एक मॉडल कार्ड से किए गए भुगतान को संभावित धोखाधड़ी के रूप में चिह्नित करता है। ग्राहक के लिए राशि अधिक है, व्यापारी नया है और स्कोर उच्चतम श्रेणी में है। विश्लेषक के पास चालीस और अलर्ट लंबित हैं। सबसे तेज़ उपाय है पुष्टि करके आगे बढ़ना। लेकिन ग्राहक के खाते के नोट्स से पता चलता है कि उसने हाल ही में घर बदला है और पहले एक बड़ी खरीदारी के बारे में कॉल किया था, जिससे अलर्ट पर दिखाई देने वाले सभी संकेतों की व्याख्या हो जाती है।
यह एक उदाहरण मात्र है, कोई प्रमाणित मामला नहीं। यह उस आदत का वर्णन करता है जिसे एआई धोखाधड़ी अलर्ट समीक्षा प्रशिक्षण को विकसित करना होता है: स्वचालित अलर्ट को परीक्षण के लिए प्रारंभिक बिंदु के रूप में पढ़ना, न कि अनुमोदन के लिए उत्तर के रूप में।
यह मार्गदर्शिका जोखिम प्रशिक्षण प्रमुखों और उनके साथ काम करने वाले वित्तीय अपराध या अनुपालन प्रमुखों के लिए है। इसमें प्रदर्शन संबंधी समस्या का वर्णन करने, कमियों का पता लगाने, तैयारी और अभ्यास की योजना बनाने, किसी मामले पर काम करने और यह आकलन करने के तरीके शामिल हैं कि क्या कौशल वास्तविक कार्यों में लागू होता है। यह प्रशिक्षण डिज़ाइन के बारे में है। आपके कार्यक्रम में प्रत्येक अलर्ट प्रकार, निपटान नियम और एस्केलेशन मार्ग को आपके वित्तीय अपराध या अनुपालन प्रमुख द्वारा मान्य किया जाना चाहिए और आपके नियामक दायित्वों के अनुरूप होना चाहिए।
एआई फ्रॉड अलर्ट रिव्यू ट्रेनिंग क्या है?
एआई फ्रॉड अलर्ट रिव्यू ट्रेनिंग विश्लेषकों को स्वचालित मॉडल द्वारा उत्पन्न परिणामों को सत्यापित करना सिखाती है। विश्लेषक व्यापक संदर्भ में अलर्ट की जांच करते हैं, वैकल्पिक स्पष्टीकरणों पर विचार करते हैं, निर्णय लेते हैं और एक तर्क लिखते हैं जिसकी समीक्षा कोई और कर सकता है। यह प्रशिक्षण निष्क्रिय स्वीकृति के जोखिम को कम करता है, जहां मॉडल के आउटपुट को ही निर्णय मान लिया जाता है।
त्वरित तथ्य
| सवाल | संक्षिप्त जवाब |
|---|---|
| कार्य क्या है? | स्वचालित अलर्ट की समीक्षा करें और निपटान को उचित ठहराएं। |
| आपका स्कोर क्या है? | निर्णय की सटीकता और समीक्षा के औचित्य की गुणवत्ता। |
| क्या नीति संबंधी प्रश्नोत्तरी पर्याप्त है? | नहीं। यह पूर्वापेक्षाओं की पुष्टि करता है, लेकिन यह नहीं कि कोई विश्लेषक एक प्रेरक स्कोर का विरोध कर सकता है या नहीं। |
| सामग्री का सत्यापन कौन करता है? | वित्तीय अपराध या अनुपालन प्रमुख। |
| प्रशिक्षण से क्या ठीक नहीं हो सकता? | कतार की मात्रा, लक्ष्य समय सीमा, खराब अलर्ट गुणवत्ता और अस्पष्ट एस्केलेशन अधिकार। |
| आपको कैसे पता चला कि यह काम कर गया? | लेन-देन के मामलों का एक नया, अनदेखे समूह, सहमत मानदंडों के आधार पर मूल्यांकित किया गया, जिसमें चल रहे कार्यों पर अनुवर्ती कार्रवाई शामिल है। |
1. प्रदर्शन संबंधी समस्या का वर्णन करें।
कार्य से शुरुआत करें: स्वचालित अलर्ट की समीक्षा करें और निर्णय को उचित ठहराएं। समीक्षा का अर्थ केवल सहमति या असहमति व्यक्त करना नहीं है। विश्लेषक मॉडल द्वारा उपयोग न किए गए संदर्भ को एकत्रित करता है, अलर्ट जारी करने के मॉडल के कारण के साथ उसका विश्लेषण करता है और यह दर्ज करता है कि निर्णय क्यों उचित है।
मानव-कारक साहित्य इस समस्या को एक नाम देता है। अनुभवजन्य अध्ययनों की समीक्षा में, पैरासुरमन और मैनज़ी स्वचालन पूर्वाग्रह का वर्णन करते हैं, जहाँ लोग स्वचालित सहायता पर अत्यधिक निर्भर हो जाते हैं और चूक (सहायता द्वारा इंगित न की गई किसी चीज़ को अनदेखा करना) और त्रुटि (सहायता के गलत होने पर भी उसका अनुसरण करना) करते हैं। वे बताते हैं कि ये प्रभाव तब हो सकते हैं जब सहायता अपूर्ण हो, ध्यान एक केंद्रीय भूमिका निभाता है और इन्हें प्रशिक्षण या निर्देशों द्वारा रोका नहीं जा सकता है।परसुरामन और मैनज़ी, 2010यह समीक्षा सामान्य रूप से स्वचालन के मानवीय उपयोग के बारे में है, न कि विशेष रूप से धोखाधड़ी संचालन के बारे में, इसलिए इस निष्कर्ष को एक डिज़ाइन चेतावनी के रूप में लें और इसे अपनी स्वयं की कतारों में मापें।
प्रशिक्षण के लिए, इसका मतलब है कि जोखिम के बारे में संक्षिप्त जानकारी देना पर्याप्त नहीं होगा। इस अभ्यास में विश्लेषकों को यह सिखाना होगा कि जब साक्ष्य मॉडल का समर्थन करते हैं तो उससे असहमत हों और जब साक्ष्य उसका समर्थन नहीं करते तो उससे सहमत हों।
प्रदर्शन विवरण को एक वाक्य में लिखें और वित्तीय अपराध के प्रमुख से इसकी जाँच करवाएँ: "अलर्ट और खाते के संदर्भ को देखते हुए, विश्लेषक बताता है कि मॉडल ने क्या संकेत दिया, व्यापक साक्ष्य क्या कहते हैं, निपटान और उसका कारण क्या है, और वे आगे क्या जानकारी प्राप्त करना चाहेंगे।"
2. सीखने और संदर्भ संबंधी कमियों का निदान करें
कुछ भी बनाने से पहले, उस कार्य की तुलना अपने वर्तमान कार्यक्रम में अपनाई जाने वाली प्रथाओं और मूल्यांकनों से करें। आमतौर पर तीन प्रश्न प्रशिक्षण की कमी को अन्य कमियों से अलग करते हैं:
- क्या वर्तमान कार्यप्रणाली में वास्तविक कार्य का उपयोग किया जाता है? यदि प्रशिक्षण में नीति और वर्गीकरण को शामिल किया जाता है, लेकिन विश्लेषकों से मॉडल अलर्ट की समीक्षा करने के लिए नहीं कहा जाता है, तो किसी ने भी सत्यापन का अभ्यास नहीं किया है। यदि मूल्यांकन में केवल यह देखा जाता है कि परिणाम उत्तर कुंजी से मेल खाता है या नहीं, तो यह तर्क की गुणवत्ता को छुपा देता है।
- संज्ञानात्मक आवश्यकता क्या है? ब्लूम के संशोधित वर्गीकरण में, प्रतिस्पर्धी व्याख्याओं का मूल्यांकन करना और किसी प्रवृत्ति का आकलन करना विश्लेषण और मूल्यांकन स्तरों पर आते हैं। वर्गीकरण को याद करना निचले स्तर पर आता है। इन स्तरों के अनुरूप गतिविधियों का मिलान हमारी मार्गदर्शिका में शामिल है। ब्लूम के वर्गीकरण के अनुसार सीखने की गतिविधियों का मिलान करना.
- क्या कौशल के अलावा कोई और चीज बाधा बन रही है? क्यू वॉल्यूम, हैंडलिंग-टाइम लक्ष्य और एस्केलेशन अधिकार की जाँच करें। यदि किसी विश्लेषक का मूल्यांकन प्रति घंटे हल किए गए अलर्ट की संख्या के आधार पर किया जाता है, तो मॉडल को स्वीकार करना तर्कसंगत विकल्प है, और प्रशिक्षण से इसमें कोई बदलाव नहीं आएगा। प्रशिक्षण से संबंधित न होने वाले कारणों की जानकारी उन लोगों को दें जो उन्हें ठीक कर सकते हैं।
3. डिजाइन की तैयारी और अभ्यास
एक बार जब आपको पता चल जाए कि प्रशिक्षण से किन कमियों को दूर किया जा सकता है, तो प्रत्येक चरण को एक अलग कार्य सौंप दें।
तैयार करना। संक्षिप्त निदान के साथ पूर्वापेक्षाओं की जाँच करें: दायरे में आने वाली टाइपोलॉजी, अलर्ट द्वारा दर्शाया गया डेटा, मॉडल क्या उपयोग करता है और क्या नहीं। इस चरण में स्व-गति से अध्ययन करना उपयुक्त है। स्मरण जाँच केवल पूर्वापेक्षाओं की पुष्टि करती है।
अभ्यास करें. पहचान छिपाए गए मामलों से निर्मित धोखाधड़ी सिमुलेशन का उपयोग करें और, यदि आपके पास संसाधन उपलब्ध हैं, तो मॉडल की कमियों का फायदा उठाने के लिए रेड-टीम शैली के मामले लिखें। मॉडल के सही होने पर, गलत होने पर और अस्पष्ट होने पर अलर्ट को मिलाकर भेजें, लेकिन विश्लेषक को यह न बताएं कि कौन सा अलर्ट किस श्रेणी का है। विश्लेषक निर्णय लेता है और उसका तर्क लिखता है।
प्रतिक्रिया। इसे कुल स्कोर के बजाय निर्णयों से जोड़ें। "आपने राशि के कारण अलर्ट की पुष्टि की, लेकिन खाते के नोट्स में इसका स्पष्टीकरण दिया गया था, और आपके तर्क में उनका उल्लेख नहीं था" यह वाक्य "5 में से 4 सही" से अधिक उपयोगी है।
लाइव इनपुट या अतुल्यकालिक समीक्षा? जब मामला अस्पष्ट हो और विश्लेषक किसी वरिष्ठ सहकर्मी द्वारा दोनों पक्षों की दलीलें सुनने से सीखते हों, तो प्रत्यक्ष इनपुट सबसे अधिक उपयोगी होता है। किसी तर्क की तुलना विशेषज्ञ द्वारा दिए गए स्पष्टीकरण से करने के लिए अतुल्यकालिक समीक्षा पर्याप्त है। कई टीमें दोनों तरीकों का उपयोग करती हैं: पहले स्व-गति से तैयारी, फिर कठिन मामलों पर एक निर्देशित सत्र।
4. एक वास्तविक उदाहरण के माध्यम से काम करें
उदाहरण के तौर पर। वित्तीय अपराध या अनुपालन प्रमुख को उपयोग से पहले मामले और उत्तर के मानदंडों को सत्यापित करना चाहिए। केवल पहचान रहित मामलों का ही उपयोग करें।
मामला। एक अलर्ट नए व्यापारी के यहाँ कार्ड के बिना की गई बड़ी खरीदारी को दर्शाता है। मॉडल स्कोर उच्च है। खाते के नोट्स में हाल ही में पते में बदलाव और दो दिन पहले फर्नीचर की नियोजित खरीदारी के बारे में ग्राहक के कॉल का उल्लेख है।
कार्य। विश्लेषक यह बताता है कि अलर्ट क्या दर्शाता है, संदर्भ से क्या जानकारी मिलती है, स्थिति और कारण क्या है, और वे आगे क्या जांच करेंगे।
पहला प्रयास। "उच्च स्कोर, बड़ी राशि, नया व्यापारी। संदिग्ध के रूप में पुष्टि करें।" विश्लेषक ने मॉडल के कारणों को दोहराया है और मॉडल द्वारा उपयोग न की गई किसी भी चीज़ पर ध्यान नहीं दिया है।
प्रतिक्रिया दें और पुनः प्रयास करें। कोच पूछता है कि विवरण नोट्स में क्या लिखा है और क्या उनमें मॉडल के प्रत्येक कारण की व्याख्या की गई है। पुनः प्रयास में विश्लेषक से मॉडल के तीनों संकेतों को सूचीबद्ध करने और प्रत्येक का व्यापक साक्ष्य से मिलान करने के लिए कहा जाता है।
एक और मजबूत प्रयास। "लेनदेन के इतिहास में राशि और व्यापारी असामान्य हैं, लेकिन नोट्स से पता चलता है कि हाल ही में पता बदला गया है और फर्नीचर खरीदने के बारे में एक कॉल आई थी। इससे राशि, व्यापारी की श्रेणी और डिलीवरी का पता स्पष्ट हो जाता है। मैं केवल स्कोर के आधार पर इसे संदिग्ध नहीं मानूंगा। मैं डिलीवरी के पते की तुलना नए पते से करूंगा और कॉल बैक रिकॉर्ड देखूंगा। यदि वे मेल खाते हैं, तो मैं इस आधार पर इसे वास्तविक मानकर बंद कर दूंगा। यदि नहीं, तो मैं मामले को आगे बढ़ाऊंगा।" यह उत्तर साक्ष्य के आधार पर तर्क देता है, एक वैकल्पिक स्पष्टीकरण का उल्लेख करता है और बताता है कि निर्णय को बदलने के लिए क्या आवश्यक होगा।
प्रत्येक प्रतिक्रिया तर्कसंगत है या अपूर्ण है? प्रत्येक का मूल्यांकन स्वीकृत मानदंडों के आधार पर करें, न कि कोच की पसंद के आधार पर। पहला प्रयास मॉडल की अनुरूपता दर्शाता है। बेहतर प्रयास मॉडल की परीक्षा लेता है। ऐसे मामलों को भी शामिल करें जहां सही उत्तर चेतावनी की पुष्टि करना हो, ताकि विश्लेषक सहज रूप से इस पर अविश्वास करना न सीखें।
5. क्षमता का आकलन करें और स्थानांतरण की योजना बनाएं
क्षमता का प्रमाण अनदेखे लेन-देन मामलों पर प्रदर्शन है। निर्णय की सटीकता और तर्क की गुणवत्ता का मूल्यांकन करें। एक सरल मानदंड के लिए 0 से 2 तक के पैमाने का उपयोग किया जाता है:
| कसौटी | प्रत्यक्ष साक्ष्य |
|---|---|
| कार्य निष्पादन | अलर्ट की समीक्षा करता है और निपटान के पीछे के साक्ष्य को रिकॉर्ड करता है। |
| विचार | यह विकल्पों, बाधाओं और अनिश्चितताओं के बारे में बताता है। |
| सीमाएँ | स्वीकृत प्रक्रियाओं का पालन करता है और जानकारी या अधिकार अपर्याप्त होने पर मामले को आगे बढ़ाता है। |
एंकर: 0 अनुपस्थित या असमर्थित है, 1 प्रासंगिक चूक के साथ आंशिक है, और 2 पूर्ण है और सहमत मानदंडों के अनुसार उचित है। गंभीर त्रुटियों को अलग से परिभाषित करें, जैसे कि किसी अनिवार्य एस्केलेशन नियम से मेल खाने वाले अलर्ट को बंद करना, ताकि समग्र स्कोर किसी एक त्रुटि को छिपा न सके। यह रूब्रिक एक प्रस्ताव है, मान्य तैयारी मानक नहीं: इसे वित्तीय अपराध लीड के साथ अनुकूलित करें और इसका पायलट परीक्षण करें। हमारी मार्गदर्शिका उपयोगी प्रतिक्रिया के साथ इंटरैक्टिव अभ्यास डिजाइन करना यह दर्शाता है कि निर्णयों से संबंधित प्रतिक्रिया कैसे लिखी जाए।
स्थानांतरण की योजना सोच-समझकर बनाएं। अभ्यास के बाद, एक वरिष्ठ विश्लेषक प्रत्येक शिक्षार्थी के कुछ लाइव डिस्पोज़िशन का नमूना लें और उनके साथ उनके कारणों की समीक्षा करें, या हाल ही में गलत तरीके से बंद किए गए किसी अलर्ट पर संक्षिप्त चर्चा करें।
जहां इंटरैक्टिव डिलीवरी मददगार होती है
इंटरैक्टिव फॉर्मेट तब मददगार होते हैं जब समूह में शामिल होने से पहले सभी को अपनी सहमति देनी होती है। लाइव सेशन में, एक फैसिलिटेटर एक डीआइडेंटिफाइड अलर्ट दिखा सकता है, प्रत्येक एनालिस्ट से उसका विवरण और एक पंक्ति में कारण लिखने को कह सकता है, और फिर चर्चा से पहले स्प्रेड का खुलासा कर सकता है। तैयारी के लिए इन्हीं मामलों को सेल्फ-पेस्ड तरीके से भी चलाया जा सकता है। AhaSlides इंटरैक्टिव लर्निंग और लाइव और सेल्फ-पेस्ड डिलीवरी के बीच स्विच करने की सुविधा देता है। यह विवरण या कारणों को स्वचालित रूप से स्कोर नहीं करता है, इसलिए इन्हें किसी व्यक्ति या आपकी अपनी प्रक्रिया द्वारा चिह्नित किया जाता है। किसी भी विशिष्ट ऑथरिंग, फीडबैक या रिपोर्टिंग फ़ंक्शन की जांच अपने वर्कफ़्लो के अनुसार करें जिस पर आप निर्भर रहने की योजना बना रहे हैं। फॉर्मेट चुनने के मार्गदर्शन के लिए, हमारा लेख देखें। अनुकूली, इंटरैक्टिव और लाइव लर्निंग का उपयोग कब करें.
जो परिवर्तन हुआ उसे मापें
पहले से ही तय कर लें कि विश्लेषक कार्य को करने में सक्षम हैं या नहीं, यह किस बात से सिद्ध होगा। एक अनदेखे केस सेट पर निपटान सटीकता और तर्क की गुणवत्ता की तुलना एक बेसलाइन से करें। यह परिभाषित करें कि इसमें कौन-कौन शामिल हैं, आधार क्या है और समय क्या है। यदि परिणाम बेहतर होते हैं, तो प्रशिक्षण का श्रेय देने से पहले यह जांच लें कि उसी अवधि में और क्या-क्या परिवर्तन हुए हैं, जैसे कि मॉडल का पुनः समायोजन, नियम में परिवर्तन या नया हैंडलिंग-टाइम लक्ष्य।
वे बाधाएं जो बनी रह सकती हैं
- कतार का दबाव। हैंडलिंग-टाइम लक्ष्य मॉडल के साथ तेजी से सहमति को पुरस्कृत करते हैं।
- उच्च गुणवत्ता के प्रति सतर्कता। एक ऐसा मॉडल जो कई गलत सकारात्मक परिणाम देता है, प्रशिक्षण चाहे जैसा भी हो, ध्यान को कमजोर कर देता है।
- आगे बढ़ने के अधिकार। किसी चेतावनी पर संदेह करने वाले विश्लेषक को भी उसे चुनौती देने के लिए एक स्पष्ट मार्ग की आवश्यकता होती है।
- मामले का विवरण। एक केस सेट में कुछ पैटर्न दिखाई देते हैं। स्कोर सामान्य तौर पर विश्लेषक के निर्णय का वर्णन नहीं करता है।
- स्थानांतरण। किसी कार्यशाला में प्रदर्शन करना, लंबी कार्य अवधि के अंत में प्रदर्शन करने जैसा नहीं होता है।
इन समस्याओं के बारे में प्रायोजकों को पहले ही बता दें और अलग-अलग समाधानों की योजना बनाएं। प्रशिक्षण से विश्लेषक के प्रश्न पूछने और समझाने की क्षमता में सुधार होता है। इससे कतार से जुड़े प्रोत्साहनों में कोई बदलाव नहीं आता।
ज़्यादातर पूछे जाने वाले सवाल
एआई फ्रॉड अलर्ट रिव्यू ट्रेनिंग क्या है?
यह विश्लेषकों को स्वचालित अलर्ट को मान्य करना सिखाता है: उस संदर्भ की जांच करें जिसका मॉडल ने उपयोग नहीं किया, विकल्पों पर विचार करें, एक समाधान चुनें और एक तर्क लिखें जिसकी ऑडिट की जा सके।
स्वचालन पूर्वाग्रह क्या है?
यह स्वचालित सहायता पर अत्यधिक निर्भरता की प्रवृत्ति है, जिसके कारण या तो स्वचालित सहायता द्वारा न बताई गई समस्याओं को अनदेखा कर दिया जाता है या फिर स्वचालित सहायता के गलत होने पर भी उसका अनुसरण किया जाता है। पैरासुरमन और मैनज़ी द्वारा किए गए अध्ययनों की समीक्षा में पाया गया कि प्रशिक्षण या निर्देशों द्वारा इसे रोका नहीं जा सकता।
आप यह कैसे आंकते हैं कि विश्लेषक केवल स्वीकार करने के बजाय पुष्टि कर रहे हैं या नहीं?
ऐसे अनदेखे मामले प्रस्तुत करें, जिनमें से कुछ में मॉडल सही हो और कुछ में गलत हो, और सहमत मानदंडों के आधार पर निर्णय और तर्क का मूल्यांकन करें।
क्या प्रशिक्षण में वास्तविक ग्राहक डेटा का उपयोग किया जाता है?
नहीं। पहचान छिपाए गए या कृत्रिम मामलों का उपयोग करें, और अपने अनुपालन प्रमुख से उन्हें अनुमोदित करवाएं।
कहा से शुरुवात करे
अपनी कतार में से एक अलर्ट प्रकार चुनें। प्रदर्शन विवरण लिखें, वित्तीय अपराध प्रमुख से सही, गलत और अस्पष्ट अलर्ट सहित एक अनाम केस सेट का सत्यापन करवाएं, और 0 से 2 के पैमाने और गंभीर त्रुटियों की सूची के साथ तीन मानदंडों वाला एक रूब्रिक तैयार करें। इसे लागू करने से पहले एक छोटे समूह के साथ इसका परीक्षण करें।
यह देखने के लिए कि कोई केस आपकी अपनी टीम के साथ लाइव कैसे चलाया जा सकता है, और बाद में स्व-गति से इसका पुन: उपयोग कैसे किया जा सकता है, AhaSlides का अन्वेषण करें।
