Artificial intelligence in fraud detection
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা বিভিন্ন ব্যবসা এবং সংস্থার দ্বারা ব্যবহৃত হয়। এটি আর্থিক ক্ষেত্রে ব্যাপকভাবে ব্যবহৃত হয়, বিশেষ করে অ্যাকাউন্টিং সংস্থাগুলি জালিয়াতি সনাক্ত করতে সহায়তা করে। 2022 সালে, প্রাইসওয়াটারহাউসকুপার্স জানিয়েছে যে জালিয়াতি বিশ্বের সমস্ত ব্যবসার 46 শতাংশকে প্রভাবিত করেছে। ব্যক্তিগতভাবে কাজ করা থেকে বাড়ি থেকে কাজ করার পরিবর্তন তথ্যের প্রবেশাধিকার বৃদ্ধি করেছে। 2022 সালের একটি এফটিসি (ফেডারেল ট্রেড কমিশন) সমীক্ষা অনুসারে, গ্রাহকরা 2021 সালে প্রায় 5.8 বিলিয়ন ডলার জালিয়াতির অভিযোগ করেছেন, যা আগের বছরের তুলনায় 70 শতাংশ বৃদ্ধি পেয়েছে। এই কেলেঙ্কারির বেশিরভাগই ছিল প্রতারক কেলেঙ্কারি এবং অনলাইন কেনাকাটার জালিয়াতি। টুলস এক্সপার্ট সিস্টেমস এক্সপার্ট সিস্টেমগুলি প্রথম 1970-এর দশকে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা প্রযুক্তির সম্প্রসারণ হিসাবে ডিজাইন করা হয়েছিল। তাদের নকশা সিদ্ধান্ত গ্রহণে সম্ভাব্য ব্যবহারকারীর ত্রুটি হ্রাস এবং একটি নির্দিষ্ট ক্ষেত্রের বিশেষজ্ঞদের দ্বারা ব্যবহৃত মানসিক যুক্তি অনুকরণের ভিত্তির উপর ভিত্তি করে তৈরি। তারা ডেটাতে চিহ্নিত পয়েন্টগুলি পৃথক করে এবং একই সময়ে পৃথকভাবে প্রক্রিয়াকরণ করে ঐতিহ্যবাহী রৈখিক যুক্তি মডেল থেকে নিজেদেরকে আলাদা করে। যদিও, এই ব্যবস্থাগুলি সম্পূর্ণরূপে মেশিন-লার্ন বুদ্ধিমত্তার উপর নির্ভর করে না। "যদি-তাহলে" বিবৃতি আকারে নিয়ম, অনুশীলন এবং পদ্ধতি সম্পর্কিত তথ্য সিস্টেমের প্রোগ্রামিংয়ে প্রয়োগ করা হয়। ব্যবহারকারীরা সরাসরি প্রবেশ বা বাহ্যিক তথ্য আমদানির মাধ্যমে সিস্টেমে তথ্য সরবরাহ করে সিস্টেমের সাথে যোগাযোগ করে। একটি অনুমান ব্যবস্থা ব্যবহারকারীর দেওয়া তথ্যকে সংশ্লিষ্ট নিয়মের সঙ্গে তুলনা করে যা পরিস্থিতির ক্ষেত্রে বিশেষভাবে প্রযোজ্য বলে মনে করা হয়। এই তথ্য এবং সংশ্লিষ্ট নিয়মগুলি ব্যবহার করে ব্যবহারকারীর প্রশ্নের সমাধান তৈরি করা হবে। সুনির্দিষ্ট নিয়মের প্রয়োজনের কারণে একটি নির্দিষ্ট পরিস্থিতির জন্য সাধারণ পদ্ধতিগুলি অস্পষ্ট হলে বিশেষজ্ঞ ব্যবস্থা সাধারণত সঠিকভাবে কাজ করবে না। অ্যাকাউন্টিং পদ্ধতিতে বিশেষজ্ঞ ব্যবস্থার বাস্তবায়ন এমন ক্ষেত্রগুলিতে সম্ভব যেখানে পেশাদার বিচারের প্রয়োজন হয়। যে পরিস্থিতিগুলিতে বিশেষজ্ঞ ব্যবস্থা প্রযোজ্য তার মধ্যে রয়েছে সম্ভাব্য প্রতারণামূলক এন্ট্রি জড়িত লেনদেনের তদন্ত, উদ্বেগের ঘটনা এবং অডিটের পরিকল্পনার পর্যায়ে ঝুঁকির মূল্যায়ন। অবিচ্ছিন্ন নিরীক্ষা হল এমন একটি প্রক্রিয়া যা প্রচলিত পদ্ধতির তুলনায় আরও ঘন হারে আর্থিক অভ্যন্তরীণ নিয়ন্ত্রণে ঝুঁকি এবং সম্ভাব্য দুর্বলতার ক্ষেত্রগুলিকে শ্রেণীবদ্ধ করার জন্য একটি নিরীক্ষণে সংগৃহীত তথ্যের বিভিন্ন দিক মূল্যায়ন করে। রেকর্ড করা লেনদেন এবং জার্নাল এন্ট্রিগুলি পর্যায়ক্রমে বিশ্লেষণ করার পরিবর্তে, ক্রমাগত নিরীক্ষা এই ক্রিয়াগুলির চরিত্রকে আরও ঘন ঘন ব্যাখ্যার দিকে মনোনিবেশ করে। এই প্রক্রিয়াগুলির ফ্রিকোয়েন্সি গ্রহণের পাশাপাশি গুরুত্বের ক্ষেত্রগুলি হাইলাইট করা তাদের প্রয়োগকারীর বিবেচনার উপর নির্ভর করে, যারা সাধারণত মূল্যায়ন করা অ্যাকাউন্টগুলিতে ঝুঁকির মাত্রা এবং সিস্টেম বাস্তবায়নের লক্ষ্যগুলির উপর ভিত্তি করে এই জাতীয় সিদ্ধান্ত নেয়। এই প্রক্রিয়াগুলির কার্যকারিতা প্রায়শই একটি এন্ট্রি পোস্ট করার সাথে সাথে প্রায় তাত্ক্ষণিক হতে পারে। অবিচ্ছিন্ন অডিটিং-এ আর্থিক তথ্য বিশ্লেষণের সাথে জড়িত প্রক্রিয়াগুলির মধ্যে ইন্টারেক্টিভ তথ্য সংগ্রহের অনুমতি দেওয়ার জন্য স্প্রেডশিট তৈরি করা, পূর্বে তৈরি মডেলগুলির সাথে তুলনা করার জন্য আর্থিক অনুপাতের গণনা এবং প্রবেশ করা পরিসংখ্যানে ত্রুটি সনাক্তকরণ অন্তর্ভুক্ত থাকতে পারে। এই অনুশীলনের একটি প্রাথমিক লক্ষ্য হল ত্রুটিপূর্ণ নিয়ন্ত্রণ, ত্রুটি এবং জালিয়াতির ঘটনাগুলির দ্রুত এবং সহজ সনাক্তকরণের অনুমতি দেওয়া। মেশিন লার্নিং এবং গভীর শিক্ষা মেশিন লার্নিং এবং গভীর শিক্ষার ক্ষমতা দ্রুত এবং কার্যকরভাবে সংস্থাগুলির সাথে প্রাসঙ্গিক বিভিন্ন নথির আকারে বিপুল পরিমাণে তথ্যের মাধ্যমে বাছাই করা এবং নথিগুলি নিরীক্ষা এবং জালিয়াতি সনাক্তকরণের ক্ষেত্রে প্রযোজ্য করে তোলে। এর উদাহরণগুলির মধ্যে রয়েছে চুক্তির মূল ভাষাকে স্বীকৃতি দেওয়া, লেনদেনে জালিয়াতির ঝুঁকির মাত্রা চিহ্নিত করা এবং ভুল বিবৃতির জন্য জার্নাল এন্ট্রিগুলির মূল্যায়ন করা। অ্যাপ্লিকেশন 'বিগ 4' অ্যাকাউন্টিং ফার্ম ডেলয়েট 2014 সালে একটি আল-সক্ষম নথি-পর্যালোচনা ব্যবস্থা তৈরি করে। সিস্টেমটি বিভিন্ন ব্যবসায়িক নথি থেকে প্রাসঙ্গিক তথ্য পর্যালোচনা এবং উত্তোলনের পদ্ধতি স্বয়ংক্রিয় করে। ডেলয়েট দাবি করে যে এই উদ্ভাবনটি বৈধ চুক্তির নথি, চালান, অর্থ-সম্পর্কিত বক্তব্য এবং বোর্ডের মিনিটের মাধ্যমে ব্যয় করা সময়কে 50 শতাংশ পর্যন্ত হ্রাস করে একটি পার্থক্য তৈরি করেছে। আইবিএম-এর ওয়াটসনের সাথে কাজ করে, ডেলয়েট তার গ্রাহকদের জন্য জ্ঞানীয়-প্রযুক্তি-বর্ধিত বাণিজ্য ব্যবস্থা তৈরি করছে। লিজপয়েন্ট আইবিএম ত্রিরিগা দ্বারা চালিত হয় এবং একটি এন্ড-টু-এন্ড লিজিং পোর্টফোলিও তৈরি করতে ডেলয়েটের শিল্প তথ্য ব্যবহার করে। স্বয়ংক্রিয় জ্ঞানীয় সম্পদ মূল্যায়ন সম্পদ পরিদর্শনের দক্ষতার অগ্রগতির জন্য আইবিএম-এর ম্যাক্সিমো উদ্ভাবনকে নিয়োগ করে। আর্নস্ট অ্যান্ড ইয়ং (ইওয়াই) আলকে ইজারা চুক্তির তদন্তের সঙ্গে যুক্ত করে। ইওয়াই (অস্ট্রেলিয়া) আল-সক্ষম অডিটিং প্রযুক্তিও পেয়েছে। H20.ai-এর সঙ্গে সহযোগিতা করে পিডব্লিউসি একটি আল-সক্ষম কাঠামো (GL.ai) তৈরি করেছে যা প্রতিবেদন বিশ্লেষণ এবং প্রতিবেদন প্রস্তুত করতে সক্ষম। পিডব্লিউসি সাধারণ উপভাষা প্রক্রিয়াকরণে (এনএলপি) একটি উল্লেখযোগ্য বিনিয়োগ করেছে বলে দাবি করে, যা কাঠামোগত তথ্য দক্ষতার সাথে প্রক্রিয়া করার জন্য একটি আল-সক্ষম উদ্ভাবন। কেপিএমজি বাণিজ্য সিদ্ধান্ত এবং ফর্মগুলি আপগ্রেড করার জন্য কেপিএমজি ইগনাইট নামে অ্যাল যন্ত্রের একটি পোর্টফোলিও তৈরি করেছিল। মাইক্রোসফ্ট এবং আইবিএম ওয়াটসনের সাথে কাজ করে কেপিএমজি এএল, ডেটা অ্যানালিটিক্স, কগনিটিভ টেকনোলজিস এবং আরপিএ সমন্বয় করার জন্য যন্ত্র তৈরি করছে। সুবিধা দক্ষতা প্রতারণামূলক কার্যকলাপ সনাক্ত করার প্রয়াসে কোনও সত্তার নিরীক্ষা করার প্রক্রিয়াটির জন্য অনুসন্ধানমূলক প্রক্রিয়াগুলির পুনরাবৃত্তি প্রয়োজন যতক্ষণ না কোনও ত্রুটি বা ভুল বিবৃতি চিহ্নিত করা যায়। ঐতিহ্যবাহী পদ্ধতিতে, এই প্রক্রিয়াগুলি একজন মানুষ দ্বারা পরিচালিত হবে। জালিয়াতি সনাক্তকরণে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার প্রবক্তারা বলেছেন যে এই ঐতিহ্যবাহী পদ্ধতিগুলি অকার্যকর এবং একটি বুদ্ধিমান কম্পিউটিং সিস্টেমের সাহায্যে আরও দ্রুত সম্পন্ন করা যেতে পারে। 2016 সালে কেপিএমজি দ্বারা তৈরি 400 জন প্রধান নির্বাহী কর্মকর্তার একটি সমীক্ষায় দেখা গেছে যে প্রায় 58 শতাংশ বিশ্বাস করেন যে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা ভবিষ্যতে নিরীক্ষা আরও দক্ষ করার ক্ষেত্রে মূল ভূমিকা পালন করবে। তথ্য ব্যাখ্যা জালিয়াতি সনাক্তকরণের উচ্চ মাত্রায় তথ্য ব্যাখ্যার জন্য পেশাদার বিচারের ব্যবহার জড়িত। আর্থিক অডিট-এ ব্যবহৃত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার সমর্থকরা দাবি করেছেন যে এই ধরনের প্রযুক্তির মাধ্যমে উচ্চতর তথ্য ব্যাখ্যার উদাহরণ থেকে বর্ধিত ঝুঁকি হ্রাস করা যেতে পারে। আর্থিক বিবরণীর নিরীক্ষণের একটি প্রয়োজনীয় উপাদান যার জন্য পেশাদার বিচারের প্রয়োজন হয় তা হল বস্তুগততার জন্য সীমার বাস্তবায়ন। বস্তুগততা আর্থিক বিবরণীতে ত্রুটি এবং লেনদেনের মধ্যে পার্থক্য বোঝায় যা সেই আর্থিক বিবরণীর ব্যবহারকারীদের দ্বারা নেওয়া সিদ্ধান্তগুলিকে প্রভাবিত করবে। অডিটের ক্ষেত্রে বস্তুগততার সীমা অডিটর বিভিন্ন বিষয়ের উপর ভিত্তি করে নির্ধারণ করেন। কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা ব্যবহার করা হয়েছে তথ্য ব্যাখ্যা করতে এবং বিশেষজ্ঞ ব্যবস্থার ব্যবহারের মাধ্যমে বাস্তবায়িত করার জন্য বস্তুগত সীমার পরামর্শ দিতে। জালিয়াতির তদন্ত সম্পূর্ণ করতে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা ব্যবহারের পক্ষে যাঁরা বলেছেন যে এই ধরনের প্রযুক্তিগুলি পুনরাবৃত্তিমূলক কাজগুলি সম্পূর্ণ করার জন্য প্রয়োজনীয় সময়ের পরিমাণ হ্রাস করে। দাবিটিতে আরও বলা হয়েছে যে এই ধরনের দক্ষতা সম্পদের প্রয়োজনীয়তা হ্রাস করার অনুমতি দেয়, যা পরে সম্পূর্ণরূপে স্বয়ংক্রিয় নয় এমন কাজগুলিতে আরও ব্যয় করা যেতে পারে। নিরীক্ষা সংস্থা আর্নস্ট অ্যান্ড ইয়ং এই দাবিগুলি তুলে ধরে ঘোষণা করেছে যে প্রাসঙ্গিক নিরীক্ষা নথি বিশ্লেষণ করে প্রশাসনিক কাজে ব্যয় করা সময় কমাতে তাদের গভীর শিক্ষণ ব্যবস্থা ব্যবহার করা হয়েছে। সংস্থার মতে, এটি তাদের কর্মচারীদের রায় এবং বিশ্লেষণে আরও বেশি মনোনিবেশ করার সুযোগ করে দিয়েছে। অসুবিধাগুলি চাকরির স্থানচ্যুতি কম্পিউটার ভিত্তিক বুদ্ধিমত্তা এবং রোবটাইজেশনের অগ্রগতির অনিবার্য অভ্যর্থনা বিভিন্ন উদ্যোগের মধ্যে গুরুত্বপূর্ণ কাজের স্থানান্তরকে প্ররোচিত করতে পারে। কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার কাঠামো মানুষের দ্বারা প্রথাগতভাবে সম্পন্ন উদ্যোগগুলি সম্পাদনের জন্য আরও সজ্জিত হয়ে ওঠার সাথে সাথে একটি উদ্বেগ রয়েছে যে নির্দিষ্ট কাজের কাজগুলি পুরানো হয়ে যেতে পারে, যা বেকারত্ব এবং আর্থিক ভারসাম্যহীনতা সৃষ্টি করতে পারে। প্রাথমিক বিনিয়োগের প্রয়োজনীয়তা কম্পিউটার প্রোগ্রামের মাধ্যমে কোডিং এবং বিল্ডিং সিস্টেমের জ্ঞানের পাশাপাশি আমরা এই সিস্টেমগুলির সুবিধাগুলি দেখতে পাচ্ছি, তবে যেহেতু এগুলি এত নতুন, তাই আপনার সিস্টেম তৈরি শুরু করার জন্য এগুলির জন্য একটি বড় বিনিয়োগের প্রয়োজন। যে কোনও সংস্থা জালিয়াতি সনাক্ত করার জন্য একটি এআই সিস্টেম বাস্তবায়নের পরিকল্পনা করছে তাদের অবশ্যই তাদের ক্লাউড সিস্টেম এবং ডেটা স্টোরেজ আপগ্রেড করার পাশাপাশি ডেটা বিজ্ঞানীদের একটি দল নিয়োগ করতে হবে। সিস্টেমটি অবশ্যই ধারাবাহিকভাবে পর্যবেক্ষণ এবং আপডেট করতে হবে যাতে এটি সবচেয়ে কার্যকর রূপ হয়, অন্যথায় সেই লেনদেনে জালিয়াতির জড়িত হওয়ার সম্ভাবনা বৃদ্ধি পায়। আপনি যদি প্রাথমিকভাবে আপনার সিস্টেমে বিনিয়োগ না করেন এবং নিশ্চিত হন যে এটি জালিয়াতির একটি বড় শতাংশ সনাক্ত করবে, তাহলে আপনি চার্জব্যাক ফি সহ জালিয়াতির বড় লেনদেনের পরিণতি ভোগ করবেন। এটি একটি খুব বড় প্রাথমিক বিনিয়োগ, তবে যখন সংস্থাটি বিনিয়োগ করে এবং ডেটা বিজ্ঞানীরা তাদের কাজে বিনিয়োগ করে, তখন আপনাকে প্রচুর অর্থ সাশ্রয় করতে হবে কারণ জালিয়াতি সনাক্ত করতে আপনাকে কখনই কোনও রোবটকে অর্থ দিতে হবে না। রোবট তৈরিতে সাহায্য করার জন্য আপনার লোকের প্রয়োজন হতে পারে, কিন্তু সময়ের সাথে সাথে খরচ কমবে। প্রযুক্তিগত দক্ষতা ডেটা অ্যানালিটিক্স অনেক সংস্থায় একটি নতুন বিজ্ঞান, এবং সংস্থাগুলি সামগ্রিকভাবে তাদের ব্যবসা বিশ্লেষণ করতে এবং তারা কোথায় উন্নতি করতে পারে তা খুঁজে বের করার জন্য এটি ব্যাপকভাবে গবেষণা করছে। ডেটা অ্যানালিটিক্স সংখ্যার মাধ্যমে একটি ব্যবসার গল্প বলে। এই পৃথিবীতে অনেকেই তথ্য পড়ার অভিজ্ঞ, কিন্তু এমন আরও অনেক মানুষ আছেন যাঁরা তথ্যের ক্ষেত্রে ততটা অভিজ্ঞ নন। ডেটা অ্যানালিটিক্সের শৃঙ্খলা দ্রুত প্রসারিত হচ্ছে। এই ধরনের পেশায় বিশেষজ্ঞ হওয়া প্রায়শই চ্যালেঞ্জিং। তথ্যসূত্র জালিয়াতি গভীর শিক্ষা লজিক প্রোগ্রামিং জালিয়াতি কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা আর্থিক জালিয়াতি