डिजिटल भुगतान चैनल और पीएसपी हैं उद्योग में पूरी तरह से क्रांति ला दी और सुविधाजनक होते हुए भी, वित्तीय अपराधों से संबंधित कुछ अंतर्निहित जोखिम भी हैं।
भुगतान सेवा प्रदाता इन जोखिमों को प्रभावी ढंग से संबोधित करने की प्रमुख स्थिति में हैं, लेकिन वित्तीय अपराध से निपटने के लिए एक ठोस रणनीति तैयार करना कोई सीधा प्रयास नहीं है।
ऐसा करने के लिए, कम से कम 4 महत्वपूर्ण बिंदु हैं जिन पर विचार किया जाना चाहिए:
जोखिम केंद्रित लेनदेन प्रवाह निगरानी और ग्राहक विभाजन
सही विभाजन रणनीतियों के तहत जोखिम प्रबंधन में काफी सुधार हो सकता है।
हालाँकि, सभी ग्राहकों और उनके संबंधित लेनदेन की निगरानी के लिए आवश्यक संसाधनों को देखते हुए भुगतान सेवा प्रदाताओं के लिए परिचालन लागत अधिक हो सकती है।
इस प्रकार, प्रक्रिया को सरल लेकिन प्रभावी बनाने की आवश्यकता है, जिसका अर्थ है कि भुगतान सेवा प्रदाताओं को संभावित जोखिम वाले ग्राहकों, बुरे अभिनेताओं और अवैध लेनदेन के छोटे उपसमूह को खोजने पर ध्यान केंद्रित करना चाहिए।
इस रणनीति को अपनाने से अधिक परिष्कृत विभाजन मॉडल को बढ़ावा मिलना चाहिए जो लेनदेन और ग्राहकों को रैंक करेगा, बल्कि डेटा और डेटापॉइंट्स के अधिक कुशल उपयोग को भी बढ़ावा देगा, अर्थात् बाहरी स्रोतों से प्राप्त होने वाले अद्यतित डेटाबेस से संबंधित।
अपने मॉडलों को पुन: इंजीनियर करके और बाहरी डेटा खींचकर, पीएसपी अपने स्थिर ऐतिहासिक डेटा को सूचना के वास्तविक समय के मूल्यांकन के साथ पूरक करेंगे, जो हमें हमारे दूसरे बिंदु पर ले जाता है।
एआई डेटा-संचालित दृष्टिकोण के माध्यम से पीएसपी जोखिम प्रबंधन रणनीतियाँ
नवाचार बेहतर निगरानी प्रौद्योगिकी को बढ़ावा देता है। तदनुसार, भुगतान सेवा प्रदाताओं की स्वचालित प्रक्रियाओं का लक्ष्य मशीन लर्निंग को एकीकृत करना होना चाहिए।
जैसे-जैसे हम आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के युग में प्रवेश कर रहे हैं, एआई मॉडल निश्चित रूप से आगे बढ़ रहे हैं क्योंकि वे लेनदेन की निगरानी को अनुकूलित करने में सक्षम होने के साथ-साथ ऐतिहासिक डेटा से लगातार सीख सकते हैं।
एआई अपेक्षित ग्राहक व्यवहार से विचलन में तेजी से और अधिक निर्णायक परिणाम भी दे सकता है, जो बदले में बेहतर निर्णय लेने और सटीक नियंत्रण लक्ष्यों की अनुमति देता है।
हालाँकि, तकनीक होने और मशीन लर्निंग को तैनात करने में सक्षम होने के कारण पीएसपी को आराम से नहीं बैठना चाहिए और जो उनके मूल में है उससे भटकना नहीं चाहिए: ग्राहक
एकीकृत बुनियादी ढांचे के माध्यम से पीएसपी के लिए ग्राहक-केंद्रित मॉडल
अपराध नियंत्रण उपायों से किसी भी तरह से ग्राहक अनुभव खराब नहीं होना चाहिए।
इस प्रकार, जब भुगतान सेवा प्रदाता अपने ग्राहक ऑनबोर्डिंग और उनकी समग्र ग्राहक यात्रा को डिज़ाइन करते हैं, तो अपराध नियंत्रण उपाय रास्ते में एक समस्या नहीं होनी चाहिए, बल्कि कुछ ऐसा होना चाहिए जो इन प्रक्रियाओं को काफी बढ़ाए।
अपने दिल में पारदर्शिता के साथ, ग्राहक और पीएसपी दोनों लाभ उठा सकते हैं। विभिन्न जोखिम प्रकारों की पहचान करने और उनके नियंत्रण को अपनी ग्राहक यात्रा या अन्य उत्पादों के साथ जोड़ने से पीएसपी प्रभावी ढंग से टीमों को एकीकृत कर सकते हैं और उनके बुनियादी ढांचे को एकीकृत कर सकते हैं, जिससे:
· विभिन्न नियंत्रणों को एक साथ लाने और प्रक्रियाओं के भीतर आंतरिक और बाहरी घर्षण को कम करने के एक तरीके के रूप में संभावित जरूरतों और वित्तीय अपराध नियंत्रण का अनुमान लगाएं
· प्रक्रियाओं को डिज़ाइन के अनुरूप ढालते समय उनके भीतर संभावित समस्या बिंदुओं की पहचान करें
· विभिन्न जोखिम प्रकारों की पहचान करें, उनके संबंधित जोखिमों को कम करें (उदा: प्रतिबंध, एएमएल, इत्यादि), और अन्य प्रक्रियाओं को बढ़ावा देने के लिए उनके संबंधित डेटा का उपयोग करें
· सुनिश्चित करें कि वे अपनी आवश्यकताओं में पारदर्शी हों
· अपने ग्राहकों के साथ स्पष्ट रूप से संवाद करते हुए तेजी से निर्णय लेना
· मौजूदा और नई सुविधाओं में सुधार करें
नतीजतन, न केवल ग्राहक अनुभव अधिक सहज होगा, बल्कि ग्राहक के बारे में पीएसपी का दृष्टिकोण भी अधिक स्पष्ट होगा।
बुनियादी ढांचे के निर्माण खंड के रूप में प्रभावी जोखिम मूल्यांकन
चूँकि प्रत्येक भुगतान सेवा प्रदाता अलग-अलग परिस्थितियों में काम करता है और विभिन्न प्रकार के जोखिमों से अवगत होता है, इसलिए उनके संभावित जोखिम परिदृश्यों में भी भिन्नता होनी चाहिए।
तदनुसार, जोखिम की पहचान को सैद्धांतिक परिकल्पना से परे जाना चाहिए और प्रत्येक व्यापारी को मूल्य श्रृंखला के साथ कहां और कैसे तैनात किया जाता है, उनकी भूमिका क्या है, वे किस प्रकार के ग्राहकों को आकर्षित करते हैं, और उनका लेनदेन प्रवाह कैसा दिखेगा, इसकी समझ से परे जाना चाहिए।
डेटा-संचालित एनालिटिक्स के प्रति यह प्रतिबद्धता जारी रहनी चाहिए क्योंकि यह विचलन पाए जाने पर कठोर नियंत्रण के साथ-साथ जोखिम की भूख के संदर्भ में सख्त सेटिंग्स की अनुमति देकर पीएसपी निगरानी को अगले स्तर पर लाएगा।
समापन: पीएसपी का सहयोग और नेतृत्व करना
जैसे-जैसे नियामक जांच बढ़ती है, पीएसपी के लिए तीन अलग-अलग मोर्चों (बाजार सहभागियों, नियामकों और ग्राहकों) में नेतृत्व करना बेहतर होगा।
जब नियामक एजेंडा तय करने का समय आता है, तो मेज पर एक सीट होने से, पीएसपी उद्योग में सर्वोत्तम विचार ला सकते हैं और इसे बेहतर ढंग से परिभाषित करने के लिए प्रमुख स्थिति में हो सकते हैं।
इसके अलावा, पीएसपी, बैंकों और ग्राहकों के बीच डेटा साझाकरण समाधान निश्चित रूप से वित्तीय अपराध की बेहतर समझ और इससे लड़ने के नए तरीकों के विकास को जन्म दे सकते हैं।
अंत में, ग्राहक शिक्षा एक अन्य विषय है जो वित्तीय अपराध से लड़ने में मदद कर सकता है। पीएसपी का भविष्य निश्चित रूप से उज्ज्वल है लेकिन उनके, बैंकों और ग्राहकों के बीच, वित्तीय अपराध से लड़ने का आदर्श वाक्य "एट प्लुरिबस उनम" हो सकता है।
डिजिटल भुगतान चैनल और पीएसपी हैं उद्योग में पूरी तरह से क्रांति ला दी और सुविधाजनक होते हुए भी, वित्तीय अपराधों से संबंधित कुछ अंतर्निहित जोखिम भी हैं।
भुगतान सेवा प्रदाता इन जोखिमों को प्रभावी ढंग से संबोधित करने की प्रमुख स्थिति में हैं, लेकिन वित्तीय अपराध से निपटने के लिए एक ठोस रणनीति तैयार करना कोई सीधा प्रयास नहीं है।
ऐसा करने के लिए, कम से कम 4 महत्वपूर्ण बिंदु हैं जिन पर विचार किया जाना चाहिए:
जोखिम केंद्रित लेनदेन प्रवाह निगरानी और ग्राहक विभाजन
सही विभाजन रणनीतियों के तहत जोखिम प्रबंधन में काफी सुधार हो सकता है।
हालाँकि, सभी ग्राहकों और उनके संबंधित लेनदेन की निगरानी के लिए आवश्यक संसाधनों को देखते हुए भुगतान सेवा प्रदाताओं के लिए परिचालन लागत अधिक हो सकती है।
इस प्रकार, प्रक्रिया को सरल लेकिन प्रभावी बनाने की आवश्यकता है, जिसका अर्थ है कि भुगतान सेवा प्रदाताओं को संभावित जोखिम वाले ग्राहकों, बुरे अभिनेताओं और अवैध लेनदेन के छोटे उपसमूह को खोजने पर ध्यान केंद्रित करना चाहिए।
इस रणनीति को अपनाने से अधिक परिष्कृत विभाजन मॉडल को बढ़ावा मिलना चाहिए जो लेनदेन और ग्राहकों को रैंक करेगा, बल्कि डेटा और डेटापॉइंट्स के अधिक कुशल उपयोग को भी बढ़ावा देगा, अर्थात् बाहरी स्रोतों से प्राप्त होने वाले अद्यतित डेटाबेस से संबंधित।
अपने मॉडलों को पुन: इंजीनियर करके और बाहरी डेटा खींचकर, पीएसपी अपने स्थिर ऐतिहासिक डेटा को सूचना के वास्तविक समय के मूल्यांकन के साथ पूरक करेंगे, जो हमें हमारे दूसरे बिंदु पर ले जाता है।
एआई डेटा-संचालित दृष्टिकोण के माध्यम से पीएसपी जोखिम प्रबंधन रणनीतियाँ
नवाचार बेहतर निगरानी प्रौद्योगिकी को बढ़ावा देता है। तदनुसार, भुगतान सेवा प्रदाताओं की स्वचालित प्रक्रियाओं का लक्ष्य मशीन लर्निंग को एकीकृत करना होना चाहिए।
जैसे-जैसे हम आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के युग में प्रवेश कर रहे हैं, एआई मॉडल निश्चित रूप से आगे बढ़ रहे हैं क्योंकि वे लेनदेन की निगरानी को अनुकूलित करने में सक्षम होने के साथ-साथ ऐतिहासिक डेटा से लगातार सीख सकते हैं।
एआई अपेक्षित ग्राहक व्यवहार से विचलन में तेजी से और अधिक निर्णायक परिणाम भी दे सकता है, जो बदले में बेहतर निर्णय लेने और सटीक नियंत्रण लक्ष्यों की अनुमति देता है।
हालाँकि, तकनीक होने और मशीन लर्निंग को तैनात करने में सक्षम होने के कारण पीएसपी को आराम से नहीं बैठना चाहिए और जो उनके मूल में है उससे भटकना नहीं चाहिए: ग्राहक
एकीकृत बुनियादी ढांचे के माध्यम से पीएसपी के लिए ग्राहक-केंद्रित मॉडल
अपराध नियंत्रण उपायों से किसी भी तरह से ग्राहक अनुभव खराब नहीं होना चाहिए।
इस प्रकार, जब भुगतान सेवा प्रदाता अपने ग्राहक ऑनबोर्डिंग और उनकी समग्र ग्राहक यात्रा को डिज़ाइन करते हैं, तो अपराध नियंत्रण उपाय रास्ते में एक समस्या नहीं होनी चाहिए, बल्कि कुछ ऐसा होना चाहिए जो इन प्रक्रियाओं को काफी बढ़ाए।
अपने दिल में पारदर्शिता के साथ, ग्राहक और पीएसपी दोनों लाभ उठा सकते हैं। विभिन्न जोखिम प्रकारों की पहचान करने और उनके नियंत्रण को अपनी ग्राहक यात्रा या अन्य उत्पादों के साथ जोड़ने से पीएसपी प्रभावी ढंग से टीमों को एकीकृत कर सकते हैं और उनके बुनियादी ढांचे को एकीकृत कर सकते हैं, जिससे:
· विभिन्न नियंत्रणों को एक साथ लाने और प्रक्रियाओं के भीतर आंतरिक और बाहरी घर्षण को कम करने के एक तरीके के रूप में संभावित जरूरतों और वित्तीय अपराध नियंत्रण का अनुमान लगाएं
· प्रक्रियाओं को डिज़ाइन के अनुरूप ढालते समय उनके भीतर संभावित समस्या बिंदुओं की पहचान करें
· विभिन्न जोखिम प्रकारों की पहचान करें, उनके संबंधित जोखिमों को कम करें (उदा: प्रतिबंध, एएमएल, इत्यादि), और अन्य प्रक्रियाओं को बढ़ावा देने के लिए उनके संबंधित डेटा का उपयोग करें
· सुनिश्चित करें कि वे अपनी आवश्यकताओं में पारदर्शी हों
· अपने ग्राहकों के साथ स्पष्ट रूप से संवाद करते हुए तेजी से निर्णय लेना
· मौजूदा और नई सुविधाओं में सुधार करें
नतीजतन, न केवल ग्राहक अनुभव अधिक सहज होगा, बल्कि ग्राहक के बारे में पीएसपी का दृष्टिकोण भी अधिक स्पष्ट होगा।
बुनियादी ढांचे के निर्माण खंड के रूप में प्रभावी जोखिम मूल्यांकन
चूँकि प्रत्येक भुगतान सेवा प्रदाता अलग-अलग परिस्थितियों में काम करता है और विभिन्न प्रकार के जोखिमों से अवगत होता है, इसलिए उनके संभावित जोखिम परिदृश्यों में भी भिन्नता होनी चाहिए।
तदनुसार, जोखिम की पहचान को सैद्धांतिक परिकल्पना से परे जाना चाहिए और प्रत्येक व्यापारी को मूल्य श्रृंखला के साथ कहां और कैसे तैनात किया जाता है, उनकी भूमिका क्या है, वे किस प्रकार के ग्राहकों को आकर्षित करते हैं, और उनका लेनदेन प्रवाह कैसा दिखेगा, इसकी समझ से परे जाना चाहिए।
डेटा-संचालित एनालिटिक्स के प्रति यह प्रतिबद्धता जारी रहनी चाहिए क्योंकि यह विचलन पाए जाने पर कठोर नियंत्रण के साथ-साथ जोखिम की भूख के संदर्भ में सख्त सेटिंग्स की अनुमति देकर पीएसपी निगरानी को अगले स्तर पर लाएगा।
समापन: पीएसपी का सहयोग और नेतृत्व करना
जैसे-जैसे नियामक जांच बढ़ती है, पीएसपी के लिए तीन अलग-अलग मोर्चों (बाजार सहभागियों, नियामकों और ग्राहकों) में नेतृत्व करना बेहतर होगा।
जब नियामक एजेंडा तय करने का समय आता है, तो मेज पर एक सीट होने से, पीएसपी उद्योग में सर्वोत्तम विचार ला सकते हैं और इसे बेहतर ढंग से परिभाषित करने के लिए प्रमुख स्थिति में हो सकते हैं।
इसके अलावा, पीएसपी, बैंकों और ग्राहकों के बीच डेटा साझाकरण समाधान निश्चित रूप से वित्तीय अपराध की बेहतर समझ और इससे लड़ने के नए तरीकों के विकास को जन्म दे सकते हैं।
अंत में, ग्राहक शिक्षा एक अन्य विषय है जो वित्तीय अपराध से लड़ने में मदद कर सकता है। पीएसपी का भविष्य निश्चित रूप से उज्ज्वल है लेकिन उनके, बैंकों और ग्राहकों के बीच, वित्तीय अपराध से लड़ने का आदर्श वाक्य "एट प्लुरिबस उनम" हो सकता है।
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