بینک کاری میں مصنوعی ذہانت: AI 2026 میں فراڈ کا مقابلہ اور مالیات کو کیسے بدل رہی ہے

 

دی پاکستان ٹائمز لائیو | اسلام آباد ٹائمز 

بینک کاری معیشت کے کسی بھی شعبے کے مقابلے میں مصنوعی ذہانت کے سب سے شدید استعمال کنندگان میں سے ایک بن چکی ہے، مالیاتی ادارے AI کو ایک تجرباتی اضافے کے طور پر نہیں بلکہ صارفین کے پیسے کی حفاظت کے لیے بنیادی انفراسٹرکچر کے طور پر اپنا رہے ہیں۔ دی پاکستان ٹائمز لائیو یہ جائزہ پیش کر رہا ہے کہ 2026 میں بینک کاری میں AI کیسے تعینات کی جا رہی ہے، اس مسئلے کا پیمانہ کیا ہے جسے حل کرنے کے لیے یہ استعمال ہو رہی ہے، اور اس ٹیکنالوجی کی حدود اب بھی کہاں ہیں۔

فراڈ: اپنانے کا محرک مسئلہ

اقوامِ متحدہ کے دفتر برائے منشیات اور جرائم کے مطابق، مالیاتی جرائم عالمی بینکاری شعبے کو سالانہ تقریباً 3.1 کھرب ڈالر کے غیر قانونی بہاؤ کی مد میں نقصان پہنچاتے ہیں — نقصان کا ایسا پیمانہ جس نے 2026 میں سروے کیے گئے بینکاروں میں فراڈ کی تشخیص کو AI کا سب سے زیادہ حوالہ دیا جانے والا استعمال بنا دیا ہے، بیک آفس خودکاری، کسٹمر سروس اور کمپلائنس نگرانی سے آگے۔ AI پر مبنی فراڈ کی تشخیص اور روک تھام کی عالمی مارکیٹ، جس میں بینک کاری سرفہرست ہے، 2026 میں 36 ارب ڈالر سے 2030 تک تقریباً 66 ارب ڈالر تک، یعنی دوگنے سے زیادہ ہونے کا تخمینہ ہے۔

آج کے نظام پرانی قاعدے پر مبنی نگرانی سے کہیں آگے بڑھ چکے ہیں، جو حقیقی خطرات کو جھوٹے الارمز سے مؤثر طریقے سے الگ کیے بغیر بڑی مقدار میں لین دین کو نشان زد کرتی تھی۔ جدید AI فراڈ کی تشخیص اس کے برعکس ایک مسلسل سیکھنے والے نظام کے طور پر کام کرتی ہے: یہ حقیقی وقت میں کروڑوں لین دین کا تجزیہ کر سکتی ہے — ایک ایسا حجم جسے انسانی تجزیہ کاروں کی کوئی ٹیم حقیقت پسندانہ طور پر جائزہ نہیں لے سکتی — جبکہ صرف پہلے سے پروگرام شدہ قواعد پر انحصار کرنے کے بجائے شماریاتی بے قاعدگیوں کا پتہ لگانے والی غیر نگرانی شدہ سیکھنے کی تکنیکوں کے ذریعے لطیف، پہلے سے نامعلوم فراڈ کے پیٹرن کی شناخت کرتی ہے۔

AI سب سے واضح فرق کہاں ڈال رہی ہے

مصنوعی شناختی فراڈ، جہاں مجرم حقیقی اور جعلی معلومات کا مرکب استعمال کرتے ہوئے جعلی شناختیں تعمیر کرتے ہیں، روایتی دستاویزی جانچ کے لیے خاص طور پر مشکل ثابت ہوا ہے، جو عام طور پر داخلے کے وقت ایسی درخواستوں میں سے 30 فیصد سے کم پکڑ پاتی ہے۔ مناسب طریقے سے تربیت یافتہ AI ماڈلز نے اس تشخیص کی شرح کو 70 سے 85 فیصد تک بڑھا دیا ہے، اکاؤنٹ کھلنے کے بعد جاری رویے کی نگرانی کے ذریعے مزید پکڑ کے ساتھ۔

طرزِ عمل پر مبنی بایومیٹرکس — ٹائپنگ کی تال، ماؤس کی حرکت، اور کوئی شخص جسمانی طور پر اپنے آلے کے ساتھ کیسے تعامل کرتا ہے جیسے پیٹرن کا تجزیہ کرنا — اب روایتی توثیق کے طریقوں کی تکمیل کرتی ہے، خاص طور پر جب بینک AI سے تیار کردہ ڈیپ فیکس سے بڑھتے ہوئے خطرے کے لیے تیار ہو رہے ہیں؛ صنعتی تخمینوں کے مطابق 2026 تک، تقریباً 30 فیصد ادارے بایومیٹرک توثیق کو تنہا غیر معتبر سمجھیں گے، بالکل ڈیپ فیک کے خطرات کی وجہ سے، جو بینکوں کو اس کے بجائے کثیر پرتوں والے، AI کی مدد سے چلنے والے تصدیقی نظاموں کی طرف دھکیل رہا ہے۔ کچھ بڑے بینکوں نے مزید آگے بڑھتے ہوئے، جنریٹو AI آلات متعارف کرائے ہیں جو صارفین کو خود مشتبہ پیغامات یا تصاویر اسکین کر کے فراڈ کی علامات چیک کرنے دیتے ہیں، جبکہ دیگر بینک AI سے تیار کردہ جعلی اشتہاری مہمات چلاتے ہیں جو خاص طور پر صارفین کو آن لائن دھوکہ دہی پہچاننا سکھانے کے لیے ڈیزائن کی گئی ہیں۔

فراڈ سے آگے: بینک کاری میں AI کہاں اور استعمال ہوتی ہے

اگرچہ فراڈ کی تشخیص بحث پر حاوی رہتی ہے، لیکن بینک کاری میں AI کا دائرہ اس سے کہیں آگے پھیلا ہوا ہے۔ 2026 کے سروے میں بینکاروں کی نشاندہی کردہ سب سے زیادہ اثر انداز AI استعمال میں بیک آفس خودکاری اور کسٹمر سروس دوسرے نمبر پر برابر رہیں، اس کے بعد رسک مینجمنٹ اور کمپلائنس نگرانی۔ بینک تیزی سے AI پر مبنی خود سروس آلات استعمال کر رہے ہیں تاکہ کاروباری صارفین کو کسی انسانی نمائندے کی ضرورت کے بغیر براہِ راست نالج بیس اور سپورٹ دستاویزات تک رسائی دی جا سکے، جبکہ خزانہ کے شعبے لین دین کی پروسیسنگ سے پہلے ہی ممکنہ فراڈ کے خطرات کی نشاندہی کے لیے پیشگوئی کرنے والے تجزیات لاگو کرتے ہیں۔

ایک ابھرتا ہوا رجحان، جو اب بھی نسبتاً ابتدائی مراحل میں ہے، فیڈریٹڈ لرننگ ہے — ایک ایسا طریقہ جو متعدد بینکوں کو ایک دوسرے کے ساتھ اپنا خام کسٹمر ڈیٹا شیئر کیے بغیر مشترکہ فراڈ کی تشخیص کے ماڈلز کی تربیت پر تعاون کرنے دیتا ہے۔ عالمی میسجنگ نیٹ ورک SWIFT کئی بڑے بینکوں کے ساتھ مل کر اس طریقے کو آزما رہا ہے، جس کا مقصد اداروں کو ایک دوسرے کے فراڈ پیٹرن سے فائدہ اٹھانے دینا ہے جبکہ حساس ڈیٹا اپنے اپنے نظاموں کے اندر ہی رکھنا ہے۔

تجزیہ: ایک ہتھیاروں کی دوڑ، حل شدہ مسئلہ نہیں

بینک کاری میں AI کے موجودہ ڈیٹا سے واضح ہوتا ہے کہ یہ بنیادی طور پر ایک جاری ہتھیاروں کی دوڑ ہے نہ کہ کوئی ایسی ٹیکنالوجی جس نے فراڈ کو حتمی طور پر حل کر لیا ہو۔ وہی AI صلاحیتیں جو بینکوں کو فراڈ کو تیزی اور زیادہ درستگی سے تشخیص کرنے دیتی ہیں، بیک وقت ان مجرموں کے لیے بھی دستیاب ہیں جو انہیں دھوکہ دینے کی کوشش کرتے ہیں — ڈیپ فیک بنانے والے آلات، مصنوعی شناخت کی تعمیر، اور خودکار سوشل انجینئرنگ سب اس دفاعی ٹیکنالوجی کے ساتھ ساتھ زیادہ نفیس ہو چکے ہیں جو انہیں پکڑنے کے لیے بنائی گئی ہے۔ یہ حرکیات یہ واضح کرتی ہیں کہ فراڈ 2026 میں بینکاروں کی سب سے بڑی تشویش کیوں رہتا ہے، حالانکہ AI پر مبنی تشخیص کے بجٹ اور صلاحیتیں کافی حد تک بڑھ چکی ہیں: تشخیص میں ہر بہتری کو دیر یا سویر ایک موافقت شدہ حملے کے طریقے سے ملتا ہے۔

یہ صنعت کی "کانسیپٹ ڈرفٹ" پر بڑھتی ہوئی توجہ کی بھی وضاحت کرتا ہے — یہ تسلیم کہ فراڈ کے پیٹرن مسلسل بدلتے رہتے ہیں، یعنی AI ماڈلز کو مؤثر رہنے کے لیے ایک بار کی تعیناتی کے بجائے مسلسل دوبارہ تربیت کی ضرورت ہوتی ہے۔ جو بینک AI فراڈ کی تشخیص کو ایک جامد، انسٹال کرو اور بھول جاؤ حل کے طور پر برتتے ہیں نہ کہ مسلسل نگرانی اور اپ ڈیٹ شدہ نظام کے طور پر، ان کی تشخیص کی شرح وقت کے ساتھ کمزور ہونے کا امکان ہے کیونکہ فراڈ کی حکمتِ عملی ان کے ارد گرد ترقی کرتی رہتی ہے۔

اختتامیہ

روایتی جانچ سے چھوٹ جانے والے مصنوعی شناختی فراڈ کو پکڑنے سے لے کر ڈیپ فیک سے چلنے والے فراڈ کی ابھرتی ہوئی لہر کے خلاف دفاع تک، بینک کاری میں AI 2026 میں مضبوطی سے ایک تجرباتی آلے سے ضروری مالیاتی انفراسٹرکچر کی طرف بڑھ چکی ہے — حالانکہ اس ٹیکنالوجی کی کامیابی اب بھی اتنی ہی نفیس فراڈ کی تکنیکوں کے خلاف ایک جاری، موافقتی مقابلے پر منحصر رہتی ہے۔ دی پاکستان ٹائمز لائیو یہ جائزہ لیتا رہے گا کہ مصنوعی ذہانت آنے والے مہینوں میں مالیاتی شعبے کو کیسے نئی شکل دیتی ہے۔

© 2026 دی پاکستان ٹائمز لائیو۔ جملہ حقوق محفوظ ہیں۔