অতীতে, জালিয়াতির বিরুদ্ধে লড়াই কিছুটা হিট-এন্ড-মিস হয়েছে। এটি এমন আচরণের ধরণগুলি সনাক্ত করতে নিরীক্ষকদের উপর নির্ভর করেছে যা পুরোপুরি ফিট নয়। তারা প্রায়শই ইভেন্টের কয়েক মাস পরে সমস্যাগুলি সনাক্ত করে। এবং তারপরে সংস্থাগুলিকে আইনী প্রক্রিয়ার মাধ্যমে চুরি হওয়া তহবিলগুলি ফিরিয়ে আনতে হয়েছিল৷
এমন একটি বিশ্বে যেখানে লেনদেন এক সেকেন্ডের মধ্যে হয়, তবে এটি আর গ্রহণযোগ্য নয়। আমরা অবিলম্বে জালিয়াতি শনাক্ত করতে সক্ষম হতে হবে, যদি এটি ঘটার আগে না হয়. গ্রাহকরা নিরাপদ এবং সুরক্ষিত ডেটা চান যা কোম্পানির সিস্টেমের মাধ্যমে পরিচয় চুরির জন্য ঝুঁকিপূর্ণ নয়। কিন্তু তারা এখনও অনলাইনে এবং সেকেন্ডের মধ্যে অর্থ প্রদান করতে সক্ষম হতে চায়। বাজি অনেক বেশি, কিন্তু সৌভাগ্যবশত জালিয়াতি বিশ্লেষণে নতুন টুল এবং কৌশল কোম্পানিগুলোকে জালিয়াতি থেকে এগিয়ে থাকতে সক্ষম করে।
বড় ডেটা সেট প্রক্রিয়াকরণে মেশিনগুলি মানুষের চেয়ে অনেক ভাল। তারা প্রচুর সংখ্যক লেনদেন পরীক্ষা করতে এবং নিয়ম তৈরি করে ধরা পড়া কয়েকটির পরিবর্তে হাজার হাজার জালিয়াতির ধরণ চিনতে সক্ষম। অন্যদিকে ফাঁকি খুঁজতে পারদর্শী হয়ে উঠেছে প্রতারকরা। আপনি যে নিয়মগুলি সেট করুন না কেন, সম্ভবত তারা তাদের থেকে এগিয়ে যেতে সক্ষম হবে। কিন্তু যদি আপনার সিস্টেম অন্তত একটি নির্দিষ্ট পরিমাণে নিজের জন্য চিন্তা করতে সক্ষম হয়?
জালিয়াতি প্রতিরোধের নতুন পদ্ধতিগুলি মেশিন লার্নিং এবং কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা-এর সাথে নিয়ম-ভিত্তিক সিস্টেমকে একত্রিত করে -ভিত্তিক জালিয়াতি সনাক্তকরণ সিস্টেম। এই হাইব্রিড সিস্টেমগুলি হাজার হাজার জালিয়াতির ধরণ সনাক্ত করতে এবং চিনতে এবং ডেটা থেকে শিখতে সক্ষম। স্বয়ংক্রিয় বিশ্লেষণাত্মক-ভিত্তিক জালিয়াতি সনাক্তকরণ সিস্টেম অভিনব জালিয়াতির ধরণগুলি প্রকাশ করতে পারে এবং সংগঠিত অপরাধকে আরও ধারাবাহিকভাবে, দক্ষতার সাথে এবং দ্রুত সনাক্ত করতে পারে। এটি সরকারী সেক্টর, বীমা, ব্যাঙ্কিং এবং এমনকি স্বাস্থ্যসেবা বা টেলিযোগাযোগ সহ বিস্তৃত সেক্টর জুড়ে ব্যবসার জন্য একটি ভাল বিনিয়োগ করে তোলে৷
যদিও, কীভাবে আপনি প্রতারণার বিরুদ্ধে লড়াইয়ে একটি হাতিয়ার হিসেবে বিশ্লেষণকে কাজে লাগাতে পারেন?
প্রথম ধাপ হল আপনার কোন বিকল্পগুলি প্রয়োজন তা চিহ্নিত করা। সম্ভবত এটি করার সর্বোত্তম উপায় হল জালিয়াতি বিশ্লেষণ বিশেষজ্ঞদের সাথে কোম্পানি-ব্যাপী ওয়ার্কশপের একটি সিরিজের মাধ্যমে আপনার কোন বিশ্লেষণের প্রয়োজন, কোন ডেটা অন্তর্ভুক্ত করতে হবে এবং কৌশলগুলি ব্যবহার করতে হবে এবং কোন ফলাফলগুলি রিপোর্ট করতে হবে তা নির্ধারণ করতে। তারা যত তাড়াতাড়ি সম্ভব জালিয়াতি শনাক্ত করার জন্য নিয়ম-ভিত্তিক এবং AI/ML পদ্ধতির আদর্শ সমন্বয় সনাক্ত করতে পারে।
জালিয়াতি সনাক্তকরণের জন্য উন্নত বিশ্লেষণের দিকে তাকিয়ে থাকা সংস্থাগুলিকে বেশ কয়েকটি সিদ্ধান্ত নিতে হবে। তাদের বিদ্যমান দৃশ্যের থ্রেশহোল্ড টিউনিং অপ্টিমাইজ করতে হবে, বড় ডেটা অন্বেষণ করতে হবে, জালিয়াতির জন্য মেশিন লার্নিং মডেলগুলি বিকাশ এবং ব্যাখ্যা করতে হবে, পাঠ্য ডেটাতে প্রাসঙ্গিক তথ্য আবিষ্কার করতে হবে এবং অগ্রাধিকার দিতে হবে এবং স্বয়ংক্রিয়-রুট সতর্কতাগুলি। ইন্ডাস্ট্রি-নির্দিষ্ট সিদ্ধান্ত নেওয়ার জন্যও থাকতে পারে, যেমন বীমা সেক্টরে ইমেজ স্বীকৃতির মাধ্যমে স্বয়ংক্রিয় ক্ষতি বিশ্লেষণ। এই ক্ষেত্রগুলিকে স্বয়ংক্রিয় করার মাধ্যমে, কোম্পানিগুলি উভয়ই উল্লেখযোগ্যভাবে মানুষের প্রচেষ্টা কমাতে পারে – খরচ কমিয়ে – এবং তাদের জালিয়াতি সনাক্তকরণ এবং প্রতিরোধ উন্নত করতে পারে।
যে কোম্পানিগুলি ইতিমধ্যেই জালিয়াতি প্রতিরোধের জন্য একটি বিশ্লেষণাত্মক পদ্ধতি ব্যবহার করছে তারা বেশ কিছু গুরুত্বপূর্ণ সুবিধার কথা জানিয়েছে৷ প্রথমত, আরও তদন্তের জন্য রেফারেলের মান আরও ভাল। কেন রেফারেল করা হয়েছে সে সম্পর্কে তদন্তকারীদের আরও পরিষ্কার ধারণা রয়েছে, যা তদন্তের দক্ষতা উন্নত করে। বিশ্লেষণও তদন্তের উন্নতি করে উভয় মিথ্যা ইতিবাচক (অর্থাৎ, সতর্কতা যা জালিয়াতি নয়) এবং মিথ্যা নেতিবাচক (প্রকৃত জালিয়াতি চিহ্নিত করতে ব্যর্থতা) সংখ্যা হ্রাস করে দক্ষতা। এটি গ্রাহকের অভিজ্ঞতা উন্নত করে এবং কোম্পানির ঝুঁকি কমায়।
বিশ্লেষণ জটিল বা সংগঠিত জালিয়াতি উন্মোচন করা সম্ভব করে যা নিয়ম-ভিত্তিক সিস্টেমগুলি মিস করবে। কোম্পানিগুলি একই ধরনের আচরণ সহ গ্রাহকদের এবং অ্যাকাউন্টগুলিকে একত্রিত করতে পারে এবং তারপরে প্রতিটি পরিস্থিতির জন্য উপযুক্ত ঝুঁকি-ভিত্তিক থ্রেশহোল্ড সেট করতে পারে৷
বেশ কিছু সেক্টর-নির্দিষ্ট সুবিধাও রয়েছে। উদাহরণ স্বরূপ, বীমা সংস্থাগুলি প্রতারণামূলক দাবিগুলি দ্রুত শনাক্ত করতে পারে যাতে অনুপযুক্ত অর্থপ্রদান বন্ধ করা যায় না। দাবি তদন্ত আরও সামঞ্জস্যপূর্ণ হতে পারে কারণ দাবিগুলি মানুষের দ্বারা নয়, প্রযুক্তি, অ্যালগরিদম এবং বিশ্লেষণের মাধ্যমে করা হয়৷ অবশেষে, স্বয়ংক্রিয় ক্ষতি বিশ্লেষণের মাধ্যমে দাবি প্রক্রিয়াটিকে ছোট করা সম্ভব হয়। এতে অবাক হওয়ার কিছু নেই যে বিস্তৃত সেক্টর জুড়ে সংস্থাগুলি তাদের প্রতারণা-বিরোধী কৌশলের কেন্দ্রে বিশ্লেষণগুলি স্থাপন করছে .