Artificial intelligence in fraud detection
مصنوعی ذہانت کو بہت سے مختلف کاروبار اور تنظیمیں استعمال کرتی ہیں۔ یہ مالیاتی شعبے میں بڑے پیمانے پر استعمال ہوتا ہے، خاص طور پر اکاؤنٹنگ فرموں کے ذریعے، دھوکہ دہی کا پتہ لگانے میں مدد کے لیے۔ 2022 میں، پرائس واٹر ہاؤس کوپرز نے اطلاع دی کہ دھوکہ دہی نے دنیا کے تمام کاروباروں میں سے 46 فیصد کو متاثر کیا ہے۔ ذاتی طور پر کام کرنے سے گھر سے کام کرنے کی طرف تبدیلی نے ڈیٹا تک رسائی میں اضافہ کیا ہے۔ 2022 سے ایف ٹی سی (فیڈرل ٹریڈ کمیشن) کے مطالعے کے مطابق، صارفین نے 2021 میں تقریبا 5.8 بلین ڈالر کی دھوکہ دہی کی اطلاع دی، جو پچھلے سال سے 70 فیصد زیادہ ہے۔ ان گھوٹالوں میں سے زیادہ تر جعلی گھوٹالے اور آن لائن شاپنگ فراڈ تھے۔ ٹولز ایکسپرٹ سسٹمز ایکسپرٹ سسٹمز کو پہلی بار 1970 کی دہائی میں مصنوعی ذہانت کی ٹیکنالوجیز میں توسیع کے طور پر ڈیزائن کیا گیا تھا۔ ان کا ڈیزائن فیصلہ سازی میں ممکنہ صارف کی غلطی کو کم کرنے اور کسی خاص شعبے کے ماہرین کے ذریعہ استعمال ہونے والی ذہنی استدلال کی تقلید کرنے کی بنیاد پر مبنی ہے۔ وہ اعداد و شمار میں شناخت شدہ نکات کو الگ کرکے اور ایک ہی وقت میں انفرادی طور پر ان پر کارروائی کرکے خود کو روایتی لکیری استدلال کے نمونوں سے الگ کرتے ہیں۔ تاہم، یہ نظام خالصتا مشین سے سیکھی ہوئی ذہانت پر انحصار نہیں کرتے ہیں۔ "اگر-تب" بیانات کی شکل میں قواعد، طریقوں اور طریقہ کار سے متعلق معلومات کو نظام کے پروگرامنگ میں لاگو کیا جاتا ہے۔ صارفین براہ راست اندراج یا بیرونی ڈیٹا کی درآمد کے ذریعے سسٹم میں معلومات فراہم کرکے سسٹم کے ساتھ تعامل کرتے ہیں۔ ایک تخمینہ نظام صارف کی طرف سے فراہم کردہ معلومات کا موازنہ متعلقہ اصولوں سے کرتا ہے جن کے بارے میں خیال کیا جاتا ہے کہ وہ خاص طور پر صورت حال پر لاگو ہوتے ہیں۔ اس معلومات اور متعلقہ قواعد کا استعمال صارف کے استفسار کا حل بنانے کے لیے کیا جائے گا۔ ماہر نظام عام طور پر صحیح طریقے سے کام نہیں کریں گے جب کسی مخصوص صورتحال کے لیے عام طریقہ کار اچھی طرح سے طے شدہ اصولوں کی ضرورت کی وجہ سے مبہم ہوں۔ اکاؤنٹنگ کے طریقہ کار میں ماہر نظام کا نفاذ ان شعبوں میں ممکن ہے جہاں پیشہ ورانہ فیصلے کی ضرورت ہوتی ہے۔ ایسی صورت حال جہاں ماہر نظام لاگو ہوتے ہیں ان میں لین دین کی تحقیقات شامل ہیں جن میں ممکنہ دھوکہ دہی کے اندراجات، تشویش کی مثالیں، اور آڈٹ کی منصوبہ بندی کے مراحل میں خطرے کی تشخیص شامل ہیں۔ مسلسل آڈٹ ان عملوں کا ایک مجموعہ ہے جو آڈٹ میں جمع کی گئی معلومات کے مختلف پہلوؤں کا جائزہ لیتے ہیں تاکہ مالیاتی اندرونی کنٹرول میں خطرے اور ممکنہ کمزوریوں کے شعبوں کو روایتی طریقوں سے زیادہ کثرت سے درجہ بندی کیا جا سکے۔ وقتا فوقتا ریکارڈ شدہ لین دین اور جریدے کی اندراجات کا تجزیہ کرنے کے بجائے، مسلسل آڈٹ ان اعمال کی نوعیت کی زیادہ کثرت سے تشریح کرنے پر مرکوز ہے۔ ان عمل کی تعدد کے ساتھ ساتھ اہمیت کے شعبوں کو اجاگر کرنا ان کے نفاذ کار کی صوابدید پر منحصر ہے، جو عام طور پر اس طرح کے فیصلے تشخیص کیے جانے والے کھاتوں میں خطرے کی سطح اور نظام کو نافذ کرنے کے اہداف کی بنیاد پر کرتے ہیں۔ ان عملوں کی کارکردگی اتنی ہی کثرت سے ہو سکتی ہے جتنی کہ اندراج پوسٹ کیے جانے کے ساتھ تقریبا فوری ہو۔ مسلسل آڈٹ میں مالیاتی اعداد و شمار کا تجزیہ کرنے میں شامل عمل میں انٹرایکٹو معلومات اکٹھا کرنے کی اجازت دینے کے لیے اسپریڈشیٹ کی تخلیق، پہلے بنائے گئے ماڈلز کے مقابلے کے لیے مالی تناسب کا حساب، اور درج کردہ اعداد و شمار میں غلطیوں کا پتہ لگانا شامل ہو سکتا ہے۔ اس عمل کا ایک بنیادی مقصد ناقص کنٹرول، غلطیوں اور دھوکہ دہی کے واقعات کا تیزی سے اور آسانی سے پتہ لگانے کی اجازت دینا ہے۔ مشین لرننگ اور ڈیپ لرننگ مشین لرننگ اور ڈیپ لرننگ کی کمپنیوں اور آڈٹ کیے جانے والے دستاویزات سے متعلق مختلف دستاویزات کی شکلوں میں ڈیٹا کی وسیع مقدار کو تیزی سے اور مؤثر طریقے سے ترتیب دینے کی صلاحیت انہیں آڈٹ اور دھوکہ دہی کا پتہ لگانے کے ڈومینز پر لاگو کرتی ہے۔ اس کی مثالوں میں معاہدوں میں کلیدی زبان کو پہچاننا، لین دین میں دھوکہ دہی کے خطرے کی سطح کی نشاندہی کرنا، اور غلط بیانی کے لیے جریدے کی اندراجات کا جائزہ لینا شامل ہیں۔ ایپلی کیشنز 'بگ 4' اکاؤنٹنگ فرمز ڈیلوائٹ نے 2014 میں ایک ال-فعال دستاویز کا جائزہ لینے کا نظام بنایا۔ یہ نظام مختلف کاروباری دستاویزات سے متعلقہ معلومات کا جائزہ لینے اور نکالنے کے طریقہ کار کو خودکار بناتا ہے۔ ڈیلوائٹ کا دعوی ہے کہ اس اختراع نے قانونی معاہدے کے دستاویزات، رسیدیں، رقم سے متعلق بیانات، اور بورڈ منٹ کے ذریعے خرچ ہونے والے وقت کو 50 فیصد تک کم کرکے فرق پیدا کیا ہے۔ آئی بی ایم کے واٹسن کے ساتھ کام کرتے ہوئے، ڈیلوائٹ اپنے گاہکوں کے لیے علمی-ٹیکنالوجی سے بہتر تجارتی انتظامات تیار کر رہا ہے۔ لیز پوائنٹ کو آئی بی ایم ٹریریگا سے تقویت ملتی ہے اور یہ ڈیلوائٹ کی صنعتی معلومات کو اینڈ ٹو اینڈ لیزنگ پورٹ فولیو بنانے کے لیے استعمال کرتا ہے۔ آٹومیٹڈ کوگنیٹو ریسورس اسسمنٹ اثاثہ معائنہ کی مہارت کو آگے بڑھانے کے لیے آئی بی ایم کی میکسمو انوویشن کو استعمال کرتی ہے۔ ارنسٹ اینڈ ینگ (ای وائی) نے آل کو لیز کے معاہدوں کی تحقیقات سے منسلک کیا۔ ای وائی (آسٹریلیا) کو آل-ان ایبلڈ آڈیٹنگ ٹیکنالوجی بھی موصول ہوئی ہے۔ H20.ai کے ساتھ تعاون کرتے ہوئے، PwC نے ایک Al-فعال فریم ورک (GL.ai) تیار کیا جو رپورٹس کا تجزیہ کرنے اور رپورٹس تیار کرنے کے قابل تھا۔ پی ڈبلیو سی کا دعوی ہے کہ اس نے نارمل ڈائیلیکٹ پروسیسنگ (این ایل پی) میں ایک اہم سرمایہ کاری کی ہے، جو غیر ساختہ معلومات کو مؤثر طریقے سے پروسیس کرنے کے لیے ایک آل-فعال اختراع ہے۔ کے پی ایم جی نے تجارتی فیصلوں اور فارموں کو اپ گریڈ کرنے کے لیے اے ایل آلات کا ایک پورٹ فولیو بنایا، جسے کے پی ایم جی اگنیٹ کہا جاتا ہے۔ مائیکروسافٹ اور آئی بی ایم واٹسن کے ساتھ کام کرتے ہوئے، کے پی ایم جی اے ایل، ڈیٹا اینالیٹکس، کوگنیٹو ٹیکنالوجیز، اور آر پی اے کو مربوط کرنے کے لیے آلات تیار کر رہا ہے۔ فوائد کی کارکردگی دھوکہ دہی کی سرگرمی کا پتہ لگانے کی کوشش میں کسی ادارے کا آڈٹ کرنے کے عمل میں تفتیشی عمل کو دہرانے کی ضرورت ہوتی ہے جب تک کہ کسی غلطی یا غلط بیانی کی نشاندہی نہ ہو جائے۔ روایتی طریقوں کے تحت، یہ عمل انسان کے ذریعے انجام دیے جائیں گے۔ دھوکہ دہی کا پتہ لگانے میں مصنوعی ذہانت کے حامیوں نے کہا ہے کہ یہ روایتی طریقے غیر موثر ہیں اور ایک ذہین کمپیوٹنگ سسٹم کی مدد سے زیادہ تیزی سے مکمل کیے جا سکتے ہیں۔ 2016 میں کے پی ایم جی کے ذریعے بنائے گئے 400 چیف ایگزیکٹو افسران کے سروے سے پتہ چلا کہ تقریبا 58 فیصد کا خیال ہے کہ مصنوعی ذہانت مستقبل میں آڈٹ کو مزید موثر بنانے میں کلیدی کردار ادا کرے گی۔ ڈیٹا کی تشریح دھوکہ دہی کا پتہ لگانے کی اعلی سطحوں میں ڈیٹا کی تشریح کے لیے پیشہ ورانہ فیصلے کا استعمال شامل ہے۔ مالیاتی آڈٹ میں استعمال ہونے والی مصنوعی ذہانت کے حامیوں نے دعوی کیا ہے کہ اس طرح کی ٹیکنالوجیز کے ذریعے اعداد و شمار کی اعلی تشریح کے واقعات سے بڑھتے ہوئے خطرات کو کم کیا جا سکتا ہے۔ مالیاتی بیانات کے آڈٹ کا ایک ضروری عنصر جس میں پیشہ ورانہ فیصلے کی ضرورت ہوتی ہے وہ مادیت کے لیے حد کا نفاذ ہے۔ مواد میں مالیاتی بیانات میں غلطیوں اور لین دین کے درمیان فرق شامل ہے جو ان مالیاتی بیانات کے صارفین کے فیصلوں کو متاثر کرے گا۔ آڈٹ میں مادیت کی حد آڈیٹر کے ذریعے مختلف عوامل کی بنیاد پر مقرر کی جاتی ہے۔ مصنوعی ذہانت کا استعمال اعداد و شمار کی تشریح کرنے اور ماہر نظاموں کے استعمال کے ذریعے مادی حد کو نافذ کرنے کی تجویز کرنے کے لیے کیا گیا ہے۔ دھوکہ دہی کی تحقیقات کو مکمل کرنے کے لیے مصنوعی ذہانت کے استعمال کے حق میں لوگوں نے کہا ہے کہ ایسی ٹیکنالوجیز ایسے کاموں کو مکمل کرنے کے لیے درکار وقت کی مقدار کو کم کرتی ہیں جو بار بار ہوتے ہیں۔ دعوی میں مزید کہا گیا ہے کہ اس طرح کی استعداد وسائل کی ضروریات کو کم کرنے کی اجازت دیتی ہے، جسے پھر ان کاموں پر مزید خرچ کیا جا سکتا ہے جو مکمل طور پر خودکار نہیں ہیں۔ آڈٹ فرم ارنسٹ اینڈ ینگ نے ان دعووں کو یہ اعلان کرتے ہوئے پیش کیا ہے کہ ان کے گہری سیکھنے کے نظام کو متعلقہ آڈٹ دستاویزات کا تجزیہ کرکے انتظامی کاموں پر خرچ ہونے والے وقت کو کم کرنے کے لیے استعمال کیا گیا ہے۔ فرم کے مطابق، اس سے ان کے ملازمین کو فیصلے اور تجزیہ پر زیادہ توجہ دینے کا موقع ملا ہے۔ نقصانات ملازمت کی نقل مکانی کمپیوٹر پر مبنی ذہانت اور روبوٹائزیشن کی پیشرفت کا ناگزیر استقبال مختلف کاروباری اداروں میں اہم کام کی منتقلی کا باعث بن سکتا ہے۔ جیسے جیسے مصنوعی ذہانت کا فریم ورک لوگوں کے ذریعے روایتی طور پر مکمل کیے جانے والے کاموں کو انجام دینے کے لیے زیادہ لیس ہوتا جا رہا ہے، اس بات کا خدشہ ہے کہ کام کی مخصوص ملازمتیں پرانی ہو سکتی ہیں، جس سے بے روزگاری اور مالی عدم توازن پیدا ہو سکتا ہے۔ ابتدائی سرمایہ کاری کی ضرورت کمپیوٹر پروگراموں کے ذریعے کوڈنگ اور تعمیراتی نظام کے علم کے ساتھ، ہم ان نظاموں کے فوائد دیکھ رہے ہیں، لیکن چونکہ وہ اتنے نئے ہیں، اس لیے انہیں آپ کے نظام کی تعمیر شروع کرنے کے لیے بڑی سرمایہ کاری کی ضرورت ہوتی ہے۔ کوئی بھی فرم جو دھوکہ دہی کا پتہ لگانے کے لیے اے آئی سسٹم کو نافذ کرنے کا منصوبہ بنا رہی ہے اسے اپنے کلاؤڈ سسٹم اور ڈیٹا اسٹوریج کو اپ گریڈ کرنے کے ساتھ ساتھ ڈیٹا سائنسدانوں کی ایک ٹیم کی خدمات حاصل کرنی چاہئیں۔ نظام کی مسلسل نگرانی کی جانی چاہیے اور اسے خود کی سب سے موثر شکل بننے کے لیے اپ ڈیٹ کیا جانا چاہیے، بصورت دیگر ان لین دین میں دھوکہ دہی کے ملوث ہونے کا امکان بڑھ جاتا ہے۔ اگر آپ ابتدائی طور پر اپنے سسٹم میں سرمایہ کاری نہیں کرتے ہیں اور آپ کو یقین ہے کہ یہ دھوکہ دہی کے ایک بڑے فیصد کا پتہ لگائے گا، تو آپ کو چارج بیک فیس کے ساتھ دھوکہ دہی کے بڑے لین دین کے نتائج حاصل ہوں گے۔ یہ ایک بہت بڑی ابتدائی سرمایہ کاری ہے، لیکن جب کمپنی کی طرف سے سرمایہ کاری کی جاتی ہے اور ڈیٹا سائنسدان اپنے کام میں سرمایہ کاری کرتے ہیں، تو آپ کو اپنے آپ کو بہت زیادہ پیسہ بچانا چاہیے کیونکہ دھوکہ دہی کا پتہ لگانے کے لیے آپ کو کبھی بھی روبوٹ ادا نہیں کرنا پڑے گا۔ آپ کو روبوٹ بنانے میں مدد کے لیے لوگوں کی ضرورت پڑ سکتی ہے، لیکن وقت کے ساتھ لاگت کم ہو جائے گی۔ تکنیکی مہارت ڈیٹا اینالیٹکس بہت سی کمپنیوں میں ایک نئی سائنس ہے، اور کمپنیاں اپنے کاروبار کا مجموعی طور پر تجزیہ کرنے اور یہ تلاش کرنے کے لیے کہ وہ کہاں بہتر ہو سکتے ہیں، اس پر بہت زیادہ تحقیق کر رہی ہیں۔ ڈیٹا اینالیٹکس نمبروں کے ذریعے کاروبار کی کہانی سناتا ہے۔ اس دنیا میں بہت سے لوگوں کو ڈیٹا پڑھنے کا تجربہ ہے، لیکن ایسے لوگ بھی زیادہ ہیں جو ڈیٹا کے ساتھ اتنے تجربہ کار نہیں ہیں۔ ڈیٹا اینالیٹکس کا شعبہ تیزی سے پھیل رہا ہے۔ اس طرح کے پیشے میں ماہر بننا اکثر مشکل ہوتا ہے۔ حوالہ جات فراڈ ڈیپ لرننگ لاجک پروگرامنگ فراڈ آرٹیفیشل انٹیلی جنس فنانس فراڈ