મશીન લર્નિંગ - આઇસોલેશન ફોરેસ્ટ સાથે કૌભારી વ્યવહારોને શોધવા
એક સતત વધતા જતા આંતરિક રીતે જોડાયેલા ડિજિટલ વિશ્વમાં, પરંપરાગત સ્ટોર્સની અંદરના પોઈન્ટ-ઓફ-સેલ ટર્મિનલ્સથી લઈને ઓનલાઈન પેમેન્ટ ગેટવે સુધી વિવિધ સિસ્ટમ્સ દ્વારા દરરોજ અબજો વ્યવહારો થાય છે. આ સિસ્ટમ્સએ મહાન તકો પ્રદાન કરી છે અને અનન્ય બિઝનેસ મોડેલ સાથે નવી નવીન બિઝનેસને પ્રોત્સાહિત કરવામાં મદદ કરી છે. જ્યારે નોંધપાત્ર ફાયદા થયા છે, ત્યારે વધુ અને વધુ અત્યાધુનિક સાયબર ગુનામાં પણ તીવ્ર વધારો થયો છે.
સાયબર ગુનાના સૌથી સામાન્ય સ્વરૂપોમાંનું એક ક્રેડિટ કાર્ડ ફ્રોડ છે, જે વૈશ્વિક સ્તરે નાણાકીય ક્ષેત્રમાં અબજો ડોલરની રકમ ધરાવે છે. દરેક દિવસે થતા સંખ્યાબંધ વ્યવહારોને જોતાં, નાણાકીય સંસ્થાઓ માટે સાયબર ગુનેગારો સામે લડવું પડકારજનક છે; મશીન લર્નિંગમાં તાજા પ્રગતિઓએ ફ્રોડ વ્યવહારોને ઓળખવા અને શોધવા માટે નવી પદ્ધતિઓનો જન્મ કર્યો છે. ચોક્કસ ફ્રોડ ઓળખવાથી સ્વચાલિત શમન વ્યૂહરચનાઓ જેવી કે ગ્રાહકને ચેતવણી આપવી અને વ્યવહાર આગળ વધે તે પહેલાં વધુ પુષ્ટિની વિનંતી કરવી તે શક્ય બને છે.
આ કેસ સ્ટડી ક્રેડિટ કાર્ડ ફ્રોડ ઓળખાણ માટે મશીન લર્નિંગ-આધારિત અભિગમનું અન્વેષણ કરે છે. મશીન લર્નિંગે ઘણા અલગ-અલગ સેટિંગ્સમાં અસરકારક સાબિત કર્યું છે અને બેંકિંગ સિસ્ટમ્સને અમલમાં મૂકતા સોફ્ટવેર એન્જિનિયર્સ માટે મોટા વોલ્યુમના ડેટા પર ચલાવવામાં પણ કાર્યક્ષમ છે, જે એક આવશ્યક વિચાર છે.
આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સ દ્વારા સમસ્યાનો ઉકેલ
વિસંગતતાઓ શોધવી એ પરંપરાગત રીતે આંકડાશાસ્ત્ર ક્ષેત્રની સમસ્યા રહી છે. પરંપરાગત પદ્ધતિઓ ધારે છે કે ડેટાસેટ સામાન્ય વિતરણમાં આવે છે. આમ, આઉટલાયર્સ તે ડેટા પોઈન્ટ્સને જોઈને શોધાય છે જે નોર્મથી નોંધપાત્ર રીતે વિચલિત થાય છે. આ પદ્ધતિનો દોષ એ છે કે જો ડેટાસેટ સામાન્ય રીતે વિતરિત ન હોય, તો તકનીકની અસરકારકતા મર્યાદિત છે.
તાજેતરની અલ્ગોરિધમિક પ્રગતિનો ઉપયોગ કરીને મશીન લર્નિંગ અભિગમોનો પછી પ્રયાસ કરવામાં આવ્યો, જે અત્યંત અસરકારક, સ્કેલેબલ સાબિત થયા અને આંકડાશાસ્ત્રીય પદ્ધતિઓની ઉપરોક્ત મર્યાદાઓને દૂર કરે છે. નાણાકીય ક્ષેત્રની બહાર વ્યાપકપણે અપનાવવામાં ન આવ્યા હોવા છતાં, આ પદ્ધતિઓમાંથી ઘણી વર્તમાનમાં બેંકિંગમાં પ્રોડક્શનમાં લાવવામાં આવી છે.
2008 માં [1] માં આઉટલાયરના એક અનન્ય ગુણધર્મનો ઉપયોગ કરીને એક નવો અભિગમ વિકસાવવામાં આવ્યો હતો, જે એવો છે કે આઉટલાયર સામાન્ય રીતે ડેટા પોઇન્ટના બહુમતીના સંદર્ભમાં અલગ હોય છે. આ ગુણધર્મને ધ્યાનમાં રાખતા, ડેટા પોઇન્ટને સમાવવા માટે ડેટા પોઇન્ટની આસપાસ રેન્ડમ પાર્ટિશન બનાવવું શક્ય છે, ડેટા પોઇન્ટને અલગ કરવા માટે જેટલા ઓછા પાર્ટિશનની જરૂર હોય, તેટલી વધુ સંભાવના કે આવો ડેટા પોઇન્ટ આઉટલાયર છે. વિકસાવેલ અલ્ગોરિધમની પાસે લીનિયર ટાઇમ કોમ્પ્લેક્ષિટી છે અને સાબિત થયું છે કે જ્યારે મર્યાદિત તાલીમ ડેટા ઉપલબ્ધ હોય ત્યારે પણ તે સારી રીતે કામ કરે છે; આ સામાન્ય અભિગમોથી વિપરીત છે જે વ્યાપક તાલીમ ડેટાની વિનંતી કરે છે.
સંસ્થાકીય પડકારનો અવલોકન
બિલિયન્સ વ્યવહારો દરરોજ થતા હોવાનું ધ્યાનમાં લઈને, છેતરપિંડીના આઉટલાયર્સને શોધવા અને રિયલ-ટાઇમમાં મોડેલ ચલાવવું એ પડકારરૂપ છે. એક દ્રશ્ય નિરીક્ષણ એ હાઇલાઇટ કરે છે કે ઘરડામાં સોય શોધવું એ સોય શોધવા જેવું છે. નીચેની છબીઓ સમય જતાં બેંકિંગ વ્યવહારોને દર્શાવે છે, જેમાં લેજિટિમેટ લીલા અને ફ્રોડનલ લાલ રંગના છે. છેતરપિંડીના વ્યવહારોને અલગ કરવા પડકારરૂપ છે. નિયમોનું પાલન કરવા માટે નાણાકીય સંસ્થાઓને છેતરપિંડી સામે લડવાનો પ્રયાસ કરવો આવશ્યક છે. તે ગ્રાહકોની અપેક્ષા પણ છે. સામાન્ય રીતે, જ્યારે છેતરપિંડી થાય છે, ત્યારે નાણાકીય સંસ્થા ગ્રાહક સંતોષ જાળવવા માટે ખર્ચ ચૂકવે છે.
સંસ્થાઓ તેમની ડિજિટલ ટ્રાન્સફોર્મેશન યાત્રાના ભાગરૂપે ફ્રોડ ડિટેક્શન જેવી સ્કેલની જરૂર હોય તેવી સમસ્યાઓને હલ કરવા માટે મશીન લર્નિંગ પદ્ધતિઓ તરફ વધુને વધુ વળી રહી છે. ફ્રોડ શોધવા માટેના ઘણા મેકર્સ સામાન્ય રીતે ડેટા વેરહાઉસમાં સ્ટોર કરવામાં આવે છે. ફોરેન્સિક એકાઉન્ટિંગ તકનીકો પણ મશીન લર્નિંગ મોડેલ માટે ઇનપુટ તરીકે ઉપયોગમાં લેવાતા મેટ્રિક્સ નક્કી કરવામાં એકદમ અદ્યતન છે.
આઇસોલેશન ફોરેસ્ટ્સ Kaggle ક્રેડિટ કાર્ડ ડેટાસેટ [2] પર લાગુ કરવામાં આવ્યા છે અને છેતરપિંડીના વ્યવહારોને શોધવામાં 99% અસરકારક હોવાનું નિદર્શન કરવામાં આવ્યું છે [3]. આપેલ છે કે એક સામાન્ય અભિગમ નક્કી કરવામાં આવ્યો છે જે કામ કરે છે, મોટાભાગના સંસ્થાઓ અમલીકરણની પડકારોનો સામનો કરે છે જે મોટા પાયે કામ કરે છે તેના કરતાં સંશોધન કરવાની જરૂર છે & સોલ્યુશન ડેવલપ કરો.
ML ઇનપુટ તરીકે ઉપલબ્ધ સંસ્થાકીય ડેટા
નાણાકીય સંસ્થાઓ દ્વારા ઉપયોગમાં લેવાતા ડેટા સ્રોતો નીચે મુજબ છે:
- ગ્રાહક મેટા-ડેટા.
- વ્યવહાર ટાઇમસ્ટેમ્પ્સ અને રકમો.
- ગ્રાહકોનો વ્યવહાર ઇતિહાસ.
- વ્યવહારોનું ભૌગોલિક સ્થાન.
- બેનફોર્ડનો નિયમ.
ઇન્ટિગ્રેશન મેથડોલોજી
નીચે સંગઠનમાં આવા ફીડનું વિશ્લેષણ કરવા માટે અમે ઉચ્ચ સ્તરે કરીશું તે પ્રક્રિયાનો અવલોકન છે:
- ERP સિસ્ટમ્સમાંથી નાણાકીય મેટ્રિક્સને ઓળખો જેનો ઉપયોગ ઇનપુટ તરીકે થઈ શકે છે.
- પ્રારંભિક ડેટાસેટ પર આઇસોલેશન ફોરેસ્ટને ટ્રેન કરો, અને ભવિષ્યમાં તેને ટ્રેન કરતા રહો જેથી તે વધુ તાજા ફ્રોડ ટ્રાન્ઝૅક્શન પૅટર્નને શોધી શકે.
- આવતા વ્યવહારો પર Isolation Forest ચલાવવા માટે Telemus AI™ APIs કૉલ કરવાનું, API મોડેલના આધારે છેતરપિંડીના વ્યવહારની સંભાવનાનો સંભાવ્ય અનુમાન પરત કરે છે.
- સંભવિત છેતરપીઠ વ્યવહારો પર ફ્રોડ ટીમ તેમજ ગ્રાહકોને ચેતવણી આપવા માટે કસ્ટમાઇઝ્ડ વર્કફ્લો અને પ્રક્રિયાઓ સેટ કરો
Telemus AI™ પાસે મજબૂત મશીન લર્નિંગ મોડેલ્સ વાંચવા માટે છે જેથી તમારી સંસ્થા તકનીકી અમલીકરણને બદલે વ્યવસાયિક લોજિક પર ધ્યાન કેન્દ્રિત કરી શકે.
સંસ્થાકીય કાર્યક્રમો
નીચે તમારા સંગઠન માટે અન્ય સંભવિત કાર્યક્રમોની સૂચિ છે:
- કૌભારીભર્યા ટ્રાન્ઝેક્શન્સ શોધવા.
- કૌભારીભર્યા કર્મચારી દાવાઓને શોધવા.
- હ્યુમન રિસોર્સ ટ્રેકિંગ સિસ્ટમ્સ દ્વારા અસામાન્ય સંસ્થાકીય વર્તન નક્કી કરવું.
સંભવિત અને વાસ્તવિક લાભો
નાણાકીય છેતરપિંડીના વિશાળ સમય અને નાણાંના ખર્ચ અને તેનાથી થઈ શકતા પ્રતિષ્ઠાત્મક નુકસાન અને ગ્રાહક અસંતોષને ધ્યાનમાં લઈને, સક્રિયપણે છેતરપિંડીને અટકાવવાથી કાર્યના કદને આધારે લાખો, અત્યંત તો અબજો ડોલર સુધીની બચત થઈ શકે છે. નિયમનકારી સંસ્થાઓ પણ સતત વધુ સખત અનુપાલન માર્ગદર્શિકા લાવી રહી છે. એવી અપેક્ષા છે કે નાણાકીય સંસ્થાઓ પાસે છેતરપિંડીને અટકાવવા અને તેના સામે લડવા માટે પ્રક્રિયાઓ, પદ્ધતિઓ અને સિસ્ટમ્સ હોય. નિયમનકારી તકનીકો, અથવા RegTech એક ઉભરતું ક્ષેત્ર છે જે ભવિષ્યમાં આગળ વધતા ઘણી સંસ્થાઓના સંચાલન વિભાગોમાં ઘણા નવીનતાઓને પ્રોત્સાહિત કરવાની ક્ષમતા ધરાવે છે.
Telemus AI™ એક ઑસ્ટ્રેલિયન આધારિત આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સ કંપની છે જે સરકાર અને એન્ટરપ્રાઇઝને અદ્યતન સોલ્યુશન્સ પ્રદાન કરે છે. Telemus AI™ ને તમારી સંસ્થામાં કેવી રીતે એકીકૃત કરી શકાય તેના પર મફત પરામર્શ માટે આજે જ અમારો સંપર્ક કરો.
સંદર્ભો
[1] - આઇસોલેશન ફોરેસ્ટ - ફેઇ ટોની લિયુ, કાઇ મિંગ ટિંગ, અને ઝી-હુઆ ઝોઉ
[2] - ક્રેડિટ કાર્ડ ફ્રોડ ડિટેક્શન - Kaggle
[3] - ક્રેડિટ કાર્ડ કૌભાર ડિટેક્શનમાં મશીન લર્નિંગ - S Joel Franklin
