భారత బ్యాంకులు: AIతో మోసాలకు చెక్ - ₹40,774 కోట్లకు పైగా నష్టం!

భారతీయ బ్యాంకులు, NBFCలు ఇప్పుడు కృత్రిమ మేధస్సు (AI) ఆధారిత రియల్-టైమ్ మోసాల గుర్తింపు వ్యవస్థలపై భారీగా దృష్టి సారిస్తున్నాయి. 2026 ఆర్థిక సంవత్సరంలో అడ్వాన్సెస్ సెగ్మెంట్‌లో రుణ మోసాలు ఏకంగా **₹40,774 కోట్లకు** చేరుకున్న నేపథ్యంలో ఈ మార్పు అనివార్యమైంది. ముఖ్యంగా MSME రుణాల్లో మాన్యువల్ రికార్డుల వల్ల జరిగే మోసాలను అరికట్టడమే దీని ముఖ్య ఉద్దేశ్యం. ఈ టెక్నాలజీ పెట్టుబడులు దీర్ఘకాలంలో అసెట్ క్వాలిటీని మెరుగుపరచడమే కాకుండా, బ్యాంకుల లాభాలను, స్థిరత్వాన్ని పెంచుతాయని భావిస్తున్నారు.

అసలు ఏం జరుగుతోంది?

దేశంలోని ఆర్థిక సంస్థలన్నీ మోసాలను గుర్తించే విధానంలో భారీ మార్పులకు శ్రీకారం చుడుతున్నాయి. బ్యాంకులు, నాన్-బ్యాంకింగ్ ఫైనాన్షియల్ కంపెనీలు (NBFCలు), డిజిటల్ పేమెంట్ సంస్థలు.. పాత పద్ధతుల్లో అప్పుడప్పుడు చేసే రూల్-బేస్డ్ చెక్కుల నుంచి అధునాతన AI, రియల్-టైమ్ సిస్టమ్స్ వైపు మళ్లుతున్నాయి. ఈ కొత్త విధానంలో, లావాదేవీల సరళి, యూజర్ డివైజ్ డేటా, KYC వివరాలను విశ్లేషించి.. అనుమానాస్పద కార్యకలాపాలు జరిగిన వెంటనే గుర్తించే అవకాశం ఉంది.

పెట్టుబడిదారులకు ఇది ఎందుకు ముఖ్యం?

సమస్య తీవ్రత చాలా ఎక్కువ. గణాంకాల ప్రకారం, 2026 ఆర్థిక సంవత్సరంలో అడ్వాన్సెస్ సెగ్మెంట్‌లో జరిగిన మోసాల విలువ ₹40,774 కోట్లకు చేరింది. ఇది మొత్తం బ్యాంకింగ్ మోసాల విలువలో దాదాపు 85% ఉంటుంది. అందుకే, బ్యాంకులు డిజిటల్ ట్రాన్స్‌ఫర్మేషన్‌కు అధిక ప్రాధాన్యత ఇస్తున్నాయి. లావాదేవీల స్థాయిలో మోసాలను అరికట్టడం ద్వారా, బ్యాంకులు తమ లోన్ బుక్స్‌ను చెడ్డ ఆస్తుల నుంచి కాపాడుకోవచ్చు. ఇది నేరుగా వారి లాభదాయకత, స్థిరత్వాన్ని ప్రభావితం చేస్తుంది.

వ్యాపార రుణాల్లో సవాళ్లు

ముఖ్యంగా మైక్రో, స్మాల్ అండ్ మీడియం ఎంటర్‌ప్రైజెస్ (MSME)లకు ఇచ్చే రుణాల్లో మోసాల గుర్తింపుపై ప్రత్యేక దృష్టి సారించారు. మాన్యువల్ ఫైనాన్షియల్ రికార్డులలో మానవ తప్పిదాలు లేదా మార్పులు చేసే అవకాశం ఉండటంతో, ఈ విభాగంలో రుణదాతలు ఇబ్బందులు పడుతున్నారు. నకిలీ ఇన్‌వాయిస్‌లు, కృత్రిమంగా పెంచిన టర్నోవర్, సరిపోలని నగదు ప్రవాహాలు వంటి సమస్యలను పాత సిస్టమ్స్‌తో గుర్తించడం కష్టం. అందుకే, పరిశ్రమ ఇప్పుడు మరింత నిర్మాణాత్మకమైన, ఆడిట్ చేయగల ఫైనాన్షియల్ డేటా కోసం ఒత్తిడి చేస్తోంది.

టెక్నాలజీ పెట్టుబడుల ప్రవాహం

ఈ మార్పు కేవలం సాఫ్ట్‌వేర్‌కు సంబంధించినది కాదు; మౌలిక సదుపాయాలలో భారీ పెట్టుబడులు అవసరం. ఫైనాన్షియల్ సంస్థలు స్ట్రీమింగ్ డేటా ప్లాట్‌ఫామ్స్, క్లౌడ్-నేటివ్ ఆర్కిటెక్చర్స్ వైపు మొగ్గు చూపుతున్నాయి. Redington, Busy Infotech, mFilterIt, Eucloid Data Solutions వంటి కంపెనీల నిపుణుల ప్రకారం, ఇది అవసరమైన పరిణామం. రియల్-టైమ్, ఆటోమేటెడ్ నిర్ణయాల కోసం రూపొందించబడని లెగసీ సిస్టమ్స్ నుంచి మారడానికి సంస్థలు చూస్తున్నాయి. ఇది ప్రస్తుతానికి ఖర్చు అయినా, దీర్ఘకాలంలో మరింత పటిష్టమైన వ్యాపార నమూనాను సృష్టిస్తుందని భావిస్తున్నారు.

పెట్టుబడిదారులు దీన్ని ఎలా చూడాలి?

పెట్టుబడిదారులు దీనిని స్వల్పకాలిక ఖర్చు, దీర్ఘకాలిక సామర్థ్యం మధ్య సమతుల్యతగా చూడవచ్చు. AIని స్వీకరించడం, లెగసీ డేటాబేస్‌లను మైగ్రేట్ చేయడం వల్ల అధిక ముందస్తు సాంకేతిక ఖర్చులు ఉంటాయి. ఇది స్వల్పకాలంలో ఆపరేటింగ్ మార్జిన్‌లపై ఒత్తిడిని కలిగించవచ్చు. అయితే, దీని వల్ల నాన్-పెర్ఫార్మింగ్ అసెట్స్ (NPAs) తగ్గడం, మోసాల వల్ల వచ్చే రైట్-ఆఫ్‌లు తగ్గడం వంటి ప్రయోజనాలు ఉంటాయి. అకౌంట్ టేకోవర్‌ల నుండి సింథటిక్ ఐడెంటిటీల వరకు మోసాలు పెరుగుతున్న నేపథ్యంలో ఇది చాలా కీలకమైన చర్య. మెరుగైన, రియల్-టైమ్ డిటెక్షన్ సిస్టమ్ ఉన్న రుణదాత, మాన్యువల్, నెమ్మదిగా జరిగే ప్రక్రియలపై ఆధారపడే ప్రత్యర్థుల కంటే మెరుగైన ఆస్తి నాణ్యతను కలిగి ఉంటారు.

ఏం తప్పు జరగవచ్చు?

కొత్త టెక్నాలజీకి మారడం ఎప్పుడూ సులభం కాదు. సంస్థలు ఈ కొత్త AI సిస్టమ్‌లను పాత, హైబ్రిడ్ మోడళ్లపై అమలు చేయడానికి ప్రయత్నించినప్పుడు ఎగ్జిక్యూషన్‌లో జాప్యం జరిగే ప్రమాదం ఉంది. అంతేకాకుండా, ఈ AI ఇంజిన్‌లు నిర్ణయాలు ఎలా తీసుకుంటున్నాయనే దానిపై పారదర్శకతను నియంత్రణ సంస్థ ఆశిస్తుంది. ఒకవేళ బ్యాంక్ AI సిస్టమ్ పొరపాటు చేసినా, లేదా ఒక లావాదేవీని ఎందుకు బ్లాక్ చేసిందో వివరించలేకపోయినా, అది కార్యాచరణ సమస్యలకు లేదా నియంత్రణ పరిశీలనకు దారితీయవచ్చు. ఈ సిస్టమ్‌ల ప్రభావం కూడా బ్యాంకులు వాటిలోకి ఫీడ్ చేసే డేటా నాణ్యతపై ఆధారపడి ఉంటుంది; ఇన్‌పుట్ డేటా గందరగోళంగా లేదా ధృవీకరించబడకుండా ఉంటే, ఉత్తమ AI మోడళ్లు కూడా మోసాన్ని గుర్తించడంలో విఫలం కావచ్చు.

పెట్టుబడిదారులు ఏం ట్రాక్ చేయాలి?

భవిష్యత్తులో, ఆర్థిక సంస్థలు తమ టెక్నాలజీ ఖర్చులను ఎలా నిర్వహిస్తాయో, ఈ పెట్టుబడులు తక్కువ క్రెడిట్ ఖర్చులకు దారితీస్తాయో లేదో పెట్టుబడిదారులు ట్రాక్ చేయవచ్చు. MSME పోర్ట్‌ఫోలియోలో అసెట్ క్వాలిటీ మెరుగుదలల గురించి మేనేజ్‌మెంట్ వ్యాఖ్యలను గమనించడం ముఖ్యం. అలాగే, బ్యాంకులు AI గవర్నెన్స్ కోసం నియంత్రణ అవసరాలను ఎలా నెరవేరుస్తున్నాయో చూడాలి, ఎందుకంటే సెంట్రల్ బ్యాంక్ డిజిటల్ లెండింగ్ సిస్టమ్స్ భద్రత, పారదర్శకతపై కఠినమైన దృష్టిని కొనసాగించే అవకాశం ఉంది.