Casap ने एआई का उपयोग करके ग्राहकों द्वारा धोखाधड़ी से लड़ने में बैंकों की मदद के लिए 56 मिलियन डॉलर जुटाए
और पढ़ें
Ventureburn
ventureburn.com

Casap ने एआई का उपयोग करके ग्राहकों द्वारा धोखाधड़ी से लड़ने में बैंकों की मदद के लिए 56 मिलियन डॉलर जुटाए

बैंकों को अब हैकर्स के बजाय उनके अपने ग्राहकों द्वारा की गई धोखाधड़ी के मामलों में वृद्धि का सामना करना पड़ रहा है। इस संबंध में, न्यूयॉर्क स्थित स्टार्टअप Casap ने इस समस्या का मुकाबला करने में बैंकों का समर्थन करने के लिए 56 मिलियन डॉलर जुटाए हैं। कंपनी ने बुधवार को बेस10 पार्टनर्स के नेतृत्व में एक पुनर्संकेतित सीरीज़ बी राउंड बंद किया।

एक्सपिरियन और सिंक्रोनिक ने रणनीतिक निवेशकों के रूप में कार्य किया, जबकि एमर्जेंस कैपिटल और लाइट्सपीड वेंचर पार्टनर्स ने राउंड में फिर से भाग लिया। इस नए पूंजी के साथ, Casap के कुल वित्तपोषण की राशि 90 मिलियन डॉलर तक पहुंच गई है।

फर्स्ट-पार्टी धोखाधड़ी, जिसे अक्सर मित्रवत धोखाधड़ी कहा जाता है, का मूल सरल है: कोई व्यक्ति खरीदारी करता है और फिर दावा करते हुए लेनदेन को चुनौती देता है कि उसने इसे नहीं किया था। हालांकि कभी-कभी यह एक आकस्मिक गलती हो सकती है, लेकिन ज़्यादातर मामलों में ऐसा नहीं होता है।

आंकड़े इस समस्या के तेजी से बढ़ने को दर्शाते हैं। Casap और कॉर्नरस्टोन एडवाइजर्स के सर्वेक्षण के अनुसार, 2024 में दर्ज किए गए कुल धोखाधड़ी मामलों का 36% फर्स्ट-पार्टी धोखाधड़ी था, जो पिछले साल के 15% की तुलना में अधिक है। निवेशक प्राइमरी वार्षिक नुकसान को 100 बिलियन डॉलर से अधिक का अनुमान लगाता है।

बैंक गंभीर चिंता व्यक्त कर रहे हैं। सर्वेक्षण किए गए संस्थानों में से दो-तिहाई 2026 में धोखाधड़ी से होने वाले नुकसान में और वृद्धि की उम्मीद करते हैं। इसके अलावा, उनमें से लगभग आधे को यह नहीं पता है कि उनके उपकरण वास्तव में कितनी झूठी शिकायतों का पता लगाते हैं।

कॉर्नरस्टोन के रॉन शेलिन ने एक चिंताजनक तथ्य पर प्रकाश डाला: एक तिहाई से अधिक अमेरिकी दावा करते हैं कि उन्होंने स्वयं फर्स्ट-पार्टी धोखाधड़ी की है या किसी ऐसे व्यक्ति को जानते हैं जिसने ऐसा किया है।

विवाद समाधान प्रक्रिया धीमी और महंगी है। एक मामला कर्मचारी के समय का 45 मिनट ले सकता है और 90 दिनों तक खिंच सकता है। Casap इन स्थितियों को बदलने का प्रयास कर रहा है, अपने एआई एजेंटों का उपयोग करके जो विवाद को शुरू से अंत तक संभालते हैं।

ये एजेंट आवेदन स्वीकार करने, जांच करने, निर्णय लेने, सबूत इकट्ठा करने, धनवापसी करने और ग्राहक के साथ संवाद करने का कार्य संभालते हैं। एजेंट प्रत्येक बैंक के अपने नियमों का पालन करते हैं, और मानव निर्णय की आवश्यकता वाले मामलों को व्यक्ति को सौंप दिया जाता है।

Casap के अनुसार परिणाम नजरअंदाज करना मुश्किल है। ग्राहकों ने फर्स्ट-पार्टी धोखाधड़ी से होने वाले नुकसान में 51% की कमी बताई है। विवाद समाधान का समय संभावित 90 दिनों से घटकर केवल आठ दिन हो गया है। इसके अलावा, लगभग 73% मामले स्वचालित रूप से हल हो जाते हैं, और मानव प्रसंस्करण का समय एक से दो मिनट तक कम हो जाता है। चार्जबैक मेट्रिक्स में भी सुधार हुआ है: Casap उद्योग के औसत लगभग 60% की तुलना में 96% सफलता दर की सूचना देता है।

Casap की स्थापना सीईओ शांति शम्युगम और सह-संस्थापक साइसी पीटर्स ने की थी। शम्युगम रोबिनहुड में काम करते थे, और पीटर्स चाइम में थे। वे पहली बार फेसबुक पर मिले और खाली समय में Casap बनाना शुरू किया।

तब से कंपनी तेजी से विकसित हुई है। लगभग एक साल पहले Casap ने सीरीज़ ए के तहत 25 मिलियन डॉलर जुटाए थे। तब से राजस्व दस गुना बढ़ गया है, जो प्रारंभिक लक्ष्य से दोगुने से अधिक है। वर्तमान में Casap 100 से अधिक बैंकों, क्रेडिट यूनियनों, फिनटेक कंपनियों और प्रोसेसरों को सेवा प्रदान करता है।

एक्सपिरियन Casap के साथ मिलकर उपभोक्ता इरादे और फर्स्ट-पार्टी धोखाधड़ी के संकेतों का अध्ययन करने की योजना बना रहा है। सिंक्रोनिक अपने ग्राहक सेवा के संक्रमण का समर्थन करने के लिए तकनीक का उपयोग कर रहा है। सिंक्रोनिक वेंचर्स की केली शो ने कहा कि Casap फर्स्ट-पार्टी धोखाधड़ी को रोकने और विवादों को तेजी से हल करने में मदद करता है।

बैंक एक कठिन विकल्प के सामने हैं: विवादों पर नियंत्रण कड़ा करना और ईमानदार ग्राहकों को परेशान करना, या उदार होना और धोखेबाजों को पैसा प्राप्त करने देना। बेस10 के प्रबंध भागीदार अडेएमि आजाओ का मानना है कि Casap इस दुविधा को तोड़ता है।

Casap ने प्रदर्शित किया है कि एआई एजेंट प्रौद्योगिकी इस समझौते को बदल सकती है। यही कारण है कि यह दौर महत्वपूर्ण है। Casap अब केवल विवादों से परे जा रहा है, धोखाधड़ी, वसूली, दावों और वित्त के सबसे महंगे कार्यों में से एक जटिल अपवादों को कवर कर रहा है।

ग्राहकों के लिए इसका मतलब वास्तविक त्रुटि की स्थिति में धन की तेज वापसी हो सकती है। बैंकों के लिए इसका मतलब कम नुकसान है, और धोखेबाजों के लिए मुफ्त सुविधाओं का संभावित अंत है।

समान कहानियाँ

स्टार्टअप मावे ने एआई-आधारित साइबर सुरक्षा प्लेटफॉर्म के विस्तार के लिए $34 मिलियन जुटाए
और पढ़ें
ventureburn.com

स्टार्टअप मावे ने एआई-आधारित साइबर सुरक्षा प्लेटफॉर्म के विस्तार के लिए $34 मिलियन जुटाए

साइबर सुरक्षा क्षेत्र में इजरायली स्टार्टअप ने $34 मिलियन के सफल वित्तपोषण को घोषित किया है। यह दौर $28 मिलियन की सीरीज ए थी, जिसका नेतृत्व रेड डॉट कैपिटल पार्टनर्स फंड ने किया। लूमिर ग्रोथ पार्टनर्स के प्रतिनिधियों ने भी निवेश में भाग लिया।

कंपनी की योजना है कि इसके समाधान सुरक्षा टीमों को साइबर खतरों की जटिलता बढ़ने पर तेजी से प्रतिक्रिया करने में सक्षम बनाएंगे। पहले, मावे ने डेल टेक्नोलॉजीज कैपिटल और इमर्ज वेंचर्स से $6 मिलियन का सीड फंडिंग जुटाया था।

प्राप्त धन कॉर्पोरेट क्षेत्र के लिए उत्पादों के विकास और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस में अनुसंधान करने के साथ-साथ विस्तार योजनाओं को लागू करने के लिए उपयोग किया जाएगा। एआई-आधारित मावे उपकरण विश्लेषकों द्वारा सबूत इकट्ठा करने और अलर्ट का विश्लेषण करने में लगने वाले समय को कम करने के लिए डिज़ाइन किए गए हैं।

मावे की स्थापना 2025 में कंपनी के सीईओ राज़ील ओरेन और सीटीओ गैय एशेल द्वारा की गई थी, जिन्होंने संयुक्त रूप से कंपनी की स्थापना की थी। दोनों संस्थापकों ने पहले इज़राइल की खुफिया इकाई 'यूनिट 8200' में काम किया था, जिसने कंपनी को कॉर्पोरेट सुरक्षा संचालन में गहरी विशेषज्ञता प्रदान की।

बड़ी संस्थाएं अक्सर दर्जनों विभिन्न सुरक्षा उपकरणों का उपयोग करती हैं। घटना की जानकारी पहचान, एंडपॉइंट और क्लाउड वातावरणों के बीच बिखरी हो सकती है। विश्लेषकों को आगे की कार्रवाई करने से पहले इन अलग-अलग डेटा स्रोतों को एक साथ लाना पड़ता है।

पारंपरिक सुरक्षा सूचना और घटना प्रबंधन प्रणालियाँ एकत्र किए गए डेटा का एक एकीकृत अवलोकन प्रदान करती हैं, लेकिन उनमें सक्रिय घटना को समझने के लिए आवश्यक सभी जानकारी नहीं हो सकती है। यह विश्लेषकों को कई प्लेटफार्मों पर मैन्युअल रूप से खतरों की जांच करने के लिए मजबूर करता है।

मावे के एआई एजेंट मौजूदा सुरक्षा प्रणालियों के साथ सीधे एकीकृत होते हैं। वे प्रत्येक टूल से डेटा का अनुरोध करते हैं, प्रासंगिक जानकारी एकत्र करते हैं और एक ही जांच के दायरे में परिणामों को समेकित करते हैं। प्लेटफ़ॉर्म झूठे अलार्म को फ़िल्टर करने और संभावित हमलों से जुड़े गतिविधि की पहचान करने के लिए भी डिज़ाइन किया गया है।

यह प्रणाली सुरक्षा टीमों द्वारा स्थापित नियमों के अनुसार अनुमोदित प्रतिक्रिया कार्रवाइयां कर सकती है। इन कार्रवाइयों में प्रभावित सिस्टम को अलग करना, समझौता किए गए खातों को अक्षम करना और दुर्भावनापूर्ण गतिविधि को ब्लॉक करना शामिल हो सकता है। हालांकि, जब अनुमोदन या निर्णय की आवश्यकता होती है तो मानवीय नियंत्रण महत्वपूर्ण बना रहता है।

मावे के अनुसार, इसका प्लेटफॉर्म पहले से ही 50 कंपनियों और वैश्विक प्रबंधित सुरक्षा सेवा प्रदाताओं द्वारा उपयोग किया जा रहा है। ये कार्यान्वयन विनियमित वित्तीय और चिकित्सा क्षेत्रों में काम करने वाले संगठनों सहित सैकड़ों ग्राहकों की सुरक्षा में मदद करते हैं।

कंपनी बताती है कि पिछले वर्ष में उसका वार्षिक आवर्ती राजस्व 400% से अधिक बढ़ा है, और वह सात अंकों के मूल्य के सौदे भी कर रही है। ये आंकड़े वाणिज्यिक ध्यान आकर्षित करते हैं, भले ही राजस्व की सटीक राशि का खुलासा न किया गया हो।

यह फंडिंग एआई का उपयोग करके संगठनों पर बढ़ते हमलों के मद्देनजर आ रही है। एआई-आधारित साइबर हमले सुरक्षा टीमों द्वारा मैन्युअल जांच करने की तुलना में काफी तेजी से विकसित हो सकते हैं। मावे का मानना है कि एजेंट सिस्टम संगठनों को इस बढ़ते खतरे की मात्रा से निपटने में मदद करेंगे।

नए वित्तपोषण का उपयोग अनुसंधान प्लेटफॉर्म को विकसित करने और कॉर्पोरेट प्लेटफॉर्म को मजबूत करने के साथ-साथ अंतरराष्ट्रीय स्तर पर विस्तार करने के लिए किया जाएगा, क्योंकि स्वचालित सुरक्षा संचालन में रुचि बढ़ती जा रही है। वर्तमान में कंपनी में लगभग 30 कर्मचारी हैं, और अगले तीन वर्षों में बाजार में प्रवेश और एआई अनुसंधान में विशेषज्ञों को जोड़कर कर्मचारियों की संख्या दोगुनी करने की योजना है।

कंपनी का इजरायली विकास केंद्र इस वृद्धि में महत्वपूर्ण भूमिका निभाएगा। एआई-आधारित सुरक्षा उपकरण बनाने वाली अन्य फर्मों की तरह, मावे एक प्रतिस्पर्धी माहौल में काम करती है। मावे के कॉर्पोरेट सेगमेंट की सफलता जांच की विश्वसनीयता, विकल्प की खुलेपन और प्रतिक्रिया उपायों की संयम पर निर्भर करती है।

Mach9 ने AI-आधारित नागरिक निर्माण सॉफ्टवेयर विकसित करने के लिए $34 मिलियन जुटाए
और पढ़ें
ventureburn.com

Mach9 ने AI-आधारित नागरिक निर्माण सॉफ्टवेयर विकसित करने के लिए $34 मिलियन जुटाए

Mach9 ने आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस पर आधारित अपने नागरिक निर्माण सॉफ्टवेयर का विस्तार करने के लिए सीरीज ए फंडिंग राउंड में सफलतापूर्वक $34 मिलियन जुटाए। इस दौर का नेतृत्व फर्स्ट राउंड कैपिटल और बेसेमर वेंचर पार्टनर्स ने किया, जिसमें मौजूदा निवेशक क्वाइट कैपिटल ने भी भाग लिया।

सैन फ्रांसिस्को स्थित यह कंपनी स्वचालित डिजाइनिंग के लिए सॉफ्टवेयर विकसित करती है, जिसका उपयोग स्थलाकृतिक सर्वेक्षणों और बुनियादी ढांचा परियोजनाओं में किया जाता है। इसकी तकनीक तीन-आयामी स्कैन को इंजीनियरिंग टीमों के लिए डिजिटल ब्लूप्रिंट में बदलने की अनुमति देती है, जबकि Mach9 का दावा है कि इसका सॉफ्टवेयर यह काम दस गुना तेजी से और एक-पांचवें लागत पर कर सकता है।

यह कंपनी 2021 में स्थापित एक हार्डवेयर-केंद्रित स्टार्टअप से निकली थी। सह-संस्थापक और सीईओ एलेक्स बाइकोविट्ज़ मूल रूप से विज़ुअल निरीक्षण प्रौद्योगिकियों को बेहतर बनाने की मांग कर रहे थे, लेकिन ग्राहकों के साथ बातचीत ने एक अधिक गंभीर समस्या को उजागर किया।

अमेरिका के महत्वपूर्ण बुनियादी ढांचे का एक बड़ा हिस्सा अपनी सेवा अवधि के अंत के करीब पहुंच रहा है। सड़कों, उपयोगिता खंभों और बिजली लाइनों के प्रतिस्थापन या रखरखाव की आवश्यकता है। इंफ्रास्ट्रक्चर और रोजगार निवेश अधिनियम ने इन उद्देश्यों के लिए $1.2 ट्रिलियन आवंटित किए हैं।

संपत्ति की वर्तमान स्थिति पर सटीक रिपोर्टिंग महंगी मरम्मत को रोकती है, साथ ही इंजीनियरों को परिवर्तनों की योजना बनाने की अनुमति भी देती है। इस तरह के डेटा के लिए, तेजी से जटिल उपकरणों का उपयोग करके वास्तविक स्थिति को कैप्चर करने वाले सर्वेक्षण किए जाते हैं। इन स्कैन को इंजीनियरिंग ब्लूप्रिंट पर मैन्युअल रूप से लागू करने की प्रक्रिया में हफ्तों या महीनों तक लग सकते हैं।

Mach9 इस काम का एक बड़ा हिस्सा संभालता है। ग्राहक प्लेटफॉर्म को सड़कों, निर्माण स्थलों और उपयोगिता नेटवर्क के तीन-आयामी स्कैन प्रदान करते हैं। प्लेटफॉर्म का आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस कंक्रीट कर्ब, साइन पोस्ट, खंभे, लेन मार्किंग और तारों जैसी भौतिक वस्तुओं का पता लगाता है। फिर सॉफ्टवेयर सेंटीमीटर तक सटीकता के साथ प्रारंभिक ब्लूप्रिंट उत्पन्न करता है।

Mach9 के ग्राहक नागरिक निर्माण फर्म, परिवहन एजेंसियां और बुनियादी ढांचा ऑपरेटर हैं। कंपनी के ग्राहकों में WSP, HNTB और NV5 शामिल हैं। सरकारी क्षेत्र के उपयोगकर्ताओं में Caltrans, मिनेसोटा परिवहन विभाग और मैरीलैंड राज्य राजमार्ग प्रशासन शामिल हैं।

सैन डिएगो में, Caltrans इंटरस्टेट हाईवे 8 के किनारे सड़क सुरक्षा तत्वों के सूचीकरण के लिए Mach9 का उपयोग करता है। इस कार्य में शोर बैरियर का मानचित्रण और सुधार के अवसरों की पहचान करना शामिल है। सटीक इन्वेंट्री इंजीनियरों को सड़कों की स्थिति का आकलन करने और रखरखाव की योजना बनाने में मदद करती है।

सैन फ्रांसिस्को में, कंपनी Kier + Wright स्कूलों के पास पैदल यात्री सुरक्षा का समर्थन करने के लिए प्लेटफॉर्म का उपयोग करती है। इस बीच, लुइसियाना की Fibersmith इस तकनीक का उपयोग 125,000 घरों और व्यवसायों को जोड़ने के उद्देश्य से ब्रॉडबैंड बुनियादी ढांचे की योजना बनाने के लिए कर रही है।

Mach9 का अनुप्रयोग परिवहन परियोजनाओं से परे है। वही मूल तकनीक उपयोगिता और दूरसंचार नेटवर्क को प्रलेखित करने में मदद कर सकती है, जो कंपनी के लिए बुनियादी ढांचे के सभी क्षेत्रों में अवसर खोलती है जो सर्वेक्षण की जटिल मांगों का सामना कर रहे हैं।

फर्स्ट राउंड कैपिटल के भागीदार, बिल ट्रेंचर्ड ने इस सॉफ्टवेयर को भौतिक बुनियादी ढांचे को कार्रवाई योग्य जानकारी में बदलने के तरीके के रूप में वर्णित किया है। फर्म का मानना है कि ऐसे उपकरण सर्वेक्षण, डिजाइन और बुनियादी ढांचे के रखरखाव के तरीकों को आधुनिक बना सकते हैं।

Mach9 जुटाई गई पूंजी का उपयोग अपने सॉफ्टवेयर को बेहतर बनाने और टीम का विस्तार करने की योजना बना रहा है। कंपनी नागरिक निर्माण और स्थलाकृतिक कार्यों में ग्राहकों की सेवा करने की अपनी क्षमताओं को भी मजबूत करने का इरादा रखती है। दीर्घकालिक लक्ष्य बुनियादी ढांचा परियोजनाओं को डेटा संग्रह से डिजाइन में संक्रमण की प्रक्रिया में सुधार करना है।

बाजार अभी भी महत्वपूर्ण चुनौतियों का सामना करता है। इंजीनियरिंग ब्लूप्रिंट्स को उच्च सटीकता की आवश्यकता होती है, और AI द्वारा उत्पन्न परिणामों की सावधानीपूर्वक जांच की आवश्यकता होती है। पेशेवर उपयोगकर्ताओं को आश्वस्त होना चाहिए कि स्वचालित परिणाम परियोजना की आवश्यकताओं को पूरा करते हैं। इसके अलावा, Mach9 स्थापित CAD सॉफ्टवेयर विक्रेताओं से प्रतिस्पर्धा करता है, और कार्यान्वयन मौजूदा वर्कफ़्लो में इसके उपकरणों के प्रभावी एकीकरण पर निर्भर करेगा। विभिन्न परिस्थितियों में स्थिर सटीकता का प्रदर्शन महत्वपूर्ण होगा।

लोकप्रिय