Τα τελευταία χρόνια, οι ψηφιακές χρηματοπιστωτικές συναλλαγές έχουν γίνει πιο συνηθισμένες και σημαντικά ταχύτερες. Ενώ αυτή είναι μια αναγκαία εξέλιξη, το τοπίο των απειλών που περιβάλλουν αυτές τις συναλλαγές έχει επίσης γίνει όλο και πιο πολύπλοκο. Από την κλοπή ταυτότητας και την απάτη πληρωμών έως τα συνθετικά οικονομικά εγκλήματα και τις παραβιάσεις δεδομένων, η εξασφάλιση της ασφάλειας των συναλλαγών αποτελεί πλέον κορυφαία προτεραιότητα σε όλο τον κόσμο. Δυστυχώς, αυτές οι αναδυόμενες απειλές παραμένουν συχνά ανιχνευμένες χρησιμοποιώντας παραδοσιακά συστήματα βασισμένα σε κανόνες.
Ο Harish Kumar Sriram, αναγνωρισμένος εμπειρογνώμονας σε ασφαλή επεξεργασία πληρωμών, αξιολόγηση πιστωτικού κινδύνου, πρόληψη κλοπής ταυτότητας και αυτοματοποίηση μάρκετινγκ, πρότεινε ένα πλαίσιο που βασίζεται στην τεχνητή νοημοσύνη που αναθεωρεί την ασφάλεια των συναλλαγών μέσω του ερευνητικού του εγγράφου με τίτλο «Generative AI-Driven Automation in Integrated Payment Solutions: Transforming Financial Transactions with Neural Network-Enabled Insights».
Transaction Security in the Digital Age
Οι χρηματοπιστωτικές συναλλαγές λαμβάνουν χώρα με πρωτοφανή ταχύτητα και κλιμάκωση της τρέχουσας ψηφιακής οικονομίας, καλύπτοντας πλατφόρμες ηλεκτρονικού εμπορίου, παραδοσιακές τράπεζες, εφαρμογές κινητής τηλεφωνίας και νεοσύστατες εταιρείες χρηματοοικονομικής τεχνολογίας.Οι πολύπλοκες προκλήσεις ασφαλείας εισάγονται από αυτή την εξάπλωση των ψηφιακών διεπαφών πληρωμών.Οι συναλλαγές αυτές περιλαμβάνουν τη διαμετακόμιση ευαίσθητων χρηματοπιστωτικών δεδομένων.Η εκμετάλλευση ακόμη και μικρών τρωτών σημείων μπορεί να οδηγήσει σε παραβιάσεις δεδομένων, τεράστιες οικονομικές απώλειες και απώλεια εμπιστοσύνης των καταναλωτών
Στην έρευνά του, ο Sriram υποστηρίζει ότι ήρθε η ώρα να καταργηθούν τα κληρονομικά συστήματα και οι στατικοί αλγόριθμοι που βασίζονται σε κανόνες και αγκαλιάζουν
Με την ενσωμάτωση μοντέλων τεχνητής νοημοσύνης ικανών να αναλύουν συνεχώς δείκτες συμμόρφωσης και κινδύνους, τα ιδρύματα μπορούν να εξασφαλίσουν συμμόρφωση σε πραγματικό χρόνο με πολύπλοκα και εξελισσόμενα ρυθμιστικά τοπία, μειώνοντας παράλληλα το βάρος της χειροκίνητης αναφοράς και των ελέγχων.
Importance of Generative AI and Neural Networks
Ένας ισχυρός συνδυασμός αρχιτεκτονικών νευρωνικών δικτύων και
Το έξυπνο πλαίσιο ψευδο-σήμανσης είναι μια άλλη σημαντική καινοτομία που παρουσιάστηκε από τον Sriram στο έγγραφό του. Χρησιμοποιώντας αρχικά δεδομένα χωρίς σήμανση ή ημι-σήμανση, μπορεί να εκπαιδεύσει εποπτευόμενα μοντέλα AI. Ακόμη και σε πολύπλοκες ή διφορούμενες κατηγορίες συναλλαγών, αυτά τα μοντέλα μπορούν να ενισχύσουν την ακρίβεια ταξινόμησής τους αποδίδοντας πιθανότητες ετικέτες σε άγνωστα σημεία δεδομένων και βελτιώνοντάς τα μέσω επαναληπτικής μάθησης. Αυτή η δυνατότητα μπορεί να είναι εξαιρετικά χρήσιμη για την ανίχνευση άτυπης συμπεριφοράς που υποδηλώνει κίνδυνο αλλά δεν συμμορφώνεται με γνωστά πρότυπα απάτης
Ο Sriram έχει χρησιμοποιήσει βαθιά νευρικά δίκτυα που μπορούν να συλλάβουν πολυδιάστατες σχέσεις μεταξύ σημείων δεδομένων, οι οποίες χρησιμοποιούνται αργότερα για τη δημιουργία ειδοποιήσεων ή εγκρίσεων σε πραγματικό χρόνο.Για να προσομοιώσει σενάρια υψηλού κινδύνου και να αξιολογήσει την ανθεκτικότητα του συστήματος κατά της συνθετικής απάτης, έχει επίσης ενσωματώσει δίκτυα γεννητικών αντιπάλων (GANs).Οι προσομοιώσεις αυτές είναι κρίσιμες για την ενίσχυση της ικανότητας της AI να εκτελεί σε πραγματικά περιβάλλοντα.
Real-Time Fraud Detection
Η παραδοσιακή ιδέα της ανίχνευσης απάτης περιστρέφεται γύρω από μηχανές βασισμένες σε κανόνες, χειροκίνητους ελέγχους και μαύρες λίστες. Παρόλο που αυτές οι μέθοδοι είναι αποτελεσματικές σε κάποιο βαθμό, είναι συχνά αργές, αντιδραστικές και ανίκανες να χειριστούν την πολυπλοκότητα της σύγχρονης οικονομικής συμπεριφοράς.
Το πλαίσιο ανίχνευσης απάτης της Sriram χρησιμοποιεί ένα υβριδικό σύστημα που συνδυάζει νευρικά δίκτυα, ανίχνευση ανωμαλιών σε πραγματικό χρόνο και ασαφή λογική.
Μια από τις πιο σημαντικές πτυχές αυτού του συστήματος είναι η ικανότητά του να αναλύει το πλαίσιο. Αντί να διεξάγει απομονωμένη αξιολόγηση συναλλαγών, αναλύει ομάδες συμπεριφοράς σε κατηγορίες δαπανών, ζώνες ώρας, συσκευές και ιστορικές τάσεις. Αυτό επιτρέπει στο σύστημα να διακρίνει μεταξύ πραγματικής απάτης και νόμιμης αλλά ασυνήθιστης δραστηριότητας.
Το έγγραφο εξετάζει επίσης τον τρόπο με τον οποίο τα μοντέλα μπορούν να προ-εκπαιδεύονται για συνθετικούς φορείς επίθεσης μέσω της προσομοίωσης δόλιων συναλλαγών χρησιμοποιώντας GANs.Με την εκμάθηση της αναγνώρισης συμπεριφορών όπως η μη εξουσιοδοτημένη διασυνοριακή δραστηριότητα, το άλμα στην τοποθεσία, ο διαχωρισμός συναλλαγών και η απόκρυψη ταυτότητας, τα μοντέλα γίνονται πολύ αποτελεσματικά στην προστασία των ιδρυμάτων καθώς και των μεμονωμένων χρηστών.
Final Thoughts
Η έρευνα του Harish Kumar Sriram παρέχει ένα φουτουριστικό όραμα για έξυπνες και ασφαλείς χρηματοπιστωτικές συναλλαγές που τροφοδοτούνται από τη δημιουργική τεχνητή νοημοσύνη.Με βαθιά έμφαση στην πρόληψη απάτης σε πραγματικό χρόνο, την αυτοματοποίηση που επιτρέπει το νευρικό δίκτυο και τις ηθικές πρακτικές τεχνητής νοημοσύνης, αυτή η πρωτοβουλία έχει τη δυνατότητα να θέσει ένα νέο σημείο αναφοράς για την καινοτομία στην τεχνολογία πληρωμών.
«Η γενετική τεχνητή νοημοσύνη προσφέρει τις δυνατότητες προσομοίωσης, πρόβλεψης και βελτιστοποίησης των διαδικασιών συναλλαγών σε κλίμακα, διατηρώντας παράλληλα την ασφάλεια και τη συμμόρφωση», δηλώνει. «Στόχος μας είναι να οικοδομήσουμε οικοσυστήματα πληρωμών που είναι αυτοματοποιημένα, ανθεκτικά στην απάτη και ικανά να προσαρμοστούν σε πραγματικό χρόνο στην μεταβαλλόμενη οικονομική συμπεριφορά».
