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 10: Q70. Which of the following title best captures the core theme of the passage?
(a) The Fall of Traditional Banking Systems
(b) Generative AI in Banking: Operational Breakthroughs, Cyber Risks, and Regulatory Governance
(c) Deepfakes: The Threat to Global Financial Inclusion
(d) RBI Guidelines on MSME Credit Disbursement
(e) Manual Verifications in Modern Fraud Prevention
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 10: Q70. निम्नलिखित में से कौन सा शीर्षक गद्यांश के मूल विषय को सबसे अच्छी तरह से व्यक्त करता है?
(a) पारंपरिक बैंकिंग प्रणालियों का पतन
(b) जनरेटिव AI बैंकिंग में: परिचालन सफलताएं, साइबर जोखिम और नियामक शासन
(c) डीपफेक: वैश्विक वित्तीय समावेशन के लिए खतरा
(d) MSME क्रेडिट संवितरण पर RBI के दिशा-निर्देश
(e) आधुनिक धोखाधड़ी रोकथाम में मैन्युअल सत्यापन
Correct Answer: (b)
Explanation:
The passage covers GenAI breakthroughs, associated deepfake/cyber risks, and RBI’s governance requirements. Title (b) encompasses all key dimensions.
शीर्षक (b) गद्यांश के तीनों मुख्य पहलुओं—सफलताएँ, जोखिम, और नियामक ढाँचा—को सबसे बेहतर तरीके से दर्शाता है। सही उत्तर (b) है।