ಮೆಷಿನ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ - ಐಸೊಲೇಶನ್ ಫಾರೆಸ್ಟ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ವಂಚನಾಶೀಲ ವಹಿವಾಟುಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವುದು

2008ರಲ್ಲಿ [1] ರಲ್ಲಿ ಹೊರಗಿನ ಬಿಂದುಗಳ ವಿಶಿಷ್ಟ ಗುಣಲಕ್ಷಣವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಒಂದು ಹೊಸ ವಿಧಾನವನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲಾಯಿತು, ಅದೆಂದರೆ ಹೊರಗಿನ ಬಿಂದುಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಬಹುಪಾಲು ದತ್ತಾಂಶ ಬಿಂದುಗಳಿಗೆ ಹೋಲಿಸಿದರೆ ಪ್ರತ್ಯೇಕಿಸಲ್ಪಟ್ಟಿರುತ್ತವೆ. ಈ ಗುಣಲಕ್ಷಣವನ್ನು ಗಮನದಲ್ಲಿಟ್ಟುಕೊಂಡು, ಒಂದು ದತ್ತಾಂಶ ಬಿಂದುವನ್ನು ಸುತ್ತುವರಿಯಲು ದತ್ತಾಂಶ ಬಿಂದುಗಳ ಸುತ್ತ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ವಿಭಾಗಗಳನ್ನು ರಚಿಸುವುದು ಸಾಧ್ಯವಿದೆ, ಒಂದು ದತ್ತಾಂಶ ಬಿಂದುವನ್ನು ಪ್ರತ್ಯೇಕಿಸಲು ಅಗತ್ಯವಾದ ವಿಭಾಗಗಳು ಕಡಿಮೆ ಇದ್ದಷ್ಟೂ, ಅಂತಹ ದತ್ತಾಂಶ ಬಿಂದುವು ಹೊರಗಿನ ಬಿಂದುವಾಗಿರುವ ಸಾಧ್ಯತೆ ಹೆಚ್ಚು. ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲಾದ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ರೇಖೀಯ ಸಮಯ ಸಂಕೀರ್ಣತೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ ಮತ್ತು ಸೀಮಿತ ತರಬೇತಿ ದತ್ತಾಂಶ ಲಭ್ಯವಿದ್ದಾಗಲೂ ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ ಎಂದು ಸಾಬೀತಾಗಿದೆ; ಇದು ವ್ಯಾಪಕ ತರಬೇತಿ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಬಯಸುವ ವಿಶಿಷ್ಟ ವಿಧಾನಗಳಿಗೆ ವಿರುದ್ಧವಾಗಿದೆ.

ಸಾಂಸ್ಥಿಕ ಸವಾಲಿನ ಅವಲೋಕನ

ಪ್ರತಿದಿನ ಶತಕೋಟಿ ವಹಿವಾಟುಗಳು ನಡೆಯುತ್ತಿರುವುದನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಿ, ವಂಚನೆಯ ಹೊರಗಿನ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವುದು ಮತ್ತು ನಿಜ-ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಚಲಾಯಿಸುವುದು ಸವಾಲಾತ್ಮಕವಾಗಿದೆ. ದೃಶ್ಯ ತಪಾಸಣೆಯು ಹುಲ್ಲುಗಾವಲಿನಲ್ಲಿ ಸೂಜನ್ನು ಹುಡುಕುವುದು ಸೂಜನ್ನು ಹುಡುಕುವಂತೆ ಎಂದು ಎತ್ತಿ ತೋರಿಸುತ್ತದೆ. ಕೆಳಗಿನ ಚಿತ್ರಗಳು ಕಾಲಾನಂತರದಲ್ಲಿ ಬ್ಯಾಂಕಿಂಗ್ ವಹಿವಾಟುಗಳನ್ನು ವಿವರಿಸುತ್ತವೆ, ಕಾನೂನುಬದ್ಧವಾದವು ಹಸಿರು ಮತ್ತು ವಂಚನೆಯವು ಕೆಂಪು ಆಗಿವೆ. ವಂಚನೆಯ ವಹಿವಾಟುಗಳನ್ನು ಪ್ರತ್ಯೇಕಿಸುವುದು ಸವಾಲಾತ್ಮಕವಾಗಿದೆ. ಹಣಕಾಸು ಸಂಸ್ಥೆಗಳು ನಿಯಮಗಳಿಗೆ ಬದ್ಧರಾಗಲು ವಂಚನೆಯ ವಿರುದ್ಧ ಹೋರಾಡಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸಬೇಕು. ಇದು ಗ್ರಾಹಕರ ನಿರೀಕ್ಷೆಯೂ ಆಗಿದೆ. ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ, ವಂಚನೆ ಸಂಭವಿಸಿದಾಗ, ಗ್ರಾಹಕರ ಸಂತೃಪ್ತಿಯನ್ನು ಕಾಪಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಹಣಕಾಸು ಸಂಸ್ಥೆಯು ವೆಚ್ಚವನ್ನು ಭರಿಸುತ್ತದೆ.

ವಂಚನೆ ಪತ್ತೆಯಂತಹ ಪ್ರಮಾಣದ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು ಸಂಸ್ಥೆಗಳು ತಮ್ಮ ಡಿಜಿಟಲ್ ರೂಪಾಂತರ ಪ್ರಯಾಣಗಳ ಭಾಗವಾಗಿ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ವಿಧಾನಗಳತ್ತ ಹೆಚ್ಚುಹೆಚ್ಚು ತಿರುಗುತ್ತಿವೆ. ವಂಚನೆಯನ್ನು ಪತ್ತೆಹಿಡಿಯುವ ಅನೇಕ ನಿರ್ಮಾಪಕರು ವಿಶಿಷ್ಟವಾಗಿ ಡೇಟಾ ವೇರ್‌ಹೌಸ್‌ಗಳೊಳಗೆ ಸಂಗ್ರಹಿಸಲ್ಪಡುತ್ತಾರೆ. ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಮಾದರಿಗಳಿಗೆ ಇನ್‌ಪುಟ್‌ಗಳಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುವ ಮೆಟ್ರಿಕ್‌ಗಳನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸುವಲ್ಲಿ ಫಾರೆನ್ಸಿಕ್ ಅಕೌಂಟಿಂಗ್ ತಂತ್ರಗಳು ಸಹ ಸಾಕಷ್ಟು ಸುಧಾರಿತವಾಗಿವೆ.

ಪ್ರತ್ಯೇಕತಾ ಅರಣ್ಯಗಳನ್ನು Kaggle ಕ್ರೆಡಿಟ್ ಕಾರ್ಡ್ ಡೇಟಾಸೆಟ್ [2] ಗೆ ಅನ್ವಯಿಸಲಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ವಂಚನಾಶೀಲ ವಹಿವಾಟುಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವಲ್ಲಿ 99% ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಎಂದು ಪ್ರದರ್ಶಿಸಲಾಗಿದೆ [3]. ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುವ ಸಾಮಾನ್ಯ ವಿಧಾನವನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸಿದ ನಂತರ, ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಂಸ್ಥೆಗಳು ಸಂಶೋಧನೆ ಮಾಡುವ ಬದಲು ದೊಡ್ಡ ಪ್ರಮಾಣದಲ್ಲಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುವ ಅನುಷ್ಠಾನ ಸವಾಲುಗಳನ್ನು ಎದುರಿಸುತ್ತವೆ & ಪರಿಹಾರವನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಿ.

ML ಇನ್‌ಪುಟ್ ಆಗಿ ಲಭ್ಯವಿರುವ ಸಾಂಸ್ಥಿಕ ಡೇಟಾ

ಹಣಕಾಸು ಸಂಸ್ಥೆಗಳು ಬಳಸುವ ಡೇಟಾ ಮೂಲಗಳು ಈ ಕೆಳಗಿನಂತಿವೆ:

• ಗ್ರಾಹಕ ಮೆಟಾ-ಡೇಟಾ.
• ವಹಿವಾಟು ಟೈಮ್‌ಸ್ಟ್ಯಾಂಪ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಮೊತ್ತಗಳು.
• ಗ್ರಾಹಕರ ವಹಿವಾಟು ಇತಿಹಾಸ.
• ವಹಿವಾಟುಗಳ ಭೌಗೋಳಿಕ ಸ್ಥಳ.
• ಬೆನ್‌ಫೋರ್ಡ್‌ನ ನಿಯಮ.

ಸಂಯೋಜನೆ ಕಾರ್ಯಪದ್ಧತಿ

ಒಂದು ಸಂಸ್ಥೆಯೊಳಗೆ ಅಂತಹ ಫೀಡ್‌ಗಳನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲು ನಾವು ಉನ್ನತ ಮಟ್ಟದಲ್ಲಿ ನಿರ್ವಹಿಸುವ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯ ಅವಲೋಕನ ಈ ಕೆಳಗಿನಂತಿದೆ:

• ERP ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಿಂದ ಇನ್‌ಪುಟ್‌ಗಳಾಗಿ ಬಳಸಬಹುದಾದ ಹಣಕಾಸು ಮೆಟ್ರಿಕ್‌ಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಿ.
• ಆರಂಭಿಕ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ನಲ್ಲಿ ಐಸೊಲೇಶನ್ ಫಾರೆಸ್ಟ್ ಅನ್ನು ತರಬೇತಿ ಮಾಡಿ ಮತ್ತು ಇತ್ತೀಚಿನ ವಂಚನಾಶೀಲ ವಹಿವಾಟು ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವುದನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಭವಿಷ್ಯದಲ್ಲಿ ಮಾದರಿಯನ್ನು ತರಬೇತಿ ಮಾಡುವುದನ್ನು ಮುಂದುವರಿಸಿ.
• ಒಳಬರುವ ವಹಿವಾಟುಗಳ ಮೇಲೆ ಐಸೊಲೇಶನ್ ಫಾರೆಸ್ಟ್ ಅನ್ನು ಚಲಾಯಿಸಲು Telemus AI™ APIಗಳನ್ನು ಕರೆಯುವುದರಿಂದ, APIಯು ಮಾದರಿಯ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ವಂಚನೆಯ ವಹಿವಾಟಿನ ಸಂಭವನೀಯತೆಯ ಸಂಭಾವ್ಯ ಅಂದಾಜನ್ನು ಹಿಂದಿರುಗಿಸುತ್ತದೆ.
• ಸಂಭಾವ್ಯ ವಂಚನಾಶೀಲ ವಹಿವಾಟುಗಳ ಕುರಿತು ವಂಚನೆ ತಂಡ ಮತ್ತು ಗ್ರಾಹಕರಿಗೆ ಎಚ್ಚರಿಸಲು ಕಸ್ಟಮೈಸ್ ಮಾಡಲಾದ ವರ್ಕ್‌ಫ್ಲೋಗಳು ಮತ್ತು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿಸಿ

Telemus AI™ ಬಲಿಷ್ಠ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ, ಇದರಿಂದ ನಿಮ್ಮ ಸಂಸ್ಥೆಯು ತಾಂತ್ರಿಕ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಕೆಗಿಂತ ವ್ಯವಹಾರ ತರ್ಕದ ಮೇಲೆ ಗಮನ ಹರಿಸಬಹುದು.

ಸಾಂಸ್ಥಿಕ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳು

ನಿಮ್ಮ ಸಂಸ್ಥೆಗಾಗಿ ಇತರ ಸಂಭಾವ್ಯ ಅನ್ವಯಗಳ ಪಟ್ಟಿ ಈ ಕೆಳಗಿನಂತಿದೆ:

• ವಂಚನಾಪೂರಿತ ವಹಿವಾಟುಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವುದು.
• ವಂಚನಾಪೂರಿತ ಉದ್ಯೋಗಿ ಹಕ್ಕುಕೋರಿಕೆಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವುದು.
• ಮಾನವ ಸಂಪನ್ಮೂಲ ಟ್ರ್ಯಾಕಿಂಗ್ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ಮೂಲಕ ಅಸಾಮಾನ್ಯ ಸಾಂಸ್ಥಿಕ ನಡವಳಿಕೆಯನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸುವುದು.

ಸಂಭಾವ್ಯ ಮತ್ತು ಸಾಧಿಸಲಾದ ಪ್ರಯೋಜನಗಳು

ಹಣಕಾಸಿನ ವಂಚನೆಯು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವ ಬೃಹತ್ ಪ್ರಮಾಣದ ಸಮಯ ಮತ್ತು ಹಣದ ವೆಚ್ಚ ಮತ್ತು ಅದು ಉಂಟುಮಾಡಬಹುದಾದ ಖ್ಯಾತಿಯ ಹಾನಿ ಮತ್ತು ಗ್ರಾಹಕರ ಅತೃಪ್ತಿಯನ್ನು ಗಮನಿಸಿ, ವಂಚನೆಯನ್ನು ಸಕ್ರಿಯವಾಗಿ ತಡೆಯುವುದರಿಂದ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯ ಪ್ರಮಾಣವನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿ ಲಕ್ಷಾಂತರ, ಶತಕೋಟಿ ಡಾಲರ್‌ಗಳವರೆಗೆ ಉಳಿಸಬಹುದು. ನಿಯಂತ್ರಕ ಸಂಸ್ಥೆಗಳು ಸಹ ನಿರಂತರವಾಗಿ ಹೆಚ್ಚು ಕಟ್ಟುನಿಟ್ಟಾದ ಅನುಸರಣೆ ಮಾರ್ಗಸೂಚಿಗಳನ್ನು ತರುತ್ತಿವೆ. ಹಣಕಾಸು ಸಂಸ್ಥೆಗಳು ವಂಚನೆಯನ್ನು ತಡೆಯಲು ಮತ್ತು ಹೋರಾಡಲು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳು, ಕಾರ್ಯವಿಧಾನಗಳು ಮತ್ತು ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರಬೇಕು ಎಂಬ ನಿರೀಕ್ಷೆಯಿದೆ. ನಿಯಂತ್ರಕ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳು, ಅಥವಾ RegTech ಒಂದು ಹೊಸದಾಗಿ ಹೊರಹೊಮ್ಮುತ್ತಿರುವ ಕ್ಷೇತ್ರವಾಗಿದ್ದು, ಭವಿಷ್ಯದಲ್ಲಿ ಅನೇಕ ಸಂಸ್ಥೆಗಳ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆ ಇಲಾಖೆಗಳಲ್ಲಿ ಅನೇಕ ನಾವೀನ್ಯತೆಗಳನ್ನು ಚಾಲನೆ ಮಾಡುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ.

Telemus AI™ ಸರ್ಕಾರ ಮತ್ತು ಉದ್ಯಮಗಳಿಗೆ ಸುಧಾರಿತ ಪರಿಹಾರಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುವ ಆಸ್ಟ್ರೇಲಿಯಾ ಮೂಲದ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಕಂಪನಿಯಾಗಿದೆ. Telemus AI™ ಅನ್ನು ನಿಮ್ಮ ಸಂಸ್ಥೆಗೆ ಹೇಗೆ ಸಂಯೋಜಿಸಬಹುದು ಎಂಬುದರ ಕುರಿತು ಉಚಿತ ಸಲಹೆಗಾಗಿ ಇಂದೇ ನಮ್ಮನ್ನು ಸಂಪರ್ಕಿಸಿ.

ಉಲ್ಲೇಖಗಳು

[1] - ಐಸೊಲೇಶನ್ ಫಾರೆಸ್ಟ್ - ಫೀ ಟೋನಿ ಲಿಯು, ಕೈ ಮಿಂಗ್ ಟಿಂಗ್, ಮತ್ತು ಝಿ-ಹುವಾ ಝೌ
[2] - ಕ್ರೆಡಿಟ್ ಕಾರ್ಡ್ ವಂಚನೆ ಪತ್ತೆ - Kaggle
[3] - ಕ್ರೆಡಿಟ್ ಕಾರ್ಡ್ ವಂಚನೆ ಪತ್ತೆಯಲ್ಲಿ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ - S ಜೋಯೆಲ್ ಫ್ರಾಂಕ್ಲಿನ್