Dalam beberapa tahun terakhir, transaksi keuangan digital menjadi lebih umum dan secara signifikan lebih cepat. Meskipun ini adalah perkembangan yang sangat dibutuhkan, lanskap ancaman yang mengelilingi transaksi ini juga semakin kompleks. Dari pencurian identitas dan penipuan pembayaran hingga kejahatan keuangan sintetis dan pelanggaran data, memastikan keamanan transaksi sekarang menjadi prioritas utama di seluruh dunia. Sayangnya, ancaman yang muncul ini sering tetap tidak terdeteksi saat menggunakan sistem berbasis aturan tradisional.
Harish Kumar Sriram, seorang ahli yang terkenal dalam pemrosesan pembayaran yang aman, penilaian risiko kredit, pencegahan pencurian identitas, dan otomatisasi pemasaran, telah mengusulkan kerangka kerja yang digerakkan oleh AI yang meninjau kembali keamanan transaksi melalui makalah penelitiannya yang berjudul “Otomatisasi Generatif yang Didorong AI dalam Solusi Pembayaran Terintegrasi: Mengubah Transaksi Keuangan dengan jaringan yang dimiliki oleh jaringan yang diinginkan. Memanfaatkan jaringan saraf, AI generatif, dan pelabelan semu pintar, studinya menyoroti peran otomatisasi dalam mendeteksi penipuan secara proaktif, melindungi pengguna di seluruh ekosistem pembayaran, dan memastikan kepatuhan.
Keamanan transaksi di era digital
Transaksi keuangan terjadi pada kecepatan dan skala yang belum pernah terjadi sebelumnya, ekonomi digital saat ini, membentang di seluruh platform e-commerce, bank tradisional, aplikasi seluler, dan startup fintech. Tantangan keamanan yang kompleks diperkenalkan oleh proliferasi antarmuka pembayaran digital ini. Transaksi ini melibatkan transit data keuangan yang sensitif. Eksploitasi bahkan kerentanan kecil dapat menyebabkan pelanggaran data, kerugian finansial besar -besaran, dan kehilangan kepercayaan konsumen.
Dalam penelitiannya, Sriram berpendapat bahwa sudah waktunya untuk menghilangkan sistem warisan dan algoritma dan pelukan berbasis aturan statis
Dengan menanamkan model AI yang mampu menganalisis indikator kepatuhan dan risiko terus menerus, lembaga dapat memastikan kepatuhan secara real time dengan lanskap peraturan yang kompleks dan berkembang sambil mengurangi beban pelaporan dan audit manual.
Pentingnya AI generatif dan jaringan saraf
Kombinasi yang kuat dari arsitektur jaringan saraf dan
Kerangka pelabelan pseudo pintar adalah inovasi penting lain yang disajikan oleh Sriram dalam makalahnya. Menggunakan data yang awalnya tidak berlabel atau semi berlabel, dapat melatih model AI yang diawasi. Bahkan dalam kategori transaksi yang kompleks atau ambigu, model -model ini dapat meningkatkan akurasi klasifikasi mereka dengan menetapkan label probabilistik ke titik data yang tidak diketahui dan menyempurnakannya melalui pembelajaran berulang. Kemampuan ini bisa sangat berguna untuk mendeteksi perilaku atipikal yang menunjukkan risiko tetapi tidak sesuai dengan pola penipuan yang diketahui.
Sriram telah menggunakan jaringan saraf dalam yang dapat menangkap hubungan multi-dimensi antara titik data, yang kemudian digunakan untuk menghasilkan peringatan atau persetujuan waktu nyata. Untuk mensimulasikan skenario berisiko tinggi dan mengevaluasi ketahanan sistem terhadap penipuan sintetis, ia juga telah memasukkan jaringan permusuhan generatif (GANS). Simulasi ini sangat penting untuk memperkuat kemampuan AI untuk melakukan di lingkungan dunia nyata.
Deteksi penipuan real-time
Gagasan tradisional deteksi penipuan berputar di sekitar mesin berbasis aturan, audit manual, dan daftar hitam. Meskipun metode ini efektif sampai batas tertentu, mereka sering lambat, reaktif, dan tidak mampu menangani kompleksitas perilaku keuangan modern. Penelitian Sriram mengungkap model otomatis, cerdas, dan antisipatif yang ditenagai oleh pembelajaran mesin dan analitik data waktu-nyata.
Kerangka deteksi penipuan Sriram menggunakan sistem hybrid yang menggabungkan jaringan saraf, deteksi anomali real-time, dan logika fuzzy. Dengan memantau aliran transaksi secara terus menerus, sistem ini mengidentifikasi pola penipuan yang diketahui serta anomali yang muncul yang sering dilewatkan oleh sistem tradisional.
Salah satu aspek terpenting dari sistem ini adalah kemampuan analisis kontekstualnya. Alih -alih melakukan evaluasi transaksi yang terisolasi, ia menganalisis kelompok perilaku di seluruh kategori pengeluaran, zona waktu, perangkat, dan tren historis. Ini memberdayakan sistem untuk membedakan antara penipuan aktual dan aktivitas yang sah tetapi tidak biasa.
Makalah ini juga membahas bagaimana model dapat dilatih sebelumnya pada vektor serangan sintetis melalui simulasi transaksi penipuan menggunakan GANS. Dengan belajar mengenali perilaku seperti aktivitas lintas batas yang tidak sah, hopping lokasi, pemisahan transaksi, dan masking identitas, model menjadi sangat efektif dalam melindungi lembaga serta pengguna individu.
Pikiran terakhir
Penelitian Harish Kumar Sriram memberikan visi futuristik untuk transaksi keuangan yang cerdas dan aman yang didukung oleh AI generatif. Dengan fokus yang mendalam pada pencegahan penipuan real-time, otomatisasi yang mendukung jaringan, dan praktik AI etis, inisiatif ini memiliki potensi untuk menetapkan tolok ukur baru untuk inovasi dalam teknologi pembayaran.
“AI generatif menawarkan kapasitas untuk mensimulasikan, memperkirakan, dan mengoptimalkan proses transaksi pada skala, sambil menjaga keamanan dan kepatuhan,” katanya. “Tujuan kami adalah membangun ekosistem pembayaran yang belajar sendiri, tangguh untuk penipuan, dan mampu adaptasi waktu nyata untuk mengubah perilaku keuangan.”