एआई धोखाधड़ी का गूढ़वाचन: वित्तीय क्षेत्र के लिए चुनौतियां और समाधान
Summary:
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) तकनीक तेजी से एक आवश्यक उपकरण और वित्त क्षेत्र में जटिल चुनौतियों का स्रोत बनती जा रही है। दक्षता और नवाचार को उत्तेजित करते हुए, यह समवर्ती रूप से परिष्कृत जटिलताओं को बढ़ावा दे रहा है, विशेष रूप से एआई धोखाधड़ी जिसे वित्तीय फर्म प्रबंधित करने के लिए बीमार हैं। कॉइन्टेग्राफ के साथ बातचीत में, डिड्यूस के सीईओ अरी जैकोबी ने एआई धोखाधड़ी का पता लगाने, रोकथाम और इसके संभावित औद्योगिक प्रभाव पर चर्चा की। उन्होंने एआई धोखाधड़ी को गंभीरता से लेने और सक्रिय रणनीतियों और स्तरित कार्यक्रमों सहित निवारक समाधान तैयार करने की तात्कालिकता पर जोर दिया।
वित्तीय क्षेत्र में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) की उपस्थिति दोधारी तलवार बन गई है। नवाचार, उत्पादकता और व्यावसायिक क्षमता को प्रोत्साहित करते हुए, इसने परिष्कृत चुनौतियों को भी जन्म दिया है जिनसे निपटने के लिए कई वित्तीय संगठन बीमार हैं। एआई उपकरणों की व्यापक उपलब्धता ने इनमें से कई संस्थानों को अन्य धोखाधड़ी श्रेणियों से एआई धोखाधड़ी को इंगित करने और अलग करने के लिए पर्याप्त मशीनरी की अनुपस्थिति से जूझते देखा है। विभिन्न प्रकार की धोखाधड़ी के बीच अंतर करने में इस तरह की असमर्थता इन संगठनों को एक पहचान खामी के साथ छोड़ देती है, जो एआई द्वारा प्रचारित धोखाधड़ी की सीमा और प्रभाव की समझ को जटिल बनाती है।
Deduce के सीईओ और AI धोखाधड़ी के विशेषज्ञ अरी जैकोबी के साथ बातचीत में, Cointelegraph का उद्देश्य यह समझना था कि वित्तीय संगठन AI धोखाधड़ी को कैसे समझ सकते हैं और अलग कर सकते हैं, इस तरह की धोखाधड़ी के खिलाफ निवारक उपाय और बड़े पैमाने पर उद्योग पर इसका संभावित प्रभाव।
वर्तमान में, कई वित्त संस्थानों को एआई-संचालित धोखाधड़ी और अन्य प्रकारों के बीच अंतर करने में असमर्थ होने की दुविधा का सामना करना पड़ता है, उन्हें एक ही धोखाधड़ी श्रेणी के तहत मिला दिया जाता है। जैकोबी के अनुसार, नाम, सामाजिक सुरक्षा संख्या और जन्म तिथि सहित वैध रूप से पहचाने जाने योग्य व्यक्तिगत जानकारी का सामाजिक रूप से छेड़छाड़ किए गए ईमेल पते और सत्यापित फोन नंबरों के साथ विलय पारंपरिक प्रणालियों के लिए धोखाधड़ी गतिविधियों का पता लगाना व्यावहारिक रूप से असंभव बना देता है। यह प्राथमिक धोखाधड़ी भड़काने वालों के खिलाफ रोकथाम और उपचार के प्रयासों में गंभीर रूप से बाधा डालता है, विशेष रूप से नए धोखाधड़ी रूपों के उद्भव के साथ।
जैकोबी ने बड़े पैमाने पर यथार्थवादी पहचान बनाने की अपनी क्षमता के कारण एआई का पता लगाने में बढ़ती कठिनाई को इंगित किया है, जिससे यह प्रौद्योगिकी द्वारा लगभग ज्ञानी नहीं है। उच्च गति वाली तकनीकी प्रगति चुनौती को और बढ़ा देती है क्योंकि यह एआई धोखेबाजों के कौशल को गति बनाए रखने में सक्षम बनाती है, जिससे वित्तीय संस्थानों को धोखाधड़ी के मामलों में एआई की भूमिका की पहचान करने के लिए हमेशा सतर्क रहने की आवश्यकता होती है।
जैकोबी द्वारा सुझाए गए इस मुद्दे से निपटने के समाधानों में धोखाधड़ी गतिविधियों का पता लगाने के लिए व्यक्तियों या पहचान के समूहों के ऑनलाइन गतिविधि पैटर्न का विस्तृत विश्लेषण शामिल है। केवल विरासत धोखाधड़ी निवारक तरीकों पर भरोसा करना अब पर्याप्त नहीं है, और संस्थानों को एआई-जनित धोखाधड़ी को कम करने में लगातार सक्रिय दृष्टिकोण अपनाने की आवश्यकता है। प्रभावी रोकथाम में संभवतः मौजूदा ग्राहक डेटाबेस के भीतर मौजूदा धोखाधड़ी वाले पात्रों की पहचान करने में सक्षम एक स्तरीय कार्यक्रम स्थापित करना शामिल होगा और प्रवेश प्राप्त करने से उपन्यास नकली पहचान को रोक देगा।
उन्होंने एआई धोखाधड़ी के खतरों को गंभीरता से लेने के लिए वित्त उद्योग की तत्काल आवश्यकता पर प्रकाश डाला क्योंकि यह इस क्षेत्र के सामने आने वाली मुख्य चुनौतियों में से एक है। जैकोबी ने इस तकनीक की तेजी से प्रगति का एक गंभीर अनुस्मारक प्रदान किया, यह दर्शाता है कि कृत्रिम पहचान के निर्माण में एआई सहायता के आगमन के साथ प्रचलित धोखाधड़ी में साल दर साल 20% की वृद्धि हुई है। उन्होंने आगाह किया कि एआई-उत्पन्न धोखाधड़ी वर्तमान में पहचान धोखाधड़ी का सबसे तेजी से बढ़ता घटक है और भविष्यवाणी की है कि यह इस वर्ष $ 100B से अधिक की समस्या होगी।
एआई-जनित नकली आईडी में क्रिप्टो एक्सचेंजों की केवाईसी प्रक्रियाओं को सुधारने और साइबर सुरक्षा उपायों को फिर से लिखने की क्षमता है। समस्या की भयावहता ने पहले ही नियामकों का ध्यान आकर्षित किया है। यूएस कमोडिटी फ्यूचर्स ट्रेडिंग कमीशन (सीएफटीसी) आयुक्त क्रिस्टिन जॉनसन ने हाल ही में 2 मई को अमेरिकी वित्तीय बाजारों में एआई प्रौद्योगिकियों को विनियमित करने के लिए तीन उपायों का प्रस्ताव दिया है। इसमें धोखाधड़ी गतिविधियों, बाजार में हेरफेर, या विनियमन चोरी के लिए जानबूझकर एआई प्रौद्योगिकियों का उपयोग करने के लिए गंभीर दंड की शुरूआत शामिल है। यदि वित्तीय संस्थानों और नियामकों द्वारा अब प्रभावी रणनीतियों को नहीं अपनाया जाता है, तो उपयुक्त समाधान खोजना तेजी से जटिल हो जाता है।
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Published At
5/30/2024 3:37:46 PM
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