इंटेल और कॉन्सिलिएंट ने वित्तीय अपराध से लड़ने के लिए संघीय सीखने का उपयोग करने के लिए मिलकर काम किया

कॉन्सिलिएंट, एक नए गठित कंपनी जो एंटी-मनी लॉन्डरिंग और आतंकवाद के वित्तपोषण (एएमएल/सीएफटी) के लिए एक अगली पीढ़ी की प्रणाली स्थापित करने के लिए समर्पित है, ने इंटेल® सॉफ्टवेयर गार्ड एक्सटेंशन (इंटेल® एसजीएक्स) द्वारा संचालित एक नए सुरक्षित, संघीय सीखने वाले मंच को लॉन्च किया है। यह कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) मंच वित्तीय अपराध को रोकने और वित्तीय संस्थानों के बीच सुरक्षित सहयोग को सक्षम करने के लिए डिज़ाइन किया गया है, जबकि गोपनीयता और सुरक्षित डेटा की रक्षा में मदद करता है।

यह क्यों महत्वपूर्ण है

संयुक्त राष्ट्र के अनुसार, 2-5% की सकल घरेलू उत्पाद (जीडीपी) प्रति वर्ष विश्व स्तर पर धोया जाता है, जो $800 बिलियन – $2 ट्रिलियन के बराबर है। मैनुअल और खंडित निगरानी प्रणाली से आगे बढ़ने की आवश्यकता को पहचानते हुए, कॉन्सिलिएंट ने एक बुद्धिमान, सहयोगी और हमेशा चालू समाधान बनाया है जो संघीय सीखने और इंटेल एसजीएक्स का लाभ उठाकर वित्तीय धोखाधड़ी का पता लगाता है।

संघीय सीखने के माध्यम से इस प्रक्रिया को स्वचालित करके, कई डेटा सेट, डेटाबेस और क्षेत्राधिकारों तक पहुंच सुरक्षित रूप से एन्क्रिप्ट की जाती है बिना डेटा या संवेदनशील ग्राहक जानकारी को विभिन्न पक्षों के लिए प्रकट किए। सरकार और वित्तीय संस्थान इस नए मंच का उपयोग करके अधिक सटीक और कुशलता से अवैध गतिविधि का पता लगा सकते हैं, कम गलत सकारात्मक दर के साथ, वित्तीय अपराध से लड़ने, उच्च-मूल्य वाले मनी लॉन्डरिंग को रोकने और वैध व्यक्तियों और व्यवसायों को जोखिम को अधिक प्रभावी ढंग से प्रबंधित करने में मदद कर सकते हैं।

“जब बैंक अवैध और धोखाधड़ी गतिविधि का पता लगाने की कोशिश करते हैं, तो प्रणाली अत्यधिक अकुशल और अप्रभावी है, 95% से अधिक लेनदेन निगरानी झूठी सकारात्मक दर प्रदान करती है और संस्थान अपनी दीवारों से परे जोखिम को देखने में असमर्थ हैं। कॉन्सिलिएंट की संघीय मशीन लर्निंग प्रौद्योगिकी के साथ, इंटेल एसजीएक्स द्वारा समर्थित, हम वित्तीय संस्थानों और अधिकारियों द्वारा वित्तीय अपराध जोखिम का पता लगाने और रोकने के तरीके को पुनः डिज़ाइन कर रहे हैं। यह नया दृष्टिकोण संगठनों को लागत बचाने, कर्मियों को पुनः तैनात करने और अधिक गंभीर अवैध वित्त जोखिमों को कुशलता से और प्रभावी ढंग से प्रबंधित करने में मदद करता है।”

– जुआन ज़ाराटे, के2 इंटीग्रिटी में वैश्विक सह-प्रबंध निदेशक और मुख्य रणनीति अधिकारी और अमेरिकी ट्रेजरी में पहले सहायक सचिव, आतंकवाद के वित्तपोषण और वित्तीय अपराध

यह कैसे काम करता है

संघीय सीखना एक गोपनीयता-संरक्षण मशीन लर्निंग (एमएल) तकनीक और गोपनीय गणना मॉडल है जो डेटा को केंद्रीकृत किए बिना एआई प्रशिक्षण को सक्षम बनाता है। कॉन्सिलिएंट ने अपनी डोज़र™ प्रौद्योगिकी पर चलने वाला एक व्यवहार-आधारित, एमएल-ड्राइवन मंच बनाया है। एमएल मॉडल कई डेटा सेट पर प्रशिक्षित किए जा सकते हैं ताकि “सामान्य” और “असामान्य” पैटर्न का पता लगाया जा सके जो मानव और अधिकांश वर्तमान प्रौद्योगिकियों के लिए दिखाई नहीं देते हैं। यह भाग लेने वाले संस्थानों, अधिकारियों और नियामकों को जोखिम को अधिक प्रभावी ढंग से उजागर करने और प्रबंधित करने में मदद करता है, जबकि निजी डेटा को जोखिम में नहीं डालता है।

यह गणना मॉडल इंटेल एसजीएक्स के माध्यम से संभव है, जो एक हार्डवेयर-आधारित विश्वसनीय निष्पादन पर्यावरण (TEE) का उपयोग करता है ताकि मेमोरी में विशिष्ट अनुप्रयोग कोड और डेटा को अलग और सुरक्षित किया जा सके। यह तकनीक यह सुनिश्चित करने में मदद करती है कि विश्वास का मूल एक छोटे से हिस्से तक सीमित है सेंट्रल प्रोसेसिंग यूनिट के हार्डवेयर और एमएल अनुप्रयोग itself, संभावित खतरों के लिए हमले की सतह को कम करता है, और कोड और डेटा की गोपनीयता और अखंडता की बेहतर रक्षा करता है।

“इंटेल सॉफ्टवेयर गार्ड एक्सटेंशन (इंटेल एसजीएक्स) प्रौद्योगिकी का वित्तीय क्षेत्र में अनुप्रयोग अविश्वसनीय रूप से रोमांचक है, ”अनिल राव, इंटेल के उपाध्यक्ष और महाप्रबंधक, डेटा प्लेटफ़ॉर्म सुरक्षा और सिस्टम आर्किटेक्चर ने कहा। “वित्त, जैसा कि हमने कई उद्योगों में देखा है, अक्सर सुरक्षित जानकारी साझा करने से सीमित है, और इंटेल और कॉन्सिलिएंट के बीच प्रारंभिक परीक्षण परिणाम संयुक्त वित्त के भविष्य के लिए बहुत आशाजनक हैं।”

वित्तीय सेवा उद्योग में संघीय सीखने का उपयोग करने के बारे में अधिक जानकारी क्रांतिकारी प्रौद्योगिकी के माध्यम से संघीय सीखना शीर्षक से श्वेत पत्र में उपलब्ध है।