Sahte Ürün Satanlar Yapay Zeka Karşısında Karşılarına Çıktı

Sahte ürün tehdidi, küresel toplulukları tehdit etmeye ve uzman uygulama ajanslarını tetikte tutmaya devam ediyor. Birleşik Devletler Gizli Servisi tarafından yayınlanan bir rapora göre 2023 mali yılı için, 22 milyon ABD Doları değerinde sahte para 2023 yılında ele geçirildi. O yıl, ABD Gizli Servisi sahtecilik nedeniyle yaklaşık 200 tutuklama gerçekleştirdi. Birleşik Devletler Hazine Bakanlığı, dolaşımda bulunan sahte banknotların değerinin 70 milyon ile 200 milyon ABD Doları arasında değiştiğini tahmin ediyor. 

Sahtecilik, sadece para birimlerini veya dünya çapında para kağıtlarının dolaşımını etkilemekle sınırlı olmayan bir kötülük. Neredeyse tüm tedarik zincirlerini etkiliyor. Raporlar, sahtecilik ve korsanlığın küresel ekonomiye yılda yaklaşık 600 milyar ABD Doları maliyet getirdiğini gösteriyor.

CRISIL (CRISIL.BO ) tarafından yapılan bir ankete göre, tüketicilerin yaklaşık %90’ı daha ucuz ve yaygın bulunabilir olmaları nedeniyle sahte ürünleri tercih ediyor. Bu ürünleri satın alma isteği, aynı zamanda bu pahalı ve lüks markaların insanlara sağladığı sosyal onay ve tanınma ihtiyacından da kaynaklanıyor. 

Bu ortamda sahte ürünlerin günlük hayatımızın bir parçası haline gelmesiyle, kolluk kuvvetlerinin bunları durdurmaya çalışacağı açıktır. Küresel ekonomik düzene yönelik herhangi bir tehdit, ağır sonuçlarla karşılanacaktır. Ancak, bu aşamada ilginç bir gelişme, sahtecilikle mücadele çabalarının keskin, modern teknoloji paradigmalarını benimsemesidir. Bu teknolojilerden biri Yapay Zeka’dır. 

Yapay zekaya yatırım hakkında her şeyi öğrenmek için buraya tıklayın. 

Sahte Paraları Tanımlamak İçin Görüntü Madenciliği Teknikleri ve Makine Öğrenimi Algoritmaları

Kanada’daki Concordia Üniversitesi’nden bir grup araştırmacı, benzersiz bir çerçeve yayınladı; bu çerçeve, sahte paraları ayırt etmeye yol açan kusurları tanımlamak için görüntü madenciliği ve makine öğrenimi algoritma tekniklerini kullanıyor. Yayın, ‘Expert Systems With Applications’ dergisinde yer aldı. Araştırmacılar, Desen Tanıma ve Makine Zekâsı Merkezi (CENPARMI) ile ilişkilendirilmişti. 

Çerçevenin kusurları nasıl tanımladığını açıklarken, Bilgisayar Bilimleri ve Yazılım Mühendisliği Bölümü’nden profesör ve makalenin denetleyen yazarı Ching Suen şu sözleri söyledi:

“Görüntü teknolojisini kullanarak, hem gerçek hem de sahte paraları taradık, böylece iki ya da üç boyutlu olabilecek anormallikleri, örneğin harfleri veya paranın üzerindeki kişinin yüzünü arayabiliriz.”

CENPARMI’de doktora sonrası araştırmacı ve makalenin baş yazarı Mariam Sharifi Rad, çerçevenin sadece ekonomiyi ve kaynaklarını korumakla kalmayıp, aynı zamanda ‘teknolojinin sınırlarını zorlamak ve güvenliği artırmak’ olduğunu vurguladı. 

Burada, sahtecilik sorununun derinlemesine iç içe geçtiğini özellikle dijital çağda, sanal işlemlerin yaygın olduğu bir ortamda siber güvenlik yönleriyle unutmamalıyız. 

Daha önce bahsettiğimiz ABD Gizli Servisi raporu, 2023 yılında siber-finans suçlarından elde edilen kayıp miktarının 1,1 milyar ABD Doları olduğunu belirtiyor. Siber-finans suçları nedeniyle yapılan tutuklamaların sayısı 1.019 idi. 

Şüphesiz, bu rakamlar araştırmacıların çerçevelerinin daha büyük bir savaşa yardımcı olacağı ve sahtecilik karşısında güvenlik ve koruma sınırlarını iteceği iddialarını doğruluyor. 

Peki araştırmacılar bu misyonlarını sahada nasıl gerçekleştirdiler? Niyetleri nasıl gerçeğe dönüştü? Bunun için sürece daha derinlemesine bakmamız gerekir. 

Bulanık Kavramlar, Yarı-Otomatik Görüntü Madenciliği ve PSO’yu Kullanmak

Araştırmacılar, sahte paraları tespit etmek için bu üç aracı titizlikle kullandılar. Altı paradan oluşan görüntü veri setleri oluşturdular ve bunları araştırmaları için merkezi referanslar olarak derlediler. Görüntü madenciliği sisteminin dağıtımı, bulanık ilişki kurallarına dayanıyordu ve bir blob tespit yöntemi ve ilişki önermesi kullandı. Kombinasyon sistemi, insan bakış açılarıyla uyumlu olarak görüntülerden örtük bilgileri çıkarabiliyordu. 

Çerçeve ayrıca parçacık sürüsü optimizasyonu (PSO) tekniğini de entegre ediyor; bu teknik, eşik parametrelerini dinamik olarak yeniden tanımlamaya, bulanık ilişki verimliliğini artırmaya ve sahte para tespit sistemini daha sağlam hale getirmeye yardımcı oluyor. Sonuç, çeşitli görüntü veri setlerine yüksek uyum sağlayabilen bir sistem. 

Çerçevenin başarılarını özetlemek için, Ching Suen şöyle dedi:

“Bu yöntem, dünya genelinde gördüğümüz tüm sahte ürünleri tespit etmek için kullanılabilir. Ayrıca meyve, şarap, likör gibi ürünlerdeki sahte etiketleri tespit etmek için de kullanılabilir. Bunun uygulanabileceği birçok yer vardır.”

Bu yeni sahte para tespit çerçevesinin, iyi bir şekilde çoğaltılıp ölçeklendirilmesi durumunda, küresel ekonomiye önemli ölçüde yardımcı olacağı konusunda şüphe yoktur. Ancak, başlangıcından beri sahte para birimleriyle başarılı bir şekilde mücadele eden bir diğer çözüm, Bitcoin gibi blokzincir tabanlı para birimleridir.

Blokzincir Tabanlı Para Birimlerinde Değişmezlik Özelliği

Blokzincir tabanlı para birimleri ve işlemleri, değişmez bir defter prensibi üzerine çalışır. Bu, kayıtlara müdahale edilemeyen bir sistem anlamına gelir.

Blokzincir sisteminde, gerçekler veya işlem detayları içeren her bilgi bloğu karşılık gelen bir hash değeriyle desteklenir. Yüksek güvenli kriptografik prensiplere dayanan bu hash değeri, bireysel bloklar tarafından oluşturulan alfanümerik dizgilerden oluşur.

Her blok, kendisi ve bir önceki blok için bir hash değeri veya dijital imzaya sahiptir; bu, blokların kesintisiz ve geriye dönük bir şekilde bağlanmasını sağlayarak sistemin müdahale edilmesini veya kaydedilmiş verilerin değiştirilmesini önler. 

Blokzincir tabanlı para birimlerinde sahteciliği anlamsız kılan şey, hash değerinin tersine mühendislik yapılamamasıdır. Hiçbir kullanıcı, çıktıyı kullanarak girdiye ulaşamaz. 

Genel olarak, blokzincir tabanlı para birimi sistemlerinde, blok içinde yer alan verileri değiştirmek veya silmek neredeyse imkânsızdır. Birisi değişiklik yapmaya çalıştığında, sonraki blok bu değişikliği reddeder çünkü blok zincirinin hash’i artık geçerli olmaz.

Para birimlerinin yanı sıra, blokzincir mekanizması günlük üretim sistemleri ve tedarik zincirlerindeki sahtekarlık ve sahtecilik risklerini de önleyebilir. Avrupa Komisyonu, örneğin, blokzincirin küresel tedarik zincirlerimizi olası davalar, tüketici yaralanmaları, satış kaybı ve uzun vadeli itibar zararları gibi olumsuz etkilerden korumak için kullanılmasını savunmuştur.

Blokzincir, Dünya Çapında İşletmelerde Sahtecilikle Mücadelede Çözüm Olarak

Avrupa Komisyonu, blokzincir teknolojisinin, hammadde temininden son ürünün kullanıcıya ulaşmasına kadar çeşitli tedarik zincirlerinde ürün ve sevkiyatların izlenebilirliğini artırma ve uçtan uca takibini sağlama rolünü tanımıştır. 

Blokzincirin uygulanması akıllı etiketler aracılığıyla gerçekleşebilir ve işletmeler QR Kodları, RFID etiketleri ve metal ya da seramik yüzeylerdeki imzalar gibi çeşitli akıllı etiketler kullanabilir. 

Yukarıda belirtilen etiketleme mekanizmalarının her birinin avantajları vardır. Örneğin, QR Kod tabanlı sistemler, işletmelerin üretim tarihi, şirketin web sitesi veya müşteri hizmetleri numarası gibi bilgileri aktarmasını sağlar. Ayrıca ödemelerin gerçekleştirilmesi ve sorunsuz sevkiyat takibi için de yardımcı olur. 

Ürünlere takıldığında, RFID etiketleri okuyucunun izlenen alanlarda yayılan sinyalleri almasını sağlar. Sistem, hareketi yüksek verimlilikle izleyebilir. Ancak, kapsamı büyük olduğunda ve maliyet önemli ölçüde arttığında sistem genellikle gerçekçi görülmez. 

Gelişmiş bir çözüm olarak, pazarda lazer işaretleme makineleri ortaya çıkmıştır. Bu makineler, metal veya seramik yüzeylere izlenebilir barkod ve grafik eklemeye yardımcı olur. 

Avrupa Komisyonu’nun blokzincir ve tedarik zincirlerini güvence altına alma konusundaki tartışmalarının yanı sıra, 7. Uluslararası Bilgisayar Bilimleri ve Hesaplamalı Zeka Konferansı 2022’de sunulan bir makale, blokzincir teknolojisi kullanarak sahtecilik önleyici bir sistem geliştirme olasılıklarını inceledi. 

Makale, müşterilerin bir ürünün meşruiyetini ilgili satıcıya ihtiyaç duymadan doğrulayabileceği bir sistemin omurgası olarak blokzincir teknolojisini önerdi. Yazarlar, önerilen modeli inşa etmek için Ethereum blokzincirinin potansiyelini vurgulayarak, her bir ürünün üretimini ve işlemlerini izleyebilecek, ürünün gerçekliğini güvence altına alabilecek bir sistemin oluşturulabileceğini belirtti. 

Blokzincirin tedarik zincirlerini güvence altına almadaki rolü ve etrafındaki yenilikler, tedarik zincirlerimizin korunması gerektiğini açıkça ortaya koymuştur. Güçlü bir şekilde korunmuş tedarik zincirlerine sahip olmak, sahtecilikten korunma açısından kesin bir kazanan anlamına gelebilir.

Birçok şirket, yapay zekayı tedarik zincirlerini güvence altına almak için araştırma ve kaynak yatırımı yapmaktadır. Aşağıdaki bölümlerde, bu şirketlerden birkaçını ve çözümlerini ele alacağız. 

#1. IBM

IBM, çözümlerinin kesinti riskini en aza indiren, dayanıklı ve sürdürülebilir tedarik zincirleri oluşturduğunu iddia ediyor. IBM Sterling® Supply Chain Intelligence Suite, örneğin, organizasyonların tedarik zinciri kesintilerini geleneksel dönüşüm yoluyla çözmelerine yardımcı olan bir AI tabanlı optimizasyon ve otomasyon çözümüdür. Çözüm, tedarik zincirlerini dijital olarak dönüştürebilir, dayanıklılığı ve çevikliği artırabilir ve eyleme geçirilebilir içgörüler, daha akıllı iş akışları ve akıllı otomasyon sayesinde değer elde etme süresini hızlandırabilir.

Yayınlanan benchmark verilerine göre, çözüm, ürünleri mağazadan çiftliğe izleme süresini 7 günden 2,2 saniyeye düşürüyor. Envanter seviyelerini %18 azaltarak atık ve maliyet tasarrufu sağlıyor. Ayrıca, kritik tedarik zinciri kesinti yönetimi için gereken süre günlerden saatlere kısalıyor.

IBM, çözümünün gıda güvenliği, çok katmanlı tedarik zinciri haritalama, izleme ve takip, tedarik zinciri emisyon yönetimi, tedarikçi risk ve uyum değerlendirmesi, tedarikçi görünürlüğü ve daha fazlası gibi bir dizi kullanım senaryosuna uygun olduğunu iddia ediyor. 

Birçok şirket IBM çözümlerini kullanıyor. Örneğin, Antonello Produce, tohumdan mağazaya ve raflara ürün izlenebilirliğini artırmak için bu çözümü kullanıyor. Pietro Coricelli, gıda kalitesini, sürdürülebilir tedariki ve tedarik zinciri şeffaflığını optimize etmek için çözümü kullanıyor. Sonoco, ürün kalitesini ve hayat kurtaran ilaçlarının etkinliğini korumak için bu çözümü kullanıyor. ‘

IBM ekibi, çözümü her gün kademeli olarak geliştirmeye devam ediyor. Örneğin, yakın zamanda AI’ı kullanarak mevcut envanter çözümlerini ve kurumsal kaynak planlama sistemlerini bağlayan bir kontrol kulesi çözümü tasarladı. 

2023 mali yılı için, IBM 61,9 milyar dolar gelir elde etti, sabit para biriminde %3 artış ve 11,2 milyar dolar serbest nakit akışı, yıllık %1,9 artış sağladı. AI’ı ölçeklendirerek üretkenliği artırmak, şirketin kar marjlarını genişletti. 

#2. Oracle

Geçen yıl Nisan ayında, Oracle (ORCL ) müşterilerin tedarik zinciri yönetimini optimize etmelerine yardımcı olmak için AI ve otomasyon yetenekleri sundu. Oracle Fusion Cloud Applications Suite içinde yeni yetenekler getirildi; bu yetenekler müşterilere daha hızlı tedarik zinciri planlaması, artırılmış operasyonel verimlilik ve geliştirilmiş finansal doğruluk sağlıyor. Özellikle yeni planlama, kullanım bazlı fiyatlandırma ve iade yönetimi yetenekleri eklendi.  

Oracle’da tedarik zinciri uygulamaları kıdemli başkan yardımcısı ve baş sürdürülebilirlik sorumlusu Jon Chorley’ye göre:

“Oracle’ın tam entegre uygulama paketi sayesinde, organizasyonlar tedarik zinciri verilerini finans, İK ve müşteri deneyimiyle aynı platformda yönetebilir; bu da teklif-ödeme gibi süreçleri hızlandırır ve farklı iş fonksiyonları arasında geleneksel olarak var olan engelleri ortadan kaldırır. Bu bütünsel yaklaşım, AI ve otomasyonun gelişebileceği bir ortam yaratarak işletmelerin verimliliği artırmasına ve daha az kaynakla daha fazlasını başarmasına yardımcı olur.”

Mart 2024’te, Oracle 2024 mali yılı üçüncü çeyrek sonuçlarını açıkladı. Toplam çeyrek gelirleri, hem USD hem de sabit para biriminde %7 artışla 13,3 milyar dolar oldu. Üçüncü çeyrek GAAP operasyon geliri 3,8 milyar dolar. GAAP dışı operasyon geliri 5,8 milyar dolar, hem USD hem de sabit para biriminde %12 artış gösterdi.

Güvenli Bir Gelecek İçin AI Kullanımı

Sahtecilik, dolandırıcılık ve kötü niyetli taklit ürünlerin ortadan kaldırılması, AI tabanlı çözümler sayesinde önemli ölçüde iyileşecektir.

Daha da çekici olan, AI’nın tedarik zincirini güvence altına almadaki kullanımı, diğer operasyonel alanlara da fayda sağlayacaktır. Örneğin, depo yönetimini daha verimli hale getirecek, işletme maliyetlerini önemli ölçüde azaltacak, atık üretimi ve istenmeyen emisyonların kapsamını azaltacak, ve envanter yönetimini daha doğru yapacaktır. 

Orijinal ürünleri elde etmenin yanı sıra, tüketiciler daha zamanında teslimatlardan faydalanacak ve çalışanlar daha güvende olacak. Ancak, şirketlerin AI’yı daha kullanıcı dostu hâle getirmek için daha fazla yatırım yapması, eğitim kaynaklarını artırması ve küresel tedarik zincirinin birçok düğümünde çeşitli unsurları entegre ederek karmaşık operasyonları basitleştirmesi gerekecek. 

Bu sistemleri ve performanslarını düzenli olarak izlemeleri, ortaya çıkan hataları tespit edip düzeltmeleri gerekir.

2023’ün yapay zeka için çıkış yılı olmasını öğrenmek için buraya tıklayın.