ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ - ਆਈਸੋਲੇਸ਼ਨ ਫੌਰੈਸਟਸ ਨਾਲ ਧੋਖਾਧੜੀ ਵਾਲੇ ਲੈਣ-ਦੇਣ ਦੀ ਪਛਾਣ

2008 ਵਿੱਚ [1] ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਨਵੀਂ ਪਹੁੰਚ ਵਿਕਸਤ ਕੀਤੀ ਗਈ ਸੀ ਜੋ ਆਊਟਲਾਇਰਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਵਿਲੱਖਣ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਦਾ ਲਾਭ ਉਠਾਉਂਦੀ ਹੈ, ਕਿ ਆਊਟਲਾਇਰ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਡਾਟਾ ਪੁਆਇੰਟਾਂ ਦੇ ਬਹੁਗਿਣਤੀ ਦੇ ਮੁਕਾਬਲੇ ਵੱਖਰੇ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਇਸ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਨੂੰ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖਦੇ ਹੋਏ, ਡਾਟਾ ਪੁਆਇੰਟ ਨੂੰ ਬੰਦ ਕਰਨ ਲਈ ਡਾਟਾ ਪੁਆਇੰਟਾਂ ਦੇ ਆਲੇ-ਦੁਆਲੇ ਬੇਤਰਤੀਬ ਵੰਡਾਂ ਬਣਾਉਣਾ ਸੰਭਵ ਹੈ, ਇੱਕ ਡਾਟਾ ਪੁਆਇੰਟ ਨੂੰ ਵੱਖਰਾ ਕਰਨ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦੀਆਂ ਵੰਡਾਂ ਜਿੰਨੀਆਂ ਘੱਟ ਹੋਣਗੀਆਂ, ਉੱਨਾ ਹੀ ਵੱਧ ਸੰਭਾਵਨਾ ਹੈ ਕਿ ਅਜਿਹਾ ਡਾਟਾ ਪੁਆਇੰਟ ਇੱਕ ਆਊਟਲਾਇਰ ਹੋਵੇਗਾ। ਵਿਕਸਤ ਕੀਤੇ ਗਏ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੀ ਰੇਖੀ ਸਮਾਂ ਜਟਿਲਤਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇਹ ਸਾਬਤ ਹੋਇਆ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਤਾਂ ਵੀ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਸੀਮਤ ਸਿਖਲਾਈ ਡਾਟਾ ਉਪਲਬਧ ਹੋਵੇ; ਇਹ ਆਮ ਪਹੁੰਚਾਂ ਦੇ ਉਲਟ ਹੈ ਜੋ ਵਿਆਪਕ ਸਿਖਲਾਈ ਡਾਟਾ ਦੀ ਬੇਨਤੀ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ।

ਸੰਗਠਨਾਤਮਕ ਚੁਣੌਤੀ ਦਾ ਸੰਖੇਪ

ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਸਮੇਂ ਜਦੋਂ ਕੁਝ ਖਾਸ ਅਸਧਾਰਨ ਨਹੀਂ ਵਾਪਰ ਰਿਹਾ ਹੁੰਦਾ, ਘੰਟਿਆਂ ਤੱਕ ਸਕ੍ਰੀਨਾਂ ਨੂੰ ਲਗਾਤਾਰ ਵੇਖਣਾ ਬਹੁਤੇ ਲੋਕਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਮੁਸ਼ਕਲ ਕੰਮ ਹੈ ਅਤੇ ਉਦਾਸੀਨ ਹੋਵੇਗਾ। ਇਹ ਮੰਨਣਾ ਸੁਭਾਵਿਕ ਹੈ ਕਿ ਸਮੇਂ ਦੇ ਬੀਤਣ ਨਾਲ ਏਕਾਗਰਤਾ ਬਣਾਈ ਰੱਖਣਾ ਔਖਾ ਹੋਵੇਗਾ। ਉਪਰੋਕਤ ਉਹ ਥਾਂ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਮਾਹਰ AI ਸਿਸਟਮ ਮਾਹਰ ਹਨ। ਸਿਸਟਮ ਕੈਮਰਾ ਫੀਡਾਂ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਘਟਨਾਵਾਂ ਲਈ ਲਗਾਤਾਰ ਨਿਗਰਾਨੀ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਲਈ ਜਵਾਬ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਕੰਟਰੋਲ ਰੂਮ ਓਪਰੇਟਰ ਨੂੰ ਸੁਝਾਅ ਦੇ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿ ਉਹ ਕਿਵੇਂ ਅੱਗੇ ਵਧ ਸਕਦੇ ਹਨ।

ਸੰਗਠਨ ਧੋਖਾਧੜੀ ਖੋਜ ਵਰਗੀਆਂ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਲਈ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਪੈਮਾਨੇ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਆਪਣੀਆਂ ਡਿਜੀਟਲ ਟ੍ਰਾਂਸਫਰਮੇਸ਼ਨ ਯਾਤਰਾਵਾਂ ਦੇ ਹਿੱਸੇ ਵਜੋਂ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਢੰਗਾਂ ਵੱਲ ਵਧੇਰੇ ਮੁੜ ਰਹੇ ਹਨ। ਧੋਖਾਧੜੀ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਵਾਲੇ ਨਿਰਮਾਤਾਵਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਡਾਟਾ ਵੇਅਰਹਾਊਸਾਂ ਵਿੱਚ ਸਟੋਰ ਕੀਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ। ਫੋਰੈਂਸਿਕ ਅਕਾਊਂਟਿੰਗ ਤਕਨੀਕਾਂ ਵੀ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲਾਂ ਲਈ ਇਨਪੁਟ ਵਜੋਂ ਵਰਤੇ ਜਾਂਦੇ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਨੂੰ ਨਿਰਧਾਰਿਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਕਾਫੀ ਉੱਨਤ ਹਨ।

ਆਈਸੋਲੇਸ਼ਨ ਫੋਰੈਸਟ ਨੂੰ Kaggle ਕ੍ਰੈਡਿਟ ਕਾਰਡ ਡੇਟਾਸੈੱਟ [2] 'ਤੇ ਲਾਗੂ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ ਅਤੇ ਧੋਖਾਧੜੀ ਵਾਲੇ ਲੈਣ-ਦੇਣ ਨੂੰ ਮਾਰਨ ਵਿੱਚ 99% ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਹੋਣ ਦਾ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ [3]। ਇਹ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖਦੇ ਹੋਏ ਕਿ ਇੱਕ ਆਮ ਪਹੁੰਚ ਨਿਰਧਾਰਿਤ ਕੀਤੀ ਗਈ ਹੈ ਜੋ ਕੰਮ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਸੰਗਠਨਾਂ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਦੀਆਂ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰਨਾ ਪੈਂਦਾ ਹੈ ਜੋ ਵੱਡੇ ਪੈਮਾਨੇ 'ਤੇ ਕੰਮ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ ਬਜਾਏ ਖੋਜ ਕਰਨ ਦੀ & ਇੱਕ ਹੱਲ ਵਿਕਸਤ ਕਰੋ।

ML ਇਨਪੁਟ ਵਜੋਂ ਉਪਲਬਧ ਸੰਗਠਨਾਤਮਕ ਡਾਟਾ

ਵਿੱਤੀ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਦੁਆਰਾ ਵਰਤੇ ਜਾਂਦੇ ਡੇਟਾ ਸਰੋਤ ਹੇਠ ਲਿਖੇ ਅਨੁਸਾਰ ਹਨ:

• ਗਾਹਕ ਮੈਟਾ-ਡੇਟਾ।
• ਲੈਣ-ਦੇਣ ਦੇ ਟਾਈਮਸਟੈਂਪ ਅਤੇ ਰਕਮਾਂ।
• ਗਾਹਕਾਂ ਦਾ ਲੈਣ-ਦੇਣ ਇਤਿਹਾਸ।
• ਲੈਣ-ਦੇਣ ਦਾ ਭੂਗੋਲਿਕ ਟਿਕਾਣਾ।
• ਬੈਨਫੋਰਡ ਦਾ ਨਿਯਮ।

ਏਕੀਕਰਨ ਕਾਰਵਾਈ ਵਿਧੀ

ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ ਉਹ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦਾ ਸੰਖੇਪ ਵੇਰਵਾ ਹੈ ਜੋ ਅਸੀਂ ਇੱਕ ਸੰਗਠਨ ਦੇ ਅੰਦਰ ਅਜਿਹੇ ਫੀਡਾਂ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ ਲਈ ਉੱਚ ਪੱਧਰ 'ਤੇ ਕਰਾਂਗੇ:

• ERP ਸਿਸਟਮਾਂ ਤੋਂ ਵਿੱਤੀ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰੋ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਇਨਪੁਟ ਵਜੋਂ ਵਰਤਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
• ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਡੇਟਾਸੈੱਟ 'ਤੇ ਇੱਕ ਆਈਸੋਲੇਸ਼ਨ ਫੌਰੈਸਟ ਨੂੰ ਟ੍ਰੇਨ ਕਰੋ, ਅਤੇ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕਿ ਇਹ ਹਾਲੀਆ ਧੋਖਾਧੜੀ ਵਾਲੇ ਲੈਣ-ਦੇਣ ਪੈਟਰਨਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਭਵਿੱਖ ਵਿੱਚ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਟ੍ਰੇਨ ਕਰਨਾ ਜਾਰੀ ਰੱਖੋ।
• ਆਉਣ ਵਾਲੇ ਲੈਣ-ਦੇਣ 'ਤੇ ਆਈਸੋਲੇਸ਼ਨ ਫੌਰੈਸਟ ਚਲਾਉਣ ਲਈ Telemus AI™ APIs ਨੂੰ ਕਾਲ ਕਰਨਾ, API ਮਾਡਲ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਧੋਖਾਧੜੀ ਵਾਲੇ ਲੈਣ-ਦੇਣ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਦਾ ਸੰਭਾਵਨਾਤਮਕ ਅਨੁਮਾਨ ਵਾਪਸ ਕਰਦਾ ਹੈ।
• ਸੰਭਾਵਿਤ ਧੋਖਾਧੜੀ ਵਾਲੇ ਲੈਣ-ਦੇਣ ਬਾਰੇ ਧੋਖਾਧੜੀ ਟੀਮ ਦੇ ਨਾਲ-ਨਾਲ ਗਾਹਕਾਂ ਨੂੰ ਸੁਚੇਤ ਕਰਨ ਲਈ ਕਸਟਮ ਵਰਕਫਲੋ ਅਤੇ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਸੈੱਟ ਕਰੋ

Telemus AI™ ਕੋਲ ਮਜ਼ਬੂਤ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲ ਹਨ ਤਾਂ ਜੋ ਤੁਹਾਡਾ ਸੰਗਠਨ ਤਕਨੀਕੀ ਲਾਗੂਕਰਨ ਦੀ ਬਜਾਏ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਤਰਕ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਿਤ ਕਰ ਸਕੇ।

ਸੰਗਠਨਾਤਮਕ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ

ਹੇਠਾਂ ਤੁਹਾਡੇ ਸੰਗਠਨ ਲਈ ਹੋਰ ਸੰਭਾਵੀ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਦੀ ਸੂਚੀ ਦਿੱਤੀ ਗਈ ਹੈ:

• ਧੋਖਾਧੜੀ ਵਾਲੇ ਲੈਣ-ਦੇਣ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣਾ।
• ਧੋਖਾਧੜੀ ਵਾਲੇ ਕਰਮਚਾਰੀ ਦਾਅਵਿਆਂ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣਾ।
• ਮਨੁੱਖੀ ਸਰੋਤ ਟਰੈਕਿੰਗ ਸਿਸਟਮਾਂ ਰਾਹੀਂ ਅਸਧਾਰਨ ਸੰਗਠਨਾਤਮਕ ਵਿਵਹਾਰ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨਾ।

ਸੰਭਾਵੀ ਅਤੇ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤੇ ਲਾਭ

ਵਿੱਤੀ ਧੋਖਾਧੜੀ ਦੇ ਸਮੇਂ ਅਤੇ ਪੈਸੇ ਦੇ ਵਿਸ਼ਾਲ ਪੈਮਾਨੇ ਅਤੇ ਇਸ ਵੱਲੋਂ ਹੋਣ ਵਾਲੇ ਪ੍ਰਤਿਸ਼ਠਾਤਮਕ ਨੁਕਸਾਨ ਅਤੇ ਗਾਹਕ ਅਸੰਤੁਸ਼ਟੀ ਨੂੰ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖਦੇ ਹੋਏ, ਧੋਖਾਧੜੀ ਨੂੰ ਸਰਗਰਮੀ ਨਾਲ ਰੋਕਣ ਨਾਲ ਕਾਰਵਾਈ ਦੇ ਪੈਮਾਨੇ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਲੱਖਾਂ, ਅਰਬਾਂ ਡਾਲਰ ਤੱਕ ਦੀ ਬਚਤ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਨਿਯਮਕ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਵੀ ਲਗਾਤਾਰ ਹੋਰ ਸਖਤ ਅਨੁਪਾਲਨ ਦਿਸ਼ਾ-ਨਿਰਦੇਸ਼ ਜਾਰੀ ਕਰ ਰਹੀਆਂ ਹਨ। ਇਹ ਉਮੀਦ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਕਿ ਵਿੱਤੀ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਕੋਲ ਧੋਖਾਧੜੀ ਨੂੰ ਰੋਕਣ ਅਤੇ ਟਾਲਣ ਲਈ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ, ਪ੍ਰਕ੍ਰਿਆਵਾਂ ਅਤੇ ਸਿਸਟਮ ਹੋਣਗੇ। ਨਿਯਮਕ ਤਕਨਾਲੋਜੀਆਂ, ਜਾਂ RegTech ਇੱਕ ਉੱਭਰਦਾ ਖੇਤਰ ਹੈ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਭਵਿੱਖ ਵਿੱਚ ਅੱਗੇ ਵਧਦੇ ਹੋਏ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਸੰਗਠਨਾਂ ਦੇ ਓਪਰੇਸ਼ਨ ਵਿਭਾਗਾਂ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਨਵੇਨਤਾਵਾਂ ਲਿਆਉਣ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਹੈ।

Telemus AI™ ਇੱਕ ਆਸਟ੍ਰੇਲੀਆ ਅਧਾਰਿਤ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਕੰਪਨੀ ਹੈ ਜੋ ਸਰਕਾਰ ਅਤੇ ਉੱਦਮ ਲਈ ਉੱਨਤ ਹੱਲ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਅੱਜ ਹੀ ਸਾਡੇ ਨਾਲ ਸੰਪਰਕ ਕਰੋ ਇਸ ਗੱਲ 'ਤੇ ਮੁਫਤ ਸਲਾਹ ਲਈ ਕਿ Telemus AI™ ਨੂੰ ਤੁਹਾਡੇ ਸੰਗਠਨ ਵਿੱਚ ਕਿਵੇਂ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।

ਹਵਾਲੇ

[1] - ਆਈਸੋਲੇਸ਼ਨ ਫੋਰੈਸਟ - ਫੇਈ ਟੋਨੀ ਲਿਊ, ਕਾਈ ਮਿੰਗ ਟਿੰਗ, ਅਤੇ ਜ਼ੀ-ਹੁਆ ਜ਼ੂ
[2] - ਕ੍ਰੈਡਿਟ ਕਾਰਡ ਧੋਖਾਧੜੀ ਡਿਟੈਕਸ਼ਨ - Kaggle
[3] - ਕ੍ਰੈਡਿਟ ਕਾਰਡ ਧੋਖਾਧੜੀ ਡਿਟੈਕਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ - S Joel Franklin