एआई समाधानों के साथ ई-कॉमर्स धोखाधड़ी को रोकना

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ऑनलाइन लेनदेन में साइबर सुरक्षा और धोखाधड़ी के कई संभावित जोखिमों के संदर्भ में, जो सीधे व्यक्तिगत जानकारी और उपयोगकर्ता अधिकारों को खतरा पहुंचाते हैं, कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) एक संभावित समाधान के रूप में उभरी है, जो उपभोक्ताओं की सुरक्षा करने और ई-कॉमर्स बाजार के सतत विकास को बढ़ावा देने में योगदान दे रही है।

ई-कॉमर्स और डिजिटल अर्थव्यवस्था विभाग ( उद्योग एवं व्यापार मंत्रालय ) के एक प्रतिनिधि ने कहा: साइबर हमलों में वृद्धि ई-कॉमर्स व्यवसायों को लक्षित करती है। वियतनाम राष्ट्रीय साइबर सुरक्षा प्रौद्योगिकी कंपनी (एनसीएस) के अनुसार, 2023 में वियतनाम में संगठनों को लक्षित करते हुए 13,900 साइबर हमले हुए। इस प्रकार, हर महीने औसतन 1,160 मामले सामने आए, जो 2022 की तुलना में 9.5% की वृद्धि है। हमले अक्सर ग्राहक डेटा, भुगतान जानकारी और यहाँ तक कि ई-कॉमर्स व्यवसायों के नेटवर्क बुनियादी ढांचे को भी निशाना बनाते हैं।

ई-कॉमर्स में धोखाधड़ी के सामान्य रूपों में भुगतान धोखाधड़ी, विवरण से मेल न खाने वाला सामान भेजना और खरीदारी के लिए फर्जी जानकारी का इस्तेमाल करना शामिल है। बाजार प्रबंधन विभाग (उद्योग एवं व्यापार मंत्रालय) का अनुमान है कि अगले 2 से 3 वर्षों में, ई-कॉमर्स में वाणिज्यिक धोखाधड़ी की दर सामान्य रूप से होने वाली कुल वाणिज्यिक धोखाधड़ी की तुलना में लगभग 50-60% तक पहुँच जाएगी। यह एक चिंताजनक संख्या है, जो वियतनाम के ई-कॉमर्स बाजार में धोखाधड़ी की समस्या की गंभीरता को दर्शाती है।

ई-कॉमर्स और डिजिटल अर्थव्यवस्था विभाग के प्रतिनिधि के अनुसार, नेटवर्क सुरक्षा, धोखाधड़ी-रोधी और उपयोगकर्ता सूचना सुरक्षा का मुद्दा सिर्फ़ वियतनाम ही नहीं, दुनिया के कई देशों के लिए भी सिरदर्द बना हुआ है। वैश्विक नेटवर्क अर्थव्यवस्था पर दुनिया के अग्रणी शोध संगठन, साइबरसिक्योरिटी वेंचर की एक रिपोर्ट में भी बताया गया है कि 2023 में दुनिया भर में साइबर अपराध से होने वाला नुकसान 8 ट्रिलियन अमेरिकी डॉलर तक पहुँच जाएगा - जो प्रति सेकंड 250,000 अमेरिकी डॉलर से भी ज़्यादा है। अनुमान है कि 2025 तक यह वार्षिक घाटा बढ़कर 10.5 ट्रिलियन अमेरिकी डॉलर हो जाएगा।

ई-कॉमर्स में धोखाधड़ी, घोटाले और डेटा हानि न केवल आर्थिक नुकसान पहुँचाते हैं, बल्कि ग्राहकों का विश्वास भी खो देते हैं, जिससे व्यवसायों की प्रतिष्ठा और बिक्री प्रभावित होती है। इसलिए, ई-कॉमर्स लेनदेन में सुरक्षा नियंत्रण को मज़बूत करना बेहद ज़रूरी है। इनमें से, तकनीक, विशेष रूप से एआई अनुप्रयोगों का उपयोग, धोखाधड़ी वाले व्यवहार का पता लगा सकता है और उसे रोक सकता है, साथ ही अपनी शक्तिशाली क्षमताओं के कारण ई-कॉमर्स लेनदेन में उपयोगकर्ता की जानकारी को सुरक्षित रखने में भी मदद कर सकता है।

विशेष रूप से, ऑनलाइन लेनदेन करते समय खरीदारों की पहचान और सत्यापन के लिए एआई का उपयोग किया जाता है, जिसमें उंगलियों के निशान, चेहरे की पहचान, आवाज की पहचान आदि की जाँच शामिल है, जिससे सूचना की चोरी और खाता धोखाधड़ी को रोकने में मदद मिलती है। पहचान तकनीक यह सुनिश्चित करने में मदद करती है कि लेनदेन करने वाला व्यक्ति खाते का वैध स्वामी है।

साथ ही, एआई सिस्टम उपयोगकर्ता की लॉगिन जानकारी या क्रेडिट कार्ड के अनधिकृत उपयोग सहित धोखाधड़ी वाले व्यवहार का भी स्वचालित रूप से पता लगा सकते हैं और उसे रोक सकते हैं। इससे न केवल खरीदार की सुरक्षा होती है, बल्कि व्यवसाय के हितों की भी रक्षा होती है।

इसके अलावा, एआई वेबसाइट पर उपयोगकर्ता के व्यवहार को ट्रैक और विश्लेषण कर सकता है, साथ ही लेन-देन के इतिहास के डेटा का भी विश्लेषण कर सकता है, ताकि असामान्य व्यवहार का पता लगाया जा सके जो धोखाधड़ी का संकेत हो सकता है। उदाहरण के लिए, यदि कोई उपयोगकर्ता कम समय में कई बार अपना शिपिंग पता बदलता है, या खरीदारी के पैटर्न में बदलाव करता है, तो यह भी ई-कॉमर्स धोखाधड़ी का संकेत हो सकता है।

इसके अतिरिक्त, एआई लाखों लेन-देन का विश्लेषण करके व्यवहार के असामान्य पैटर्न का पता लगा सकता है, जिससे धोखाधड़ी को रोकने और उपभोक्ताओं व व्यवसायों, दोनों की सुरक्षा करने में मदद मिलती है। यदि कोई खाता कम समय में कई बड़े लेन-देन करता है या कई अलग-अलग क्रेडिट कार्ड का उपयोग करता है, तो यह संभावित धोखाधड़ी का एक चेतावनी संकेत है।

मशीन लर्निंग और डीप लर्निंग एल्गोरिदम डेटा प्रोसेसिंग और विश्लेषण के लिए शक्तिशाली उपकरण प्रदान करते हैं, जिनका उपयोग धोखाधड़ी पूर्वानुमान मॉडल बनाने के लिए किया जाता है, ताकि एआई स्वचालित रूप से धोखाधड़ी वाले लेनदेन का पता लगा सके और उन्हें प्रभावी ढंग से रोक सके। यह ई-कॉमर्स के क्षेत्र में विशेष रूप से महत्वपूर्ण है, जहाँ वित्तीय धोखाधड़ी और घोटाले भारी नुकसान का कारण बन सकते हैं।

पेपाल, वित्तीय धोखाधड़ी का पता लगाने और उसे रोकने के लिए अरबों लेनदेन का विश्लेषण करने हेतु एआई सिस्टम का उपयोग करने का एक प्रमुख उदाहरण है। यह प्रणाली उपयोगकर्ताओं के भुगतान अनुभव को बेहतर बनाते हुए धोखाधड़ी के जोखिम को कम करने में मदद करती है। इसके अलावा, एआई ई-कॉमर्स प्लेटफॉर्म पर पोस्ट किए गए उत्पादों और सामग्री की समीक्षा प्रक्रिया को स्वचालित करने में मदद करता है। साथ ही, एआई उत्पाद की छवियों, विवरणों और कीमतों का वास्तविक वस्तुओं के डेटा के साथ विश्लेषण और तुलना करके नकली वस्तुओं का पता लगाने में भी मदद कर सकता है। यह प्रक्रिया ब्रांडों और उपभोक्ताओं को नकली वस्तुओं से बचाने में मदद करती है।

ई-कॉमर्स और डिजिटल अर्थव्यवस्था विभाग के प्रतिनिधि ने ज़ोर देकर कहा: "एआई का प्रभावी उपयोग ई-कॉमर्स व्यवसायों को सुरक्षा बढ़ाने, धोखाधड़ी के जोखिमों को कम करने और ग्राहकों को एक सुरक्षित खरीदारी अनुभव प्रदान करने में मदद कर सकता है। हालाँकि, तकनीकी अवसंरचना, मानव संसाधन और लागत की कई सीमाओं के कारण, प्रभावी होने के लिए, पारंपरिक सुरक्षा उपायों और कृत्रिम बुद्धिमत्ता के स्मार्ट उपयोग को संयोजित करना अभी भी आवश्यक है।"

वीएनए/टिन टुक समाचार पत्र के अनुसार

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