बैंकिंग क्षेत्र में कृत्रिम बुद्धिमत्ता आधारित धोखाधड़ी रोकथाम
भारतीय रिज़र्व बैंक के उप-गवर्नर ने बैंकिंग प्रणाली के लिए AI-आधारित धोखाधड़ी रोकथाम प्लेटफॉर्म विकसित करने का प्रस्ताव रखा। इस पहल का उद्देश्य व्यापक प्रणाली-व्यापी डेटा का उपयोग करके धोखाधड़ी का प्रभावी ढंग से पता लगाना और उसका प्रबंधन करना है।
प्रस्ताव के मुख्य बिंदु
- सिस्टम-व्यापी डेटा एकीकरण : शंकर एक केंद्रीकृत प्रणाली की आवश्यकता पर जोर देते हैं जो व्यक्तिगत बैंकों या भुगतान प्रणालियों से अलग-थलग डेटा सेट के बजाय संपूर्ण बैंकिंग पारिस्थितिकी तंत्र में डेटा का उपयोग करती है।
- RBIH के साथ सहयोग : वे जोखिम प्रबंधन क्षमताओं को बढ़ाने के लिए बैंकों और रिजर्व बैंक इनोवेशन हब के बीच सहयोग की वकालत करते हैं। RBIH अवैध खातों की पहचान करने और उनके खिलाफ कार्रवाई करने के लिए एक म्यूल हंटर सिस्टम विकसित कर रहा है।
- डिजिटल सार्वजनिक अवसंरचना : शंकर का सुझाव है कि कई बैंकों से डेटा का प्रबंधन करने, गोपनीयता और विश्वास सुनिश्चित करने के लिए एक सुरक्षित रूप से नियंत्रित डिजिटल सार्वजनिक अवसंरचना आवश्यक है।
धोखाधड़ी के आंकड़े और चिंताएं
- UPI प्लेटफॉर्म पर धोखाधड़ी की घटना प्रति 100,000 लेनदेन पर लगभग 0.68 है, जिसका अर्थ है प्रतिदिन लगभग 4,800 धोखाधड़ी वाले लेनदेन या ₹3.7 करोड़ का नुकसान।
- कम घटना दर के बावजूद, बड़े उपयोगकर्ता आधार के कारण ये संख्याएँ महत्वपूर्ण हैं, जो धोखाधड़ी-मुक्त वातावरण की आवश्यकता पर बल देती हैं।
चुनौतियाँ और अवसर
शंकर ने बैंकिंग प्रणाली में विश्वास बनाए रखने के लिए धोखाधड़ी को रोकने के महत्व पर प्रकाश डाला। उन्होंने यह भी बताया कि RBI द्वारा किए गए सर्वेक्षण में लगभग 48% लोगों ने डिजिटल लेनदेन को नहीं अपनाया है, जो डिजिटल भुगतान प्रणालियों में अधिक से अधिक लोगों को शामिल करने की आवश्यकता को दर्शाता है।
