AI फाइनेंशियल सलाह पर जरूरत से ज्यादा विश्वास बढ़ा सकता है फ्रॉड का जोखिम, उपभोक्ताओं को चेतावनी

कंज्यूमर बजट बनाने, इन्वेस्ट करने, फाइनेंशियल प्लानिंग और फ्रॉड का पता लगाने के लिए AI-पावर्ड फाइनेंशियल टूल्स का इस्तेमाल तेज़ी से कर रहे हैं, जबकि फ्रॉड से होने वाले नुकसान का लेवल और कॉम्प्लेक्सिटी बढ़ रही है। इंटरनेशनल जर्नल ऑफ़ फाइनेंशियल स्टडीज़ में छपी एक नई स्टडी से पता चलता है कि AI टूल्स कुछ कंज्यूमर को फाइनेंशियल फ्रॉड के रिस्क से बचने में मदद कर सकते हैं, लेकिन ओवरकॉन्फिडेंट यूज़र अभी भी एक कमज़ोर जगह बने हुए हैं क्योंकि वे खराब सलाह, नकली ऑफ़र या धोखे वाले फाइनेंशियल दावों पर सवाल उठाने की संभावना कम रखते हैं।

2024 नेशनल फाइनेंशियल कैपेबिलिटी स्टडी (NFCS) के डेटा का इस्तेमाल करते हुए, जो U.S. के वयस्कों का एक नेशनल लेवल पर रिप्रेजेंटेटिव सैंपल है, रिसर्च "AI फॉर फाइनेंशियल एडवाइस, फ्रॉड लॉस, एंड द मॉडरेटिंग इफ़ेक्ट ऑफ़ फाइनेंशियल नॉलेज मिसकैलिब्रेशन" ने यह जांचा कि क्या फाइनेंशियल सलाह के लिए AI का इस्तेमाल करने की इच्छा फ्रॉड से होने वाले फाइनेंशियल नुकसान से जुड़ी है, और क्या यह रिश्ता तब बदलता है जब लोग जो सोचते हैं कि वे जानते हैं और जो वे असल में जानते हैं, उसके बीच के अंतर का गलत अंदाज़ा लगाते हैं।

AI एडवाइस यूज़र्स में फ्रॉड-लॉस की संभावना कम दिखी, लेकिन पैटर्न आसान नहीं है।

स्कैमर स्कीम को ज़्यादा भरोसेमंद बनाने के लिए डिजिटल टेक्नोलॉजी का भी इस्तेमाल कर रहे हैं, जिसमें इंपोस्टर स्कैम, इन्वेस्टमेंट स्कैम, ईमेल स्कैम और धोखे के दूसरे तरीके शामिल हैं। इन डेवलपमेंट को देखते हुए, रिसर्चर्स ने पूछा कि क्या जो कंज्यूमर्स AI फाइनेंशियल सलाह के लिए तैयार हैं, उन्हें फ्रॉड में पैसे खोने का कोई अलग रिस्क होता है।

नतीजों से पता चलता है कि फाइनेंशियल सलाह के लिए AI का इस्तेमाल करने की इच्छा, तीनों रिग्रेशन मॉडल्स में फ्रॉड के कारण होने वाले फाइनेंशियल नुकसान की रिपोर्ट करने की कम संभावना से जुड़ी थी, जिससे पता चलता है कि AI के लिए खुलापन उन गुणों के साथ ओवरलैप हो सकता है जो कंज्यूमर्स की सुरक्षा करते हैं, जैसे डिजिटल टूल्स के साथ ज़्यादा आराम, ऑनलाइन जागरूकता ज़्यादा होना या टेक्नोलॉजी-इनेबल्ड सेफगार्ड्स का बेहतर इस्तेमाल। AI सिस्टम्स अनियमित एक्टिविटी की पहचान करने, संदिग्ध पैटर्न का पता लगाने और फाइनेंशियल सर्विसेज़ में फ्रॉड को रोकने में भी मदद कर सकते हैं।

रिसर्चर्स ने फाइनेंशियल सलाह के लिए AI का इस्तेमाल करने की बताई गई इच्छा को मापा, न कि खास AI टूल्स के असल इस्तेमाल को। यह इसलिए मायने रखता है क्योंकि कोई व्यक्ति रेगुलर इस्तेमाल किए बिना भी AI के लिए तैयार हो सकता है, और इच्छा फ्रॉड से सीधे बचाव के बजाय टेक्नोलॉजी के प्रति बड़े नज़रिए को दिखा सकती है। इच्छा एक बिहेवियरल सिग्नल है जो डिजिटल फाइनेंशियल एंगेजमेंट, एल्गोरिदमिक सिस्टम में भरोसे और टेक्नोलॉजी-मीडिएटेड फैसलों के लिए खुलेपन से जुड़ा है।

स्टडी फ्रॉड के सवाल को फाइनेंशियल नुकसान तक भी सीमित करती है। जो लोग नहीं जानते, उनके लिए फ्रॉड का सामना करना और फ्रॉड से नुकसान एक ही बात नहीं है। उदाहरण के लिए, हो सकता है कि कोई कंज्यूमर किसी स्कैम का शिकार हो जाए, लेकिन पैसे खोने से बच जाए। रिसर्चर्स ने उन लोगों पर फोकस किया जिन्होंने बताया कि उन्हें फ्रॉड का शिकार होना पड़ा और फिर जांच की कि क्या इसके नतीजे में उन्हें पैसे का नुकसान हुआ।

इस एनालिसिस में इनकम, एम्प्लॉयमेंट स्टेटस, मैरिटल स्टेटस, जेंडर और रिस्क लेने की क्षमता के कंट्रोल शामिल थे। रिसर्चर्स ने ऑब्जेक्टिव फाइनेंशियल नॉलेज, सब्जेक्टिव फाइनेंशियल नॉलेज और फाइनेंशियल नॉलेज मिसकैलिब्रेशन की भी जांच की। ऑब्जेक्टिव नॉलेज ने फाइनेंशियल सवालों पर असल परफॉर्मेंस को मापा। सब्जेक्टिव नॉलेज ने यह पकड़ा कि लोगों ने अपनी फाइनेंशियल समझ को कैसे रेट किया। मिसकैलिब्रेशन ने दोनों के बीच के अंतर को पकड़ा।

AI का खुलापन अपने आप में फ्रॉड-लॉस की कम संभावना से जुड़ा था, लेकिन जब कॉन्फिडेंस और नॉलेज को अलग किया गया तो असर बदल गया। जो कंज्यूमर फाइनेंशियल कॉन्सेप्ट को सही ढंग से समझते हैं, वे रिस्क को पहचानने में बेहतर स्थिति में दिखते हैं। दूसरी ओर, जो कंज्यूमर बिना ऑब्जेक्टिव नॉलेज के खुद को जानकार महसूस करते हैं, वे ज़्यादा एक्सपोज्ड हो सकते हैं, खासकर तब जब वे फाइनेंशियल गाइडेंस के लिए AI पर भरोसा करने को भी तैयार हों।

ओवरकॉन्फिडेंस फ्रॉड-रिस्क इक्वेशन को बदल देता है

फाइनेंशियल नॉलेज मिसकैलिब्रेशन, या ओवरकॉन्फिडेंस, तब होता है जब कंज्यूमर अपनी फाइनेंशियल नॉलेज को अपनी असल परफॉर्मेंस सपोर्ट से ज़्यादा रेट करते हैं। रिसर्चर्स ने पाया कि ज़्यादा कॉन्फिडेंस ने फाइनेंशियल सलाह के लिए AI इस्तेमाल करने की इच्छा और फ्रॉड में पैसे खोने की संभावना के बीच संबंध को मज़बूत किया।

कई फ्रॉड स्कीमें अज्ञानता के साथ-साथ कॉन्फिडेंस का भी उतना ही फ़ायदा उठाती हैं। जो व्यक्ति कम जानता है, वह हिचकिचा सकता है, सवाल पूछ सकता है या मदद मांग सकता है, जबकि जो व्यक्ति सोचता है कि वह काफ़ी जानता है, वह तेज़ी से आगे बढ़ सकता है, कम वेरिफ़ाई कर सकता है और स्थिति जोखिम भरी होने पर भी अपने फ़ैसले पर भरोसा कर सकता है। AI से चलने वाली फाइनेंशियल सेटिंग्स में, यह कॉन्फिडेंस और भी खतरनाक हो सकता है अगर यूज़र्स AI से मिली जानकारी या डिजिटल सुझावों को बिना पूरी जांच-पड़ताल के मान लेते हैं।

ऑब्जेक्टिव फाइनेंशियल जानकारी फ्रॉड-नुकसान की कम संभावना से जुड़ी थी। सीधे शब्दों में कहें तो, जिन लोगों को असल फाइनेंशियल जानकारी ज़्यादा थी, उनके फ्रॉड में पैसे खोने की रिपोर्ट करने की संभावना कम थी। हालांकि, ऑब्जेक्टिव जानकारी ने AI की इच्छा और फ्रॉड से हुए नुकसान के बीच के संबंध को खास तौर पर नहीं बदला। इसका मतलब है कि असल जानकारी अपने आप में बचाव करने वाली थी, लेकिन इसने टेस्ट किए गए मॉडल में AI-फ्रॉड संबंध को कोई खास तौर पर नहीं बदला।

ज़्यादा सेल्फ-रेटेड फाइनेंशियल नॉलेज का कुल मिलाकर फ्रॉड लॉस की संभावना कम थी, लेकिन इसका AI इस्तेमाल करने की इच्छा से भी काफी असर पड़ा। स्टडी में पाया गया कि फाइनेंशियल सलाह के लिए AI इस्तेमाल करने को तैयार जवाब देने वालों में, सब्जेक्टिव फाइनेंशियल नॉलेज के ज़्यादा लेवल पर फ्रॉड-लॉस की संभावना बढ़ गई। जब कॉन्फिडेंस असली स्किल दिखाता है तो यह मदद कर सकता है, लेकिन जब यह असली नॉलेज से आगे निकल जाता है तो यह रिस्क बढ़ा सकता है।

इस एनालिसिस में रूटीन एक्टिविटी थ्योरी और बाउंडेड रैशनैलिटी का इस्तेमाल किया गया है।

रूटीन एक्टिविटी थ्योरी बताती है कि जब कोई व्यक्ति बिना काफ़ी प्रोटेक्शन के सही टारगेट बन जाता है, तो रूटीन बिहेवियर अपराधियों के लिए एक्सपोज़र बढ़ा सकते हैं। फाइनेंशियल लाइफ में, डिजिटल एंगेजमेंट फाइनेंशियल प्रोडक्ट्स, प्लेटफॉर्म्स और संभावित स्कैम्स के साथ कॉन्टैक्ट के ज़्यादा पॉइंट्स बना सकता है।

बाउंडेड रैशनैलिटी बताती है कि कंज्यूमर हमेशा पूरी जानकारी के साथ फैसले क्यों नहीं लेते। फाइनेंशियल फैसले मुश्किल होते हैं, और जब जानकारी अधूरी होती है या प्रोसेस करना मुश्किल होता है तो लोग अक्सर शॉर्टकट पर भरोसा करते हैं।

ये थ्योरी यह समझाने में मदद करती हैं कि AI पर ज़्यादा भरोसा करने वाले कंज्यूमर कमज़ोर क्यों हो सकते हैं। उनका डिजिटल एंगेजमेंट उन्हें ज़्यादा फाइनेंशियल ऑफर या टूल्स के सामने ला सकता है, जबकि उनका कॉन्फिडेंस सावधानी से वेरिफिकेशन को कम कर सकता है। उन्हें लग सकता है कि वे भरोसेमंद सलाह और धोखे वाले दावों में फर्क कर सकते हैं, तब भी जब धोखेबाज प्रोफेशनल भाषा, यकीन दिलाने वाले इंटरफेस या टेक्नोलॉजी से मदद लेने वाले तरीकों का इस्तेमाल करते हैं।

स्टडी में फ्रॉड से नुकसान के दूसरे पैटर्न भी मिले। ज़्यादा रिस्क लेने की क्षमता फ्रॉड में पैसे खोने की ज़्यादा संभावना से जुड़ी थी। कम इनकम वाले जवाब देने वालों को रेफरेंस इनकम ग्रुप की तुलना में फ्रॉड में नुकसान की ज़्यादा संभावना थी, जबकि कई ज़्यादा इनकम ग्रुप में यह संभावना कम थी। मॉडल्स में शादीशुदा जवाब देने वालों की तुलना में अलग हुए, तलाकशुदा और विधवा जवाब देने वालों में फ्रॉड में नुकसान की ज़्यादा संभावना थी, और रिटायर्ड जवाब देने वालों में फुल-टाइम कर्मचारियों की तुलना में कम संभावना थी। दो मॉडल्स में पुरुषों में भी फ्रॉड में नुकसान की ज़्यादा संभावना थी।

नतीजों से पता चलता है कि फ्रॉड की रोकथाम सिर्फ बड़ी चेतावनियों पर निर्भर नहीं रह सकती। रिस्क फाइनेंशियल रिसोर्स, घर के हालात, रिस्क लेने की क्षमता, जानकारी और भरोसे के हिसाब से अलग-अलग होता है। स्टडी में उस लिस्ट में AI की इच्छा और नॉलेज कैलिब्रेशन को भी जोड़ा गया है, जिससे पता चलता है कि फ्रॉड की रोकथाम के अगले स्टेज में इस बात का ध्यान रखना होगा कि कंज्यूमर डिजिटल फाइनेंशियल सलाह के साथ कैसे इंटरैक्ट करते हैं।

फ्रॉड पॉलिसी में सिर्फ़ जानकारी न होने पर नहीं, बल्कि ओवरकॉन्फिडेंस पर भी ध्यान देना चाहिए

AI इस्तेमाल करने की इच्छा फ्रॉड में नुकसान की कम संभावना से जुड़ी थी, जिससे पता चलता है कि AI टूल्स तब काम आ सकते हैं जब कंज्यूमर्स के पास उन्हें सावधानी से इस्तेमाल करने का स्किल और समझ हो। इससे भी बड़ी चेतावनी यह है कि AI फाइनेंशियल टूल्स को यह नहीं मान लेना चाहिए कि कॉन्फिडेंस का मतलब काबिलियत है।

नतीजे फाइनेंशियल एजुकेटर के लिए कैलिब्रेशन ट्रेनिंग की ज़रूरत की ओर इशारा करते हैं। पारंपरिक फाइनेंशियल एजुकेशन अक्सर इंटरेस्ट रेट, महंगाई, कर्ज, रिस्क और डाइवर्सिफिकेशन के बारे में जानकारी को बेहतर बनाने पर फोकस करती है। स्टडी बताती है कि एजुकेशन को कंज्यूमर्स को यह टेस्ट करने में भी मदद करनी चाहिए कि उनका सेल्फ-असेसमेंट कितना सही है। लोगों को, खासकर जो कंज्यूमर्स एक्टिव रूप से डिजिटल फाइनेंशियल टूल्स का इस्तेमाल करते हैं, उन्हें न केवल फाइनेंशियल फैक्ट्स जानने की ज़रूरत है, बल्कि यह भी जानना होगा कि उनकी समझ कहाँ कमज़ोर है।

फ्रॉड रोकने वाले कैंपेन को भी अपना फोकस बिना जानकारी वाले कंज्यूमर्स से हटाकर हाई-रिस्क ग्रुप पर करना चाहिए: वे लोग जो AI फाइनेंशियल सलाह इस्तेमाल करने को तैयार हैं और मानते हैं कि उन्हें पहले से ही फाइनेंस की काफी समझ है। इन कंज्यूमर्स के लिए, सबसे असरदार मैसेज बेसिक जानकारी के बारे में कम और कोई भी ट्रांज़ैक्शन करने से पहले फैसले धीरे लेने, सोर्स चेक करने और रिकमेंडेशन वेरिफाई करने के बारे में ज़्यादा हो सकता है।

फाइनेंशियल प्रोफेशनल और कंज्यूमर-प्रोटेक्शन ग्रुप इस फाइंडिंग का इस्तेमाल ज़्यादा टारगेटेड आउटरीच डिजाइन करने के लिए कर सकते हैं। जो कंज्यूमर अपनी जानकारी को ज़्यादा आंकते हैं, उन्हें ऐसे प्रॉम्प्ट की ज़रूरत हो सकती है जो जल्दी फैसले लेने में रुकावट डालें। AI के इस्तेमाल को रोकने के बजाय, कैंपेन प्रैक्टिकल सेफगार्ड को बढ़ावा दे सकते हैं, जैसे अनचाहे ऑफर्स पर एक्शन लेने से पहले रुकना, एडवाइजर या प्लेटफॉर्म की पहचान वेरिफाई करना, यह चेक करना कि AI से बनी रिकमेंडेशन किसी भरोसेमंद सोर्स से हैं या नहीं, और इंडिपेंडेंट चैनल के ज़रिए फाइनेंशियल क्लेम को कन्फर्म करना।

फाइंडिंग्स पॉलिसीमेकर्स को यह सोचने पर मजबूर करती हैं कि AI फाइनेंशियल एडवाइस प्लेटफॉर्म को कैसे डिजाइन, मॉनिटर और रेगुलेट किया जाता है। अगर AI टूल्स कंज्यूमर फाइनेंशियल फैसले लेने का हिस्सा बन रहे हैं, तो प्लेटफॉर्म को बिल्ट-इन प्रोटेक्शन की ज़रूरत हो सकती है जो रिस्की पलों में कम मेहनत वाले ऑप्शन को रोक सकें। इनमें आसान भाषा में रिस्क अलर्ट, हाई-स्टेक्स ट्रांजैक्शन से पहले कन्फर्मेशन स्टेप्स, फ्रॉड-अवेयरनेस प्रॉम्प्ट और वॉर्निंग शामिल हो सकते हैं जब यूज़र अनचाही सलाह या बहुत ज़्यादा रिस्की रिकमेंडेशन पर एक्शन लेते दिखें।

फाइंडिंग्स कम इनकम वाले कंज्यूमर के लिए ज़्यादा मज़बूत प्रोटेक्शन की भी बात करती हैं। $50,000 से कम कमाने वाले रिस्पॉन्डेंट के मॉडल में फ्रॉड लॉस की संभावना ज़्यादा थी। जिन घरों में पैसे कम होते हैं, उनके लिए छोटे नुकसान के भी गंभीर नतीजे हो सकते हैं। कम लागत वाली फाइनेंशियल काउंसलिंग, डिजिटल लिटरेसी प्रोग्राम और जांचे-परखे AI फाइनेंशियल टूल्स तक सुरक्षित पहुंच उन समुदायों में नुकसान कम करने में मदद कर सकती है जहां फ्रॉड से उबरना मुश्किल होता है।