Whalesbook
ગ્લોબલ ઈ-કોમર્સમાં એક મોટો ફેરફાર આવી રહ્યો છે, જ્યાં મર્ચન્ટ્સ રિયલ-ટાઈમ પેમેન્ટ (RTP) સિસ્ટમ્સને વધતી જતી અપનાવી રહ્યા છે કારણ કે ફ્રોડ રેટ્સ અંગેની ચિંતાઓ ઘટી રહી છે. વીઝાના 2025 ગ્લોબલ ઈ-કોમર્સ પેમેન્ટ્સ એન્ડ ફ્રોડ રિપોર્ટ (Visa's 2025 Global eCommerce Payments & Fraud Report) દર્શાવે છે કે સર્વે કરાયેલા 37% મર્ચન્ટ્સ હવે RTP વિકલ્પો ઓફર કરે છે, જે તેના ઝડપી અપનાવવાની ગતિ દર્શાવે છે. આ ટ્રેન્ડ સાથે, ઓનલાઈન વ્યવસાયો વિશ્વભરમાં ફ્રોડની ઘટનાઓમાં નોંધપાત્ર ઘટાડો જોઈ રહ્યા છે.
રિયલ-ટાઈમ પેમેન્ટ્સનું અપનાવવું ફક્ત વધી રહ્યું નથી; તે ઝડપી બની રહ્યું છે. 38 દેશોમાં 1,080 થી વધુ મર્ચન્ટ્સનું સર્વેક્ષણ કરનાર વીઝાના અહેવાલ મુજબ, હાલમાં RTP ઓફર કરનારા લગભગ 80% મર્ચન્ટ્સે છેલ્લા વર્ષમાં ગ્રાહકોના ઉપયોગમાં નોંધપાત્ર વધારો જોયો છે. 2025 માટેના અનુમાનો પણ એટલા જ મજબૂત છે, જેમાં લગભગ 90% વધુ વૃદ્ધિની અપેક્ષા રાખે છે. નિર્ણાયક રીતે, RTP હજુ સુધી ઓફર ન કરનારા મર્ચન્ટ્સ પણ તેના પર વિચાર કરી રહ્યા છે, જેમાં 42% આગામી 12 મહિનામાં તેને ઉમેરવાની શક્યતા છે. આ RTP ને વૈશ્વિક સ્તરે સૌથી ઝડપથી વિસ્તરતી પેમેન્ટ સ્વીકૃતિ પદ્ધતિઓમાંની એક બનાવે છે.
સતત વધારાના વર્ષો પછી, ઈ-કોમર્સ મર્ચન્ટ્સ ફ્રોડ સામેની તેમની લડાઈમાં સુધારાની જાણ કરી રહ્યા છે. અહેવાલમાં જાણવા મળ્યું કે પ્રતિ ઓર્ડર ફ્રોડ રેટ્સ વર્ષ-દર-વર્ષ 3.4% થી ઘટીને 3.0% થયા છે. તેવી જ રીતે, ઓર્ડર રદ્દીકરણ દરો (order rejection rates), જે ઘણીવાર ફ્રોડ ડિટેક્શન સિસ્ટમ્સનું પરિણામ હોય છે, 5.8% થી ઘટીને 5.0% થયા છે. આ સતત વધી રહેલા વલણનું ઉલટાવેલું સ્વરૂપ છે, જે ઓનલાઈન વ્યવસાયોને થોડી રાહત આપે છે.
એકંદરે ઘટાડો છતાં, ફ્રોડ એક વ્યાપક પડકાર બની રહે છે, જેમાં છેલ્લા વર્ષમાં 98% મર્ચન્ટ્સે કોઈક પ્રકારના ફ્રોડનો અનુભવ કર્યો. સામાન્ય ધમકીઓમાં રિફંડ અને પોલિસીનો દુરુપયોગ (47%), રિયલ-ટાઈમ પેમેન્ટ ફ્રોડ (45%), ફિશિંગ હુમલાઓ (42%), ફર્સ્ટ-પાર્ટી દુરુપયોગ (first-party misuse) (39%), અને કાર્ડ ટેસ્ટિંગ (32%) નો સમાવેશ થાય છે. જ્યારે ફર્સ્ટ-પાર્ટી દુરુપયોગ વ્યાપક રહે છે, ત્યારે તેના તીવ્ર વધારાનો દર ધીમો પડી ગયો છે. તેના જવાબમાં, મર્ચન્ટ્સ ટેકનોલોજી તરફ ફરી રહ્યા છે, જેમાં 56% થી વધુ હવે ફ્રોડ મેનેજમેન્ટ માટે જનરેટિવ AI (generative AI) નો ઉપયોગ કરી રહ્યા છે - જે ગયા વર્ષના 42% થી નોંધપાત્ર વધારો છે. 2025 ના અંત સુધીમાં AI અપનાવવાનું પ્રમાણ લગભગ 80% સુધી પહોંચવાની અપેક્ષા છે.
મર્ચન્ટ્સ ફ્રોડ મેનેજમેન્ટ ટૂલ્સ અને ટેકનોલોજીમાં ખર્ચને પ્રાધાન્ય આપી રહ્યા છે, જેમાં 63% આ ક્ષેત્રમાં વધુ રોકાણ કરવાની યોજના ધરાવે છે, જ્યારે માત્ર 49% કર્મચારીઓના રોકાણમાં સમાન વૃદ્ધિની યોજના ધરાવે છે. આ ઓટોમેશન (automation) અને AI-આધારિત જોખમ ઘટાડવા (AI-driven risk mitigation) તરફ એક વ્યૂહાત્મક ફેરફાર સૂચવે છે. ફ્રોડ કંટ્રોલ સાથે, પેમેન્ટ ઓપ્ટિમાઇઝેશન (payment optimization) પણ નિર્ણાયક છે. મર્ચન્ટ્સ આવક (revenue), ઓથોરાઈઝેશન રેટ્સ (authorization rates), પેમેન્ટ સફળતા (payment success), ફ્રોડ લોસ (fraud losses), અને ઓથેન્ટિકેશન રેટ્સ (authentication rates) ને મુખ્ય પ્રદર્શન સૂચકાંકો (key performance indicators) તરીકે જુએ છે. આ મેટ્રિક્સને સુધારવા માટે, દસમાંથી છ મર્ચન્ટ્સ ટોકનાઈઝેશન (tokenization) નો ઉપયોગ કરે છે, મુખ્યત્વે ડેટા ભંગના જોખમો ઘટાડવા અને ઓથોરાઈઝેશન સફળતા સુધારવા માટે.
રિયલ-ટાઈમ પેમેન્ટ્સ અને AI અને ટોકનાઈઝેશન જેવી અદ્યતન ફ્રોડ ડિટેક્શન ટેકનોલોજી તરફ આ બદલાવ ગ્રાહકો માટે સરળ અનુભવો, મર્ચન્ટ્સ માટે ઘટાડેલું નુકસાન, અને સંભવતઃ ગ્રાહકો માટે ઓછો ખર્ચ તરફ દોરી શકે છે. વ્યવસાયો માટે, તે કાર્યક્ષમતા (operational efficiency) અને સુરક્ષામાં ઉત્ક્રાંતિ સૂચવે છે. ફ્રોડ મેનેજમેન્ટમાં માનવ સંસાધનો કરતાં ટેકનોલોજીનું વધતું અપનાવવું વધુ ઓટોમેટેડ, ડેટા-આધારિત જોખમ મૂલ્યાંકન (data-driven risk assessment) તરફના વલણને સૂચવે છે. આ ઓનલાઈન વ્યવહારોમાં વધુ વિશ્વાસ વધારી શકે છે, જેનાથી વૈશ્વિક ઈ-કોમર્સ ક્ષેત્રમાં વધુ વૃદ્ધિને પ્રોત્સાહન મળશે.
Impact Rating: 6/10
Difficult Terms Explained:
- Real-Time Payments (RTP): પેમેન્ટ સિસ્ટમ્સ જે પક્ષકારો વચ્ચે તાત્કાલિક ફંડ ટ્રાન્સફર કરવાની મંજૂરી આપે છે, સામાન્ય રીતે સેકન્ડમાં પૂર્ણ થાય છે.
- First-Party Misuse: જ્યારે કોઈ કાયદેસર ગ્રાહક છેતરપિંડી પ્રવૃત્તિમાં સામેલ થાય છે, જેમ કે ચુકવણી પર વિવાદ કરવા અથવા રિટર્ન નીતિઓનો દુરુપયોગ કરવાના ઇરાદાથી ખરીદી કરવી.
- Tokenization: સંવેદનશીલ ડેટા (જેમ કે ક્રેડિટ કાર્ડ નંબર્સ) ને ટોકન નામના અનન્ય, બિન-સંવેદનશીલ ઓળખકર્તાઓ સાથે બદલવાની સુરક્ષા પ્રક્રિયા, મૂળ ડેટાને ભંગાણથી સુરક્ષિત કરે છે.
- Generative AI: આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સનો એક પ્રકાર જે ટેક્સ્ટ, છબીઓ અથવા કોડ જેવી નવી સામગ્રી બનાવી શકે છે, અને અહીં ફ્રોડ સૂચક પેટર્ન શોધવા માટે વપરાય છે.