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🚨 AI का धमाका: भारत के डिजिटल पेमेंट्स को रियल-टाइम फ्रॉड शील्ड से मिली सुपरपावर!

Banking/Finance

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Updated on 11 Nov 2025, 09:38 am

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Reviewed By

Abhay Singh | Whalesbook News Team

Short Description:

रिजर्व बैंक इनोवेशन हब (RBIH) एक नया डिजिटल पेमेंट्स इंटेलिजेंस प्लेटफॉर्म (DPIP) विकसित कर रहा है, जो AI का उपयोग करके भारत में हर डिजिटल ट्रांजेक्शन को रियल-टाइम रिस्क स्कोर देगा। छह महीने में लॉन्च होने वाला यह प्लेटफॉर्म बैंकों और पेमेंट प्रोवाइडर्स को धोखाधड़ी वाले ट्रांजेक्शन को तुरंत पहचानने और ब्लॉक करने में मदद करेगा, जिससे एक राष्ट्रव्यापी सुरक्षा कवच तैयार होगा और डिजिटल पेमेंट घोटालों से निपटा जा सकेगा।
🚨 AI का धमाका: भारत के डिजिटल पेमेंट्स को रियल-टाइम फ्रॉड शील्ड से मिली सुपरपावर!

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Detailed Coverage:

रिजर्व बैंक इनोवेशन हब (RBIH) एक महत्वपूर्ण नया डिजिटल पब्लिक इंफ्रास्ट्रक्चर बना रहा है, जिसे डिजिटल पेमेंट्स इंटेलिजेंस प्लेटफॉर्म (DPIP) कहा जाता है। यह प्लेटफॉर्म आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) का उपयोग करके भारत में प्रत्येक डिजिटल ट्रांजेक्शन के लिए रियल-टाइम रिस्क स्कोर प्रदान करेगा। इसका उद्देश्य बैंकों और पेमेंट सेवा प्रदाताओं को ट्रांजेक्शन पूरे होने से पहले संदिग्ध लेनदेन को पहचानने और चिह्नित करने की शक्ति देना है, ताकि भारत के डिजिटल पेमेंट इकोसिस्टम की सुरक्षा को और मजबूत किया जा सके।

RBIH के सीईओ, साहिल किनी ने बताया कि DPIP कोई संवेदनशील कच्चा ट्रांजेक्शन डेटा साझा नहीं करेगा, बल्कि एक 'रिस्क सिग्नल' साझा करेगा। इससे संस्थान गोपनीयता बनाए रखते हुए, तेजी से डेटा-आधारित निर्णय ले सकेंगे। यह पहल UPI और डिजिटल पेमेंट घोटालों, फ़िशिंग और मूल खातों (mule accounts) के दुरुपयोग से जुड़ी बढ़ती चिंताओं का सीधा जवाब है। मूल खाते ऐसे बैंक खाते होते हैं जिनका उपयोग अपराधी अवैध रूप से प्राप्त धन को प्राप्त करने और स्थानांतरित करने के लिए करते हैं।

DPIP की कुछ खास क्षमताओं में AI-संचालित धोखाधड़ी का पता लगाना शामिल है, जो मशीन लर्निंग का उपयोग करके असामान्य पैटर्न को पकड़ता है, वित्तीय संस्थानों के बीच रियल-टाइम इंटेलिजेंस साझा करना, और बार-बार होने वाले अपराधियों और धोखाधड़ी वाले खातों को ट्रैक करने के लिए एक केंद्रीकृत रजिस्ट्री। यह प्री-ट्रांजेक्शन अलर्ट भी प्रदान करेगा। मशीन लर्निंग AI का एक उप-समूह है जो सिस्टम को डेटा से सीखने, पैटर्न पहचानने और न्यूनतम मानवीय हस्तक्षेप के साथ निर्णय लेने की अनुमति देता है।

RBIH 'मुल हंटर' (Mule Hunter) नामक एक AI मॉडल भी विकसित कर रहा है, जिसकी लगभग 90% सटीकता मनी लॉन्ड्रिंग के लिए उपयोग किए जाने वाले मूल खातों का पता लगाने में है, और इसे बैंकों ने पहले ही काफी हद तक अपना लिया है। रियल-टाइम रिस्क स्कोर ट्रांजेक्शन के धोखाधड़ी वाले या जोखिम भरे होने की संभावना का एक गतिशील मूल्यांकन है, जिसकी गणना ट्रांजेक्शन होते ही तुरंत की जाती है।

प्रभाव (Impact): इस पहल से भारत के तेजी से बढ़ते डिजिटल पेमेंट परिदृश्य में विश्वास और सुरक्षा को काफी बढ़ावा मिलेगा। सक्रिय रूप से धोखाधड़ी का पता लगाने और उसे रोकने से, यह व्यक्तियों और व्यवसायों के लिए वित्तीय नुकसान को कम कर सकता है, वित्तीय संस्थानों की रक्षा कर सकता है, और डिजिटल भुगतान विधियों को अधिक अपनाने के लिए प्रोत्साहित कर सकता है। ऐसे उन्नत, AI-संचालित सिस्टम का विकास वित्तीय प्रणाली की अखंडता को बनाए रखने के लिए बहुत आवश्यक है। डिजिटल पब्लिक इंफ्रास्ट्रक्चर वे मूलभूत डिजिटल सिस्टम हैं जो समाज को आवश्यक सेवाएं प्रदान करते हैं, जैसे पहचान, भुगतान या डेटा एक्सचेंज।


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