Artificial intelligence in fraud detection
ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯನ್ನು ವಿವಿಧ ವ್ಯವಹಾರಗಳು ಮತ್ತು ಸಂಸ್ಥೆಗಳು ಬಳಸುತ್ತವೆ. ವಂಚನೆಯನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡಲು ಇದನ್ನು ಹಣಕಾಸು ವಲಯದಲ್ಲಿ, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಲೆಕ್ಕಪರಿಶೋಧಕ ಸಂಸ್ಥೆಗಳು ವ್ಯಾಪಕವಾಗಿ ಬಳಸುತ್ತವೆ. 2022ರಲ್ಲಿ, ಪ್ರೈಸ್ವಾಟರ್ಹೌಸ್ಕೂಪರ್ಸ್, ವಂಚನೆಯು ವಿಶ್ವದ ಎಲ್ಲಾ ವ್ಯವಹಾರಗಳಲ್ಲಿ ಶೇಕಡಾ 46ರಷ್ಟು ವ್ಯವಹಾರಗಳ ಮೇಲೆ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರಿದೆ ಎಂದು ವರದಿ ಮಾಡಿದೆ. ವೈಯಕ್ತಿಕವಾಗಿ ಕೆಲಸ ಮಾಡುವುದರಿಂದ ಮನೆಯಿಂದ ಕೆಲಸ ಮಾಡುವ ಬದಲಾವಣೆಯು ದತ್ತಾಂಶದ ಪ್ರವೇಶವನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಿದೆ. 2022ರ ಎಫ್ಟಿಸಿ (ಫೆಡರಲ್ ಟ್ರೇಡ್ ಕಮಿಷನ್) ಅಧ್ಯಯನದ ಪ್ರಕಾರ, ಗ್ರಾಹಕರು 2021ರಲ್ಲಿ ಸುಮಾರು $5.8 ಶತಕೋಟಿ ವಂಚನೆಯನ್ನು ವರದಿ ಮಾಡಿದ್ದಾರೆ, ಇದು ಹಿಂದಿನ ವರ್ಷಕ್ಕಿಂತ ಶೇಕಡಾ 70ರಷ್ಟು ಹೆಚ್ಚಾಗಿದೆ. ಈ ಹಗರಣಗಳಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚಿನವು ಮೋಸಗಾರ ಹಗರಣಗಳು ಮತ್ತು ಆನ್ಲೈನ್ ಶಾಪಿಂಗ್ ವಂಚನೆಗಳಾಗಿದ್ದವು. ಟೂಲ್ಸ್ ಎಕ್ಸ್ಪರ್ಟ್ ಸಿಸ್ಟಮ್ಸ್ ಎಕ್ಸ್ಪರ್ಟ್ ಸಿಸ್ಟಮ್ಸ್ ಅನ್ನು ಮೊದಲ ಬಾರಿಗೆ 1970 ರ ದಶಕದಲ್ಲಿ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳ ವಿಸ್ತರಣೆಯಾಗಿ ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾಯಿತು. ಅವರ ವಿನ್ಯಾಸವು ನಿರ್ಧಾರ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವಲ್ಲಿ ಸಂಭಾವ್ಯ ಬಳಕೆದಾರರ ದೋಷವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುವ ಮತ್ತು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿ ತಜ್ಞರು ಬಳಸುವ ಮಾನಸಿಕ ತರ್ಕವನ್ನು ಅನುಕರಿಸುವ ಪ್ರಮೇಯವನ್ನು ಆಧರಿಸಿದೆ. ದತ್ತಾಂಶದಲ್ಲಿ ಗುರುತಿಸಲಾದ ಬಿಂದುಗಳನ್ನು ಬೇರ್ಪಡಿಸುವ ಮೂಲಕ ಮತ್ತು ಅವುಗಳನ್ನು ಒಂದೇ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಪ್ರತ್ಯೇಕವಾಗಿ ಸಂಸ್ಕರಿಸುವ ಮೂಲಕ ಅವರು ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ರೇಖೀಯ ತಾರ್ಕಿಕ ಮಾದರಿಗಳಿಂದ ತಮ್ಮನ್ನು ಪ್ರತ್ಯೇಕಿಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತಾರೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಈ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಕೇವಲ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿಲ್ಲ. ನಿಯಮಗಳು, ಅಭ್ಯಾಸಗಳು ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯವಿಧಾನಗಳಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು "ಇಫ್-ಥೆನ್" ಹೇಳಿಕೆಗಳ ರೂಪದಲ್ಲಿ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ಗೆ ಅಳವಡಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಬಳಕೆದಾರರು ನೇರವಾಗಿ ಪ್ರವೇಶಿಸುವ ಮೂಲಕ ಅಥವಾ ಬಾಹ್ಯ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಆಮದು ಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವ ಮೂಲಕ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗೆ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಒದಗಿಸುವ ಮೂಲಕ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯೊಂದಿಗೆ ಸಂವಹನ ನಡೆಸುತ್ತಾರೆ. ಒಂದು ತೀರ್ಮಾನ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ಬಳಕೆದಾರರು ಒದಗಿಸಿದ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗಿ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗೆ ಅನ್ವಯಿಸುತ್ತದೆ ಎಂದು ನಂಬಲಾದ ಅನುಗುಣವಾದ ನಿಯಮಗಳೊಂದಿಗೆ ಹೋಲಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಮತ್ತು ಅದಕ್ಕೆ ಅನುಗುಣವಾದ ನಿಯಮಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಬಳಕೆದಾರರ ಪ್ರಶ್ನೆಗೆ ಪರಿಹಾರವನ್ನು ರಚಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಉತ್ತಮವಾಗಿ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಲಾದ ನಿಯಮಗಳ ಅಗತ್ಯದಿಂದಾಗಿ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗೆ ಸಾಮಾನ್ಯ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನಗಳು ಅಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿದ್ದಾಗ ತಜ್ಞ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಸರಿಯಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುವುದಿಲ್ಲ. ವೃತ್ತಿಪರ ನಿರ್ಣಯದ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ಲೆಕ್ಕಪತ್ರ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನಗಳಲ್ಲಿ ತಜ್ಞ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ಅನುಷ್ಠಾನವು ಕಾರ್ಯಸಾಧ್ಯವಾಗಿದೆ. ತಜ್ಞರ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಅನ್ವಯವಾಗುವ ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ ಸಂಭಾವ್ಯ ಮೋಸದ ನಮೂದುಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ವಹಿವಾಟುಗಳ ತನಿಖೆಗಳು, ಕಳವಳಕ್ಕೆ ಒಳಗಾಗುವ ನಿದರ್ಶನಗಳು ಮತ್ತು ಲೆಕ್ಕಪರಿಶೋಧನೆಯ ಯೋಜನಾ ಹಂತಗಳಲ್ಲಿ ಅಪಾಯದ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಸೇರಿವೆ. ನಿರಂತರ ಲೆಕ್ಕಪರಿಶೋಧನೆ ಎಂದರೆ ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ವಿಧಾನಗಳಿಗಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ಆಗಾಗ್ಗೆ ದರದಲ್ಲಿ ಹಣಕಾಸಿನ ಆಂತರಿಕ ನಿಯಂತ್ರಣಗಳಲ್ಲಿನ ಅಪಾಯ ಮತ್ತು ಸಂಭಾವ್ಯ ದೌರ್ಬಲ್ಯಗಳ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳನ್ನು ವರ್ಗೀಕರಿಸಲು ಲೆಕ್ಕಪರಿಶೋಧನೆಯಲ್ಲಿ ಸಂಗ್ರಹಿಸಲಾದ ಮಾಹಿತಿಯ ವಿವಿಧ ಅಂಶಗಳನ್ನು ನಿರ್ಣಯಿಸುವ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳ ಒಂದು ಗುಂಪಾಗಿದೆ. ದಾಖಲಿತ ವಹಿವಾಟುಗಳು ಮತ್ತು ಜರ್ನಲ್ ನಮೂದುಗಳನ್ನು ನಿಯತಕಾಲಿಕವಾಗಿ ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುವ ಬದಲು, ನಿರಂತರ ಲೆಕ್ಕಪರಿಶೋಧನೆ ಈ ಕ್ರಿಯೆಗಳ ಸ್ವರೂಪವನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಆಗಾಗ್ಗೆ ಅರ್ಥೈಸಿಕೊಳ್ಳುವುದರ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳ ಆವರ್ತನವನ್ನು ಕೈಗೊಳ್ಳುವುದು ಮತ್ತು ಪ್ರಾಮುಖ್ಯತೆಯ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳನ್ನು ಹೈಲೈಟ್ ಮಾಡುವುದು ಅವುಗಳ ಅನುಷ್ಠಾನಕಾರರ ವಿವೇಚನೆಗೆ ಬಿಟ್ಟದ್ದು, ಅವರು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತಿರುವ ಖಾತೆಗಳಲ್ಲಿನ ಅಪಾಯದ ಮಟ್ಟ ಮತ್ತು ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ಅನುಷ್ಠಾನಗೊಳಿಸುವ ಗುರಿಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಅಂತಹ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತಾರೆ. ಈ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯು ಒಂದು ನಮೂದನ್ನು ಪೋಸ್ಟ್ ಮಾಡುವುದರೊಂದಿಗೆ ಬಹುತೇಕ ತಕ್ಷಣವೇ ಆಗಾಗ್ಗೆ ಸಂಭವಿಸಬಹುದು. ನಿರಂತರ ಲೆಕ್ಕಪರಿಶೋಧನೆಯಲ್ಲಿ ಹಣಕಾಸು ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುವ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳು ಸಂವಾದಾತ್ಮಕ ಮಾಹಿತಿ ಸಂಗ್ರಹಣೆ, ಹಿಂದೆ ರಚಿಸಲಾದ ಮಾದರಿಗಳೊಂದಿಗೆ ಹೋಲಿಸಲು ಹಣಕಾಸು ಅನುಪಾತಗಳ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮತ್ತು ನಮೂದಿಸಿದ ಅಂಕಿ ಅಂಶಗಳಲ್ಲಿನ ದೋಷಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು ಸ್ಪ್ರೆಡ್ಶೀಟ್ಗಳ ರಚನೆಯನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರಬಹುದು. ದೋಷಪೂರಿತ ನಿಯಂತ್ರಣಗಳು, ದೋಷಗಳು ಮತ್ತು ವಂಚನೆಯ ನಿದರ್ಶನಗಳನ್ನು ತ್ವರಿತವಾಗಿ ಮತ್ತು ಸುಲಭವಾಗಿ ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುವುದು ಈ ಅಭ್ಯಾಸದ ಪ್ರಾಥಮಿಕ ಗುರಿಯಾಗಿದೆ. ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಮತ್ತು ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಮತ್ತು ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವು ಕಂಪನಿಗಳು ಮತ್ತು ಲೆಕ್ಕಪರಿಶೋಧನೆಯಲ್ಲಿರುವ ದಾಖಲೆಗಳಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ವಿವಿಧ ದಾಖಲೆಗಳ ರೂಪದಲ್ಲಿ ಅಪಾರ ಪ್ರಮಾಣದ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ತ್ವರಿತವಾಗಿ ಮತ್ತು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ವಿಂಗಡಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವು ಅವುಗಳನ್ನು ಲೆಕ್ಕಪರಿಶೋಧನೆ ಮತ್ತು ವಂಚನೆ ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವಿಕೆಯ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಿಗೆ ಅನ್ವಯಿಸುತ್ತದೆ. ಒಪ್ಪಂದಗಳಲ್ಲಿನ ಪ್ರಮುಖ ಭಾಷೆಯನ್ನು ಗುರುತಿಸುವುದು, ವಹಿವಾಟುಗಳಲ್ಲಿ ವಂಚನೆಯ ಅಪಾಯದ ಮಟ್ಟವನ್ನು ಗುರುತಿಸುವುದು ಮತ್ತು ತಪ್ಪು ಹೇಳಿಕೆಗಾಗಿ ಜರ್ನಲ್ ನಮೂದುಗಳನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡುವುದು ಇದಕ್ಕೆ ಉದಾಹರಣೆಗಳಾಗಿವೆ. ಅಪ್ಲಿಕೇಷನ್ಸ್ 'ಬಿಗ್ 4' ಅಕೌಂಟಿಂಗ್ ಫರ್ಮ್ಸ್ ಡೆಲಾಯ್ಟ್ 2014 ರಲ್ಲಿ ಅಲ್-ಶಕ್ತಗೊಂಡ ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟ್-ರಿವ್ಯೂಯಿಂಗ್ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ರಚಿಸಿತು. ಈ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ವಿವಿಧ ವ್ಯವಹಾರ ದಾಖಲೆಗಳಿಂದ ಸಂಬಂಧಿತ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುವ ಮತ್ತು ಹೊರತೆಗೆಯುವ ವಿಧಾನವನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ನಾವೀನ್ಯತೆಯು ಕಾನೂನುಬದ್ಧ ಒಪ್ಪಂದದ ದಾಖಲೆಗಳು, ಇನ್ವಾಯ್ಸ್ಗಳು, ಹಣ-ಸಂಬಂಧಿತ ಅಭಿವ್ಯಕ್ತಿಗಳು ಮತ್ತು ಬೋರ್ಡ್ ನಿಮಿಷಗಳ ಮೂಲಕ ಕಳೆಯುವ ಸಮಯವನ್ನು 50 ಪ್ರತಿಶತದಷ್ಟು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ಮಾಡಿದೆ ಎಂದು ಡೆಲಾಯ್ಟ್ ಹೇಳಿಕೊಂಡಿದೆ. ಐಬಿಎಂನ ವ್ಯಾಟ್ಸನ್ ಅವರೊಂದಿಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತಿರುವ ಡೆಲಾಯ್ಟ್ ತನ್ನ ಗ್ರಾಹಕರಿಗೆ ಅರಿವಿನ-ತಂತ್ರಜ್ಞಾನ-ವರ್ಧಿತ ವಾಣಿಜ್ಯ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸುತ್ತಿದೆ. ಲೀಸ್ಪಾಯಿಂಟ್ ಅನ್ನು ಐಬಿಎಂ ಟ್ರಿರಿಗಾ ಉತ್ತೇಜಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಡೆಲಾಯ್ಟ್ನ ಕೈಗಾರಿಕಾ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಎಂಡ್-ಟು-ಎಂಡ್ ಲೀಸಿಂಗ್ ಪೋರ್ಟ್ಫೋಲಿಯೊವನ್ನು ರಚಿಸುತ್ತದೆ. ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಅರಿವಿನ ಸಂಪನ್ಮೂಲ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನವು ಆಸ್ತಿ ತಪಾಸಣೆಯ ಪ್ರಾವೀಣ್ಯತೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಲು ಐಬಿಎಂನ ಮ್ಯಾಕ್ಸಿಮೊ ನಾವೀನ್ಯತೆಯನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ. ಅರ್ನ್ಸ್ಟ್ ಮತ್ತು ಯಂಗ್ (ಇ. ವೈ.) ಅಲ್ಅನ್ನು ಗುತ್ತಿಗೆ ಒಪ್ಪಂದಗಳ ತನಿಖೆಗೆ ಸಂಪರ್ಕಿಸಿದರು. ಇ. ವೈ. (ಆಸ್ಟ್ರೇಲಿಯಾ) ಅಲ್-ಎನೇಬಲ್ಡ್ ಆಡಿಟಿಂಗ್ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವನ್ನು ಸಹ ಪಡೆದುಕೊಂಡಿದೆ. H20.ai ನೊಂದಿಗೆ ಸಹಯೋಗದೊಂದಿಗೆ, ಪಿಡಬ್ಲ್ಯೂಸಿ ವರದಿಗಳನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುವ ಮತ್ತು ವರದಿಗಳನ್ನು ತಯಾರಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವಿರುವ ಅಲ್-ಶಕ್ತಗೊಂಡ ಚೌಕಟ್ಟನ್ನು (GL.ai) ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಿತು. ರಚನಾತ್ಮಕವಲ್ಲದ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಸಂಸ್ಕರಿಸಲು ಆಲ್-ಶಕ್ತಗೊಂಡ ನಾವೀನ್ಯವಾದ ಸಾಮಾನ್ಯ ಉಪಭಾಷೆ ಸಂಸ್ಕರಣೆಯಲ್ಲಿ (ಎನ್ಎಲ್ಪಿ) ಗಣನೀಯ ಹೂಡಿಕೆ ಮಾಡಿದ್ದೇನೆ ಎಂದು ಪಿಡಬ್ಲ್ಯೂಸಿ ಹೇಳಿಕೊಂಡಿದೆ. ಕೆಪಿಎಂಜಿ ವ್ಯಾಪಾರ ನಿರ್ಧಾರಗಳು ಮತ್ತು ರೂಪಗಳನ್ನು ಮೇಲ್ದರ್ಜೆಗೇರಿಸಲು ಕೆಪಿಎಂಜಿ ಇಗ್ನೈಟ್ ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುವ ಆಲ್ ಉಪಕರಣಗಳ ಬಂಡವಾಳವನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಿತು. ಮೈಕ್ರೋಸಾಫ್ಟ್ ಮತ್ತು ಐಬಿಎಂ ವ್ಯಾಟ್ಸನ್ ಅವರೊಂದಿಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತಿರುವ ಕೆಪಿಎಂಜಿ, ಅಲ್, ಡೇಟಾ ಅನಾಲಿಟಿಕ್ಸ್, ಕಾಗ್ನಿಟಿವ್ ಟೆಕ್ನಾಲಜೀಸ್ ಮತ್ತು ಆರ್ಪಿಎಗಳನ್ನು ಸಂಘಟಿಸಲು ಸಾಧನಗಳನ್ನು ರಚಿಸುತ್ತಿದೆ. ಅನುಕೂಲಗಳು ದಕ್ಷತೆ ಮೋಸದ ಚಟುವಟಿಕೆಯನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವ ಪ್ರಯತ್ನದಲ್ಲಿ ಒಂದು ಘಟಕವನ್ನು ಲೆಕ್ಕಪರಿಶೋಧಿಸುವ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯು ದೋಷ ಅಥವಾ ತಪ್ಪು ಹೇಳಿಕೆಯನ್ನು ಗುರುತಿಸುವವರೆಗೆ ತನಿಖಾ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ಪುನರಾವರ್ತಿಸುವ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ. ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ವಿಧಾನಗಳ ಅಡಿಯಲ್ಲಿ, ಈ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ಮನುಷ್ಯನು ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತಾನೆ. ವಂಚನೆ ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವಿಕೆಯಲ್ಲಿ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಪ್ರತಿಪಾದಕರು ಈ ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ವಿಧಾನಗಳು ಅಸಮರ್ಥವಾಗಿವೆ ಮತ್ತು ಬುದ್ಧಿವಂತ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಸಹಾಯದಿಂದ ಹೆಚ್ಚು ವೇಗವಾಗಿ ಸಾಧಿಸಬಹುದು ಎಂದು ಹೇಳಿದ್ದಾರೆ. 2016ರಲ್ಲಿ ಕೆಪಿಎಂಜಿ ರಚಿಸಿದ 400 ಮುಖ್ಯ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಾಹಕ ಅಧಿಕಾರಿಗಳ ಸಮೀಕ್ಷೆಯಲ್ಲಿ, ಭವಿಷ್ಯದಲ್ಲಿ ಲೆಕ್ಕಪರಿಶೋಧನೆಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಮಾಡುವಲ್ಲಿ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಪ್ರಮುಖ ಪಾತ್ರ ವಹಿಸುತ್ತದೆ ಎಂದು ಸುಮಾರು ಶೇಕಡಾ 58ರಷ್ಟು ಜನರು ನಂಬಿದ್ದಾರೆ. ದತ್ತಾಂಶ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನ ಹೆಚ್ಚಿನ ಮಟ್ಟದ ವಂಚನೆ ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವಿಕೆಯು ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಅರ್ಥೈಸಿಕೊಳ್ಳಲು ವೃತ್ತಿಪರ ತೀರ್ಪಿನ ಬಳಕೆಯನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ. ಹಣಕಾಸು ಲೆಕ್ಕಪರಿಶೋಧನೆಗಳಲ್ಲಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತಿರುವ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಬೆಂಬಲಿಗರು ಅಂತಹ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳ ಮೂಲಕ ಹೆಚ್ಚಿನ ದತ್ತಾಂಶ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನದ ನಿದರ್ಶನಗಳಿಂದ ಹೆಚ್ಚಿದ ಅಪಾಯಗಳನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಬಹುದು ಎಂದು ಹೇಳಿದ್ದಾರೆ. ವೃತ್ತಿಪರ ತೀರ್ಪಿನ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಹಣಕಾಸು ಹೇಳಿಕೆಗಳ ಲೆಕ್ಕಪರಿಶೋಧನೆಯ ಒಂದು ಅಗತ್ಯ ಅಂಶವೆಂದರೆ ವಸ್ತುಸ್ಥಿತಿಗಾಗಿ ಮಿತಿಗಳನ್ನು ಅನುಷ್ಠಾನಗೊಳಿಸುವುದು. ಹಣಕಾಸಿನ ಹೇಳಿಕೆಗಳಲ್ಲಿನ ದೋಷಗಳು ಮತ್ತು ವಹಿವಾಟುಗಳ ನಡುವಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸವು ಆ ಹಣಕಾಸಿನ ಹೇಳಿಕೆಗಳ ಬಳಕೆದಾರರು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವ ನಿರ್ಧಾರಗಳ ಮೇಲೆ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುತ್ತದೆ. ಲೆಕ್ಕಪರಿಶೋಧನೆಯಲ್ಲಿನ ವಸ್ತುನಿಷ್ಠತೆಯ ಮಿತಿಯನ್ನು ಲೆಕ್ಕಪರಿಶೋಧಕರು ವಿವಿಧ ಅಂಶಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ನಿಗದಿಪಡಿಸುತ್ತಾರೆ. ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಅರ್ಥೈಸಲು ಮತ್ತು ತಜ್ಞ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ಬಳಕೆಯ ಮೂಲಕ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಬೇಕಾದ ಭೌತಿಕತೆಯ ಮಿತಿಗಳನ್ನು ಸೂಚಿಸಲು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯನ್ನು ಬಳಸಲಾಗಿದೆ. ವಂಚನೆಯ ತನಿಖೆಯನ್ನು ಪೂರ್ಣಗೊಳಿಸಲು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯನ್ನು ಬಳಸುವ ಪರವಾಗಿದ್ದವರು, ಅಂತಹ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳು ಪುನರಾವರ್ತಿತ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಪೂರ್ಣಗೊಳಿಸಲು ಬೇಕಾಗುವ ಸಮಯವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತವೆ ಎಂದು ಹೇಳಿದ್ದಾರೆ. ಅಂತಹ ದಕ್ಷತೆಗಳು ಕಡಿಮೆ ಸಂಪನ್ಮೂಲ ಅವಶ್ಯಕತೆಗಳಿಗೆ ಅವಕಾಶ ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತವೆ, ನಂತರ ಅವುಗಳನ್ನು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿರದ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗೆ ಖರ್ಚು ಮಾಡಬಹುದು ಎಂದು ಹಕ್ಕು ಮತ್ತಷ್ಟು ಹೇಳುತ್ತದೆ. ಸಂಬಂಧಿತ ಲೆಕ್ಕಪರಿಶೋಧನಾ ದಾಖಲೆಗಳನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುವ ಮೂಲಕ ಆಡಳಿತಾತ್ಮಕ ಕಾರ್ಯಗಳಲ್ಲಿ ಕಳೆಯುವ ಸಮಯವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು ತಮ್ಮ ಆಳವಾದ ಕಲಿಕಾ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ಬಳಸಲಾಗಿದೆ ಎಂದು ಘೋಷಿಸುವ ಮೂಲಕ ಲೆಕ್ಕಪರಿಶೋಧನಾ ಸಂಸ್ಥೆ ಅರ್ನ್ಸ್ಟ್ & ಯಂಗ್ ಈ ಹಕ್ಕುಗಳನ್ನು ಪ್ರತಿಪಾದಿಸಿದೆ. ಸಂಸ್ಥೆಯ ಪ್ರಕಾರ, ಇದು ಅವರ ಉದ್ಯೋಗಿಗಳಿಗೆ ತೀರ್ಪು ಮತ್ತು ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯ ಮೇಲೆ ಹೆಚ್ಚು ಗಮನಹರಿಸಲು ಅವಕಾಶ ಮಾಡಿಕೊಟ್ಟಿದೆ. ಅನಾನುಕೂಲಗಳು ಉದ್ಯೋಗ ಸ್ಥಳಾಂತರ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಆಧಾರಿತ ಬುದ್ಧಿವಂತಿಕೆ ಮತ್ತು ರೋಬೋಟೈಸೇಶನ್ ಪ್ರಗತಿಯ ತಪ್ಪಿಸಿಕೊಳ್ಳಲಾಗದ ಸ್ವಾಗತವು ವಿವಿಧ ಉದ್ಯಮಗಳಲ್ಲಿ ನಿರ್ಣಾಯಕ ಕೆಲಸದ ಸ್ಥಳಾಂತರವನ್ನು ಪ್ರೇರೇಪಿಸಬಹುದು. ಜನರು ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕವಾಗಿ ಪೂರ್ಣಗೊಳಿಸಿದ ಉದ್ಯಮಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಚೌಕಟ್ಟುಗಳು ಹೆಚ್ಚು ಸಜ್ಜಾಗುತ್ತಿದ್ದಂತೆ, ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಕೆಲಸದ ಉದ್ಯೋಗಗಳು ಹಳೆಯದಾಗಬಹುದು ಎಂಬ ಆತಂಕವಿದೆ, ಇದು ನಿರುದ್ಯೋಗ ಮತ್ತು ಆರ್ಥಿಕ ಅಸಮತೋಲನವನ್ನು ಪ್ರೇರೇಪಿಸುತ್ತದೆ. ಆರಂಭಿಕ ಹೂಡಿಕೆಯ ಅವಶ್ಯಕತೆ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಪ್ರೋಗ್ರಾಂಗಳ ಮೂಲಕ ಕೋಡಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಕಟ್ಟಡ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ಜ್ಞಾನದ ಜೊತೆಗೆ, ನಾವು ಈ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ಪ್ರಯೋಜನಗಳನ್ನು ನೋಡುತ್ತಿದ್ದೇವೆ, ಆದರೆ ಅವು ತುಂಬಾ ಹೊಸದಾಗಿರುವುದರಿಂದ, ನಿಮ್ಮ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು ಪ್ರಾರಂಭಿಸಲು ಅವುಗಳಿಗೆ ದೊಡ್ಡ ಹೂಡಿಕೆಯ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ. ವಂಚನೆಯನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು AI ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ಜಾರಿಗೆ ತರಲು ಯೋಜಿಸುವ ಯಾವುದೇ ಸಂಸ್ಥೆಯು ತಮ್ಮ ಕ್ಲೌಡ್ ಸಿಸ್ಟಮ್ ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ಸಂಗ್ರಹಣೆಯನ್ನು ನವೀಕರಿಸುವುದರ ಜೊತೆಗೆ ಡೇಟಾ ವಿಜ್ಞಾನಿಗಳ ತಂಡವನ್ನು ನೇಮಿಸಿಕೊಳ್ಳಬೇಕು. ಈ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ತನ್ನದೇ ಆದ ಅತ್ಯಂತ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ರೂಪವಾಗಿ ನಿರಂತರವಾಗಿ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡಬೇಕು ಮತ್ತು ನವೀಕರಿಸಬೇಕು, ಇಲ್ಲದಿದ್ದರೆ ಆ ವಹಿವಾಟುಗಳಲ್ಲಿ ವಂಚನೆ ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ಸಾಧ್ಯತೆ ಹೆಚ್ಚಾಗುತ್ತದೆ. ನೀವು ಆರಂಭದಲ್ಲಿ ನಿಮ್ಮ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯಲ್ಲಿ ಹೂಡಿಕೆ ಮಾಡದಿದ್ದರೆ ಮತ್ತು ಅದು ಹೆಚ್ಚಿನ ಶೇಕಡಾವಾರು ವಂಚನೆಯನ್ನು ಪತ್ತೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಎಂದು ಖಚಿತವಾಗಿದ್ದರೆ, ನೀವು ಚಾರ್ಜ್ ಬ್ಯಾಕ್ ಶುಲ್ಕದೊಂದಿಗೆ ದೊಡ್ಡ ಪ್ರಮಾಣದ ವಂಚನೆಯ ವಹಿವಾಟುಗಳ ಪರಿಣಾಮಗಳನ್ನು ಪಡೆಯುತ್ತೀರಿ. ಇದು ಬಹಳ ದೊಡ್ಡ ಆರಂಭಿಕ ಹೂಡಿಕೆಯಾಗಿದೆ, ಆದರೆ ಕಂಪನಿಯು ಹೂಡಿಕೆ ಮಾಡಿದಾಗ ಮತ್ತು ದತ್ತಾಂಶ ವಿಜ್ಞಾನಿಗಳು ಅವರು ಮಾಡುವ ಕೆಲಸದಲ್ಲಿ ಹೂಡಿಕೆ ಮಾಡಿದಾಗ, ನೀವು ಸಾಕಷ್ಟು ಹಣವನ್ನು ಉಳಿಸಿಕೊಳ್ಳಬೇಕು ಏಕೆಂದರೆ ವಂಚನೆಯನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು ನೀವು ಎಂದಿಗೂ ರೋಬೋಟ್ಗೆ ಪಾವತಿಸಬೇಕಾಗಿಲ್ಲ. ರೋಬೋಟ್ ಅನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು ನಿಮಗೆ ಜನರ ಸಹಾಯ ಬೇಕಾಗಬಹುದು, ಆದರೆ ಕಾಲಾನಂತರದಲ್ಲಿ ವೆಚ್ಚಗಳು ಕಡಿಮೆಯಾಗುತ್ತವೆ. ತಾಂತ್ರಿಕ ಪರಿಣತಿಯ ದತ್ತಾಂಶ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯು ಅನೇಕ ಕಂಪನಿಗಳಲ್ಲಿ ಹೊಸ ವಿಜ್ಞಾನವಾಗಿದೆ, ಮತ್ತು ಸಂಸ್ಥೆಗಳು ತಮ್ಮ ವ್ಯವಹಾರವನ್ನು ಒಟ್ಟಾರೆಯಾಗಿ ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲು ಮತ್ತು ಅವರು ಎಲ್ಲಿ ಸುಧಾರಿಸಬಹುದು ಎಂಬುದನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯಲು ಇದನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಸಂಶೋಧಿಸುತ್ತಿವೆ. ದತ್ತಾಂಶ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯು ಸಂಖ್ಯೆಗಳ ಮೂಲಕ ವ್ಯವಹಾರದ ಕಥೆಯನ್ನು ಹೇಳುತ್ತದೆ. ಈ ಜಗತ್ತಿನಲ್ಲಿ ಅನೇಕ ಜನರು ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಓದುವ ಅನುಭವವನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದಾರೆ, ಆದರೆ ದತ್ತಾಂಶದಲ್ಲಿ ಅಷ್ಟೊಂದು ಅನುಭವವಿಲ್ಲದ ಹೆಚ್ಚಿನ ಜನರೂ ಇದ್ದಾರೆ. ದತ್ತಾಂಶ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯ ವಿಭಾಗವು ವೇಗವಾಗಿ ವಿಸ್ತರಿಸುತ್ತಿದೆ. ಅಂತಹ ವೃತ್ತಿಯಲ್ಲಿ ಪರಿಣಿತರಾಗುವುದು ಆಗಾಗ್ಗೆ ಸವಾಲಿನ ಸಂಗತಿಯಾಗಿದೆ. ವಂಚನೆ ಡೀಪ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ಲಾಜಿಕ್ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ ವಂಚನೆ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಹಣಕಾಸು ವಂಚನೆ