سامانه بازرسی هوشمند مبتنی بر فرآیند

سازمان‌ ها در سرتاسر جهان از هوش مصنوعی (AI) برای گسترش، خودکارسازی و تجزیه و تحلیل فرایند های کسب و کار خود استفاده می نمایند. گارتنر تخمین می زند که استفاده از هوش مصنوعی مبتنی بر فضای ابری از سال 2019 تا 2023 پنج برابر رشد خواهد داشت و به یک سرویس ابری محبوب تبدیل خواهد شد. هوش مصنوعی را می توان به عنوان فناوری که رفتار انسان را تقلید کرده و وظایفی مانند یادگیری، حل مسئله و تصمیم گیری را انجام می دهد، توصیف نمود. به گفته گارتنر، هوش مصنوعی رویدادها را تفسیر و تصمیمات را خودکار می کند و با استفاده از تکنیک های تحلیلی پیشرفته مبتنی بر منطق، اقداماتی را انجام می دهد. هوش مصنوعی به طور بالقوه می تواند صنعت بانکداری و مالی را متحول کرده و شرکت های فناوری مالی (فین تک) به دنبال استفاده از سامانه های فرآیندی هوشمند مبتنی بر هوش مصنوعی برای بازرسی و جلوگیری از کلاهبرداری مالی هستند.

در ادامه این نوشته چگونگی استفاده از هوش مصنوعی در سامانه بازرسی هوشمند مبتنی بر فرآیند و مزایای استفاده از آن ها در بازرسی و تشخیص تقلب و چالش‌های استفاده از آن ها را بررسی خواهیم کرد.

هوش مصنوعی در صنایع مختلف

در چند سال گذشته، هوش مصنوعی به یکی از برجسته‌ترین انتخاب‌ها برای خودکارسازی فرآیندها در صنایع مختلف تبدیل شده است. بسیاری از کسب‌وکارها از هوش مصنوعی برای خودکارسازی فعالیت های روزمره، کاهش هزینه‌های عملیاتی و نیروی انسانی، درک بهتر مصرف‌کنندگان، سفارشی‌سازی تجربه کاربر و تجزیه و تحلیل داده‌ها استفاده می نمایند. هوش مصنوعی را می توان در صنایع مختلف از جمله، تولید و ساخت، اقتصاد، مراقبت های بهداشتی، خرده فروشی و تجارت الکترونیک، فناوری، آموزش، خودروسازی و… به کار برد.

اولین پیاده کنندگان موفق هوش مصنوعی از راه حل های عملی یادگیری ماشین (ML) برای ارائه ارزش تجاری استفاده کرده اند. ML زیرمجموعه ای از هوش مصنوعی است و از داده های جمع آوری شده قبلی برای بهبود الگوریتم های سامانه در جهت یادگیری و تجزیه و تحلیل استفاده می کند. استفاده از هوش مصنوعی در صنایع مختلف و به منظور های گوناگون از جمله جراحی های رباتیک، بهبود رتبه بندی SEO از طریق ML، ماشین های خودران، چت بات ها و دستیاران مجازی برای تجارت الکترونیک، در حال افزایش است.

هوش مصنوعی در سامانه بازرسی هوشمند وکشف تقلب

هوش مصنوعی پتانسیل شناسایی الگو ها و رفتارهای عجیب یا غیرعادی و پس از آن گزارش هرگونه تراکنش مشکوک بالقوه به بانک جهت قرار گرفتن در اولویت تحقیق را دارا می باشد. تکنیک‌های یادگیری ماشین که با استفاده از داده‌های زمانی مشتریان توسعه می‌یابند، می‌توانند الگوهای معمول مشتریان را به خاطر سپرده تا هر زمان که ناهنجاری مشاهده شد، آن را شناسایی نمایند. استقرار سامانه بازرسی هوشمند وکشف تقلب در سازمان ها با بهره مندی از هوش مصنوعی در جهت ارتقا امنیت داخلی و ساده سازی فرآیند های کسب و کار گام برداشته است و با بهبود کارایی، به عنوان فناوری ضروری برای جلوگیری از تقلب در موسسات مالی جایگاه خود را تثبیت کرده است.

تکنیک‌های بازرسی هوشمند وکشف تقلب مبتنی بر هوش مصنوعی شامل روش‌های زیر است:

۱- داده‌ کاوی

داده‌ کاوی برای کشف و پیشگیری از تقلب، داده ‌ها را دسته بندی، خوشه ‌بندی و بخش ‌بندی نموده و به‌طور خودکار ارتباطات و قوانینی را در داده ‌ها پیدا می‌کند که ممکن است نشان‌دهنده الگو های با اهمیت از جمله الگو های مربوط به تقلب باشند.

۲- شبکه ‌های عصبی

شبکه ‌های عصبی دسته بندی، خوشه ‌بندی، تعمیم و پیش‌بینی داده‌های مرتبط با تقلب را انجام می‌دهند که می‌توانند با نتایجی که در ممیزی‌های داخلی یا اسناد مالی رسمی به دست می‌آیند، مقایسه شوند.

۳- یادگیری ماشین

تشخیص تقلب به دلیل توانایی الگوریتم ‌های یادگیری ماشین برای یادگیری از الگو های تقلب و شناسایی آن ها در تراکنش های آتی امکان‌پذیر می‌ شود. یادگیری ماشین از روش های یادگیری با نظارت و یا بدون نظارت استفاده می کند. در یادگیری با نظارت، تمامی رکورد ها به صورت دستی به عنوان “تقلب” یا “غیر متقلبانه” برچسب گذاری می شوند و پس از یادگیری این رکورد ها، با ورود رکوردی جدید، سامانه آن را دسته بندی می نماید. از سوی دیگر، در یادگیری بدون نظارت، الگوریتم ها به دنبال الگوهای رایج (به عنوان مثال، الگو رفتار متقلبانه) و همبستگی‌ها در داده‌های خام هستند و پیش‌بینی ‌ها بدون برچسب‌گذاری داده ها انجام می شود.

۴- تشخیص الگو

الگوریتم های تشخیص الگو، کلاس ها، خوشه ها یا الگوهای رفتار مشکوک را به صورت خودکار (بدون نظارت) یا دستی (با نظارت) شناسایی می کنند. تکنیک‌های دیگری مانند تحلیل پیوند، شبکه‌های بیزین، تئوری تصمیم‌گیری و تطبیق توالی نیز برای اهداف کشف تقلب استفاده می‌شوند.

مزایای سامانه بازرسی هوشمند وکشف تقلب

موسسات مالی با توجه به حجم عظیم داده ها همواره با تقلب دست و پنجه نرم کرده و کنترل موارد کلاهبرداری دشوار می باشد. الگوریتم های تشخیص تقلب به طور بالقوه می توانند در این بخش ها استفاده شده و ابزارهای تحلیلی مفیدی را در اختیار قرار دهند. در ادامه برخی از مزایای سامانه های  بازرسی هوشمند وکشف تقلب هوشمند به تفصیل بیان می گردند.

۱- پردازش بلادرنگ داده ها

یکی از بزرگترین مزیت ‌های سامانه بازرسی هوشمند در تشخیص تقلب خدمات بانکی، پردازش در لحظه و بلادرنگ داده‌ ها می باشد. با نظارت و پردازش بلادرنگ داده‌ ها، دسته بندی، ذخیره سازی و مصورسازی آن ها آسان‌تر می ‌شود. علاوه بر این، پردازش بلادرنگ داده ‌ها به مشخص کردن ناهنجاری داده ای برای اقدامات اصلاحی فوری کمک کرده و به تشخیص و حل تقلب سرعت می ‌بخشد.

۲- خدمات کارا به مشتریان

سامانه بازرسی هوشمند قادر است با خودکار کردن فرآیند، به کاهش زمان انتظار برای شناسایی و تجزیه و تحلیل تقلب کمک کند و از این رو به بانک ها در پاسخگویی سریع به مشتریان خدمت می کند. سامانه بازرسی هوشمند همچنین می‌تواند رضایت مشتریان را با کاهش مثبت ‌های کاذب (مشخص کردن به اشتباه یک تراکنش به‌عنوان تقلب) در طول فرآیند های کشف تقلب افزایش دهد.

۳- راه حلی مقرون به صرفه

آنچه سامانه های بازرسی هوشمند مبتنی بر هوش مصنوعی را مقرون به صرفه می‌کند آزاد کردن منابع انسانی فراوانی است که در صورن نبود سامانه می بایست به صورت دستی به نظارت بر تراکنش ها بپردازند. سپس از این منابع انسانی آزاد شده می توان برای کارهای پیچیده دیگری که نیاز به مداخله انسانی دارند، استفاده نمود.

چالش های استفاده از سامانه بازرسی هوشمند وکشف تقلب

اگرچه هوش مصنوعی به صورت بالقوه چشم‌انداز فین‌تک را در سراسر جهان تغییر داده است، اما هنوز چالش‌هایی وجود دارد که کسب‌وکارها ممکن است هنگام استفاده و در حین ادغام با فرآیندهای فعلی سازمان با آن مواجه شوند، که برخی از آن ها در ادامه فهرست شده‌اند.

۱- خطر نشت اطلاعات

یکی از چالش‌های مهم درگیر، خطر نقض حریم خصوصی و نشت اطلاعات است. بسیاری از سازمان‌ها ممکن است نگران به خطر افتادن امنیت داده ها در صورت میزبانی سامانه در فضای ابری باشند که این امر می تواند تمایل آن ها به استقرار این سامانه فرایندی را کمتر کند.

۲- حجم کم داده ها

مدل های یادگیری ماشین برای تجزیه تحلیل و پیش بینی دقیق به حجم انبوهی از داده ها برای یادگیری نیاز دارند. در کسب و کارهای کوچکتر، مقدار داده های موجود برای پردازش ممکن است کافی نباشد. علاوه بر این، اگر داده ها به صورت بدون ساختار (به شیوه ای از پیش تعریف شده) یا غیر استاندارد ارائه شوند، استفاده بهینه از آن دشوارتر می شود.

۳- نبود زیرساخت مناسب

گاهی اوقات بانک ها زیرساخت کافی برای پشتیبانی از فناوری های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین را ندارند. علاوه بر این ممکن است علیرغم وجود تمام منابع لازم، زیرساخت داده ای مورد نیاز برای ارزیابی فعالیت‌ها و رفتارهای کاربر به منظور ایجاد دانش پایه (اطلاعات یا داده‌های جمع‌آوری‌شده در شروع یک دوره زمانی خاص، که تغییرات آتی را می‌توان با آن مقایسه کرد) را نداشته باشند.

نتیجه گیری

بازرسی های انسانی اغلب کمتر از رویکردهای هوشمند قابل اعتماد هستند. سامانه های هوشمند بازرسی مبتنی بر فرایند، سریع، مقیاس‌پذیر و قادر به پردازش حجم عظیمی از داده‌ها در لحظه و به صورت بلادرنگ هستند. با در نظر گرفتن این موضوع، اکنون زمان مناسبی برای بانک‌ها و موسسات مالی است که سامانه بازرسی هوشمند را اتخاذ و تا حد ممکن رفتار متقلبانه را شناسایی و کشف نمایند.