AI is the Key Tool to Prevent Fraudulent Transaction(एआई धोखाधड़ी को रोकने के लिए महत्वपूर्ण उपकरण है)

 AI is the Key Tool to Prevent Fraudulent Transaction(एआई धोखाधड़ी को रोकने के लिए महत्वपूर्ण उपकरण है)

धोखाधड़ी वित्तीय क्षेत्र और उसके ग्राहकों के लिए सबसे बड़ा खतरा है, जिसके परिणामस्वरूप प्रति वर्ष अरबों डॉलर का नुकसान होता है।  एक अध्ययन के अनुसार, क्रेडिट कार्ड धोखाधड़ी 2019 में धोखाधड़ी का सबसे सामान्य रूप है, जिसमें 270,000 मामले सामने आए हैं।

अधिकांश धोखाधड़ी खुदरा ग्राहकों, कंपनियों और यहां तक ​​कि बैंकों को भी लक्षित करती है जो धोखाधड़ी के शिकार हुए हैं जिसके परिणामस्वरूप महत्वपूर्ण नुकसान हुआ है।  इस प्रकार, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) वित्तीय अपराध को रोकने के लिए एक आशाजनक तकनीक के रूप में उभरा है।  सबसे पहले, आइए समझते हैं कि भुगतान धोखाधड़ी क्या है और भुगतान धोखाधड़ी का पता लगाने के लिए कंपनियां AI को कैसे चुन सकती हैं?

भुगतान धोखाधड़ी क्या है?(What is Payment Fraud?)

भुगतान धोखाधड़ी एक साइबर अपराधी द्वारा की गई धोखाधड़ी या अवैध गतिविधि को संदर्भित करता है।  हमलावर इंटरनेट का उपयोग धन, व्यक्तिगत संपत्ति, ब्याज, या गोपनीय विवरण के शिकार को लूटने के लिए करता है।

धोखाधड़ी के प्रकार(Types of Fraud)

भुगतान धोखाधड़ी केवल पुराने जमाने के ईमेल घोटालों तक ही सीमित नहीं है।  जैसे-जैसे इंटरनेट का व्यापक रूप से उपयोग होता गया है, वैसे-वैसे विभिन्न तकनीकें और रणनीतियाँ हैं।  आइए हम भुगतान धोखाधड़ी के कुछ सबसे लोकप्रिय रूपों को देखें।

ऑनलाइन फ़िशिंग(Online Phishing)

ऑनलाइन फ़िशिंग, जिसे अक्सर स्पूफिंग के रूप में पहचाना जाता है, आमतौर पर एक तंत्र के रूप में संदर्भित किया जाता है जिसमें व्यक्तिगत डेटा को ईमेल या वेबसाइटों द्वारा विश्वसनीय स्रोतों के रूप में कार्य किया जाता है।  इस जानकारी में नाम, ईमेल पते, बैंक खाते का विवरण, क्रेडिट कार्ड की संख्या आदि शामिल हैं।

डेटा चोरी(Data Theft)

इनसाइडर फ्रॉड डेटा चोरी का सबसे आम कारण है।  इन स्थितियों में, एक ऑनलाइन कंपनी के लिए काम करने वाला एक अंदरूनी सूत्र ग्राहक के विवरण को अलग कर देता है।  व्यक्तिगत जानकारी जैसे नाम, पता और भुगतान जानकारी इस डेटा का अधिकांश हिस्सा बनाती है।

शुल्कवापसी(Chargebacks)

धोखाधड़ी से बचने के लिए बिलिंग सबसे सरल लेकिन सबसे कठिन है।  बैंक से कंपनी को ऑर्डर के रूप में ग्राहक के बैलेंस की प्रतिपूर्ति के रूप में बस एक चार्जबैक के रूप में समझाया जा सकता है।

दोस्ताना धोखाधड़ी(Friendly Fraud)

फ्रेंडली फ्रॉड तब होता है, जब कोई ग्राहक जानबूझकर बैंक से भुगतान के लिए एक कानूनी लेनदेन के लिए क्रेडिट कार्ड चार्ज करता है।  यह आमतौर पर डीलर द्वारा प्रभावी ढंग से प्रदान किए गए उत्पाद या सेवा के लिए किया जाता है, लेकिन ग्राहक आइटम के लिए भुगतान करने का निर्णय नहीं लेता है।  हैरानी की बात यह है कि रिटेलर्स के लिए फ्रेंडली फ्रॉड कहीं अधिक महंगा है, जितना कि क्रेडिट कार्ड के डेटा चोरी होने पर।

उत्पाद प्रतिस्थापन धोखाधड़ी(Product Replacement Fraud)

उत्पाद प्रतिस्थापन धोखाधड़ी ई-कॉमर्स साइटों पर होने वाली धोखाधड़ी का दूसरा रूप है।  उदाहरण के लिए, आप एक स्मार्टफोन पसंद करेंगे और इसके लिए एक ऑनलाइन ऑर्डर देंगे।  आपने पहले ही उत्पाद के लिए भुगतान कर दिया है और इसके आने का इंतजार कर रहे हैं।  उत्पाद को ई-कॉमर्स प्लेटफॉर्म से भेज दिया जाता है और समय पर पहुंच जाता है।  हालाँकि, जब आप इसे खोलते हैं, तो आपको अपने नए स्मार्टफोन के बजाय एक ईंट या कम लागत वाला डिजिटल फोन मिलेगा।

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भुगतान धोखाधड़ी का पता लगाने के लिए एआई(AI for Payment Fraud Detection)

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस इन दिनों व्यवसायों को धोखाधड़ी का पता लगाने के तरीके को बदल रहा है।  आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस की शुरुआत से पहले, धोखाधड़ी का पता लगाने वाली योजनाएं पूर्व-परिभाषित रुझानों पर ध्यान केंद्रित करती थीं और केवल सीमित संख्या में धोखाधड़ी के पैटर्न को देखती थीं।

चोरी को रोकने के लिए एआई-आधारित प्लेटफार्मों का उपयोग करने से व्यवसायों को कॉर्पोरेट सुरक्षा में सुधार और व्यावसायिक प्रक्रियाओं को सुव्यवस्थित करने में सहायता मिली है।  इस प्रकार आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस अपने बढ़े हुए प्रदर्शन के कारण वित्तीय धोखाधड़ी को रोकने के लिए एक महत्वपूर्ण तकनीक के रूप में उभरा है।

आइए देखें कि भुगतान धोखाधड़ी का पता लगाने के लिए कंपनियां एआई को क्यों चुनती हैं(Let us check out why companies choose AI for Payment fraud detection)

एआई समय लेने वाली प्रक्रियाओं को स्वचालित करता है, जिससे धोखाधड़ी जांचकर्ताओं को अधिक महत्वपूर्ण स्थितियों पर ध्यान केंद्रित करने की अनुमति मिलती है, जैसे कि जब जोखिम रेटिंग अपने उच्चतम स्तर पर होती है।  स्वचालित एआई एल्गोरिदम का उपयोग करके उनके कार्यभार के कारण धोखाधड़ी विश्लेषकों की नौकरी उत्पादकता और विश्वसनीयता में सुधार होता है।

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) कंपनी के खुदरा विक्रेताओं को ऑनलाइन ऑर्डर स्वीकार करने और झूठे अलार्म को कम करने के लिए प्रोत्साहित करके उपभोक्ता घर्षण को कम करता है।  नतीजतन, एआई-समर्थित धोखाधड़ी की रोकथाम एक बेहतर समग्र उपयोगकर्ता अनुभव में योगदान करती है।

एल्गोरिदम कृत्रिम बुद्धि परीक्षण ऐतिहासिक साक्ष्य और विसंगतियों पर ध्यान केंद्रित करते हैं।  पिछले सबूतों के बारे में सब कुछ जानने से उपभोक्ता के अनुभव को यथासंभव सहज रखते हुए जटिल उत्पीड़न के खतरों को रोकने में मदद मिलती है।

हाई-टेक बाजारों में काम करने वाले व्यवसायों को उन कानूनों और कानूनों का भी पालन करना चाहिए जो महत्वपूर्ण नवाचारों की रक्षा करते हैं।  आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस-आधारित स्कोरिंग तकनीकों का उपयोग कंपनियों को इन प्रथाओं और कानूनों के अनुरूप रखने के लिए किया जाता है, जिससे वे धोखाधड़ी को रोक सकते हैं।

निष्कर्ष(Conclusion)

संक्षेप में, भुगतान धोखाधड़ी भ्रामक है, इसका पता लगाना असंभव है, और कुछ ही मिनटों में किसी भी कंपनी को वित्तीय नुकसान पहुंचा सकता है।  इस प्रकार, कृत्रिम बुद्धिमत्ता, संदिग्ध लेनदेन का पता लगाने के लिए रुझानों का मूल्यांकन करने के लिए नियम-आधारित एल्गोरिदम लागू करती है और वित्तीय धोखाधड़ी की रोकथाम में वित्तीय संस्थानों की सहायता करती है।  यदि आप अपनी वेबसाइट सुरक्षित करना चाहते हैं तो हमसे संपर्क करें।

Source: onpassive.com