Jeff Scott, VP, Fraudtech Solutions at Q2 Holdings – इंटरव्यू श्रृंखला

Jeff Scott Q2 Holdings में Fraudtech Solutions के VP हैं। $4M से $6B तक की राजस्व वाली संस्थाओं में टीमों का नेतृत्व करने के अनुभव के साथ, Jeff ने प्रदर्शन को बढ़ाने, सदस्यता और प्रतिधारण को बढ़ाने, और सहयोगी प्रबंधन को प्रोत्साहित करने में एक मजबूत ट्रैक रिकॉर्ड बनाया है। Q2 में, उन्होंने धोखाधड़ी, सुरक्षा और डिजिटल समाधान के क्षेत्रों में पहलों का नेतृत्व करके महत्वपूर्ण योगदान दिया है, जिसमें उनका पूर्व पद VP of Corporate Strategy और General Manager of Innovation शामिल है।

Q2 Holdings डिजिटल बैंकिंग में एक नेता है, जो वित्तीय संस्थानों और फिनटेक कंपनियों को उनके संचालन को सुव्यवस्थित करने, सुरक्षा को बढ़ाने, और डिजिटल परिवर्तन को आगे बढ़ाने में मदद करने के लिए व्यापक समाधान प्रदान करता है। कंपनी धोखाधड़ी पहचान, डिजिटल बैंकिंग, और रिलेशनशिप प्राइसिंग में विशेषज्ञता रखती है, और नवाचारी समाधान प्रदान करने के लिए वित्तीय सेवाओं के पारिस्थितिकी तंत्र में मजबूत साझेदारियों को बनाने पर केंद्रित है।

इस साक्षात्कार में, Jeff Scott अपने फिनटेक में परिवर्तन, AI और रीयल‑टाइम एनालिटिक्स के साथ धोखाधड़ी रोकथाम का विकास, और Q2 के एकीकृत उपकरण कैसे वित्तीय संस्थानों को सुरक्षा और उपयोगकर्ता अनुभव के बीच संतुलन बनाने में मदद करते हैं, पर चर्चा करेंगे।

आपने विभिन्न क्षेत्रों में नेतृत्व भूमिकाएँ निभाई हैं—एयरोस्पेस निर्माण से लेकर गैर-लाभकारी संगठनों तक, और अब फिनटेक तक। धोखाधड़ी रोकथाम और डिजिटल बैंकिंग क्षेत्र में आपका कदम क्या प्रेरित किया?

मैंने जो भी नेतृत्व भूमिका निभाई है—चाहे एयरोस्पेस, गैर-लाभकारी, या फिनटेक में—एक बात लगातार बनी रही है: समुदायों की सेवा पर मिशन‑ड्रिवेन फोकस। एक वित्तीय संस्थान में अपने समय के दौरान, मैंने प्रत्यक्ष रूप से देखा कि सेंट्रल बैंक और क्रेडिट यूनियन समुदाय की लचीलापन में कितने महत्वपूर्ण हैं। Q2 में, डिजिटल बैंकिंग के माध्यम से समुदायों को सशक्त बनाने का हमारा मिशन इस उद्देश्य के साथ गहराई से मेल खाता है।

धोखाधड़ी उस भरोसे के लिए सबसे बड़े खतरों में से एक है। यह उन संबंधों को कमजोर करता है जिन्हें बैंक कड़ी मेहनत से बनाते हैं। डिजिटल बैंकिंग में मेरे पृष्ठभूमि और मिशन‑संगत कार्य के प्रति जुनून के साथ, धोखाधड़ी रोकथाम में कदम रखना एक स्वाभाविक विकास जैसा लगा। यह सबसे महत्वपूर्ण चीज़—भरोसा और पहुंच—की सुरक्षा का अवसर है:

हाल के वर्षों में रीयल‑टाइम पेमेंट्स और डिजिटल बैंकिंग के उदय के साथ साइबर खतरों में कैसे परिवर्तन आया है, और आज कौन से नए हमले वेक्टर सबसे अधिक चिंताजनक हैं?

धोखाधड़ी तेज़, अधिक स्मार्ट और अधिक लक्षित हो गई है। रीयल‑टाइम पेमेंट्स के अपनाने के साथ, धोखाधड़ी का पता लगाने और रोकने का समय बहुत कम हो गया है। हम पहचान‑आधारित खतरों में वृद्धि देख रहे हैं—अकाउंट टेकओवर (ATO), बिजनेस ईमेल कॉम्प्रोमाइज़ (BEC), सिंथेटिक आइडेंटिटीज़, और सोशल इंजीनियरिंग हमले—जिनमें से कई अब रीयल‑टाइम में होते हैं।

और भी, धोखेबाज़ पारंपरिक चैनलों जैसे चेक और ACH को डिजिटल रक्षा को बायपास करने के लिए अनुकूलित कर रहे हैं। फेडरल रिज़र्व के अनुसार, 2022 में केवल चेक धोखाधड़ी ने $800M से अधिक के नुकसान का कारण बना और यह बढ़ता जा रहा है। यह याद दिलाता है कि वित्तीय संस्थानों को लेगेसी और उभरते दोनों रेल्स की एक साथ रक्षा करनी चाहिए।

वर्तमान में धोखाधड़ी रोकथाम में AI और मशीन लर्निंग की क्या भूमिका है, और आप इसे अगले 3–5 वर्षों में कैसे विकसित होते देखते हैं?

AI और मशीन लर्निंग अब आधुनिक धोखाधड़ी रोकथाम के लिए बुनियादी आवश्यकताएँ बन गई हैं। संस्थान इन्हें व्यवहारिक विसंगतियों का पता लगाने, जोखिम नियमों को निकट रीयल‑टाइम में अनुकूलित करने, और फॉल्स पॉज़िटिव को कम करने के लिए उपयोग करते हैं।

लेकिन हम अभी सतह को ही छू रहे हैं। अगले 3–5 वर्षों में, मैं व्यवहारिक बायोमेट्रिक्स, AI‑संचालित धोखाधड़ी रिंग डिटेक्शन, और “एक्सप्लेनएबल AI” में वृद्धि देखता हूँ जो नियामकों और जोखिम अधिकारियों के साथ पारदर्शिता और भरोसे को सुधारता है। जनरेटिव AI संस्थानों को तेज़ी से जांच करने और प्रतिक्रिया देने में मदद करेगा, जिससे टीमें उच्च‑जोखिम मामलों पर ध्यान केंद्रित कर सकें बिना अलर्ट्स में डूबे।

तत्काल डिजिटल लेन‑देन के दौरान धोखाधड़ी का पता लगाने और रोकने में रीयल‑टाइम एनालिटिक्स कितने प्रभावी हैं?

रीयल‑टाइम एनालिटिक्स बिल्कुल आवश्यक हैं—लेकिन वे केवल उसी हद तक प्रभावी होते हैं जितनी संस्थान की उन्हें संचालन में लाने की क्षमता होती है। हम अक्सर इरादे और कार्यान्वयन के बीच अंतर देखते हैं। जबकि लगभग सभी संस्थान रीयल‑टाइम निर्णय लेने की आवश्यकता को पहचानते हैं, आधे से कम ने इसे ग्राहक जीवन‑चक्र के सभी चरणों में—ऑनबोर्डिंग से लेकर लेन‑देन जोखिम तक—पूरी तरह लागू किया है।

डेटा साइलो, पुरानी इन्फ्रास्ट्रक्चर, और लेटेंसी जैसी बाधाएँ प्रभावशीलता को सीमित करती रहती हैं। लेकिन जो संस्थान वास्तविक रीयल‑टाइम एनालिटिक्स लागू करते हैं, उनके लिए प्रभाव महत्वपूर्ण है: बेहतर पहचान, कम नुकसान, और बेहतर ग्राहक भरोसा।

क्या आप हमें Q2 Holdings द्वारा अपने बैंकिंग साझेदारों को प्रदान किए जाने वाले धोखाधड़ी पहचान उपकरणों के प्रकारों के बारे में बता सकते हैं?

Q2 एक परतदार, एकीकृत धोखाधड़ी रक्षा रणनीति प्रदान करता है जो हमारे मूल डिजिटल बैंकिंग टूल्स को एक विस्तारित साझेदार इकोसिस्टम के साथ मिलाता है—सभी सीधे उपयोगकर्ता वर्कफ़्लो में एम्बेडेड।

हमारे मूल उत्पाद, Patrol और Sentinel, प्रमुख क्षणों पर रीयल‑टाइम जोखिम प्रतिक्रिया सक्षम करते हैं। Patrol इवेंट‑ड्रिवेन वैलिडेशन (EDV) का उपयोग करके लॉगिन और प्रोफ़ाइल परिवर्तन जैसे उच्च‑जोखिम इवेंट्स की पुष्टि करता है। Sentinel मशीन लर्निंग लागू करके संदिग्ध लेन‑देन को चिन्हित करता है और फंड्स के खाते से बाहर जाने से पहले हस्तक्षेप करता है।

हम Centrix सूट (ETMS, DTS, PIQS) भी प्रदान करते हैं जो चेक/ACH के लिए पॉज़िटिव पे को समर्थन देता है और Reg E विवाद वर्कफ़्लो को प्रबंधित करता है—सभी डिजिटल बैंकिंग के साथ कड़ी तरह से एकीकृत।

इसके अतिरिक्त, हम Alloy जैसे प्रमुख धोखाधड़ी और पहचान प्रदाताओं के साथ साझेदार इंटीग्रेशन प्रदान करते हैं, जो Reseller और Innovation Studio प्रोग्राम्स के माध्यम से होते हैं—जिससे संस्थानों के लिए अपने प्लेटफ़ॉर्म में मूल रूप से बेस्ट‑इन‑क्लास टूल्स को तैनात करना आसान हो जाता है।

हमें अलग बनाता है हमारा सिद्धांत: धोखाधड़ी रोकथाम को एम्बेडेड होना चाहिए, न कि बाद में जोड़ा जाना। यह अधिक समझदार, रीयल‑टाइम निर्णयों को सक्षम करता है जो ग्राहक अनुभव को बाधित नहीं करते।

धोखाधड़ी शमन को लागू करते समय सुरक्षा और उपयोगकर्ता अनुभव के बीच संतुलन कैसे बनाते हैं?

यह विचार कि सुरक्षा और उपयोगकर्ता अनुभव आपस में विरोधी हैं, पुराना हो गया है। कुंजी अनुकूली धोखाधड़ी प्रबंधन में है—केवल तब ही फ्रिक्शन पेश करना जब जोखिम स्तर इसकी आवश्यकता हो। जोखिम निर्णयों को विशिष्ट कार्यों और संकेतों से जोड़कर, संस्थान अपने नियंत्रणों को अनुकूलित कर सकते हैं बिना उपयोगिता से समझौता किए।

यह बैंकों और क्रेडिट यूनियनों को नीति‑आधारित लचीलापन देने के बारे में है। उन्हें अपने खाताधारकों की सेवा और सुरक्षा के बीच चुनना नहीं पड़ना चाहिए। सही डेटा, सही समय पर, दोनों को सक्षम करता है।

धोखाधड़ी समाधान तेज़ी से विकसित हो रहे हैं, वित्तीय संस्थान नियामक अपेक्षाओं के साथ अनुपालन कैसे बनाए रखते हैं और लचीले कैसे रहते हैं?

नियामक दबाव—विशेषकर दायित्व और पुनर्भुगतान के आसपास—तत्कालता को बढ़ा रहा है। सबसे लचीले संस्थान ऑर्केस्ट्रेशन प्लेटफ़ॉर्म की ओर रुख कर रहे हैं जो तेज़ नियम परिवर्तन, पारदर्शी ऑडिट ट्रेल, और एकीकृत निर्णय लेने की सुविधा देते हैं।

लगातार प्रमाणीकरण, अनुकूली एनालिटिक्स, और पहचान ऑर्केस्ट्रेशन जैसे टूल्स अनुपालन और प्रदर्शन के बीच संतुलन बनाने में मदद करते हैं। महत्वपूर्ण बात यह है कि नियामक संरेखण अब केवल बाद में विचार नहीं है—यह आधुनिक धोखाधड़ी रणनीति का रीयल‑टाइम, एकीकृत कार्य है।

भुगतान बुनियादी ढांचे में परिवर्तन (CBDCs, ओपन बैंकिंग) के साथ धोखाधड़ी रणनीतियों में कैसे बदलाव आएगा?

CBDCs और ओपन बैंकिंग प्रवेश बिंदुओं को कई गुना बढ़ाएंगे और मूल्य गति की वेग को बढ़ाएंगे—जिससे नए हमले वेक्टर बनेंगे। संस्थानों को अधिक एंडपॉइंट्स और थर्ड‑पार्टी पर्यावरण में पहचान की पुष्टि और जोखिम का आकलन करना होगा।

यह बदलाव तेज़, अधिक बुद्धिमान टूलिंग की मांग करेगा: रीयल‑टाइम व्यवहारिक एनालिटिक्स, नेटवर्क‑आधारित धोखाधड़ी पहचान, और मजबूत ऑर्केस्ट्रेशन लेयर। लेकिन यह सहयोग की भी मांग करेगा—बैंकों, डेटा प्रदाताओं, और तकनीकी साझेदारों के बीच। धोखाधड़ी अब आपके सीमा पर नहीं रुकती, और आपकी रक्षा भी नहीं रुकनी चाहिए।

विभिन्न क्षेत्रों में आपके नेतृत्व अनुभव को देखते हुए, आप धोखाधड़ी तकनीक में परिवर्तन प्रबंधन और संरेखण को कैसे अपनाते हैं?

धोखाधड़ी तकनीक में परिवर्तन निरंतर है, और संरेखण सब कुछ है। मेरा दृष्टिकोण मिशन की स्पष्टता, क्रॉस‑फ़ंक्शनल पारदर्शिता, और फ्रंट‑लाइन फीडबैक लूप्स को मिलाता है।

पहले, “क्यों” को सही समझें—धोखाधड़ी रोकथाम केवल जोखिम शमन के बारे में नहीं है; यह भरोसा बनाने के बारे में है। फिर, टीमों को साझा भाषा और KPI से सुसज्जित करें ताकि वे साथ मिलकर आगे बढ़ सकें। अंत में, फील्ड को जल्दी शामिल करें—ग्राहक समर्थन, धोखाधड़ी ऑप्स, और जोखिम विश्लेषक अक्सर डैशबोर्ड से पहले बदलाव देख लेते हैं।

परिवर्तन प्रबंधन तब काम करता है जब सभी समझते हैं कि क्या बदल रहा है, यह क्यों महत्वपूर्ण है, और वे सफलता में कैसे योगदान देते हैं।

धोखाधड़ी रोकथाम कार्यक्रम के प्रभाव का मूल्यांकन करते समय आप किन KPI या सफलता मेट्रिक्स को प्राथमिकता देते हैं?

• एक व्यापक धोखाधड़ी कार्यक्रम प्रभावशीलता, दक्षता, और ग्राहक प्रभाव को संतुलित करता है। हम हमेशा विकसित होते रहते हैं और देखते हैं:
• धोखाधड़ी हानि दर (वॉल्यूम या उपयोगकर्ताओं के % के रूप में)
• चैनल और धोखाधड़ी प्रकार द्वारा पहचान दर
• फॉल्स पॉज़िटिव दर और उपयोगकर्ता फ्रिक्शन स्कोर
• घटनाओं का पता लगाने और समाधान करने का औसत समय
• Reg E अनुपालन टर्नअराउंड टाइम
• विश्लेषक उत्पादकता (अलर्ट्स प्रति केस बंद)

अधिक उन्नत कार्यक्रम रोकथाम किए गए धोखाधड़ी वेग को भी ट्रैक करते हैं—अर्थात, आप नई पैटर्न को कितनी जल्दी पहचानते हैं और शमन को लागू करते हैं। यह भविष्य की लचीलापन का एक मजबूत अग्रणी संकेतक है।

उत्कृष्ट साक्षात्कार के लिए धन्यवाद, जो पाठक अधिक जानना चाहते हैं उन्हें Q2 Holdings पर जाना चाहिए।