मास्टरकार्ड ने जनरेटिव आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और ग्राफिक तकनीक का उपयोग करते हुए एक नवोन्मेषी दृष्टिकोण पेश किया है, जो चोरी हुए पेमेंट कार्ड की पहचान दर को काफी बढ़ा देता है, जिससे इसकी पहचान दर दोगुनी हो जाती है, जिससे कार्ड के दुर्भावनापूर्ण उपयोग के पहले ही जोखिम का पता लगाया जा सकता है। यह तकनीक ऑनलाइन और भौतिक खुदरा विक्रेताओं दोनों पर गहरा प्रभाव डालती है, धोखाधड़ी के नुकसान को कम करने, लेनदेन की सुरक्षा बढ़ाने और ग्राहक अनुभव को सुधारने में मदद करती है। बड़े पैमाने पर कार्ड डेटा और लेनदेन की जानकारी को तेजी से स्कैन करके, प्रणाली नए धोखाधड़ी के पैटर्न की पहचान कर सकती है, कुछ दृश्य कार्ड जानकारी का पूर्वानुमान और अनुमान लगा सकती है, पूर्ण कार्ड जानकारी की भविष्यवाणी कर सकती है, और समय पर बैंक को चेतावनी दे सकती है, जिससे कार्ड धारकों को धोखाधड़ी से बचाया जा सके। इस तकनीक के परिणामस्वरूप

वैज्ञानिकों ने मशीन लर्निंग तकनीक का उपयोग करके शराब की वास्तविकता की जांच के लिए एक AI उपकरण का सफलतापूर्वक विकास किया है। यह उपकरण फसल बागों और वाइनरी तक सटीकता से पहुँचने के लिए सूक्ष्म यौगिकों की सांद्रता के अंतर के द्वारा काम करता है। शराब धोखाधड़ी को रोकने के अलावा, यह तकनीक शराब उत्पादन प्रक्रिया की निगरानी करने में भी मदद कर सकती है, जिससे प्रसंस्करण गुणवत्ता में सुधार होता है। इस उपकरण के उपयोग से उच्च गुणवत्ता वाली शराब बनाने की लागत को कम होने की उम्मीद है, जिससे अधिक लोगों को लाभ होगा।

कृत्रिम बुद्धिमत्ता अपनी विशाल डेटा सेट का विश्लेषण करने और जटिल पैटर्नों की पहचान करने की क्षमता के कारण धोखाधड़ी पहचान के क्षेत्र में महत्वपूर्ण भूमिका निभाती है। मशीन लर्निंग धोखाधड़ी पहचान के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता का मुख्य आधार है, जो ऐतिहासिक डेटा से सीखने के माध्यम से असामान्यताओं का पता लगाती है। कृत्रिम बुद्धिमत्ता बड़ी मात्रा में संरचित और असंरचित डेटा को संभाल सकती है और डेटा सेट में अपवादों की पहचान पर ध्यान केंद्रित करती है, जो धोखाधड़ी पहचान के लिए अत्यंत महत्वपूर्ण है। कृत्रिम बुद्धिमत्ता ऐतिहासिक डेटा के आधार पर उपयोगकर्ता प्रोफ़ाइल बनाने और लेनदेन की वास्तविक समय में निगरानी करने में सक्षम है, जिससे धोखाधड़ी की गतिविधियों की तत्काल पहचान सुनिश्चित होती है। कृत्रिम बुद्धिमत्ता गलत सकारात्मक को कम करना महत्वपूर्ण है, यह धोखाधड़ी को पकड़ने और सुचारू उपयोग प्रदान करने में सहायक होता है।