Artificial intelligence in fraud detection
આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સનો ઉપયોગ ઘણા વિવિધ વ્યવસાયો અને સંસ્થાઓ દ્વારા કરવામાં આવે છે. નાણાકીય ક્ષેત્રમાં તેનો વ્યાપકપણે ઉપયોગ થાય છે, ખાસ કરીને હિસાબી કંપનીઓ દ્વારા, છેતરપિંડી શોધવામાં મદદ કરવા માટે. 2022માં, પ્રાઇસવોટરહાઉસકૂપર્સે અહેવાલ આપ્યો હતો કે છેતરપિંડીએ વિશ્વના તમામ વ્યવસાયોમાંથી 46 ટકા વ્યવસાયોને અસર કરી છે. વ્યક્તિગત રીતે કામ કરવાથી ઘરેથી કામ કરવા તરફના પરિવર્તનથી ડેટાની પહોંચમાં વધારો થયો છે. 2022ના એફટીસી (ફેડરલ ટ્રેડ કમિશન) ના અભ્યાસ અનુસાર, ગ્રાહકોએ 2021માં આશરે 5.8 અબજ ડોલરની છેતરપિંડીની જાણ કરી હતી, જે અગાઉના વર્ષની સરખામણીએ 70 ટકાનો વધારો દર્શાવે છે. આમાંના મોટાભાગના કૌભાંડો બનાવટી કૌભાંડો અને ઓનલાઇન ખરીદીના કૌભાંડો હતા. ટૂલ્સ એક્સપર્ટ સિસ્ટમ્સ એક્સપર્ટ સિસ્ટમ્સ સૌપ્રથમ 1970 ના દાયકામાં આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સ તકનીકોમાં વિસ્તરણ તરીકે ડિઝાઇન કરવામાં આવી હતી. તેમની રચના નિર્ણય લેવામાં અને ચોક્કસ ક્ષેત્રના નિષ્ણાતો દ્વારા ઉપયોગમાં લેવાતા માનસિક તર્કનું અનુકરણ કરવામાં સંભવિત વપરાશકર્તા ભૂલને ઘટાડવાના આધાર પર આધારિત છે. તેઓ ડેટામાં ઓળખાયેલા બિંદુઓને અલગ કરીને અને તેમને એક જ સમયે વ્યક્તિગત રીતે પ્રક્રિયા કરીને પરંપરાગત રેખીય તર્ક મોડેલોથી પોતાને અલગ પાડે છે. જો કે, આ પ્રણાલીઓ સંપૂર્ણપણે મશીન દ્વારા શીખેલી બુદ્ધિ પર આધાર રાખતી નથી. "જો-તો" નિવેદનોના સ્વરૂપમાં નિયમો, પ્રથાઓ અને પ્રક્રિયાઓ સંબંધિત માહિતી સિસ્ટમના પ્રોગ્રામિંગમાં લાગુ કરવામાં આવે છે. વપરાશકર્તાઓ સિસ્ટમમાં સીધી એન્ટ્રી અથવા બાહ્ય ડેટાની આયાત દ્વારા માહિતી આપીને સિસ્ટમ સાથે સંપર્ક કરે છે. અનુમાન પ્રણાલી વપરાશકર્તા દ્વારા પૂરી પાડવામાં આવેલી માહિતીની સરખામણી અનુરૂપ નિયમો સાથે કરે છે જે પરિસ્થિતિને ખાસ લાગુ પડે તેવું માનવામાં આવે છે. આ માહિતી અને અનુરૂપ નિયમોનો ઉપયોગ વપરાશકર્તાની ક્વેરીનો ઉકેલ બનાવવા માટે કરવામાં આવશે. નિષ્ણાત પ્રણાલીઓ સામાન્ય રીતે યોગ્ય રીતે કામ કરશે નહીં જ્યારે ચોક્કસ પરિસ્થિતિ માટેની સામાન્ય પ્રક્રિયાઓ સારી રીતે વ્યાખ્યાયિત નિયમોની જરૂરિયાતને કારણે અસ્પષ્ટ હોય. જ્યાં વ્યાવસાયિક નિર્ણયની જરૂર હોય તેવા ક્ષેત્રોમાં હિસાબી પ્રક્રિયાઓમાં નિષ્ણાત પ્રણાલીઓનો અમલ શક્ય છે. જ્યાં નિષ્ણાત પ્રણાલીઓ લાગુ પડે છે તેવી પરિસ્થિતિઓમાં સંભવિત કપટપૂર્ણ પ્રવેશો, ચિંતામાં જવાના ઉદાહરણો અને ઓડિટના આયોજન તબક્કામાં જોખમનું મૂલ્યાંકન સામેલ હોય તેવા વ્યવહારોની તપાસનો સમાવેશ થાય છે. સતત ઓડિટિંગ એ પ્રક્રિયાઓનો સમૂહ છે જે પરંપરાગત પદ્ધતિઓ કરતાં વધુ વારંવાર દરે નાણાકીય આંતરિક નિયંત્રણોમાં જોખમ અને સંભવિત નબળાઈઓના ક્ષેત્રોને વર્ગીકૃત કરવા માટે ઓડિટમાં એકત્રિત કરવામાં આવેલી માહિતીના વિવિધ પાસાંઓનું મૂલ્યાંકન કરે છે. રેકોર્ડ કરેલા વ્યવહારો અને જર્નલ એન્ટ્રીઓનું સમયાંતરે વિશ્લેષણ કરવાને બદલે, સતત ઓડિટિંગ આ ક્રિયાઓના સ્વરૂપને વધુ વારંવાર અર્થઘટન કરવા પર ધ્યાન કેન્દ્રિત કરે છે. હાથ ધરવામાં આવતી આ પ્રક્રિયાઓની આવર્તન તેમજ મહત્વના ક્ષેત્રોને પ્રકાશિત કરવું તેમના અમલીકરણકર્તાની વિવેકબુદ્ધિ પર નિર્ભર કરે છે, જે સામાન્ય રીતે મૂલ્યાંકન કરવામાં આવતા ખાતાઓમાં જોખમના સ્તર અને સિસ્ટમના અમલીકરણના લક્ષ્યોના આધારે આવા નિર્ણયો લે છે. આ પ્રક્રિયાઓનું પ્રદર્શન પોસ્ટ કરવામાં આવતી એન્ટ્રી સાથે લગભગ તાત્કાલિક હોવા જેટલું વારંવાર થઈ શકે છે. સતત ઓડિટિંગમાં નાણાકીય ડેટાનું વિશ્લેષણ કરવા સાથે સંકળાયેલી પ્રક્રિયાઓમાં ઇન્ટરેક્ટિવ માહિતી ભેગી કરવા માટે સ્પ્રેડશીટની રચના, અગાઉ બનાવેલા નમૂનાઓ સાથે સરખામણી કરવા માટે નાણાકીય ગુણોત્તરની ગણતરી અને દાખલ કરેલા આંકડાઓમાં ભૂલો શોધવાનો સમાવેશ થઈ શકે છે. આ પ્રથાનો પ્રાથમિક ધ્યેય ખામીયુક્ત નિયંત્રણો, ભૂલો અને છેતરપિંડીના બનાવોની ઝડપી અને સરળ શોધની મંજૂરી આપવાનો છે. મશીન લર્નિંગ અને ડીપ લર્નિંગ કંપનીઓ અને ઓડિટ કરવામાં આવતા દસ્તાવેજો સાથે સંબંધિત વિવિધ દસ્તાવેજોના સ્વરૂપમાં વિશાળ માત્રામાં ડેટાને ઝડપથી અને અસરકારક રીતે સૉર્ટ કરવાની મશીન લર્નિંગ અને ડીપ લર્નિંગની ક્ષમતા તેમને ઓડિટ અને છેતરપિંડીની તપાસના ક્ષેત્રોમાં લાગુ પડે છે. આના ઉદાહરણોમાં કરારમાં મુખ્ય ભાષાને ઓળખવી, વ્યવહારોમાં છેતરપિંડીના જોખમના સ્તરને ઓળખવા અને ખોટી રજૂઆત માટે જર્નલ એન્ટ્રીઓનું મૂલ્યાંકન કરવાનો સમાવેશ થાય છે. એપ્લિકેશન્સ 'બિગ 4' એકાઉન્ટિંગ ફર્મ્સ ડેલોઇટે 2014 માં અલ-સક્ષમ દસ્તાવેજ-સમીક્ષા પ્રણાલી બનાવી. આ પ્રણાલી વિવિધ વ્યવસાયિક દસ્તાવેજોમાંથી સંબંધિત માહિતીની સમીક્ષા કરવાની અને તેને બહાર કાઢવાની પદ્ધતિને સ્વચાલિત કરે છે. ડેલોઇટ દાવો કરે છે કે આ નવીનતાએ કાયદેસર કરાર દસ્તાવેજો, ઇન્વૉઇસેસ, નાણાં સંબંધિત અભિવ્યક્તિઓ અને બોર્ડ મિનિટમાંથી પસાર થતા સમયને 50 ટકા સુધી ઘટાડીને તફાવત કર્યો છે. આઇબીએમના વોટસન સાથે કામ કરીને, ડેલોઇટ તેના ગ્રાહકો માટે જ્ઞાનાત્મક-તકનીકી-ઉન્નત વાણિજ્ય વ્યવસ્થા વિકસાવી રહી છે. લીઝપોઈન્ટને આઇબીએમ ટ્રીરીગા દ્વારા પ્રોત્સાહન આપવામાં આવે છે અને તે ડેલોઇટની ઔદ્યોગિક માહિતીનો ઉપયોગ એન્ડ-ટુ-એન્ડ લીઝિંગ પોર્ટફોલિયો બનાવવા માટે કરે છે. સ્વચાલિત જ્ઞાનાત્મક સંસાધન મૂલ્યાંકન સંપત્તિ નિરીક્ષણની પ્રાવીણ્યને આગળ વધારવા માટે આઇબીએમની મેક્સિમો નવીનતાનો ઉપયોગ કરે છે. અર્ન્સ્ટ એન્ડ યંગ (EY) એ અલને લીઝ કરારની તપાસ સાથે જોડ્યો. EY (ઓસ્ટ્રેલિયા) ને પણ અલ-સક્ષમ ઓડિટિંગ ટેકનોલોજી પ્રાપ્ત થઈ છે. H20.ai સાથે સહયોગ કરીને, પીડબ્લ્યુસીએ અહેવાલોનું વિશ્લેષણ કરવા અને અહેવાલો તૈયાર કરવા માટે સક્ષમ અલ-સક્ષમ માળખું (GL.ai) વિકસાવ્યું. પીડબ્લ્યુસી દાવો કરે છે કે તેણે સામાન્ય બોલી પ્રક્રિયા (એનએલપી) માં નોંધપાત્ર રોકાણ કર્યું છે, જે બિન-સંરચિત માહિતીને અસરકારક રીતે પ્રક્રિયા કરવા માટે અલ-સક્ષમ નવીનતા છે. કેપીએમજીએ વેપારના નિર્ણયો અને સ્વરૂપોને અપગ્રેડ કરવા માટે કેપીએમજી ઇગ્નાઇટ નામના એ. એલ. સાધનોનો પોર્ટફોલિયો બનાવ્યો હતો. માઇક્રોસોફ્ટ અને આઇબીએમ વોટસન સાથે કામ કરીને કેપીએમજી એએલ, ડેટા એનાલિટિક્સ, કોગ્નિટિવ ટેક્નોલોજીસ અને આરપીએનું સંકલન કરવા માટે સાધનો બનાવી રહ્યું છે. ફાયદાઓ કાર્યક્ષમતા કપટપૂર્ણ પ્રવૃત્તિને શોધવાના પ્રયાસમાં એક એન્ટિટીનું ઓડિટ કરવાની પ્રક્રિયા માટે તપાસ પ્રક્રિયાઓનું પુનરાવર્તન જરૂરી છે જ્યાં સુધી કોઈ ભૂલ અથવા ખોટી વાતની ઓળખ ન થાય. પરંપરાગત પદ્ધતિઓ હેઠળ, આ પ્રક્રિયાઓ મનુષ્ય દ્વારા હાથ ધરવામાં આવશે. છેતરપિંડીની તપાસમાં કૃત્રિમ બુદ્ધિના સમર્થકોએ જણાવ્યું છે કે આ પરંપરાગત પદ્ધતિઓ બિનકાર્યક્ષમ છે અને બુદ્ધિશાળી કમ્પ્યુટિંગ સિસ્ટમની મદદથી વધુ ઝડપથી પૂર્ણ કરી શકાય છે. 2016માં કેપીએમજી દ્વારા બનાવવામાં આવેલા 400 ચીફ એક્ઝિક્યુટિવ અધિકારીઓના સર્વેક્ષણમાં જાણવા મળ્યું હતું કે આશરે 58 ટકા લોકો માને છે કે આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સ ભવિષ્યમાં ઓડિટને વધુ કાર્યક્ષમ બનાવવામાં મુખ્ય ભૂમિકા ભજવશે. માહિતીનું અર્થઘટન છેતરપિંડીની તપાસના ઉચ્ચ સ્તરોમાં માહિતીનું અર્થઘટન કરવા માટે વ્યાવસાયિક નિર્ણયનો ઉપયોગ થાય છે. નાણાકીય ઓડિટમાં ઉપયોગમાં લેવાતી આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સના સમર્થકોએ દાવો કર્યો છે કે ઉચ્ચ ડેટા અર્થઘટનના ઉદાહરણોથી વધેલા જોખમોને આવી તકનીકો દ્વારા ઘટાડી શકાય છે. નાણાકીય નિવેદનોના ઓડિટનું એક આવશ્યક તત્વ જેમાં વ્યાવસાયિક નિર્ણયની જરૂર હોય તે છે ભૌતિકતા માટે થ્રેશોલ્ડનું અમલીકરણ. ભૌતિકતામાં નાણાકીય નિવેદનોમાં ભૂલો અને વ્યવહારો વચ્ચેના તફાવતનો સમાવેશ થાય છે જે તે નાણાકીય નિવેદનોના વપરાશકર્તાઓ દ્વારા લેવામાં આવેલા નિર્ણયોને અસર કરશે. ઓડિટમાં ભૌતિકતા માટેની મર્યાદા ઓડિટર દ્વારા વિવિધ પરિબળોના આધારે નક્કી કરવામાં આવે છે. આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સનો ઉપયોગ માહિતીનું અર્થઘટન કરવા અને નિષ્ણાત પ્રણાલીઓના ઉપયોગ દ્વારા અમલમાં મૂકવા માટે ભૌતિકતાના થ્રેશોલ્ડ સૂચવવા માટે કરવામાં આવે છે. છેતરપિંડીની તપાસ પૂર્ણ કરવા માટે કૃત્રિમ બુદ્ધિનો ઉપયોગ કરવાની તરફેણ કરનારાઓએ જણાવ્યું છે કે આવી તકનીકો પુનરાવર્તિત કાર્યો પૂર્ણ કરવા માટે જરૂરી સમયની માત્રામાં ઘટાડો કરે છે. દાવો આગળ જણાવે છે કે આવી કાર્યક્ષમતાઓ સંસાધનોની જરૂરિયાતોને ઘટાડવાની મંજૂરી આપે છે, જે પછી સંપૂર્ણપણે સ્વચાલિત ન હોય તેવા કાર્યો પર વધુ ખર્ચ કરી શકાય છે. ઓડિટ પેઢી અર્ન્સ્ટ એન્ડ યંગે આ દાવાઓને એ જાહેર કરીને રજૂ કર્યા છે કે તેમની ઊંડા શિક્ષણ પ્રણાલીઓનો ઉપયોગ સંબંધિત ઓડિટ દસ્તાવેજોનું વિશ્લેષણ કરીને વહીવટી કાર્યો પર ખર્ચવામાં આવતા સમયને ઘટાડવા માટે કરવામાં આવ્યો છે. પેઢીના જણાવ્યા અનુસાર, આનાથી તેમના કર્મચારીઓને નિર્ણય અને વિશ્લેષણ પર વધુ ધ્યાન કેન્દ્રિત કરવાની મંજૂરી મળી છે. ગેરફાયદા નોકરીનું વિસ્થાપન કોમ્પ્યુટર આધારિત બુદ્ધિ અને રોબોટાઇઝેશનની પ્રગતિના અનિવાર્ય સ્વાગતથી વિવિધ ઉદ્યોગોમાં મહત્વપૂર્ણ કાર્યનું સ્થળાંતર થઈ શકે છે. જેમ જેમ આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સ માળખું લોકો દ્વારા પરંપરાગત રીતે પૂર્ણ કરવામાં આવતા ઉપક્રમો કરવા માટે વધુ સજ્જ બને છે, ત્યાં એક ચિંતા છે કે ચોક્કસ કામની નોકરીઓ જૂની થઈ શકે છે, જે બેરોજગારી અને નાણાકીય અસંતુલનને પ્રોત્સાહન આપે છે. પ્રારંભિક રોકાણની જરૂરિયાત કોમ્પ્યુટર પ્રોગ્રામ્સ દ્વારા કોડિંગ અને બિલ્ડિંગ સિસ્ટમ્સના જ્ઞાનની સાથે, આપણે આ સિસ્ટમોના ફાયદાઓ જોઈ રહ્યા છીએ, પરંતુ તે ખૂબ જ નવી હોવાથી, તમારી સિસ્ટમનું નિર્માણ શરૂ કરવા માટે તેમને મોટા રોકાણની જરૂર પડે છે. કોઈપણ પેઢી કે જે છેતરપિંડી શોધવા માટે AI સિસ્ટમ અમલમાં મૂકવાની યોજના બનાવી રહી છે, તેણે તેમની ક્લાઉડ સિસ્ટમ અને ડેટા સ્ટોરેજને અપગ્રેડ કરવાની સાથે ડેટા વૈજ્ઞાનિકોની ટીમની નિમણૂક કરવી આવશ્યક છે. સિસ્ટમ પર સતત દેખરેખ રાખવી જોઈએ અને તેનું સૌથી કાર્યક્ષમ સ્વરૂપ બનવા માટે અપડેટ કરવું જોઈએ, નહીં તો તે વ્યવહારોમાં છેતરપિંડી સામેલ થવાની સંભાવના વધે છે. જો તમે શરૂઆતમાં તમારી સિસ્ટમમાં રોકાણ ન કરો અને ખાતરી કરો કે તે છેતરપિંડીની મોટી ટકાવારી શોધી કાઢશે, તો તમને ચાર્જબેક ફી સાથે છેતરપિંડીના મોટા વ્યવહારોનું પરિણામ મળશે. તે એક ખૂબ જ મોટું પ્રારંભિક રોકાણ છે, પરંતુ જ્યારે કંપની દ્વારા રોકાણ કરવામાં આવે છે અને ડેટા વૈજ્ઞાનિકો તેઓ જે કામ કરે છે તેમાં રોકાણ કરે છે, ત્યારે તમારે તમારી જાતને ઘણા પૈસા બચાવવા જોઈએ કારણ કે તમારે છેતરપિંડી શોધવા માટે ક્યારેય રોબોટ ચૂકવવો પડશે નહીં. તમને રોબોટ બનાવવામાં મદદ કરવા માટે લોકોની જરૂર પડી શકે છે, પરંતુ સમય જતાં ખર્ચમાં ઘટાડો થશે. તકનીકી કુશળતા ડેટા એનાલિટિક્સ એ ઘણી કંપનીઓમાં એક નવું વિજ્ઞાન છે, અને કંપનીઓ તેમના વ્યવસાયનું સંપૂર્ણ વિશ્લેષણ કરવા અને તેઓ ક્યાં સુધારી શકે છે તે શોધવા માટે તેના પર ભારે સંશોધન કરી રહી છે. ડેટા એનાલિટિક્સ સંખ્યાઓ દ્વારા વ્યવસાયની વાર્તા કહે છે. આ દુનિયામાં ઘણા લોકો માહિતી વાંચવાનો અનુભવ ધરાવે છે, પરંતુ એવા ઘણા લોકો પણ છે જેમને માહિતીનો એટલો અનુભવ નથી. ડેટા એનાલિટિક્સની શાખા ઝડપથી વિસ્તરી રહી છે. આવા વ્યવસાયમાં નિષ્ણાત બનવું ઘણીવાર પડકારજનક હોય છે. સંદર્ભો છેતરપિંડી ડીપ લર્નિંગ લોજિક પ્રોગ્રામિંગ છેતરપિંડી આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સ ફાઇનાન્સ છેતરપિંડી