Artificial intelligence in fraud detection
செயற்கை நுண்ணறிவு பல்வேறு வணிகங்கள் மற்றும் அமைப்புகளால் பயன்படுத்தப்படுகிறது. மோசடிகளைக் கண்டறிய நிதித் துறையில், குறிப்பாக கணக்கியல் நிறுவனங்களால் இது பரவலாகப் பயன்படுத்தப்படுகிறது. 2022 ஆம் ஆண்டில், பிரைஸ்வாடர்ஹவுஸ் கூப்பர்ஸ் மோசடி உலகின் அனைத்து வணிகங்களிலும் 46 சதவீதத்தை பாதித்துள்ளது என்று தெரிவித்துள்ளது. நேரில் வேலை செய்வதிலிருந்து வீட்டிலிருந்து வேலை செய்வதற்கான மாற்றம் தரவுகளுக்கான அணுகலை அதிகரித்துள்ளது. 2022 முதல் எஃப். டி. சி (ஃபெடரல் டிரேட் கமிஷன்) ஆய்வின்படி, வாடிக்கையாளர்கள் 2021 ஆம் ஆண்டில் சுமார் 5,8 பில்லியன் டாலர் மோசடியைப் புகாரளித்தனர், இது முந்தைய ஆண்டை விட 70 சதவீதம் அதிகமாகும். இந்த மோசடிகளில் பெரும்பாலானவை மோசடி மோசடிகள் மற்றும் ஆன்லைன் ஷாப்பிங் மோசடிகள் ஆகும். கருவிகள் நிபுணர் அமைப்புகள் நிபுணர் அமைப்புகள் முதன்முதலில் 1970 களில் செயற்கை நுண்ணறிவு தொழில்நுட்பங்களின் விரிவாக்கமாக வடிவமைக்கப்பட்டன. அவர்களின் வடிவமைப்பு முடிவெடுப்பதில் சாத்தியமான பயனர் பிழையைக் குறைப்பதற்கும் ஒரு குறிப்பிட்ட துறையில் நிபுணர்களால் பயன்படுத்தப்படும் மன பகுத்தறிவைப் பின்பற்றுவதற்கும் அடிப்படையாகக் கொண்டது. தரவுகளில் அடையாளம் காணப்பட்ட புள்ளிகளைப் பிரித்து அவற்றை ஒரே நேரத்தில் தனித்தனியாக செயலாக்குவதன் மூலம் அவை பாரம்பரிய நேரியல் பகுத்தறிவு மாதிரிகளிலிருந்து தங்களை வேறுபடுத்திக் காட்டுகின்றன. இருப்பினும், இந்த அமைப்புகள் இயந்திரம் கற்ற நுண்ணறிவை மட்டுமே நம்பியிருக்கவில்லை. விதிகள், நடைமுறைகள் மற்றும் நடைமுறைகள் தொடர்பான தகவல்கள் "என்றால்-பின்னர்" அறிக்கைகள் வடிவில் அமைப்பின் நிரலாக்கத்தில் செயல்படுத்தப்படுகின்றன. நேரடி நுழைவு அல்லது வெளிப்புற தரவை இறக்குமதி செய்வதன் மூலம் கணினியில் தகவல்களை வழங்குவதன் மூலம் பயனர்கள் கணினியுடன் தொடர்பு கொள்கிறார்கள். ஒரு அனுமான அமைப்பு பயனர் வழங்கிய தகவல்களை சூழ்நிலைக்கு குறிப்பாக பொருந்தும் என்று நம்பப்படும் தொடர்புடைய விதிகளுடன் ஒப்பிடுகிறது. இந்தத் தகவலையும் அதனுடன் தொடர்புடைய விதிகளையும் பயன்படுத்தி பயனரின் வினவலுக்கு ஒரு தீர்வை உருவாக்க முடியும். நன்கு வரையறுக்கப்பட்ட விதிகளின் தேவை காரணமாக ஒரு குறிப்பிட்ட சூழ்நிலைக்கான பொதுவான நடைமுறைகள் தெளிவற்றதாக இருக்கும்போது நிபுணர் அமைப்புகள் பொதுவாக சரியாக செயல்படாது. தொழில்முறை தீர்ப்பு தேவைப்படும் பகுதிகளில் கணக்கியல் நடைமுறைகளில் நிபுணத்துவ அமைப்புகளை செயல்படுத்துவது சாத்தியமாகும். நிபுணத்துவ அமைப்புகள் பொருந்தக்கூடிய சூழ்நிலைகளில், சாத்தியமான மோசடி உள்ளீடுகளை உள்ளடக்கிய பரிவர்த்தனைகள் பற்றிய விசாரணைகள், அக்கறை செலுத்தும் நிகழ்வுகள் மற்றும் தணிக்கையின் திட்டமிடல் நிலைகளில் ஆபத்தை மதிப்பீடு செய்தல் ஆகியவை அடங்கும். தொடர்ச்சியான தணிக்கை என்பது ஒரு தணிக்கையில் சேகரிக்கப்பட்ட தகவல்களின் பல்வேறு அம்சங்களை மதிப்பிடும் செயல்முறைகளின் தொகுப்பாகும், இது நிதி உள் கட்டுப்பாடுகளில் ஆபத்து மற்றும் சாத்தியமான பலவீனங்களின் பகுதிகளை பாரம்பரிய முறைகளை விட அடிக்கடி விகிதத்தில் வகைப்படுத்துகிறது. பதிவு செய்யப்பட்ட பரிவர்த்தனைகள் மற்றும் பத்திரிகை உள்ளீடுகளை அவ்வப்போது பகுப்பாய்வு செய்வதற்குப் பதிலாக, தொடர்ச்சியான தணிக்கை இந்த செயல்களின் தன்மையை அடிக்கடி புரிந்துகொள்வதில் கவனம் செலுத்துகிறது. இந்த செயல்முறைகளின் அதிர்வெண் மற்றும் முக்கியத்துவம் வாய்ந்த பகுதிகளை முன்னிலைப்படுத்துவது அவற்றின் செயல்படுத்துபவரின் விருப்பப்படி உள்ளது, அவர்கள் பொதுவாக மதிப்பீடு செய்யப்படும் கணக்குகளில் உள்ள அபாயத்தின் அளவு மற்றும் அமைப்பை செயல்படுத்துவதற்கான குறிக்கோள்களின் அடிப்படையில் இத்தகைய முடிவுகளை எடுக்கிறார்கள். இந்த செயல்முறைகளின் செயல்திறன் ஒரு உள்ளீடு இடுகையிடப்பட்டவுடன் கிட்டத்தட்ட உடனடி நிகழ்வாக அடிக்கடி நிகழலாம். தொடர்ச்சியான தணிக்கையில் நிதி தரவை பகுப்பாய்வு செய்வதில் ஈடுபடும் செயல்முறைகளில் ஊடாடும் தகவல் சேகரிப்பை அனுமதிக்க விரிதாள்களை உருவாக்குவது, முன்பு உருவாக்கப்பட்ட மாதிரிகளுடன் ஒப்பிடுவதற்கான நிதி விகிதங்களைக் கணக்கிடுவது மற்றும் உள்ளிடப்பட்ட புள்ளிவிவரங்களில் பிழைகளைக் கண்டறிதல் ஆகியவை அடங்கும். தவறான கட்டுப்பாடுகள், பிழைகள் மற்றும் மோசடி நிகழ்வுகளை விரைவாகவும் எளிதாகவும் கண்டறிய அனுமதிப்பதே இந்த நடைமுறையின் முதன்மை குறிக்கோளாகும். இயந்திர கற்றல் மற்றும் ஆழமான கற்றல் நிறுவனங்கள் மற்றும் தணிக்கை செய்யப்படும் ஆவணங்களுடன் தொடர்புடைய பல்வேறு ஆவணங்களின் வடிவங்களில் ஏராளமான தரவுகளை விரைவாகவும் திறமையாகவும் வரிசைப்படுத்தும் இயந்திர கற்றல் மற்றும் ஆழமான கற்றல் திறன் தணிக்கை மற்றும் மோசடி கண்டறிதல் களங்களுக்கு பொருந்தும். ஒப்பந்தங்களில் முக்கிய மொழியை அங்கீகரிப்பது, பரிவர்த்தனைகளில் மோசடி அபாயத்தின் அளவைக் கண்டறிதல் மற்றும் தவறான கூற்றுக்கான பத்திரிகை உள்ளீடுகளை மதிப்பீடு செய்தல் ஆகியவை இதற்கு எடுத்துக்காட்டுகளாகும். பயன்பாடுகள் 'பிக் 4' கணக்கியல் நிறுவனங்கள் டெலாய்ட் 2014 ஆம் ஆண்டில் அல்-இயக்கப்பட்ட ஆவண மதிப்பாய்வு முறையை உருவாக்கியது. பல்வேறு வணிக ஆவணங்களிலிருந்து பொருத்தமான தகவல்களை மதிப்பாய்வு செய்து பிரித்தெடுக்கும் முறையை இந்த அமைப்பு தானியங்குபடுத்துகிறது. இந்த கண்டுபிடிப்பு சட்டபூர்வமான ஒப்பந்த ஆவணங்கள், விலைப்பட்டியல்கள், பணம் தொடர்பான வெளிப்பாடுகள் மற்றும் போர்டு நிமிடங்கள் மூலம் செலவழிக்கும் நேரத்தை 50 சதவீதம் வரை குறைப்பதன் மூலம் ஒரு வித்தியாசத்தை ஏற்படுத்தியுள்ளது என்று டெலாய்ட் கூறுகிறது. ஐபிஎம் நிறுவனத்தின் வாட்சனுடன் இணைந்து டெலாய்ட் தனது வாடிக்கையாளர்களுக்கு அறிவாற்றல்-தொழில்நுட்பம்-மேம்படுத்தப்பட்ட வர்த்தக ஏற்பாடுகளை உருவாக்கி வருகிறது. லீஸ்பாயிண்ட் ஐபிஎம் ட்ரிரிகாவால் தூண்டப்படுகிறது மற்றும் டெலாய்ட்டின் தொழில்துறை தகவல்களைப் பயன்படுத்தி ஒரு இறுதி முதல் இறுதி குத்தகை போர்ட்ஃபோலியோவை உருவாக்குகிறது. தானியங்கி அறிவாற்றல் வள மதிப்பீடு ஐபிஎம் இன் மாக்சிமோ கண்டுபிடிப்பைப் பயன்படுத்தி சொத்து ஆய்வின் தேர்ச்சியை மேம்படுத்துகிறது. எர்ன்ஸ்ட் அண்ட் யங் (EY) குத்தகை ஒப்பந்தங்களின் விசாரணையுடன் அல்-ஐ இணைத்தது. EY (ஆஸ்திரேலியா) ஆல்-இயக்கப்பட்ட தணிக்கை தொழில்நுட்பத்தையும் பெற்றுள்ளது. H20.ai உடன் இணைந்து, பி. டபிள்யூ. சி அறிக்கைகளை பகுப்பாய்வு செய்து அறிக்கைகளைத் தயாரிக்கும் திறன் கொண்ட அல்-இயக்கப்பட்ட கட்டமைப்பை (GL.ai) உருவாக்கியது. கட்டமைக்கப்படாத தகவல்களை திறம்பட செயலாக்குவதற்கான அல்-இயக்கப்பட்ட கண்டுபிடிப்பான சாதாரண பேச்சுவழக்கு செயலாக்கத்தில் (என். எல். பி) குறிப்பிடத்தக்க முதலீட்டை செய்துள்ளதாக பி. டபிள்யூ. சி கூறுகிறது. வர்த்தக முடிவுகள் மற்றும் படிவங்களை மேம்படுத்துவதற்காக கே. பி. எம். ஜி இக்னைட் என்று அழைக்கப்படும் அல் கருவிகளின் ஒரு போர்ட்ஃபோலியோவை கே. பி. எம். ஜி உருவாக்கியது. மைக்ரோசாப்ட் மற்றும் ஐபிஎம் வாட்சனுடன் இணைந்து பணியாற்றும் கேபிஎம்ஜி, அல், தரவு பகுப்பாய்வு, அறிவாற்றல் தொழில்நுட்பங்கள் மற்றும் ஆர்பிஏ ஆகியவற்றை ஒருங்கிணைக்க கருவிகளை உருவாக்கி வருகிறது. நன்மைகள் செயல்திறன் மோசடி நடவடிக்கையைக் கண்டறியும் முயற்சியில் ஒரு நிறுவனத்தைத் தணிக்கை செய்யும் செயல்முறைக்கு ஒரு பிழை அல்லது தவறான கூற்று அடையாளம் காணப்படும் வரை விசாரணை செயல்முறைகளை மீண்டும் மீண்டும் செய்ய வேண்டும். பாரம்பரிய முறைகளின் கீழ், இந்த செயல்முறைகள் ஒரு மனிதனால் மேற்கொள்ளப்படும். மோசடி கண்டறிதலில் செயற்கை நுண்ணறிவின் ஆதரவாளர்கள் இந்த பாரம்பரிய முறைகள் திறமையற்றவை என்றும் புத்திசாலித்தனமான கணினி அமைப்பின் உதவியுடன் விரைவாக சாதிக்க முடியும் என்றும் கூறியுள்ளனர். 2016 ஆம் ஆண்டில் கே. பி. எம். ஜி உருவாக்கிய 400 தலைமை நிர்வாக அதிகாரிகளின் கணக்கெடுப்பில், எதிர்காலத்தில் தணிக்கைகளை மிகவும் திறம்படச் செய்வதில் செயற்கை நுண்ணறிவு முக்கிய பங்கு வகிக்கும் என்று சுமார் 58 சதவீதம் பேர் நம்புவதாகக் கண்டறியப்பட்டது. தரவு விளக்கம் அதிக அளவிலான மோசடி கண்டறிதல் என்பது தரவை விளக்குவதற்கு தொழில்முறை தீர்ப்பைப் பயன்படுத்துவதைக் குறிக்கிறது. நிதி தணிக்கைகளில் பயன்படுத்தப்படும் செயற்கை நுண்ணறிவின் ஆதரவாளர்கள், உயர் தரவு விளக்கத்தின் நிகழ்வுகளிலிருந்து அதிகரித்த அபாயங்களை இத்தகைய தொழில்நுட்பங்கள் மூலம் குறைக்க முடியும் என்று கூறியுள்ளனர். தொழில்முறை தீர்ப்பு தேவைப்படும் நிதி அறிக்கைகளின் தணிக்கையின் ஒரு அவசியமான அம்சம் பொருள்முதல்வாதத்திற்கான வரம்புகளை செயல்படுத்துவதாகும். பொருள் என்பது நிதி அறிக்கைகளில் உள்ள பிழைகள் மற்றும் பரிவர்த்தனைகளுக்கு இடையிலான வேறுபாட்டைக் குறிக்கிறது, இது அந்த நிதி அறிக்கைகளின் பயனர்கள் எடுக்கும் முடிவுகளை பாதிக்கும். தணிக்கையில் பொருள் சார்ந்த தன்மைக்கான வரம்பு பல்வேறு காரணிகளின் அடிப்படையில் தணிக்கையாளரால் நிர்ணயிக்கப்படுகிறது. செயற்கை நுண்ணறிவு தரவை விளக்குவதற்கும், நிபுணத்துவ அமைப்புகளின் பயன்பாட்டின் மூலம் செயல்படுத்தப்பட வேண்டிய பொருள் வரம்புகளை பரிந்துரைக்கவும் பயன்படுத்தப்படுகிறது. மோசடி விசாரணைகளை முடிக்க செயற்கை நுண்ணறிவைப் பயன்படுத்துவதற்கு ஆதரவாக இருப்பவர்கள், இத்தகைய தொழில்நுட்பங்கள் மீண்டும் மீண்டும் செய்யப்படும் பணிகளை முடிக்கத் தேவையான நேரத்தைக் குறைப்பதாகக் கூறியுள்ளனர். இத்தகைய செயல்திறன் வளத் தேவைகளைக் குறைக்க அனுமதிக்கிறது, பின்னர் அவை முழுமையாக தானியங்கி செய்யப்படாத பணிகளுக்கு மேலும் செலவிடப்படலாம் என்று கூற்று மேலும் கூறுகிறது. தணிக்கை நிறுவனமான எர்ன்ஸ்ட் & யங், தொடர்புடைய தணிக்கை ஆவணங்களை பகுப்பாய்வு செய்வதன் மூலம் நிர்வாகப் பணிகளுக்கு செலவழிக்கும் நேரத்தைக் குறைக்க அவர்களின் ஆழமான கற்றல் முறைகள் பயன்படுத்தப்பட்டுள்ளன என்று அறிவித்து இந்த கூற்றுக்களை முன்வைத்துள்ளது. நிறுவனத்தின் கூற்றுப்படி, இது அவர்களின் ஊழியர்களுக்கு தீர்ப்பு மற்றும் பகுப்பாய்வில் அதிக கவனம் செலுத்த அனுமதித்துள்ளது. வேலை இடப்பெயர்ச்சி குறைபாடுகள் கணினி அடிப்படையிலான நுண்ணறிவு மற்றும் ரோபோமயமாக்கல் முன்னேற்றங்களின் தவிர்க்க முடியாத வரவேற்பு பல்வேறு நிறுவனங்களில் முக்கியமான வேலை இடமாற்றத்தைத் தூண்டக்கூடும். செயற்கை நுண்ணறிவு கட்டமைப்புகள் மக்களால் வழக்கமாக முடிக்கப்பட்ட நிறுவனங்களைச் செய்வதற்கு மிகவும் பொருத்தமாக இருப்பதால், குறிப்பிட்ட வேலை வேலைகள் காலாவதியானதாக மாறக்கூடும் என்ற கவலை உள்ளது, இது வேலையின்மை மற்றும் நிதி சமநிலையின்மையை தூண்டுகிறது. கணினி நிரல்கள் மூலம் குறியீட்டு மற்றும் கட்டமைக்கும் அமைப்புகளின் அறிவுடன், இந்த அமைப்புகளின் நன்மைகளை நாங்கள் காண்கிறோம், ஆனால் அவை மிகவும் புதியவை என்பதால், உங்கள் அமைப்பை உருவாக்கத் தொடங்க அவர்களுக்கு ஒரு பெரிய முதலீடு தேவைப்படுகிறது. மோசடிகளைக் கண்டறிய செயற்கை நுண்ணறிவு அமைப்பைச் செயல்படுத்தத் திட்டமிடும் எந்தவொரு நிறுவனமும் தரவு விஞ்ஞானிகளின் குழுவை நியமிக்க வேண்டும், அதோடு அவர்களின் கிளவுட் சிஸ்டம் மற்றும் தரவு சேமிப்பகத்தையும் மேம்படுத்த வேண்டும். இந்த அமைப்பு மிகவும் திறமையான வடிவமாக தொடர்ந்து கண்காணிக்கப்பட்டு புதுப்பிக்கப்பட வேண்டும், இல்லையெனில் அந்த பரிவர்த்தனைகளில் மோசடி ஈடுபடும் வாய்ப்பு அதிகரிக்கிறது. நீங்கள் ஆரம்பத்தில் உங்கள் கணினியில் முதலீடு செய்யவில்லை என்றால், அது ஒரு பெரிய சதவீத மோசடிகளைக் கண்டுபிடிக்கும் என்று உறுதியாக இருந்தால், பணத்தைத் திரும்பப் பெறும் கட்டணத்துடன், மோசடியின் பெரிய பரிவர்த்தனைகளின் விளைவுகளை நீங்கள் அறுவடை செய்வீர்கள். இது ஒரு மிகப் பெரிய ஆரம்ப முதலீடு, ஆனால் நிறுவனத்தால் முதலீடு செய்யப்படும்போது, தரவு விஞ்ஞானிகள் அவர்கள் செய்யும் வேலையில் முதலீடு செய்யும்போது, நீங்கள் நிறைய பணத்தை சேமிக்க வேண்டும், ஏனெனில் மோசடியைக் கண்டறிய நீங்கள் ஒருபோதும் ரோபோவுக்கு பணம் செலுத்த வேண்டியதில்லை. ரோபோவை உருவாக்க உங்களுக்கு நபர்கள் தேவைப்படலாம், ஆனால் காலப்போக்கில் செலவுகள் குறையும். தொழில்நுட்ப நிபுணத்துவம் தரவு பகுப்பாய்வு என்பது பல நிறுவனங்களில் ஒரு புதிய அறிவியலாகும், மேலும் நிறுவனங்கள் தங்கள் வணிகத்தை ஒட்டுமொத்தமாக பகுப்பாய்வு செய்வதற்கும், எங்கு மேம்படுத்த முடியும் என்பதைக் கண்டுபிடிப்பதற்கும் அதை பெரிதும் ஆராய்ச்சி செய்கின்றன. தரவு பகுப்பாய்வு எண்கள் மூலம் ஒரு வணிகத்தின் கதையைச் சொல்கிறது. இந்த உலகில் பலர் தரவைப் படிப்பதில் அனுபவம் பெற்றவர்கள், ஆனால் தரவுகளில் அனுபவம் இல்லாதவர்களும் அதிகம் உள்ளனர். தரவு பகுப்பாய்வு துறை வேகமாக விரிவடைந்து வருகிறது. அத்தகைய தொழிலில் நிபுணராக மாறுவது அடிக்கடி சவாலானது. குறிப்புகள் மோசடி ஆழமான கற்றல் தர்க்க நிரலாக்கம் மோசடி செயற்கை நுண்ணறிவு நிதி மோசடி