क्या खबर है?

 

• • भारतीय रिजर्व बैंक (RBI) ने एक कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) संचालित मॉडल ‘MuleHunter.AI’ बनाया है जो बैंकों को “म्यूल” बैंक खातों की बढ़ती समस्या से निपटने में मदद करके डिजिटल धोखाधड़ी को कम कर सकता है।

 

म्यूल खाते क्या हैं?

 

म्यूल खाते वे बैंक खाते हैं जिनका उपयोग अपराधी अवैध धन को स्थानांतरित या लांडर करने के लिए करते हैं। ये खाते अक्सर उन व्यक्तियों द्वारा खोले जाते हैं जो:

 

• • अनजान प्रतिभागी: त्वरित धन के बदले में खाता पहुंच प्रदान करने के लिए धोखा दिया गया।
• • जबरन प्रतिभागी: अवैध गतिविधियों में भाग लेने के लिए मजबूर किया गया।
• • म्यूल खातों को ट्रैक करना चुनौतीपूर्ण होता है क्योंकि इनमें छोटे, बार-बार लेनदेन शामिल होते हैं जो पारंपरिक धोखाधड़ी पहचान प्रणालियों से बच जाते हैं।

 

• मनी म्यूल: म्यूल खाते का संचालन करने वाले व्यक्ति को, चाहे जानबूझकर या अनजाने में, मनी म्यूल कहा जाता है। ये व्यक्ति अक्सर पीड़ित होते हैं, लेकिन उनकी भागीदारी उन्हें जांच के लिए उत्तरदायी बनाती है, जिससे वास्तविक धोखेबाजों को ढाल मिलती है।

 

MuleHunter.AI क्या है?

 

• • भारतीय रिजर्व बैंक (RBI) ने अपने बेंगलुरु स्थित सहायक रिजर्व बैंक इनोवेशन हब (RBIH) के माध्यम से MuleHunter.AI विकसित किया है, जो म्यूल खातों का पता लगाने के लिए एक उन्नत कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) उपकरण है।

 

यह कैसे काम करता है:

 

• • लेनदेन डेटा, खाता विवरण और पैटर्न का विश्लेषण करने के लिए मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का उपयोग करता है।
• • पारंपरिक नियम-आधारित प्रणालियों से परे जाकर तेजी से और अधिक सटीक पहचान प्रदान करता है।
• • दो सार्वजनिक क्षेत्र के बैंकों में सफलतापूर्वक पायलट परीक्षण किया गया, जिसमें आशाजनक परिणाम मिले।

 

यह पहल क्यों आवश्यक है?

 

बढ़ते साइबर अपराध:

 

• • राष्ट्रीय अपराध रिकॉर्ड ब्यूरो (NCRB) के अनुसार, ऑनलाइन वित्तीय धोखाधड़ी साइबर अपराध शिकायतों का 67.8% हिस्सा है। म्यूल खाते इन धोखाधड़ियों को सक्षम करने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाते हैं।

 

पहचान में जटिलता:

 

• • पारंपरिक प्रणालियाँ मनी लॉन्ड्रिंग एक्ट (PMLA) के तहत उच्च-मूल्य लेनदेन पर ध्यान केंद्रित करती हैं। म्यूल खाते, अपने सूक्ष्म और बार-बार लेनदेन के कारण, अक्सर अनदेखे रह जाते हैं।

 

ग्राहक सुरक्षा:

 

• • प्रारंभिक पहचान निर्दोष ग्राहकों को धोखाधड़ी में अनजाने में भागीदार बनने से बचा सकती है।

 

वित्तीय धोखाधड़ी के खिलाफ RBI के व्यापक उपाय

 

संशोधित मास्टर दिशानिर्देश (जुलाई 2024):

 

• • वाणिज्यिक बैंकों और वित्तीय संस्थानों को प्रारंभिक चेतावनी संकेत (EWS) और लाल झंडी दिखाने वाले खातों (RFA) के लिए ढांचे स्थापित करने चाहिए। कोर बैंकिंग समाधानों के साथ EWS का एकीकरण बेहतर लेनदेन निगरानी सुनिश्चित करता है।

 

धोखाधड़ी की रिपोर्टिंग के लिए सीमा:

 

1 करोड़ रुपये से अधिक के धोखाधड़ी मामलों की रिपोर्ट संबंधित अधिकारियों को की जानी चाहिए, जैसे:

 

• • निजी बैंकों के लिए राज्य पुलिस।
  • सार्वजनिक क्षेत्र के बैंकों के लिए CBI (6 करोड़ रुपये से अधिक)।
  • निजी क्षेत्र की धोखाधड़ी के लिए गंभीर धोखाधड़ी जांच कार्यालय (1 करोड़ रुपये से अधिक)।

 

ऑडिट और रिपोर्टिंग सिस्टम:

 

• • लाल झंडी वाले खातों के लिए आंतरिक और बाहरी ऑडिट अनिवार्य करता है। बैंकों को धोखाधड़ी की निगरानी के लिए बोर्ड की एक विशेष समिति बनाए रखनी चाहिए।

 

केंद्रीय भुगतान धोखाधड़ी सूचना रजिस्ट्री:

 

• • बैंकों को RBI द्वारा बनाए गए इस केंद्रीकृत सिस्टम में सभी संदिग्ध धोखाधड़ी लेनदेन की रिपोर्ट करनी चाहिए।

 

नवाचार को प्रोत्साहित करना:

 

• • RBI का “शून्य वित्तीय धोखाधड़ी” पर हैकाथॉन धोखाधड़ी से निपटने के लिए नवाचारी उपकरणों के विकास को बढ़ावा देता है, जिसमें म्यूल खाते भी शामिल हैं।

 

MuleHunter.AI का प्रभाव

 

• • तेजी से धोखाधड़ी का पता लगाना: एआई-संचालित एल्गोरिदम धोखाधड़ी की पहचान कर सकते हैं, वित्तीय नुकसान को कम कर सकते हैं और जांच में देरी को कम कर सकते हैं।
• • बेहतर बैंकिंग लचीलापन: उभरते खतरों से निपटने की बैंकों की क्षमता को मजबूत करता है।
• • ग्राहक सुरक्षा में सुधार: खाता धारकों को धोखाधड़ी गतिविधियों में दुरुपयोग से बचाने में मदद करता है।
• • विस्तारशीलता: MuleHunter.AI को सार्वजनिक और निजी बैंकों में विस्तारित किया जा सकता है, जिससे व्यापक अपनाने सुनिश्चित होता है।

 

निष्कर्ष:

 

• • RBI का MuleHunter.AI वित्तीय धोखाधड़ी से निपटने और भारत की बैंकिंग प्रणाली को सुरक्षित करने की दिशा में एक महत्वपूर्ण कदम है। अत्याधुनिक एआई तकनीक को मजबूत धोखाधड़ी पहचान ढांचे के साथ एकीकृत करके, केंद्रीय बैंक नवाचार और ग्राहक सुरक्षा के प्रति अपनी प्रतिबद्धता का प्रदर्शन करता है। यह पहल भारत के व्यापक वित्तीय सुरक्षा लक्ष्यों के साथ संरेखित होती है और बैंकिंग प्रणाली में सार्वजनिक विश्वास को मजबूत करती है।

 

 

प्रश्नोत्तरी समय

 

मुख्य प्रश्न:

प्रतिमान उत्तर:

 

• भारत के बैंकिंग क्षेत्र में वित्तीय धोखाधड़ी एक महत्वपूर्ण चुनौती बन गई है, जिसमें साइबर अपराध और ऑनलाइन घोटालों की घटनाएं बढ़ रही हैं। कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) ऐसी धोखाधड़ी का पता लगाने और रोकने के लिए अभिनव समाधान प्रदान करती है। भारतीय रिजर्व बैंक (RBI) द्वारा विकसित MuleHunter.AI, वित्तीय धोखाधड़ी को संबोधित करने के लिए AI-संचालित पहलों का एक उल्लेखनीय उदाहरण है।

 

वित्तीय धोखाधड़ी से निपटने में AI की भूमिका:

उन्नत पहचान तंत्र:

• • AI-संचालित उपकरण धोखाधड़ी गतिविधि के पैटर्न की पहचान करने के लिए विशाल डेटासेट्स का विश्लेषण कर सकते हैं। उदाहरण के लिए, MuleHunter.AI म्यूल खातों का पता लगाने के लिए मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का उपयोग करता है, जिन्हें पारंपरिक तरीकों से पहचानना मुश्किल होता है।

 

वास्तविक समय निगरानी:

• • AI संदिग्ध लेनदेन के लिए वास्तविक समय अलर्ट प्रदान कर सकता है, जिससे तत्काल कार्रवाई सुनिश्चित होती है। कोर बैंकिंग समाधानों के साथ एकीकरण खातों की निरंतर निगरानी को सक्षम बनाता है।

 

पूर्वानुमान विश्लेषण:

• • उन्नत AI मॉडल व्यवहारिक रुझानों का अध्ययन करके धोखाधड़ी गतिविधियों का पूर्वानुमान लगाते हैं। MuleHunter.AI धोखाधड़ी होने से पहले संभावित म्यूल खातों की पहचान करता है, जिससे जोखिम कम होते हैं।

 

लागत दक्षता और गति:

• • धोखाधड़ी पहचान को स्वचालित करने से मैनुअल हस्तक्षेप और परिचालन लागत कम हो जाती है। AI डेटा को तेजी से संसाधित करता है, जिससे त्वरित समाधान मिलते हैं।

 

MuleHunter.AI: एक केस स्टडी

MuleHunter.AI क्या है?

• • RBI के रिजर्व बैंक इनोवेशन हब (RBIH) द्वारा विकसित एक उपकरण जो म्यूल खातों का पता लगाने और रोकने के लिए है।

 

यह कैसे काम करता है:

• • संदिग्ध खातों की पहचान करने के लिए लेनदेन डेटा, खाता विवरण और उपयोगकर्ता व्यवहार का विश्लेषण करता है। सार्वजनिक क्षेत्र के बैंकों में सफलतापूर्वक पायलट परीक्षण किया गया, जिसमें उच्च सटीकता दिखाई गई।

 

महत्व:

• • NCRB के अनुसार, ऑनलाइन वित्तीय धोखाधड़ी, जो साइबर अपराध शिकायतों का 67.8% हिस्सा है, के मुद्दे को संबोधित करता है। निर्दोष ग्राहकों को मनी म्यूल के रूप में शोषण से बचाता है।

 

धोखाधड़ी रोकथाम के लिए AI लागू करने में चुनौतियाँ:

 

डेटा गोपनीयता:

• • पैटर्न का विश्लेषण करते समय यह सुनिश्चित करना कि ग्राहक डेटा का दुरुपयोग न हो।

 

तैनाती की लागत:

• • AI बुनियादी ढांचे में उच्च प्रारंभिक निवेश।

 

कुशल कार्यबल:

• • AI और साइबर सुरक्षा में निपुण पेशेवरों की आवश्यकता।

 

झूठी सकारात्मकता:

• • अनावश्यक खाता फ्रीज से बचने के लिए सटीकता को संतुलित करना।

 

निष्कर्ष:

• • MuleHunter.AI जैसे AI-संचालित उपकरण भारत में वित्तीय धोखाधड़ी से निपटने में परिवर्तनकारी हैं। वे पहचान की सटीकता को बढ़ाते हैं, सक्रिय हस्तक्षेप को सक्षम करते हैं और बैंकिंग प्रणालियों को मजबूत करते हैं। कार्यान्वयन चुनौतियों को संबोधित करके, भारत एक सुरक्षित और लचीला वित्तीय पारिस्थितिकी तंत्र सुनिश्चित करने के लिए AI का और अधिक लाभ उठा सकता है।

 

सभी मुख्य प्रश्न: यहां पढ़ें  

 

याद रखें, ये मेन्स प्रश्नों के केवल दो उदाहरण हैं जो हेटीज़ के संबंध में वर्तमान समाचार ( यूपीएससी विज्ञान और प्रौद्योगिकी )से प्रेरित हैं। अपनी विशिष्ट आवश्यकताओं और लेखन शैली के अनुरूप उन्हें संशोधित और अनुकूलित करने के लिए स्वतंत्र महसूस करें। आपकी तैयारी के लिए शुभकामनाएँ!