नकली चालान बनाने के लिए एआई का उपयोग, एक नई धोखाधड़ी चाल जो कई व्यवसायों को नुकसान पहुंचा रही है

दुनिया भर के व्यवसाय धोखाधड़ी की एक नई लहर का सामना कर रहे हैं, क्योंकि कई कर्मचारी प्रतिपूर्ति चोरी करने के लिए नकली चालान बनाने हेतु कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) प्रौद्योगिकी का लाभ उठाते हैं, जिससे लाखों डॉलर तक का नुकसान होता है।

कर्मचारियों द्वारा कृत्रिम चालान बनाने के लिए एआई का उपयोग करने की समस्या से जूझ रही कंपनियों की संख्या लगातार बढ़ रही है - फोटो: पांडापेपररोल

फाइनेंशियल टाइम्स के अनुसार, दुनिया भर में व्यवसायों की बढ़ती संख्या इस समस्या का सामना कर रही है कि कर्मचारी कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) का दुरुपयोग करके फर्जी चालान बना रहे हैं और धोखाधड़ी से भुगतान का दावा कर रहे हैं।

हाल के महीनों में, ओपनएआई और गूगल जैसी प्रमुख तकनीकी कंपनियों ने अगली पीढ़ी के एआई इमेज जनरेशन मॉडल लॉन्च किए हैं, जिससे इस तकनीक का उपयोग करके तैयार किए गए फर्जी बिलों में भारी वृद्धि हुई है।

साइबर सुरक्षा कंपनी ऐपज़ेन के अनुसार, सितंबर में पता चले फर्जी दस्तावेजों में से 14% एआई द्वारा तैयार किए गए नकली चालान थे, जबकि पिछले साल इसी अवधि में यह संख्या शून्य थी।

इसी बीच, फिनटेक कंपनी लैम्प्स ने खुलासा किया कि उसके नए सॉफ्टवेयर ने मात्र 90 दिनों में 1 मिलियन डॉलर से अधिक के धोखाधड़ी वाले रिफंड अनुरोधों का पता लगाया है।

साइबर सुरक्षा विशेषज्ञों का मानना ​​है कि मार्च में ओपनएआई द्वारा अपने उन्नत जीपीटी-40 संस्करण को लॉन्च करने के बाद, एआई द्वारा उत्पन्न फर्जी बिलों की संख्या में तेजी से वृद्धि हुई है।

मैइल बिजनेस न्यूजपेपर ने फाइनेंशियल टाइम्स की एक टिप्पणी का हवाला देते हुए बताया कि ये बिल असली बिलों से लगभग अप्रभेद्य थे - कागज की सिलवटों और हस्ताक्षरों से लेकर वस्तुओं के विवरण और रेस्तरां के लोगो तक, सब कुछ बिल्कुल एक जैसा था।

पहले, जाली बिल बनाने के लिए अक्सर सशुल्क फोटो एडिटिंग सेवाओं का उपयोग करना या ऑनलाइन दस्तावेज़ जालसाजी सेवाओं को किराए पर लेना आवश्यक होता था। आज, केवल कुछ पंक्तियों के विवरण से ही कृत्रिम बिल सेकंडों में तैयार किया जा सकता है।

इस स्थिति के जवाब में, कई व्यवसायों ने कृत्रिम बुद्धिमत्ता पर आधारित सुरक्षा प्रबंधन सॉफ़्टवेयर को तैनात किया है ताकि उन परिष्कृत नकली बिलों का पता लगाया जा सके जिन्हें मनुष्यों के लिए पहचानना मुश्किल है।

ये सिस्टम इनवॉइस की छवियों को स्कैन और विश्लेषण कर सकते हैं, मेटाडेटा की जांच कर सकते हैं, स्टोरेज सर्वर का पता लगा सकते हैं, यह निर्धारित कर सकते हैं कि छवियां कब ली गई थीं, या धोखाधड़ी के संकेतों का पता लगाने के लिए कर्मचारी यात्रा की जानकारी का मिलान कर सकते हैं।

विशेषज्ञों का कहना है कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता के तीव्र विकास से वित्तीय धोखाधड़ी अधिक जटिल और नियंत्रण से बाहर होती जा रही है। यदि व्यवसाय आधुनिक धोखाधड़ी पहचान तकनीक में निवेश नहीं करते हैं, तो उन्हें भारी वित्तीय नुकसान और आंतरिक प्रबंधन में प्रतिष्ठा संबंधी जोखिमों का सामना करना पड़ सकता है।

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स्रोत: https://tuoitre.vn/dung-ai-tao-hoa-don-gia-thu-doan-gian-lan-moi-khien-nhieu-doanh-nghiep-lao-dao-20251028112709942.htm