulaci scénářů s vysokým rizikem a pro hodnocení odolnosti systému proti syntetickému podvodu, zahrnul také generativní odpůrčí sítě (GAN). Tyto simulace jsou klíčové pro posílení schopnosti AI fungovat v reálném prostředí.
Real-Time Fraud Detection
Tradiční myšlenka detekce podvodů se točila kolem pravidelných motorů, manuálních auditů a černých seznamů.I když jsou tyto metody do jisté míry účinné, jsou často pomalé, reaktivní a neschopné zvládnout složitost moderního finančního chování.
Rámec Sriram pro detekci podvodů využívá hybridní systém, který kombinuje neurální sítě, detekci anomálií v reálném čase a rozmazanou logiku.Tím, že průběžně monitoruje toky transakcí, tento systém identifikuje známé vzorce podvodů, stejně jako vznikající anomálie, které tradiční systémy často vynechávají.
Jedním z nejdůležitějších aspektů tohoto systému je jeho schopnost kontextuální analýzy. Namísto provádění izolovaného hodnocení transakcí analyzuje klastre chování přes výdajové kategorie, časové pásma, zařízení a historické trendy.
V článku se také diskutuje o tom, jak mohou být modely předškoleny na syntetických útokových vektorech prostřednictvím simulace podvodných transakcí pomocí GAN.Tím, že se naučí rozpoznávat chování, jako je neoprávněná přeshraniční aktivita, skákání na místo, rozdělení transakcí a maskování identity, se modely stávají vysoce účinnými při ochraně institucí i jednotlivých uživatelů.
Final Thoughts
Výzkum Harish Kumara Srirama poskytuje futuristickou vizi pro inteligentní a bezpečné finanční transakce poháněné generativní AI.S hlubokým zaměřením na prevenci podvodů v reálném čase, automatizaci podporovanou neurálními sítěmi a etické postupy AI má tato iniciativa potenciál stanovit novou referenční hodnotu pro inovace v oblasti platebních technologií.
„Generativní umělá inteligence nabízí schopnost simulovat, předpovídat a optimalizovat transakční procesy v rozsahu, při zachování bezpečnosti a dodržování předpisů,“ říká. „Naším cílem je vybudovat platební ekosystémy, které se samy učí, jsou odolné vůči podvodům a jsou schopny se v reálném čase přizpůsobit měnícímu se finančnímu chování.“
