नई दिल्ली, 9 दिसंबर (केएनएन) भारतीय रिजर्व बैंक (RBI) ने MuleHunter.ai का अनावरण किया है, जो एक अभिनव कृत्रिम बुद्धिमत्ता और मशीन लर्निंग-आधारित मॉडल है, जिसे खच्चर खातों के माध्यम से वित्तीय धोखाधड़ी के बढ़ते खतरे से निपटने के लिए डिज़ाइन किया गया है।
रिज़र्व बैंक इनोवेशन हब द्वारा विकसित यह पहल, परिष्कृत वित्तीय अपराधों का पता लगाने और उन्हें रोकने में एक महत्वपूर्ण तकनीकी प्रगति का प्रतिनिधित्व करती है।
हाल के आंकड़ों से बैंक धोखाधड़ी में नाटकीय वृद्धि का पता चलता है, वित्तीय वर्ष 2022 में 8,752 से बढ़कर वित्तीय वर्ष 2024 में 32,363 तक घटनाएं तिगुनी हो गई हैं।
इन धोखाधड़ी में शामिल कुल राशि 2,714.64 करोड़ रुपये तक पहुंच गई है, जो उन्नत धोखाधड़ी का पता लगाने वाले तंत्र की महत्वपूर्ण आवश्यकता को रेखांकित करती है।
खच्चर खाते, जो बैंक खाते हैं जिनका उपयोग अपराधियों द्वारा अवैध धन को सफेद करने के लिए किया जाता है, वित्तीय खराबी के लिए प्राथमिक माध्यम बन गए हैं।
ये खाते अक्सर ऐसे अज्ञात व्यक्तियों द्वारा स्थापित किए जाते हैं जिन्हें या तो आसानी से पैसा देने के वादे से लुभाया जाता है या भागीदारी के लिए मजबूर किया जाता है।
इन खातों का जटिल नेटवर्क धन का पता लगाना और पुनर्प्राप्त करना बेहद चुनौतीपूर्ण बना देता है।
राष्ट्रीय अपराध रिकॉर्ड ब्यूरो ने मुद्दे की गंभीरता पर प्रकाश डालते हुए बताया कि साइबर अपराध की शिकायतों में 67.8 प्रतिशत ऑनलाइन वित्तीय धोखाधड़ी हैं।
2023 में, वित्तीय संस्थानों के लिए कुल धोखाधड़ी के खतरों में से 53 प्रतिशत के लिए मनी म्यूल्स जिम्मेदार थे, जो परिष्कृत पता लगाने के तरीकों की तत्काल आवश्यकता को दर्शाता है।
MuleHunter.ai लेनदेन और खाता विवरण का विश्लेषण करने के लिए उन्नत मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का उपयोग करके पारंपरिक नियम-आधारित प्रणालियों से खुद को अलग करता है।
यह मॉडल कई बैंकों के सहयोग से संचालित खच्चर खाता गतिविधि के 19 अलग-अलग पैटर्न के व्यापक विश्लेषण के बाद विकसित किया गया था। सार्वजनिक क्षेत्र के दो बैंकों के साथ शुरुआती परीक्षणों में आशाजनक परिणाम दिखे हैं।
आरबीआई ने कहा, “आरबीआईएच ने एक इन-हाउस एआई/एमएल-आधारित समाधान विकसित किया है जो संदिग्ध खातों की पहचान करने के लिए नियम-आधारित प्रणाली से बेहतर अनुकूल है।”
उच्च सटीकता और अधिक गति के साथ खच्चर खातों की भविष्यवाणी करने की मॉडल की क्षमता वित्तीय सुरक्षा में एक महत्वपूर्ण सफलता का प्रतीक है।
किआएआई के सह-संस्थापक, एमडी और सीईओ, राजेश मिर्जांकर ने ऐसे तकनीकी नवाचारों के व्यापक निहितार्थों पर जोर दिया। उन्होंने कहा, “MuleHunter.AI जैसी पहल दर्शाती है कि कैसे AI धोखाधड़ी का पता लगाने और रोकथाम, नियामकों, बैंकों और फिनटेक के बीच सहयोग को प्रोत्साहित करने जैसी चुनौतियों का प्रभावी ढंग से समाधान कर सकता है।”
वित्तीय धोखाधड़ी से निपटने के अपने व्यापक दृष्टिकोण के हिस्से के रूप में, आरबीआई धोखाधड़ी का पता लगाने में नवाचार को प्रोत्साहित करने के लिए एक हैकथॉन भी चला रहा है।
MuleHunter.ai प्लेटफ़ॉर्म छोटे बैंकों के लिए विशेष रूप से महत्वपूर्ण है, जो उन्हें धोखाधड़ी गतिविधियों का पता लगाने और रोकने के लिए आवश्यक बुनियादी ढाँचा प्रदान करता है, अंततः ग्राहकों की सुरक्षा करता है और वित्तीय पारिस्थितिकी तंत्र में विश्वास बनाए रखता है।
(केएनएन ब्यूरो)
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