AI फ्रॉड का बढ़ता खतरा: कंपनियां कैसे पड़ रही हैं पीछे? Experian की रिपोर्ट में बड़ा खुलासा

AI फ्रॉड हमलों की बढ़ती चालबाज़ियों के आगे बिज़नेस के सुरक्षा उपाय फेल होते दिख रहे हैं। Experian और Forrester Consulting की रिपोर्ट कहती है कि जनरेटिव AI जैसे नए टेक्नोलॉजी से लैस होकर संगठित अपराध समूह पहले से कहीं ज़्यादा तेज़ी से, कम लागत में और बड़े पैमाने पर फ्रॉड को अंजाम दे रहे हैं। भारत में 69% कंपनियों ने माना है कि उनकी फ्रॉड रोकथाम (fraud prevention) टेक्नोलॉजीज़ को बड़े अपग्रेड की ज़रूरत है।

यह बढ़ता खतरा जनरेटिव AI की वजह से और भी गंभीर हो गया है। सर्वे में शामिल 65% कंपनियों का मानना है कि यही उनके सामने सबसे बड़ा फ्रॉड का खतरा है। वहीं, 74% कंपनियों ने बताया है कि AI-आधारित टूल्स का इस्तेमाल करके किए जाने वाले हमलों में ज़बरदस्त बढ़ोतरी हुई है। समस्या यह है कि मौजूदा सुरक्षा कवच काफी नहीं हैं। 69% कंपनियां स्वीकार करती हैं कि उनके 'नो योर कस्टमर' (KYC) और पहचान सत्यापन (identity verification) सिस्टम AI-जनरेटेड डॉक्यूमेंट्स को पहचान नहीं पाते। 57% के लिए यह पता लगाना भी मुश्किल है कि जनरेटिव AI का इस्तेमाल हुआ है या नहीं, जिससे इसके पूरे प्रभाव को मापना कठिन हो जाता है। इस टेक्नोलॉजी गैप का फायदा उठाकर फ्रॉड करने वाले ऐसे नकली पहचान पत्र, डीपफेक और वॉयस क्लोन बना रहे हैं जो पारंपरिक डिटेक्शन तरीकों को आसानी से चकमा दे देते हैं।

एडवांस्ड काउंटरमेजर्स जैसे बिहेवियरल और डिवाइस इंटेलिजेंस में रुचि तो बहुत है, लेकिन लंबी निर्णय प्रक्रियाओं और कुशल स्टाफ की कमी के कारण इनका असल उपयोग धीमा है। भले ही 74% भारतीय कंपनियां ML-संचालित समाधान जोड़ने की योजना बना रही हैं, लेकिन 76% स्वीकार करती हैं कि उनके पास इन जटिल सिस्टम्स को बनाने या प्रबंधित करने के लिए ज़रूरी स्किल्स नहीं हैं। यह स्किल्स की कमी व्यापक है। डेटा की क्वालिटी, मॉडल की व्याख्या, प्राइवेसी और एडवांस्ड एल्गोरिदम के लिए कंप्यूटिंग पावर की भारी लागत जैसी चुनौतियाँ बड़ी बाधा बनी हुई हैं। पारंपरिक सिस्टम, जो पहले से ही नई तकनीकों से जूझ रहे हैं, AI-ड्रिवन फ्रॉड से निपटने के लिए पर्याप्त नहीं हैं।

फ्रॉड डिटेक्शन और प्रिवेंशन (FDP) मार्केट तेज़ी से बढ़ रहा है, जो आने वाले वर्षों में 15.5% से लेकर 34.7% तक के कंपाउंड एनुअल ग्रोथ रेट (CAGR) से विस्तार करने की उम्मीद है, और 2030 तक सैकड़ों अरबों तक पहुँच सकता है। इस क्षेत्र की प्रमुख कंपनियों में Verisk Analytics, TransUnion, और RELX शामिल हैं, जिनके प्राइस-टू-अर्निंग (P/E) रेश्यो (अनुपात) निवेशकों की अलग-अलग उम्मीदों को दर्शाते हैं। अप्रैल 2026 की शुरुआत तक, Verisk Analytics का P/E लगभग 25-28 था, TransUnion का 19-29 के बीच, और RELX का लगभग 22-23 था। इसके विपरीत, NICE Ltd का P/E काफी कम, लगभग 9-11 था। यह अंतर बताता है कि अलग-अलग कंपनियों के वैल्यूएशन, ग्रोथ की गति, मार्केट पोजीशन या संभावित जोखिमों को देखते हुए मार्केट की ग्रोथ की संभावना को अलग-अलग तरीके से देखा जा रहा है। Mastercard द्वारा Recorded Future को उन्नत थ्रेट इंटेलिजेंस (threat intelligence) के लिए खरीदना, इस क्षेत्र में निरंतर समेकन (consolidation) और निवेश को उजागर करता है।

वर्तमान स्थिति व्यवसायों के लिए एक स्पष्ट चेतावनी है। वे बेहतर डिटेक्शन एक्यूरेसी के लिए ML जैसी एडवांस्ड टेक्नोलॉजीज़ में निवेश करते हैं। हालांकि, स्किल्स गैप और धीमी गति से अपनाना (adoption) इन समाधानों को अक्सर प्रभावी ढंग से या बड़े पैमाने पर उपयोग नहीं कर पाता है। GenAI खतरों का मुकाबला करने में असमर्थता, विकसित हो रहे फ्रॉड पैटर्न से लड़ने की कठिनाई के साथ मिलकर, यह सुनिश्चित करती है कि परिष्कृत आपराधिक समूह कमजोरियों का फायदा उठाते रहेंगे। उल्लंघनों (breaches) की वित्तीय और प्रतिष्ठा संबंधी लागत, साथ ही विशेष AI/ML टैलेंट को काम पर रखने और बनाए रखने की चुनौती, एक जोखिम भरा माहौल बनाती है। ML एन्हांसमेंट के साथ भी, पुरानी सिस्टम्स पर निर्भर रहने से पूर्वाग्रह (biases) बने रहने और ऐसी गलतियाँ होने का खतरा है जो ग्राहक विश्वास और संचालन को नुकसान पहुँचाती हैं।

इस बढ़ते जोखिम भरे परिदृश्य को नेविगेट करने के लिए, एक बड़े बदलाव की ज़रूरत है। इंडस्ट्री लीडर्स मल्टीपल स्ट्रेटेजीज़ को जोड़ने की ज़रूरत पर ज़ोर देते हैं, जिसमें मशीन लर्निंग, बिहेवियरल एनालिसिस और साझा फ्रॉड इंटेलिजेंस का संयोजन शामिल है। इसमें फ्रॉड प्रिवेंशन को क्रेडिट रिस्क असेसमेंट से जोड़ने वाली जॉइन्ड-अप सिस्टम्स और सुरक्षित हब्स के माध्यम से साझा इंटेलिजेंस पर अधिक निर्भरता शामिल है। कंपनियों को केवल टेक्नोलॉजी खरीदने से आगे बढ़कर एक मजबूत, अनुकूलनीय रक्षा प्रणाली बनाने की ज़रूरत है जो स्किल्स गैप को भरती है और उन AI-ड्रिवन खतरों का सक्रिय रूप से मुकाबला करती है जो आधुनिक फाइनेंशियल क्राइम को आकार दे रहे हैं।