സാധാരണയായി, തട്ടിപ്പ് കണ്ടെത്തൽ എന്നത് തെറ്റായ ഭാവങ്ങളിലൂടെ വ്യക്തികൾ ഫണ്ടുകളോ സ്വത്തോ നേടുന്നത് തടയാൻ രൂപകൽപ്പന ചെയ്ത ഒരു കൂട്ടം സുരക്ഷാ നടപടികളാണ്. ബാങ്കിംഗ്, ഫിനാൻസ്, ഇൻഷുറൻസ്, ഹെൽത്ത് കെയർ, ഇ-കൊമേഴ്സ് തുടങ്ങിയ മേഖലകളിൽ തട്ടിപ്പ് സംഭവങ്ങൾ വ്യാപകമായി വ്യാപകമാണ്, കാരണം ആ സ്ഥാപനങ്ങൾ പ്രധാനമായും അവരുമായി സാമ്പത്തിക ഇടപാടുകൾ നടത്തുന്ന വ്യക്തികളുടെ വ്യക്തിഗത വിവരങ്ങൾ ശേഖരിക്കുന്നു. മൊബൈൽ, ഓൺലൈൻ പേയ്മെന്റ് രീതികളുടെ വർദ്ധിച്ചുവരുന്ന സ്വീകാര്യത മറ്റ് പല വ്യവസായങ്ങളിലും തട്ടിപ്പ് സംഭവങ്ങളിൽ ഗണ്യമായ വർദ്ധനവിന് കാരണമായി.

സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റയുടെ സമീപകാല ഗവേഷണമനുസരിച്ച്, ഓൺലൈൻ പേയ്മെന്റ് തട്ടിപ്പ് മൂലമുള്ള ആഗോള ഇ-കൊമേഴ്സ് നഷ്ടം 2022 ൽ 41 ബില്യൺ ഡോളറിലെത്തി. ഈ നഷ്ടം 2023 അവസാനത്തോടെ 48 ബില്യൺ ഡോളറിലെത്തുമെന്ന് കണക്കാക്കപ്പെടുന്നു. തൽഫലമായി, പേയ്മെന്റ് തട്ടിപ്പിന്റെ സംഭവങ്ങൾ കണ്ടെത്തുന്നതും അതിന്റെ വിനാശകരമായ സാമ്പത്തിക, പ്രശസ്തി നഷ്ടങ്ങൾ തടയുന്നതും ബിസിനസുകൾക്കും റെഗുലേറ്ററി അധികാരികൾക്കും ഒരു പ്രധാന ആശങ്കയായി മാറി. മറ്റൊരു കാഴ്ചപ്പാടിൽ, ആഗോള തട്ടിപ്പ് കണ്ടെത്തൽ, പ്രതിരോധ വിപണിയുടെ മൂല്യം 2022 ൽ 29.8 ബില്യൺ ഡോളറായിരുന്നു. 2030 ഓടെ ഇത് 16.8% സംയുക്ത വാർഷിക വളർച്ചാ നിരക്കിൽ (സിഎജിആർ) 92.3 ബില്യൺ ഡോളറിലെത്തുമെന്ന് പ്രതീക്ഷിക്കുന്നു. വർദ്ധിച്ചുവരുന്ന പ്രതിഭാസത്തെ നേരിടാൻ മെഷീൻ ലേണിംഗ്, ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് എന്നിവയുടെ ആവശ്യം വർദ്ധിച്ചതിനാൽ ആഗോള തട്ടിപ്പ് കണ്ടെത്തൽ, പ്രതിരോധ വിപണി ഗണ്യമായി വളരുമെന്ന് പ്രവചിക്കപ്പെടുന്നു.

ശ്രദ്ധിക്കുക, മെഷീൻ ലേണിംഗ് ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസിന്റെ ഒരു ഉപമേഖലയാണ്. ബുദ്ധിപരമായ മനുഷ്യ പെരുമാറ്റം അനുകരിക്കാനുള്ള ഒരു യന്ത്രത്തിന്റെ കഴിവായി ഇത് അടിസ്ഥാനപരമായി മനസ്സിലാക്കുന്നു. ഇതിനർത്ഥം ഒരു വിഷ്വൽ രംഗം (ആളുകളുടെ ചിത്രങ്ങൾ, സെൻസറുകളിൽ നിന്നുള്ള ടൈം സീരീസ് ഡാറ്റ) തിരിച്ചറിയാനും സ്വാഭാവിക ഭാഷയിൽ എഴുതിയ ഒരു വാചകം മനസിലാക്കാനോ ഭൗതിക ലോകത്ത് ഒരു പ്രവർത്തനം നടത്താനോ കഴിയുന്ന ഒരു കമ്പ്യൂട്ടർ പ്രോഗ്രാം ചെയ്ത യന്ത്രം എന്നാണ്. മെഷീൻ ലേണിംഗിന് മികച്ച ഫലങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നതിന് വലിയ അളവിൽ പ്രവർത്തിക്കാനും വിശകലനം ചെയ്യാനും ഡാറ്റ മാത്രമേ ആവശ്യമുള്ളൂ. ഒരു മെഷീൻ ലേണിംഗ് സിസ്റ്റത്തിന്റെ പ്രവർത്തനം വിവരണാത്മകമാകാം, അതിൽ എന്താണ് സംഭവിച്ചതെന്ന് വിശദീകരിക്കാൻ സിസ്റ്റം ഡാറ്റ ഉപയോഗിക്കുന്നു. തട്ടിപ്പ് തടയുന്നതിനോ കണ്ടെത്തുന്നതിനോ എന്ത് നടപടി സ്വീകരിക്കണം എന്നതിനെക്കുറിച്ചുള്ള നിർദ്ദേശങ്ങൾ നൽകാൻ സിസ്റ്റം ഡാറ്റ ഉപയോഗിക്കുമ്പോൾ അല്ലെങ്കിൽ മുൻകൂട്ടിപ്പറയുന്ന ഡാറ്റ ഉപയോഗിക്കുമ്പോൾ ഇത് പ്രവചനാത്മകമാണ്. സാമ്പത്തിക ഇടപാടുകളുടെ ആധികാരികത പരിശോധിക്കാൻ നിരവധി മാർഗങ്ങളുണ്ടെങ്കിലും, മെഷീൻ ലേണിംഗ് അൽഗോരിതങ്ങളുടെ പ്രയോഗത്തിലൂടെയുള്ള സാമ്പത്തിക തട്ടിപ്പ് കണ്ടെത്തൽ വിപുലമായ ഉപയോഗ കേസുകൾ കാരണം വേഗതയേറിയതും ചെലവ് കുറഞ്ഞതും ഉൽപാദനക്ഷമവുമായി കണക്കാക്കപ്പെടുന്നു.

മെഷീൻ ലേണിംഗിന്റെ ഉപയോഗങ്ങൾ

പുതിയ വിവരങ്ങളുമായി പൊരുത്തപ്പെടാനുള്ള കഴിവ് കാരണം, തട്ടിപ്പിന്റെ പാറ്റേണുകൾ കണ്ടെത്തുന്നതിന് മില്ലിസെക്കൻഡുകളിൽ വലിയ അളവിലുള്ള ഡാറ്റ വിശകലനം ചെയ്യാൻ മെഷീൻ ലേണിംഗ് കൂടുതൽ നൂതന സാങ്കേതികവിദ്യകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു. കള്ളപ്പണം വെളുപ്പിക്കൽ, ഇൻഷുറൻസ് ക്ലെയിമുകൾ (തെറ്റായതും ഡ്യൂപ്ലിക്കേറ്റ് ക്ലെയിമുകൾ തിരിച്ചറിയുന്നതും), ഇലക്ട്രോണിക് പേയ്മെന്റുകൾ, ബാങ്ക് ഇടപാടുകൾ, നികുതി (വെട്ടിപ്പ്) എന്നിവയുമായി ബന്ധപ്പെട്ട തട്ടിപ്പുകൾ തടയുന്നതിനും പാറ്റേണുകൾ സഹായിക്കുന്നു. അതിനാൽ, നികുതി പാലിക്കൽ വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നതിന് അസാധാരണമായ പാറ്റേണുകൾ തിരിച്ചറിയാൻ റവന്യൂ അധികാരികൾക്ക് മെഷീൻ ലേണിംഗ് ഉപയോഗിക്കാൻ കഴിയും. ഈ പ്രക്രിയയെ അസ്വാഭാവിക കണ്ടെത്തൽ എന്ന് വിശേഷിപ്പിക്കുകയും നിയമാനുസൃതമായ സാമ്പത്തിക ഇടപാടുകൾ തിരിച്ചറിയുന്നതിനും തട്ടിപ്പിനെ സൂചിപ്പിക്കുന്ന സംശയാസ്പദമായ പ്രവർത്തനങ്ങൾ ഫ്ലാഗ് ചെയ്യുന്നതിനും പാറ്റേണുകളെ ആശ്രയിക്കുന്നു. തട്ടിപ്പ് കണ്ടെത്തുന്നതിനുള്ള മെഷീൻ ലേണിംഗിന്റെ മറ്റ് ദൃശ്യ സാങ്കേതികതകളിൽ റിസ്ക് സ്കോറിംഗ്, നെറ്റ്വർക്ക് അല്ലെങ്കിൽ ടെക്സ്റ്റ് വിശകലനം, ഐഡന്റിറ്റി പരിശോധന, അഡാപ്റ്റീവ് ലേണിംഗ് എന്നിവ ഉൾപ്പെടുന്നു.

റിസ്ക് സ്കോറിംഗിന്റെ കാര്യത്തിൽ, മെഷീൻ ലേണിംഗ് മോഡലുകൾ ഉപഭോക്താക്കളുടെ ഇടപാട് തുക, ലൊക്കേഷൻ (ഐപി വിലാസം), ആവൃത്തി, പേയ്മെന്റ് രീതികൾ, മുൻകാല പെരുമാറ്റം തുടങ്ങിയ വിവിധ സവിശേഷതകളെ അടിസ്ഥാനമാക്കി ഇടപാടുകൾക്ക് റിസ്ക് സ്കോറുകൾ നൽകുന്നു. ഉയർന്ന റിസ്ക് സ്കോർ തട്ടിപ്പിനുള്ള ഉയർന്ന സാധ്യതയെ സൂചിപ്പിക്കുന്നു, ഇത് പ്രവണതകളെ അടിസ്ഥാനമാക്കി കൂടുതൽ അന്വേഷണം ആവശ്യപ്പെടുന്നു.

സിസ്റ്റങ്ങളുടെ പരസ്പര ബന്ധത്തെ അടിസ്ഥാനമാക്കി, വഞ്ചനാപരമായ അഭിനേതാക്കൾ പലപ്പോഴും പരസ്പരം സഹകരിക്കുകയും അവരുടെ പ്രവർത്തനങ്ങൾ നടത്തുന്നതിന് തടസ്സമില്ലാത്ത ഒരു ശൃംഖല രൂപീകരിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. ആ സങ്കീർണ്ണമായ ശൃംഖലകൾ കണ്ടെത്തുന്നതിന് ഗ്രാഫ് വിശകലന സാങ്കേതികവിദ്യ വിന്യസിക്കേണ്ടതിന്റെ ആവശ്യകത ഇത് വർദ്ധിപ്പിച്ചു. ഗ്രാഫിക് വിശകലനം ഉപയോക്താക്കൾ, അക്കൗണ്ടുകൾ അല്ലെങ്കിൽ ഉപകരണങ്ങൾ തമ്മിലുള്ള ബന്ധങ്ങളുടെ പാറ്റേൺ പരിശോധിക്കുകയും അസാധാരണമായ കണക്ഷനുകൾ തിരിച്ചറിയുകയും ചെയ്യുന്നു. അതുപോലെ, തട്ടിപ്പ് അല്ലെങ്കിൽ തട്ടിപ്പുകൾ സ്ഥാപിക്കുന്ന പാറ്റേണുകളോ കീവേഡുകളോ തിരിച്ചറിയുന്നതിന് ഇമെയിലുകൾ, സോഷ്യൽ മീഡിയ പോസ്റ്റുകൾ അല്ലെങ്കിൽ ഉപഭോക്തൃ അവലോകനങ്ങൾ പോലുള്ള ഘടനാരഹിതമായ ടെക്സ്റ്റ് ഡാറ്റ വിശകലനം ചെയ്യാൻ മെഷീൻ ലേണിംഗിന് ഒരു ടെക്സ്റ്റ് അനാലിസിസ് ടെക്നിക് ഉപയോഗിക്കാൻ കഴിയും.

കൂടാതെ, മെഷീൻ ലേണിംഗ് മോഡലുകൾക്ക് ഉപയോക്താവ് നൽകിയ വിവരങ്ങൾ വിശകലനം ചെയ്യാനും പരിശോധിക്കാനും അല്ലെങ്കിൽ ഒരു വ്യക്തിയുടെ യഥാർത്ഥ ഐഡന്റിറ്റി സ്ഥിരീകരിക്കുന്നതിനും ഐഡന്റിറ്റി മോഷണം തടയുന്നതിനും ഫെയ്സ് റെക്കഗ്നിഷൻ, ബയോമെട്രിക്സ് തുടങ്ങിയ അധിക പരിശോധനാ സംവിധാനങ്ങൾ ചേർക്കാനും കഴിയും. ഉദാഹരണത്തിന്, ധനകാര്യ സ്ഥാപനങ്ങളും ഐ ഗെയിമിംഗ് കമ്പനികളും കാസിനോകളും വാതുവയ്പ്പ് പ്ലാറ്റ്ഫോമുകളും യഥാർത്ഥ ഉപയോക്താക്കളുമായി ഇടപെടുന്നുവെന്ന് പരിശോധിക്കേണ്ടതുണ്ട്, അതിനാൽ സംശയാസ്പദമായ ലോഗിനുകൾ, ഐഡന്റിറ്റി മോഷണം അല്ലെങ്കിൽ വഞ്ചനാപരമായ ഇടപാടുകളിൽ ഏർപ്പെടുന്ന ഏതെങ്കിലും ഉപയോക്താവിനെ അനുവദിക്കുന്നതിനോ തടയുന്നതിനോ മെഷീൻ ലേണിംഗ് അൽഗോരിതങ്ങളുടെ വിന്യാസം.

മെഷീൻ ലേണിംഗിന് പുതിയ വിവരങ്ങൾ പഠിക്കാനും പൊരുത്തപ്പെടാനുമുള്ള കഴിവുണ്ടെന്ന വസ്തുത ആവർത്തിക്കേണ്ടതാണ്. ഈ പ്രതിഭാസത്തെ അഡാപ്റ്റീവ് ലേണിംഗ് എന്ന് വിളിക്കുന്നു, ഇത് മെഷീൻ ലേണിംഗ് മോഡലുകളെ പുതിയ ഡാറ്റയിൽ വീണ്ടും പരിശീലിപ്പിക്കാൻ പ്രാപ്തമാക്കുകയും അതുവഴി അത്യാധുനിക അപ്ഡേറ്റുകൾ ഉപയോഗിച്ച് ഉയർന്നുവരുന്ന തട്ടിപ്പ് പാറ്റേണുകൾ കണ്ടെത്താൻ അനുവദിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. സാമ്പത്തിക തട്ടിപ്പ് നിലനിർത്തുന്നതിൽ വഞ്ചനാപരമായ അഭിനേതാക്കൾ അവരുടെ പ്രവർത്തനരീതി മാറ്റുന്നുവെന്ന വസ്തുതയെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ളതാണ് അഡാപ്റ്റീവ് ലേണിംഗ്. അതിനാൽ, അത്തരം തന്ത്രങ്ങൾ അഴിച്ചുവിടുന്നതിൽ നിന്ന് അവരെ തടയാൻ ഇത് മുൻകൂട്ടിയുള്ള പ്രതികരണം നൽകുന്നു.

ഉപസംഹാരം

മൊത്തത്തിൽ, സാമ്പത്തിക തട്ടിപ്പ് കണ്ടെത്തുന്നതിനും തടയുന്നതിനും മെഷീൻ ലേണിംഗ് വിലമതിക്കാനാവാത്ത ഉപകരണമാണ്. സാങ്കേതിക ആപ്ലിക്കേഷനുകളുടെ മുഴുവൻ ആനുകൂല്യങ്ങളും ഡിജിറ്റൽ ഇടപാടുകളുടെ സൗകര്യവും ആസ്വദിക്കാൻ ഉപഭോക്താക്കൾക്ക് കൂടുതൽ സുരക്ഷിതമായ ഒരു പ്ലാറ്റ്ഫോം നൽകാൻ ഇത് ബിസിനസുകളെ സഹായിക്കും. ഒരു സ്ഥാപനത്തിന് സ്വന്തമായി മെഷീൻ ലേണിംഗ് മോഡലുകൾ നിർമ്മിക്കാൻ നിക്ഷേപം നടത്താൻ കഴിയുമെങ്കിലും, സമയം, പരിശ്രമം, പ്രാരംഭ ഉയർന്ന ചെലവ് ചെലവുകൾ എന്നിവയും പരിഗണിക്കേണ്ടതാണ്. ഇക്കാര്യത്തിൽ, സാധാരണയായി മാനേജുചെയ്ത ഐടി സേവനങ്ങൾ എന്ന് വിളിക്കുന്ന ഒരു മൂന്നാം കക്ഷി ദാതാവിന് ഇത് ഔട്ട്സോഴ്സ് ചെയ്യുക എന്നതാണ് ചെലവ് കുറഞ്ഞ ഓപ്ഷൻ. വാസ്തവത്തിൽ, നന്നായി രൂപകൽപ്പന ചെയ്ത ഡാറ്റാ മോഡലുകളിലൂടെയും യോജിച്ച ബിസിനസ്സ് നിയമങ്ങളിലൂടെയും, തട്ടിപ്പ് തടയുന്നതിൽ മെഷീൻ ലേണിംഗ് പ്രയോഗിക്കുന്നത് ഒരു ബിസിനസ്സിന് അതിന്റെ മൊത്തത്തിലുള്ള സുരക്ഷയും ഉപഭോക്തൃ അനുഭവവും മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിനുള്ള ശക്തമായ ഉപകരണമാണ്.