बैंक स्टेटमेंट एक दस्तावेज है जो जमा, निकासी और भुगतान सहित बैंक खाते में किए गए सभी लेनदेन को दर्शाता है। यह आमतौर पर उधारदाताओं द्वारा ऋण या क्रेडिट को मंजूरी देने से पहले आवेदक की आय और वित्तीय स्थिरता को सत्यापित करने के तरीके के रूप में उपयोग किया जाता है।
हालाँकि, जैसे-जैसे तकनीक उन्नत हुई है, धोखेबाजों के लिए नकली बैंक स्टेटमेंट बनाना आसान हो गया है जो वैध प्रतीत होता है। इन फर्जी बैंक स्टेटमेंट का इस्तेमाल आवेदक की आय और वित्तीय स्थिरता को गलत साबित करने के लिए किया जा सकता है, जिससे वे वास्तव में जितने विश्वसनीय होते हैं, उससे कहीं अधिक विश्वसनीय दिखाई देते हैं।
ऋण आवेदनों में नकली बैंक विवरणों के उपयोग से उधारदाताओं और उधारकर्ताओं के लिए गंभीर परिणाम हो सकते हैं। नकली बयानों का उपयोग आय को बढ़ाने, वित्तीय देनदारियों को छिपाने या उधारकर्ता की वित्तीय स्थिति को गलत तरीके से प्रस्तुत करने के लिए किया जा सकता है। इससे उधारदाताओं को उन उधारकर्ताओं को ऋण देना पड़ सकता है जो वास्तव में ऋण चुकाने में सक्षम नहीं हैं। इसके अतिरिक्त, उधारदाताओं को कानूनी दायित्व के लिए उजागर किया जा सकता है यदि वे नकली बैंक विवरण में निहित जानकारी को ठीक से सत्यापित करने में विफल रहते हैं। कर्जदारों पर कर्ज और कानूनी मुसीबत भी आ सकती है।
इस प्रकार ऋणदाता लगातार फर्जी बैंक स्टेटमेंट का पता लगाने और खुद को धोखाधड़ी से बचाने के तरीकों की तलाश कर रहे हैं।
इसमें बयानों का मैन्युअल सत्यापन शामिल हो सकता है, जानकारी के अन्य स्रोतों के खिलाफ जांच करने के लिए बयान से डेटा का उपयोग करना, जो समय लेने वाली और त्रुटि प्रवण है।
इस पोस्ट में, हम कवर करेंगे कि फर्जी बैंक स्टेटमेंट उधारदाताओं के लिए हल करने के लिए एक महत्वपूर्ण मुद्दा क्यों हैं, और एआई और मशीन लर्निंग तकनीकों जैसे नैनोनेट्स का उपयोग कैसे मदद कर सकता है।
उधारदाताओं को नकली बैंक स्टेटमेंट कैसे मिलते हैं?
बैंक स्टेटमेंट्स को सत्यापित करना एक समय लेने वाली और श्रम-गहन प्रक्रिया हो सकती है, खासकर जब बड़ी संख्या में रिकॉर्ड या स्टेटमेंट से निपटना हो। आम तौर पर मैन्युअल रूप से किया जाता है, निम्नलिखित चरणों में नकली बैंक स्टेटमेंट्स को शामिल किया जाता है:
- बयान पर जानकारी में विसंगतियां या अनियमितताएं: फर्जी बैंक स्टेटमेंट का पता लगाने का एक तरीका स्टेटमेंट की जानकारी में विसंगतियों या अनियमितताओं की तलाश करना है। उदाहरण के लिए, एक बयान जो बड़े या असामान्य लेनदेन दिखाता है, जिसमें वर्तनी की गलतियाँ, असंगत फ़ॉन्ट आकार और प्रकार हैं, एक संभावित लाल झंडा है।
- अन्य दस्तावेजों के साथ कथन की तुलना करें: ऋणदाता विवरण की तुलना उधारकर्ता द्वारा प्रदान किए गए अन्य दस्तावेजों जैसे आईडी या भुगतान रसीदों से भी कर सकते हैं, यह सुनिश्चित करने के लिए कि प्रदान की गई जानकारी मेल खाती है और विवरण नकली नहीं है।
- प्रामाणिकता की जाँच करें: ऋणदाता विवरण में सूचीबद्ध बैंक से संपर्क करके प्रामाणिकता की जांच कर सकते हैं और सत्यापित कर सकते हैं कि विवरण वास्तविक है या नहीं।
- बैंक रिकॉर्ड के साथ बेमेल की जाँच करें: यह सुनिश्चित करने के लिए कि बयान वैध है, ऋणदाता बैंक के रिकॉर्ड के साथ स्टेटमेंट की जानकारी को क्रॉस-रेफरेंस भी कर सकते हैं।
- विशेष सॉफ्टवेयर का प्रयोग करें: ऐसे विशेष सॉफ़्टवेयर और सेवाएँ भी उपलब्ध हैं जो उधारदाताओं को दस्तावेज़ का विश्लेषण करके और ज्ञात नकली स्टेटमेंट के डेटाबेस से तुलना करके नकली बैंक स्टेटमेंट का पता लगाने में मदद कर सकते हैं। इनमें से कुछ विधियों में शामिल हैं:
- डेटा निष्कर्षण और विश्लेषण: ऋणदाता बैंक विवरणों से स्वचालित रूप से डेटा निकालने और विसंगतियों या अनियमितताओं के लिए इसका विश्लेषण करने के लिए विशेष सॉफ़्टवेयर या सेवाओं का उपयोग कर सकते हैं।
- धोखाधड़ी का पता लगाने वाला सॉफ्टवेयर: कुछ उधारदाता बैंक स्टेटमेंट को पैटर्न या विशेषताओं के लिए स्कैन करने के लिए विशेष धोखाधड़ी का पता लगाने वाले सॉफ़्टवेयर का उपयोग करते हैं जो आमतौर पर नकली स्टेटमेंट से जुड़े होते हैं।
यह नोट करना महत्वपूर्ण है कि जहां ये विधियां बैंक स्टेटमेंट सत्यापित करने में प्रभावी हो सकती हैं, वे समय लेने वाली और श्रम प्रधान हो सकती हैं। यह वह जगह है जहां मशीन लर्निंग, मानव निर्णय के साथ मिलकर मददगार हो सकता है।
उपरोक्त तरीकों के बावजूद, कपटपूर्ण और छेड़छाड़ किए गए दस्तावेज़ मानव आंखों के लिए ज्ञानी नहीं हो सकते हैं। मैनुअल समीक्षा भी समय लेने वाली, त्रुटि-प्रवण होती है और कंपनी के संसाधनों का गहनता से उपयोग करती है।
यहीं पर नैनोनेट्स जैसी स्वचालन प्रौद्योगिकियां मदद कर सकती हैं। नैनोनेट्स एक एआई-आधारित ऑप्टिकल कैरेक्टर रिकॉग्निशन (ओसीआर) उपकरण है, जो विभिन्न प्रकार के दस्तावेजों से डेटा निष्कर्षण को स्वचालित करने में मदद कर सकता है।
नैनोनेट्स बड़े पैमाने पर बैंक स्टेटमेंट्स से डेटा निकाल सकते हैं, जिससे बड़ी संख्या में स्टेटमेंट्स को जल्दी और सही तरीके से सत्यापित करना संभव हो जाता है। प्लेटफ़ॉर्म का उपयोग संदिग्ध बयानों को मॉडल करने, पहचानने और फ़्लैग करने के लिए किया जा सकता है, और यहां तक कि सूचना के अन्य स्रोतों के विरुद्ध बयान पर जानकारी की स्वचालित रूप से जांच करने के लिए भी। इससे उधारदाताओं का काफी समय और प्रयास बच सकता है, और अपने ग्राहकों को धोखाधड़ी से बचाने में मदद मिल सकती है।
नैनोनेट्स का उपयोग करके स्वचालित बैंक स्टेटमेंट डेटा निष्कर्षण कई लाभ प्रदान करता है, जिनमें निम्न शामिल हैं:
- सटीकता में वृद्धि और डेटा निष्कर्षण की निरंतरता, क्योंकि एआई-संचालित तकनीक डेटा में पैटर्न की पहचान कर सकती है और इसे सटीक रूप से निकाल सकती है।
- कम समय, प्रयास और लागत डेटा को मैन्युअल रूप से निकालने और सत्यापित करने की तुलना में, एआई-संचालित तकनीक इसे तेज़ी से और अधिक सटीक रूप से कर सकती है।
- सुरक्षा में सुधार, क्योंकि किसी भी संदिग्ध गतिविधि का पता लगाने और सतर्क करने के लिए स्वचालित प्रक्रियाओं और मॉडलों को सिखाया जा सकता है।
- बेहतर ग्राहक अनुभव, क्योंकि एआई-संचालित तकनीक ग्राहकों को सर्वोत्तम अनुभव प्रदान करने के लिए आवश्यक डेटा को जल्दी और सटीक रूप से निकाल सकती है।
Takeaway
नकली बैंक विवरण उधारदाताओं के लिए एक बढ़ती हुई समस्या है, क्योंकि उनका उपयोग धोखाधड़ी से ऋण या क्रेडिट प्राप्त करने के लिए किया जा सकता है। अधिक उन्नत तकनीकों के साथ इन नकली बैंक विवरणों का परिष्कार बढ़ रहा है। धोखाधड़ी को रोकने और अपने ग्राहकों की सुरक्षा के लिए उधारदाताओं के लिए इन नकली बयानों को जल्दी और सटीक रूप से पहचानने की चुनौती है।
फर्जी बैंक स्टेटमेंट के खिलाफ लड़ाई में उधारदाताओं के लिए नैनोनेट एक मूल्यवान उपकरण हो सकता है। बड़ी संख्या में बयानों का त्वरित और सटीक सत्यापन करके, ऋणदाता अपने ग्राहकों की रक्षा कर सकते हैं और धोखाधड़ी को रोक सकते हैं।
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- प्लेटोब्लॉकचैन। Web3 मेटावर्स इंटेलिजेंस। ज्ञान प्रवर्धित। यहां पहुंचें।
- स्रोत: https://nanonets.com/blog/how-to-spot-fake-bank-statements/
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