I takt med att den digitala omvandlingen av det globala finansiella systemet accelererar, likaså sofistikeringen av cyberhot.Finansiella institutioner står nu inför en formidabel utmaning: att skydda biljoner dollar som flödar genom alltmer komplexa och sammankopplade bankinfrastrukturer.På korsningen av artificiell intelligens, integritetscentrerad arkitektur och avancerad riskanalys står Bharath Somu – en Senior Engineer och en ledande kraft bakom nästa generation av bedrägeribekämpningssystem inom digital finans.
Bharaths nyligen publicerade forskning, med titeln ”Agentic AI-enabled Fraud Prevention: Multi-Agent Collaboration Models for Real-Time Threat Detection and Response in Digital Banking”Som en del av ett bredare akademiskt och industriellt uppdrag integrerar Bharaths arbete insikter från multi-agent-system, federerat lärande och beteendeanalys för att skapa bedrägeridetektionsmekanismer som inte bara är korrekta utan också integritetsrespektiva och anpassningsbara.
”Agentic AI-enabled Fraud Prevention: Multi-Agent Collaboration Models for Real-Time Threat Detection and Response in Digital Banking”Från traditionella barriärer till AI-ledad innovation
Historiskt har banker förlitat sig på reglerbaserade system och övervakade inlärningsmodeller utbildade på arvade datamängder.Även om de är effektiva mot kända bedrägeri mönster, har dessa system kämpat för att upptäcka nya eller lågfrekventa attacker – särskilt de som utnyttjar komprometterade legitimationsuppgifter, syntetiska identiteter eller social engineering.Bharath hävdar att detta tillvägagångssätt, ofta centraliserat och reaktivt, inte längre är tillräckligt.
Istället föreslår hans forskning en övergång till en decentraliserad modell rotad iFöretagare AIEtt paradigm där autonoma programvaruagenter samarbetar, lär sig och anpassar sig i realtid över distribuerade miljöer.Dessa agenter är utformade för att dela hotintelligens utan att avslöja känsliga kunddata, en prestation som möjliggörs av federerat lärande och differentiella integritetsramar.
Genom att tillåta banker att gemensamt utbilda algoritmer för bedrägeridetektion utan att dela råtransaktionsdata, främjar modellen samarbetsmotståndskraft samtidigt som institutionell autonomi bevaras.
Agentintelligens och samarbetsförsvar
Kärnan i Bharaths ramverk är en multi-agentarkitektur som är utformad för att upptäcka bedrägerier över flera dimensioner – beteendemässiga anomalier, enhetsspoofing och ovanliga transaktionsflöden – genom att simulera realtidsbankinteraktioner.
När agenter upptäcker misstänkta mönster kommunicerar de asynkront genom en krypterad meddelandebuss, utnyttjar tillförlitliga konsensusalgoritmer för att avgöra om en transaktion ska flaggas för vidare granskning.
Denna modell av autonoma agenter som bildar en decentraliserad konsensus anpassar sig väl till den moderna bankens behov.Arkitekturen gör det möjligt för institutioner att utvecklas från passiv bedrägeridetektion till aktiv bedrägeriprognos, vilket skapar ett system som blir mer intelligent när det skalar.
Federerat lärande och integritetsmedveten riskanalys
Ett återkommande tema i Bharaths arbete är balansen mellan effektivitet och etik. Sekretessproblem är särskilt akuta i finanssektorn, där känslig användarinformation är både ett mål och ett ansvar.
För att ta itu med detta undviker det föreslagna systemet traditionell datacentralisering. Istället tränar varje bank lokalt sin bedrägeridetektionsmodell med hjälp av proprietära data. Dessa modeller delar sedan krypterade parameteruppdateringar – inte kundrekord – via en säker federerad inlärningspipeline.
Denna sannolikhetsram gör det möjligt för agenter att anpassa sig till nya attackvektorer, vilket flyttar bedrägeridetektionsmodellen från en statisk regeluppsättning till ett levande, responsivt nätverk.
Real-World Relevance och Future-Ready Design
Bharaths arbete är inte bara akademiskt.Hans roll på American Express innebär att utveckla produktionsfärdiga AI-verktyg för transaktionsintegritet och regleringsöverensstämmelse.Från att bekämpa syntetisk identitetsbedrägeri till att orchestrera motståndskraftiga molnbaserade infrastrukturer, brygger hans lösningar banbrytande forskning med verkliga applikationer.
I en av hans anmärkningsvärda utplaceringar möjliggjorde Bharaths modeller proaktiv bedrägeridetektion över en gästfrihetsfokuserad digital bankplattform, som dynamiskt anpassade sig till de unika beteendeprofilerna hos hotellpartner och deras företagskunder.
Dessutom säkerställer modellens integration med infrastruktur-as-code-metoder och nolltrust-arkitekturprinciper kompatibilitet med moderna DevOps och compliance-protokoll, vilket möjliggör sömlös implementering inom globala finansiella ekosystem.
Mot en smartare och säkrare ekonomisk framtid
Eftersom AI fortsätter att omdefiniera landskapet för digitalt förtroende och säkerhet, sticker Bharath Somus forskning ut som en beacon för etisk innovation.Hans agentiska, integritetsbevarande tillvägagångssätt handlar inte bara om smartare algoritmer - det handlar om att fundamentalt ompröva hur institutioner samarbetar, anpassar sig och bygger förtroende i ett alltmer fientligt digitalt landskap.
I stället för att betrakta bedrägeri som ett isolerat tekniskt problem placerar Bharath det inom ett bredare sammanhang av systemisk motståndskraft, regleringsintelligens och anpassningsbara ekosystem.
"I en värld där finansiella bedrägerier utvecklas för andra gången måste motståndskraft vara intelligent, distribuerad och samarbetsinriktad."Bharath anteckningar ."Med agentisk AI bygger vi den framtiden - en interaktion i taget."
