Wednesday, March 25, 2026

Outseer ने डेटा साइंस टीम को नेतृत्व प्रदान करने के लिए Colm Coughlan, PhD, को नियुक्त करके नवाचार के प्रति अपनी प्रतिबद्धता की पुष्टि की

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Bedford, Mass., United States:  भुगतान के ज़रिए लॉगिन करने से वित्तीय खातों को सुरक्षा प्रदान करके धोखाधड़ी संबंधी समाधान उपलब्ध कराने में अग्रणी कंपनी, Outseer, ने आज Colm Coughlan, PhD, को Outseer की डेटा विज्ञान टीम का नेतृत्व करने के लिए, नियुक्त करने की घोषणा की। अपनी इस नव-भूमिका में, Coughlan वित्तीय धोखाधड़ी से विश्व को मुक्त करने के लिए Outseer के ध्येय को हासिल करने में डेटा विज्ञान टीम का नेतृत्व करेंगे। वह Outseer से हाल ही में जुड़े Yogesh Patel, PhD, के साथ कार्य आरंभ करेंगे और उनके साथ मिलकर प्रौद्योगिकी और डेटा विज्ञान नवाचार की अगुवाई करेंगे।

Outseer प्लेटफॉर्म के मूल में फ़र्स्ट- और थर्ड-पार्टी डेटा सिग्नल द्वारा चालित मशीन लर्निंग मॉडल पर निर्मित एक रिस्क इंजन है, जिसमें एक रिस्क इंजन है जिसमें Outseer Global Data Network का अनूठा कन्सोर्टियम डेटा भी सम्मिलित है। इस रिस्क इंजन को विश्व के सबसे बड़े वित्तीय संस्थानों में दो दशकों से भी अधिक समय से सिद्ध और परिष्कृत किया गया है।

Outseer से पहले, Coughlan ने Callsign में डेटा साइंस का नेतृत्व किया था, जहां उन्होंने धोखाधड़ी-विरोधी व्यवहार-संबंधी बायोमेट्रिक्स के लिए रियल-टाइम मशीन लर्निंग समाधानों को डिज़ाइन और लागू किया था। Outseer के मार्केट-लीडिंग प्लेटफ़ॉर्म के लिए नवाचार एवं अनुसंधान का नेतृत्व करने के लिए वह इसके CTO Dr. Yogesh Patel के साथ कार्य करेंगे। Coughlan के अनुभव ने वित्तीय खातों की सुरक्षा के लिए मशीन लर्निंग का लाभ उठाने में उन्हें Outseer में तुरंत प्रभाव दिखाने में अहम भूमिका निभाई है।

पटेल ने कहा कि, “रियल-टाइम भुगतानों के फैलाव सहित, वैश्विक वित्तीय सेवाओं के निरंतर डिज़िटलीकरण, और इनसे बढ़ रहे ख़तरों के साथ, धोखाधड़ी-रोधी प्लेटफ़ॉर्म में इस तरह की प्रगति अत्यंत आवश्यक है। Dr. Coughlan हमारी टीम के लिए एक ज़बरदस्त इज़ाफ़ा हैं।” पटेल ने आगे बताया कि, “उनकी नियुक्ति; लेनदेनों से जुड़े हमारे मार्केट लीडिंग मैनेजमेन्ट प्लेटफ़ॉर्म को लगातार आगे बढ़ाने के प्रति Outseer की प्रतिबद्धता को प्रदर्शित करती है।”

वहीं Coughlan ने कहा कि, “मैं Outseer के साथ इस भूमिका में जुड़ कर बेहद रोमांचित हूं। एक डेटा साइंटिस्ट के रूप में, आप जानते हैं कि, एक अच्छी भविष्य-सूचक अन्तर्दृष्टि के लिए समृद्ध व अद्वितीय डेटा आवश्यक होता है और यही बात मुझे Outseer से जुड़ने के बारे में सबसे अधिक उत्साहित करती है। Outseer ने विश्व के कुछ सबसे बड़े वित्तीय संस्थानों के कई ट्रिलियन लेनदेनों से हासिल डेटा और अन्तर्दृष्टियों के आधार पर अपना वैश्विक डेटा नेटवर्क निर्मित किया है। मैं हर एक वित्तीय लेनदेन के लिए अपने ग्राहकों को प्रदान की जाने वाली अन्तर्दृष्टि को और उन्नत करने के लिए अपनी टीम के साथ काम करने के लिए उत्सुक हूं।”

Outseer के CEO, John Filby, ने कहा कि, “अपनी प्रौद्योगिकी और डेटा साइंस टीमों में निवेश जारी रखना हमारी सबसे अहम प्राथमिकताओं में से एक है। दो दशकों से भी अधिक समय से, Outseer धोखाधड़ी की रोकथाम के लिए आर्टिफ़िशियल इन्टेलिजेन्स और मशीन लर्निंग को लागू करने में एक मार्केट लीडिंग कंपनी रही है। नवाचार की अपनी ऐतिहासिक विरासत पर हम इसे निर्मित कर रहे हैं, और इस दौरान हमने साबित किया है कि उत्‍कृष्ट डेटा-चालित बेहतरीन मॉडल हमारे ग्राहकों के लिए सबसे अच्छे धोखाधड़ी-रोधी परिणाम उत्पन्न करते हैं।”

Outseer का परिचय

Outseer में, हम डिज़िटल धोखाधड़ी से विश्व को मुक्त करने के लिए अपने ग्राहकों को सशक्त बना रहे हैं जो ग्राहकों के स्थान पर धोखाधड़ी को रोकने वाले समाधान प्रदान करते हैं। लेनदेनों से जुड़े जोखिम संबंधी हमारे मार्केट लीडिंग मैनेजमेन्ट प्लेटफ़ॉर्म का सदुपयोग विश्व भर के हज़ारों वित्तीय संस्थानों द्वारा किया जाता है जो हर वर्ष करोड़ों ग्राहक खातों और सैकड़ों बिलियन बैंकिंग व कार्ड-रहित लेनदेनों को सुरक्षा प्रदान करते हैं। हमारे स्वामित्व वाले कन्सोर्टियम डेटा सहित प्रमाणित डेटा-विज्ञान का लाभ उठाते हुए, हमारा मशीन लर्निंग प्लेटफ़ॉर्म इस इण्डस्ट्री में धोखाधड़ी का पता लगाने की सबसे ऊंची दर, सब से कम मिथ्या-सकारात्मक दर, और सबसे कम ग्राहक अंतःक्षेप प्रदान करता है।

घोषणा (अस्वीकरण): इस घोषणा की मूलस्रोत भाषा का यह आधिकारिक, अधिकृत रूपांतर है। अनुवाद सिर्फ सुविधा के लिए मुहैया कराए जाते हैं और उनका स्रोत भाषा के आलेख से संदर्भ लिया जा सकता है और यह आलेख का एकमात्र रूप है जिसका कानूनी प्रभाव हो सकता है।

संपर्क
मीडिया पूछताछ के लिए:
Scott Olson, CMO
[email protected]
+1 (512) 289-3936
 
स्रोत: Outseer

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