支払い詐欺は、金融サービス業界を悩ませ続けています。 米国銀行協会によると、25.1 年の銀行預金口座に対する詐欺は合計 2018 億ドルにのぼりました。【1]. 2022 年、41 人の米国上院議員が、2020 つのリアルタイム決済会社での詐欺に関する米国最大の銀行 XNUMX 行の CEO に書簡を送りました。 リアルタイム決済は XNUMX 年に世界で XNUMX% 増加【2]、犯罪者がシステムを悪用しようとするため、不正防止を最新化する必要があることは明らかです.
支払い詐欺に対抗するために、企業はハイブリッド クラウド アーキテクチャと AI / ML を活用するテクノロジーに投資しています。 ハイブリッド クラウドでは、コンピューティング ワークロードは、データ主権、レイテンシ、容量、コストなどの要件に応じて、オンプレミス データ センター、プライベート クラウド、パブリック クラウド、さらにはエッジ ロケーションに分散できます。 AI / ML の進歩により、数十億または数兆のデータ ポイントにわたってパターンを認識するようにマシンをトレーニングできます。 これらの関係は、リアルタイムの支払いワークフローに組み込まれる「モデル」に組み込まれます。
ハイブリッド アーキテクチャ パターンの XNUMX つは、プライバシーの高い支払いインフラストラクチャをオンプレミスのままにし、パブリック クラウドをモデルのトレーニングに使用することです。 企業はパブリック クラウドを使用することで、膨大な数のノード間でトレーニングを並列化し、使用した時間に対してのみ料金を支払い、GPU などのハードウェア アクセラレーションにアクセスできます。 プライバシーを保護したり、データ品質を向上させたりするために、企業はクラウドに転送されてトレーニングに使用される合成データを生成できます。 トレーニングされたモデルは企業のランタイム環境にインポートされ、オンプレミスで実行され、プライバシー データへのローカル アクセスが可能になります。
グローバルな金融機関の場合、データ主権の要件により、支払いと詐欺のデータを発信国に保持する別のアーキテクチャ パターンが必要になる場合があります。 連合学習では、単一の基盤モデルが一元的に作成され、リモート サイトに配布されます。 次に、これらのサイトは、プライバシー データなしでモデルを中央サイトに送り返す前に、ローカルのプライベート データでモデルをトレーニングします。 その後、モデルは新しいグローバル モデルに集約され、リモート サイトに送信してより反復的なトレーニングを行うことができます。 モデルが完全にトレーニングされると、プライバシー データを規制管轄外に移動する必要なく、モデルをローカルで実行できます。
アーキテクチャはニーズに応じて異なりますが、これらのワークロードを大規模に実行するには、ハイブリッド クラウドを活用し、運用効率を向上させ、運用リスクを軽減し、セキュリティ体制を改善する最新のプラットフォームが必要であることに、すべての金融機関が同意します。 企業は、Red Hat OpenShift などのプラットフォームを使用して、オンプレミスとクラウドの両方で一貫したエクスペリエンスでアプリケーションを正常に構築、最新化、展開できます。 ビジネス ニーズが進化するにつれて、ワークロードは、オンプレミス サーバー、または Amazon AWS、IBM FS Cloud、Microsoft Azure、または Google Cloud で実行されているサーバー間で移行できます。 詳細については、次の URL をご覧ください。 レッドハット
– Aric Rosenbaum 氏、Red Hat チーフ テクノロジスト
Aric Rosenbaum は、Red Hat のグローバル FSI チームのチーフ テクノロジストを務め、オープン ソース テクノロジを使用してクライアントが戦略的優先事項を満たすのを支援しています。 Red Hat に入社する前は、Goldman Sachs の投資管理部門で大規模なデジタル トランスフォーメーション プロジェクトを率い、株式および FX 取引の複数の FinTech の共同設立者/CTO を務めていました。
【1] アメリカ銀行協会: 2019 年の預金口座詐欺の概要
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- 情報源: https://bankautomationnews.com/allposts/risk-security/reducing-payment-fraud-through-modernization/
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