বছরের শেষ ত্রৈমাসিক সবসময় খুচরা বিক্রেতাদের দ্বারা অত্যন্ত প্রত্যাশিত। কেনাকাটার সবচেয়ে বড় আন্দোলন শুরু হয় শিশু দিবসের মাধ্যমে, তারপরে ব্ল্যাক ফ্রাইডে এবং ক্রিসমাস। যাইহোক, এই আন্দোলন কোম্পানিগুলির জন্য একটি ভয় নিয়ে আসে: জালিয়াতি।.
গত বছরে, 8.9 মিলিয়ন ব্রাজিলিয়ান কিছু ধরণের প্রতারণার শিকার হয়েছিল। ন্যাশনাল কনফেডারেশন অফ শপকিপারস (CNDL) দ্বারা প্রকাশিত একটি সমীক্ষা অনুসারে, 48% ইন্টারনেটের মাধ্যমে করা লেনদেন বা বিক্রয়ের সাথে সম্পর্কিত।.
সমাধান এবং জালিয়াতি প্রতিরোধের বিশেষজ্ঞের জন্য, ইগর কাস্ত্রোভিয়েজো, 1DataPipe-এ কান্ট্রি ম্যানেজার ব্রাজিল, একটি ভোক্তা অন্তর্দৃষ্টি প্ল্যাটফর্ম, যা বর্তমানে স্ক্যামারদের দ্বারা ব্যবহৃত প্রধান সরঞ্জামগুলির মধ্যে একটি হল AI, প্রধানত ব্যাঙ্ক এবং ফিনটেকগুলির নিরাপত্তা ব্যবস্থাকে বাধা দেওয়ার জন্য৷ “AI এর সাথে, তারা ব্যবহারকারীদের আরও সহজে প্রতারিত করতে পেরেছে, যা খ্যাতিমান, আর্থিক প্রতিষ্ঠান সহ একটি উচ্চ কারণ হয়েছে”, ক্যাস্ট্রোভিয়েজো হাইলাইট করে। সাইবারসিকিউরিটি অ্যালম্যানাক 2024 অনুসারে, সাইবার আক্রমণের জন্য বিশ্ব অর্থনীতিতে US$9.5 ট্রিলিয়ন খরচ হওয়া উচিত।.
কনসালটেন্সি EY-এর একটি সমীক্ষা অনুসারে, পুরো ল্যাটিন আমেরিকা জুড়ে, 91% কোম্পানি ইতিমধ্যেই একটি সাইবার নিরাপত্তার ঘটনা ঘটিয়েছে। অর্থনৈতিক ও ব্যবসায়িক গবেষণা কেন্দ্র (CEBR) এর একটি তথ্য অনুসারে, শুধুমাত্র গত বছরেই, গত বছরে, কেলেঙ্কারির শিকারের সংখ্যা 70% বেড়েছে, যা কোম্পানি প্রতি R$8.5 মিলিয়নের গড় ক্ষতির প্রতিনিধিত্ব করে।.
ক্যাস্ট্রোভিজোর জন্য, অত্যাধুনিক কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার বিনিয়োগ এবং প্রয়োগ হল কোম্পানিগুলির জন্য প্রধান সমাধান যা জালিয়াতি এবং কেলেঙ্কারীর ঝুঁকি কমাতে চায়। বর্তমানে, ডেটা বিশ্লেষণের সাথে প্রযুক্তির সমন্বয় করে, প্রতারণামূলক কার্যকলাপ সম্পাদন করতে প্রবণ ব্যক্তিদের সনাক্ত করা সম্ভব। বাজারে ইতিমধ্যেই এমন সফ্টওয়্যার রয়েছে যা এই ব্যক্তির ডিজিটাল পদচিহ্নগুলিকে মূল্যায়ন করে, যার মধ্যে তাদের অনলাইন আচরণ, তাদের ডিভাইসের আইপি এবং তাদের ফোন এবং ইমেল ঠিকানার নির্ভরযোগ্যতাও রয়েছে”, তিনি ব্যাখ্যা করেন।.
প্রযুক্তির ব্যবহারের প্রবণতা দেখা সম্ভব, বিশেষ করে দক্ষিণ আমেরিকায়। সার্টিফাইড ফ্রড ইনভেস্টিগেটরস অ্যাসোসিয়েশন (ACFE) এর একটি সমীক্ষা দেখায় যে, বিশ্বব্যাপী, জালিয়াতির লড়াইয়ের সেগমেন্টে 18% পেশাদাররা ইতিমধ্যেই তাদের কাজে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা এবং মেশিন লার্নিং ব্যবহার করে, এই সেক্টরের আরও 46% এক্সিকিউটিভ যারা ল্যাটিন মহাদেশে বসবাসকারী আগামী দুই বছরের মধ্যে তাদের অন্তর্ভুক্ত করতে চান।.
“মেশিন লার্নিং ব্যবহারের মাধ্যমে, কোম্পানিগুলি তাদের ব্যবহারকারীদের ডিফল্ট আচরণ সনাক্ত করতে তাদের অ্যালগরিদমকে প্রশিক্ষণ দিতে পারে। যদি সিস্টেমটি কোনও অস্বাভাবিক ক্রিয়াকলাপ সনাক্ত করে, যেমন এটি অন্য জায়গায় ব্যবহার করা বা প্রোফাইলের বাইরে পণ্য কেনা, আপনি লেনদেনটিকে সন্দেহজনক হিসাবে শ্রেণীবদ্ধ করতে পারেন এবং ধারকের জন্য ব্যবহারের কিছু নিশ্চিতকরণের জন্য বলতে পারেন”, ইগোর ব্যাখ্যা করেন।.
দক্ষিণ আমেরিকায় প্রযুক্তির ব্যবহারে ক্রমবর্ধমান প্রবণতা রয়েছে। সার্টিফাইড ফ্রড ইনভেস্টিগেটরস অ্যাসোসিয়েশন (ACFE) এর একটি সমীক্ষা অনুসারে, বিশ্বব্যাপী, জালিয়াতির বিরুদ্ধে লড়াইয়ে 18% পেশাদাররা ইতিমধ্যেই তাদের কাজে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা এবং মেশিন লার্নিং ব্যবহার করে, যখন ল্যাটিন আমেরিকান এক্সিকিউটিভদের 46% আগামী দুই বছরের মধ্যে তাদের অন্তর্ভুক্ত করার পরিকল্পনা করেছে। “মেশিন লার্নিং প্রয়োগের সাথে, কোম্পানিগুলি তাদের ব্যবহারকারীদের সাধারণ আচরণ চিনতে তাদের অ্যালগরিদমকে প্রশিক্ষণ দিতে সক্ষম হয়। যদি সিস্টেমটি একটি অস্বাভাবিক ক্রিয়াকলাপ সনাক্ত করে, যেমন একটি ভিন্ন অবস্থানে ব্যবহার করা বা সাধারণ প্রোফাইলের সাথে মেলে না এমন পণ্যগুলির অধিগ্রহণ, এটি লেনদেনটিকে সন্দেহজনক হিসাবে চিহ্নিত করতে পারে এবং হোল্ডারের কাছ থেকে ব্যবহারের নিশ্চিতকরণের অনুরোধ করতে পারে”, 1DataPipe কান্ট্রি ম্যানেজার উপসংহারে পৌঁছেছেন।.
