ಬ್ಯಾಂಕ್, ಎನ್ಬಿಎಫ್ಸಿಗಳು ಮತ್ತು ವಿಮಾದಾರರು ಸಂಕೀರ್ಣ ವಂಚನೆ ಮುದ್ರಣಕಲೆಗಳಿಗೆ ಒಡ್ಡಿಕೊಳ್ಳುತ್ತಾರೆ, ಅದು ಪರಂಪರೆ ನಿಯಂತ್ರಣಗಳಲ್ಲಿನ ಅಂತರಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ಪತ್ತೆ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ಬೈಪಾಸ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ಇದರಿಂದಾಗಿ ಅವುಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವುದು ಕಷ್ಟವಾಗುತ್ತದೆ
ಈ ಬೆದರಿಕೆಗಳು – ಸಂಶ್ಲೇಷಿತ ಗುರುತಿನ ವಂಚನೆ ಮತ್ತು ಆಂತರಿಕ ದಾಳಿಗಳಿಂದ ಸಂಕೀರ್ಣ ಯೋಜನೆಗಳವರೆಗೆ – ಹೆಚ್ಚು ಅತ್ಯಾಧುನಿಕ, ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಮತ್ತು ಬಹು ಪದರಗಳ ಅಡಿಯಲ್ಲಿ ಅಕ್ರಮ ವಹಿವಾಟುಗಳನ್ನು ಮರೆಮಾಚುವಲ್ಲಿ ಸಂಘಟಿತವಾಗಿವೆ. ಆದ್ದರಿಂದ, ವಂಚನೆಯ ಅಪಾಯಗಳಿಗೆ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯು ಸಮಾನವಾಗಿ ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕವಾಗಿರಬೇಕು ಮತ್ತು ಕಠಿಣ ಅಪಾಯ ನಿಯಂತ್ರಣಗಳಿಂದ ಚಾಲನೆಗೊಳ್ಳಬೇಕು.
ಎಐ ಮತ್ತು ಬ್ಲಾಕ್ಚೈನ್ ವಂಚನೆ ತಡೆಗಟ್ಟುವಿಕೆಗೆ ಶಕ್ತಿಯುತ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳಾಗಿವೆ, ಆರ್ಥಿಕ ಅಪರಾಧದ ವಿರುದ್ಧ ಅರ್ಥಗರ್ಭಿತ, ಹೆಚ್ಚು ದೃಢವಾದ ರಕ್ಷಣೆಯನ್ನು ನೀಡುವ ಭರವಸೆಯೊಂದಿಗೆ.
ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ನಿಯಂತ್ರಣಗಳು ಏಕೆ ಕಡಿಮೆಯಾಗುತ್ತಿವೆ
ನೈಜ-ಸಮಯದ ಪಾವತಿಗಳು, ಡಿಜಿಟಲ್ ಆನ್ಬೋರ್ಡಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಎಪಿಐ ನೇತೃತ್ವದ ಪರಿಸರ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ಹೆಚ್ಚಳವು ವಂಚನೆಯ ಮೇಲ್ಮೈ ಪ್ರದೇಶವನ್ನು ವಿಸ್ತರಿಸಿದೆ. ಇಂದಿನ ವಂಚನೆ ಅಪಾಯಗಳು ಹಿಂದಿನ ಫಿಶಿಂಗ್ ಹಗರಣಗಳು ಮತ್ತು ಅನಧಿಕೃತ ಪ್ರವೇಶ ಪ್ರಯತ್ನಗಳಿಗಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ಸುಧಾರಿತ, ನಿರಂತರ ಮತ್ತು ವ್ಯವಸ್ಥಿತವಾಗಿವೆ.
ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗಿ, ಹೈಪರ್-ರಿಯಲಿಸ್ಟಿಕ್, ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು ಕಷ್ಟಕರವಾದ ಬೆದರಿಕೆಗಳ ಹೊಸ ಅಲೆಯನ್ನು ಪ್ರಾರಂಭಿಸಲು ವಂಚಕರು ಜೆನೆರೇಟಿವ್ ಎಐ ಅನ್ನು ಅಸ್ತ್ರವಾಗಿ ಬಳಸುತ್ತಿದ್ದಾರೆ. ಅಪರಾಧಿಗಳು ಧ್ವನಿಗಳನ್ನು ಕ್ಲೋನ್ ಮಾಡಲು, ದಾಖಲೆಗಳನ್ನು ನಕಲಿಸಲು, ಡೀಪ್ ಫೇಕ್ ವೀಡಿಯೊಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲು ಮತ್ತು ಸಿಂಥೆಟಿಯನ್ನು ರಚಿಸಲು ಈ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತಾರೆ.
ಎಐ ಇನ್ನು ಮುಂದೆ “ಹೊಂದಲು ಒಳ್ಳೆಯದು” ಅಲ್ಲ – ಇದು ವಂಚನೆ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳಿಗೆ ಕೇಂದ್ರವಾಗುತ್ತಿದೆ. ವಹಿವಾಟು ವೈಪರೀತ್ಯಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು, ನಡವಳಿಕೆಯ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ನಿರ್ಣಯಿಸಲು ಮತ್ತು ಬೆದರಿಕೆಗಳನ್ನು ಪೂರ್ವಭಾವಿಯಾಗಿ ಗುರುತಿಸಲು ಬ್ಯಾಂಕುಗಳು ಎಐ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ನಿಯೋಜಿಸುತ್ತಿವೆ.
ಈ ಉಪಕರಣಗಳು ಕೆಂಪು ಧ್ವಜಗಳನ್ನು ಮಾತ್ರ ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವುದಿಲ್ಲ. ಅವರು ಹಿಂದಿನ ವಂಚನೆ ಪ್ರಯತ್ನಗಳಿಂದ ನಿರಂತರವಾಗಿ ಕಲಿಯುತ್ತಾರೆ ಮತ್ತು ಹೊಸ ದಾಳಿ ವಾಹಕಗಳಿಗೆ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುತ್ತಾರೆ.
ಅಂತೆಯೇ, ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಸಂಶ್ಲೇಷಿತ ಗುರುತಿನ ವಂಚನೆಯಲ್ಲಿ ಸೂಕ್ಷ್ಮ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಬಹುದು ಮತ್ತು ನೈಜ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚಿನ ಅಪಾಯದ ಪ್ರೊಫೈಲ್ಗಳನ್ನು ಫ್ಲ್ಯಾಗ್ ಮಾಡಬಹುದು. ಗ್ರಾಹಕ ಆನ್ಬೋರ್ಡಿಂಗ್ ಸಮಯದಲ್ಲಿ, ಇದು ದಾಖಲೆ ಪರಿಶೀಲನೆ ಮತ್ತು ಅಪಾಯ ತಪಾಸಣೆಯನ್ನು ಸುಗಮಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ, ಬಳಕೆದಾರರ ಅನುಭವದಲ್ಲಿ ರಾಜಿ ಮಾಡಿಕೊಳ್ಳದೆ ವಂಚನೆ ಅಪಾಯ ನಿಯಂತ್ರಣಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತದೆ. ಭಾರತದಲ್ಲಿ, ರಿಸರ್ವ್ ಬ್ಯಾಂಕ್ ಆಫ್ ಇಂಡಿಯಾ (ಆರ್ಬಿಐ) ಈಗಾಗಲೇ ಈ ವಿಧಾನವನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸುತ್ತಿದೆ.
2024 ರಲ್ಲಿ, ಅದರ ನಾವೀನ್ಯತೆ ವಿಭಾಗವು MuleHunter.AI ಎಂಬ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಆಧಾರಿತ ಸಾಧನವನ್ನು ಪರಿಚಯಿಸಿತು, ಇದು ಬ್ಯಾಂಕುಗಳಿಗೆ ಹೇಸರಗತ್ತೆ ಖಾತೆಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು ಮತ್ತು ಅಡ್ಡಿಪಡಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡಲು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾಗಿದೆ – ಅಕ್ರಮ ಹಣವನ್ನು ಸಾಗಿಸಲು ವಂಚಕರು ಬಳಸುತ್ತಾರೆ. ಈ ಉಪಕ್ರಮವು ದೊಡ್ಡ ಪ್ರಮಾಣದಲ್ಲಿ ವಂಚನೆಯನ್ನು ಪೂರ್ವಭಾವಿಯಾಗಿ ಎದುರಿಸಲು ಎಐನ ಕಾರ್ಯತಂತ್ರದ ಬಳಕೆಯನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಮುಂದಿನದನ್ನು ನಿಯಂತ್ರಕರ ಮಾನ್ಯತೆಯನ್ನು ಒತ್ತಿಹೇಳುತ್ತದೆ.
ಬ್ಲಾಕ್ ಚೈನ್ ಹಣಕಾಸು ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಲ್ಲಿ ವಿಶ್ವಾಸವನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುತ್ತದೆ
ಏತನ್ಮಧ್ಯೆ, ಬ್ಲಾಕ್ಚೈನ್ ವಿಶ್ವಾಸದ ಅಡಿಪಾಯ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ನಿಭಾಯಿಸುತ್ತದೆ. ಇದರ ಟ್ಯಾಂಪರ್-ಪ್ರೂಫ್, ಪಾರದರ್ಶಕ ಸ್ವಭಾವವು ಹಣಕಾಸು ಡೇಟಾದ ಸಮಗ್ರತೆಯನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಸೂಕ್ತವಾಗಿದೆ, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ವ್ಯಾಪಾರ ಹಣಕಾಸು, ಡಿಜಿಟಲ್ ಸಾಲ ಅಥವಾ ಗಡಿಯಾಚೆಗಿನ ಪಾವತಿಗಳಂತಹ ಹೆಚ್ಚಿನ ಅಪಾಯದ ಕೆಲಸದ ಹರಿವುಗಳಲ್ಲಿ.
ಬ್ಲಾಕ್ಚೈನ್-ಲೆಡ್ಜರ್ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು, ಬ್ಯಾಂಕುಗಳು ಪ್ರತಿ ವ್ಯವಹಾರವು ಸಮಯ-ಮುದ್ರೆ, ಪರಿಶೀಲಿಸಬಹುದಾದ ಮತ್ತು ಬದಲಾಯಿಸಲಾಗದು ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು. ಸ್ಮಾರ್ಟ್ ಒಪ್ಪಂದಗಳು ನಿಯಮ ಜಾರಿಯನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತಗೊಳಿಸುತ್ತವೆ, ಹಸ್ತಚಾಲಿತ ತಪಾಸಣೆಗಳು, ದೋಷಗಳು ಮತ್ತು ಆಂತರಿಕ ರಾಜಿ ಸಾಧ್ಯತೆಗಳನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಡೇಟಾ ಗೌಪ್ಯತೆಯೊಂದಿಗೆ ರಾಜಿ ಮಾಡಿಕೊಳ್ಳದೆ, ಹಣಕಾಸು ಘಟಕಗಳ ನಡುವೆ ಸುರಕ್ಷಿತ ಮಾಹಿತಿ ಹಂಚಿಕೆಯನ್ನು ಬ್ಲಾಕ್ಚೈನ್ ಸುಗಮಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. ಸಹ-ಸಾಲ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು, ಸಿಂಡಿಕೇಷನ್ ನೆಟ್ ವರ್ಕ್ ಗಳು ಅಥವಾ ಹಂಚಿಕೆಯ ಸೇವಾ ಮಾದರಿಗಳಲ್ಲಿ ವಂಚನೆಯನ್ನು ತಡೆಗಟ್ಟುವಲ್ಲಿ ಇದು ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಿದೆ
