ਥਾਈਲੈਂਡ ਦੇ ਬਿਜ਼ਨਸ ਡਿਵੈਲਪਮੈਂਟ ਵਿਭਾਗ ਨੇ ਇੱਕ ਸਾਲ ਵਿੱਚ "ਮਸ਼ਰੂਮ" ਕੰਪਨੀਆਂ—ਮਾਲਕੀ ਨੂੰ ਛੁਪਾਉਣ ਅਤੇ ਪੈਸੇ ਦੀ ਸਫਾਈ ਲਈ ਵਰਤੀਆਂ ਜਾਣ ਵਾਲੀਆਂ ਸ਼ੈੱਲ ਫਰਮਾਂ—ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਵਿੱਚ 90% ਦੀ ਕਮੀ ਕੀਤੀ ਹੈ। ਵਿਭਾਗ ਵੱਲੋਂ ਆਪਣਾ AI-ਅਧਾਰਿਤ ਨਿਰੀਖਣ ਸਿਸਟਮ, IBAS, ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਸ਼ੱਕੀ ਇਕਾਈਆਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ 594 ਤੋਂ ਘਟ ਕੇ ਸਿਰਫ਼ 58 ਰਹਿ ਗਈ ਹੈ, ਜਿਸ ਨੇ ਨਿਯਮਕਾਂ ਅਤੇ ਜਾਇਜ਼ ਉੱਦਮੀਆਂ ਨੂੰ ਕਾਰਪੋਰੇਟ-ਧੋਖਾਧੜੀ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਦੇ ਤਰੀਕਿਆਂ ਬਾਰੇ ਮੁੜ ਵਿਚਾਰ ਕਰਨ ਲਈ ਮਜਬੂਰ ਕਰ ਦਿੱਤਾ ਹੈ।
ਇਹ ਕਾਰਵਾਈ ਕਿਉਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਸੀ
ਮਸ਼ਰੂਮ ਕੰਪਨੀਆਂ ਗੁਪਤਤਾ 'ਤੇ ਫਲਦੀਆਂ-ਫੁੱਲਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਹਨਾਂ ਨੂੰ ਬਹੁਤ ਹੀ ਘੱਟ ਪੂੰਜੀ ਨਾਲ ਸਥਾਪਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਅਕਸਰ ਉਸੇ ਦਿਨ ਜਦੋਂ ਕਿਸੇ ਲੈਣ-ਦੇਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਫਿਰ ਇਹ ਅਲੋਪ ਹੋ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਅਧਿਕਾਰੀਆਂ ਲਈ ਕੋਈ ਨਿਸ਼ਾਨ ਨਹੀਂ ਬਚਦਾ। ਇਸ ਅਪਾਰਦਰਸ਼ਤਾ ਨੇ ਟੈਕਸ ਇਕੱਠੇ ਕਰਨ ਵਾਲਿਆਂ, ਕਾਨੂੰਨ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਵਾਲੀਆਂ ਏਜੰਸੀਆਂ ਅਤੇ ਅਸਲੀ ਨਿਵੇਸ਼ਕਾਂ ਲਈ ਕਾਨੂੰਨੀ ਉੱਦਮਾਂ ਨੂੰ ਗੈਰ-ਕਾਨੂੰਨੀ ਗਤੀਵਿਧੀਆਂ ਦੇ ਸਾਧਨਾਂ ਤੋਂ ਵੱਖ ਕਰਨਾ ਮੁਸ਼ਕਲ ਬਣਾ ਦਿੱਤਾ ਸੀ।
IBAS ਨੇ ਸਥਿਤੀ ਕਿਵੇਂ ਬਦਲੀ
IBAS ਮਨੁੱਖੀ ਅਧਿਕਾਰੀਆਂ ਦੀ ਜਗ੍ਹਾ ਨਹੀਂ ਲੈਂਦਾ; ਇਹ ਨੇੜਲੇ ਨਿਰੀਖਣ ਲਈ ਉੱਚ-ਜੋਖਮ ਵਾਲੀਆਂ ਫਰਮਾਂ ਨੂੰ ਫਲੈਗ (flag) ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਸਦਾ ਵਰਕਫਲੋ ਤਿੰਨ ਡਾਟਾ ਸਟ੍ਰੀਮਾਂ ਦਾ ਸੁਮੇਲ ਹੈ:
- ਵਿਹਾਰਕ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ (Behavioral analysis) – ਫਾਈਲਾਂ, ਸ਼ੇਅਰਧਾਰਕਾਂ ਦੀ ਸੂਚੀ ਵਿੱਚ ਬਦਲਾਅ ਅਤੇ ਵਿੱਤੀ ਪੈਟਰਨਾਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਅਸਧਾਰਨ ਗਤੀਵਿਧੀਆਂ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਇਆ ਜਾ ਸਕੇ ਜੋ ਆਮ ਕਾਰੋਬਾਰਾਂ ਵਿੱਚ ਘੱਟ ਦੇਖਣ ਨੂੰ ਮਿਲਦੀਆਂ ਹਨ।
- ਡਿਜੀਟਲ ID ਅਤੇ e-KYC – ਸੰਸਥਾਪਕਾਂ ਨੂੰ ਸਰਕਾਰ ਦੁਆਰਾ ਜਾਰੀ ਡਿਜੀਟਲ ID ਨਾਲ ਆਪਣੀ ਪਛਾਣ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਨ ਲਈ ਮਜਬੂਰ ਕਰਦਾ ਹੈ।
- ਕਰਸ-ਏਜੰਸੀ ਲਿੰਕੇਜ (Cross-agency linkage) – ਪੁਲਿਸ, ਟੈਕਸ ਅਤੇ ਸਮਾਜਿਕ ਭਲਾਈ ਦੇ ਰਿਕਾਰਡਾਂ ਦਾ ਆਪਸੀ ਮਿਲਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਅਜਿਹੀਆਂ ਅਸੰਗਤਤਾਵਾਂ ਦਾ ਖੁਲਾਸਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਹੋਰਨਾਂ ਹਾਲਤਾਂ ਵਿੱਚ ਲੁਕੀਆਂ ਰਹਿ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ।
ਜਦੋਂ IBAS ਕਿਸੇ ਸੰਭਾਵੀ ਜੋਖਮ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ ਜਾਂਚਕਰਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸੂਚਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਫਿਰ ਇਹ ਫੈਸਲਾ ਲੈਂਦੇ ਹਨ ਕਿ ਪੂਰੀ ਜਾਂਚ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਨੀ ਹੈ ਜਾਂ ਨਹੀਂ। ਇਹ "ਪਹਿਲਾਂ ਫੋਕਸ" (focus-first) ਪਹੁੰਚ ਸਟਾਫ ਨੂੰ ਸਾਰੇ ਰਜਿਸਟਰਡ ਲੋਕਾਂ 'ਤੇ ਸਰੋਤ ਖਰਚਣ ਦੀ ਬਜਾਏ ਸੰਭਾਵੀ ਦੋਸ਼ੀਆਂ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਿਤ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦੀ ਹੈ।
ਨੀਤੀਗਤ ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੇ AI ਯਤਨਾਂ ਨੂੰ ਮਜ਼ਬੂਤ ਕੀਤਾ
ਵਿਭਾਗ ਨੇ ਆਪਣੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਰਣਨੀਤੀ ਨੂੰ ਮੁੜ ਲਿਖਿਆ ਹੈ। ਕੰਪਨੀ ਦੀ ਸਥਾਪਨਾ ਵਾਲੇ ਦਿਨ ਇੱਕ ਵਾਰੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਇਹ ਹੁਣ ਕੰਪਨੀ ਦੇ ਪੂਰੇ ਜੀਵਨ ਚੱਕਰ (lifecycle) 'ਤੇ ਨਜ਼ਰ ਰੱਖਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਸਾਹਮਣੇ ਆਉਣ ਵਾਲੇ ਖਤਰੇ ਦੇ ਸੰਕੇਤਾਂ—ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਡਾਇਰੈਕਟਰਾਂ ਵਿੱਚ ਅਚਾਨਕ ਬਦਲਾਅ ਜਾਂ ਅਸਧਾਰਨ ਪੂੰਜੀ ਦਾ ਆਉਣਾ—ਨੂੰ ਫਲੈਗ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਇੱਕ ਨਵਾਂ ਨਿਯਮ ਵਿਦੇਸ਼ੀ ਨਿਵੇਸ਼ਕਾਂ ਨੂੰ ਫੰਡਾਂ ਦੇ ਸਰੋਤ ਨੂੰ ਸਾਬਤ ਕਰਨ ਲਈ ਤਿੰਨ ਮਹੀਨਿਆਂ ਦੇ ਬੈਂਕ ਸਟੇਟਮੈਂਟ ਜਮ੍ਹਾਂ ਕਰਵਾਉਣ ਲਈ ਮਜਬੂਰ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਸ਼ਰਤ ਵਿਦੇਸ਼ੀ ਮਾਲਕੀ ਨੂੰ ਛੁਪਾਉਣ ਲਈ ਸਥਾਨਕ ਨਾਮਜ਼ਦ (nominees) ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦੀ ਪ੍ਰਥਾ ਨੂੰ ਰੋਕਦੀ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਮਸ਼ਰੂਮ ਕੰਪਨੀਆਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਆਮ ਕਮਜ਼ੋਰੀ ਹੈ।
ਅੰਕੜੇ ਜੋ ਆਪਣੇ ਆਪ ਬੋਲਦੇ ਹਨ
- ਮਿਊਲ ਅਕਾਊਂਟਸ (Mule accounts) (ਅਸਲੀ ਮਾਲਕਾਂ ਨੂੰ ਛੁਪਾਉਣ ਲਈ ਵਰਤੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਫਰੰਟ-ਪਰਸਨ ਅਕਾਊਂਟਸ) 594 ਤੋਂ ਘਟ ਕੇ 58 ਰਹਿ ਗਏ, ਜੋ ਕਿ 90% ਦੀ ਕਮੀ ਹੈ।
- ਨਾਮਜ਼ਦ-ਜੋਖਮ (Nominee-risk) ਦੇ ਮਾਮਲੇ 65.22% ਘਟ ਗਏ।
- ਆਨਲਾਈਨ ਰਜਿਸਟ੍ਰੇਸ਼ਨ ਹੁਣ 95.48% ਨਵੇਂ ਕਾਰੋਬਾਰਾਂ ਨੂੰ ਕਵਰ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ 24 ਘੰਟੇ, ਕਿਤੇ ਵੀ ਫਾਈਲਿੰਗ ਸੰਭਵ ਹੋ ਗਈ ਹੈ।
ਇਹ ਅੰਕੜੇ ਦਰਸਾਉਂਦੇ ਹਨ ਕਿ ਡਾਟਾ-ਅਧਾਰਿਤ, AI-ਸਹਾਇਤਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਮਾਡਲ ਨਿਯਮਕ ਨਤੀਜਿਆਂ ਵਿੱਚ ਕਾਫ਼ੀ ਸੁਧਾਰ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਜਾਇਜ਼ ਕਾਰੋਬਾਰਾਂ ਨੂੰ ਕੀ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ
ਸਾਫ਼ ਡਾਟਾ ਹੁਣ ਇੱਕ ਮੁਕਾਬਲੇਬਾਜ਼ੀ ਦਾ ਫਾਇਦਾ ਹੈ। ਕੰਪਨੀਆਂ ਨੂੰ ਸ਼ੇਅਰਧਾਰਕਾਂ ਦੀ ਸੂਚੀ, ਰਜਿਸਟਰਡ ਪਤੇ ਅਤੇ ਵਿੱਤੀ ਬਿਆਨਾਂ ਨੂੰ ਸਹੀ ਅਤੇ ਅਪ-ਟੂ-ਡੇਟ ਰੱਖਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਮਾਮੂਲੀ ਅਸੰਗਤਤਾ ਵੀ ਡੂੰਘੀ ਜਾਂਚ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਮਨਜ਼ੂਰੀਆਂ ਵਿੱਚ ਦੇਰੀ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ ਜਾਂ ਜੁਰਮਾਨੇ ਲੱਗ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਨਿਚੋੜ
AI ਨੇ ਥਾਈਲੈਂਡ ਦੇ ਬਿਜ਼ਨਸ ਡਿਵੈਲਪਮੈਂਟ ਵਿਭਾਗ ਨੂੰ ਫਰਜ਼ੀ ਕੰਪਨੀਆਂ ਨੂੰ ਖਤਮ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਸਾਧਨ ਦਿੱਤਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਇੱਕ ਸਾਲ ਵਿੱਚ ਮਸ਼ਰੂਮ-ਕੰਪਨੀਆਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਵਿੱਚ ਦਸਵਾਂ ਹਿੱਸਾ ਘਟ ਗਿਆ ਹੈ। ਇਹ ਪਹੁੰਚ ਡਾਟਾ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ, ਅੰਤਰ-ਏਜੰਸੀ ਸਹਿਯੋਗ ਅਤੇ ਨਿਰੰਤਰ ਨਿਗਰਾਨੀ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਨਤੀਜੇ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਹਨ, ਪਰ ਨਿੱਜਤਾ, ਉਚਿਤ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਅਤੇ ਜਨਤਕ ਪ੍ਰਸ਼ਾਸਨ ਵਿੱਚ AI ਦੀ ਭੂਮਿਕਾ ਬਾਰੇ ਬਹਿਸ ਹਾਲੇ ਸ਼ੁਰੂ ਹੋਈ ਹੈ। ਨਿਯਮਕ ਕਿਵੇਂ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਅਤੇ ਜਵਾਬਦੇਹੀ ਵਿਚਕਾਰ ਸੰਤੁਲਨ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ, ਇਹ AI-ਅਧਾਰਿਤ ਸ਼ਾਸਨ ਦੀ ਅਗਲੀ ਲਹਿਰ ਨੂੰ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰੇਗਾ।