Whalesbook
ग्लोबल ई-कॉमर्समध्ये एक मोठा बदल होत आहे, जिथे मर्चंट्स रियल-टाइम पेमेंट (RTP) प्रणालींना अधिकाधिक स्वीकारत आहेत कारण फसवणुकीच्या दरांबद्दलच्या चिंता कमी होत आहेत. वीसाच्या 2025 ग्लोबल ई-कॉमर्स पेमेंट्स अँड फ्रॉड रिपोर्टनुसार, सर्वेक्षण केलेल्या 37% मर्चंट्स आता RTP पर्याय देतात, जे याच्या जलद वाढीचे संकेत देते. या ट्रेंडसोबतच, ऑनलाइन व्यवसायांना जगभरात फसवणुकीच्या घटनांमध्ये लक्षणीय घट दिसून येत आहे.
रियल-टाइम पेमेंट्सचा अवलंब केवळ वाढत नाहीये; तो वेगवान होत आहे. 38 देशांतील 1,080 पेक्षा जास्त मर्चंट्सचे सर्वेक्षण करणाऱ्या वीसाच्या अहवालानुसार, आधीच RTP ऑफर करणाऱ्या सुमारे 80% मर्चंट्सनी गेल्या वर्षभरात ग्राहक वापरात लक्षणीय वाढ पाहिली आहे. 2025 साठीचे अंदाजही तितकेच मजबूत आहेत, ज्यात सुमारे 90% आणखी वाढीची अपेक्षा करत आहेत. महत्त्वाचे म्हणजे, RTP अजून ऑफर न करणारे मर्चंट्स देखील याचा विचार करत आहेत, त्यापैकी 42% पुढील 12 महिन्यांत ते जोडण्याची शक्यता आहे. हे RTP ला जागतिक स्तरावर सर्वात वेगाने विस्तारणाऱ्या पेमेंट स्वीकारण्याच्या पद्धतींपैकी एक बनवते.
सतत वाढणाऱ्या फसवणुकीच्या दरांच्या वर्षांनंतर, ई-कॉमर्स मर्चंट्स फसवणुकीविरुद्धच्या त्यांच्या लढाईत सुधारणा झाल्याची नोंद करत आहेत. अहवालानुसार, प्रति ऑर्डर फसवणुकीचे दर वर्ष-दर-वर्ष 3.4% वरून 3.0% पर्यंत खाली आले आहेत. त्याचप्रमाणे, ऑर्डर रिजेक्शन रेट्स (order rejection rates), जे अनेकदा फसवणूक शोध प्रणालींचे परिणाम असतात, 5.8% वरून 5.0% पर्यंत कमी झाले आहेत. ही एक सतत वाढणाऱ्या प्रवृत्तीची उलटफेर आहे, जी ऑनलाइन व्यवसायांना काहीसा दिलासा देते.
एकूणच दिलासा मिळालेला असला तरी, फसवणूक एक व्यापक आव्हान बनलेली आहे, गेल्या वर्षी 98% मर्चंट्सनी कोणत्याही प्रकारच्या फसवणुकीचा अनुभव घेतला. सामान्य धोक्यांमध्ये रिफंड आणि पॉलिसीचा गैरवापर (47%), रियल-टाइम पेमेंट फसवणूक (45%), फिशिंग हल्ले (42%), फर्स्ट-पार्टी गैरवापर (first-party misuse) (39%), आणि कार्ड टेस्टिंग (32%) यांचा समावेश आहे. फर्स्ट-पार्टी गैरवापर मोठ्या प्रमाणावर सुरू असला तरी, त्याच्या तीव्र वाढीचा वेग मंदावला आहे. याला प्रतिसाद म्हणून, मर्चंट्स तंत्रज्ञानाकडे वळत आहेत, त्यापैकी 56% पेक्षा जास्त आता फसवणूक व्यवस्थापनासाठी जनरेटिव्ह AI (generative AI) वापरत आहेत - जी गेल्या वर्षीच्या 42% पेक्षा लक्षणीय वाढ आहे. 2025 च्या अखेरीस AI चा अवलंब जवळपास 80% पर्यंत पोहोचण्याची अपेक्षा आहे.
मर्चंट्स फसवणूक व्यवस्थापन साधने आणि तंत्रज्ञानावर खर्च करण्यास प्राधान्य देत आहेत, 63% जण या क्षेत्रात अधिक गुंतवणूक करण्याची योजना आखत आहेत, तर केवळ 49% कर्मचारी गुंतवणुकीत अशीच वाढ करण्याची योजना आखत आहेत. हे ऑटोमेशन (automation) आणि AI-आधारित जोखीम कमी करण्याच्या (AI-driven risk mitigation) दिशेने एक धोरणात्मक बदल दर्शवते. फसवणूक नियंत्रणासोबतच, पेमेंट ऑप्टिमायझेशन (payment optimization) देखील महत्त्वाचे आहे. मर्चंट्स महसूल (revenue), ऑथोरायझेशन रेट्स (authorization rates), पेमेंट यश (payment success), फसवणूक नुकसान (fraud losses), आणि प्रमाणीकरण दर (authentication rates) यांना प्रमुख कार्यप्रदर्शन निर्देशक (key performance indicators) मानतात. हे मेट्रिक्स सुधारण्यासाठी, दहा मर्चंट्सपैकी सहा जण टोकेनायझेशन (tokenization) वापरतात, प्रामुख्याने डेटा उल्लंघनाचे धोके कमी करण्यासाठी आणि ऑथोरायझेशन यश सुधारण्यासाठी.
रियल-टाइम पेमेंट्स आणि AI व टोकेनायझेशन सारख्या प्रगत फसवणूक शोध तंत्रज्ञानाकडे हा बदल ग्राहकांसाठी अधिक सुलभ अनुभव, मर्चंट्ससाठी कमी नुकसान आणि संभाव्यतः ग्राहकांसाठी कमी खर्चाकडे नेऊ शकतो. व्यवसायांसाठी, हे कार्यक्षमतेत (operational efficiency) आणि सुरक्षेत एक उत्क्रांती दर्शवते. फसवणूक व्यवस्थापनात मानवी संसाधनांऐवजी तंत्रज्ञानाचा वाढता अवलंब अधिक स्वयंचलित, डेटा-आधारित जोखीम मूल्यांकनाकडे (data-driven risk assessment) एक कल दर्शवतो. हे ऑनलाइन व्यवहारांमध्ये अधिक विश्वास वाढवू शकते, ज्यामुळे जागतिक ई-कॉमर्स क्षेत्रात पुढील वाढीस प्रोत्साहन मिळेल.
Impact Rating: 6/10
Difficult Terms Explained:
- Real-Time Payments (RTP): तात्काळ निधी हस्तांतरणाची परवानगी देणारी पेमेंट सिस्टम, सामान्यतः सेकंदात पूर्ण होते.
- First-Party Misuse: जेव्हा एखादा कायदेशीर ग्राहक फसव्या कार्यात सहभागी होतो, जसे की पेमेंटवर विवाद करण्यासाठी किंवा रिटर्न पॉलिसीचा गैरवापर करण्याच्या उद्देशाने खरेदी करणे.
- Tokenization: क्रेडिट कार्ड नंबर सारख्या संवेदनशील डेटाला टोकन नावाच्या युनिक, नॉन-सेन्सिटिव्ह आयडेंटिफायर्सने बदलण्याची सुरक्षा प्रक्रिया, मूळ डेटाला उल्लंघनांपासून वाचवते.
- Generative AI: टेक्स्ट, इमेज किंवा कोड सारखी नवीन सामग्री तयार करण्यास सक्षम असलेल्या कृत्रिम बुद्धिमत्तेचा एक प्रकार, येथे फसवणुकीचे सूचक नमुने शोधण्यासाठी वापरला जातो.