ডিজিটাল পেমেন্ট চ্যানেল এবং পিএসপি আছে শিল্পে সম্পূর্ণ বিপ্লব ঘটিয়েছে এবং সুবিধাজনক সময়ে, আর্থিক অপরাধের সাথে সম্পর্কিত বিষয়গুলির মধ্যে অন্তর্নিহিত ঝুঁকি রয়েছে৷
অর্থপ্রদান পরিষেবা প্রদানকারীরা এই ঝুঁকিগুলিকে কার্যকরভাবে মোকাবেলা করার জন্য প্রধান অবস্থানে রয়েছে তবে আর্থিক অপরাধ মোকাবেলা করার জন্য একটি সঠিক কৌশল তৈরি করা একটি সোজা প্রয়াস নয়।
এটি করার জন্য, কমপক্ষে 4টি গুরুত্বপূর্ণ পয়েন্ট রয়েছে যা বিবেচনা করা উচিত:
ঝুঁকি নিবদ্ধ লেনদেন প্রবাহ নিরীক্ষণ এবং ক্লায়েন্ট বিভাজন
সঠিক বিভাজন কৌশলের অধীনে ঝুঁকি ব্যবস্থাপনা ব্যাপকভাবে উন্নতি করতে পারে।
যাইহোক, সমস্ত ক্লায়েন্ট এবং তাদের নিজ নিজ লেনদেনগুলি নিরীক্ষণ করার জন্য প্রয়োজনীয় সংস্থানগুলির প্রেক্ষিতে অর্থপ্রদান পরিষেবা প্রদানকারীদের জন্য অপারেশনাল খরচগুলি উচ্চ হতে পারে।
এইভাবে, প্রক্রিয়াটি আরও কম কিন্তু কার্যকর হওয়া দরকার, যার অর্থ হল অর্থপ্রদান পরিষেবা প্রদানকারীরা সম্ভাব্য ঝুঁকিপূর্ণ গ্রাহক, খারাপ অভিনেতা এবং অবৈধ লেনদেনের সেই ছোট উপসেট খুঁজে বের করার জন্য তাদের দৃষ্টিভঙ্গি স্থাপন করা উচিত।
এই কৌশলটি অনুসরণ করার ফলে আরও পরিশীলিত সেগমেন্টেশন মডেল তৈরি করা উচিত যা লেনদেন এবং ক্লায়েন্টদের র্যাঙ্ক করবে কিন্তু ডেটা এবং ডেটাপয়েন্টের আরও দক্ষ ব্যবহার, যেমন বাহ্যিক উত্স থেকে নেওয়া আপ টু ডেট ডেটাবেসগুলির উদ্বেগ।
তাদের মডেলগুলিকে পুনরায় ইঞ্জিনিয়ারিং করে এবং বাহ্যিক ডেটা টেনে আনার মাধ্যমে, পিএসপিগুলি তথ্যের রিয়েল-টাইম মূল্যায়নের সাথে তাদের স্ট্যাটিক ঐতিহাসিক ডেটা পরিপূরক করবে, যা আমাদের দ্বিতীয় পয়েন্টে নিয়ে যায়।
AI ডেটা-চালিত পদ্ধতির মাধ্যমে PSPs ঝুঁকি ব্যবস্থাপনার কৌশল
উদ্ভাবন উন্নত মনিটরিং প্রযুক্তিকে উৎসাহিত করে। তদনুসারে, পেমেন্ট পরিষেবা প্রদানকারীদের স্বয়ংক্রিয় প্রক্রিয়াগুলির লক্ষ্য মেশিন লার্নিংকে একীভূত করা উচিত।
আমরা কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার যুগে প্রবেশ করার সাথে সাথে, এআই মডেলগুলি সম্ভবত একটি নিশ্চিতভাবে এগিয়ে যাচ্ছে কারণ তারা লেনদেন পর্যবেক্ষণকে অপ্টিমাইজ করতে সক্ষম হওয়ার সাথে সাথে ঐতিহাসিক ডেটা থেকে কীভাবে ক্রমাগত শিখতে পারে।
AI প্রত্যাশিত গ্রাহক আচরণ থেকে বিচ্যুতিতে দ্রুত এবং আরও চূড়ান্ত ফলাফলের দিকে নিয়ে যেতে পারে, যা ফলস্বরূপ আরও ভাল সিদ্ধান্ত গ্রহণ এবং সুনির্দিষ্ট নিয়ন্ত্রণ লক্ষ্যগুলির জন্য অনুমতি দেয়।
যাইহোক, প্রযুক্তি থাকা এবং মেশিন লার্নিং স্থাপন করতে সক্ষম হওয়া পিএসপিগুলিকে তাদের মূল বিষয় থেকে বিচ্যুত করা উচিত নয়: গ্রাহক
ইউনিফাইড অবকাঠামোর মাধ্যমে PSP-এর জন্য গ্রাহক-কেন্দ্রিক মডেল
ক্রাইম কন্ট্রোল ব্যবস্থা কোনভাবেই গ্রাহকদের খারাপ অভিজ্ঞতার দিকে পরিচালিত করবে না।
যেমন, পেমেন্ট পরিষেবা প্রদানকারীরা যখন তাদের গ্রাহকদের অনবোর্ডিং এবং তাদের সামগ্রিক গ্রাহক যাত্রা ডিজাইন করে, তখন অপরাধ নিয়ন্ত্রণের ব্যবস্থাগুলি পথের ধারে ব্যথার বিষয় হওয়া উচিত নয়, বরং এমন কিছু যা এই প্রক্রিয়াগুলিকে ব্যাপকভাবে উন্নত করে।
তাদের হৃদয়ে স্বচ্ছতার সাথে, গ্রাহক এবং PSP উভয়ই লাভের জন্য দাঁড়াতে পারে। বিভিন্ন ঝুঁকির ধরন চিহ্নিত করা এবং তাদের গ্রাহকের যাত্রা বা অন্যান্য পণ্যের সাথে তাদের নিয়ন্ত্রণগুলি ওভারলে করা PSPs কার্যকরভাবে দলগুলিকে সংহত করতে এবং তাদের অবকাঠামোকে একীভূত করতে পারে, যার ফলে:
· বিভিন্ন নিয়ন্ত্রণকে একত্রিত করার এবং প্রক্রিয়াগুলির মধ্যে অভ্যন্তরীণ ও বাহ্যিক ঘর্ষণ কমানোর উপায় হিসাবে সম্ভাব্য প্রয়োজন এবং আর্থিক অপরাধ নিয়ন্ত্রণের পূর্বাভাস
· নকশা দ্বারা সঙ্গতিপূর্ণ হওয়ার জন্য ঢালাই করার সময় প্রক্রিয়াগুলির মধ্যে সম্ভাব্য ব্যথার পয়েন্টগুলি চিহ্নিত করুন
· বিভিন্ন ধরনের ঝুঁকি শনাক্ত করুন, তাদের নিজ নিজ ঝুঁকি প্রশমিত করুন (যেমন: নিষেধাজ্ঞা, এএমএল, এবং আরও অনেক কিছু), এবং অন্যান্য প্রক্রিয়ার জন্য তাদের নিজ নিজ ডেটা ব্যবহার করুন
· নিশ্চিত করুন যে তারা তাদের প্রয়োজনে স্বচ্ছ
· তাদের গ্রাহকদের সাথে স্পষ্টভাবে যোগাযোগ করার সময় দ্রুত সিদ্ধান্ত গ্রহণ করা
· বিদ্যমান এবং নতুন বৈশিষ্ট্য উন্নত করুন
ফলস্বরূপ, কেবল গ্রাহকের অভিজ্ঞতাই অনেক মসৃণ হবে না, তবে গ্রাহকের পিএসপির দৃষ্টিভঙ্গিও অনেক বেশি পরিষ্কার হবে।
অবকাঠামোর জন্য একটি বিল্ডিং ব্লক হিসাবে কার্যকর ঝুঁকি মূল্যায়ন
যেহেতু প্রতিটি পেমেন্ট পরিষেবা প্রদানকারী বিভিন্ন অবস্থার অধীনে কাজ করে এবং বিভিন্ন ধরনের ঝুঁকির সম্মুখীন হয়, তাই তাদের সম্ভাব্য ঝুঁকির পরিস্থিতিও ভিন্ন হওয়া দরকার।
তদনুসারে, ঝুঁকি শনাক্তকরণ অবশ্যই তাত্ত্বিক অনুমানের বাইরে যেতে হবে এবং প্রতিটি বণিক কোথায় এবং কীভাবে মূল্য শৃঙ্খলে অবস্থান করছে, তাদের ভূমিকা কী, তারা কোন ধরণের ক্লায়েন্টকে আকর্ষণ করে এবং তাদের লেনদেন প্রবাহ কেমন হবে তা বোঝার মধ্যে যেতে হবে।
ডেটা-চালিত বিশ্লেষণের প্রতি এই প্রতিশ্রুতিটি চলমান থাকা উচিত কারণ এটি একটি বিচ্যুতি পাওয়া গেলে কঠোর নিয়ন্ত্রণের সাথে ঝুঁকির ক্ষুধার পরিপ্রেক্ষিতে কঠোর সেটিংসের অনুমতি দিয়ে PSP-গুলি পর্যবেক্ষণকে পরবর্তী স্তরে নিয়ে আসবে।
সমাপ্তি: PSPs সহযোগিতা এবং নেতৃত্ব গ্রহণ
নিয়ন্ত্রক যাচাই-বাছাই বৃদ্ধির সাথে সাথে তিনটি স্বতন্ত্র ফ্রন্টে (বাজার অংশগ্রহণকারী, নিয়ন্ত্রক এবং ক্লায়েন্ট) নেতৃত্ব নেওয়া PSP-এর পক্ষে ভাল হবে।
যখন নিয়ন্ত্রক এজেন্ডা নির্ধারণের সময় আসে তখন টেবিলে বসার মাধ্যমে, পিএসপিগুলি শিল্পে সেরা ধারণা আনতে পারে এবং এটিকে আরও ভালভাবে সংজ্ঞায়িত করার জন্য প্রধান অবস্থানে থাকতে পারে।
অধিকন্তু, পিএসপি, ব্যাঙ্ক এবং ক্লায়েন্টদের মধ্যে ডেটা শেয়ারিং সমাধানগুলি অবশ্যই আর্থিক অপরাধ সম্পর্কে আরও ভাল বোঝার এবং এর বিরুদ্ধে লড়াই করার নতুন উপায়গুলির বিকাশের দিকে নিয়ে যেতে পারে।
সবশেষে, ক্লায়েন্ট শিক্ষা হল আরেকটি বিষয় যা আর্থিক অপরাধের বিরুদ্ধে লড়াই করতে সাহায্য করতে পারে। PSP-এর ভবিষ্যৎ অবশ্যই উজ্জ্বল কিন্তু তাদের মধ্যে, ব্যাঙ্ক এবং ক্লায়েন্টদের মধ্যে, আর্থিক অপরাধের বিরুদ্ধে লড়াইয়ের মূলমন্ত্র হতে পারে "এট প্লারিবাস ইউনাম"।
ডিজিটাল পেমেন্ট চ্যানেল এবং পিএসপি আছে শিল্পে সম্পূর্ণ বিপ্লব ঘটিয়েছে এবং সুবিধাজনক সময়ে, আর্থিক অপরাধের সাথে সম্পর্কিত বিষয়গুলির মধ্যে অন্তর্নিহিত ঝুঁকি রয়েছে৷
অর্থপ্রদান পরিষেবা প্রদানকারীরা এই ঝুঁকিগুলিকে কার্যকরভাবে মোকাবেলা করার জন্য প্রধান অবস্থানে রয়েছে তবে আর্থিক অপরাধ মোকাবেলা করার জন্য একটি সঠিক কৌশল তৈরি করা একটি সোজা প্রয়াস নয়।
এটি করার জন্য, কমপক্ষে 4টি গুরুত্বপূর্ণ পয়েন্ট রয়েছে যা বিবেচনা করা উচিত:
ঝুঁকি নিবদ্ধ লেনদেন প্রবাহ নিরীক্ষণ এবং ক্লায়েন্ট বিভাজন
সঠিক বিভাজন কৌশলের অধীনে ঝুঁকি ব্যবস্থাপনা ব্যাপকভাবে উন্নতি করতে পারে।
যাইহোক, সমস্ত ক্লায়েন্ট এবং তাদের নিজ নিজ লেনদেনগুলি নিরীক্ষণ করার জন্য প্রয়োজনীয় সংস্থানগুলির প্রেক্ষিতে অর্থপ্রদান পরিষেবা প্রদানকারীদের জন্য অপারেশনাল খরচগুলি উচ্চ হতে পারে।
এইভাবে, প্রক্রিয়াটি আরও কম কিন্তু কার্যকর হওয়া দরকার, যার অর্থ হল অর্থপ্রদান পরিষেবা প্রদানকারীরা সম্ভাব্য ঝুঁকিপূর্ণ গ্রাহক, খারাপ অভিনেতা এবং অবৈধ লেনদেনের সেই ছোট উপসেট খুঁজে বের করার জন্য তাদের দৃষ্টিভঙ্গি স্থাপন করা উচিত।
এই কৌশলটি অনুসরণ করার ফলে আরও পরিশীলিত সেগমেন্টেশন মডেল তৈরি করা উচিত যা লেনদেন এবং ক্লায়েন্টদের র্যাঙ্ক করবে কিন্তু ডেটা এবং ডেটাপয়েন্টের আরও দক্ষ ব্যবহার, যেমন বাহ্যিক উত্স থেকে নেওয়া আপ টু ডেট ডেটাবেসগুলির উদ্বেগ।
তাদের মডেলগুলিকে পুনরায় ইঞ্জিনিয়ারিং করে এবং বাহ্যিক ডেটা টেনে আনার মাধ্যমে, পিএসপিগুলি তথ্যের রিয়েল-টাইম মূল্যায়নের সাথে তাদের স্ট্যাটিক ঐতিহাসিক ডেটা পরিপূরক করবে, যা আমাদের দ্বিতীয় পয়েন্টে নিয়ে যায়।
AI ডেটা-চালিত পদ্ধতির মাধ্যমে PSPs ঝুঁকি ব্যবস্থাপনার কৌশল
উদ্ভাবন উন্নত মনিটরিং প্রযুক্তিকে উৎসাহিত করে। তদনুসারে, পেমেন্ট পরিষেবা প্রদানকারীদের স্বয়ংক্রিয় প্রক্রিয়াগুলির লক্ষ্য মেশিন লার্নিংকে একীভূত করা উচিত।
আমরা কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার যুগে প্রবেশ করার সাথে সাথে, এআই মডেলগুলি সম্ভবত একটি নিশ্চিতভাবে এগিয়ে যাচ্ছে কারণ তারা লেনদেন পর্যবেক্ষণকে অপ্টিমাইজ করতে সক্ষম হওয়ার সাথে সাথে ঐতিহাসিক ডেটা থেকে কীভাবে ক্রমাগত শিখতে পারে।
AI প্রত্যাশিত গ্রাহক আচরণ থেকে বিচ্যুতিতে দ্রুত এবং আরও চূড়ান্ত ফলাফলের দিকে নিয়ে যেতে পারে, যা ফলস্বরূপ আরও ভাল সিদ্ধান্ত গ্রহণ এবং সুনির্দিষ্ট নিয়ন্ত্রণ লক্ষ্যগুলির জন্য অনুমতি দেয়।
যাইহোক, প্রযুক্তি থাকা এবং মেশিন লার্নিং স্থাপন করতে সক্ষম হওয়া পিএসপিগুলিকে তাদের মূল বিষয় থেকে বিচ্যুত করা উচিত নয়: গ্রাহক
ইউনিফাইড অবকাঠামোর মাধ্যমে PSP-এর জন্য গ্রাহক-কেন্দ্রিক মডেল
ক্রাইম কন্ট্রোল ব্যবস্থা কোনভাবেই গ্রাহকদের খারাপ অভিজ্ঞতার দিকে পরিচালিত করবে না।
যেমন, পেমেন্ট পরিষেবা প্রদানকারীরা যখন তাদের গ্রাহকদের অনবোর্ডিং এবং তাদের সামগ্রিক গ্রাহক যাত্রা ডিজাইন করে, তখন অপরাধ নিয়ন্ত্রণের ব্যবস্থাগুলি পথের ধারে ব্যথার বিষয় হওয়া উচিত নয়, বরং এমন কিছু যা এই প্রক্রিয়াগুলিকে ব্যাপকভাবে উন্নত করে।
তাদের হৃদয়ে স্বচ্ছতার সাথে, গ্রাহক এবং PSP উভয়ই লাভের জন্য দাঁড়াতে পারে। বিভিন্ন ঝুঁকির ধরন চিহ্নিত করা এবং তাদের গ্রাহকের যাত্রা বা অন্যান্য পণ্যের সাথে তাদের নিয়ন্ত্রণগুলি ওভারলে করা PSPs কার্যকরভাবে দলগুলিকে সংহত করতে এবং তাদের অবকাঠামোকে একীভূত করতে পারে, যার ফলে:
· বিভিন্ন নিয়ন্ত্রণকে একত্রিত করার এবং প্রক্রিয়াগুলির মধ্যে অভ্যন্তরীণ ও বাহ্যিক ঘর্ষণ কমানোর উপায় হিসাবে সম্ভাব্য প্রয়োজন এবং আর্থিক অপরাধ নিয়ন্ত্রণের পূর্বাভাস
· নকশা দ্বারা সঙ্গতিপূর্ণ হওয়ার জন্য ঢালাই করার সময় প্রক্রিয়াগুলির মধ্যে সম্ভাব্য ব্যথার পয়েন্টগুলি চিহ্নিত করুন
· বিভিন্ন ধরনের ঝুঁকি শনাক্ত করুন, তাদের নিজ নিজ ঝুঁকি প্রশমিত করুন (যেমন: নিষেধাজ্ঞা, এএমএল, এবং আরও অনেক কিছু), এবং অন্যান্য প্রক্রিয়ার জন্য তাদের নিজ নিজ ডেটা ব্যবহার করুন
· নিশ্চিত করুন যে তারা তাদের প্রয়োজনে স্বচ্ছ
· তাদের গ্রাহকদের সাথে স্পষ্টভাবে যোগাযোগ করার সময় দ্রুত সিদ্ধান্ত গ্রহণ করা
· বিদ্যমান এবং নতুন বৈশিষ্ট্য উন্নত করুন
ফলস্বরূপ, কেবল গ্রাহকের অভিজ্ঞতাই অনেক মসৃণ হবে না, তবে গ্রাহকের পিএসপির দৃষ্টিভঙ্গিও অনেক বেশি পরিষ্কার হবে।
অবকাঠামোর জন্য একটি বিল্ডিং ব্লক হিসাবে কার্যকর ঝুঁকি মূল্যায়ন
যেহেতু প্রতিটি পেমেন্ট পরিষেবা প্রদানকারী বিভিন্ন অবস্থার অধীনে কাজ করে এবং বিভিন্ন ধরনের ঝুঁকির সম্মুখীন হয়, তাই তাদের সম্ভাব্য ঝুঁকির পরিস্থিতিও ভিন্ন হওয়া দরকার।
তদনুসারে, ঝুঁকি শনাক্তকরণ অবশ্যই তাত্ত্বিক অনুমানের বাইরে যেতে হবে এবং প্রতিটি বণিক কোথায় এবং কীভাবে মূল্য শৃঙ্খলে অবস্থান করছে, তাদের ভূমিকা কী, তারা কোন ধরণের ক্লায়েন্টকে আকর্ষণ করে এবং তাদের লেনদেন প্রবাহ কেমন হবে তা বোঝার মধ্যে যেতে হবে।
ডেটা-চালিত বিশ্লেষণের প্রতি এই প্রতিশ্রুতিটি চলমান থাকা উচিত কারণ এটি একটি বিচ্যুতি পাওয়া গেলে কঠোর নিয়ন্ত্রণের সাথে ঝুঁকির ক্ষুধার পরিপ্রেক্ষিতে কঠোর সেটিংসের অনুমতি দিয়ে PSP-গুলি পর্যবেক্ষণকে পরবর্তী স্তরে নিয়ে আসবে।
সমাপ্তি: PSPs সহযোগিতা এবং নেতৃত্ব গ্রহণ
নিয়ন্ত্রক যাচাই-বাছাই বৃদ্ধির সাথে সাথে তিনটি স্বতন্ত্র ফ্রন্টে (বাজার অংশগ্রহণকারী, নিয়ন্ত্রক এবং ক্লায়েন্ট) নেতৃত্ব নেওয়া PSP-এর পক্ষে ভাল হবে।
যখন নিয়ন্ত্রক এজেন্ডা নির্ধারণের সময় আসে তখন টেবিলে বসার মাধ্যমে, পিএসপিগুলি শিল্পে সেরা ধারণা আনতে পারে এবং এটিকে আরও ভালভাবে সংজ্ঞায়িত করার জন্য প্রধান অবস্থানে থাকতে পারে।
অধিকন্তু, পিএসপি, ব্যাঙ্ক এবং ক্লায়েন্টদের মধ্যে ডেটা শেয়ারিং সমাধানগুলি অবশ্যই আর্থিক অপরাধ সম্পর্কে আরও ভাল বোঝার এবং এর বিরুদ্ধে লড়াই করার নতুন উপায়গুলির বিকাশের দিকে নিয়ে যেতে পারে।
সবশেষে, ক্লায়েন্ট শিক্ষা হল আরেকটি বিষয় যা আর্থিক অপরাধের বিরুদ্ধে লড়াই করতে সাহায্য করতে পারে। PSP-এর ভবিষ্যৎ অবশ্যই উজ্জ্বল কিন্তু তাদের মধ্যে, ব্যাঙ্ক এবং ক্লায়েন্টদের মধ্যে, আর্থিক অপরাধের বিরুদ্ধে লড়াইয়ের মূলমন্ত্র হতে পারে "এট প্লারিবাস ইউনাম"।
- পিঁপড়া আর্থিক
- blockchain
- ব্লকচেইন কনফারেন্স ফিনটেক
- কাইম ফিনটেক
- কয়েনবেস
- coingenius
- ক্রিপ্টো কনফারেন্স ফিনটেক
- ফিনান্স ম্যাগনেটস
- fintech
- ফিনটেক অ্যাপ
- ফিনটেক উদ্ভাবন
- খোলা সমুদ্র
- পেমেন্ট
- পেপ্যাল
- পেটেক
- পেওয়ে
- Plato
- প্লেটো এআই
- প্লেটো ডেটা ইন্টেলিজেন্স
- প্লেটোডাটা
- প্লেটোগেমিং
- পিএসপি
- রেজারপে
- Revolut
- Ripple
- বর্গক্ষেত্র ফিনটেক
- ডোরা
- টেনসেন্ট ফিনটেক
- Xero
- zephyrnet
