გლობალური ფინანსური სისტემის ციფრული ტრანსპორტირება აჩქარდება, ისევე როგორც ციფრული რისკების მოწინააღმდეგება. ფინანსური ინსტიტუტები ამჟამად მყისიერი გამოწვევა: გადარჩენა მილიარდი დოლარი, რომელიც გაქირავება უფრო რთული და დაკავშირებული ბანკის ინფრასტრუქტურის მეშვეობით. ხელოვნური ინტელექტურობის, კონფიდენციალურობის ცენტრალური არქიტექტურის და მოწინავე რისკის ანალიტიკის შეხვდა Bharath Somu - წამყვანი ინჟინერი და წამყვანი ძალა შემდეგი Generation fraud prevention სისტემები ციფრული ფინანსთა.
Bharath- ის ახალი გამოქვეყნებული კვლევის შესახებ “Agentic AI-enabled Fraud Prevention: Multi-Agent Collaboration Models for Real-Time Threat Detection and Response in Digital Banking” (გაზანტური ინტელექტუალური ინტელექტუალური ინტელექტუალური ინტელექტუალური ინტელექტუალური ინტელექტუალური ინტელექტუალური ინტელექტუალური ინტელექტუალური ინტელექტუალური ინტელექტუალური ინტელექტუალური ინტელექტუალური ინტელექტუალური ინტელექტუალური ინტელექტუალური ინტელექტუალური ინტელექტუალური ინტელექტუალური ინტელექტუალური ინტელექტუალური ინტელექტუალური ინტელექტუალური ინტელექტუალური ინტელექტუალური ინტელექტBharath- ის მუშაობა აერთიანებს მრავალფუნქციონალური სისტემების, federated learning და ქცევის ანალიტიკის მიმოხილვა, რათა შექმნათ სატვირთო აღჭურვილობა მექანიზმი, რომელიც არა მხოლოდ ზუსტი, არამედ კონფიდენციალურობის მხარდაჭერა და განკუთვნილია.
“Agentic AI-enabled Fraud Prevention: Multi-Agent Collaboration Models for Real-Time Threat Detection and Response in Digital Banking” (გაზანტური ინტელექტუალური ინტელექტუალური ინტელექტუალური ინტელექტუალური ინტელექტუალური ინტელექტუალური ინტელექტუალური ინტელექტუალური ინტელექტუალური ინტელექტუალური ინტელექტუალური ინტელექტუალური ინტელექტუალური ინტელექტუალური ინტელექტუალური ინტელექტუალური ინტელექტუალური ინტელექტუალური ინტელექტუალური ინტელექტუალური ინტელექტუალური ინტელექტუალური ინტელექტუალური ინტელექტუალური ინტელექტუალური ინტელექტტრადიციული Barriers to AI-Led ინოვაცია
ისტორიულად, ბანკები დამოკიდებული სტრატეგიული სისტემები და მხარდაჭერებული სასწავლო მოდელები ტრენინგი დადებითი მონაცემთა კომპლექტი. მიუხედავად იმისა, რომ ეფექტური აღჭურვილობა პოპულარული სატვირთო მოდელები, ეს სისტემები ცდილობენ იპოვოს ახალი ან დაბალი სიჩქარით სატვირთო - განსაკუთრებით მათ, რომლებიც გამოიყენება შეუზღუდავი საკრედიტო, სინთეტიკური Identities, ან სოციალური საინჟინრო. Bharath აცხადებს, რომ ეს ხელმისაწვდომობა, ხშირად ცენტრალური და რეაქტიული, არ არის დამატებით საკმარისი.
გარდა ამისა, მისი კვლევა გთავაზობთ გადაზიდვა decentralized მოდელი დასაწყისში.საავტომობილო AI—დადღეობა, სადაც ავტომატური პროგრამული უზრუნველყოფის მენეჯერი თანამშრომლობენ, სწავლობენ და რეალურ დროში განკუთვნილია გაფართოებული გარემოებში. ეს მენეჯერი განკუთვნილია გთავაზობთ რისკების ინტელექტურობის გაზიარება გარეშე სქესობრივი მომხმარებლის მონაცემებს, რაც შესაძლებელია Federated Learning და Differential Privacy Frameworks.
Bharath- ის მოდელის განსხვავება არის მისი ზრდის საწარმოო სინერგეგიის შესახებ. ბანკებს საშუალებას გაძლევთ შეთავაზოს ფარმაცევტული აღჭურვილობა ალგორტიზები გარეშე გაზიარება ნედლეულის სავაჭრო მონაცემები, მოდელი გაუმჯობესებს თანამშრომლობის მოცულობა, ხოლო შენარჩუნებს ინსტიტუციული ავტომატას.
Agentic Intelligence და Collaborative Defence
Bharath- ის კონფიგურაციის ძირითადი ნაწილს არის მრავალფუნქციონალური არქიტექტურა, რომელიც განკუთვნილია ფარმაცევებისა მოპოვებლად მრავალფუნქციონალური დონეზე – ქცევის უარყოფითები, მოწყობილობების ფარმაცევება და უარყოფითი სავაჭრო გადამცემები – რეალურ დროში ბანკის ინტერაქციების მოდულებით. თითოეული მოწყობილობა სპეციალიზდება კონკრეტული სამუშაოზე: კონფიგურაციის მეტატეგია, მომხმარებლის ქცევის პრაქტიკების რუკა ან მოწყობილობების უარყოფითიას.
როდესაც მენეჯერი იპოვებს შეუზღუდავი ნიმუშები, ისინი შეუზღუდავი საკონტაქტო მეშვეობით ჩიპტირებული შეტყობინების ბუზს, იყენებს Trust-weighted consensus algorithms და აირჩიოს, თუ გარიგება უნდა იყოს შეტყობინებული შემდგომი მიმოხილვა. ეს გადაწყვეტილებების გზა არის ოპტიმიზირებული, შეტყობინება და განკუთვნილია, რათა მხარს უჭერს რეალურ დროში პასუხის დროს მაღალი სიჩქარით გარემოში.
ამ მოდელი ავტომატური მექანიკაციები, რომელიც შეიცავს დეტალტალური კონცეფციას, კარგად შეესაბამება თანამედროვე ბანკების საჭიროებებს. არქიტექტურა საშუალებას აძლევს ინსტიტუტებს გააუმჯობესოს პასტიკური სატვირთო აღჭურვილობა აქტიური სატვირთო აღჭურვილობა, შექმნის სისტემა, რომელიც იზრდება უფრო ინტელექტური მასშტაბით.
Federated Learning და Privacy-Aware რისკის ანალიტიკა
Bharath- ის მუშაობის ერთჯერადი თემა არის ეფექტურობისა და ეტიკა. კონფიდენციალურობის საკითხები განსაკუთრებით მძიმეა ფინანსური სფეროში, სადაც სქესობრივი მომხმარებლის ინფორმაცია ორივე მიზნითა და პასუხისმგებლობა.
იმისათვის, რომ ამ საკითხზე შეესაბამება, პროგნოზებული სისტემა შეამციროს ტრადიციული მონაცემთა ცენტრიზაცია. გარდა ამისა, თითოეული ბანკი ადგილობრივ აწარმოებს მისი სატვირთო აღჭურვილობა მოდელი სატვირთო მონაცემების გამოყენებით. ეს მოდელები შემდეგ გაუზიარებენ კლიენტების დოკუმენტებს, არა კლიენტების ანგარიშებს, უსაფრთხო federated learning pipeline- ის მეშვეობით. შედეგად, ბანკები შეუძლიათ მიიღონ უპირატესობა ekosystem- ის საერთო სატვირთო სატვირთო გარეშე კონფიდენციალურობის შეხვდება.
ამ საფუძველზე შემდგომი გაფართოება Bayesian vulnerability modeling მიმოხილვა, რომელიც აღიარებს adversarial გამოცდილება შეუზღუდავი სისტემა. ეს probabilistic framework საშუალებას საშუალებას აძლევს მექანიკაციები განკუთვნილია ახალი attack vectors, გადაზიდვის fraud detection მოდელი სტატისტიკური წესების კომპლექტი ცხოვრებაში, რეაგირებული ქსელის.
Real-World Relevance და Future-Ready დიზაინი
Bharath- ის მუშაობა არ არის მხოლოდ სამეცნიერო. მისი ფუნქცია American Express- ში მოიცავს წარმოების მზად AI ინსტრუმენტების განვითარებას გარიგების ინტერფეისი და რეგულარული კონფიდენციალურობისთვის. სინთეტიკური Identity Fraud- ის კონცენტრაციადან მძღოლადი cloud-native ინფრასტრუქტურის დაჯავშნაზე, მისი გადაწყვეტილებები ხელს უწყობს თანამედროვე კვლევა რეალურ სამყაროში.
ერთ-ერთი მისი აღდგენა, Bharath- ის მოდელები გაძლევთ საშუალებას გაძლევთ ავტომატური სატვირთო აღჭურვილობა სატვირთო სატვირთო სატვირთო სატვირთო სატვირთო სატვირთო სატვირთო სატვირთო სატვირთო სატვირთო სატვირთო სატვირთო სატვირთო სატვირთო სატვირთო სატვირთო სატვირთო სატვირთო სატვირთო სატვირთო სატვირთო სატვირთო სატვირთო სატვირთო სატვირთო სატვირთო სატვირთო სატვირთო სატვირთო სატვირთო სატვირთო სატვირ
გარდა ამისა, მოდელი ინტეგრირება ინფრასტრუქტურა-კოდის პრაქტიკაში და zero-trust არქიტექტურა პრინციპები უზრუნველყოფს კომბინირება თანამედროვე DevOps და compliance პროტოკულები, საშუალებას გაძლევთ შეუზღუდავი განლაგება გლობალური ფინანსური ეკოსიზმიებში.
Smart, უსაფრთხო ფინანსური მომავალში
Bharath Somu- ის კვლევა ეტიკური ინოვაციების სინამდვილეში აჩვენებს, რომ მისი საავტომობილო, კონფიდენციალურობის დაცვის მიზნით არ არის მხოლოდ სინამდვილე ალგორტატები - ეს არის ძირითადად გადაიხადოს, თუ როგორ ინსტიტუტები თანამშრომლებს, შეესაბამება და შექმნათ სინამდვილეში, რომელიც იზრდება საავტომობილო სინამდვილეში.
Bharath არ ხედავს ფარმაცევას, როგორც სილამაზის ტექნიკური პრობლემა, ვიდრე სილამაზის ფართო კონტაქტში სისტემური რეზოლუციას, რეგულარული ინტელექტურობას და ადაპტირებული ოკსესტებს. ამით, ის გთავაზობთ კონტაქტური blueprint- ის შესახებ, თუ როგორ ფინანსური ინსტიტუტები შეუძლიათ გაგრძელდეს AI- ის ასაკში - არა ერთადერთი მუშაობა, არამედ მუშაობა უფრო განიცდიან ერთად.
"შეს მსოფლიოში, სადაც ფინანსური ფარმაცევტული განვითარება ორშაბათს, რეზოლუცია უნდა იყოს ინტელექტური, გაფართოებული და თანამშრომელი."Bharath ანგარიშები"მართული AI, ჩვენ აშენებთ, რომ მომავალი - ერთი ინტერაქტიის ერთხელ."
