वित्तीय सेवा उद्योग में भुगतान संबंधी धोखाधड़ी जारी है। अमेरिकन बैंकर्स एसोसिएशन के अनुसार, 25.1 में बैंक जमा खातों के खिलाफ कुल 2018 बिलियन डॉलर की धोखाधड़ी हुई[1]. 2022 में, आठ अमेरिकी सीनेटरों ने एक रीयल-टाइम भुगतान फर्म में धोखाधड़ी के संबंध में सात सबसे बड़े अमेरिकी बैंकों के सीईओ को पत्र भेजे। 41 में वैश्विक स्तर पर रीयल-टाइम भुगतान में 2020% की वृद्धि के साथ[2], धोखाधड़ी की रोकथाम को आधुनिक बनाने की स्पष्ट आवश्यकता है क्योंकि अपराधी सिस्टम का फायदा उठाने की कोशिश करते हैं।
भुगतान धोखाधड़ी से निपटने में मदद करने के लिए, कंपनियां ऐसी तकनीक में निवेश कर रही हैं जो हाइब्रिड क्लाउड आर्किटेक्चर और एआई/एमएल का लाभ उठाती हैं। हाइब्रिड क्लाउड में, कंप्यूट वर्कलोड को डेटा संप्रभुता, विलंबता, क्षमता, लागत और अधिक जैसी आवश्यकताओं के आधार पर ऑन-प्रिमाइसेस डेटा सेंटर, निजी क्लाउड, सार्वजनिक क्लाउड और यहां तक कि किनारे के स्थानों में फैलाया जा सकता है। एआई/एमएल में उन्नति, मशीनों को अरबों या खरबों डेटा बिंदुओं के पैटर्न को पहचानने के लिए प्रशिक्षित करने की अनुमति देती है। इन संबंधों को तब "मॉडल" में शामिल किया जाता है जो वास्तविक समय के भुगतान कार्यप्रवाहों में निर्मित होते हैं।
मॉडल प्रशिक्षण के लिए उपयोग किए जा रहे सार्वजनिक क्लाउड के साथ ऑन-प्रिमाइसेस बने रहने के लिए एक हाइब्रिड आर्किटेक्चरल पैटर्न उच्च गोपनीयता भुगतान अवसंरचना के लिए है। सार्वजनिक क्लाउड का उपयोग करके, फर्म बड़ी संख्या में नोड्स में प्रशिक्षण को समानांतर कर सकते हैं, केवल उपयोग किए गए समय के लिए भुगतान कर सकते हैं और जीपीयू जैसे हार्डवेयर त्वरण तक पहुंच प्राप्त कर सकते हैं। गोपनीयता की रक्षा करने या डेटा की गुणवत्ता में सुधार करने के लिए, कंपनियां सिंथेटिक डेटा उत्पन्न कर सकती हैं जिसे क्लाउड में स्थानांतरित किया जाता है और प्रशिक्षण के लिए उपयोग किया जाता है। प्रशिक्षित मॉडलों को तब एक फर्म के रनटाइम वातावरण में आयात किया जाता है जहां वे गोपनीयता डेटा तक स्थानीय पहुंच के साथ ऑन-प्रिमाइसेस निष्पादित करते हैं।
वैश्विक वित्तीय संस्थानों के लिए, डेटा संप्रभुता की आवश्यकताएं एक अन्य वास्तुशिल्प पैटर्न को निर्धारित कर सकती हैं जो भुगतान और धोखाधड़ी डेटा को मूल देश में रखता है। फ़ेडरेटेड लर्निंग के साथ, एकल फ़ाउंडेशन मॉडल केंद्रीय रूप से बनाया जाता है और दूरस्थ साइटों पर वितरित किया जाता है। ये साइटें तब अपने मॉडल को बिना गोपनीयता डेटा के, केंद्रीय साइट पर वापस भेजने से पहले अपने स्थानीय, निजी डेटा पर मॉडल को प्रशिक्षित करती हैं। इसके बाद मॉडलों को एक नए वैश्विक मॉडल में एकत्रित किया जाता है जिसे प्रशिक्षण के अधिक पुनरावृत्त दौरों के लिए दूरस्थ साइटों पर भेजा जा सकता है। एक बार जब मॉडल पूरी तरह से प्रशिक्षित हो जाता है, तो मॉडल बिना किसी नियामक अधिकार क्षेत्र के गोपनीयता डेटा को स्थानांतरित किए बिना स्थानीय रूप से चलता है।
जबकि आर्किटेक्चर जरूरतों के आधार पर अलग-अलग होंगे, वित्तीय संस्थान सभी इस बात से सहमत होंगे कि इन कार्यभार को बड़े पैमाने पर चलाने के लिए एक आधुनिक प्लेटफॉर्म की आवश्यकता होती है जो हाइब्रिड क्लाउड का लाभ उठाता है, परिचालन क्षमता में सुधार करता है, परिचालन जोखिम को कम करता है और सुरक्षा मुद्रा में सुधार करने में मदद करता है। Red Hat OpenShift जैसे प्लेटफॉर्म के साथ, कंपनियां ऑन-प्रिमाइसेस और क्लाउड दोनों में एक सुसंगत अनुभव के साथ अनुप्रयोगों का सफलतापूर्वक निर्माण, आधुनिकीकरण और तैनाती कर सकती हैं। जैसे-जैसे व्यवसाय की जरूरतें विकसित होती हैं, वर्कलोड को ऑन-प्रिमाइसेस सर्वर या Amazon AWS, IBM FS क्लाउड, Microsoft Azure या Google क्लाउड पर चलने वालों के बीच स्थानांतरित किया जा सकता है। अधिक जानने के लिए, पर जाएँ कार्डिनल की टोपी
- एरिक रोसेनबाम, मुख्य प्रौद्योगिकीविद, रेड हैट
Aric Rosenbaum Red Hat की ग्लोबल FSI टीम में मुख्य टेक्नोलॉजिस्ट के रूप में कार्य करता है, जहाँ वह ग्राहकों को ओपन सोर्स तकनीक के उपयोग के माध्यम से उनकी रणनीतिक प्राथमिकताओं को पूरा करने में मदद करता है। रेड हैट में शामिल होने से पहले, उन्होंने गोल्डमैन सैक्स के निवेश प्रबंधन प्रभाग में बड़ी, डिजिटल परिवर्तन परियोजनाओं का नेतृत्व किया और इक्विटी और एफएक्स ट्रेडिंग में कई फिनटेक के सह-संस्थापक/सीटीओ थे।
[1] अमेरिकन बैंकर्स एसोसिएशन: 2019 जमा खाता धोखाधड़ी सारांश
- एसईओ संचालित सामग्री और पीआर वितरण। आज ही प्रवर्धित हो जाओ।
- प्लेटोब्लॉकचैन। Web3 मेटावर्स इंटेलिजेंस। ज्ञान प्रवर्धित। यहां पहुंचें।
- स्रोत: https://bankautomationnews.com/allposts/risk-security/reducing-payment-fraud-through-modernization/
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