PYMNTS के एक हालिया सर्वेक्षण के अनुसार, ओवर 71% अधिकारी रीयल-टाइम भुगतान प्रणालियों में महत्वपूर्ण रुचि रखते हैं। निकट-तात्कालिक लेन-देन में मूल्य देखना आसान है - तेजी से खाता खोलना, खरीद की पुष्टि, बैंकों के बीच फंड ट्रांसफर, अन्य। ये व्यवसायों, उपभोक्ता और वित्तीय संस्थानों (FI) को लाभान्वित करते हैं, यहां तक कि फेडरल रिजर्व भी वास्तविक समय के भुगतान में रुचि रखता है और 2023 के मध्य में अपने FedNow प्लेटफॉर्म को लॉन्च करने की योजना बना रहा है।
बेशक, वित्तीय अपराध उद्योग वास्तविक समय के भुगतान में भी क्षमता देखता है, नकली खातों के माध्यम से धन स्थानांतरित करने में सक्षम होने से, हस्तांतरण को भुनाने या धोखाधड़ी से खरीदे गए सामान प्राप्त करने की संभावना बढ़ जाती है। बेशक, वित्तीय अपराध उद्योग वास्तविक रूप में क्षमता देखता है -समय पर भुगतान भी। पहले से ही, हम झटपट, बैंक-से-बैंक ट्रांसफर ऐप्स की आसानी से होने वाले कपटपूर्ण व्यवहार में वृद्धि देख रहे हैं। 2021 में, वित्तीय संस्थानों का 80% ने अपनी रणनीति में रीयल-टाइम भुगतानों को शामिल करने के बाद धोखाधड़ी के नुकसान में बढ़ोतरी देखी।
हालांकि, तेज प्रक्रिया और भुगतान विधियों को वित्तीय संस्थानों या उपभोक्ताओं के लिए जोखिमों का पर्याय नहीं होना चाहिए। जबकि जालसाज अपने कार्यों में तेजी ला रहे हैं और उनका विस्तार कर रहे हैं, वित्तीय संस्थाएं धोखाधड़ी के नुकसान का मुकाबला करने और धोखाधड़ी वाले लेनदेन या खाते की पहचान करने के लिए शक्तिशाली धोखाधड़ी पहचान प्रणाली का लाभ उठा सकती हैं।
लेकिन इससे पहले कि हम समाधान के विवरण में आएं, आइए आधुनिक कपटपूर्ण व्यवहार की समीक्षा करें।
जालसाजों की रफ्तार तेज हो रही है
रीयल-टाइम डेटा और परिष्कृत वित्तीय अपराध रणनीतियों ने साइबर अपराधियों को अपने संचालन में तेजी लाने की अनुमति दी है। आज, जालसाजों के लिए यह संभव है कि वे पलक झपकते ही सिंथेटिक आईडी विकसित कर लें और उपयोगकर्ता क्रेडेंशियल्स चुरा लें। कुछ मामलों में, जैसा कि भुगतान प्राधिकरण धोखाधड़ी के साथ होता है, स्कैमर व्यवसायों और व्यक्तियों को तुरंत सैकड़ों डॉलर का भुगतान करने के लिए हेरफेर कर सकते हैं—बैंकों या उनके ग्राहकों के लिए बहुत कम सुरक्षा के साथ।
धोखाधड़ी की पहचान करने में महीनों, कभी-कभी एक वर्ष से अधिक का समय लग सकता है। बाहरी और आंतरिक दोनों प्रकार की धोखाधड़ी के प्रयासों का निदान करना मुश्किल हो सकता है, फिर भी अनिश्चित समय और ऑनलाइन शॉपिंग और कार्ड नॉट प्रेजेंट (सीएनपी) लेनदेन की आवृत्ति के साथ, यह प्रवृत्ति बिगड़ने के लिए बाध्य है।
बैंकिंग धोखाधड़ी विभागों के लिए, बोर्ड भर में धोखाधड़ी की तेजी से बढ़ती दर का मतलब है कि रणनीति और उपकरणों की समीक्षा करने का समय आ गया है। और सर्वोत्तम समाधान रीयल-टाइम डेटा का उपयोग करते हैं।
बैंकिंग में धोखाधड़ी का पता लगाना
जैसे-जैसे धोखाधड़ी बढ़ती है, वित्तीय संस्थानों में मामलों का बोझ बढ़ता जाता है। छोटे और मध्यम आकार के बैंकों, क्रेडिट यूनियनों और उधारदाताओं को अक्सर पुरानी और सुस्त प्रणालियों के साथ-साथ नाजुक और लंबी मैन्युअल विश्लेषण प्रक्रियाओं पर भरोसा करना पड़ता है, जिससे कई कमजोरियां पैदा होती हैं। और धोखेबाज इसे जानते हैं।
कई वित्तीय संस्थान जिस समस्या का सामना कर रहे हैं वह यह है कि वे दशकों पुरानी तकनीक से आधुनिक धोखाधड़ी से लड़ने का प्रयास कर रहे हैं। इन उपकरणों को महत्वपूर्ण मैन्युअल इनपुट की आवश्यकता होती है, पारदर्शिता की कमी होती है, और समीक्षा करने के लिए दिन नहीं तो घंटे लगते हैं। नतीजतन, वित्तीय उत्पादों और विभागों में मामला प्रबंधन, भले ही आप ग्राहक सेवा निगरानी को छोड़ दें, महत्वपूर्ण टीम बैंडविड्थ लेता है। लेकिन परिणाम काफी हद तक अप्रभावी रहे हैं।
वास्तविक समय में धोखाधड़ी का पता लगाने के लिए बैंकों को एक ऐसे प्लेटफॉर्म की आवश्यकता होती है जो कई कारकों को ध्यान में रखता हो:
- Omnichannel समर्थन करते हैं
- निकट-तत्काल डेटा-सिंकिंग
- स्वचालित वर्कफ़्लोज़
- खाता खोलना, लेन-देन और केवाईसी/एएमएल समर्थन
- कोई कोड नहीं, प्रयोग करने में आसान
- वर्तमान धोखाधड़ी-विरोधी प्रक्रियाओं में आसानी से एकीकृत
- नए धोखाधड़ी पैटर्न के लिए निरंतर अनुकूलन और अनुकूलन के लिए मशीन लर्निंग
- परित्याग दरों से बचने के लिए एक तेज़, ग्राहक-केंद्रित कार्यप्रवाह
कुछ समय पहले तक, रीयल-टाइम धोखाधड़ी का पता लगाना मुश्किल था और एक बड़े, उद्यम-स्तर के बैंक के अलावा किसी अन्य चीज़ के लिए काफी हद तक अप्रभावी था। लेकिन डेटा साझेदारी के माध्यम से, यह तकनीक छोटे वित्तीय संस्थानों के लिए सुलभ हो गई है, ऐसे टूल के माध्यम से जो इस डेटा को एकत्र करते हैं और उन्हें व्यावसायिक निर्णयों में बदल देते हैं।
कैसे धोखाधड़ी जोखिम विश्लेषण में तेजी लाने के लिए
जब धोखाधड़ी की रोकथाम की बात आती है, तो गति ही सब कुछ है। हाथ से निकलने से पहले समस्या का समाधान करने के लिए पर्याप्त समय होने से धन, समय और दीर्घकालिक ब्रांड प्रतिष्ठा की बचत होती है। सटीक विश्लेषण झूठी सकारात्मकता की संभावना को भी रोक सकता है, आगे एक तारकीय ग्राहक अनुभव सुनिश्चित करता है।
लेकिन उस बिंदु तक पहुंचने के लिए, अपनी धोखाधड़ी जोखिम विश्लेषण प्रक्रिया को प्रभावी ढंग से तेज करने के लिए इन तीन चरणों का पालन करना महत्वपूर्ण है।
अपनी बाधाओं का पता लगाएं
धोखाधड़ी-रोधी प्रक्रिया में अड़चनें आम हैं, और जोखिम विश्लेषण के रूप में समय लेने वाली प्रक्रियाओं में, ये अंतराल जल्दी से बनते हैं। ऐसे कई कारण हो सकते हैं, जो अकुशल तकनीक से लेकर आईटी पर अत्यधिक निर्भरता तक, मौन डेटा के साथ काम करने तक हो सकते हैं।
मैपिंग के बाद संपूर्ण आपके संगठन के लिए धोखाधड़ी प्रक्रिया, यह उजागर करने का समय है कि लोग सबसे अधिक कहां फंसते हैं। फिर आप यह पहचान सकते हैं कि प्रक्रिया को गति देने की संभावना क्या होगी। कई मामलों में, जैसे केस मैनेजमेंट, ऑटोमेशन वर्कलोड को काफी कम कर सकता है। अन्य क्षेत्रों में, यह सुनिश्चित करना कि डेटा वास्तविक समय में समन्वयित है, संदिग्ध गतिविधि की पहचान करने में देरी को रोक सकता है।
तकनीक को समझें
इसके बाद, आप यह स्पष्ट करना चाहेंगे कि आप जिस भी चरण में तेजी लाना चाहते हैं, उसके लिए कौन सी तकनीक मायने रखती है। सभी प्लेटफॉर्म समान नहीं हैं, और आपको अपने सीटीओ और आईटी टीम से अंतर्दृष्टि की आवश्यकता होगी।
उदाहरण के लिए, स्वचालन के कई रूप हैं। क्या यह रोबोटिक प्रोसेस ऑटोमेशन (आरपीए) के रूप में जाना जाने वाला एक सरल लेकिन कुशल गैर-बुद्धिमान भिन्नता है? या प्रस्तावित समाधान में अनुकूलन और पैमाने के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई), विशेष रूप से मशीन लर्निंग (एमएल) शामिल है? दोनों विकल्प एक अत्यधिक-मैन्युअल तरीके से बेहतर हो सकते हैं, लेकिन एआई और एमएल का लाभ उठाने वाले संगठन एक ही प्रणाली के साथ बढ़ते हुए स्केल कर सकते हैं।
यह इस बात पर भी लागू होता है कि कोई तृतीय-पक्ष सॉफ़्टवेयर या डेटा पार्टनर अपने सुरक्षा प्रोटोकॉल को कैसे प्रबंधित करता है। यह अनुपालन कैसे बनाए रखता है, और यदि संवेदनशील जानकारी सॉफ़्टवेयर से गुजरती है तो वह कितनी सुरक्षित है?
प्रक्रिया को सरल रखें
अंत में, एक बार जब आप सुधार के स्थानों की पहचान कर लेते हैं, तो आप कर्मचारियों के लिए प्रक्रिया को यथासंभव सरल रखना चाहेंगे। धोखाधड़ी प्रबंधन को दर्द रहित रखने के कई तरीके हैं, बिना कोड समाधान का उपयोग करने से लेकर पुराने सॉफ़्टवेयर के साथ अपने समाधान को एकीकृत करने तक।
आप अपनी नई तकनीक का उपयोग कैसे करते हैं, यह काफी हद तक आपके वर्तमान सिस्टम और नए समाधान और वे कैसे इंटरैक्ट करते हैं, पर निर्भर करेगा। आदर्श रूप से, आपकी नई तकनीक आपके कर्मचारियों को संक्रमण को यथासंभव सहज बनाने के लिए प्रशिक्षण सत्र भी प्रदान करेगी।
लेकिन, सॉफ़्टवेयर के अलावा, आसान और कम जटिल आप अपनी जोखिम विश्लेषण प्रक्रिया को बनाए रख सकते हैं - नई रणनीतियों और अंतर्दृष्टि को बुद्धिमानी से लागू करने के साथ-साथ सहयोग और ज्ञान साझा करने की सुविधा - प्रभावशीलता से समझौता किए बिना इसे लंबे समय तक बनाए रखना आसान होगा और आपकी धोखाधड़ी पहचान प्रक्रिया की मजबूती।
रीयल-टाइम धोखाधड़ी का पता लगाना आसान हो गया
दशकों पहले, रीयल-टाइम डेटा और एक व्यापक धोखाधड़ी पहचान प्रणाली बड़े पैमाने पर छोटे और मध्यम आकार के वित्तीय संस्थानों की पहुंच से बाहर थी। लेकिन डेटा के लोकतंत्रीकरण और बढ़ी हुई तकनीक के साथ, रीयल-टाइम धोखाधड़ी जोखिम विश्लेषण और समाधान अब उपलब्ध हैं। अब आपको इसे इन-हाउस बनाने या कठोर प्लगइन्स का उपयोग करने की आवश्यकता नहीं है। आपके द्वारा चुनी गई धोखाधड़ी प्रबंधन प्रणाली के साथ साझेदारी FI को न केवल आवश्यक तकनीक का लाभ उठाने का अवसर प्रदान करती है, बल्कि उद्यम स्तर के बैंकों के साथ प्रतिस्पर्धा करने का भी अवसर प्रदान करती है - विरासत समाधान के लिए आवश्यक व्यापक पूंजी के बिना।
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