6 Mar 2026·Source: The Indian Express

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Massive Insurance Scam Uncovered: Fake Hospitals, Ghost Patients Defraud Rs 1 Crore

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Photo by Ankit Sharma

गुरुग्राम पुलिस ने 25 फरवरी को गैलेक्सी वन अस्पताल में एक करोड़ रुपये से अधिक के फर्जी बीमा दावों के रैकेट का भंडाफोड़ किया, जिसमें अस्पताल के संचालक ए.एस. यादव (55) और उनके दो बेटों सहित तीन कर्मचारियों को गिरफ्तार किया गया। यह रैकेट फर्जी अस्पताल, नकली मरीज और जाली मेडिकल रिकॉर्ड का उपयोग करके बीमा कंपनियों को धोखा दे रहा था। पुलिस ने 18 फरवरी को गैलेक्सी वन अस्पताल पर छापा मारा और लगभग 25 प्रमुख बीमा कंपनियों से जुड़े 60 कथित फर्जी बीमा दावा फाइलें बरामद कीं। एसीपी (पश्चिम) अभिलक्ष जोशी ने बताया कि यादव चार अन्य फर्जी अस्पताल भी चला रहा था, जो केवल कागजों पर मेडिकल संस्थान थे लेकिन धोखाधड़ी के लिए इस्तेमाल किए जाते थे, जैसे कि फारुखनगर (गुरुग्राम जिला) और द्वारका में। ये अस्पताल 2018 से दो साल की अवधि के लिए विशेष रूप से धोखाधड़ी के लिए स्थापित किए गए थे। धोखाधड़ी के तौर-तरीकों में इन-पेशेंट एडमिशन रिकॉर्ड, प्रयोगशाला रिपोर्ट, फार्मेसी बिल और उपचार बिलों को गढ़ना शामिल था ताकि यह दिखाया जा सके कि मरीजों को अस्पताल में भर्ती किया गया और उनका इलाज किया गया। पुलिस के अनुसार, इस धोखाधड़ी में ऐसे लोग शामिल थे जो खुद को मरीज के रूप में सूचीबद्ध करने, अपने आधार और अन्य विवरण साझा करने के लिए तैयार थे, और उनके नाम पर दावे दायर किए जाते थे। इन 'नकली मरीजों' ने अस्पताल के कर्मचारियों के साथ धोखाधड़ी से प्राप्त आय साझा की। इसके अलावा, बीमा कंपनियों के लिए निजी जांचकर्ता (पीआई) के रूप में काम करने वाले लोग, जिन्हें 'असली सरगना' बताया गया, इस धोखाधड़ी को अंजाम देने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाते थे। उन्होंने समझौता करने वाले डॉक्टरों के साथ मिलकर फर्जी लैब, एडमिशन और डायग्नोस्टिक रिपोर्ट तैयार कीं। यह मामला पहली बार पिछले साल मई में मुख्यमंत्री के उड़न दस्ते (Mukhyamantri Udan Daste) द्वारा उसी अस्पताल पर मारे गए छापे के दौरान सामने आया था, जब एक डॉक्टर के पास वास्तविक डिग्री न होने के बावजूद 'एमबीबीएस/एमडी' का उपयोग करते हुए पाया गया था। उड़न दस्ते ने बीमा धोखाधड़ी की शिकायतों के आधार पर कार्रवाई की थी और अपनी जांच के बाद 14 फरवरी को बजघेड़ा पुलिस स्टेशन में औपचारिक शिकायत दर्ज की, जिसके बाद एक प्राथमिकी दर्ज की गई। पुलिस ने यादव के बैंक खाते फ्रीज कर दिए हैं और 500 से अधिक नकली मरीजों का पता लगाने के लिए एक विशेष जांच दल (एसआईटी) का गठन किया है। एसीपी जोशी ने उम्मीद जताई कि यह मामला देश में अपनी तरह के पहले बड़े मामलों में से एक होगा, जिसमें पुलिस भारतीय न्याय संहिता (BNSS) की धारा 107 के तहत अपनी नई शक्तियों का सफलतापूर्वक उपयोग करेगी, जो पीड़ितों को वित्तीय मुआवजा देने के लिए संपत्तियों को कुर्क करने और फिर नीलाम करने की अनुमति देती है। यह घटना भारत में स्वास्थ्य बीमा क्षेत्र में बढ़ते धोखाधड़ी के खतरे को उजागर करती है, जो नियामक निगरानी और प्रवर्तन तंत्र को मजबूत करने की तत्काल आवश्यकता पर जोर देती है। यह यूपीएससी परीक्षा के लिए polity and governance (कानून प्रवर्तन और कानूनी सुधार) और economy (बीमा क्षेत्र और वित्तीय धोखाधड़ी) के तहत प्रासंगिक है।

दृश्य सामग्री

बीमा धोखाधड़ी का वित्तीय प्रभाव

यह डैशबोर्ड हाल ही में सामने आए बीमा घोटाले से हुए वित्तीय नुकसान को दर्शाता है।

धोखाधड़ी की राशि: ₹1 करोड़ से अधिक

बीमा घोटाले का स्थान: गुरुग्राम

यह नक्शा हाल ही में सामने आए बड़े बीमा घोटाले के मुख्य स्थान गुरुग्राम को दर्शाता है, जहाँ फर्जी अस्पताल और मरीज शामिल थे।

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📍Gurugram

त्वरित संशोधन

गुरुग्राम में 1 करोड़ रुपये से ज़्यादा का एक बीमा घोटाला सामने आया।

इस घोटाले में फर्जी अस्पताल, फर्जी मरीज और फर्जी डॉक्टर शामिल थे।

एक FIR साइबर क्राइम पुलिस स्टेशन, सेक्टर 53, गुरुग्राम में दर्ज की गई।

शिकायत आदित्य बिड़ला हेल्थ इंश्योरेंस कंपनी लिमिटेड ने फरवरी 2024 में दर्ज कराई थी।

लगभग 25 दावे लगभग 15 अस्पतालों से जुड़े थे।

दावे 25,000 रुपये से लेकर 2 लाख रुपये तक के थे, जो गैर-मौजूद इलाजों के लिए थे।

'ओम हॉस्पिटल' जैसे "अस्पताल" आवासीय संपत्तियां थीं, और 'साई हॉस्पिटल' एक छोटी क्लिनिक थी।

इस धोखाधड़ी में फर्जी मेडिकल रिकॉर्ड, डिस्चार्ज समरी और बिल बनाए गए थे, और पैसा एजेंटों के बैंक खातों में ट्रांसफर किया गया था।

महत्वपूर्ण तिथियां

February 2024: Complaint lodged by Aditya Birla Health Insurance Company Limited

महत्वपूर्ण संख्याएं

Rs 1 crore: Total amount defrauded25: Number of claims linked to the scam15: Approximate number of hospitals involvedRs 25,000 to Rs 2 lakh: Range of individual claim amounts

परीक्षा के दृष्टिकोण

Polity & Governance: Law enforcement, legal reforms (BNSS), criminal justice system.

Economy: Insurance sector, financial fraud, regulatory bodies (IRDAI).

Social Issues: Impact of fraud on public trust, healthcare access, and cost.

और जानकारी

पृष्ठभूमि

भारत में स्वास्थ्य बीमा धोखाधड़ी एक गंभीर चिंता का विषय है जो बीमा कंपनियों और अंततः पॉलिसीधारकों दोनों को वित्तीय नुकसान पहुंचाती है। स्वास्थ्य बीमा का उद्देश्य चिकित्सा आपात स्थितियों के दौरान वित्तीय सुरक्षा प्रदान करना है, लेकिन धोखाधड़ी इस प्रणाली की अखंडता को कमजोर करती है। इस तरह की धोखाधड़ी में अक्सर फर्जी बिल, अनावश्यक प्रक्रियाएं और नकली मरीज शामिल होते हैं, जिससे बीमा प्रीमियम में वृद्धि होती है और वास्तविक दावों का निपटान धीमा हो जाता है। भारत में बीमा क्षेत्र को भारतीय बीमा नियामक और विकास प्राधिकरण (IRDAI) द्वारा विनियमित किया जाता है, जो बीमा कंपनियों के संचालन और दावों के निपटान के लिए दिशानिर्देश निर्धारित करता है। धोखाधड़ी के मामलों से निपटने के लिए, भारतीय दंड संहिता (IPC) में धोखाधड़ी, जालसाजी और आपराधिक साजिश से संबंधित विभिन्न धाराएं हैं। हाल ही में, आपराधिक कानूनों में सुधार के साथ, भारतीय न्याय संहिता (BNSS) जैसे नए कानून धोखाधड़ी के मामलों की जांच और अभियोजन के लिए पुलिस को अतिरिक्त शक्तियां प्रदान करते हैं, जिसमें पीड़ितों को मुआवजा देने के लिए संपत्ति कुर्क करने का प्रावधान भी शामिल है। यह पृष्ठभूमि आज की खबर को समझने के लिए महत्वपूर्ण है, क्योंकि यह संगठित बीमा धोखाधड़ी के व्यापक संदर्भ और इसे रोकने के लिए मौजूद कानूनी और नियामक ढांचे को दर्शाती है।

नवीनतम घटनाक्रम

हाल के वर्षों में, बीमा धोखाधड़ी का पता लगाने और उसे रोकने के लिए प्रौद्योगिकी का उपयोग बढ़ा है। बीमा कंपनियां अब धोखाधड़ी वाले दावों की पहचान करने के लिए आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) और मशीन लर्निंग (ML) एल्गोरिदम का उपयोग कर रही हैं, जो डेटा पैटर्न का विश्लेषण करते हैं। इसके अलावा, सरकार और नियामक संस्थाएं, जैसे कि IRDAI, बीमा धोखाधड़ी से निपटने के लिए दिशानिर्देशों को लगातार मजबूत कर रही हैं और डेटा साझाकरण तंत्र में सुधार कर रही हैं। आपराधिक न्याय प्रणाली में हालिया सुधारों ने धोखाधड़ी के मामलों से निपटने के लिए कानून प्रवर्तन एजेंसियों को सशक्त बनाया है। विशेष रूप से, भारतीय न्याय संहिता (BNSS), जो 1 जुलाई, 2024 से लागू होगी, पुलिस को धोखाधड़ी से प्राप्त संपत्तियों को कुर्क करने और पीड़ितों को मुआवजा देने के लिए उनका निपटान करने की शक्ति देती है। यह प्रावधान धोखाधड़ी के मामलों में वित्तीय वसूली और निवारण के लिए एक महत्वपूर्ण कदम है। आगे चलकर, बीमा क्षेत्र में धोखाधड़ी का मुकाबला करने के लिए नियामक ढांचे को और मजबूत करने, अंतर-एजेंसी समन्वय बढ़ाने और सार्वजनिक जागरूकता अभियानों को बढ़ावा देने पर ध्यान केंद्रित किया जाएगा। डिजिटल लेनदेन और स्वास्थ्य रिकॉर्ड के बढ़ते उपयोग के साथ, डेटा सुरक्षा और साइबर सुरक्षा उपाय भी धोखाधड़ी को रोकने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाएंगे।

अक्सर पूछे जाने वाले सवाल

1. खबर में आपराधिक न्याय सुधारों के संबंध में भारतीय न्याय संहिता (BNSS) का उल्लेख है। BNSS इस तरह के बीमा धोखाधड़ी जैसे वित्तीय घोटालों को विशेष रूप से कैसे संबोधित करती है, और यह IPC की तुलना में क्या प्रमुख बदलाव लाती है?

भारतीय न्याय संहिता (BNSS) का उद्देश्य भारत की आपराधिक न्याय प्रणाली को आधुनिक बनाना है। वित्तीय धोखाधड़ी के लिए, BNSS धोखाधड़ी और आपराधिक विश्वासघात जैसे अपराधों के लिए स्पष्ट परिभाषाएँ और बढ़ी हुई दंड पेश करती है, जो अक्सर ऐसे घोटालों के केंद्र में होते हैं। यह जांच प्रक्रियाओं में सुधार पर भी ध्यान केंद्रित करती है, जिसमें प्रौद्योगिकी का उपयोग भी शामिल है, जो धोखेबाजों द्वारा छोड़े गए डिजिटल निशानों का पता लगाने में मदद कर सकती है।

•BNSS अपराधों से संबंधित प्रावधानों को समेकित और संशोधित करती है, जिसका उद्देश्य अधिक कुशल अभियोजन है।
•यह डिजिटल साक्ष्य और इलेक्ट्रॉनिक संचार पर जोर देती है, जो साइबर-संबंधित धोखाधड़ी के लिए महत्वपूर्ण है।
•इसका ध्यान पीड़ित-केंद्रित न्याय और त्वरित सुनवाई पर है, जो ऐसे संगठित अपराधों को रोक सकता है।

परीक्षा युक्ति

याद रखें कि BNSS भारतीय दंड संहिता (IPC), CrPC और भारतीय साक्ष्य अधिनियम की जगह लेती है। वित्तीय अपराधों के लिए, नई परिभाषाओं, बढ़ी हुई दंड और डिजिटल साक्ष्य के प्रावधानों पर ध्यान दें। UPSC अक्सर 'नया बनाम पुराना' पहलू पर सवाल पूछता है।

2. भारत में 'फर्जी अस्पताल' और 'नकली मरीज' से जुड़े बड़े पैमाने पर स्वास्थ्य बीमा धोखाधड़ी इतनी प्रचलित क्यों हो रही हैं, और उन्हें पहचानना मुश्किल क्यों है?

ऐसी धोखाधड़ी की व्यापकता स्वास्थ्य बीमा क्षेत्र के तेजी से विकास, मजबूत सत्यापन तंत्र की कमी और चिकित्सा प्रक्रियाओं की जटिलता सहित कई कारकों के संयोजन से उत्पन्न होती है। इन धोखाधड़ी का पता लगाना मुश्किल है क्योंकि इनमें अक्सर चिकित्सा पेशेवरों सहित व्यक्तियों के परिष्कृत नेटवर्क शामिल होते हैं, जो विश्वसनीय लेकिन मनगढ़ंत रिकॉर्ड बनाते हैं।

•तेजी से क्षेत्र का विकास: बढ़ता स्वास्थ्य बीमा बाजार धोखेबाजों को त्वरित लाभ की तलाश में आकर्षित करता है।
•सूचना विषमता: पॉलिसीधारकों में अक्सर चिकित्सा ज्ञान की कमी होती है, जिससे धोखेबाजों के लिए दावों में हेरफेर करना आसान हो जाता है।
•नियामक अंतराल: जबकि IRDAI दिशानिर्देशों को मजबूत करता है, हजारों स्वास्थ्य सेवा प्रदाताओं में कार्यान्वयन और वास्तविक समय की निगरानी चुनौतीपूर्ण हो सकती है।
•मिलीभगत: अस्पताल के कर्मचारियों, डॉक्टरों और एजेंटों की मिलीभगत से धोखाधड़ी कागजों पर वैध प्रतीत होती है।

परीक्षा युक्ति

व्यापकता का विश्लेषण करते समय, 'पुल' कारकों (धोखेबाजों के लिए अवसर) और 'पुश' कारकों (प्रणालीगत कमजोरियों) दोनों के बारे में सोचें। पता लगाने की कठिनाई के लिए, जटिलता, पैमाने और मानवीय तत्व पर विचार करें।

3. पहचान के अलावा, सरकार और IRDAI को गुरुग्राम घोटाले जैसी परिष्कृत स्वास्थ्य बीमा धोखाधड़ी को रोकने के लिए क्या सक्रिय उपाय लागू करने चाहिए, खासकर क्षेत्र के तेजी से विकास को देखते हुए?

ऐसी धोखाधड़ी को सक्रिय रूप से रोकने के लिए, सरकार और IRDAI को नियामक ढांचे को मजबूत करने, डेटा साझाकरण को बढ़ाने और जन जागरूकता को बढ़ावा देने पर ध्यान केंद्रित करने की आवश्यकता है। इसमें स्वास्थ्य सेवा प्रदाताओं के लिए सख्त पंजीकरण और ऑडिट प्रक्रियाओं को अनिवार्य करना, रोगी रिकॉर्ड का एक केंद्रीकृत डेटाबेस स्थापित करना, और धोखाधड़ी के संभावित पैटर्न को बढ़ने से पहले पहचानने के लिए भविष्य कहनेवाला विश्लेषण के लिए प्रौद्योगिकी का उपयोग करना शामिल है।

•सख्त अस्पताल मान्यता: अस्पताल लाइसेंसिंग और आवधिक ऑडिट के लिए अधिक कठोर जांच लागू करें, खासकर छोटे या नव स्थापित सुविधाओं के लिए।
•केंद्रीकृत रोगी डेटाबेस: 'नकली मरीजों' और डुप्लिकेट दावों को रोकने के लिए एक सुरक्षित, इंटरऑपरेबल राष्ट्रीय स्वास्थ्य ID और रोगी रिकॉर्ड प्रणाली बनाएं।
•व्हिसलब्लोअर संरक्षण: स्वास्थ्य सेवा और बीमा क्षेत्रों के भीतर व्हिसलब्लोअर के लिए मजबूत सुरक्षा और प्रोत्साहन प्रदान करके संदिग्ध गतिविधियों की रिपोर्टिंग को प्रोत्साहित करें।
•जन जागरूकता अभियान: पॉलिसीधारकों को सामान्य धोखाधड़ी योजनाओं और प्राप्त सेवाओं को सत्यापित करने में उनकी भूमिका के बारे में शिक्षित करें।

परीक्षा युक्ति

नीतिगत उपायों का सुझाव देते समय, हमेशा बहु-आयामी दृष्टिकोण के बारे में सोचें: नियामक, तकनीकी, जागरूकता और प्रवर्तन। साक्षात्कार के लिए, सरकार की भूमिका को उद्योग की जिम्मेदारी के साथ संतुलित करें।

4. इस घोटाले में 'फर्जी अस्पताल' और 'नकली मरीज' शामिल थे। Prelims के लिए, भारत में स्वास्थ्य बीमा कंपनियों की देखरेख के लिए कौन सा विशिष्ट नियामक निकाय जिम्मेदार है, और उसका प्राथमिक जनादेश क्या है?

भारतीय बीमा नियामक और विकास प्राधिकरण (IRDAI) भारत में स्वास्थ्य बीमा कंपनियों की देखरेख के लिए जिम्मेदार विशिष्ट नियामक निकाय है। इसका प्राथमिक जनादेश पॉलिसीधारकों के हितों की रक्षा करना, भारत में बीमा और पुनर्बीमा उद्योगों के व्यवस्थित विकास को विनियमित करना, बढ़ावा देना और सुनिश्चित करना है।

•पॉलिसीधारक संरक्षण: पॉलिसीधारकों के साथ उचित व्यवहार और दावों का समय पर निपटान सुनिश्चित करता है।
•लाइसेंसिंग और विनियमन: बीमा कंपनियों को लाइसेंस जारी करता है और परिचालन दिशानिर्देश निर्धारित करता है।
•बाजार विकास: बीमा क्षेत्र के विकास को बढ़ावा देता है और उसकी वित्तीय सुदृढ़ता सुनिश्चित करता है।
•धोखाधड़ी की रोकथाम: बीमा धोखाधड़ी से निपटने के लिए दिशानिर्देश और तंत्र विकसित करता है।

परीक्षा युक्ति

UPSC अक्सर नियामक निकायों के नाम और उनके मुख्य कार्यों का परीक्षण करता है। IRDAI को SEBI (प्रतिभूति बाजार) या RBI (बैंकिंग) के साथ भ्रमित न करें। याद रखें कि IRDAI *बीमा* के लिए है।

5. इस तरह के बड़े पैमाने पर बीमा धोखाधड़ी अंततः आम पॉलिसीधारक को कैसे प्रभावित करती है, भले ही वे सीधे धोखाधड़ी में शामिल न हों?

बड़े पैमाने पर बीमा धोखाधड़ी आम पॉलिसीधारकों को उनके बीमा प्रीमियम बढ़ाकर और वैध दावों के निपटान को धीमा करके महत्वपूर्ण रूप से प्रभावित करती है। जब बीमा कंपनियों को धोखाधड़ी के कारण नुकसान होता है, तो वे अक्सर इन लागतों को सभी पॉलिसीधारकों पर उच्च प्रीमियम के माध्यम से डाल देती हैं ताकि लाभप्रदता बनाए रखी जा सके। इसके अतिरिक्त, धोखाधड़ी का पता लगाने के लिए आवश्यक बढ़ी हुई जांच से ईमानदार पॉलिसीधारकों के लिए दावा निपटान का समय लंबा हो सकता है।

•बढ़े हुए प्रीमियम: धोखाधड़ी से संबंधित नुकसान को प्रीमियम गणना में शामिल किया जाता है, जिससे सभी के लिए लागत बढ़ जाती है।
•दावा निपटान में देरी: बीमा कंपनियां अधिक सतर्क हो जाती हैं, जिससे वास्तविक दावों के लिए अधिक कठोर सत्यापन और लंबी प्रतीक्षा अवधि होती है।
•विश्वास का क्षरण: ऐसे घोटाले बीमा प्रणाली में जनता के विश्वास को कमजोर करते हैं, जिससे लोग आवश्यक कवरेज का विकल्प चुनने से हतोत्साहित होते हैं।
•कवरेज लाभों में कमी: कुछ मामलों में, कंपनियां धोखाधड़ी के जोखिमों को कम करने के लिए लाभ कम कर सकती हैं या अधिक बहिष्करण पेश कर सकती हैं।

परीक्षा युक्ति

Mains के लिए, जब प्रभावों के बारे में पूछा जाए, तो हमेशा कई हितधारकों पर विचार करें: पॉलिसीधारक, बीमा कंपनियां, स्वास्थ्य सेवा क्षेत्र और अर्थव्यवस्था। प्रत्यक्ष और अप्रत्यक्ष दोनों परिणामों पर ध्यान दें।

6. सारांश में धोखाधड़ी का पता लगाने के लिए AI और ML के उपयोग का उल्लेख है। इन धोखाधड़ी से निपटने में प्रौद्योगिकी कितनी महत्वपूर्ण है, और केवल तकनीकी समाधानों पर निर्भर रहने की क्या सीमाएँ हैं?

प्रौद्योगिकी, विशेष रूप से AI और मशीन लर्निंग (ML), बीमा धोखाधड़ी से निपटने में अत्यधिक महत्वपूर्ण है क्योंकि यह मानवीय विश्लेषण की तुलना में बहुत तेजी से और अधिक सटीक रूप से असामान्य पैटर्न, विसंगतियों और संभावित धोखाधड़ी संकेतकों की पहचान करने के लिए बड़ी मात्रा में डेटा का विश्लेषण कर सकती है। हालांकि, केवल तकनीकी समाधानों पर निर्भर रहने की सीमाएँ हैं, क्योंकि धोखेबाज लगातार अपनी विधियों को विकसित करते हैं, और AI मॉडल को नई योजनाओं के अनुकूल होने और गलत सकारात्मक से बचने के लिए निरंतर अपडेट और मानवीय निरीक्षण की आवश्यकता होती है।

•महत्व:
•पैटर्न पहचान: AI/ML बड़े डेटासेट में छिपे जटिल धोखाधड़ी पैटर्न का पता लगा सकता है।
•वास्तविक समय विश्लेषण: संदिग्ध दावों की तेजी से पहचान सक्षम करता है, जिससे नुकसान कम होता है।
•दक्षता: नियमित जांच को स्वचालित करता है, जिससे मानवीय जांचकर्ता जटिल मामलों के लिए मुक्त हो जाते हैं।
•सीमाएँ:
•डेटा गुणवत्ता: AI मॉडल केवल उस डेटा जितना अच्छा होता है जिस पर उन्हें प्रशिक्षित किया जाता है; अधूरा या पक्षपाती डेटा त्रुटियों का कारण बन सकता है।
•विकसित होते धोखेबाज: परिष्कृत धोखेबाज तेजी से अनुकूलन करते हैं, संभावित रूप से वर्तमान AI पहचान विधियों को दरकिनार कर देते हैं।
•गलत सकारात्मक: अत्यधिक निर्भरता से वास्तविक दावों को धोखाधड़ी के रूप में चिह्नित किया जा सकता है, जिससे पॉलिसीधारकों को असुविधा होती है।
•मानवीय निरीक्षण: AI में प्रासंगिक समझ और नैतिक निर्णय का अभाव होता है, जिसके लिए अंतिम निर्णयों के लिए मानवीय हस्तक्षेप की आवश्यकता होती है।

परीक्षा युक्ति

प्रौद्योगिकी से संबंधित प्रश्नों के लिए, हमेशा लाभ/संभावना और चुनौतियों/सीमाओं दोनों पर चर्चा करें। एक संतुलित दृष्टिकोण महत्वपूर्ण है।

बहुविकल्पीय प्रश्न (MCQ)

1. गुरुग्राम में हाल ही में उजागर हुए बीमा धोखाधड़ी के संबंध में निम्नलिखित कथनों पर विचार करें: 1. इस धोखाधड़ी में गैर-मौजूद उपचारों के लिए फर्जी मेडिकल रिकॉर्ड, प्रयोगशाला रिपोर्ट और फार्मेसी बिल बनाना शामिल था। 2. यह रैकेट न्यू निहाल कॉलोनी में केवल एक अस्पताल, गैलेक्सी वन अस्पताल, के माध्यम से संचालित होता था। 3. मुख्यमंत्री के उड़न दस्ते ने शुरू में अस्पताल में एक डॉक्टर द्वारा फर्जी एमबीबीएस/एमडी डिग्री के उपयोग का खुलासा किया था। ऊपर दिए गए कथनों में से कौन सा/से सही है/हैं?

A.केवल 1
B.केवल 1 और 3
C.केवल 2 और 3
D.1, 2 और 3

उत्तर देखें

सही उत्तर: B

कथन 1 सही है: पुलिस के अनुसार, रैकेट के तौर-तरीकों में इन-पेशेंट एडमिशन रिकॉर्ड, प्रयोगशाला रिपोर्ट, फार्मेसी बिल और उपचार बिलों को गढ़ना शामिल था ताकि यह दिखाया जा सके कि मरीजों को अस्पताल में भर्ती किया गया और उनका इलाज किया गया। कथन 2 गलत है: एसीपी जोशी ने बताया कि ए.एस. यादव चार अन्य फर्जी अस्पताल भी चला रहा था, जो केवल कागजों पर मेडिकल संस्थान थे लेकिन धोखाधड़ी के लिए इस्तेमाल किए जाते थे, जैसे कि फारुखनगर और द्वारका में। कथन 3 सही है: यह मामला पहली बार पिछले साल मई में मुख्यमंत्री के उड़न दस्ते द्वारा उसी अस्पताल पर मारे गए छापे के दौरान सामने आया था, जब एक डॉक्टर के पास वास्तविक डिग्री न होने के बावजूद 'एमबीबीएस/एमडी' का उपयोग करते हुए पाया गया था। इसलिए, कथन 1 और 3 सही हैं।

2. वित्तीय धोखाधड़ी के मामलों के संदर्भ में भारतीय न्याय संहिता (BNSS) के संबंध में निम्नलिखित में से कौन सा कथन सही है? 1. BNSS से भारतीय दंड संहिता (IPC) और अन्य आपराधिक कानूनों की जगह लेने की उम्मीद है। 2. BNSS की धारा 107 पुलिस को धोखाधड़ी के पीड़ितों को वित्तीय मुआवजा देने के लिए संपत्ति कुर्क करने और निपटाने का अधिकार देती है। 3. BNSS 1 जनवरी, 2024 को लागू हुई। नीचे दिए गए कोड का उपयोग करके सही उत्तर चुनें:

A.केवल 1
B.केवल 2
C.केवल 1 और 2
D.1, 2 और 3

उत्तर देखें

सही उत्तर: C

कथन 1 सही है: भारतीय न्याय संहिता (BNSS) वास्तव में भारतीय दंड संहिता (IPC) और अन्य मौजूदा आपराधिक कानूनों की जगह लेने के लिए है, जो भारत की आपराधिक न्याय प्रणाली में एक महत्वपूर्ण सुधार को दर्शाता है। कथन 2 सही है: एसीपी जोशी ने स्रोत में स्पष्ट रूप से उल्लेख किया है कि उन्हें उम्मीद है कि यह मामला अपनी तरह के पहले बड़े मामलों में से एक होगा जिसमें पुलिस BNSS की धारा 107 के तहत अपनी नई शक्तियों का सफलतापूर्वक उपयोग करेगी, जो पीड़ितों को वित्तीय मुआवजा देने के लिए संपत्तियों को कुर्क करने और फिर नीलाम करने की अनुमति देती है। कथन 3 गलत है: BNSS को दिसंबर 2023 में अधिनियमित किया गया था, लेकिन यह 1 जनवरी, 2024 को नहीं, बल्कि 1 जुलाई, 2024 से लागू होने वाला है। इसलिए, कथन 3 गलत है। इस प्रकार, कथन 1 और 2 सही हैं।

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लेखक के बारे में

Ritu Singh

Governance & Constitutional Affairs Analyst

Ritu Singh GKSolver पर Polity & Governance विषयों पर लिखते हैं।

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