Whalesbook
ਗਲੋਬਲ ਈ-ਕਾਮਰਸ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਬਦਲਾਅ ਆ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਜਿੱਥੇ ਵਪਾਰੀ ਰੀਅਲ-ਟਾਈਮ ਪੇਮੈਂਟ (RTP) ਸਿਸਟਮਾਂ ਨੂੰ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਅਪਣਾ ਰਹੇ ਹਨ ਕਿਉਂਕਿ ਧੋਖਾਧੜੀ ਦੀਆਂ ਦਰਾਂ ਬਾਰੇ ਚਿੰਤਾਵਾਂ ਘੱਟ ਰਹੀਆਂ ਹਨ। ਵੀਜ਼ਾ ਦੀ 2025 ਗਲੋਬਲ ਈ-ਕਾਮਰਸ ਪੇਮੈਂਟਸ ਅਤੇ ਫਰਾਡ ਰਿਪੋਰਟ (Visa's 2025 Global eCommerce Payments & Fraud Report) ਦੱਸਦੀ ਹੈ ਕਿ ਸਰਵੇਖਣ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ 37% ਵਪਾਰੀ ਹੁਣ RTP ਵਿਕਲਪਾਂ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਜੋ ਇਸ ਦੇ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਅਪਣਾਉਣ ਦਾ ਸੰਕੇਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਰੁਝਾਨ ਦੇ ਨਾਲ, ਆਨਲਾਈਨ ਕਾਰੋਬਾਰਾਂ ਨੂੰ ਦੁਨੀਆ ਭਰ ਵਿੱਚ ਧੋਖਾਧੜੀ ਦੀਆਂ ਘਟਨਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਕਾਫੀ ਕਮੀ ਦਿਖਾਈ ਦੇ ਰਹੀ ਹੈ.
ਰੀਅਲ-ਟਾਈਮ ਪੇਮੈਂਟਸ ਦਾ ਅਪਣਾਉਣਾ ਸਿਰਫ ਵੱਧ ਨਹੀਂ ਰਿਹਾ; ਇਹ ਤੇਜ਼ ਹੋ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਵੀਜ਼ਾ ਦੀ ਰਿਪੋਰਟ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ 38 ਦੇਸ਼ਾਂ ਦੇ 1,080 ਤੋਂ ਵੱਧ ਵਪਾਰੀਆਂ ਦਾ ਸਰਵੇਖਣ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, ਦੱਸਦੀ ਹੈ ਕਿ ਲਗਭਗ 80% ਵਪਾਰੀ ਜੋ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ RTP ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ, ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੇ ਪਿਛਲੇ ਸਾਲ ਗਾਹਕਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਵਿੱਚ ਕਾਫੀ ਵਾਧਾ ਵੇਖਿਆ ਹੈ। 2025 ਲਈ ਅਨੁਮਾਨ ਵੀ ਓਨੇ ਹੀ ਮਜ਼ਬੂਤ ਹਨ, ਜਿੱਥੇ ਲਗਭਗ 90% ਹੋਰ ਵਾਧੇ ਦੀ ਉਮੀਦ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ। ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਤੌਰ 'ਤੇ, ਜਿਹੜੇ ਵਪਾਰੀ ਅਜੇ RTP ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਨਹੀਂ ਕਰਦੇ, ਉਹ ਵੀ ਇਸ 'ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ, ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਵਿੱਚੋਂ 42% ਅਗਲੇ 12 ਮਹੀਨਿਆਂ ਵਿੱਚ ਇਸਨੂੰ ਜੋੜਨ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਰੱਖਦੇ ਹਨ। ਇਹ RTP ਨੂੰ ਵਿਸ਼ਵ ਪੱਧਰ 'ਤੇ ਸਭ ਤੋਂ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਫੈਲਣ ਵਾਲੀਆਂ ਭੁਗਤਾਨ ਸਵੀਕ੍ਰਿਤੀ ਵਿਧੀਆਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ.
ਲਗਾਤਾਰ ਵਾਧੇ ਦੇ ਸਾਲਾਂ ਬਾਅਦ, ਈ-ਕਾਮਰਸ ਵਪਾਰੀ ਧੋਖਾਧੜੀ ਵਿਰੁੱਧ ਆਪਣੀ ਲੜਾਈ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਦੀ ਰਿਪੋਰਟ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ। ਰਿਪੋਰਟ ਵਿੱਚ ਪਾਇਆ ਗਿਆ ਕਿ ਪ੍ਰਤੀ ਆਰਡਰ ਧੋਖਾਧੜੀ ਦੀਆਂ ਦਰਾਂ ਸਾਲ-ਦਰ-ਸਾਲ 3.4% ਤੋਂ ਘੱਟ ਕੇ 3.0% ਹੋ ਗਈਆਂ ਹਨ। ਇਸੇ ਤਰ੍ਹਾਂ, ਆਰਡਰ ਰੱਦ ਕਰਨ ਦੀਆਂ ਦਰਾਂ (order rejection rates), ਜੋ ਅਕਸਰ ਧੋਖਾਧੜੀ ਖੋਜ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਦਾ ਨਤੀਜਾ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ, 5.8% ਤੋਂ ਘੱਟ ਕੇ 5.0% ਹੋ ਗਈਆਂ ਹਨ। ਇਹ ਇੱਕ ਲਗਾਤਾਰ ਵੱਧ ਰਹੀ ਰੁਝਾਨ ਦਾ ਉਲਟਾਅ ਹੈ, ਜੋ ਆਨਲਾਈਨ ਕਾਰੋਬਾਰਾਂ ਨੂੰ ਕੁਝ ਰਾਹਤ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ.
ਸਮੁੱਚੀ ਕਮੀ ਦੇ ਬਾਵਜੂਦ, ਧੋਖਾਧੜੀ ਇੱਕ ਵਿਆਪਕ ਚੁਣੌਤੀ ਬਣੀ ਹੋਈ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਪਿਛਲੇ ਸਾਲ 98% ਵਪਾਰੀਆਂ ਨੇ ਕਿਸੇ ਨਾ ਕਿਸੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਧੋਖਾਧੜੀ ਦਾ ਅਨੁਭਵ ਕੀਤਾ। ਆਮ ਖਤਰਿਆਂ ਵਿੱਚ ਰਿਫੰਡ ਅਤੇ ਪਾਲਸੀ ਦੀ ਦੁਰਵਰਤੋਂ (47%), ਰੀਅਲ-ਟਾਈਮ ਪੇਮੈਂਟ ਧੋਖਾਧੜੀ (45%), ਫਿਸ਼ਿੰਗ ਹਮਲੇ (42%), ਫਰਸਟ-ਪਾਰਟੀ ਦੁਰਵਰਤੋਂ (first-party misuse) (39%), ਅਤੇ ਕਾਰਡ ਟੈਸਟਿੰਗ (32%) ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ। ਜਦੋਂ ਕਿ ਫਰਸਟ-ਪਾਰਟੀ ਦੁਰਵਰਤੋਂ ਵਿਆਪਕ ਬਣੀ ਹੋਈ ਹੈ, ਇਸਦੇ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਵਾਧੇ ਦੀ ਦਰ ਹੌਲੀ ਹੋ ਗਈ ਹੈ। ਇਸ ਦੇ ਜਵਾਬ ਵਿੱਚ, ਵਪਾਰੀ ਟੈਕਨੋਲੋਜੀ ਵੱਲ ਮੁੜ ਰਹੇ ਹਨ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ 56% ਤੋਂ ਵੱਧ ਹੁਣ ਧੋਖਾਧੜੀ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਲਈ ਜਨਰੇਟਿਵ AI (generative AI) ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ — ਜੋ ਪਿਛਲੇ ਸਾਲ ਦੇ 42% ਤੋਂ ਇੱਕ ਵੱਡਾ ਵਾਧਾ ਹੈ। 2025 ਦੇ ਅੰਤ ਤੱਕ AI ਅਪਣਾਉਣ ਦੀ ਦਰ ਲਗਭਗ 80% ਤੱਕ ਪਹੁੰਚਣ ਦੀ ਉਮੀਦ ਹੈ.
ਵਪਾਰੀ ਧੋਖਾਧੜੀ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਸਾਧਨਾਂ ਅਤੇ ਤਕਨਾਲੋਜੀਆਂ 'ਤੇ ਖਰਚ ਨੂੰ ਤਰਜੀਹ ਦੇ ਰਹੇ ਹਨ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ 63% ਇਸ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਵਧੇਰੇ ਨਿਵੇਸ਼ ਦੀ ਯੋਜਨਾ ਬਣਾ ਰਹੇ ਹਨ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਸਿਰਫ 49% ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਦੇ ਨਿਵੇਸ਼ ਵਿੱਚ ਇਸੇ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੀ ਵਾਧਾ ਯੋਜਨਾ ਬਣਾ ਰਹੇ ਹਨ। ਇਹ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ (automation) ਅਤੇ AI-ਅਧਾਰਿਤ ਜੋਖਮ ਘਟਾਉਣ (AI-driven risk mitigation) ਵੱਲ ਇੱਕ ਰਣਨੀਤਕ ਬਦਲਾਅ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਧੋਖਾਧੜੀ ਦੇ ਨਿਯੰਤਰਣ ਦੇ ਨਾਲ, ਭੁਗਤਾਨ ਅਨੁਕੂਲਤਾ (payment optimization) ਵੀ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ। ਵਪਾਰੀ ਮਾਲੀਆ (revenue), ਅਧਿਕਾਰ ਦਰਾਂ (authorization rates), ਭੁਗਤਾਨ ਸਫਲਤਾ (payment success), ਧੋਖਾਧੜੀ ਦੇ ਨੁਕਸਾਨ (fraud losses), ਅਤੇ ਪ੍ਰਮਾਣੀਕਰਨ ਦਰਾਂ (authentication rates) ਨੂੰ ਮੁੱਖ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਸੂਚਕਾਂਕ (key performance indicators) ਮੰਨਦੇ ਹਨ। ਇਹਨਾਂ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ, ਦਸ ਵਿੱਚੋਂ ਛੇ ਵਪਾਰੀ ਟੋਕਨਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ (tokenization) ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਮੁੱਖ ਤੌਰ 'ਤੇ ਡਾਟਾ ਉਲੰਘਣ ਦੇ ਜੋਖਮਾਂ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣ ਅਤੇ ਅਧਿਕਾਰ ਸਫਲਤਾ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰਨ ਲਈ.
ਰੀਅਲ-ਟਾਈਮ ਪੇਮੈਂਟਸ ਅਤੇ AI ਅਤੇ ਟੋਕਨਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਵਰਗੀਆਂ ਉੱਨਤ ਧੋਖਾਧੜੀ ਖੋਜ ਤਕਨਾਲੋਜੀਆਂ ਵੱਲ ਇਹ ਬਦਲਾਅ ਗਾਹਕਾਂ ਲਈ ਵਧੇਰੇ ਸੁਚਾਰੂ ਅਨੁਭਵ, ਵਪਾਰੀਆਂ ਲਈ ਘੱਟ ਨੁਕਸਾਨ, ਅਤੇ ਸੰਭਾਵਤ ਤੌਰ 'ਤੇ ਖਪਤਕਾਰਾਂ ਲਈ ਘੱਟ ਖਰਚ ਵੱਲ ਲੈ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਕਾਰੋਬਾਰਾਂ ਲਈ, ਇਹ ਕਾਰਜਕਾਰੀ ਕੁਸ਼ਲਤਾ (operational efficiency) ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਆ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਵਿਕਾਸ ਦਾ ਸੰਕੇਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਧੋਖਾਧੜੀ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਵਿੱਚ ਮਨੁੱਖੀ ਸਰੋਤਾਂ ਦੇ ਮੁਕਾਬਲੇ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਦਾ ਵਧਦਾ ਅਪਣਾਉਣਾ ਵਧੇਰੇ ਆਟੋਮੇਟਿਡ, ਡਾਟਾ-ਅਧਾਰਿਤ ਜੋਖਮ ਮੁਲਾਂਕਣ (data-driven risk assessment) ਵੱਲ ਇੱਕ ਰੁਝਾਨ ਦਾ ਸੰਕੇਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਆਨਲਾਈਨ ਲੈਣ-ਦੇਣ ਵਿੱਚ ਵਧੇਰੇ ਭਰੋਸਾ ਪੈਦਾ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਵਿਸ਼ਵ ਈ-ਕਾਮਰਸ ਸੈਕਟਰ ਵਿੱਚ ਹੋਰ ਵਾਧਾ ਹੋਵੇਗਾ.
Impact Rating: 6/10
Difficult Terms Explained:
- Real-Time Payments (RTP): ਭੁਗਤਾਨ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਜੋ ਪਾਰਟੀਆਂ ਵਿਚਕਾਰ ਤੁਰੰਤ ਫੰਡ ਟ੍ਰਾਂਸਫਰ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦੀਆਂ ਹਨ, ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਕਿੰਟਾਂ ਵਿੱਚ ਪੂਰੀਆਂ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ.
- First-Party Misuse: ਇਹ ਉਦੋਂ ਵਾਪਰਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਕੋਈ ਕਾਨੂੰਨੀ ਗਾਹਕ ਧੋਖਾਧੜੀ ਵਾਲੀ ਗਤੀਵਿਧੀ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਚਾਰਜ 'ਤੇ ਵਿਵਾਦ ਕਰਨ ਜਾਂ ਰਿਟਰਨ ਨੀਤੀਆਂ ਦੀ ਦੁਰਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦੇ ਇਰਾਦੇ ਨਾਲ ਖਰੀਦ ਕਰਨਾ.
- Tokenization: ਇੱਕ ਸੁਰੱਖਿਆ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਜੋ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਡਾਟਾ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਕ੍ਰੈਡਿਟ ਕਾਰਡ ਨੰਬਰ) ਨੂੰ ਟੋਕਨ ਕਹੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਵਿਲੱਖਣ, ਗੈਰ-ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਪਛਾਣਕਰਤਾਵਾਂ ਨਾਲ ਬਦਲਦੀ ਹੈ, ਅਸਲ ਡਾਟਾ ਨੂੰ ਉਲੰਘਣਾਵਾਂ ਤੋਂ ਬਚਾਉਂਦੀ ਹੈ.
- Generative AI: ਇੱਕ ਕਿਸਮ ਦੀ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਜੋ ਨਵੀਂ ਸਮੱਗਰੀ ਬਣਾ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਟੈਕਸਟ, ਚਿੱਤਰ, ਜਾਂ ਕੋਡ, ਅਤੇ ਇੱਥੇ ਧੋਖਾਧੜੀ ਦਾ ਸੰਕੇਤ ਦੇਣ ਵਾਲੇ ਪੈਟਰਨ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਲਈ ਵਰਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ.