మెషిన్ లెర్నింగ్ - ఐసోలేషన్ ఫారెస్ట్‌లతో మోసపూరిత లావాదేవీలను గుర్తించడం

2008లో [1]లో అవుట్‌లైయర్‌ల యొక్క ఒక ప్రత్యేక లక్షణాన్ని ఉపయోగించి ఒక కొత్త విధానం అభివృద్ధి చేయబడింది, అవుట్‌లైయర్‌లు సాధారణంగా డేటా పాయింట్‌ల మెజారిటీకి సంబంధించి వేరుగా ఉంటాయి. ఈ లక్షణాన్ని పరిగణనలోకి తీసుకుని, ఒక డేటా పాయింట్‌ను చుట్టుముట్టడానికి యాదృచ్ఛిక విభజనలను రూపొందించడం సాధ్యపడుతుంది, ఒక డేటా పాయింట్‌ను వేరుచేయడానికి అవసరమైన విభజనలు తక్కువగా ఉంటే, అటువంటి డేటా పాయింట్ అవుట్‌లైయర్ అయ్యే అవకాశం ఎక్కువ. అభివృద్ధి చేయబడిన అల్గారిథమ్‌కు లీనియర్ టైమ్ కాంప్లెక్సిటీ ఉంది మరియు పరిమిత శిక్షణా డేటా అందుబాటులో ఉన్నప్పటికీ కూడా బాగా పనిచేస్తుందని రుజువైంది; ఇది విస్తృతమైన శిక్షణా డేటాను అభ్యర్థించే సాధారణ విధానాలకు విరుద్ధంగా ఉంటుంది.

సంస్థాగత సవాలు యొక్క అవలోకనం

రోజుకు బిలియన్ల కొద్దీ లావాదేవీలు జరుగుతున్నందున, మోసపూరిత అసాధారణ లావాదేవీలను గుర్తించడం మరియు నమూనాను నిజ సమయంలో నడపడం సవాలుతో కూడుకున్నది. దృశ్య తనిఖీ ద్వారా పొట్టలో సూదిని కనుగొనడం అనేది సూదిని కనుగొనడం లాంటిదని స్పష్టమవుతుంది. కింది చిత్రాలు కాలక్రమేణా బ్యాంకింగ్ లావాదేవీలను వివరిస్తాయి, చట్టబద్ధమైనవి ఆకుపచ్చ మరియు మోసపూరితమైనవి ఎరుపు రంగులో ఉంటాయి. మోసపూరిత లావాదేవీలను వేరుచేయడం సవాలుతో కూడుకున్నది. నిబంధనలకు కట్టుబడటానికి ఆర్థిక సంస్థలు మోసాన్ని ఎదుర్కోవడానికి ప్రయత్నించాలి. ఇది కస్టమర్ల కోరిక కూడా. సాధారణంగా, మోసం జరిగినప్పుడు, కస్టమర్ సంతృప్తిని కాపాడటానికి ఆర్థిక సంస్థ ఖర్చును భరిస్తుంది.

మోసం గుర్తింపు వంటి స్కేల్ అవసరమయ్యే సమస్యలను పరిష్కరించడానికి సంస్థలు తమ డిజిటల్ ట్రాన్స్‌ఫర్మేషన్ ప్రయాణాలలో భాగంగా మెషిన్ లెర్నింగ్ పద్ధతుల వైపు మొగ్గుతున్నాయి. మోసాన్ని గుర్తించడానికి ఉపయోగించే అనేక సూచనలు సాధారణంగా డేటా వేర్‌హౌస్‌లలో నిల్వ చేయబడతాయి. మెషిన్ లెర్నింగ్ మోడల్‌లకు ఇన్‌పుట్‌లుగా ఉపయోగించే మెట్రిక్‌లను నిర్ధారించడంలో ఫోరెన్సిక్ అకౌంటింగ్ టెక్నిక్‌లు కూడా చాలా అధునాతనంగా ఉన్నాయి.

ఐసోలేషన్ ఫారెస్ట్‌లను కాగల్ క్రెడిట్ కార్డ్ డేటాసెట్ [2]కు వర్తింపజేశారు మరియు మోసపూరిత లావాదేవీలను గుర్తించడంలో 99% ప్రభావవంతంగా ఉన్నట్లు ప్రదర్శించబడ్డాయి [3]. పని చేసే సాధారణ విధానం నిర్ణయించబడినందున, చాలా సంస్థలు పరిశోధన చేయవలసిన అవసరం కంటే స్కేల్‌లో పని చేసే అమలు సవాళ్లను ఎదుర్కొంటాయి & పరిష్కారాన్ని అభివృద్ధి చేయండి.

ML ఇన్‌పుట్‌గా అందుబాటులో ఉన్న సంస్థాగత డేటా

ఆర్థిక సంస్థలు ఉపయోగించే డేటా సోర్స్‌లు కింది విధంగా ఉన్నాయి:

• కస్టమర్ మెటా-డేటా.
• లావాదేవీ టైమ్‌స్టాంప్‌లు మరియు మొత్తాలు.
• కస్టమర్‌ల లావాదేవీ చరిత్ర.
• లావాదేవీల భౌగోళిక స్థానం.
• బెన్‌ఫోర్డ్ నియమం.

సమన్వయ పద్ధతి

ఒక సంస్థలోని అటువంటి ఫీడ్‌లను విశ్లేషించడానికి మేము అధిక స్థాయిలో నిర్వహించే ప్రక్రియకు సంబంధించిన సారాంశం కింద ఇవ్వబడింది:

• ఇన్‌పుట్‌లుగా ఉపయోగించగలిగే ERP వ్యవస్థల నుండి ఆర్థిక మెట్రిక్‌లను గుర్తించండి.
• ప్రారంభ డేటాసెట్‌పై ఐసోలేషన్ ఫారెస్ట్‌ను శిక్షణ ఇవ్వండి, మరియు ఇటీవలి మోసపూరిత లావాదేవీ నమూనాలను గుర్తించడానికి భవిష్యత్తులో మోడల్‌కు శిక్షణ ఇవ్వడం కొనసాగించండి.
• వచ్చే లావాదేవీలపై ఐసోలేషన్ ఫారెస్ట్‌ను అమలు చేయడానికి Telemus AI™ APIలను కాల్ చేయడం, API మోడల్ ఆధారంగా మోసపూరిత లావాదేవీ సంభావ్యత అంచనాను అందిస్తుంది.
• సంభావ్య మోసపూరిత లావాదేవీలపై ఫ్రాడ్ టీమ్‌కు మరియు కస్టమర్‌లకు హెచ్చరిక ఇవ్వడానికి అనుకూలీకరించిన వర్క్‌ఫ్లోలు మరియు ప్రక్రియలను సెట్ చేయండి

Telemus AI™ బలమైన మెషిన్ లెర్నింగ్ మోడల్‌లను చదివేలా చేస్తుంది, తద్వారా మీ సంస్థ సాంకేతిక అమలు కంటే వ్యాపార లాజిక్‌పై దృష్టి పెట్టగలదు.

సంస్థాగత అప్లికేషన్‌లు

మీ సంస్థ కోసం ఇతర సంభావ్య అనువర్తనాల జాబితా కింద ఇవ్వబడింది:

• మోసపూరిత లావాదేవీలను గుర్తించడం.
• మోసపూరిత ఉద్యోగి వాదనలను గుర్తించడం.
• మానవ వనరుల ట్రాకింగ్ సిస్టమ్‌ల ద్వారా అసాధారణ సంస్థాగత ప్రవర్తనను నిర్ధారించడం.

సంభావ్య మరియు గ్రహించబడిన ప్రయోజనాలు

ఆర్థిక మోసం ఖర్చు చేసే భారీ సమయం మరియు డబ్బు, మరియు అది కలిగించే కీర్తి నష్టం మరియు వినియోగదారుల అసంతృప్తి పరిగణనలోకి తీసుకుంటే, మోసాన్ని చురుకుగా నివారించడం కార్యాచరణ స్థాయిని బట్టి లక్షల, అంతకంటే కోట్ల డాలర్ల వరకు ఆదా చేయగలదు. నియంత్రణ సంస్థలు కూడా నిరంతరం మరింత కఠినమైన అనుగుణ్యత మార్గదర్శకాలను తీసుకువస్తున్నాయి. ఆర్థిక సంస్థలు మోసాన్ని నివారించడానికి మరియు ఎదుర్కోవడానికి ప్రక్రియలు, విధానాలు మరియు వ్యవస్థలను కలిగి ఉండాలనే ఆశిక ఉంది. నియంత్రణ సాంకేతికతలు, లేదా RegTech అనేది భవిష్యత్తులోకి ముందుకు సాగుతున్న అనేక సంస్థల కార్యాచరణ విభాగాలలో అనేక ఆవిష్కరణలను ప్రోత్సహించే సామర్థ్యం ఉన్న ఒక అభివృద్ధి చెందుతున్న రంగం.

Telemus AI™ ప్రభుత్వ మరియు ఎంటర్‌ప్రైజ్‌లకు అధునాతన పరిష్కారాలను అందించే ఆస్ట్రేలియా ఆధారిత కృత్రిమ మేధస్సు సంస్థ. Telemus AI™ ను మీ సంస్థలో ఎలా సమన్వయం చేయవచ్చో తెలుసుకోవడానికి ఉచిత సంప్రదింపు కోసం ఈరోజే మమ్మల్ని సంప్రదించండి.

మూలాలు

[1] - ఐసోలేషన్ ఫారెస్ట్ - ఫీ టోనీ లియు, కాయ్ మింగ్ టింగ్, మరియు జి-హువా జోవ్
[2] - క్రెడిట్ కార్డ్ మోసం గుర్తింపు - Kaggle
[3] - క్రెడిట్ కార్డ్ ఫ్రాడ్ డిటెక్షన్‌లో మెషిన్ లెర్నింగ్ - S జోయెల్ ఫ్రాంక్లిన్