Discover のデータ マネージャーはクレジット カード詐欺の防止に役立ちます

不正取引を防止するために、IEEE 上級メンバーの Pankaj Gupta 氏は、データ統合、人工知能、機械学習、リアルタイムのアカウント監視を使用したツールを開発しています。 Gupta は、Discover Financial Services のデータおよび分析エンジニアリングのマネージャーであり、ノースカロライナ州ローリーに勤務しています。

「私の詐欺部門が開発したイノベーションにより、私の組織は脅威に迅速に対応し、将来のニーズに容易に適応できるようになりました」と彼は言います。

今年、彼は同社の従業員に対する最高の評価である Discover の社長賞を受賞しました。この賞は、企業の価値を実証しながら優れた業績を達成した人に与えられます。

グプタ氏はまた、専門的な業績とリーダーシップの経験に基づいて選ばれた、業界全体の経験豊富なリーダーのコミュニティであるフォーブス テクノロジー カウンシルの招待メンバーにもなりました。

彼は仕事を楽しんでいるが、20年近くのキャリアを築いてきた金融サービスの分野で働くつもりはなかったと語る。

幼い頃、彼は物事がどのように機能するかに興味があり、父親が家に持ち帰った機器を分解していました。

「父は政府の電気通信機関であるBSNLで働いており、私を彼のオフィスによく連れて行ってくれました」とグプタ氏は言う。 「そこで私は、稼働中の電話や外線電話を接続する通信オペレーターを見ていました。家には、古くて機能しない電話がいくつか転がっていました。」

在学中は、科学や数学のオリンピックや展示会に参加するのが楽しかった、と彼は言います。

彼の好奇心と問題解決能力に注目した教師は、彼に工学を学ぶよう勧めました。彼が電気工学を学ぶことに最も興味を持ったのは、父親と一緒に調べた変電所に興味があったためです。

「小さな町で育った [Dongargarh, which is famous for the Bamleshwari Temple, a popular Hindu pilgrimage site]テクノロジーがどのように問題を解決し、人々の生活をより良くするのに役立つのかを見てきました」と彼は言います。

彼はまた、近くの鉄鋼工場の巨大な機械や煙突、そしてその周囲で絶え間なく行われている活動にも魅了された、と彼は言います。

「すべてがどのように連携して機能しているかに気づきました。幼い頃にこのような複雑なエンジニアリングが実際に動作しているのを見たことが、私のテクノロジーへの興味の種をまきました」と彼は言います。 「この経験が私に電気工学をキャリアとして追求するきっかけを与えてくれました。」

2002 年、彼はインドのビライにあるクリスチャン カレッジ オブ エンジニアリング アンド テクノロジーの EE プログラムに入学しました。電車で片道 180 分かけて通いました。彼は午前5時に出発し、午後6時30分に戻った。大学4年生になると、家族は経済的に困難になり始めた。そのため、家族を養うために卒業後すぐに仕事を見つけることが彼の優先事項だった、と彼は言う。

インドでは、大学が卒業生を募集するためにキャンパス内で就職活動イベントを開催します。グプタ氏は、インドのIT企業サティヤム・コンピュータ・サービス（現在は廃業）から仕事のオファーをもらえたのは幸運だったと語る。彼は工学と電気工学の学士号を取得した後、2006 年にそこで働き始めました。サティヤムは彼に、金融サービス会社のソフトウェア プログラムに取り組むよう割り当てました。

そこで彼はソフトウェア エンジニアリングに軸足を移しました。

グプタさんは、ソフトウェア開発は彼の希望するキャリアパスではなかったが、そのおかげで自分自身と両親を養うことができたと語ります。

彼は今でも電気工学に強い関心を持っているが、過去 18 年間、分野や業界を変えていない、と彼は言います。

さまざまな金融機関で働いていたおかげで、ドイツや英国など他の国で働くために世界中を旅することができた、と彼は言います。米国は彼が働いた4番目の国である。

「さまざまな労働文化やテクノロジーについて学ぶ、エキサイティングな旅でした」と彼は言います。

AI と機械学習を使用して不正行為と闘う

Gupta 氏は 2011 年に Satyam を退職し、インドのバンガロールにある IT ソリューション会社 Mphasis に入社し、データの抽出、変換、ロード (ETL) に重点を置いたシニア ソフトウェア開発者として勤務しました。 1 年後、彼はバンガロールの Wipro Technologies に入社しました。彼は技術責任者として、バンガロールのキャピタル ワンのオフショア開発センターのコンサルタントとして任命されました。彼は、汎用フレームワークを含むデータ統合プロジェクトに取り組む 10 人の従業員からなるチームを率いました。

2017 年に米国に移住し、ニュージャージー州ジャージーシティの JP モルガン チェースでアソシエイト バイス プレジデントとして働き、世界クラスの分析プラットフォームの構築と銀行のレポート システムの最新化に貢献しました。彼はまた、ゼロトラスト セキュリティ アプローチを使用するシステムにも取り組みました。これは、銀行がユーザーやシステムを自動的に信頼しないものであると彼は説明しています。代わりに、すべてのトランザクションを検証します。

「これにより、詐欺や不正アクセスのリスクが大幅に軽減されます」と彼は言います。

また、大量の情報を整理し、より管理しやすい部分に分割する、スケーラブルなデータ パーティショニング技術も開発しました。

「AIが進歩するにつれて、他のイノベーションも進化すると信じています。」

「これにより、システムはデータをより迅速に処理し、速度を落とすことなく増加に対処し、リアルタイムの意思決定をサポートできるようになります」と彼は言います。 「これらのイノベーションにより、私の組織は脅威に迅速に対応できるようになりました。」

彼は 2019 年に Discover に入社し、データおよび分析グループの主任データ エンジニアからデータ エンジニアリングのマネージャーまで昇進してきました。彼は、リアルタイムで自動化された意思決定を行うモデルをトレーニングするために、AI で強化されたデータ パイプラインを開発しました。

AI および機械学習システムは、銀行取引がオンラインかアプリを通じて行われるか、取引が行われる時間帯、債権者に支払われる一般的な金額など、顧客の典型的な金融習慣に関する情報を長期にわたって収集することで、不正取引を防止できます。その後、システムは異常を探すようにトレーニングされます。

簡単に言うと、システムは通常、学習したパターンに基づくスケールで各トランザクションにリスク スコアを割り当てます、とグプタ氏は言います。スコアが特定のしきい値を超えた場合、銀行は予防措置を講じる可能性があります。たとえば、顧客の居住地から遠く離れた場所で通常とは異なる購入があった場合、銀行は顧客にメッセージを送信し、その取引が正当なものであるかどうかを確認します。顧客が購入を認識しない場合、銀行は取引をブロックします。

技術専門家とのつながりを維持する

グプタ氏は、「技術専門家の世界的なネットワークとつながり、エンジニアリングとコンピューティングの最新の進歩を常に把握するために」2023 年に IEEE に参加しました。彼はその年の後半に上級メンバーに昇格した。

「メンバーシップのおかげで、IEEE Xplore デジタル ライブラリを通じて世界クラスの研究にアクセスできるようになりました」と彼は言います。 「カンファレンスに参加し、自分の専門知識をより広範なエンジニアリング コミュニティと共有する機会も得られました。」

AI がエンジニアリングに与える影響

若いエンジニアに対する彼のアドバイスは、好奇心を持ち続けて学び続けることです。

「テクノロジーは急速に変化しています」と彼は言います。 「今うまくいっていることが半年後には変わるかもしれないので、適応力があなたの最大の強みです。」

同氏は、最終的には自動化、コーディング、プログラミングなどの反復的なタスクを AI エージェントが引き継ぐようになるだろうと予測しています。エンジニアが最も必要とされるのは、AI モデルの構築とそのトレーニングだ、と彼は言います。

「エンジニアはこれらの分野で大きな成長の機会を見つけるでしょう」と彼は言います。 「AIが進歩するにつれて、他のイノベーションも進化すると信じています。

「それ自体のためのソリューションを構築するのではなく、実際の問題を解決することに集中してください。

「専門的なネットワークを構築し、技術的な課題とキャリア上の課題の両方を解決できる指導者を探してください。」