છેતરપિંડીની તપાસમાં ડીપ ડાઇવ: મશીન લર્નિંગ શું ભૂમિકા ભજવી શકે છે?

કૃત્રિમ બુદ્ધિ (એઆઈ) વિશ્વને કેવી રીતે બદલી રહ્યું છે? આપણામાંના ઘણા લોકો માટે, છેલ્લા કેટલાક વર્ષોમાં મોટા પ્રમાણમાં ઉથલપાથલ અને પરિવર્તન જોવા મળ્યું છે, કારણ કે એમ્પ્લોયર અને કર્મચારીઓ તેમના કાર્યને ટેકો આપતી નવી અને ઉભરતી તકનીકીઓને અનુકૂળ થવા માટે ધસી આવે છે. X

જ્યારે એઆઈ ઇનોવેશન પરનું મોટાભાગનું ધ્યાન કસ્ટમ સર્વિસ સપોર્ટના ક્ષેત્રમાં રહ્યું છે-વર્કફ્લોમાં વધારો કરવા અને સહાય કરવા માટે મોટા ભાષાના મ models ડેલોનો ઉપયોગ કરીને, ત્યાં નાણાકીય સેવાઓનું એક ક્ષેત્ર છે જેની ઘણી વાર અવગણના કરવામાં આવે છે-તે, અલબત્ત, ક્રોસ-ફંક્શનલ ટીમો છે જે વ્યવસાયિક જોખમો સાથે કામ કરવા માટે કામ કરે છે, જેમ કે છેતરપિંડી.

જટિલ સિસ્ટમોમાં ખરાબ અભિનેતાઓની વર્તણૂકો સતત બદલાતા રહેલા ખરાબ કલાકારોની વર્તણૂકો સાથે, ડિઝાઇન દ્વારા, છેતરપિંડી કરી શકે છે. પ્રોફેશનલ્સ, જેમ કે જેમણે પૂર્ણ કર્યું છે ડેટા વિજ્ .ાનમાં સ્નાતક પ્રમાણપત્રછેતરપિંડી શોધવા માટે સખત મહેનત કરી રહ્યા છે. શું નાણાકીય સેવાઓ ક્ષેત્રમાં મશીન લર્નિંગના ઝડપી પ્રસાર સામાન્ય કામદારો કરવા માટે સંઘર્ષ કરી શકે છે તે કરવાનું શરૂ કરી શકે છે: સ્કેલ પર છેતરપિંડી શોધી કા? ો?

મોટો વ્યવસાય = મોટો ડેટા

ચાલો તેનો સામનો કરીએ, બેંકિંગ એ આપણા રોજિંદા જીવનનો એક મોટો ભાગ છે. પૈસા એ સિસ્ટમોનો એક અવિશ્વસનીય ભાગ છે જેમાં આપણે ચલાવીએ છીએ; ગયા દિવસો બાર્ટરિંગના દિવસો છે; તેના બદલે, નમ્ર અનેનાસ વાત કરે છે.

ભલે તમે મોર્ટગેજ ચૂકવી રહ્યાં છો, કાર્ડ પર પૈસા ખર્ચ કરી રહ્યાં છો, તમારે તમારા જીવનને ટેકો આપવાની જરૂર છે તે મહત્વપૂર્ણ વસ્તુઓ ખરીદવી, આખરે, આખરે, વ્યવહારમાં ઉકાળવામાં આવી શકે છે. 2023 માં, આ Australia સ્ટ્રેલિયાની રિઝર્વ બેંક એક અહેવાલ જારી કર્યો છે જેમાં જોવા મળ્યું છે કે સરેરાશ વ્યક્તિએ 2022/23 નાણાકીય વર્ષ દરમિયાન આશરે 730 ડિજિટલ વ્યવહારો કર્યા હતા, દિવસ દીઠ લગભગ બે. કોઈપણ સંસ્થા માટે, વ્યક્તિઓ જ્યારે સમસ્યાઓ arise ભી થાય ત્યારે સ sort ર્ટ કરવા, અર્થઘટન કરવા અને શોધવા માટે મોટા પ્રમાણમાં ડેટા રજૂ કરે છે તે વ્યવહારો.

આનો વિચાર કરો: જો સરેરાશ વ્યક્તિ દરરોજ બે ડિજિટલ વ્યવહાર કરે છે, તેનો અર્થ એક વર્ષથી વધુ છે, તો દેશની આસપાસની નાણાકીય સંસ્થાઓ દ્વારા, કાર્ડ ઓપરેટરોથી લઈને, બેંકિંગ સંસ્થાઓથી, ટ્રાંઝેક્શન ટર્મિનલ્સ સુધીની દસ અબજ ચુકવણીઓ ઉપરની દસ અબજ ચૂકવણી કરવામાં આવે છે. અનુભવી નાણાકીય વ્યાવસાયિકો માટે પણ, અર્થઘટન, સમજવા અને જાણ કરવા માટે તે એક વિશાળ ડેટા છે.

છેતરપિંડી નાણાકીય સંસ્થાઓ માટે નોંધપાત્ર પડકાર ઉભો કરે છે, અંદાજ સાથે 7 677.5 મિલિયન તે જ સમયગાળામાં છેતરપિંડી મળી. જ્યારે આ નાણાકીય નેટવર્ક દ્વારા વહેતા પૈસાની એકંદર રકમની થોડી રકમ રજૂ કરે છે (ખર્ચ કરેલા દરેક $ 1000 માટે આશરે .2 64.૨ સેન્ટનો હિસ્સો)

મશીન લર્નિંગ સાથે સ્કેલ સમસ્યાઓ દૂર કરવી

છેતરપિંડીની તપાસના ક્ષેત્રમાં, ત્યાં ઘણી પદ્ધતિઓ છે જેનો ઉપયોગ પરંપરાગત રીતે શંકાસ્પદ વ્યવહારોને શોધવા અને પ્રતિસાદ આપવા માટે કરવામાં આવે છે. આમાંના સૌથી સામાન્યને બિઝનેસ રૂલ્સ સિસ્ટમ તરીકે ઓળખવામાં આવે છે, જેમાં બેંકો ઘણા અલગ નિયમો સ્થાપિત કરે છે જે શંકાસ્પદ વ્યવહારોને ઓળખે છે.

જ્યારે નિયમો આધારિત સિસ્ટમ ભૂતકાળમાં અસરકારક હોઈ શકે છે, આધુનિક સમયમાં, તે છેતરપિંડીની તપાસ માટે ઓછું સુસંગત બની રહ્યું છે. આ એટલા માટે છે કારણ કે ખરાબ અભિનેતાઓ હંમેશાં છટકબારીઓ, બેકડોર્સ અને નબળાઈઓનું શોષણ કરવાની રીતો શોધતા હોય છે, અને પરિણામે, તેમની વ્યૂહરચનાને એકસરખી રીતે ઠગાવવાની તેમની વ્યૂહરચનાને સુધારતી હોય છે.

સતત છેતરપિંડીના નિયમો ઉમેરવા અને બદલવાથી પડકારો પણ હોઈ શકે છે; ઉદાહરણ તરીકે, જો નિયમો લીક કહેવામાં આવે તો, છેતરપિંડી કરનાર તેઓ શું કરી શકે છે અથવા શું કરી શકે છે તે ચોક્કસપણે સમજી શકશે, છેતરપિંડીના નિયમોની અસરકારકતા ઘટાડે છે અને બેંકની છેતરપિંડી પ્રત્યેની સંવેદનશીલતામાં વધારો કરે છે.

એક આદર્શ વિશ્વમાં, એક સિસ્ટમ છે જે ખૂબ શુદ્ધ નિયમો બનાવી શકે છે (વ્યક્તિગત ગ્રાહક વર્તણૂકનો સમાવેશ કરે છે) અને લાખો, અથવા તો અબજો, વ્યવહારો સાથે કામ કરી શકે છે, જ્યારે અસરકારક અને સચોટ રીતે ચાલે છે, તે આખરે ઘણી સંસ્થાઓનું શ્રેષ્ઠ અભ્યાસ લક્ષ્ય છે. ત્યાં જ એઆઈ મોડેલોનો સબસેટ, જે મશીન લર્નિંગ તરીકે ઓળખાય છે, અંદર આવે છે.

તમારા હાથની હથેળીમાં વિશ્લેષકોની સૈન્ય હોવા જેવા મશીન લર્નિંગ વિશે વિચારો, ફક્ત વ્યક્તિગત સ્તરે જ નહીં, પણ ઝડપથી મૂલ્યાંકન કરવામાં અને નિર્ણયો લેવામાં સક્ષમ થવું, પણ મોટા પાયે ચુકવણીની સમીક્ષા અને તુલના કરવામાં પણ સક્ષમ થવું. ફક્ત ટ્રાંઝેક્શનલ ડેટા જ નહીં, પણ ગ્રાહક પાસેથી પ્રવૃત્તિના રેકોર્ડ્સનો સમાવેશ કરીને, મશીન લર્નિંગ મોડેલ વ્યક્તિગત સ્તરે ગ્રાહકની ખૂબ સારી સમજ મેળવી શકે છે.

ઉદાહરણ તરીકે, મશીન લર્નિંગ મોડેલ તેમના સરેરાશ ખર્ચ, બાસ્કેટનું કદ અને રિફંડની સંખ્યાને ઓળખવા માટે ગ્રાહકના વ્યવહારિક રેકોર્ડ્સનો લાભ લઈ શકે છે, ત્યાં નક્કી કરે છે કે વ્યવહાર કાયદેસર અથવા કપટપૂર્ણ દેખાય છે કે નહીં. ગ્રાહક કે જે વારંવાર ઓર્ડર આપે છે અને રિફંડનો rate ંચો દર રેકોર્ડ કરે છે, ઉદાહરણ તરીકે, ગ્રાહકની તુલનામાં, શંકાસ્પદ ગણાવી શકાય છે, જે અવારનવાર ઓર્ડર આપે છે.

મશીન લર્નિંગ મોડેલો પણ ટ્રાન્ઝેક્શનથી આગળ જોઈ શકે છે, શંકાસ્પદ કપટપૂર્ણ સરનામાંઓ અથવા સંપર્ક વિગતોને ફ્લેગ કરી શકે છે. જ્યાં વિશ્લેષક ફક્ત ઓછી સંખ્યામાં ડેટાપોઇન્ટ્સ સાથે કામ કરવાની ક્ષમતા હોઈ શકે છે, ત્યાં મશીન લર્નિંગ મોડેલ તેમના કાર્યને વધારી અને ટેકો આપી શકે છે, શંકાસ્પદ ટ્રાંઝેક્શનલ ક્લસ્ટરો માટે પ્રારંભિક ચેતવણી બિકન તરીકે કામ કરે છે.

વ્યવહારમાં છેતરપિંડીની તપાસ

મશીન લર્નિંગ વ્યવહારમાં કેવી રીતે કાર્ય કરે છે? એક્ઝેક્યુટ કરેલા મોડેલના પ્રકારને આધારે, મશીન લર્નિંગ એલ્ગોરિધમ્સ છેતરપિંડીને ઓળખવા માટે ઘણી રીતે કાર્ય કરી શકે છે. ઉદાહરણ તરીકે, નિરીક્ષણ કરેલ મશીન લર્નિંગ મોડેલો શંકાસ્પદ વ્યવહારોને ઓળખવા માટે પ્રારંભ કરવામાં સહાય માટે એજન્ટ-ઘોષિત કાયદેસર અને કપટપૂર્ણ વ્યવહારોના ઇનપુટનો ઉપયોગ કરી શકે છે.

ઉદાહરણ તરીકે, એએનઝેડ જેવી બેંકો ભૂમિકાની શોધ કરી રહી છે લેવડદેવડ – નાણાકીય ડેટાના ક્લસ્ટરોને સ્કેન કરવું અને જોખમનો સ્કોર સોંપવો, નાણાકીય તાણના પ્રારંભિક તબક્કામાં હોઈ શકે તેવા ગ્રાહકોને ઓળખવામાં સહાયતા. અન્ય અલ્ગોરિધમ્સનો ઉપયોગ ગ્રાહકના વર્તનને સમજવા માટે પણ કરવામાં આવી રહ્યો છે, જેથી જો પાસવર્ડ સાથે ચેડા કરવામાં આવે, તો એક બેંક ઓળખી શકે છે કે લ login ગિન પ્રવૃત્તિ ક્યાં શંકાસ્પદ હોઈ શકે છે અને તેને લ locked ક કરવાની જરૂર છે.

છેતરપિંડીની તપાસ ઘણી રીતે થઈ શકે છે, અને ઓપરેશનલ કારણોસર, ઘણી બેંકો તેમની વ્યૂહરચના પ્રકાશિત ન કરવાનું પસંદ કરે છે. તેમ છતાં, તે સ્પષ્ટ છે કે ગ્રાહકોને છેતરપિંડીથી બચાવવું એ ખાસ કરીને સ્કેમર્સ સામેની લડતમાં, અગ્રતા છે.

છેતરપિંડી સામેની લડત

છેતરપિંડી સામેની લડત જટિલ છે, કારણ કે એક દરવાજો બંધ છે, બીજો ખુલ્લો દબાણ કરવામાં આવે છે.

અનુભવી વ્યાવસાયિકો ઘણીવાર સ્કેમર્સ અને છેતરપિંડી કરનારાઓ સામેની લડતનું વર્ણન ચક્રવાત અથવા બુશફાયર દરમિયાન કોઈના ઘરની સુરક્ષા માટેના યુદ્ધની જેમ જ કરે છે, કારણ કે પ્રકૃતિ મિલકતની આસપાસ ગુસ્સે થાય છે, અને ઘરના માલિક પોતાને બચાવવા માટે શક્ય તેટલું કરે છે. કેટલીકવાર, થોડી દ્ર istence તા અને નસીબથી બધા તફાવત થઈ શકે છે.

નવી મશીન લર્નિંગ એલ્ગોરિધમ્સ નાણાકીય ક્ષેત્રમાં પ્રવેશ કરે છે, તે ધ્યાનમાં લેવાનું ઉત્તેજક છે કે બેંકિંગ પ્રોફેશનલ્સની આગામી પે generation ી ગ્રાહકોને છેતરપિંડીથી કેવી રીતે સુરક્ષિત કરશે. કોણ જાણે છે – કદાચ દસ વર્ષમાં, બેંકિંગ છેતરપિંડી એ ભૂતકાળની વાત હોઈ શકે છે, જે આજે ગ્રાહકોને બચાવવા માટે આપણે વિકસિત કરી રહ્યા છીએ તે વસ્તુઓ દ્વારા દેખરેખ અને સંચાલિત છે?

અમદાવાદ પ્લેન ક્રેશ