ಲಾಭಗಳು:
- ವಂಚನೆ ತ್ರಿಕೋನ (ಒತ್ತಡ, ಅವಕಾಶ, ಸಮರ್ಥನೆ) ಮತ್ತು ಕೆಂಪು ಧ್ವಜಗಳ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಿ ಮತ್ತು ಅನುಮಾನಾಸ್ಪದ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಸ್ಕ್ಯಾನ್ ಮಾಡಲು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯನ್ನು ಬಳಸಿ
- ಬೆನ್ಫೋರ್ಡ್ನ ಕಾನೂನು, ನಕಲಿ ಪಾವತಿ ಮತ್ತು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಬೆಂಬಲದೊಂದಿಗೆ ಅಸಾಮಾನ್ಯ ಪೂರೈಕೆದಾರ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಸ್ಕ್ಯಾನ್ ಮಾಡುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ ಮತ್ತು ವಿಮರ್ಶೆ ಪಟ್ಟಿಯನ್ನು ತಯಾರಿಸುವುದು
- ವಂಚನೆಯ ಅನುಮಾನವು ಗಂಭೀರವಾದ ಆರೋಪವಾಗಿದೆ ಎಂದು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ, ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಚಿಹ್ನೆಯು ಮಾತ್ರ ಪುರಾವೆಯಾಗಿಲ್ಲ ಮತ್ತು ಅಂತಿಮ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನವು ಸ್ವತಂತ್ರ ಲೆಕ್ಕಪರಿಶೋಧಕರಿಗೆ ಸೇರಿದೆ.
ತಪ್ಪು ಮತ್ತು ಮೋಸ ನಡುವೆ ಆಳವಾದ ವ್ಯತ್ಯಾಸವಿದೆ. ದೋಷವು ಉದ್ದೇಶಪೂರ್ವಕ ತಪ್ಪು; ಒಟ್ಟು ತಪ್ಪನ್ನು ಪಡೆಯುವುದು, ದಾಖಲೆಯನ್ನು ಮರೆತುಬಿಡುವುದು. ವಂಚನೆಯು ಉದ್ದೇಶಪೂರ್ವಕ ವಂಚನೆಯಾಗಿದೆ; ಯಾರಾದರೂ ಉದ್ದೇಶಪೂರ್ವಕವಾಗಿ ವೈಯಕ್ತಿಕ ಲಾಭಕ್ಕಾಗಿ ದಾಖಲೆಗಳನ್ನು ತಿರುಚಿದಾಗ ಅದು. ಲೆಕ್ಕಪರಿಶೋಧಕರ ಕೆಲಸವು ವಂಚನೆಯನ್ನು "ಹುಡುಕುವುದು" ಅಲ್ಲ-ವಂಚನೆಯು ಕಾನೂನು ಅರ್ಹತೆಯಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ನ್ಯಾಯಾಲಯಗಳಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದೆ-ಆದರೆ ISA 240 ವಂಚನೆಯಿಂದ ವಸ್ತು ತಪ್ಪು ಹೇಳಿಕೆಯ ಅಪಾಯದ ಬಗ್ಗೆ ವೃತ್ತಿಪರ ಸಂದೇಹವನ್ನು ವ್ಯಾಯಾಮ ಮಾಡಲು ಮತ್ತು ವಂಚನೆಯ ಅಪಾಯದ (ಕೆಂಪು ಧ್ವಜಗಳು) ಚಿಹ್ನೆಗಳನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಲು ಆಡಿಟರ್ ಅನ್ನು ಕೇಳುತ್ತದೆ. ಲೆಕ್ಕಪರಿಶೋಧಕರು ವಂಚನೆಯ ಅಪಾಯವನ್ನು ನಿರ್ಣಯಿಸುತ್ತಾರೆ ಮತ್ತು ಅನುಮಾನಾಸ್ಪದ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ತನಿಖೆ ಮಾಡುತ್ತಾರೆ; ಅಂತಿಮ ಕಾನೂನು ನಿರ್ಧಾರವು ಇತರರಿಗೆ ಸೇರಿದೆ.
ವಂಚನೆಯ ಅಪಾಯವನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸಲು AI ಅನ್ನು ಹೇಗೆ ಬಳಸುವುದು ಎಂಬುದನ್ನು ಈ ಘಟಕದಲ್ಲಿ ನಾವು ಕವರ್ ಮಾಡುತ್ತೇವೆ: ವಂಚನೆ ತ್ರಿಕೋನ, ಕೆಂಪು ಧ್ವಜಗಳು, ಬೆನ್ಫೋರ್ಡ್ನ ಕಾನೂನು, ನಕಲಿ ಪಾವತಿ ಮತ್ತು ಅಸಾಮಾನ್ಯ ಪೂರೈಕೆದಾರ ಮಾದರಿಗಳು ಮತ್ತು ವಿವರಣೆ ಪ್ರದೇಶಗಳಲ್ಲಿ ಪಠ್ಯ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ. ಮೂಲಭೂತ ತತ್ವವನ್ನು ಕಟ್ಟುನಿಟ್ಟಾಗಿ ಅಂಡರ್ಲೈನ್ ಮಾಡಲಾಗಿದೆ: AI ನಿಂದ ಫ್ಲ್ಯಾಗ್ ಮಾಡಲಾದ ಯಾವುದೇ ಮಾದರಿಯು ಸ್ವತಃ ವಂಚನೆಯ ಪುರಾವೆಯಾಗಿಲ್ಲ. ಕೆಂಪು ಧ್ವಜವು "ನಿಲ್ಲಿಸಿ ಮತ್ತು ತನಿಖೆ" ಸಂಕೇತವಾಗಿದೆ; ಆರೋಪವಲ್ಲ.
ಮೋಸ ತ್ರಿಕೋನ ಮತ್ತು ಕೆಂಪು ಧ್ವಜಗಳು
ವಂಚನೆಯ ತನಿಖೆಯ ಶ್ರೇಷ್ಠ ಚೌಕಟ್ಟು ವಂಚನೆ ತ್ರಿಕೋನವಾಗಿದೆ; ಮೂರು ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗಳು ಒಟ್ಟಿಗೆ ಸಂಭವಿಸಿದಾಗ ವಂಚನೆಯು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಸಂಭವಿಸುತ್ತದೆ ಎಂದು ಅವರು ಹೇಳುತ್ತಾರೆ: ಒತ್ತಡ (ವಂಚನೆಗೆ ವ್ಯಕ್ತಿಯನ್ನು ತಳ್ಳುವ ಆರ್ಥಿಕ/ವೈಯಕ್ತಿಕ ಅವಶ್ಯಕತೆ), ಅವಕಾಶ (ದುರ್ಬಲ ಆಂತರಿಕ ನಿಯಂತ್ರಣ, ಪರಿಶೀಲಿಸದ ಅಧಿಕಾರ) ಮತ್ತು ಸಮರ್ಥನೆ (ಒಬ್ಬರ ಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಸ್ವತಃ ಸಮರ್ಥಿಸಿಕೊಳ್ಳುವ ವಿಧಾನ-"ನಾನು ಹೇಗಾದರೂ ಅದನ್ನು ಹಿಂತಿರುಗಿಸುತ್ತೇನೆ"). ಈ ಮೂರು ಷರತ್ತುಗಳು ಪ್ರಬಲವಾಗಿರುವ ಪ್ರದೇಶಗಳಲ್ಲಿ ಲೆಕ್ಕಪರಿಶೋಧಕರು ಹೆಚ್ಚು ಜಾಗರೂಕರಾಗಿರುತ್ತಾರೆ.
ಕೆಂಪು ಧ್ವಜವು ಎಚ್ಚರಿಕೆಯ ಸಂಕೇತವಾಗಿದ್ದು ಅದು ವಂಚನೆಯ ಸಾಧ್ಯತೆಯನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ. ವಿಶಿಷ್ಟ ಉದಾಹರಣೆಗಳು: ಅಧಿಕೃತ ಪ್ರದರ್ಶನ ಅಸಾಮಾನ್ಯ ಜೀವನಶೈಲಿ, ಒಪ್ಪಂದಗಳು ನಿರಂತರವಾಗಿ ಅದೇ ಪೂರೈಕೆದಾರರಿಗೆ ಹೋಗುವ ಒಪ್ಪಂದಗಳು, ನೌಕರನ ವಿಳಾಸ ಒಂದೇ ಆಗಿರುವ ಪೂರೈಕೆದಾರ, ರಜಾದಿನಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳದ ಮತ್ತು ಯಾರಿಗೂ ತಮ್ಮ ಕೆಲಸವನ್ನು ನಿಯೋಜಿಸದ ಸಿಬ್ಬಂದಿ, ಆಗಾಗ್ಗೆ ತಿದ್ದುಪಡಿ ದಾಖಲೆಗಳು, ಮಿತಿಗಿಂತ ಸ್ವಲ್ಪ ಕೆಳಗೆ ಪಾವತಿಗಳನ್ನು ವಿಭಜಿಸಿ, ಸರಕುಪಟ್ಟಿ ಸಂಖ್ಯೆಗಳ ನಕಲಿ. AI ಈ ಹಲವು ಫ್ಲ್ಯಾಗ್ಗಳನ್ನು ಡೇಟಾದಲ್ಲಿ ಸ್ಕ್ಯಾನ್ ಮಾಡಬಹುದು. ಆದರೆ ನೆನಪಿಡಿ: ಪ್ರತಿ ಧ್ವಜವು ಮುಗ್ಧ ವಿವರಣೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತದೆ. ಲೆಕ್ಕ ಪರಿಶೋಧಕರ ಕೆಲಸವೆಂದರೆ ಧ್ವಜವನ್ನು ನೋಡಿ ಮತ್ತು ತನಿಖೆ ಮಾಡುವುದು, ಧ್ವಜವನ್ನು ನೋಡಿ ಅವರನ್ನು ದೂರುವುದು ಅಲ್ಲ.
ಬೆನ್ಫೋರ್ಡ್ನ ಕಾನೂನು: ಪ್ರತಿಭಾನ್ವಿತ ಆದರೆ ಶಕ್ತಿಯುತ ಸ್ಕ್ರೀನಿಂಗ್
ನೈಸರ್ಗಿಕವಾಗಿ ಸಂಭವಿಸುವ ಸಂಖ್ಯೆಗಳ ದೊಡ್ಡ ಸೆಟ್ಗಳಲ್ಲಿ, ಮೊದಲ ಗಮನಾರ್ಹ ಅಂಕಿಯ ವಿತರಣೆಯು ಏಕರೂಪವಾಗಿರುವುದಿಲ್ಲ ಎಂದು ಬೆನ್ಫೋರ್ಡ್ನ ಕಾನೂನು (ಮೊದಲ ಅಂಕಿಯ ಕಾನೂನು) ಹೇಳುತ್ತದೆ: ಸಂಖ್ಯೆಗಳು "1" (ಸುಮಾರು 30%), "9" (ಸುಮಾರು 4.6%) ನಿಂದ ಪ್ರಾರಂಭವಾಗುವ ಅತ್ಯಂತ ಕಡಿಮೆ ಸಂಭವನೀಯತೆಯೊಂದಿಗೆ ಪ್ರಾರಂಭವಾಗುತ್ತವೆ. ಬಿಲ್ ಮೊತ್ತಗಳು, ವೆಚ್ಚಗಳು, ಖಾತೆಯ ಬ್ಯಾಲೆನ್ಸ್ಗಳಂತಹ ವ್ಯಾಪಕ ಶ್ರೇಣಿಗಳೊಂದಿಗೆ ನೈಸರ್ಗಿಕ ಡೇಟಾವು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಈ ವಿತರಣೆಯನ್ನು ಅನುಸರಿಸುತ್ತದೆ. ಯಾರಾದರೂ ಕೈಯಿಂದ ಸಂಖ್ಯೆಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿಸಿದಾಗ (ಉದಾ. ಅನುಮೋದನೆಯ ಮಿತಿಗಿಂತ ಸ್ವಲ್ಪ ಕೆಳಗೆ ಮೊತ್ತವನ್ನು ಬರೆಯುತ್ತಾರೆ), ಈ ನೈಸರ್ಗಿಕ ವಿತರಣೆಯು ಅಡ್ಡಿಪಡಿಸುತ್ತದೆ. ಬೆನ್ಫೋರ್ಡ್ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯು ಮೊದಲ (ಮತ್ತು, ಅಗತ್ಯವಿದ್ದರೆ, ಮೊದಲ ಎರಡು) ಅಂಕೆಗಳ ವಿತರಣೆಯನ್ನು ನಿರೀಕ್ಷಿತ ಮತ್ತು ಫ್ಲ್ಯಾಗ್ಗಳ ವಿಚಲನಗಳೊಂದಿಗೆ ಹೋಲಿಸುತ್ತದೆ.
AI ಬೆನ್ಫೋರ್ಡ್ ವಿತರಣೆಯನ್ನು ಸೆಕೆಂಡ್ಗಳಲ್ಲಿ ಸಾವಿರಾರು ಮೊತ್ತದಲ್ಲಿ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡಬಹುದು ಮತ್ತು ನಿರೀಕ್ಷಿತಕ್ಕಿಂತ ಭಿನ್ನವಾಗಿರುವ ಅಂಕೆಗಳನ್ನು ತೋರಿಸುತ್ತದೆ. ಆದರೆ ಬೆನ್ಫೋರ್ಡ್ ಎರಡು ಮಿತಿಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ ಮತ್ತು ಲೆಕ್ಕಪರಿಶೋಧಕ ಅವುಗಳನ್ನು ತಿಳಿದಿರಬೇಕು:
- ಇದು ಎಲ್ಲಾ ಡೇಟಾಗೆ ಹೊಂದಿಕೆಯಾಗುವುದಿಲ್ಲ. ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಶ್ರೇಣಿಯೊಳಗಿನ ಸೀಮಿತ ಸಂಖ್ಯೆಗಳು (ಉದಾ. ಉತ್ಪನ್ನದ ಬೆಲೆಗಳು ಯಾವಾಗಲೂ 45-55 TL ನಡುವೆ), ಅನುಕ್ರಮ ಸಂಖ್ಯೆಗಳು (ಇನ್ವಾಯ್ಸ್ ಸಂಖ್ಯೆ), ನಿಯೋಜಿತ ಕೋಡ್ಗಳು ಬೆನ್ಫೋರ್ಡ್ಗೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿಲ್ಲ; "ವಿಚಲನ" ಇಲ್ಲಿ ಅರ್ಥಹೀನವಾಗಿದೆ.
- ವಿಚಲನವು ಸಾಕ್ಷಿಯಲ್ಲ. ಒಂದು ಹಂತವು ನಿರೀಕ್ಷೆಗಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ಏರಿದಾಗ, ಅದು "ಇಲ್ಲಿ ನೋಡು" ಎಂದು ಹೇಳುತ್ತದೆ. ಕಾರಣ ನ್ಯಾಯಸಮ್ಮತವಾಗಿರಬಹುದು (ಉದಾ. ಕಂಪನಿಯ ಬೆಲೆ). ಲೆಕ್ಕಪರಿಶೋಧಕರು ತನಿಖೆಯಿಂದ ತೀರ್ಮಾನಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ.
ಎಚ್ಚರಿಕೆ: ಬೆನ್ಫೋರ್ಡ್ ವಿಚಲನವನ್ನು "ವಂಚನೆಯ ಪುರಾವೆ" ಎಂದು ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸುವುದು ಗಂಭೀರ ತಪ್ಪು. ಬೆನ್ಫೋರ್ಡ್ ಕೇವಲ ಕೆಂಪು ಧ್ವಜವಾಗಿದೆ; ಇದು ಯಾವ ದಾಖಲೆಗಳನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಬೇಕು ಮತ್ತು ವಂಚನೆಯನ್ನು ಸಾಬೀತುಪಡಿಸುವುದಿಲ್ಲ ಎಂದು ನಿರ್ದೇಶಿಸುತ್ತದೆ.
ಪಠ್ಯ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಮತ್ತು ಪುನರಾವರ್ತನೆಯ ಮಾದರಿಗಳು
ಸಂಖ್ಯಾತ್ಮಕವಲ್ಲದ ವಂಚನೆಯನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವಲ್ಲಿ AI ನ ಭಾಷಾ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವು ಸೂಕ್ತವಾಗಿ ಬರುತ್ತದೆ. ವಿವರಣೆ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ಅಸಾಮಾನ್ಯ ಸಾಂದ್ರತೆಗಳು, ಅಸ್ಪಷ್ಟ ಅಭಿವ್ಯಕ್ತಿಗಳು ಅಥವಾ ಕೆಲವು ಕೀವರ್ಡ್ಗಳನ್ನು ಸ್ಕ್ಯಾನ್ ಮಾಡಬಹುದು ("ವಿವಿಧ ವೆಚ್ಚಗಳು", "ಸಮಾಲೋಚನೆ", "ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯ ಹೋಸ್ಟಿಂಗ್"). ರಚನಾತ್ಮಕ ನಮೂನೆಗಳು: ನಕಲಿ ಸರಕುಪಟ್ಟಿ ಸಂಖ್ಯೆಗಳು, ಉದ್ಯೋಗಿ ಬ್ಯಾಂಕ್ ಖಾತೆಗೆ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯಾಗುವ ಪೂರೈಕೆದಾರ ಖಾತೆಗಳು, ವಾರಾಂತ್ಯದಲ್ಲಿ ರಚಿಸಲಾದ ಪೂರೈಕೆದಾರ ದಾಖಲೆಗಳು, ಆಗಾಗ್ಗೆ ರೌಂಡ್-ದಿ-ಕ್ಲಾಕ್ ಪಾವತಿಗಳು. AI ಈ ಎಲ್ಲವನ್ನು "ಪರಿಶೀಲನಾ ಪಟ್ಟಿ" ಎಂದು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ; ಲೆಕ್ಕ ಪರಿಶೋಧಕರು ಪಟ್ಟಿಯನ್ನು ಹುಡುಕುತ್ತಾರೆ.
ಸ್ಕ್ಯಾನ್ ಪ್ರಕಾರ
AI ಏನು ಮಾಡುತ್ತದೆ?
ಲೆಕ್ಕ ಪರಿಶೋಧಕ ಏನು ಮಾಡುತ್ತಾನೆ?
ಬೆನ್ಫೋರ್ಡ್ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ
ಮೊದಲ ಅಂಕಿಯು ವಿತರಣಾ ವಿಚಲನವನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ
ವಿಚಲನದ ಕಾರಣವನ್ನು ತನಿಖೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ
ನಕಲಿ ಪಾವತಿ
ಅದೇ ಮೊತ್ತ+ದಿನಾಂಕ+ಪೂರೈಕೆದಾರರು ಪುನರಾವರ್ತನೆಯನ್ನು ಕಂಡುಕೊಳ್ಳುತ್ತಾರೆ
ನಕಲಿ ದಾಖಲೆಗಳಿಂದ ಸತ್ಯ ದೃಢಪಟ್ಟಿದೆಯೇ?
ಪೂರೈಕೆದಾರ-ಉದ್ಯೋಗಿ ಹೊಂದಾಣಿಕೆ
ಅದೇ ವಿಳಾಸ/ಖಾತೆ ಅತಿಕ್ರಮಣವನ್ನು ಫ್ಲ್ಯಾಗ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ
ಹಿತಾಸಕ್ತಿ ಸಂಘರ್ಷವಿದ್ದರೆ ತನಿಖೆ ನಡೆಸುತ್ತದೆ
ಉಪಮಿತಿ ವಿಭಾಗ
ಅನುಮೋದನೆಯ ಮಿತಿಗಿಂತ ಕೆಳಗಿನ ಕ್ಲಸ್ಟರಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ
ಉದ್ದೇಶವಿದೆಯೇ ಎಂದು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡುತ್ತದೆ
ಪಠ್ಯ/ವಿವರಣೆ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ
ಅಸ್ಪಷ್ಟ/ಪುನರಾವರ್ತಿತ ಕಾಮೆಂಟ್ಗಳಿಗಾಗಿ ಸ್ಕ್ಯಾನ್ಗಳು
ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟ್ ಮೂಲಕ ವಿಷಯವನ್ನು ಪ್ರಶ್ನಿಸುತ್ತದೆ
ಮೂರು ಸಣ್ಣ ಪ್ರಕರಣಗಳು
ಪ್ರಕರಣ 1 - ಬೆನ್ಫೋರ್ಡ್ ನಿರ್ದೇಶನ ನೀಡಿದರು, ಇನ್ಸ್ಪೆಕ್ಟರ್ ಕಂಡುಬಂದರು. ಲೆಕ್ಕಪರಿಶೋಧಕರು ಬೆನ್ಫೋರ್ಡ್ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯನ್ನು ಖರ್ಚು ಹೇಳಿಕೆಗಳ ಮೇಲೆ ನಡೆಸಿದ್ದರು. "4" ದಿಂದ ಪ್ರಾರಂಭವಾಗುವ ಮೊತ್ತವು ನಿರೀಕ್ಷೆಗಿಂತ ಹೆಚ್ಚಾಗಿರುತ್ತದೆ. ಲೆಕ್ಕಪರಿಶೋಧಕರು ಈ ಸೆಟ್ ಅನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಿದರು ಮತ್ತು ಒಬ್ಬ ಉದ್ಯೋಗಿಯು "$4.8xx" ಮೊತ್ತದ ವೆಚ್ಚಗಳನ್ನು $5,000 ಅನುಮೋದನೆಯ ಮಿತಿಗಿಂತ ಕಡಿಮೆಯಿರುವ ವೆಚ್ಚವನ್ನು ಸ್ಥಿರವಾಗಿ ನಮೂದಿಸಿರುವುದನ್ನು ಕಂಡುಕೊಂಡರು. ದಾಖಲೆಗಳು ನಕಲಿ ಎಂದು ತಿಳಿದುಬಂದಿದೆ. ಬೆನ್ಫೋರ್ಡ್ ವಿಚಲನವು ನಿರ್ದೇಶನವನ್ನು ನೀಡಿತು; ಲೆಕ್ಕ ಪರಿಶೋಧಕರ ತನಿಖೆ ಮತ್ತು ದಾಖಲೆಗಳು ವಂಚನೆಯನ್ನು ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸಿದವು.
ಪ್ರಕರಣ 2 - ತಪ್ಪು ಧನಾತ್ಮಕ ಬೆನ್ಫೋರ್ಡ್. ತಂಡದ ಸದಸ್ಯರೊಬ್ಬರು ಉತ್ಪನ್ನದ ಬೆಲೆ ಪಟ್ಟಿಯಲ್ಲಿ ಬೆನ್ಫೋರ್ಡ್ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯನ್ನು ಮಾಡಿದರು ಮತ್ತು ಅವರು ದೊಡ್ಡ ವಿಚಲನವನ್ನು ಕಂಡಾಗ "ಅಲ್ಲಿ ಕುಶಲತೆ ಇದೆ" ಎಂದು ಬರೆದರು. ಜವಾಬ್ದಾರಿಯುತ ವ್ಯಕ್ತಿ ಪರೀಕ್ಷಿಸಿದ್ದಾರೆ: ಡೇಟಾವು 90-110 TL ನಡುವಿನ ಕಿರಿದಾದ ಬ್ಯಾಂಡ್ನಲ್ಲಿ ಬೆಲೆಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ; ಬೆನ್ಫೋರ್ಡ್ ಹೇಗಾದರೂ ಅಂತಹ ಸೀಮಿತ ಸೆಟ್ಗೆ ಸರಿಹೊಂದುವುದಿಲ್ಲ. "ಪಕ್ಷಪಾತ" ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ತಪ್ಪು ಡೇಟಾಗೆ ವಿಧಾನವನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸುವ ಕಾರಣದಿಂದಾಗಿ. ಪಾಠ: ಬೆನ್ಫೋರ್ಡ್ ಎಲ್ಲಾ ಡೇಟಾಗೆ ಅನ್ವಯಿಸುವುದಿಲ್ಲ; ಲೆಕ್ಕಪರಿಶೋಧಕರು ಅದರ ಸೂಕ್ತತೆಯನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡುತ್ತಾರೆ.
ಪ್ರಕರಣ 3 - ದೋಷಾರೋಪಣೆಗಾಗಿ ಧ್ವಜವನ್ನು ಎತ್ತುವುದು. ಲೆಕ್ಕಪರಿಶೋಧಕನು ವರದಿಯಲ್ಲಿ "ಕಾಲ್ಪನಿಕ ಪೂರೈಕೆದಾರ, ವಂಚನೆ" ಎಂದು ವರದಿಯಲ್ಲಿ AI ಗುರುತಿಸಿರುವ "ಪೂರೈಕೆದಾರರ ವಿಳಾಸವು ಉದ್ಯೋಗಿಯಂತೆಯೇ ಇರುತ್ತದೆ" ಎಂದು ನೇರವಾಗಿ ಬರೆಯಲು ಬಯಸುತ್ತಾರೆ. ಜವಾಬ್ದಾರಿಯುತ ವ್ಯಕ್ತಿಯು ಅದನ್ನು ನಿಲ್ಲಿಸಿದನು: ತನಿಖೆಯ ನಂತರ, ಸರಬರಾಜುದಾರನು ನಿಜವಾದ ವ್ಯವಹಾರವಾಗಿದೆ, ನೌಕರನ ಸಂಬಂಧಿಗೆ ಸೇರಿದವನು ಮತ್ತು ಇದು ಆಸಕ್ತಿಯ ಸಂಬಂಧದ ಸಂಘರ್ಷವಾಗಿದೆ, ಆದರೆ ಕಾಲ್ಪನಿಕವಲ್ಲ ಎಂದು ಕಂಡುಬಂದಿದೆ. ಇದು ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸಬೇಕಾದ ಸಂಬಂಧ ಎಂದು ವರದಿಯಾಗಿದೆ, ವಂಚನೆ ಅಲ್ಲ. ಪಾಠ: ಕೆಂಪು ಧ್ವಜವು ತನಿಖೆಯನ್ನು ಪ್ರಾರಂಭಿಸುತ್ತದೆ; ಸಾಕ್ಷ್ಯವು ಫಲಿತಾಂಶವನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸುತ್ತದೆ.
ದುರ್ಬಲ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ / ಬಲವಾದ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್
ದುರ್ಬಲ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್:
ಈ ಪಾವತಿಗಳಲ್ಲಿ ವಂಚನೆ ಇದೆಯೇ ಎಂದು ಕಂಡುಹಿಡಿಯಿರಿ.
ಸಮಸ್ಯೆ: AI ವಂಚನೆಯನ್ನು "ಹುಡುಕಲು" ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ; ಮೋಸವು ಕಾನೂನು ಪರಿಣಾಮವಾಗಿದೆ. ಈ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ಫ್ಯಾಬ್ರಿಕೇಟೆಡ್ "ಚೀಟ್ ಲಿಸ್ಟ್" ಅಥವಾ ಆಧಾರರಹಿತ ಆರೋಪಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ.
ಶಕ್ತಿಯುತ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್:
ನಿಮ್ಮ ಪಾತ್ರ: ನೀವು ಸ್ವತಂತ್ರ ಲೆಕ್ಕಪರಿಶೋಧಕರ ವಂಚನೆ ಅಪಾಯದ ಸ್ಕ್ರೀನಿಂಗ್ ಸಹಾಯಕ. ನೀವು ಕೆಂಪು ಧ್ವಜವನ್ನು ಸಹಿ ಮಾಡಿ; ವಂಚನೆಯ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮತ್ತು ಫಲಿತಾಂಶವು ನನಗೆ ಸೇರಿದೆ. ಯಾವುದೇ ದಾಖಲೆಗಳನ್ನು "ಚೀಟ್" ಎಂದು ಲೇಬಲ್ ಮಾಡಬೇಡಿ. ಡೇಟಾ (ಅನಾಮಧೇಯ): ಪೂರೈಕೆದಾರ ಪಾವತಿಗಳು (ಕಾಲಮ್ಗಳು: ಪಾವತಿ_ಐಡಿ, ದಿನಾಂಕ, ಪೂರೈಕೆದಾರ_ಐಡಿ, ಪೂರೈಕೆದಾರ_ವಿಳಾಸ, ಮೊತ್ತ, ದೃಢೀಕರಣ_ಥ್ರೆಶೋಲ್ಡ್=50,000, ವಿವರಣೆ). ಕಾರ್ಯ - ಕೆಳಗಿನ ಸ್ಕ್ಯಾನ್ಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಿ, ಪ್ರತಿಯೊಂದನ್ನೂ ಪ್ರತ್ಯೇಕಗೊಳಿಸಿದ ಪಟ್ಟಿಯಂತೆ ರಫ್ತು ಮಾಡಿ: ಸಬ್ಥ್ಲುಸ್ಟರ್ ಪಟ್ಟಿ:1 50,000 TL ಮಿತಿ (45,000-49,999) ಪಾವತಿಗಳು; ಪೂರೈಕೆದಾರರಿಂದ ಎಣಿಸಿ ವಿಚಲನ ಹಂತಗಳನ್ನು ತೋರಿಸಿ. ಪ್ರಮುಖ: ಈ ಡೇಟಾವು ಬೆನ್ಫೋರ್ಡ್ಗೆ (ಶ್ರೇಣಿ, ನಿರ್ಬಂಧ) ಬದ್ಧವಾಗಿದೆಯೇ ಎಂಬುದನ್ನು ಸಹ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಿ ಮತ್ತು ಇಲ್ಲದಿದ್ದರೆ ಎಚ್ಚರಿಕೆ ನೀಡಿ. 4) ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸುವಿಕೆಯ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ: "ವಿವಿಧ/ವಿವಿಧ/ಸಮಾಲೋಚನೆ" ಯಂತಹ ಅಸ್ಪಷ್ಟ ವಿವರಣೆಗಳು ಕೇಂದ್ರೀಕೃತವಾಗಿರುವ ಪೂರೈಕೆದಾರರನ್ನು ಗುರುತಿಸಿ. ಪ್ರತಿ ಪಟ್ಟಿಗೆ: ಇವುಗಳು "ತನಿಖೆ ಮಾಡಬೇಕಾದ ಕೆಂಪು ಧ್ವಜಗಳು" ಮತ್ತು ವಂಚನೆಯ ಫಲಿತಾಂಶಗಳಲ್ಲ ಎಂದು ಬರೆಯಿರಿ. ಸೂಕ್ತವಾದ ದಾಖಲೆ/ಮಾದರಿಯನ್ನು ಸೇರಿಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ.
ಈ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ಶಕ್ತಿಯುತವಾಗಿದೆ ಏಕೆಂದರೆ ಇದು ಸ್ಕ್ಯಾನ್ಗಳನ್ನು ಪಾರ್ಸ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ಬೆನ್ಫೋರ್ಡ್ ಅನುಸರಣೆಯನ್ನು ಪ್ರಶ್ನಿಸುತ್ತದೆ, ಔಟ್ಪುಟ್ ಅನ್ನು "ಕೆಂಪು ಧ್ವಜ" ಎಂದು ಇರಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು "ಮೋಸ" ದ ಗುಣಲಕ್ಷಣವನ್ನು ನಿಷೇಧಿಸುತ್ತದೆ.
ಸಾಮಾನ್ಯ ತಪ್ಪುಗಳು
- ಇದರ ಅರ್ಥ "ಚಮತ್ಕಾರವನ್ನು ಕಂಡುಕೊಳ್ಳಿ". AI ವಂಚನೆಯನ್ನು ಪತ್ತೆ ಮಾಡುವುದಿಲ್ಲ; ಕೆಂಪು ಧ್ವಜ ಚಿಹ್ನೆಗಳು. ಮೋಸವು ಕಾನೂನು ಪರಿಣಾಮವಾಗಿದೆ.
- ಬೆನ್ಫೋರ್ಡ್ ಅನ್ನು ಸೂಕ್ತವಲ್ಲದ ಡೇಟಾಗೆ ಅನ್ವಯಿಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ. ಕಿರಿದಾದ ಬ್ಯಾಂಡ್, ಅನುಕ್ರಮ ಸಂಖ್ಯೆಗಳು ಅಥವಾ ಕೋಡ್ಗಳಲ್ಲಿ "ವಿಚಲನ" ವನ್ನು ಅರ್ಥಪೂರ್ಣವೆಂದು ತಪ್ಪಾಗಿ ಗ್ರಹಿಸುವುದು.
- ವಿಚಲನವನ್ನು ಸಾಕ್ಷಿಯಾಗಿ ಪರಿಗಣಿಸುವುದು. ಬೆನ್ಫೋರ್ಡ್ ಅಥವಾ ಪ್ಯಾಟರ್ನ್ ಚಿಹ್ನೆಯನ್ನು ತನಿಖೆ ಮಾಡದೆಯೇ ಮೋಸಗಾರನನ್ನು ಘೋಷಿಸುವುದು.
- ಕೆಂಪು ಬಾವುಟವನ್ನು ಆರೋಪಕ್ಕೆ ತಿರುಗಿಸುವುದು. ದಾಖಲಾತಿಯೊಂದಿಗೆ ಪರಿಶೀಲಿಸದೆಯೇ ಸಂಬಂಧ/ಮಾದರಿಯನ್ನು ವಂಚನೆ ಎಂದು ಬರೆಯುವುದು.
- ಮೋಸ ತ್ರಿಕೋನವನ್ನು ನಿರ್ಲಕ್ಷಿಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ. ಕೇವಲ ಡೇಟಾವನ್ನು ನೋಡುವುದು ಮತ್ತು ಒತ್ತಡ/ಅವಕಾಶ/ಸಮರ್ಥನೆಯ ಸಂದರ್ಭವನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡುತ್ತಿಲ್ಲ.
ಸಲಹೆ: ನೀವು ಕೆಂಪು ಧ್ವಜವನ್ನು ಕಂಡುಕೊಂಡಾಗ, ನೀವೇ ಎರಡು ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ಕೇಳಿಕೊಳ್ಳಿ: "ಇದಕ್ಕೆ ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಮುಗ್ಧ ವಿವರಣೆ ಏನು?" ಮತ್ತು "ಇದು ನಿಜವಾಗಿಯೂ ಮೋಸವಾಗಿದ್ದರೆ, ನಾನು ಬೇರೆ ಯಾವ ಕುರುಹುಗಳನ್ನು ನೋಡಬೇಕು?" ಮೊದಲ ಪ್ರಶ್ನೆ ನಿಮ್ಮನ್ನು ಅನ್ಯಾಯದ ಆರೋಪದಿಂದ ರಕ್ಷಿಸುತ್ತದೆ, ಎರಡನೆಯದು ಮೇಲ್ನೋಟದಿಂದ.
ಸಾರಾಂಶದಲ್ಲಿ
ವಂಚನೆಯ ಲೆಕ್ಕಪರಿಶೋಧನೆಯಲ್ಲಿ, ಲೆಕ್ಕಪರಿಶೋಧಕರ ಪಾತ್ರವು ವಂಚನೆಯನ್ನು "ಹುಡುಕುವುದು" ಅಲ್ಲ, ಆದರೆ ವಂಚನೆಯ ಅಪಾಯವನ್ನು ಸಂದೇಹದಿಂದ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡುವುದು ಮತ್ತು ಕೆಂಪು ಧ್ವಜಗಳನ್ನು ಹುಡುಕುವುದು (BDS 240). AI ಶಕ್ತಿಯುತ ಸ್ಕ್ಯಾನಿಂಗ್ ಎಂಜಿನ್ ಆಗಿದೆ: ಇದು ಬೆನ್ಫೋರ್ಡ್ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ, ನಕಲಿ ಪಾವತಿ, ಸಬ್ಥ್ರೆಶೋಲ್ಡ್ ಸ್ಪ್ಲಿಟ್, ಪೂರೈಕೆದಾರ-ಉದ್ಯೋಗಿ ಅತಿಕ್ರಮಣ ಮತ್ತು ಪಠ್ಯ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯನ್ನು ಸೆಕೆಂಡುಗಳಲ್ಲಿ ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ. ಆದರೆ ಪ್ರತಿ ಚಿಹ್ನೆಯು ಕೆಂಪು ಧ್ವಜವಾಗಿದೆ, ಪುರಾವೆಯಲ್ಲ; ಬೆನ್ಫೋರ್ಡ್ ಎಲ್ಲಾ ಡೇಟಾಗೆ ಸರಿಹೊಂದುವುದಿಲ್ಲ; ವಿಚಲನ ಎಂದರೆ ಮೋಸವಲ್ಲ. ಧ್ವಜವನ್ನು ನೋಡುವುದು AI ಯ ಕೆಲಸ, ತನಿಖೆ ಮತ್ತು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮತ್ತು ಕಾನೂನು ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ತಪ್ಪಿಸುವುದು ಲೆಕ್ಕಪರಿಶೋಧಕರ ಕೆಲಸ. ಕೆಂಪು ಧ್ವಜವು "ನಿಲ್ಲಿಸಿ ಮತ್ತು ತನಿಖೆ" ಎಂದು ಹೇಳುತ್ತದೆ; ಅವನು "ತಪ್ಪಿತಸ್ಥ" ಎಂದು ಹೇಳುವುದಿಲ್ಲ.
ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಕಾರ್ಯ
ಕಾಲ್ಪನಿಕ ಮಾರಾಟಗಾರರ ಪಾವತಿ ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಅನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಿ ಮತ್ತು ಅನುಮೋದನೆ ಮಿತಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿಸಿ. ಮೇಲಿನ ಪ್ರಬಲ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ಮಾದರಿಯೊಂದಿಗೆ AI ನಾಲ್ಕು ಸ್ಕ್ಯಾನ್ಗಳನ್ನು (ಉಪಥ್ರೆಶೋಲ್ಡ್ ಸ್ಪ್ಲಿಟ್, ಡುಪ್ಲಿಕೇಟ್, ಬೆನ್ಫೋರ್ಡ್, ಟಿಪ್ಪಣಿ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ) ರನ್ ಮಾಡಿ; ಬೆನ್ಫೋರ್ಡ್ ಅವರ ಸೂಕ್ತತೆಯನ್ನು ಪ್ರಶ್ನಿಸಿ. ನಂತರ, ಬರುವ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಕೆಂಪು ಧ್ವಜಕ್ಕೆ, "ಮುಗ್ಧ ವಿವರಣೆ" ಮತ್ತು "ವಂಚನೆಯ ಸನ್ನಿವೇಶ" ಬರೆಯಿರಿ ಮತ್ತು ಯಾವ ಪುರಾವೆಗಳು ಇವೆರಡನ್ನು ಪ್ರತ್ಯೇಕಿಸುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಸೂಚಿಸಿ.
ಪರಿಶೀಲನಾಪಟ್ಟಿ
- [ ] ನಾನು AI ಗೆ "ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಹುಡುಕಲು" ಹೇಳಲಿಲ್ಲ; ನಾನು "ಧ್ವಜ ಕೆಂಪು" ಎಂದು ಹೇಳಿದೆ ಮತ್ತು ಮೋಸದ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ನಿಷೇಧಿಸಿದೆ.
- [ ] ನಾನು ಬೆನ್ಫೋರ್ಡ್ ಅನ್ನು ಸೂಕ್ತವಾದ (ವ್ಯಾಪಕವಾಗಿ ಅಂತರವಿರುವ, ನೈಸರ್ಗಿಕ) ಡೇಟಾಗೆ ಮಾತ್ರ ಅನ್ವಯಿಸಿದೆ; ನಾನು ಸೂಕ್ತತೆಯನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಿದ್ದೇನೆ.
- [ ] ನಾನು ಪ್ರತಿ ಕೆಂಪು ಧ್ವಜವನ್ನು ಸಂಶೋಧನೆಯ ಆರಂಭವಾಗಿ ಪರಿಗಣಿಸಿದ್ದೇನೆ, ತೀರ್ಮಾನವಲ್ಲ.
- [ ] ಪ್ರತಿ ಚಿಹ್ನೆಗೆ, ನಾನು ಮುಗ್ಧ ವಿವರಣೆ ಮತ್ತು ಮೋಸದ ಸನ್ನಿವೇಶ ಎರಡನ್ನೂ ಪರಿಗಣಿಸಿದೆ.
- [ ] ನಾನು ನಮೂನೆಗಳನ್ನು ದಾಖಲೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಪರಿಶೀಲಿಸದೆ ಮೋಸದ/ಕಾಲ್ಪನಿಕ ಎಂದು ನಿರೂಪಿಸಲಿಲ್ಲ.
- [ ] ನಾನು ವಂಚನೆಯ ತ್ರಿಕೋನದ ಸಂದರ್ಭವನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಿದ್ದೇನೆ (ಒತ್ತಡ, ಅವಕಾಶ, ಸಮರ್ಥನೆ).
- [ ] ಅಂತಿಮ ಕಾನೂನು ಅರ್ಹತೆಯು ಲೆಕ್ಕಪರಿಶೋಧಕರ ಕೆಲಸವಲ್ಲ ಮತ್ತು ನಾನು ಅಪಾಯವನ್ನು ನಿರ್ಣಯಿಸಿದ್ದೇನೆ ಎಂದು ನಾನು ದಾಖಲಿಸಿದ್ದೇನೆ.