ဘေးကင်းရေးဖြေရှင်းချက်များ ပါဝင်ရာတွင် စွမ်းရည်နှင့် အသက်အရွယ်မရွေး လူပုဂ္ဂိုလ်များ ပါဝင်ခြင်းသည် အဓိကကျသော အချက်တစ်ချက်ဖြစ်သည်။ သို့သော် များသောအားဖြင့် ပျောက်ကွယ်သွားလေ့ရှိသည်။
ဒီဇိုင်းမူတစ်ခုအနေဖြင့် ပါဝင်ခြင်းအကြောင်း ပိုမိုလေ့လာရန်၊ PaymentsJournal နှင့် NuData Security ၏ NuData ပလက်ဖောင်းအတွက် ဆော့ဖ်ဝဲအင်ဂျင်နီယာဒါရိုက်တာ Justin Fox၊ Mastercard ၏ ထုတ်ကုန်ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်ရေးဆိုင်ရာ ဒုတိယဥက္ကဋ္ဌ Dave Senci၊ Network and Intelligent Solutions ၏ ဒုတိယဥက္ကဋ္ဌ Tim Sloane တို့နှင့် ဆွေးနွေးပါ။ Mercator Consulting Group ၏ ငွေပေးချေမှုဆန်းသစ်တီထွင်မှုအဖွဲ့။
လုံခြုံရေးဖြေရှင်းချက်များနှင့် အထောက်အထားအတည်ပြုခြင်းတွင် မကြာခဏပေါ်ပေါက်လေ့ရှိသော ပြဿနာနှစ်ခုမှာ အရည်အချင်းနှင့် အသက်အရွယ်ခွဲခြားဆက်ဆံမှုတို့ဖြစ်သည်။
"ကျွန်တော် ကျွမ်းကျင်မှုအကြောင်း ပြောတဲ့အခါ တကယ်တော့ တစ်စုံတစ်ယောက်ဟာ ရုပ်ပိုင်းဆိုင်ရာ စက်ပစ္စည်းတွေကို အသုံးပြုနိုင်စွမ်းကြောင့် နည်းပညာတစ်ခုခုမှာ ခွဲခြားဆက်ဆံခံရတာကို ဆိုလိုတာပါ" ဟု Senci က ပြောကြားခဲ့သည်။
ဤခြွင်းချက်အမျိုးအစားများနှင့် ပတ်သက်၍ မှတ်သားထားရမည့်အချက်တစ်ခုမှာ ၎င်းတို့သည် ယာယီ သို့မဟုတ် အခြေအနေအရ ဖြစ်နိုင်သည်၊ ဥပမာအားဖြင့် အင်တာနက်ကို အသုံးပြု၍မရသူများသည် အင်တာနက်ကို အသုံးပြု၍မရသောကြောင့်ဖြစ်သည်။ လက်မရှိခြင်းကြောင့် လက်ဗွေရာများမှတစ်ဆင့် ဇီဝမက်ထရစ် ခွဲခြားသတ်မှတ်ခြင်းတွင် ပါဝင်နိုင်ခြင်းမရှိသူများကဲ့သို့ ၎င်းတို့သည် အမြဲတမ်းလည်း ဖြစ်နိုင်သည်။
အခြေအနေဆိုင်ရာစွမ်းရည်များနှင့် အမြဲတမ်းစွမ်းရည်များ နှစ်မျိုးလုံးသည် လူများစွာကို သက်ရောက်မှုရှိသည်။ အမေရိကန်လူမျိုး သုံးပုံတစ်ပုံသည် အွန်လိုင်းမှ ဈေးဝယ်ကြပြီး အရွယ်ရောက်ပြီးသူ လေးပုံတစ်ပုံသည် မသန်စွမ်းမှုရှိသည်။
အသက်အရွယ်ခွဲခြားဆက်ဆံမှုသည်လည်း အဖြစ်များပါသည်။ “လူတစ်ဦးချင်းစီ၏ ရုပ်ပိုင်းဆိုင်ရာစွမ်းရည်များကြောင့် အရည်အချင်းခွဲခြားမှုသည် ဖယ်ထုတ်ခံရခြင်းကို အာရုံစိုက်သကဲ့သို့၊ အသက်အရွယ်ခွဲခြားမှုသည် အသက်အရွယ်အုပ်စုများအတွင်း နည်းပညာဆိုင်ရာ စာတတ်မြောက်မှုအဆင့် ပြောင်းလဲလာခြင်းနှင့်ပတ်သက်၍ ဖယ်ထုတ်ခံရခြင်းကို အာရုံစိုက်သည်” ဟု Fox က ထပ်လောင်းပြောကြားခဲ့သည်။
လူငယ်များနှင့် နှိုင်းယှဉ်ပါက အသက်ကြီးသူများသည် ၎င်းတို့၏ တစ်သက်တာတွင် လုံခြုံရေးချိုးဖောက်မှုများ သို့မဟုတ် မှတ်ပုံတင်ခိုးယူခံရနိုင်ခြေ ပိုများပြီး ၎င်းက ၎င်းတို့အား စက်ပစ္စည်းများကို အလုံးစုံအသုံးပြုသည့်အခါ ပိုမိုသတိရှိပြီး သတိထားစေသည်။
"ဒီမှာ အသက်အရွယ်အုပ်စုတစ်ခုမှ မဆုံးရှုံးအောင် သေချာလုပ်ဆောင်ရင်း ဒီအပြုအမူတွေကို လိုက်လျောညီထွေဖြစ်အောင် တီထွင်ဖန်တီးနိုင်စွမ်းတွေ အများကြီးလိုအပ်ပါတယ်" ဟု Fox က ပြောကြားခဲ့သည်။ "အဓိကအချက်ကတော့ တစ်စုံတစ်ယောက်ကို အွန်လိုင်းမှာ ဆက်ဆံပုံနဲ့ ကျွန်တော်တို့ ဘယ်လိုအတည်ပြုပြီး သူတို့နဲ့ ဆက်ဆံသလဲဆိုတာက သူတို့ရဲ့ စွမ်းရည် ဒါမှမဟုတ် အသက်အရွယ်အုပ်စုနဲ့ ခွဲခြားသတ်မှတ်လို့မရပါဘူး။"
ကိစ္စအများစုတွင်၊ ထုတ်ကုန်ဒီဇိုင်းတွင် လူများ၏ ထူးခြားသော ကွဲပြားချက်များကို ထည့်သွင်းစဉ်းစားခြင်းမရှိခြင်း၏ မမျှော်လင့်ထားသော အကျိုးဆက်ဖြစ်သည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ အဖွဲ့အစည်းများစွာသည် ရုပ်ပိုင်းဆိုင်ရာနှင့် ဇီဝဗေဒဆိုင်ရာ ဝိသေသလက္ခဏာများကို အားကိုးသော အထောက်အထားစိစစ်ခြင်း တိုင်းတာမှုများကို အားကိုးကြသည်။ ၎င်းသည် လူဦးရေအများစုအတွက် အသုံးပြုသူနှင့် ငွေပေးချေမှုအတွေ့အကြုံကို တိုးတက်ကောင်းမွန်စေနိုင်သော်လည်း အခြားသူများကို လုံးဝဖယ်ထုတ်ထားသည်။
တကယ်တော့၊ တစ်နှစ်ဝင်ငွေ ဒေါ်လာ ၃၀,၀၀၀ အောက်ရှိတဲ့ အမေရိကန်တွေရဲ့ လေးပုံတစ်ပုံနီးပါး (၂၃%) မှာ စမတ်ဖုန်းမရှိပါဘူး။ ထက်ဝက်နီးပါး (၄၄%) မှာ အိမ်သုံး broadband ဝန်ဆောင်မှု ဒါမှမဟုတ် ရိုးရာကွန်ပျူတာ (၄၆%) မရှိပါဘူး။ လူအများစုမှာလည်း တက်ဘလက်ကွန်ပျူတာ မရှိပါဘူး။ ဆန့်ကျင်ဘက်အနေနဲ့ ဒီနည်းပညာတွေဟာ အနည်းဆုံး ဒေါ်လာ ၁၀၀,၀၀၀ ဝင်ငွေရှိတဲ့ အိမ်ထောင်စုတွေမှာ အနှံ့အပြားမှာ ရှိနေတတ်ပါတယ်။
ဖြေရှင်းချက်များစွာတွင် ရုပ်ပိုင်းဆိုင်ရာ မသန်စွမ်းသူများလည်း နောက်ကျကျန်နေပါသည်။ အမေရိကန်ပြည်ထောင်စုတွင် နှစ်စဉ် လူပေါင်း ၂၆၀၀၀ ခန့်သည် ၎င်းတို့၏ အပေါ်ပိုင်းခြေလက်များကို အပြီးတိုင် ဆုံးရှုံးနေရပါသည်။ အရိုးကျိုးခြင်းကဲ့သို့သော ယာယီနှင့် အခြေအနေဆိုင်ရာ ရောဂါများနှင့်အတူ ဤအရေအတွက်သည် ၂၁ သန်းအထိ မြင့်တက်လာခဲ့သည်။
ထို့အပြင် အွန်လိုင်းဝန်ဆောင်မှုများသည် ၎င်းတို့တောင်းဆိုသော ကိုယ်ရေးကိုယ်တာအချက်အလက်အများစုကို မလိုအပ်ပါ။ လူငယ်များသည် ၎င်းတို့၏ကိုယ်ရေးကိုယ်တာအချက်အလက်များကို လွှဲပြောင်းပေးရန် ပိုမိုကျင့်သားရနေသော်လည်း အသက်ကြီးသူများမှာမူ ဆန္ဒနည်းပါးကြသည်။ ၎င်းသည် spam များ၊ အလွဲသုံးစားပြုမှုများ သို့မဟုတ် ပင်ပန်းစွာလုပ်ဆောင်ခြင်းများကို စုဆောင်းသော အရွယ်ရောက်ပြီးသူများအတွက် ဂုဏ်သတင်းပျက်စီးမှုနှင့် အသုံးပြုသူအတွေ့အကြုံဆိုးရွားမှုကို ဖြစ်ပေါ်စေနိုင်သည်။
ကျားမခွဲခြားမှုမဟုတ်သော ခွဲခြားဆက်ဆံမှုများလည်း ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့် ဖြစ်ပွားနေပါသည်။ “ကျားမခွဲခြားမှုပုံစံဖြင့်သာ ရွေးချယ်စရာများကိုသာ ပေးဆောင်သည့် ဝန်ဆောင်မှုပေးသူထက် စိတ်ပျက်စရာ ဘာမှ မတွေ့ပါဘူး” ဟု Fox က ပြောကြားခဲ့သည်။ “ဒါကြောင့် ဆရာ၊ ဆရာမ၊ မဒမ် ဒါမှမဟုတ် ဆရာဝန်ပါ၊ ကျွန်တော်က ဆရာဝန်မဟုတ်ပါဘူး၊ ဒါပေမယ့် ဒါက ကျွန်တော် အနည်းဆုံး နှစ်သက်တဲ့ ကျားမခွဲခြားမှုပုံစံပါ၊ ဘာလို့လဲဆိုတော့ သူတို့မှာ Mx. Options မပါဝင်လို့ပါ” ဟု သူတို့က ထပ်လောင်းပြောကြားခဲ့သည်။
သီးသန့်ဒီဇိုင်းမူများကို ဖြိုခွဲရာတွင် ပထမခြေလှမ်းမှာ ၎င်းတို့၏တည်ရှိမှုကို အသိအမှတ်ပြုရန်ဖြစ်သည်။ အသိအမှတ်ပြုမှုဖြစ်ပေါ်လာသောအခါ တိုးတက်မှုရှိလာနိုင်သည်။
"[ဖယ်ထုတ်ထားခြင်း] ကို သင်သိရှိပြီးသည်နှင့် သင်သည် ဆက်လက်ကြိုးစားလုပ်ဆောင်နိုင်ပြီး [တည်ဆောက်ဆဲ] ဖြေရှင်းချက်များနှင့် ၎င်းတို့တွင် ရှိနိုင်သည့် ပိုမိုကျယ်ပြန့်သော ဖြေရှင်းချက်၏ သက်ရောက်မှုကို မှတ်သားထားနိုင်သောကြောင့် ပြဿနာကို ဖြေရှင်းရာတွင် ၎င်းတို့ကို ဦးစားပေးအဖြစ် သတ်မှတ်နိုင်မည်ဖြစ်သည်။" ဖောက်စ်။ "ဆော့ဖ်ဝဲအင်ဂျင်နီယာ ဒါရိုက်တာနှင့် ပညာပေးသူတစ်ဦးအနေဖြင့် ဤပြဿနာကို ဖြေရှင်းခြင်း၏ အစိတ်အပိုင်းတိုင်းသည် သင်ပထမဆုံး ဖြေရှင်းချက်ကို ဒီဇိုင်းထုတ်ခဲ့သည့် နည်းလမ်းမှ စတင်သည်ဟု ကျွန်ုပ် သံသယမရှိဘဲ ပြောနိုင်ပါသည်။"
အင်ဂျင်နီယာအဖွဲ့တွင် လူအမျိုးမျိုးပါဝင်မှုကြောင့် ဒီဇိုင်းပြဿနာများကို အမြန်ဆုံးဖော်ထုတ်ပြီး ပြင်ဆင်နိုင်ဖွယ်ရှိသည်။ သူတို့က “ကျွန်ုပ်တို့၏ချဉ်းကပ်မှုကို မြန်မြန်ချိန်ညှိလေ၊ (မြန်မြန်) ကွဲပြားသောလူသားအတွေ့အကြုံများကို ထည့်သွင်းစဉ်းစားကြောင်း သေချာစေမည်ဖြစ်သည်” ဟု ထပ်လောင်းပြောကြားခဲ့သည်။
အဖွဲ့ရဲ့ မတူကွဲပြားမှုနည်းတဲ့အခါ တခြားနည်းလမ်းကို အသုံးပြုနိုင်ပါတယ်- ဂိမ်းတွေ။ ဒါက ဒီဇိုင်းအဖွဲ့ကို ရုပ်ပိုင်းဆိုင်ရာ၊ လူမှုရေးနဲ့ နေ့စဥ်အချိန်ကန့်သတ်ချက်တွေရဲ့ ဥပမာတွေကို ရေးချပြီး အမျိုးအစားခွဲခြားပြီးနောက် ဒီကန့်သတ်ချက်တွေကို ထည့်သွင်းစဉ်းစားပြီး ဖြေရှင်းချက်ကို စမ်းသပ်ဖို့ တောင်းဆိုတာနဲ့ တူပါတယ်။
Sloan က “လူပုဂ္ဂိုလ်တွေကို ခွဲခြားသတ်မှတ်နိုင်စွမ်းဟာ နောက်ဆုံးမှာ ပိုကောင်းလာပြီး၊ နယ်ပယ်ပိုကျယ်ပြန့်လာပြီး ဒီလိုပြဿနာမျိုးအားလုံးကို ထည့်သွင်းစဉ်းစားနိုင်လာတာကို မြင်တွေ့ရလိမ့်မယ်လို့ ကျွန်တော်ထင်ပါတယ်” လို့ ပြောပါတယ်။
အသိပညာရရှိခြင်းအပြင်၊ လုံခြုံရေးနှင့် အသုံးပြုရလွယ်ကူမှုသည် တစ်မျိုးတည်းသော ဖြေရှင်းနည်းများမဟုတ်ကြောင်း သဘောပေါက်ရန် အရေးကြီးပါသည်။ Senci က “၎င်းသည် လူတိုင်းကို အုပ်စုကြီးတစ်ခုတွင် စုရုံးခြင်းကို ရှောင်ရှားရန်ဖြစ်သော်လည်း ကျွန်ုပ်တို့တစ်ဦးစီတွင် ကိုယ်ပိုင်ထူးခြားမှုရှိကြောင်း သိရှိရန်ဖြစ်သည်” ဟု ပြောကြားခဲ့သည်။ “၎င်းသည် အလွှာများစွာပါဝင်သော ဖြေရှင်းနည်းဆီသို့ ရွေ့လျားရန်ဖြစ်သော်လည်း အသုံးပြုသူများအတွက်လည်းဖြစ်သည်။ ရွေးချယ်စရာများကို ပံ့ပိုးပေးထားပါသည်။”
၎င်းသည် လူပုဂ္ဂိုလ်များကို ၎င်းတို့၏ သမိုင်းဝင်အပြုအမူနှင့် ထူးခြားမှုအပေါ် အခြေခံ၍ အတည်ပြုရန် passive biometric authentication ကို အသုံးပြုခြင်းနှင့်တူပြီး လက်ဗွေရာစကင်ဖတ်ခြင်း သို့မဟုတ် တစ်ကြိမ်သုံး စကားဝှက်များကို အားကိုးသည့် တစ်ခုတည်းသော ဖြေရှင်းချက်တစ်ခု ဖန်တီးမည့်အစား device intelligence နှင့် behavioral analysis နှင့် ပေါင်းစပ်ထားသကဲ့သို့ ဖြစ်သည်။
"ကျွန်ုပ်တို့တစ်ဦးစီတွင် ကိုယ်ပိုင်လူသားဆန်သော ထူးခြားမှုကိုယ်စီရှိသောကြောင့် ကျွန်ုပ်တို့၏ဝိသေသလက္ခဏာကို အတည်ပြုရန် ဤထူးခြားမှုကို အသုံးပြုခြင်းကို အဘယ်ကြောင့် မစူးစမ်းကြည့်သင့်သနည်း" ဟု သူက နိဂုံးချုပ်ပြောကြားခဲ့သည်။