PhonePe ने 'PhonePe Protect' लॉन्च किया, डिजिटल पेमेंट धोखाधड़ी से लड़ने के लिए, इंडस्ट्री के बढ़ते ट्रेंड के बीच

PhonePe ने 'PhonePe Protect' नामक एक नया सुरक्षा ढाँचा लॉन्च किया है। यह प्रणाली संभावित धोखाधड़ी वाले लेनदेन का पता लगाने और उपयोगकर्ताओं को तुरंत सूचित करने, या भुगतान पूरा होने से पहले ही उसे ब्लॉक करने के लिए डिज़ाइन की गई है। यह दूरसंचार विभाग के फाइनेंशियल फ्रॉड रिस्क इंडिकेटर (FRI) टूल के साथ एकीकृत होकर काम करता है, जो पिछले वित्तीय धोखाधड़ी से जुड़े मोबाइल नंबरों की पहचान करने में मदद करता है। यह पहल भारत के फिनटेक क्षेत्र में एक बड़े चलन का हिस्सा है, जहाँ कंपनियाँ उपयोगकर्ताओं को सुरक्षित रखने के लिए आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) और मशीन लर्निंग (ML) जैसी उन्नत तकनीकों का तेजी से उपयोग कर रही हैं। उदाहरण के लिए, PayU असामान्य गतिविधि, संदिग्ध आईपी पते, या असंगत व्यवहार के लिए लेन-देन की निगरानी करने हेतु ML-आधारित विसंगति पहचान (anomaly detection) का उपयोग करता है, साथ ही एंटी-मनी लॉन्ड्रिंग (AML) जाँच भी करता है। Razorpay एक AI-संचालित इंजन का भी उपयोग करता है जो घोटालों और नकली भुगतानों को रोकने के लिए वास्तविक समय में लेन-देन की निगरानी करता है। जैसे-जैसे भारत में डिजिटल भुगतानों की मात्रा बढ़ रही है, वैसे-वैसे साइबर अपराध और उपयोगकर्ताओं को लक्षित करने वाले फ़िशिंग घोटालों में भी समानांतर वृद्धि हो रही है, इसलिए ये उन्नत सुरक्षा उपाय महत्वपूर्ण हैं।

प्रभाव (Impact): इन परिष्कृत धोखाधड़ी पहचान प्रणालियों के कार्यान्वयन से डिजिटल भुगतान प्लेटफार्मों पर उपभोक्ता विश्वास और आत्मविश्वास में काफी वृद्धि होने की उम्मीद है। इससे डिजिटल भुगतानों को अपनाने में वृद्धि हो सकती है, एक अधिक सुरक्षित वित्तीय पारिस्थितिकी तंत्र बन सकता है, और उपभोक्ताओं और व्यापारियों दोनों के लिए धोखाधड़ी के कारण होने वाले वित्तीय नुकसान को कम किया जा सकता है। यह फिनटेक कंपनियों की परिचालन अखंडता को बढ़ाता है।

कठिन शब्दावली और अर्थ (Difficult Terms and Meanings): रियल-टाइम फ्रॉड डिटेक्शन (Real-time Fraud Detection): ऐसी प्रणालियाँ जो धोखाधड़ी वाली गतिविधियों को घटित होते ही, तुरंत पहचान लेती हैं और सूचित करती हैं। फाइनेंशियल फ्रॉड रिस्क इंडिकेटर (FRI): दूरसंचार विभाग का एक उपकरण जो रिपोर्ट की गई वित्तीय धोखाधड़ी से जुड़े मोबाइल नंबरों को फ़्लैग करता है। आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI): कंप्यूटर सिस्टम जिन्हें आमतौर पर मानव बुद्धिमत्ता की आवश्यकता वाले कार्य, जैसे सीखना और समस्या-समाधान, करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। मशीन लर्निंग (ML): AI का एक प्रकार जिसमें सिस्टम बिना स्पष्ट प्रोग्रामिंग के डेटा से सीखते हैं, और समय के साथ उनके प्रदर्शन में सुधार होता है। विसंगति पहचान (Anomaly Detection): असामान्य पैटर्न या डेटा बिंदुओं की पहचान करना जो सामान्य से काफी भिन्न होते हैं, अक्सर धोखाधड़ी गतिविधि का संकेत देते हैं। एंटी-मनी लॉन्ड्रिंग (AML): नियम और प्रक्रियाएं जो अपराधियों को अवैध रूप से प्राप्त धन को वैध आय के रूप में छिपाने से रोकने के लिए डिज़ाइन की गई हैं। ड्यू डिलिजेंस (Due Diligence): किसी अनुबंध या समझौते में प्रवेश करने से पहले किसी व्यवसाय या व्यक्ति के बारे में जानकारी की जांच और सत्यापन करने की प्रक्रिया। चार्जबैक (Chargebacks): जब कोई ग्राहक अपने बैंक या कार्ड जारीकर्ता के साथ किसी लेनदेन पर विवाद करता है, जिसके बाद बैंक शुल्क को उलट देता है। फ़िशिंग स्कैम (Phishing Scams): ऐसे प्रयास जिनमें व्यक्तियों को वैध संस्थाओं का रूप धारण करके संवेदनशील जानकारी (जैसे पासवर्ड या क्रेडिट कार्ड विवरण) प्रकट करने के लिए बरगलाया जाता है।