支付欺诈继续困扰着金融服务业。 据美国银行家协会称,25.1 年针对银行存款账户的欺诈总额为 2018 亿美元[1]. 2022 年,八名美国参议员就一家实时支付公司的欺诈行为致函美国七家最大银行的首席执行官。 41 年全球实时支付增长 2020%[2],随着犯罪分子试图利用该系统,显然需要使欺诈预防现代化。
为了帮助打击支付欺诈,公司正在投资利用混合云架构和 AI / ML 的技术。 在混合云中,计算工作负载可以分布在本地数据中心、私有云、公共云甚至边缘位置,具体取决于数据主权、延迟、容量、成本等要求。 AI / ML 的进步使机器能够接受训练以识别数十亿或数万亿个数据点中的模式。 然后将这些关系纳入实时支付工作流程中内置的“模型”。
一种混合架构模式是将高隐私支付基础设施保留在本地,而公共云则用于模型训练。 通过使用公共云,公司可以在大量节点上并行进行训练,只需为使用的时间付费,并可以使用 GPU 等硬件加速。 为了保护隐私或提高数据质量,公司可以生成合成数据,将其传输到云端并用于培训。 然后将训练有素的模型导入到公司的运行时环境中,在该环境中,它们在本地执行并可访问隐私数据。
对于全球金融机构,数据主权要求可能会规定另一种架构模式,将支付和欺诈数据保存在来源国。 通过联邦学习,可以集中创建单个基础模型并将其分发到远程站点。 然后,这些站点在将没有隐私数据的模型发送回中央站点之前,先在其本地私有数据上训练模型。 然后将这些模型聚合成一个新的全局模型,然后可以将该模型发送到远程站点以进行更多轮的迭代训练。 一旦模型经过全面训练,模型就可以在本地运行,而无需将隐私数据移出监管管辖范围。
虽然架构会根据需求而有所不同,但金融机构都同意,大规模运行这些工作负载需要一个利用混合云、提高运营效率、降低运营风险并帮助改善安全状况的现代平台。 借助红帽 OpenShift 等平台,公司可以成功地构建、现代化和部署应用程序,并在本地和云端提供一致的体验。 随着业务需求的发展,工作负载可以在本地服务器或在 Amazon AWS、IBM FS Cloud、Microsoft Azure 或 Google Cloud 上运行的服务器之间转移。 要了解更多信息,请访问 红帽
– Aric Rosenbaum,Red Hat 首席技术专家
Aric Rosenbaum 是红帽全球 FSI 团队的首席技术专家,他通过使用开源技术帮助客户满足他们的战略重点。 在加入 Red Hat 之前,他领导了高盛投资管理部门的大型数字化转型项目,并且是多家股票和外汇交易金融科技公司的联合创始人/首席技术官。
[1] 美国银行家协会: 2019年存款账户欺诈总结
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- Sumber: https://bankautomationnews.com/allposts/risk-security/reducing-payment-fraud-through-modernization/
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