AI ਫਰਾਡ ਹਮਲੇ ਤੇਜ਼, ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਸੁਰੱਖਿਆ ਪਿੱਛੇ! Experian ਦੀ ਚੇਤਾਵਨੀ

AI ਹਮਲਿਆਂ ਨੇ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਸੁਰੱਖਿਆ ਨੂੰ ਪਿੱਛੇ ਛੱਡਿਆ

ਆਰਥਿਕ ਅਪਰਾਧਾਂ ਵਿਰੁੱਧ ਲੜਾਈ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਨਵੀਂ ਚੁਣੌਤੀ ਸਾਹਮਣੇ ਆਈ ਹੈ: ਫਰਾਡ ਕਰਨ ਦੇ ਤਰੀਕੇ ਇੰਨੇ ਆਧੁਨਿਕ ਹੋ ਗਏ ਹਨ ਕਿ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰਨ ਲਈ ਤਿਆਰ ਨਹੀਂ ਹਨ। Experian ਅਤੇ Forrester Consulting ਦੀ ਰਿਪੋਰਟ ਦੱਸਦੀ ਹੈ ਕਿ ਜਨਰੇਟਿਵ AI ਵਰਗੀਆਂ ਨਵੀਆਂ ਤਕਨੀਕਾਂ ਨਾਲ ਲੈਸ ਸੰਗਠਿਤ ਅਪਰਾਧੀ ਗਰੁੱਪ ਪਹਿਲਾਂ ਨਾਲੋਂ ਕਿਤੇ ਜ਼ਿਆਦਾ ਤੇਜ਼ੀ, ਘੱਟ ਲਾਗਤ ਅਤੇ ਵੱਡੇ ਪੱਧਰ 'ਤੇ ਫਰਾਡ ਸਕੀਮਾਂ ਨੂੰ ਅੰਜਾਮ ਦੇ ਰਹੇ ਹਨ। ਇਹ ਫਰਾਡ ਦਾ ਲੈਂਡਸਕੇਪ ਕਈ ਸੰਗਠਨਾਂ ਨੂੰ ਕਮਜ਼ੋਰ ਛੱਡ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਭਾਰਤ ਵਿੱਚ 69% ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਮੰਨਦੇ ਹਨ ਕਿ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੀ ਫਰਾਡ ਰੋਕਥਾਮ ਤਕਨੀਕਾਂ ਨੂੰ ਵੱਡੇ ਅਪਗ੍ਰੇਡ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ।

AI ਫਰਾਡ ਦੀਆਂ ਚਾਲਾਂ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਬੂਸਟ ਕਰਦਾ ਹੈ?

ਜਨਰੇਟਿਵ AI ਇਸ ਸੰਘਰਸ਼ ਦਾ ਸਭ ਤੋਂ ਨਵਾਂ ਮੋਰਚਾ ਹੈ। ਸਰਵੇਖਣ ਕੀਤੀਆਂ ਗਈਆਂ 65% ਕੰਪਨੀਆਂ ਇਸਨੂੰ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਡਾ ਫਰਾਡ ਖਤਰਾ ਮੰਨਦੀਆਂ ਹਨ। ਇੱਕ ਵੱਡੀ 74% ਕੰਪਨੀਆਂ ਨੇ ਇਨ੍ਹਾਂ ਆਧੁਨਿਕ ਟੂਲਜ਼ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਕੀਤੇ ਜਾ ਰਹੇ ਹਮਲਿਆਂ ਵਿੱਚ ਸਪੱਸ਼ਟ ਵਾਧਾ ਦੇਖਿਆ ਹੈ। ਮੁੱਖ ਸਮੱਸਿਆ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਮੌਜੂਦਾ ਸੁਰੱਖਿਆ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਨਾਕਾਫੀ ਸਾਬਤ ਹੋ ਰਹੀ ਹੈ। 69% ਕੰਪਨੀਆਂ ਦਾ ਕਹਿਣਾ ਹੈ ਕਿ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੀ KYC (Know Your Customer) ਅਤੇ ਪਛਾਣ ਤਸਦੀਕ ਪ੍ਰਣਾਲੀ AI-ਜਨਰੇਟਿਡ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਵਿੱਚ ਅਸਮਰੱਥ ਹੈ। ਇਸ ਦੇ ਨਾਲ ਹੀ, 57% ਕੰਪਨੀਆਂ ਲਈ ਇਹ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨਾ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੈ ਕਿ GenAI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ ਗਈ ਹੈ ਜਾਂ ਨਹੀਂ, ਜਿਸ ਕਾਰਨ ਇਸਦੇ ਪੂਰੇ ਪ੍ਰਭਾਵ ਨੂੰ ਮਾਪਣਾ ਔਖਾ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਤਕਨੀਕੀ ਪਾੜਾ ਧੋਖੇਬਾਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਕਨਵਿੰਸਿੰਗ ਜਾਅਲੀ ਆਈਡੀ, ਡੀਪਫੇਕ ਅਤੇ ਵਾਇਸ ਕਲੋਨ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਰਵਾਇਤੀ ਤਰੀਕਿਆਂ ਨੂੰ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਧੋਖਾ ਦੇ ਸਕਦੇ ਹਨ।

ਹੁਨਰ ਦੀ ਕਮੀ ਅਤੇ ਧੀਮੀ ਅਪਣਾਉਣ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਰੱਖਿਆ ਵਿੱਚ ਰੁਕਾਵਟ ਪਾਉਂਦੀ ਹੈ

ਹਾਲਾਂਕਿ ਬਿਹੇਵੀਅਰਲ ਅਤੇ ਡਿਵਾਈਸ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਵਰਗੇ ਐਡਵਾਂਸ ਕਾਊਂਟਰਮੇਜ਼ਰਾਂ ਵਿੱਚ ਦਿਲਚਸਪੀ ਜ਼ਿਆਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਲੰਬੀ ਫੈਸਲਾ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਅਤੇ ਹੁਨਰਮੰਦ ਸਟਾਫ ਦੀ ਕਮੀ ਕਾਰਨ ਅਸਲ ਵਰਤੋਂ ਵਿੱਚ ਦੇਰੀ ਹੋ ਰਹੀ ਹੈ। ਭਾਰਤ ਵਿੱਚ 74% ਕਾਰੋਬਾਰੀ ML-ਆਧਾਰਿਤ ਹੱਲਾਂ ਨੂੰ ਜੋੜਨ ਦੀ ਯੋਜਨਾ ਬਣਾ ਰਹੇ ਹਨ, ਪਰ 76% ਇਹ ਵੀ ਮੰਨਦੇ ਹਨ ਕਿ ਉਨ੍ਹਾਂ ਕੋਲ ਇਨ੍ਹਾਂ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਨੂੰ ਬਣਾਉਣ ਜਾਂ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਲਈ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੁਨਰ ਦੀ ਕਮੀ ਹੈ। ਇਹ ਹੁਨਰ ਦੀ ਕਮੀ ਵਿਆਪਕ ਹੈ। ਡਾਟਾ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ, ਮਾਡਲ ਦੀ ਸਮਝ, ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਅਤੇ ਐਡਵਾਂਸ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦੀ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਪਾਵਰ ਦੀ ਉੱਚ ਲਾਗਤ ਵਰਗੀਆਂ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਵੱਡੀਆਂ ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਬਣੀਆਂ ਹੋਈਆਂ ਹਨ। ਰਵਾਇਤੀ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ, ਜੋ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਨਵੇਂ ਹਮਲਿਆਂ ਨਾਲ ਜੂਝ ਰਹੀਆਂ ਹਨ, AI-ਡਰਾਈਵਨ ਫਰਾਡ ਲਈ ਨਾਕਾਫੀ ਹਨ।

ਫਰਾਡ ਟੈਕ ਮਾਰਕੀਟ ਵਿੱਚ ਵਾਧਾ, ਵੱਖ-ਵੱਖ ਮੁੱਲਾਂਕਣ

ਇਸ ਦੌਰਾਨ, ਫਰਾਡ ਡਿਟੈਕਸ਼ਨ ਅਤੇ ਪ੍ਰਵੈਨਸ਼ਨ (FDP) ਬਾਜ਼ਾਰ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਵਿਕਾਸ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਆਉਣ ਵਾਲੇ ਸਾਲਾਂ ਵਿੱਚ ਇਸਦੇ 15.5% ਤੋਂ 34.7% ਤੱਕ ਦੀ ਕੰਪਾਊਂਡ ਐਨੂਅਲ ਗ੍ਰੋਥ ਰੇਟ (CAGR) ਨਾਲ ਕਾਫੀ ਵਧਣ ਦਾ ਅਨੁਮਾਨ ਹੈ, ਜੋ 2030 ਤੱਕ ਸੈਂਕੜੇ ਅਰਬਾਂ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਖੇਤਰ ਦੀਆਂ ਮੁੱਖ ਕੰਪਨੀਆਂ ਵਿੱਚ Verisk Analytics, TransUnion, ਅਤੇ RELX ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ, ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਦੇ ਪ੍ਰਾਈਸ-ਟੂ-ਅਰਨਿੰਗ (P/E) ਰੇਸ਼ੋ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਨਿਵੇਸ਼ਕਾਂ ਦੀਆਂ ਉਮੀਦਾਂ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਅਪ੍ਰੈਲ 2026 ਦੀ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਤੱਕ, Verisk Analytics ਦਾ P/E ਲਗਭਗ 25-28, TransUnion ਦਾ 19-29, ਅਤੇ RELX ਦਾ ਲਗਭਗ 22-23 ਹੈ। ਇਸਦੇ ਉਲਟ, NICE Ltd ਇੱਕ ਬਹੁਤ ਘੱਟ P/E, ਲਗਭਗ 9-11, ਦਿਖਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਅੰਤਰ ਸੁਝਾਅ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਬਾਜ਼ਾਰ ਵਿਕਾਸ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਨੂੰ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਕੰਪਨੀ ਮੁੱਲਾਂਕਣ, ਵਿਕਾਸ ਦੇ ਰੁਝਾਨ, ਮਾਰਕੀਟ ਸਥਿਤੀ ਜਾਂ ਸਮਝੇ ਗਏ ਜੋਖਮਾਂ ਵਿੱਚ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਤਰੀਕਿਆਂ ਨਾਲ ਦੇਖਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। Mastercard ਦੁਆਰਾ Recorded Future ਦੀ ਖਰੀਦ ਵਰਗੇ ਐਕਵਾਇਰਮੈਂਟ, ਐਡਵਾਂਸਡ ਥਰੈਟ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਵਿੱਚ ਨਿਰੰਤਰ ਏਕੀਕਰਨ ਅਤੇ ਨਿਵੇਸ਼ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੇ ਹਨ।

ਕਾਰੋਬਾਰਾਂ ਲਈ ਵਧਦੇ ਜੋਖਮ

ਮੌਜੂਦਾ ਹਾਲਾਤ ਕਾਰੋਬਾਰਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਸਪੱਸ਼ਟ ਚੇਤਾਵਨੀ ਹਨ। ਹਾਲਾਂਕਿ ਉਹ ਬਿਹਤਰ ਡਿਟੈਕਸ਼ਨ ਐਕਰੇਸੀ ਲਈ ML ਵਰਗੀਆਂ ਐਡਵਾਂਸ ਟੈਕਨਾਲੋਜੀ ਵਿੱਚ ਨਿਵੇਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਪਰ ਹੁਨਰ ਦੀ ਕਮੀ ਅਤੇ ਧੀਮੀ ਅਪਣਾਉਣ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਹੱਲ ਅਕਸਰ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਜਾਂ ਵੱਡੇ ਪੱਧਰ 'ਤੇ ਵਰਤੇ ਨਹੀਂ ਜਾਂਦੇ। GenAI ਧਮਕੀਆਂ ਦਾ ਮੁਕਾਬਲਾ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਅਸਫਲਤਾ, ਵਿਕਸਿਤ ਹੋ ਰਹੇ ਫਰਾਡ ਪੈਟਰਨਾਂ ਨਾਲ ਲੜਨ ਦੀ ਮੁਸ਼ਕਲ ਦੇ ਨਾਲ ਮਿਲ ਕੇ, ਇਹ ਸੁਨਿਸ਼ਚਿਤ ਕਰਦੀ ਹੈ ਕਿ ਸ਼ੋਸ਼ਣ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਸਮੂਹ ਕਮਜ਼ੋਰੀਆਂ ਦਾ ਫਾਇਦਾ ਉਠਾਉਂਦੇ ਰਹਿਣਗੇ। ਬ੍ਰੀਚਿਜ਼ ਕਾਰਨ ਹੋਣ ਵਾਲੇ ਵਿੱਤੀ ਅਤੇ ਪ੍ਰਤਿਸ਼ਠਾਗਤ ਨੁਕਸਾਨ, ਨਾਲ ਹੀ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ AI/ML ਪ੍ਰਤਿਭਾ ਨੂੰ ਹਾਇਰ ਕਰਨ ਅਤੇ ਬਰਕਰਾਰ ਰੱਖਣ ਦੀ ਚੁਣੌਤੀ, ਇੱਕ ਜੋਖਮ ਭਰਿਆ ਮਾਹੌਲ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ। ML ਸੁਧਾਰਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਵੀ ਵਿਰਾਸਤੀ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਰਹਿਣਾ, ਪੱਖਪਾਤ ਨੂੰ ਜਾਰੀ ਰੱਖਣ ਅਤੇ ਗਲਤੀਆਂ ਦਾ ਕਾਰਨ ਬਣਨ ਦਾ ਜੋਖਮ ਰੱਖਦਾ ਹੈ ਜੋ ਗਾਹਕਾਂ ਦੇ ਭਰੋਸੇ ਅਤੇ ਕਾਰਜਾਂ ਨੂੰ ਨੁਕਸਾਨ ਪਹੁੰਚਾਉਂਦੇ ਹਨ।

ਰੋਧਕ ਫਰਾਡ ਰੱਖਿਆ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਬਣਾਉਣਾ

ਇਸ ਵਧਦੇ ਜੋਖਮ ਭਰੇ ਲੈਂਡਸਕੇਪ ਨੂੰ ਨੈਵੀਗੇਟ ਕਰਨ ਲਈ, ਇੱਕ ਵੱਡਾ ਬਦਲਾਅ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ। ਉਦਯੋਗ ਦੇ ਨੇਤਾਵਾਂ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ, ਬਿਹੇਵੀਅਰਲ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਅਤੇ ਸਾਂਝੀ ਫਰਾਡ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਨੂੰ ਜੋੜਨ ਵਰਗੀਆਂ ਕਈ ਰਣਨੀਤੀਆਂ ਦੀ ਲੋੜ 'ਤੇ ਜ਼ੋਰ ਦਿੰਦੇ ਹਨ। ਇਸ ਵਿੱਚ ਫਰਾਡ ਰੋਕਥਾਮ ਨੂੰ ਕ੍ਰੈਡਿਟ ਰਿਸਕ ਅਸੈਸਮੈਂਟ ਨਾਲ ਜੋੜਨ ਵਾਲੀਆਂ ਸਾਂਝੀਆਂ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਹੱਬਾਂ ਰਾਹੀਂ ਸਾਂਝੀ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ 'ਤੇ ਵਧੇਰੇ ਨਿਰਭਰਤਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। ਕੰਪਨੀਆਂ ਨੂੰ ਸਿਰਫ ਟੈਕਨਾਲੋਜੀ ਹਾਸਲ ਕਰਨ ਤੋਂ ਅੱਗੇ ਵਧ ਕੇ ਇੱਕ ਮਜ਼ਬੂਤ, ਅਨੁਕੂਲ ਰੱਖਿਆ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ ਜੋ ਹੁਨਰ ਦੇ ਪਾੜੇ ਨੂੰ ਭਰਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਆਧੁਨਿਕ ਆਰਥਿਕ ਅਪਰਾਧਾਂ ਨੂੰ ਆਕਾਰ ਦੇਣ ਵਾਲੇ AI-ਡਰਾਈਵਨ ਧਮਕੀਆਂ ਦਾ ਸਰਗਰਮੀ ਨਾਲ ਮੁਕਾਬਲਾ ਕਰਦੀ ਹੈ।