നേട്ടങ്ങൾ:
- ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇൻ്റലിജൻസ് പിന്തുണയോടെ റിട്ടേൺ പാറ്റേണുകളും ഫ്രോഡ് സിഗ്നലുകളും വിശകലനം ചെയ്യാനും റിസ്ക് സ്കോർ ഡ്രാഫ്റ്റ് നിർമ്മിക്കാനുമുള്ള കഴിവ്
- ചാർജ്ബാക്ക്, അക്കൗണ്ട് ഏറ്റെടുക്കൽ, റീഫണ്ട് ദുരുപയോഗ സാഹചര്യങ്ങൾ എന്നിവ തിരിച്ചറിയാനും പ്രതിരോധ നിയമങ്ങളും ചെക്ക്ലിസ്റ്റുകളും സൃഷ്ടിക്കാനുമുള്ള കഴിവ്
- തെറ്റായ പോസിറ്റീവുകളുടെയും (അന്യായമായ തടയലിൻ്റെയും) വിവേചനത്തിൻ്റെയും അപകടസാധ്യത കാണാനുള്ള കഴിവ്, ഉയർന്ന സ്വാധീനമുള്ള എല്ലാ തീരുമാനങ്ങളും മനുഷ്യൻ്റെ അംഗീകാരത്തിനും ന്യായീകരണത്തിനും കാരണമാകുന്നു.
ഇ-കൊമേഴ്സിൻ്റെ അദൃശ്യവും എന്നാൽ വേദനാജനകവുമായ വശം വരുമാനവും വഞ്ചനയുമാണ്. റിട്ടേൺ ഒരു ഉപഭോക്തൃ അവകാശമാണ്, നന്നായി കൈകാര്യം ചെയ്യുകയാണെങ്കിൽ, അത് വിശ്വാസം സൃഷ്ടിക്കുന്നു; എന്നാൽ ചില റിട്ടേണുകൾ ദുരുപയോഗമായി മാറുന്നു: അത് ധരിച്ച് തിരികെ നൽകുക, ഉൽപ്പന്നം മാറ്റി തിരികെ നൽകുക, "അത് എത്തിയില്ല" എന്ന് പറഞ്ഞ് ഉൽപ്പന്നവും പണവും എടുക്കുക. വഞ്ചന കൂടുതൽ ഗുരുതരമാണ്: മോഷ്ടിച്ച കാർഡ് ഉപയോഗിച്ച് ഓർഡർ ചെയ്യുക, അക്കൗണ്ട് ഏറ്റെടുക്കൽ, വ്യാജ റീഫണ്ട് അഭ്യർത്ഥന, ചാർജ്ബാക്ക് ദുരുപയോഗം. ദശലക്ഷക്കണക്കിന് ഇടപാടുകളിൽ മനുഷ്യനേക്കാൾ വേഗത്തിൽ കൃത്രിമബുദ്ധി (AI) ഈ പാറ്റേണുകൾ പിടിച്ചെടുക്കുന്നു; റിസ്ക് സ്കോർ, സംശയാസ്പദമായ അടയാളങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നു. എന്നാൽ തുടക്കം മുതൽ തന്നെ നമുക്ക് പരിധി നിശ്ചയിക്കാം: AI നിർമ്മിക്കുന്ന റിസ്ക് സ്കോർ ഒരു സൂചനയാണ്, കൃത്യമായ തെളിവുകളല്ല. ഒരു ഓർഡർ റദ്ദാക്കൽ, ഒരു അക്കൗണ്ട് ക്ലോസ് ചെയ്യുക, റിട്ടേൺ നിരസിക്കുക എന്നിവ ഉയർന്ന സ്വാധീനമുള്ള തീരുമാനങ്ങളാണ്; ഇത് ഒരു സത്യസന്ധനായ ഉപഭോക്താവിനെ അന്യായമായി തടസ്സപ്പെടുത്തുന്നതിനുള്ള അപകടസാധ്യത വഹിക്കുന്നു (തെറ്റായ പോസിറ്റീവ്). അതുകൊണ്ടാണ് ഉയർന്ന സ്വാധീനം ചെലുത്തുന്ന ഓരോ തീരുമാനവും മനുഷ്യൻ്റെ അംഗീകാരത്തിനും ന്യായീകരണത്തിനും വിധേയമായിരിക്കണം.
മൂന്ന് നിബന്ധനകൾ. ഉപഭോക്താവ് തൻ്റെ ബാങ്കുമായി ബന്ധപ്പെടുകയും പേയ്മെൻ്റ് നിരസിക്കുകയും ചെയ്യുന്നതാണ് ചാർജ്ബാക്ക്; ഇത് ന്യായീകരിക്കപ്പെടാം, പക്ഷേ അത് ദുരുപയോഗം ചെയ്യപ്പെടാം. ഒരു തട്ടിപ്പുകാരൻ മറ്റൊരാളുടെ അക്കൗണ്ടിൽ പ്രവേശിച്ച് വാങ്ങലുകൾ നടത്തുന്നതാണ് അക്കൗണ്ട് ഏറ്റെടുക്കൽ. ഒരു സത്യസന്ധമായ ഇടപാടിനെ സിസ്റ്റം തെറ്റായി "വഞ്ചന" എന്ന് അടയാളപ്പെടുത്തുന്നതാണ് തെറ്റായ പോസിറ്റീവ്; ഉപഭോക്തൃ നഷ്ടത്തിന് കാരണമാകുന്ന ഏറ്റവും ചെലവേറിയ തെറ്റാണിത്.
റീഫണ്ട് ദുരുപയോഗത്തിൻ്റെ പാറ്റേണുകൾ
മിക്ക റിട്ടേണുകളും സത്യസന്ധമാണ്. എന്നാൽ ഒരു ഉപഭോക്താവോ പാറ്റേണോ "അസാധാരണമാണോ" എന്ന് മനസിലാക്കാൻ AI-ക്ക് കഴിയും. സാധാരണ സിഗ്നലുകൾ: ഒരേ ഉപഭോക്താവിൻ്റെ വളരെ ഉയർന്ന റിട്ടേൺ നിരക്ക്; "ഉപയോഗിച്ചത് പോലെ" എപ്പോഴും വരുന്ന റിട്ടേണുകൾ; "പാക്കേജ് ശൂന്യമായിരുന്നു / എത്തിയില്ല" എന്ന ക്ലെയിമിൻ്റെ ആവൃത്തി; വിലകൂടിയ ഉൽപ്പന്നങ്ങളിൽ ആവർത്തിച്ചുള്ള വരുമാനം; ഡെലിവറി വിലാസവും മടക്കിനൽകുന്ന സ്വഭാവവും പൊരുത്തപ്പെടുന്നില്ല. AI ഈ സിഗ്നലുകളെ ഒരു റിസ്ക് സ്കോറിലേക്ക് വിവർത്തനം ചെയ്യുന്നു; എന്നാൽ ഉയർന്ന സ്കോർ അവൻ കുറ്റക്കാരനാണെന്ന് അർത്ഥമാക്കുന്നില്ല. ഒരുപക്ഷേ ഉപഭോക്താവിൻ്റെ വലുപ്പം അനുയോജ്യമല്ലായിരിക്കാം, ഒരുപക്ഷേ കാർഗോ യഥാർത്ഥത്തിൽ കേടുപാടുകൾ വരുത്തിയേക്കാം. അതിനാൽ, സ്കോർ അവലോകനം ആരംഭിക്കുന്നു, തീരുമാനമല്ല.
ഇനിപ്പറയുന്ന പട്ടിക റിട്ടേൺ, ഫ്രോഡ് സിഗ്നലുകളും ശരിയായ ഉത്തരവും കാണിക്കുന്നു:
സിഗ്നൽ
സാധ്യമായ വിശദീകരണം
AI യുടെ പങ്ക്
ശരിയായ ഉത്തരം
ഉയർന്ന റിട്ടേൺ നിരക്ക്
വലിപ്പം/ഫിറ്റ് പ്രശ്നം അല്ലെങ്കിൽ ദുരുപയോഗം
സ്കോറുകൾ നിർമ്മിക്കുന്നു
പരിശോധിക്കുക, പാറ്റേൺ നോക്കുക
പതിവ് "വന്നില്ല" എന്ന അവകാശവാദം
ഷിപ്പിംഗ് പ്രശ്നം അല്ലെങ്കിൽ ദുരുപയോഗം
അടയാളങ്ങൾ
കാർഗോ റെക്കോർഡ് ഉപയോഗിച്ച് സ്ഥിരീകരണം
പുതിയ അക്കൗണ്ട് + വിലയേറിയ ഓർഡർ
സാധാരണ അല്ലെങ്കിൽ മോഷ്ടിച്ച കാർഡ്
റിസ്ക് സ്കോർ
അധിക പരിശോധന അഭ്യർത്ഥിക്കുക
വ്യത്യസ്ത വിലാസം + തിരക്കുള്ള ഷിപ്പിംഗ്
സമ്മാനം അല്ലെങ്കിൽ വഞ്ചന
അടയാളങ്ങൾ
മാനുവൽ അവലോകനം
നിരവധി പേയ്മെൻ്റുകൾ പരാജയപ്പെട്ടു
കാർഡ് ട്രയൽ ആക്രമണം
മുന്നറിയിപ്പ് നൽകുന്നു
താൽക്കാലിക നിയന്ത്രണം, സ്ഥിരീകരിക്കുക
ന്യായമായ തീരുമാന തത്വം
വഞ്ചന തടയുന്നതിനും ഒരു ഇരുണ്ട വശമുണ്ട്: വിവേചനവും അനീതിയും. ഒരു റിസ്ക് മോഡലിന് ചില പ്രദേശങ്ങൾ, ചില പേയ്മെൻ്റ് തരങ്ങൾ, അല്ലെങ്കിൽ ചില ഉപഭോക്തൃ ഗ്രൂപ്പുകൾ എന്നിവ വ്യവസ്ഥാപിതമായി "അപകടകരം" ആയി കണക്കാക്കാം, കാരണം അത് ചരിത്രപരമായ ഡാറ്റയെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ളതാണ്. ഇത് ധാർമ്മികമായി തെറ്റും വാണിജ്യപരമായി ഹാനികരവുമാണ് (നിങ്ങൾക്ക് സത്യസന്ധരായ ഉപഭോക്താക്കളെ നഷ്ടപ്പെടും) കൂടാതെ വിവേചന ക്ലെയിമുകളിലേക്ക് നയിച്ചേക്കാം. ന്യായമായ തീരുമാനത്തിനുള്ള നാല് തത്വങ്ങൾ:
- മനുഷ്യ അംഗീകാരം: ഉയർന്ന സ്വാധീനമുള്ള തീരുമാനങ്ങൾ (റദ്ദാക്കൽ, അക്കൗണ്ട് ക്ലോഷർ, റീഫണ്ട് നിരസിക്കൽ) സ്വയമേവയുള്ളതല്ല, മാനുഷിക അവലോകനത്തിലൂടെയാണ് എടുക്കുന്നത്.
- ന്യായീകരണം: എല്ലാ തീരുമാനങ്ങളും രേഖപ്പെടുത്തുകയും ന്യായീകരിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു; "എന്തുകൊണ്ടാണ് ഇത് നിരസിക്കപ്പെട്ടത്?" ഉത്തരം നൽകണം.
- ആക്ഷേപ രീതി: ഉപഭോക്താവിന് തീരുമാനത്തെ എതിർക്കാൻ കഴിയണം; തെറ്റ് തിരുത്തണം.
- മുമ്പ് അധിക പരിശോധന: സാധ്യമെങ്കിൽ, നിരസിക്കുന്നതിന് മുമ്പ് അധിക സ്ഥിരീകരണം (ഐഡൻ്റിറ്റി, കോഡ്, കോൺടാക്റ്റ്) ശ്രമിക്കുന്നു; ഉടനെ വാതിൽ അടച്ചിട്ടില്ല.
മുന്നറിയിപ്പ്: "ഈ ഓർഡർ ഒരു അഴിമതി ആയിരിക്കാം" എന്നതും "ഈ ഓർഡർ ഒരു തട്ടിപ്പാണ്" എന്നതും തമ്മിൽ വ്യത്യാസമുള്ള ഒരു ലോകമുണ്ട്. AI പറയുന്നു ആദ്യത്തേത്; രണ്ടാമത്തേത് തീരുമാനിക്കുന്ന വ്യക്തി തെളിവുകളെയും ന്യായീകരണത്തെയും ആശ്രയിക്കണം. നിരപരാധിയായ ഒരു ഉപഭോക്താവിനെ കുറ്റപ്പെടുത്തുന്നത് ധാർമ്മികവും നിയമപരവുമായ അപകടമാണ്.
പകർത്താവുന്ന നാല് ടെംപ്ലേറ്റുകൾ
1) റിട്ടേൺ പാറ്റേൺ വിശകലനം:
നിങ്ങളുടെ റോൾ: റിട്ടേൺസ് ഓപ്പറേഷൻസ് അനലിസ്റ്റ് അസിസ്റ്റൻ്റ്. അജ്ഞാത റിട്ടേൺ ഡാറ്റ (ഉപഭോക്തൃ കോഡ്, ഓർഡറുകളുടെ എണ്ണം, റിട്ടേണുകളുടെ എണ്ണം, റിട്ടേൺ കാരണം, ഉൽപ്പന്ന വിഭാഗം) ചുവടെയുണ്ട്). ഓരോന്നിനും ഒരു നിരപരാധിയും ദുരുപയോഗവും എഴുതുക. ശ്രദ്ധിക്കുക: ഇതൊരു കണ്ടെത്തലല്ല, ഒരു അന്വേഷണം ആരംഭിക്കുന്നതിനുള്ള ഒരു സൂചനയാണ്.
2) ഓർഡർ റിസ്ക് സ്കോർ ഔട്ട്ലൈൻ:
ഓർഡർ സന്ദർഭം (അജ്ഞാതൻ): അക്കൗണ്ട് പ്രായം, പേയ്മെൻ്റ് തരം, ഓർഡർ തുക, വിലാസ സ്ഥിരത, പരാജയപ്പെട്ട പേയ്മെൻ്റുകളുടെ എണ്ണം. ഡാറ്റ: [ഫീൽഡുകൾ]. ടാസ്ക്: ഈ ഓർഡറിനായി കുറഞ്ഞ/ഇടത്തരം/ഉയർന്ന അപകടസാധ്യത വിലയിരുത്തി അതിൻ്റെ അടിസ്ഥാനത്തിലുള്ള സിഗ്നലുകൾ വിശദീകരിക്കുക. ഉയർന്ന അപകടസാധ്യതയിൽ ഉടനടി നിരസിക്കാൻ ശുപാർശ ചെയ്യുക; എന്ത് അധിക പരിശോധനയാണ് ആദ്യം അഭ്യർത്ഥിക്കേണ്ടതെന്ന് എഴുതുക.
3) ചാർജ്ബാക്ക് പ്രതികരണ ഫയൽ:
ഒരു ചാർജ്ബാക്ക് (പേയ്മെൻ്റ് ഒബ്ജക്ഷൻ) ലഭിച്ചു. സന്ദർഭം: [ഓർഡർ, ഡെലിവറി റെക്കോർഡ്, കോൺടാക്റ്റ്]. ടാസ്ക്: എതിർപ്പിനെതിരെ (ഡെലിവറി സ്ഥിരീകരണം, ഐപി, കോൺടാക്റ്റ് റെക്കോർഡ്) ഹാജരാക്കാൻ കഴിയുന്ന തെളിവുകൾ ക്രമമായ ഫയലിലേക്ക് ഡ്രാഫ്റ്റ് ചെയ്യുക. നിയമം: യഥാർത്ഥ രേഖകളിൽ മാത്രം ആശ്രയിക്കുക; കെട്ടിച്ചമച്ച തെളിവുകൾ.
4) ന്യായമായ തീരുമാന നിയന്ത്രണം:
സത്യസന്ധതയ്ക്കായി ഇനിപ്പറയുന്ന വഞ്ചന/റിട്ടേൺ നിയമങ്ങൾ ഓഡിറ്റ് ചെയ്യുക. നിയമങ്ങൾ: [ലിസ്റ്റ്]. ടാസ്ക്: ഓരോ നിയമവും വ്യവസ്ഥാപിതമായി ഒരു പ്രത്യേക ഗ്രൂപ്പിനെ ദോഷകരമായി ബാധിക്കുന്നുണ്ടോ എന്ന് വിലയിരുത്തുക (പ്രദേശം, പേയ്മെൻ്റ് തരം, പുതിയ ഉപഭോക്താവ്); തെറ്റായ പോസിറ്റീവുകളുടെയും വിവേചനത്തിൻ്റെയും അപകടസാധ്യത ഫ്ലാഗ് ചെയ്യുക; ന്യായീകരണവും എതിർപ്പും ഉള്ള സംവിധാനമുണ്ടോ എന്ന് വ്യക്തമാക്കുക.
വഞ്ചന വിരുദ്ധ പ്രവർത്തന പാളികൾ
ഒരു നല്ല സംവിധാനം ക്രമാനുഗതമായ പ്രതികരണങ്ങളെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ളതാണ്, ഒരൊറ്റ "ഗോച്ച" തീരുമാനമല്ല. കുറഞ്ഞ അപകടസാധ്യത: ഒഴുക്കിനെ ഒരിക്കലും തടസ്സപ്പെടുത്തരുത്, ഇടപാട് സ്ഥിരീകരിക്കുക. ഇടത്തരം അപകടസാധ്യത: അധിക പരിശോധന അഭ്യർത്ഥിക്കുക (എസ്എംഎസ് കോഡ്, ഐഡൻ്റിറ്റി സ്ഥിരീകരണം, വ്യത്യസ്ത പേയ്മെൻ്റ്). ഉയർന്ന അപകടസാധ്യത: സ്വമേധയാ അവലോകനം ചെയ്യുക, ആവശ്യമെങ്കിൽ താൽക്കാലികമായി പിടിക്കുക, ബന്ധപ്പെടുക. വളരെ ഉയർന്ന + തെളിവ്: ഇടപാട് നിർത്തുക, ന്യായീകരണത്തോടെ സംരക്ഷിക്കുക. ഈ ക്രമാനുഗതമായ ഘടന സത്യസന്ധനായ ഉപഭോക്താവിനെ കുറച്ചുകൂടി ശല്യപ്പെടുത്തുകയും യഥാർത്ഥ വഞ്ചകനെ പിടികൂടുകയും ചെയ്യുന്നു. AI ഓരോ ഘട്ടത്തിലും സിഗ്നലുകൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നു; ഏത് തലത്തിലേക്ക് നീങ്ങണമെന്ന് വ്യക്തി തീരുമാനിക്കുന്നു.
നുറുങ്ങ്: തെറ്റായ പോസിറ്റീവ് നിരക്ക് പതിവായി അളക്കുക. എത്ര സത്യസന്ധരായ ഉപഭോക്താക്കളെ നിങ്ങൾ ആകസ്മികമായി തടഞ്ഞുവെന്ന് നിങ്ങൾക്കറിയില്ലെങ്കിൽ, നിങ്ങളുടെ വഞ്ചന പാറ്റേൺ വഞ്ചനയെക്കാൾ കൂടുതൽ ചിലവാക്കിയേക്കാം. "നമ്മൾ എത്ര നിരപരാധികളെ തട്ടിക്കൊണ്ടുപോയി" എന്നത് "എത്ര തട്ടിപ്പുകാരെ നമ്മൾ പിടികൂടി" എന്നതിന് തുല്യമാണ്.
മൂന്ന് മിനി കേസുകൾ
കേസ് 1 - ഇൻക്രിമെൻ്റൽ വെരിഫിക്കേഷൻ. പുതിയ അക്കൗണ്ടിൽ നിന്നുള്ള ഉയർന്ന തുകയുടെ ഓർഡറുകൾ ഒരു സ്റ്റോർ നേരിട്ട് നിരസിക്കുകയും ധാരാളം ഉപഭോക്താക്കളെ നഷ്ടപ്പെടുകയും ചെയ്തു. ഇത് ക്രമാനുഗതമായ ഒരു സംവിധാനത്തിലേക്ക് മാറി: ഉയർന്ന അപകടസാധ്യതയുള്ള സ്കോറുള്ള ഓർഡർ നിരസിക്കുന്നതിനുപകരം, എസ്എംഎസ് വഴി കൂടുതൽ സ്ഥിരീകരണം അഭ്യർത്ഥിച്ചു. ഏറ്റവും സത്യസന്ധരായ ഉപഭോക്താക്കൾ പരിശോധനയിൽ വിജയിച്ചു; യഥാർത്ഥ തട്ടിപ്പ് ശ്രമങ്ങൾ ഇല്ലാതാക്കി. നഷ്ടവും വഞ്ചനയും കുറഞ്ഞു.
കേസ് 2 - തെറ്റായ പോസിറ്റീവ് കെണി. ചരിത്രപരമായ ഡാറ്റയെ അടിസ്ഥാനമാക്കി ഒരു പ്രത്യേക നഗരത്തിൽ നിന്നുള്ള ഓർഡറുകൾ "ഉയർന്ന അപകടസാധ്യത" എന്ന് ഒരു സിസ്റ്റം സ്വയമേവ ഫ്ലാഗ് ചെയ്തു. തൽഫലമായി, ആ നഗരത്തിലെ സത്യസന്ധരായ ഉപഭോക്താക്കൾ നിരന്തരം തടയപ്പെട്ടു; പരാതികളുടെയും വിവേചനത്തിൻ്റെയും ഒരു ധാരണ ഉണ്ടായിരുന്നു. ഓഡിറ്റിനിടെ നിയമം ശരിയാക്കി, ഭൂമിശാസ്ത്രം മാത്രം നിരസിക്കാനുള്ള ഒരു കാരണമായിരുന്നില്ല.
കേസ് 3 - കൈമാറൽ ദുരുപയോഗം. ഒരു ഉപഭോക്താവ് വിലകൂടിയ ഇലക്ട്രോണിക് ഉൽപ്പന്നങ്ങൾ വാങ്ങുകയും "പെട്ടി കാലിയായെത്തി" എന്ന് പറഞ്ഞ് സ്ഥിരമായി റിട്ടേൺ സ്വീകരിക്കുകയും ചെയ്തു. AI പാറ്റേൺ അടയാളപ്പെടുത്തി (അതേ ക്ലെയിമിൻ്റെ ആവർത്തനം); സംഘം ചരക്ക് ഭാരത്തിൻ്റെ രേഖകൾ പരിശോധിച്ച് പൊരുത്തക്കേട് തെളിയിക്കുകയും ദുരുപയോഗം കാരണം ഇത് നിർത്തുകയും ചെയ്തു. സിഗ്നൽ AI-യിൽ നിന്നാണ് വന്നത്, തീരുമാനവും തെളിവുകളും മനുഷ്യനിൽ നിന്നാണ്.
ദുർബലമായ പ്രോംപ്റ്റ് / ശക്തമായ പ്രോംപ്റ്റ്
ദുർബലമായ പ്രോംപ്റ്റ്:
ഈ ഉത്തരവ് പരിശോധിച്ച് ഇത് തട്ടിപ്പാണോ അല്ലയോ എന്ന് തീരുമാനിക്കുക.
മോഡലിന് കൃത്യമായ തീരുമാനങ്ങൾ എടുക്കാൻ കഴിയില്ല, പാടില്ല; ഈ പ്രോംപ്റ്റ് തെറ്റായ പോസിറ്റീവുകളും അന്യായമായ കുറ്റപ്പെടുത്തലും ഉണ്ടാക്കുന്നു.
ശക്തമായ നിർദ്ദേശം:
നിങ്ങളുടെ റോൾ: അസിസ്റ്റൻ്റ് റിസ്ക് അനലിസ്റ്റ്. ഓർഡർ സന്ദർഭം (അജ്ഞാതൻ): അക്കൗണ്ട് 2 ദിവസം മുമ്പ് ആരംഭിച്ചു, ഓർഡർ 8,500 TL ആണ്, ഡെലിവറി വിലാസം ബില്ലിംഗ് വിലാസത്തിൽ നിന്ന് വ്യത്യസ്തമാണ്, 3 പേയ്മെൻ്റ് ശ്രമങ്ങൾ പരാജയപ്പെട്ടു. ടാസ്ക്ക്: കുറഞ്ഞ/ഇടത്തരം/ഉയർന്ന അപകടസാധ്യത വിലയിരുത്തി നിങ്ങൾ ആശ്രയിക്കുന്ന സിഗ്നലുകൾ വിശദീകരിക്കുക. ഉടനടി നിരസിക്കരുത്; നിങ്ങൾ ആദ്യം ആവശ്യപ്പെടാൻ ആഗ്രഹിക്കുന്ന അധിക പരിശോധന (എസ്എംഎസ്, ഐഡി) ടൈപ്പ് ചെയ്യുക. അന്തിമ തീരുമാനം മനുഷ്യരായിരിക്കും.
സാധാരണ തെറ്റുകൾ
- റിസ്ക് സ്കോർ കൃത്യമായ തെളിവായി തെറ്റിദ്ധരിക്കുന്നു. സ്കോർ അവലോകനം ആരംഭിക്കുന്നു, പക്ഷേ തീരുമാനം എടുക്കുന്നില്ല.
- ഉയർന്ന ഇംപാക്ട് തീരുമാനമെടുക്കൽ ഓട്ടോമേറ്റ് ചെയ്യുന്നു. റദ്ദാക്കൽ, അക്കൗണ്ട് ക്ലോസ്, റീഫണ്ട് നിരസിക്കൽ എന്നിവയ്ക്ക് മനുഷ്യൻ്റെ അംഗീകാരം ആവശ്യമാണ്.
- തെറ്റായ പോസിറ്റീവ് അളക്കുന്നില്ല. എത്ര നിരപരാധികളെയാണ് നിങ്ങൾ തടയുന്നതെന്ന് നിങ്ങൾക്കറിയില്ലെങ്കിൽ, കേടുപാടുകൾ അദൃശ്യമായി തുടരും.
- ഭൂമിശാസ്ത്രം/ഗ്രൂപ്പ് അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള അന്ധമായ നിയമങ്ങൾ. അത് വിവേചനവും അനീതിയും ഉണ്ടാക്കുന്നു.
- ന്യായീകരണവും എതിർപ്പും കൂടാതെയുള്ള തീരുമാനം. സുതാര്യതയില്ലാതെ, ധാർമ്മികവും നിയമപരവുമായ അപകടസാധ്യതകൾ വളരുന്നു.
- ക്രമാനുഗതമായ പ്രതികരണത്തിന് പകരം ഒറ്റ "പിടി". അധിക പരിശോധനയ്ക്ക് അവസരം നൽകാതെ വാതിൽ അടയ്ക്കുന്നത് നിങ്ങൾക്ക് ഉപഭോക്താക്കളെ നഷ്ടപ്പെടുത്തും.
ചുരുക്കത്തിൽ
റിട്ടേണുകളിലും ഫ്രോഡ് മാനേജ്മെൻ്റിലും, മനുഷ്യൻ്റെ കണ്ണ് കാണാതെ പോകുന്ന പാറ്റേണുകൾ AI ക്യാപ്ചർ ചെയ്യുകയും റിസ്ക് സ്കോർ ഉണ്ടാക്കുകയും ചെയ്യുന്നു; എന്നാൽ ഈ സ്കോർ ഒരു സൂചനയാണ്, തെളിവല്ല. ഓർഡർ റദ്ദാക്കൽ, അക്കൗണ്ട് ക്ലോഷർ, റീഫണ്ട് നിരസിക്കൽ തുടങ്ങിയ ഉയർന്ന സ്വാധീനമുള്ള തീരുമാനങ്ങൾ മനുഷ്യൻ്റെ അംഗീകാരം, ന്യായീകരണം, എതിർക്കാനുള്ള അവകാശം എന്നിവയെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ളതായിരിക്കണം. ക്രമാനുഗതമായ പ്രതികരണം (ആദ്യം അധിക പരിശോധന, അവസാനം നിരസിക്കൽ) സത്യസന്ധനായ ഉപഭോക്താവിനെ സംരക്ഷിക്കുകയും വഞ്ചകനെ ഇല്ലാതാക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. തെറ്റായ പോസിറ്റീവ് അളക്കുക; ഭൂമിശാസ്ത്രത്തെയോ ഗ്രൂപ്പിനെയോ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള അന്ധമായ നിയമങ്ങൾ ഒഴിവാക്കുക. ന്യായവും സുതാര്യവും ഓഡിറ്റ് ചെയ്യാവുന്നതുമായ തീരുമാനം ധാർമ്മിക ബാധ്യതയും വാണിജ്യ ജ്ഞാനവുമാണ്.
ആപ്ലിക്കേഷൻ ടാസ്ക്
നിങ്ങളുടെ അജ്ഞാത റിട്ടേൺ ഡാറ്റയിൽ നിന്ന് അസാധാരണമായ 5 പാറ്റേണുകൾ നീക്കം ചെയ്യുക (ഉയർന്ന നിരക്ക്, ആവർത്തിച്ചുള്ള "നോ-ഷോകൾ" മുതലായവ). "റിട്ടേൺ പാറ്റേൺ വിശകലനം" ടെംപ്ലേറ്റ് ഉപയോഗിച്ച് ഓരോന്നിനും ഒരു നിരപരാധിയും ദുരുപയോഗ വിവരണവും എഴുതുക. തുടർന്ന് ഉയർന്ന അപകടസാധ്യതയുള്ള ഒരു സാമ്പിൾ ഓർഡറിനായി "ഡ്രാഫ്റ്റ് ഓർഡർ റിസ്ക് സ്കോർ" ടെംപ്ലേറ്റ് പ്രവർത്തിപ്പിക്കുക, ഉടനടി നിരസിക്കുന്നതിന് പകരം എന്ത് അധിക പരിശോധനയാണ് നിങ്ങൾ ആഗ്രഹിക്കുന്നതെന്ന് നിർണ്ണയിക്കുക. അവസാനമായി, "ഫെയർ ഡിസിഷൻ ഓഡിറ്റ്" ടെംപ്ലേറ്റ് ഉപയോഗിച്ച് തെറ്റായ പോസിറ്റീവിനും വിവേചനത്തിനുമുള്ള നിങ്ങളുടെ നിലവിലുള്ള നിയമങ്ങൾ അവലോകനം ചെയ്യുക.
ചെക്ക്ലിസ്റ്റ്
- [ ] ഞാൻ റിസ്ക് സ്കോർ ഒരു സിഗ്നലായാണ് പരിഗണിച്ചത്, ഒരു കൃത്യമായ തീരുമാനമല്ല.
- [ ] മനുഷ്യരുടെ അംഗീകാരവും ന്യായീകരണവുമാണ് ഉയർന്ന സ്വാധീനമുള്ള തീരുമാനങ്ങൾക്ക് ഞാൻ കാരണം.
- [ ] ഞാൻ ഒരു ടൈർഡ് പ്രതികരണം സജ്ജീകരിച്ചു: ആദ്യം അധിക മൂല്യനിർണ്ണയം, അവസാനം നിരസിക്കൽ.
- [ ] തെറ്റായ പോസിറ്റീവ് നിരക്ക് അളക്കാൻ ഞാൻ പദ്ധതിയിട്ടു.
- [ ] ഭൂമിശാസ്ത്രം/ഗ്രൂപ്പ് അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള അന്ധമായ വിവേചന നിയമങ്ങൾ ഞാൻ ഒഴിവാക്കി.
- [ ] ഞാൻ തീരുമാനങ്ങളിൽ ഒരു അപ്പീൽ രീതിയും റെക്കോർഡും (ന്യായീകരണം) ചേർത്തു.