Question:
Directions (Q1-Q10): Read the following passage carefully and answer the questions that follow.
The rapid integration of Generative Artificial Intelligence (GenAI) and Machine Learning (ML) algorithms is fundamentally transforming the risk management landscape within the Indian banking industry. As digital transactions through UPI, mobile banking apps, and net banking surge to record highs, public sector banks including Indian Overseas Bank are deploying sophisticated AI-driven predictive models to mitigate financial fraud in real time. Traditional rule-based fraud detection systems, which relied on static parameters, often resulted in high false-positive rates and failed to detect novel attack vectors such as deepfake voice cloning, synthetic identity theft, and sophisticated phishing campaigns.
Modern AI systems continuously analyze multi-dimensional behavioral biometrics, device fingerprinting, geolocation anomalies, and transaction velocity. When an unusual transaction pattern is flagged—such as a high-value transfer initiated at midnight from an unrecognized IP address—the AI engine automatically triggers step-up authentication or temporarily freezes the transaction pending customer confirmation. Furthermore, natural language processing (NLP) models monitor customer service channels and online communications to detect social engineering scams before funds leave the victim’s account.
However, the adoption of Generative AI also poses new regulatory and ethical challenges. Algorithmic bias, lack of model explainability (‘black box’ risk), and potential data privacy breaches require robust governance frameworks. The Reserve Bank of India has repeatedly emphasized that while AI tools enhance operational efficiency and fraud defense, final accountability for credit underwriting and risk assessment remains with human banking officers.
Question 7: Q67. Which of the following statements is TRUE according to the passage?
(a) Rule-based algorithms are completely immune to bypass by fraudsters.
(b) Non-traditional financial indicators like supply chain velocity help extend credit to MSMEs.
(c) RBI mandates that AI models must remain hidden from regulatory audits.
(d) GenAI has increased false positive rates in retail banking.
(e) Biometric multi-factor authentication is no longer required in modern banks.
निर्देश (प्रश्न 1-10): निम्नलिखित गद्यांश को ध्यानपूर्वक पढ़ें और नीचे दिए गए प्रश्नों के उत्तर दें।
जनरेटिव आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (GenAI) और मशीन लर्निंग (ML) एल्गोरिदम का तीव्र एकीकरण भारतीय बैंकिंग उद्योग के भीतर जोखिम प्रबंधन परिदृश्य को मौलिक रूप से बदल रहा है। जैसे-जैसे UPI, मोबाइल बैंकिंग ऐप और नेट बैंकिंग के माध्यम से डिजिटल लेनदेन रिकॉर्ड ऊंचाई पर पहुंच रहे हैं, इंडियन ओवरसीज बैंक सहित सार्वजनिक क्षेत्र के बैंक वास्तविक समय में वित्तीय धोखाधड़ी को कम करने के लिए परिष्कृत AI-संचालित पूर्वानुमान मॉडल तैनात कर रहे हैं। पारंपरिक नियम-आधारित धोखाधड़ी का पता लगाने वाली प्रणाली, जो स्थिर मापदंडों पर निर्भर थी, अक्सर उच्च गलत-सकारात्मक दरों का परिणाम देती थी और डीपफेक वॉयस क्लोनिंग, सिंथेटिक पहचान चोरी और परिष्कृत फ़िशिंग अभियानों जैसे नए हमले के वैक्टर का पता लगाने में विफल रहती थी।
आधुनिक AI सिस्टम बहु-आयामी व्यवहार संबंधी बायोमेट्रिक्स, डिवाइस फिंगरप्रिंटिंग, भू-स्थान संबंधी विसंगतियों और लेनदेन वेग का लगातार विश्लेषण करते हैं। जब किसी असामान्य लेनदेन पैटर्न को चिह्नित किया जाता है—जैसे कि किसी अपरिचित IP पते से आधी रात को शुरू किया गया एक उच्च-मूल्य हस्तांतरण—तो AI इंजन स्वचालित रूप से चरण-अप प्रमाणीकरण को ट्रिगर करता है या ग्राहक की पुष्टि होने तक लेनदेन को अस्थायी रूप से रोक देता है। इसके अलावा, नेचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग (NLP) मॉडल पीड़ित के खाते से धन निकलने से पहले सोशल इंजीनियरिंग घोटालों का पता लगाने के लिए ग्राहक सेवा चैनलों की निगरानी करते हैं।
हालाँकि, जनरेटिव AI को अपनाने से नई नियामक और नैतिक चुनौतियाँ भी पैदा होती हैं। एल्गोरिथम पूर्वाग्रह, मॉडल स्पष्टता की कमी (‘ब्लैक बॉक्स’ जोखिम), और संभावित डेटा गोपनीयता उल्लंघन के लिए मजबूत प्रशासन ढांचे की आवश्यकता होती है। भारतीय रिजर्व बैंक ने बार-बार जोर दिया है कि हालांकि AI उपकरण परिचालन दक्षता और धोखाधड़ी रक्षा को बढ़ाते हैं, लेकिन क्रेडिट अंडरराइटिंग और जोखिम मूल्यांकन की अंतिम जवाबदेही मानव बैंकिंग अधिकारियों के पास ही रहती है।
प्रश्न 7: Q67. गद्यांश के अनुसार निम्नलिखित में से कौन सा कथन सत्य है?
(a) नियम-आधारित एल्गोरिदम धोखेबाजों द्वारा बायपास किए जाने से पूरी तरह सुरक्षित हैं।
(b) सप्लाई चेन वेलोसिटी जैसे गैर-पारंपरिक वित्तीय संकेतक MSME को क्रेडिट देने में मदद करते हैं।
(c) RBI अनिवार्य करता है कि AI मॉडल नियामक ऑडिट से छिपे रहने चाहिए।
(d) GenAI ने रिटेल बैंकिंग में फॉल्स पॉजिटिव दरों में वृद्धि की है।
(e) आधुनिक बैंकों में अब बायोमेट्रिक मल्टी-फैक्टर ऑथेंटिकेशन की आवश्यकता नहीं है।
Correct Answer: (b)
Explanation:
The passage explicitly states: ‘…predictive algorithms actively assist credit risk modeling by synthesizing non-traditional financial indicators—such as supply chain velocity… enabling banks to extend credit safely to MSMEs.’
गद्यांश के अनुसार आपूर्ति श्रृंखला वेग (supply chain velocity) जैसे गैर-पारंपरिक संकेतक MSME को क्रेडिट देने में सहायता करते हैं। सही उत्तर (b) है।