आग से आग से लड़ना: त्वरित भुगतान धोखाधड़ी से लड़ने में एआई की भूमिका

वास्तविक समय भुगतान योजनाओं का तेजी से विकास और वैश्विक स्वीकृति वैश्विक वित्तीय पारिस्थितिकी तंत्र में एक महत्वपूर्ण बदलाव को दर्शाता है, अर्थव्यवस्थाओं और वित्तीय समावेशन में सुधार करता है...और अपराध के लिए नए अवसर पेश करता है। लेन-देन को संसाधित करने में दिन या सप्ताह लगने वाली विरासत प्रणालियों का एक अनपेक्षित लाभ वित्तीय संस्थानों के लिए धोखाधड़ी की पहचान करने और उसे रोकने के लिए अतिरिक्त समय है। सेकंड में संसाधित होने वाले लेन-देन दक्षता और ग्राहक अनुभव पर बहुत सकारात्मक प्रभाव डालते हैं, लेकिन यही गति धोखाधड़ी का पता लगाना और उसका जवाब देना अविश्वसनीय रूप से चुनौतीपूर्ण बना देती है, खासकर बड़े पैमाने पर। तत्काल भुगतान की सापेक्षिक नवीनता भी अपराध के लिए उपजाऊ जमीन तैयार करती है, क्योंकि धोखेबाज कंपनियों के डिजिटल परिवर्तनों में संभावित खामियों का फायदा उठाने की कोशिश करते हैं। इन चुनौतियों की भारी कीमत चुकानी पड़ती है: अमेरिकी समाचार एवं विश्व रिपोर्ट में पाया गया 65% वयस्क साइबर हमलों के बारे में चिंतित हैं, और अमेरिका में धोखाधड़ी से संबंधित नुकसान सबसे ज्यादा है 10 $ अरब पिछले साल।

वित्तीय सेवाओं में कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) के एकीकरण ने जटिल वित्तीय अपराधों को सक्षम करने और उनके खिलाफ़ सुरक्षा को मज़बूत करने के मामले में जटिलता की एक और परत जोड़ दी है। ये उपकरण धोखेबाज़ों को अभूतपूर्व गति, सटीकता और पैमाना देते हैं, जो पारंपरिक सुरक्षा उपायों को दबा सकते हैं। नतीजतन, एआई-समर्थित वित्तीय अपराध बढ़ रहे हैं। विशेष रूप से, सिंथेटिक पहचान धोखाधड़ी - जहां धोखेबाज़ असली डेटा को नकली डेटा के साथ मिला कर नकली प्रोफ़ाइल बना सकते हैं जो असली लगती हैं - पिछले साल में बहुत ज़्यादा बढ़ गई है; कुछ अनुमानों के अनुसार, 95% कृत्रिम पहचानों का पता नहीं चल पाता वित्तीय संस्थाओं द्वारा।

इन गतिशीलताओं को समझना और एआई-समर्थित अपराध का मुकाबला करने के लिए एआई को रणनीतिक रूप से तैनात करना वैश्विक वित्तीय पारिस्थितिकी तंत्र की सुरक्षा के लिए सर्वोपरि है।

यह सब संकेतों से शुरू होता है

किसी संगठन का धोखाधड़ी-रोधी डेटा जितना अधिक विस्तृत होगा, वह AI सिस्टम को प्रशिक्षित करने के लिए उतना ही बेहतर तरीके से तैयार होगा ताकि वह जालसाजी के प्रयासों को पहचान सके और उन्हें चिह्नित कर सके। AI सिस्टम को डेटा द्वारा प्रदान की जाने वाली अंतर्दृष्टि की आवश्यकता होती है, जिसे सिग्नल भी कहा जाता है; एक बार ऐसे ढांचे से जुड़ जाने के बाद जो इन सिग्नलों को साथियों के बीच साझा करने में सक्षम बनाता है, वास्तविक डेटा की सुरक्षा करने की क्षमता उतनी ही अधिक होती है। किसी अपराधी के AI के पास जितनी अधिक व्यक्तिगत जानकारी होगी, वह उतनी ही अधिक आसानी से सुरक्षा जाल से बच निकलने में सक्षम होगा। डेटा सिग्नल तक अपराधियों की पहुँच को सीमित करना व्यक्तियों और व्यवसायों की सुरक्षा का एक महत्वपूर्ण हिस्सा है, लेकिन लगातार उल्लंघनों ने आपराधिक बाज़ार को अत्यधिक व्यक्तिगत डेटा से भर दिया है। डार्क वेब पर एक औसत अमेरिकी की "पूर्ण साख" - सामाजिक सुरक्षा संख्या, नाम, जन्म तिथि, आदि - खरीदने की लागत केवल $ 8.

बेहतर विकल्प यह सुनिश्चित करना है कि बैंकों के धोखाधड़ी-रोधी AI सिस्टम के पास अपराधियों की तुलना में अधिक और बेहतर डेटा सिग्नल तक पहुँच हो। जब वास्तविक समय के भुगतान की बात आती है, तो इसका मतलब है कि बड़ी, वैश्विक भुगतान कंपनियाँ जो दशकों से बाज़ार में हैं, उनके पास एक अलग फायदा है। परिष्कृत संगठन जो अरबों लेन-देन और खरबों डॉलर की प्रक्रिया करते हैं, उनके पास अपने निपटान में कहीं अधिक जानकारी होती है, वे वर्षों से AI का उपयोग कर रहे हैं, और अपने ग्राहक को जानें (KYC) व्यवहार और पैटर्न के मामले में प्रकाश वर्ष आगे हैं। उदाहरण के लिए, व्यवहारिक बायोमेट्रिक्स - टाइपिंग पैटर्न, माउस की हरकतें, स्पर्श की गतिशीलता, आदि - अद्वितीय व्यवहार का विश्लेषण करने और विचलन को चिह्नित करने में मदद कर सकते हैं। एक सतत प्रमाणीकरण प्रक्रिया के रूप में यह वित्तीय संस्थानों को आपराधिक अभिनेताओं पर बढ़त दे सकता है

बैंकों के लिए सुरक्षा के रूप में नेटवर्क प्रभाव

छोटे और मध्यम आकार के बैंक एआई समर्थित वित्तीय अपराध के लिए सबसे अधिक असुरक्षित हैं क्योंकि उनके पास आम तौर पर अपने बड़े साथियों की तुलना में कम डेटा होता है, और सुरक्षा में निवेश करने के लिए कम संसाधन होते हैं। एक समाधान वैश्विक भुगतान प्रोसेसर के साथ साझेदारी करना है, जिससे बहुत बड़े सिग्नल और अधिक परिष्कृत अपराध-विरोधी एआई तक पहुँच प्राप्त हो सके। चूँकि जितना संभव हो सके धोखाधड़ी को रोकना भुगतान कंपनी के हित में है, इसलिए बैंकों के विभिन्न स्तरों को दी जाने वाली सुरक्षा के बीच कोई सार्थक अंतर नहीं है; छोटे/क्षेत्रीय बैंकों के ग्राहक अपने बड़े साथियों की तरह ही सुरक्षित हैं।

इस बड़े पारिस्थितिकी तंत्र में भाग लेने का एक और लाभ यह है कि बैंक अपने ग्राहकों के बारे में अधिक जान पाते हैं। अधिक और बेहतर ग्राहक डेटा बैंकों को मैक्रो रुझानों को जल्दी पहचानने में मदद करता है, साथ ही संभावित रूप से अनदेखी की गई खामियों या ग्राहकों की ज़रूरतों को भी पहचानता है। यह जानकारी उन्हें आवश्यक उत्पादों और सेवाओं को विकसित करने के लिए प्रेरित करने में मदद करती है। बैंक के लिए नए संभावित राजस्व धाराओं को अनलॉक करने के अलावा, बेहतर उत्पाद ग्राहक संतुष्टि में सुधार करते हैं और - उचित सुरक्षा उपायों के साथ - समग्र रूप से एक सुरक्षित वित्तीय पारिस्थितिकी तंत्र में योगदान करने में मदद करते हैं।

वास्तविक समय के भुगतानों का प्रसार और एआई-संचालित वित्तीय अपराधों की समवर्ती वृद्धि सुरक्षा रणनीतियों में प्रतिमान बदलाव की आवश्यकता है। वित्तीय सुरक्षा का भविष्य सुरक्षा संचालन के सभी पहलुओं में एआई के निर्बाध एकीकरण में निहित है। एआई की शक्ति और बड़े भुगतान भागीदारों के नेटवर्क प्रभावों का उपयोग करके, वित्तीय संस्थान न केवल वर्तमान खतरों और नुकसानों से खुद को बचा सकते हैं, बल्कि भविष्य के जोखिमों का अनुमान भी लगा सकते हैं और उन्हें कम कर सकते हैं। वित्तीय संस्थानों, नियामकों और प्रौद्योगिकी प्रदाताओं के बीच सहयोग मजबूत सुरक्षा ढांचे को विकसित करने में महत्वपूर्ण होगा जो उभरते खतरों के साथ तालमेल रख सकते हैं।