সাম্প্রতিক বছরগুলিতে, ডিজিটাল আর্থিক লেনদেনগুলি আরো সাধারণ এবং উল্লেখযোগ্যভাবে দ্রুত হয়ে উঠেছে। যদিও এটি একটি খুব প্রয়োজনীয় উন্নয়ন, এই লেনদেনগুলি ঘিরে হুমকি পরিস্থিতিও ক্রমবর্ধমান জটিল হয়ে উঠেছে। সনাক্তকরণ চুরি এবং পেমেন্ট প্রতারণা থেকে সিন্থেটিক আর্থিক অপরাধ এবং ডেটা প্রতারণা পর্যন্ত, লেনদেনের নিরাপত্তা নিশ্চিত করা এখন বিশ্বব্যাপী একটি শীর্ষ অগ্রাধিকার।
Harish Kumar Sriram, নিরাপদ পেমেন্ট প্রক্রিয়াকরণ, ক্রেডিট ঝুঁকি মূল্যায়ন, পরিচয় চুরির প্রতিরোধ এবং বিপণন অটোমেশন মধ্যে একটি বিখ্যাত বিশেষজ্ঞ, তার গবেষণায় "জেনারেটেড পেমেন্ট সমাধানে জেনারেটেড এআই-ড্রাইভিং অটোমেশন: নিউরাল নেটওয়ার্ক-অ্যাক্টিভ ইনজেকশন সহ আর্থিক লেনদেনগুলি রূপান্তর" নামে একটি আইটি চালিত কাঠামো প্রস্তাব করেছে, তার গবেষণায় নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি, জেনারেটেড এআই এবং স্মার্ট পেসডো লেবেলিং ব্যবহার করে, তার গবেষণায় অপারেটিং সনাক্তকরণের ভূমিকা
Transaction Security in the Digital Age
আর্থিক লেনদেনগুলি বর্তমান ডিজিটাল অর্থনীতির অবিশ্বাস্য গতিতে এবং মাত্রায় ঘটে যাচ্ছে, ই-কমার্স প্ল্যাটফর্ম, ঐতিহ্যগত ব্যাংক, মোবাইল অ্যাপ্লিকেশন এবং ফিনটেক স্টার্টআপগুলিকে ছড়িয়ে দেয়। ডিজিটাল পেমেন্ট ইন্টারফেসগুলির এই বিস্তার দ্বারা জটিল নিরাপত্তা চ্যালেঞ্জগুলি চালানো হয়।
তার গবেষণায়, Sriram দাবি করে যে ঐতিহ্যবাহী সিস্টেম এবং স্থিতিশীল নিয়ম ভিত্তিক অ্যালগরিদম এবং অন্তর্ভুক্ত করার সময় হয়েছে।
আইটি মডেলগুলি অন্তর্ভুক্ত করে যা নিয়ম অনুসরণের নির্দেশক এবং ঝুঁকিগুলি ক্রমাগত বিশ্লেষণ করতে সক্ষম হয়, প্রতিষ্ঠানগুলি জটিল এবং বিবর্তিত নিয়ন্ত্রক পরিস্থিতিতে বাস্তব সময়ে নিয়ম অনুসরণ নিশ্চিত করতে পারে এবং ম্যানুয়াল রিপোর্টিং এবং অডিটের ওজন হ্রাস করে।
Importance of Generative AI and Neural Networks
নিউরন নেটওয়ার্ক আর্কিটেকচারের একটি শক্তিশালী সংমিশ্রণ এবং
স্মার্ট পেসডো লেবেলিং ফ্রেমমার্কটি অন্য একটি গুরুত্বপূর্ণ উদ্ভাবন যা Sriram তার কাগজে উপস্থাপন করেছে। প্রাথমিকভাবে অ-লাইবেল বা অর্ধ-লাইবেল ডেটা ব্যবহার করে, এটি সুপারভাইজড এআই মডেলগুলি প্রশিক্ষণ করতে পারে। এমনকি জটিল বা অনিশ্চিত লেনদেন ক্যাটাগরিতেও, এই মডেলগুলি অজানা ডেটা পয়েন্টগুলির জন্য সম্ভাব্যতা লেবেলগুলি নির্ধারণ করে এবং এটি ইটিরেটেড লার্নিং মাধ্যমে উন্নত করে তাদের শ্রেণীকরণ সঠিকতা বৃদ্ধি করতে পারে। এই ক্ষমতা অটাইপিক আচরণের সনাক্তকরণের জন্য অত্যন্ত উপকারী হতে পারে যা ঝুঁকি
Sriram গভীর নিউরন নেটওয়ার্কগুলি ব্যবহার করেছে যা ডেটা পয়েন্টগুলির মধ্যে বহুমুখী সম্পর্কগুলি ক্যাপচার করতে পারে, যা পরে রিয়েল টাইম সতর্কবার্তা বা অনুমোদনগুলি উত্পাদনের জন্য ব্যবহৃত হয়. উচ্চ ঝুঁকিপূর্ণ পরিস্থিতি সিমুলেশন এবং সিস্টেমের সিন্থেটিক প্রতারণা প্রতিরোধের প্রতিরোধের মূল্যায়ন করার জন্য, তিনি জেনারেটিভ অ্যাডভেয়ারাল নেটওয়ার্কগুলি (GANs) অন্তর্ভুক্ত করেছেন।
Real-Time Fraud Detection
প্রচলিত ধারণা প্রতারণার সনাক্তকরণ নিয়ম ভিত্তিক ইঞ্জিন, ম্যানুয়াল অডিট এবং ব্ল্যাকলিস্টের চারপাশে ঘুরেছিল। যদিও এই পদ্ধতিগুলি কিছুটা কার্যকর, তারা প্রায়ই ধীর, প্রতিক্রিয়াশীল এবং আধুনিক আর্থিক আচরণের জটিলতা মোকাবেলা করতে সক্ষম নয়।
Sriram এর প্রতারণার সনাক্তকরণ ফ্রেমওয়ার্ক একটি হাইব্রিড সিস্টেম ব্যবহার করে যা নিউরন নেটওয়ার্ক, বাস্তব সময়ের অস্বাভাবিকতা সনাক্তকরণ, এবং বিচ্ছিন্ন যুক্তি সংযুক্ত করে।
এই সিস্টেমের সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ দিকগুলির মধ্যে একটি হল তার পরিস্থিতি বিশ্লেষণ ক্ষমতা। লেনদেনগুলির আলাদা মূল্যায়ন করার পরিবর্তে, এটি ব্যয় বিভাগ, সময়সীমা, ডিভাইস এবং ঐতিহাসিক প্রবণতাগুলির মধ্যে আচরণের গ্রুপগুলি বিশ্লেষণ করে।
কাগজটি এছাড়াও আলোচনা করে যে কিভাবে মডেলগুলি GANs ব্যবহার করে প্রতারণামূলক লেনদেনগুলির সিমুলেশন মাধ্যমে সিন্থেটিক আক্রমণ ভেক্টরগুলিতে প্রাক-শিক্ষা করা যেতে পারে. অননুমোদিত সীমান্তে কার্যকলাপ, অবস্থান hopping, লেনদেন splitting, এবং পরিচয় masking মত আচরণগুলি চিনতে শিখে, মডেলগুলি প্রতিষ্ঠানগুলি এবং ব্যক্তিগত ব্যবহারকারীদের রক্ষায় খুব কার্যকর হয়ে ওঠে।
Final Thoughts
Harish Kumar Sriram এর গবেষণা একটি ভবিষ্যতের দৃষ্টিভঙ্গি সরবরাহ করে বুদ্ধিমান এবং নিরাপদ আর্থিক লেনদেনগুলির জন্য জেনারেটেড এআই দ্বারা চালিত. বাস্তব সময়ের প্রতারণা প্রতিরোধ, নিউরাল নেটওয়ার্ক সক্ষম স্বয়ংক্রিয়করণ, এবং নৈতিক এআই অনুশীলন উপর গভীর মনোযোগ দিয়ে, এই উদ্যোগটি পেমেন্ট প্রযুক্তিতে উদ্ভাবনের জন্য একটি নতুন মাত্রা নির্ধারণ করতে সক্ষম।
"জেনারেটিভ এআই ব্যাঙ্কিং প্রক্রিয়াগুলি মাত্রায় সিমুলেশন, পূর্বাভাস এবং অপ্টিমাইজ করার ক্ষমতা সরবরাহ করে, নিরাপত্তা এবং সম্মতি রক্ষা করে," তিনি বলেন।
