ಹೊಸ ಸೆಲ್ ಫೋನ್, ಅಂತರರಾಷ್ಟ್ರೀಯ ವಿಮಾನ ಅಥವಾ ವಿಶೇಷ ಉಡುಗೊರೆಯನ್ನು ಖರೀದಿಸಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುವುದನ್ನು ಕಲ್ಪಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ - ಆದರೆ ನಿಮ್ಮ ವಹಿವಾಟನ್ನು ಅನುಮಾನಾಸ್ಪದವೆಂದು ಫ್ಲ್ಯಾಗ್ ಮಾಡಿ, ಯಾವುದೇ ಸಮರ್ಥನೀಯ ವಿವರಣೆಯಿಲ್ಲದೆ ವಂಚನೆ ತಡೆಗಟ್ಟುವ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯಿಂದ ನಿರ್ಬಂಧಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಇದು ಆನ್‌ಲೈನ್ ಶಾಪಿಂಗ್‌ನ ದುಷ್ಪರಿಣಾಮವಾಗಿದೆ. ಈ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ವಂಚನೆಯಿಂದ ರಕ್ಷಿಸಲು ಮತ್ತು ತೃಪ್ತಿದಾಯಕ ಶಾಪಿಂಗ್ ಅನುಭವವನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾಗಿದ್ದರೂ, ಅವು ಹತಾಶೆ ಮತ್ತು ನಷ್ಟಕ್ಕೂ ಕಾರಣವಾಗಬಹುದು.
ದತ್ತಾಂಶ ಸಂಗ್ರಹಣೆ ಮತ್ತು ಹಂಚಿಕೆಯಲ್ಲಿನ ಘಾತೀಯ ಹೆಚ್ಚಳ, ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ತ್ವರಿತ ಡಿಜಿಟಲೀಕರಣ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚು ಅತ್ಯಾಧುನಿಕ ವಂಚನೆ ತಂತ್ರಗಳೊಂದಿಗೆ, ಮಾರುಕಟ್ಟೆಯು ತನ್ನ ರಕ್ಷಣೆಯನ್ನು ಕಠಿಣಗೊಳಿಸಿದೆ. ಆದರೆ ಈ ಆಂದೋಲನವು ಒಂದು ವಿರೋಧಾಭಾಸವನ್ನು ಸೃಷ್ಟಿಸಿದೆ: ಹೆಚ್ಚು ರಕ್ಷಿಸಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುವುದರಿಂದ ನಿಮಗೆ ಆದಾಯದಲ್ಲಿ ಮಾತ್ರವಲ್ಲದೆ ಖ್ಯಾತಿಯಲ್ಲೂ ನಷ್ಟವಾಗುತ್ತದೆ. ಕಾನೂನುಬದ್ಧ ವಹಿವಾಟನ್ನು ಮೋಸ ಎಂದು ತಪ್ಪಾಗಿ ಗುರುತಿಸಿದಾಗ ನಾವು ಇದನ್ನು ತಪ್ಪು ಧನಾತ್ಮಕ ಎಂದು ಕರೆಯುತ್ತೇವೆ.
ಅತಿಯಾದ ಭದ್ರತೆಯ ಗುಪ್ತ ವೆಚ್ಚ
ಆಧುನಿಕ ವಂಚಕರು ವ್ಯವಹಾರಗಳಂತೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತಾರೆ: ಅವರು ವೇಗದವರು, ಸಂಘಟಿತರು ಮತ್ತು ಬೃಹತ್ ಪ್ರಮಾಣದ ಡೇಟಾದಿಂದ ಪ್ರೇರಿತರು. "ಸೇವೆಯಾಗಿ ಫಿಶಿಂಗ್" ನಂತಹ ತಂತ್ರಗಳು ಸೋರಿಕೆಯಾದ ಮಾಹಿತಿಯ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಗುರುತುಗಳನ್ನು ಅನುಕರಿಸುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಲ್ಲಿನ ವರ್ತನೆಯ ದೋಷಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತವೆ. ಅವರು ಇನ್ನು ಮುಂದೆ ಸ್ಪಷ್ಟ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಅನುಸರಿಸುವುದಿಲ್ಲ, ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಬಳಕೆಯಲ್ಲಿಲ್ಲದಂತೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಕಂಪನಿಗಳು ಹೆಚ್ಚು ದೃಢವಾದ ಭದ್ರತಾ ಪದರಗಳನ್ನು ಹುಡುಕುವಂತೆ ಒತ್ತಾಯಿಸುತ್ತದೆ.
ವಂಚಕರು ಹೊಸತನವನ್ನು ಕಂಡುಕೊಳ್ಳುತ್ತಿದ್ದರೂ, ಅನೇಕ ಹಣಕಾಸು ಸೇವೆಗಳು ಮತ್ತು ಚಿಲ್ಲರೆ ಕಂಪನಿಗಳು ಇನ್ನೂ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯಿಸಲು ಸ್ಥಿರ ನಿಯಮಗಳನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿವೆ. ಇದು ಕಠಿಣ ಮತ್ತು ನಿಷ್ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಮಾದರಿಯಾಗಿದೆ - ಶಾಪಿಂಗ್ ಅನುಭವವು ರಾಜಿ ಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲ್ಪಟ್ಟಿದೆ, ಪರಿವರ್ತನೆ ದರಗಳು ಕುಸಿಯುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಗ್ರಾಹಕರ ನಿಷ್ಠೆ ಕಳೆದುಹೋಗುತ್ತದೆ.
ಮತ್ತು ಇದರ ಪರಿಣಾಮ ಇನ್ನೂ ಹೆಚ್ಚಾಗಿರುತ್ತದೆ: ತಪ್ಪು ಧನಾತ್ಮಕತೆಯನ್ನು ಅನುಭವಿಸುವ 32% ಗ್ರಾಹಕರು ಚಿಲ್ಲರೆ ವ್ಯಾಪಾರಿಯನ್ನು ಶಾಶ್ವತವಾಗಿ ತ್ಯಜಿಸುತ್ತಾರೆ. ವಂಚನೆ-ವಿರೋಧಿ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯಲ್ಲಿನ ಒಂದು ವೈಫಲ್ಯವು ಆದಾಯ ಮತ್ತು ಖ್ಯಾತಿಯ ಶಾಶ್ವತ ನಷ್ಟವನ್ನು ಅರ್ಥೈಸಬಲ್ಲದು. ಜಾವೆಲಿನ್ ಸ್ಟ್ರಾಟಜಿ & ರಿಸರ್ಚ್ ಪ್ರಕಾರ, ಈ ದೋಷಗಳು ಈಗಾಗಲೇ US ಚಿಲ್ಲರೆ ವ್ಯಾಪಾರಿಗಳಿಗೆ ವಾರ್ಷಿಕವಾಗಿ $118 ಬಿಲಿಯನ್ ನಷ್ಟವನ್ನುಂಟುಮಾಡುತ್ತವೆ - ನಿಜವಾದ ವಂಚನೆ ನಷ್ಟಗಳಿಗಿಂತ 13 ಪಟ್ಟು ಹೆಚ್ಚು. ಗಣಿತವು ಸೇರಿಸುವುದಿಲ್ಲ.
ನೈಜ-ಸಮಯದ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಮತ್ತು ವರ್ತನೆಯ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯ ಪ್ರಾಮುಖ್ಯತೆ
ಈ ಸನ್ನಿವೇಶವನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು, ತಡೆಗಟ್ಟುವಿಕೆಯ ಹೊಸ ಯುಗಕ್ಕೆ ಅತಿಯಾದ ಬಿಗಿತವಲ್ಲ, ಬುದ್ಧಿವಂತಿಕೆಯ ಅಗತ್ಯವಿದೆ. ಇದರರ್ಥ ಬಳಕೆದಾರರ ಅನುಭವಕ್ಕೆ ಧಕ್ಕೆಯಾಗದಂತೆ ನಿಖರವಾದ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ (AI), ನೈಜ-ಸಮಯದ ಡೇಟಾ ಮತ್ತು ನಡವಳಿಕೆಯ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯ ಸಂಯೋಜನೆಯನ್ನು ಬಳಸುವುದು.
ನಿರಂತರವಾಗಿ ಕಲಿಯುವ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ, ವೈಯಕ್ತಿಕ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಸಾಧ್ಯವಿದೆ: ಸ್ಥಳ, ಸಮಯ, ಸಾಧನ, ಖರೀದಿ ಇತಿಹಾಸ ಮತ್ತು ಪಾವತಿ ವಿಧಾನ. ಯಾವುದೇ ಪೂರ್ವ-ಪ್ರೋಗ್ರಾಮ್ ಮಾಡಲಾದ ನಿಯಮಗಳಿಗಿಂತ ನಡವಳಿಕೆಯು ಜೋರಾಗಿ ಮಾತನಾಡುತ್ತದೆ.
ಇದು ಕೇವಲ "ಹೌದು" ಅಥವಾ "ಇಲ್ಲ" ಎಂದು ಹೇಳುವುದಲ್ಲ, ಬದಲಾಗಿ ಸಂದರ್ಭವನ್ನು ಅರ್ಥೈಸಿಕೊಳ್ಳುವುದರ ಬಗ್ಗೆ. ಅದೇ ಗ್ರಾಹಕರು ಬೆಳಿಗ್ಗೆ ಸಾವೊ ಪಾಲೊದಲ್ಲಿ ಮತ್ತು ಸಂಜೆ ರಿಯೊ ಡಿ ಜನೈರೊದಲ್ಲಿ ಏನನ್ನಾದರೂ ಖರೀದಿಸಬಹುದು. ಅವರು ತಮ್ಮ ಫೋನ್ ಬದಲಾಯಿಸಬಹುದು, ಬ್ರೌಸರ್‌ಗಳನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸಬಹುದು ಅಥವಾ ತಮ್ಮ ಸಾಧನದ ಆಪರೇಟಿಂಗ್ ಸಿಸ್ಟಮ್ ಅನ್ನು ನವೀಕರಿಸಬಹುದು. ವಂಚನೆ-ವಿರೋಧಿ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ಇದನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಬೇಕು - ಮತ್ತು ವಹಿವಾಟನ್ನು ನಿರ್ಬಂಧಿಸಬಾರದು.
ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸುವ ಮೂಲಕ, ಕಂಪನಿಗಳು ಐತಿಹಾಸಿಕ ದತ್ತಾಂಶದಿಂದ ಕಲಿಯುವ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ರಚಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಕಾಲಾನಂತರದಲ್ಲಿ ತಪ್ಪು ಧನಾತ್ಮಕತೆಯನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಬಹುದು. ಪ್ರತಿ ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ಸಾಮಾನ್ಯವಾದದ್ದನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಮತ್ತು ವಿಚಲನಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವುದು ಗುರಿಯಾಗಿದೆ - ಪೂರ್ವನಿರ್ಧರಿತ ನಿಯಮಗಳನ್ನು ಮಾತ್ರ ಅವಲಂಬಿಸದೆ. ಯುರೋಪಿಯನ್ ಬ್ಯಾಂಕಿನ ಡೇಟಾವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು MIT ಅಧ್ಯಯನವು ಈ ತಂತ್ರವು ತಪ್ಪು ಧನಾತ್ಮಕತೆಯನ್ನು 54% ರಷ್ಟು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಿದೆ ಮತ್ತು US$220,000 ಗೆ ಸಮಾನವಾದ ಉಳಿತಾಯವನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ ಎಂದು ತೋರಿಸಿದೆ.
ಅದೃಶ್ಯ ದೃಢೀಕರಣದ ಭವಿಷ್ಯ
ಭದ್ರತೆ ಮತ್ತು ಪರಿವರ್ತನೆಯನ್ನು ಸಮತೋಲನಗೊಳಿಸಲು ಡೇಟಾದ ಬಳಕೆಯೊಂದಿಗೆ ಹೆಚ್ಚು ನಿಖರವಾದ ಶಿಫಾರಸುಗಳನ್ನು ನೀಡಲು AI ಮತ್ತು ಬಳಕೆದಾರರ ಪ್ರೊಫೈಲ್‌ಗಳ ಸಂಯೋಜನೆಯು ಹೊಸ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳಿಗೆ ಬಾಗಿಲು ತೆರೆಯುತ್ತದೆ. ಇವುಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದು ವೆಕ್ಟರ್ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ: ತೆರವುಗೊಳಿಸಿದ ಕುಕೀಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಸಾಧನಗಳಿಂದ ಅಥವಾ ಅಜ್ಞಾತ ಮೋಡ್‌ನಲ್ಲಿರುವಾಗಲೂ ವಂಚನೆಯನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವಿರುವ ಪರಿಹಾರ. ಆದರೆ ಕಾನೂನುಬದ್ಧ ಬಳಕೆದಾರರು ಸಹ ಈ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸಬಹುದು.
ಮತ್ತು ವಂಚಕರು ಮತ್ತು ಉತ್ತಮ ಬಳಕೆದಾರರು ಇಬ್ಬರೂ ಒಂದೇ ಮುಖವಾಡದ ಹಿಂದೆ ಅಡಗಿಕೊಂಡಾಗ, ನೀವು ಅವರನ್ನು ಹೇಗೆ ಪ್ರತ್ಯೇಕಿಸಬಹುದು? ವೆಕ್ಟರ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಾಧನದ "ಬೆರಳಚ್ಚು" ಯೊಂದಿಗೆ ಸಂಯೋಜಿಸುವ ಮೂಲಕ, ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ಆ ಬಳಕೆದಾರರ ವಿಶಿಷ್ಟ ನಡವಳಿಕೆಯನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು ಮತ್ತು ವೈಪರೀತ್ಯಗಳನ್ನು ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಬಹುದು. ಇದು ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ ನಿಖರತೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತದೆ, ಭದ್ರತೆಗೆ ಧಕ್ಕೆಯಾಗದಂತೆ ಅನಗತ್ಯ ಬ್ಲಾಕ್‌ಗಳನ್ನು ತಪ್ಪಿಸುತ್ತದೆ.
ಈ ಮಾದರಿಯಲ್ಲಿ, ಸಣ್ಣ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ಸಂದರ್ಭೋಚಿತ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯೊಂದಿಗೆ ನಿರ್ವಹಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ - ನಿರೀಕ್ಷಿತ ಬಳಕೆದಾರ ಮಾದರಿಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ವೈಪರೀತ್ಯಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಸೂಕ್ಷ್ಮ ಬದಲಾವಣೆಗಳು (ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಅಪ್‌ಡೇಟ್‌ನಂತೆ) ಎಚ್ಚರಿಕೆಗಳನ್ನು ಪ್ರಚೋದಿಸುವುದಿಲ್ಲ, ಆದರೆ ಗಮನಾರ್ಹ ಬದಲಾವಣೆಗಳು (ಆಪರೇಟಿಂಗ್ ಸಿಸ್ಟಮ್ ಸ್ವಿಚ್ ಅಥವಾ ಜಿಯೋಲೋಕಲೈಸೇಶನ್‌ನಲ್ಲಿನ ಬದಲಾವಣೆಯಂತೆ) ಅವು ವಿಶಿಷ್ಟ ನಡವಳಿಕೆಯಿಂದ ವಿಮುಖವಾದರೆ ಅವುಗಳನ್ನು ಫ್ಲ್ಯಾಗ್ ಮಾಡಬಹುದು. ಇದು ಭದ್ರತೆಯ ಹೊಸ ಗಡಿಯಾಗಿದೆ: ತೆರೆಮರೆಯಲ್ಲಿ, ಸರಾಗವಾಗಿ ಕೆಲಸ ಮಾಡುವುದು. ಅತ್ಯುತ್ತಮ ವಂಚನೆ-ವಿರೋಧಿ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ಗ್ರಾಹಕರು ಗಮನಿಸುವುದಿಲ್ಲ.
ಮಾರಾಟವನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುವ ಭದ್ರತೆ, ಪ್ರತಿಯಾಗಿ ಅಲ್ಲ.
ವಂಚನೆಯ ಪರಿಣಾಮಗಳನ್ನು ಅನುಭವಿಸುವುದಕ್ಕಿಂತ, ಪರಿವರ್ತನೆ ದರಗಳು ಸ್ವಲ್ಪ ಕಡಿಮೆಯಾದರೂ, ಕೆಲವು ಕಾನೂನುಬದ್ಧ ವಹಿವಾಟುಗಳನ್ನು ನಿರಾಕರಿಸುವುದು ಉತ್ತಮ ಎಂದು ಕಂಪನಿಗಳು ನಂಬುತ್ತವೆ. ಆದರೆ ಸರಿಯಾದ ಸಾಧನಗಳಿದ್ದರೆ ಅವರು ಈ ನಿಲುವನ್ನು ಅಳವಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಬೇಕಾಗಿಲ್ಲ.
ಆದ್ದರಿಂದ, ಭದ್ರತೆ ಮತ್ತು ಅನುಕೂಲತೆಯನ್ನು ಸಮತೋಲನಗೊಳಿಸುವ ವಂಚನೆ ತಡೆಗಟ್ಟುವಿಕೆ ಪರಿಹಾರವನ್ನು ಅಳವಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುವುದು ನಿಜವಾದ ಮಾರುಕಟ್ಟೆ ಅಗತ್ಯವಾಗಿದೆ. ಭದ್ರತೆ ಮತ್ತು ಬಳಕೆದಾರ ಅನುಭವವು ವಿರುದ್ಧ ಶಕ್ತಿಗಳಾಗಿರಬೇಕಾಗಿಲ್ಲ - ಅವು ಒಟ್ಟಾಗಿ ಕೆಲಸ ಮಾಡಬೇಕು. ಇದನ್ನು ಸಾಧಿಸಲು, ಕೀಲಿಯು ನಿಖರತೆಯಲ್ಲಿದೆ, ಬಿಗಿತವಲ್ಲ.
ಸುಳ್ಳು ಧನಾತ್ಮಕ ಯುಗದಲ್ಲಿ ಕಂಪನಿಗಳು AI, ವರ್ತನೆಯ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಮತ್ತು ಸುಧಾರಿತ ವಂಚನೆ ಪತ್ತೆ ಸಾಧನಗಳಂತಹ ಬುದ್ಧಿವಂತ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳಲ್ಲಿ ಹೂಡಿಕೆ ಮಾಡಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ. ಈ ನಾವೀನ್ಯತೆಗಳು ಕಾನೂನುಬದ್ಧ ಮಾರಾಟವನ್ನು ತ್ಯಾಗ ಮಾಡದೆ ನಷ್ಟವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತವೆ - ಮತ್ತು, ಮುಖ್ಯವಾಗಿ, ಗ್ರಾಹಕರನ್ನು ದೂರವಿಡದೆ.
ಭದ್ರತೆ ಮತ್ತು ಗ್ರಾಹಕರ ಅನುಭವವು ವಿರುದ್ಧಾರ್ಥಕ ಅಂಶಗಳಲ್ಲ - ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಮಾಡಿದಾಗ, ಅವು ಪರಸ್ಪರ ಪೂರಕವಾಗಿರುತ್ತವೆ. ರಕ್ಷಣೆ ಒದಗಿಸುವುದು ಕಡ್ಡಾಯವಾಗಿದೆ. ಆದರೆ ಅನುಭವಕ್ಕೆ ಧಕ್ಕೆಯಾಗದಂತೆ ಹಾಗೆ ಮಾಡುವುದು ಇಂದಿನ ಹೆಚ್ಚುತ್ತಿರುವ ಸ್ಪರ್ಧಾತ್ಮಕ ಮಾರುಕಟ್ಟೆಯಲ್ಲಿ ನಿಜವಾಗಿಯೂ ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನುಂಟು ಮಾಡುತ್ತದೆ.
ನೆಥಾನ್‌ನ ಮಾರಾಟ ಮುಖ್ಯಸ್ಥ ಥಿಯಾಗೊ ಬರ್ಟಾಚಿನಿ ಅವರಿಂದ
