Artificial intelligence in fraud detection
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का उपयोग कई अलग-अलग व्यवसायों और संगठनों द्वारा किया जाता है। इसका व्यापक रूप से वित्तीय क्षेत्र में उपयोग किया जाता है, विशेष रूप से लेखा फर्मों द्वारा, धोखाधड़ी का पता लगाने में मदद करने के लिए। 2022 में, प्राइसवाटरहाउसकूपर्स ने बताया कि धोखाधड़ी ने दुनिया के सभी व्यवसायों के 46 प्रतिशत को प्रभावित किया है। व्यक्तिगत रूप से काम करने से घर से काम करने में बदलाव ने डेटा तक पहुंच में वृद्धि की है। 2022 से एफटीसी (संघीय व्यापार आयोग) के एक अध्ययन के अनुसार, ग्राहकों ने 2021 में लगभग 5.8 करोड़ डॉलर की धोखाधड़ी की सूचना दी, जो पिछले वर्ष की तुलना में 70 प्रतिशत अधिक है। इनमें से अधिकांश घोटाले धोखेबाज़ घोटाले और ऑनलाइन खरीदारी धोखाधड़ी थे। उपकरण विशेषज्ञ प्रणाली विशेषज्ञ प्रणाली को पहली बार 1970 के दशक में कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रौद्योगिकियों के विस्तार के रूप में डिजाइन किया गया था। उनकी रचना निर्णय लेने में संभावित उपयोगकर्ता त्रुटि को कम करने और किसी विशेष क्षेत्र में विशेषज्ञों द्वारा उपयोग किए जाने वाले मानसिक तर्क का अनुकरण करने के आधार पर आधारित है। वे डेटा में पहचाने गए बिंदुओं को अलग करके और उन्हें एक ही समय में व्यक्तिगत रूप से संसाधित करके पारंपरिक रैखिक तर्क मॉडल से खुद को अलग करते हैं। हालाँकि, ये प्रणालियाँ विशुद्ध रूप से मशीन द्वारा सीखी गई बुद्धिमत्ता पर निर्भर नहीं हैं। "यदि-तब" कथनों के रूप में नियमों, प्रथाओं और प्रक्रियाओं के बारे में जानकारी प्रणाली की प्रोग्रामिंग में लागू की जाती है। उपयोगकर्ता प्रणाली में सीधे प्रवेश या बाहरी डेटा के आयात के माध्यम से जानकारी प्रदान करके प्रणाली के साथ बातचीत करते हैं। एक अनुमान प्रणाली उपयोगकर्ता द्वारा प्रदान की गई जानकारी की तुलना संबंधित नियमों से करती है जो माना जाता है कि विशेष रूप से स्थिति पर लागू होते हैं। इस जानकारी और संबंधित नियमों का उपयोग उपयोगकर्ता की पूछताछ का समाधान बनाने के लिए किया जाएगा। विशेषज्ञ प्रणालियाँ आम तौर पर ठीक से काम नहीं करती हैं जब एक निर्दिष्ट स्थिति के लिए सामान्य प्रक्रियाएँ अच्छी तरह से परिभाषित नियमों की आवश्यकता के कारण अस्पष्ट होती हैं। लेखांकन प्रक्रियाओं में विशेषज्ञ प्रणालियों का कार्यान्वयन उन क्षेत्रों में संभव है जहां पेशेवर निर्णय की आवश्यकता होती है। जिन स्थितियों में विशेषज्ञ प्रणालियाँ लागू होती हैं, उनमें लेन-देन की जांच शामिल होती है जिसमें संभावित धोखाधड़ी प्रविष्टियाँ, चिंता में जाने के उदाहरण और लेखा परीक्षा के योजना चरणों में जोखिम का मूल्यांकन शामिल होता है। निरंतर लेखापरीक्षा उन प्रक्रियाओं का एक समूह है जो पारंपरिक तरीकों की तुलना में अधिक लगातार दर पर वित्तीय आंतरिक नियंत्रणों में जोखिम और संभावित कमजोरियों के क्षेत्रों को वर्गीकृत करने के लिए लेखापरीक्षा में एकत्र की गई जानकारी के विभिन्न पहलुओं का आकलन करती है। समय-समय पर अभिलिखित लेन-देन और पत्रिका प्रविष्टियों का विश्लेषण करने के बजाय, निरंतर लेखा परीक्षा इन कार्यों के चरित्र की अधिक बार व्याख्या करने पर केंद्रित है। इन प्रक्रियाओं की बारंबारता के साथ-साथ महत्व के क्षेत्रों को उजागर करना उनके कार्यान्वयनकर्ता के विवेक पर निर्भर करता है, जो आमतौर पर मूल्यांकन किए जा रहे खातों में जोखिम के स्तर और प्रणाली को लागू करने के लक्ष्यों के आधार पर ऐसे निर्णय लेते हैं। इन प्रक्रियाओं का प्रदर्शन उतनी ही बार हो सकता है जितना कि एक प्रविष्टि पोस्ट किए जाने के साथ लगभग तत्काल हो सकता है। निरंतर लेखापरीक्षा में वित्तीय आंकड़ों के विश्लेषण से जुड़ी प्रक्रियाओं में संवादात्मक जानकारी एकत्र करने की अनुमति देने के लिए स्प्रेडशीट का निर्माण, पहले बनाए गए मॉडल की तुलना के लिए वित्तीय अनुपात की गणना और दर्ज किए गए आंकड़ों में त्रुटियों का पता लगाना शामिल हो सकता है। इस अभ्यास का एक प्राथमिक लक्ष्य दोषपूर्ण नियंत्रण, त्रुटियों और धोखाधड़ी के उदाहरणों का तेजी से और आसानी से पता लगाने की अनुमति देना है। मशीन लर्निंग और डीप लर्निंग कंपनियों और ऑडिट किए जा रहे दस्तावेजों से संबंधित विभिन्न दस्तावेजों के रूप में बड़ी मात्रा में डेटा के माध्यम से तेजी से और प्रभावी ढंग से क्रमबद्ध करने के लिए मशीन लर्निंग और डीप लर्निंग की क्षमता उन्हें ऑडिट और धोखाधड़ी का पता लगाने के क्षेत्रों में लागू करती है। इसके उदाहरणों में अनुबंधों में प्रमुख भाषा को पहचानना, लेन-देन में धोखाधड़ी के जोखिम के स्तर की पहचान करना और गलत कथन के लिए पत्रिका प्रविष्टियों का आकलन करना शामिल है। एप्लिकेशन 'बिग 4' लेखा फर्म डेलॉयट ने 2014 में एक अल-सक्षम दस्तावेज़-समीक्षा प्रणाली बनाई। यह प्रणाली विभिन्न व्यावसायिक दस्तावेजों से प्रासंगिक जानकारी की समीक्षा करने और निकालने की विधि को स्वचालित करती है। डेलॉयट का दावा है कि इस नवाचार ने वैध अनुबंध दस्तावेजों, चालानों, धन से संबंधित अभिव्यक्तियों और बोर्ड मिनटों के माध्यम से खर्च किए गए समय को 50 प्रतिशत तक कम करके एक अंतर पैदा किया है। आईबीएम के वाटसन के साथ काम करते हुए, डेलॉयट अपने ग्राहकों के लिए संज्ञानात्मक-प्रौद्योगिकी-उन्नत वाणिज्य व्यवस्था विकसित कर रहा है। लीज़प्वाइंट आई. बी. एम. ट्रिगा द्वारा संचालित है और एक एंड-टू-एंड लीज़िंग पोर्टफोलियो बनाने के लिए डेलॉयट की औद्योगिक जानकारी का उपयोग करता है। स्वचालित संज्ञानात्मक संसाधन मूल्यांकन परिसंपत्ति निरीक्षण की प्रवीणता को आगे बढ़ाने के लिए आईबीएम के मैक्सिमो नवाचार को नियोजित करता है। अर्न्स्ट एंड यंग (ई. वाई.) ने अल को पट्टे के अनुबंधों की जांच से जोड़ा। ई. वाई. (ऑस्ट्रेलिया) को अल-इनेबल्ड ऑडिटिंग तकनीक भी मिली है। H20.ai के साथ सहयोग करते हुए, पीडब्ल्यूसी ने एक अल-सक्षम ढांचा (GL.ai) विकसित किया जो रिपोर्ट का विश्लेषण करने और रिपोर्ट तैयार करने में सक्षम था। पीडब्ल्यूसी का दावा है कि उसने सामान्य बोली प्रसंस्करण (एनएलपी) में महत्वपूर्ण निवेश किया है, जो असंरचित जानकारी को कुशलता से संसाधित करने के लिए एक अल-सक्षम नवाचार है। केपीएमजी ने व्यापार निर्णयों और रूपों को उन्नत करने के लिए केपीएमजी इग्नाइट नामक अल उपकरणों का एक पोर्टफोलियो बनाया। माइक्रोसॉफ्ट और आईबीएम वाटसन के साथ काम करते हुए, केपीएमजी एएल, डेटा एनालिटिक्स, कॉग्निटिव टेक्नोलॉजीज और आरपीए के समन्वय के लिए उपकरण बना रहा है। लाभ दक्षता धोखाधड़ी गतिविधि का पता लगाने के प्रयास में एक इकाई के लेखा परीक्षा की प्रक्रिया के लिए जांच प्रक्रियाओं को दोहराने की आवश्यकता होती है जब तक कि किसी त्रुटि या गलत कथन की पहचान नहीं की जा सकती है। पारंपरिक तरीकों के तहत, इन प्रक्रियाओं को एक इंसान द्वारा किया जाएगा। धोखाधड़ी का पता लगाने में कृत्रिम बुद्धिमत्ता के समर्थकों ने कहा है कि ये पारंपरिक तरीके अक्षम हैं और एक बुद्धिमान कंप्यूटिंग प्रणाली की सहायता से अधिक तेज़ी से पूरा किया जा सकता है। 2016 में केपीएमजी द्वारा बनाए गए 400 मुख्य कार्यकारी अधिकारियों के एक सर्वेक्षण में पाया गया कि लगभग 58 प्रतिशत का मानना था कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता भविष्य में लेखा परीक्षा को अधिक कुशल बनाने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाएगी। डेटा व्याख्या धोखाधड़ी का पता लगाने के उच्च स्तरों में डेटा की व्याख्या करने के लिए पेशेवर निर्णय का उपयोग शामिल है। वित्तीय लेखापरीक्षा में उपयोग किए जा रहे कृत्रिम बुद्धिमत्ता के समर्थकों ने दावा किया है कि ऐसी तकनीकों के माध्यम से उच्च डेटा व्याख्या के उदाहरणों से बढ़े हुए जोखिमों को कम किया जा सकता है। वित्तीय विवरणों के लेखापरीक्षा का एक आवश्यक तत्व जिसमें पेशेवर निर्णय की आवश्यकता होती है, वह है भौतिकता के लिए सीमा का कार्यान्वयन। भौतिकता में वित्तीय विवरणों में त्रुटियों और लेन-देन के बीच का अंतर शामिल है जो उन वित्तीय विवरणों के उपयोगकर्ताओं द्वारा किए गए निर्णयों को प्रभावित करेगा। लेखापरीक्षा में भौतिकता की सीमा लेखा परीक्षक द्वारा विभिन्न कारकों के आधार पर निर्धारित की जाती है। आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का उपयोग डेटा की व्याख्या करने और विशेषज्ञ प्रणालियों के उपयोग के माध्यम से लागू की जाने वाली भौतिकता की सीमा का सुझाव देने के लिए किया गया है। धोखाधड़ी की जांच को पूरा करने के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता का उपयोग करने के पक्ष में लोगों ने कहा है कि ऐसी तकनीकें दोहराए जाने वाले कार्यों को पूरा करने के लिए आवश्यक समय की मात्रा को कम करती हैं। दावे में आगे कहा गया है कि ऐसी दक्षताएँ कम संसाधन आवश्यकताओं की अनुमति देती हैं, जिन्हें आगे उन कार्यों पर खर्च किया जा सकता है जो पूरी तरह से स्वचालित नहीं हैं। लेखापरीक्षा फर्म अर्न्स्ट एंड यंग ने इन दावों को यह घोषणा करते हुए प्रस्तुत किया है कि उनकी गहन शिक्षण प्रणालियों का उपयोग प्रासंगिक लेखापरीक्षा दस्तावेजों का विश्लेषण करके प्रशासनिक कार्यों पर खर्च किए गए समय को कम करने के लिए किया गया है। फर्म के अनुसार, इसने उनके कर्मचारियों को निर्णय और विश्लेषण पर अधिक ध्यान केंद्रित करने की अनुमति दी है। नौकरी विस्थापन के नुकसान कंप्यूटर आधारित बुद्धिमत्ता और रोबोटिकरण की प्रगति का अपरिहार्य स्वागत विभिन्न उद्यमों में महत्वपूर्ण कार्य स्थानांतरण को प्रेरित कर सकता है। जैसे-जैसे लोगों द्वारा पारंपरिक रूप से पूरे किए जाने वाले उपक्रमों को करने के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता ढांचा अधिक सुसज्जित हो जाता है, एक चिंता है कि विशिष्ट कार्य नौकरियां पुरानी हो सकती हैं, जिससे बेरोजगारी और वित्तीय असंतुलन पैदा हो सकता है। प्रारंभिक निवेश की आवश्यकता कंप्यूटर प्रोग्राम के माध्यम से कोडिंग और निर्माण प्रणालियों के ज्ञान के साथ, हम इन प्रणालियों के लाभ देख रहे हैं, लेकिन चूंकि वे इतने नए हैं, इसलिए उन्हें आपके सिस्टम का निर्माण शुरू करने के लिए एक बड़े निवेश की आवश्यकता होती है। कोई भी फर्म जो धोखाधड़ी का पता लगाने के लिए एक एआई प्रणाली को लागू करने की योजना बना रही है, उसे अपने क्लाउड सिस्टम और डेटा भंडारण को उन्नत करने के साथ-साथ डेटा वैज्ञानिकों की एक टीम को भी काम पर रखना चाहिए। प्रणाली की लगातार निगरानी और अद्यतन किया जाना चाहिए ताकि यह स्वयं का सबसे कुशल रूप हो, अन्यथा उन लेनदेनों में धोखाधड़ी के शामिल होने की संभावना बढ़ जाती है। यदि आप शुरू में अपनी प्रणाली में निवेश नहीं करते हैं और सुनिश्चित हैं कि यह धोखाधड़ी के एक बड़े प्रतिशत का पता लगाएगा, तो आपको शुल्क वापसी के साथ धोखाधड़ी के बड़े लेनदेन के परिणाम भुगतने होंगे। यह एक बहुत बड़ा प्रारंभिक निवेश है, लेकिन जब कंपनी द्वारा निवेश किया जाता है और डेटा वैज्ञानिक अपने काम में निवेश करते हैं, तो आपको खुद को बहुत पैसा बचाना चाहिए क्योंकि आपको धोखाधड़ी का पता लगाने के लिए कभी भी रोबोट को भुगतान नहीं करना पड़ेगा। आपको रोबोट बनाने में मदद करने के लिए लोगों की आवश्यकता हो सकती है, लेकिन समय के साथ लागत कम हो जाएगी। तकनीकी विशेषज्ञता डेटा एनालिटिक्स कई कंपनियों में एक नया विज्ञान है, और फर्म अपने व्यवसाय का समग्र रूप से विश्लेषण करने और यह पता लगाने के लिए कि वे कहाँ सुधार कर सकते हैं, इस पर भारी शोध कर रहे हैं। डेटा एनालिटिक्स संख्याओं के माध्यम से व्यवसाय की कहानी बताता है। इस दुनिया में कई लोगों को डेटा पढ़ने का अनुभव है, लेकिन ऐसे और भी लोग हैं जो डेटा के साथ उतने अनुभवी नहीं हैं। डेटा एनालिटिक्स के अनुशासन का तेजी से विस्तार हो रहा है। इस तरह के पेशे में विशेषज्ञ बनना अक्सर चुनौतीपूर्ण होता है। संदर्भ धोखाधड़ी गहन शिक्षण तर्क प्रोग्रामिंग धोखाधड़ी कृत्रिम बुद्धिमत्ता वित्त धोखाधड़ी