지불 사기는 계속해서 금융 서비스 산업을 괴롭히고 있습니다. 미국은행가협회(American Bankers Association)에 따르면 25.1년 은행 예금 계좌에 대한 사기는 총 2018억 달러에 달했습니다.[1]. 2022년에 41명의 미국 상원의원이 한 실시간 결제 회사의 사기와 관련하여 미국 최대 은행 2020곳의 CEO에게 서한을 보냈습니다. XNUMX년 전 세계적으로 실시간 결제가 XNUMX% 증가[2], 범죄자가 시스템을 악용하려고 시도함에 따라 사기 방지를 현대화해야 하는 분명한 필요성이 있습니다.
결제 사기를 방지하기 위해 기업은 하이브리드 클라우드 아키텍처와 AI/ML을 활용하는 기술에 투자하고 있습니다. 하이브리드 클라우드에서 컴퓨팅 워크로드는 데이터 주권, 대기 시간, 용량, 비용 등과 같은 요구 사항에 따라 온프레미스 데이터 센터, 프라이빗 클라우드, 퍼블릭 클라우드 및 엣지 위치에 분산될 수 있습니다. AI/ML의 발전으로 기계는 수십억 또는 수조 개의 데이터 포인트에서 패턴을 인식하도록 훈련될 수 있습니다. 그런 다음 이러한 관계는 실시간 결제 워크플로우에 내장된 "모델"에 통합됩니다.
하나의 하이브리드 아키텍처 패턴은 모델 교육에 사용되는 퍼블릭 클라우드와 함께 온프레미스로 유지되는 높은 개인 정보 지불 인프라를 위한 것입니다. 기업은 퍼블릭 클라우드를 사용하여 방대한 수의 노드에서 교육을 병렬화하고 사용한 시간에 대해서만 비용을 지불하고 GPU와 같은 하드웨어 가속에 액세스할 수 있습니다. 개인 정보를 보호하거나 데이터 품질을 개선하기 위해 기업은 클라우드로 전송되어 교육에 사용되는 합성 데이터를 생성할 수 있습니다. 훈련된 모델은 회사의 런타임 환경으로 가져와 개인 정보 데이터에 대한 로컬 액세스를 통해 온프레미스에서 실행됩니다.
글로벌 금융 기관의 경우 데이터 주권 요구 사항에 따라 결제 및 사기 데이터를 발신 국가에 보관하는 또 다른 아키텍처 패턴이 필요할 수 있습니다. 연합 학습을 통해 단일 기반 모델이 중앙에서 생성되어 원격 사이트에 배포됩니다. 그런 다음 이러한 사이트는 모델을 개인 정보 데이터 없이 중앙 사이트로 다시 보내기 전에 로컬 개인 데이터에 대해 모델을 교육합니다. 그런 다음 모델은 보다 반복적인 교육을 위해 원격 사이트로 보낼 수 있는 새로운 글로벌 모델로 집계됩니다. 모델이 완전히 훈련되면 규제 관할권 외부로 개인 정보 데이터를 이동하지 않고도 모델이 로컬에서 실행됩니다.
아키텍처는 필요에 따라 다르지만 금융 기관은 이러한 워크로드를 대규모로 실행하려면 하이브리드 클라우드를 활용하고 운영 효율성을 개선하며 운영 위험을 줄이고 보안 상태를 개선하는 데 도움이 되는 최신 플랫폼이 필요하다는 데 모두 동의할 것입니다. 기업은 Red Hat OpenShift와 같은 플랫폼을 사용하여 온프레미스와 클라우드 모두에서 일관된 경험으로 애플리케이션을 성공적으로 구축, 현대화 및 배포할 수 있습니다. 비즈니스 요구 사항이 진화함에 따라 온프레미스 서버 또는 Amazon AWS, IBM FS Cloud, Microsoft Azure 또는 Google Cloud에서 실행되는 서버 간에 워크로드를 이동할 수 있습니다. 자세한 내용을 보려면 다음을 방문하십시오. 레드햇
– Aric Rosenbaum, Red Hat 수석 기술자
Aric Rosenbaum은 Red Hat 글로벌 FSI 팀의 수석 기술자로서 고객이 오픈 소스 기술을 사용하여 전략적 우선 순위를 충족하도록 지원합니다. Red Hat에 합류하기 전에는 Goldman Sachs의 투자 관리 사업부에서 대규모 디지털 전환 프로젝트를 이끌었고 주식 및 FX 거래 분야의 여러 FinTech 공동 설립자/CTO였습니다.
[1] 미국 은행가 협회: 2019 예금 계좌 사기 요약
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- 출처: https://bankautomationnews.com/allposts/risk-security/reducing-payment-fraud-through-modernization/
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