Financial Fraud Risk Indicator (FRI): Preventing Cyber Fraud Before Money Is Lost
Current Affairs Date: 9 September 2026 | Source Date: 8 September 2026 | GS Paper: III | Subject: Internal Security / Cyber Security | Read Time: 10–12 min
Quick Summary
The Department of Telecommunications (DoT) has reported that its Financial Fraud Risk Indicator (FRI) helped prevent suspected cyber-fraud transactions worth more than ₹5,000 crore within fifteen months of its launch on 22 May 2025. FRI converts telecom and cyber-fraud intelligence into a real-time risk signal for mobile numbers, enabling banks, NBFCs and digital-payment entities to intervene before suspicious transactions are completed. It represents a shift from post-fraud investigation to pre-transaction prevention.
UPSC Syllabus Mapping
- GS Paper III: Cyber security; money laundering; communication networks; challenges to internal security through technology.
- GS Paper II: E-governance, institutional coordination and citizen-centric grievance systems.
- Essay: Technology, trust and the balance between security and privacy.
Why in News?
On 8 September 2026, DoT stated that FRI had protected more than ₹5,000 crore of citizens’ money by preventing suspected cyber-fraud transactions. The reported prevention value rose from about ₹660 crore in the first six months to ₹5,043.73 crore as of August 2026. DoT also reported that more than 1,600 organisations are connected to the Digital Intelligence Platform and that training has covered about 1,500 banks, financial institutions and regulators.
Background: Why Telecom Intelligence Matters in Financial Fraud
Most digital financial frauds involve a communication layer before the payment layer—fraudulent calls, phishing links, fake customer-care numbers, impersonation, mule accounts, SIM misuse or social-engineering messages. A bank may see only the proposed transaction, whereas telecom and cybercrime systems may already possess risk signals associated with the mobile number involved. FRI seeks to bridge this information gap.
What is the Financial Fraud Risk Indicator?
FRI is a risk-based intelligence mechanism developed by DoT’s Digital Intelligence Unit. It classifies mobile numbers associated with suspected financial fraud into risk categories such as Medium, High and Very High. Risk signals are derived from multiple sources, including the Indian Cyber Crime Coordination Centre’s National Cybercrime Reporting Portal, DoT’s Chakshu facility and intelligence shared by banks and financial institutions.
The key idea is interoperability: telecom risk intelligence is made available to participating financial institutions so that they can apply additional checks, warnings, delays, restrictions or declines based on their own risk policies.
Key Facts for Prelims
- FRI was launched on 22 May 2025.
- It is associated with the Department of Telecommunications and its Digital Intelligence ecosystem.
- FRI classifies suspicious mobile numbers by financial-fraud risk.
- Inputs can include NCRP/I4C, Chakshu and financial-sector intelligence.
- Users of FRI intelligence can include banks, NBFCs and UPI/payment service providers.
- DoT reported suspected fraud prevention of ₹5,043.73 crore by August 2026.
- More than 1,600 organisations are on the Digital Intelligence Platform.
How the Prevention Model Works
Risk signal → Financial institution → Contextual check → Customer warning / transaction friction → Prevention. A high-risk telecom identifier does not by itself establish criminal guilt. Instead, it operates as an early-warning input that financial institutions can combine with transaction size, device behaviour, account history, beneficiary risk and other indicators.
Detailed Analysis
1. Prevention is cheaper than recovery: Once money is transferred to mule accounts and layered across multiple accounts or converted into other assets, recovery becomes difficult. Stopping a suspicious transaction at source reduces investigative, judicial and administrative costs.
2. Convergence across silos: Cyber fraud crosses telecom, banking, payments and policing. FRI shows how federated intelligence can connect these silos without requiring every institution to independently discover the same risk.
3. Risk-based regulation: A graded risk indicator is preferable to indiscriminate blocking because it allows proportional responses. Medium risk may trigger a warning; very high risk may justify stronger friction, subject to institutional safeguards.
4. Citizen protection and financial inclusion: Digital payments can deepen inclusion only when citizens trust the system. Fraud disproportionately harms first-time and less digitally literate users, so preventive security is part of inclusion policy.
5. Data governance challenge: False positives can inconvenience legitimate users. Therefore, risk models need audit trails, periodic review, correction mechanisms, purpose limitation and clear accountability.
Institutional Ecosystem
- DoT / Digital Intelligence Unit: telecom-based risk intelligence.
- I4C / NCRP: cybercrime reporting and coordination under the Ministry of Home Affairs.
- Chakshu / Sanchar Saathi: citizen reporting and telecom-fraud related ecosystem.
- RBI-regulated entities: banks and payment institutions that can operationalise transaction controls.
- NPCI ecosystem: relevant where payment rails such as UPI are involved.
Legal and Policy Linkages
- Information Technology Act, 2000: electronic offences and intermediary/digital-system governance.
- Bharatiya Nyaya Sanhita, 2023: cheating, impersonation and related offences may apply depending on facts.
- Bharatiya Nagarik Suraksha Sanhita, 2023: criminal procedure and reporting/investigation framework.
- Digital Personal Data Protection Act, 2023: relevant to lawful and proportionate processing of personal data.
- RBI digital-payment security directions: sectoral risk controls and customer protection remain important.
Reports & Data
- Suspected fraud prevented: over ₹5,000 crore in 15 months.
- Reported value as of August 2026: ₹5,043.73 crore.
- First six months: about ₹660 crore prevented.
- Digital Intelligence Platform: 1,600+ organisations.
- Training: 25+ sessions for around 1,500 banks, FIs and regulators.
Major Challenges
- False positives and denial of legitimate transactions.
- Rapidly changing fraud tactics, SIM swaps and mule-account networks.
- Need for real-time interoperability without creating a centralised privacy risk.
- Uneven adoption across financial institutions.
- Limited digital literacy and social-engineering vulnerability.
- Cross-border fraud networks and rapid fund layering.
- Need for transparent grievance and correction mechanisms.
Way Forward
India should institutionalise secure API-based sharing of fraud signals, improve model validation, build fast citizen grievance channels, integrate telecom intelligence with bank-mule-account analytics, conduct regular privacy and cyber-security audits, and publish anonymised outcome metrics. Risk friction should remain graded, evidence-based and reversible. Digital literacy campaigns must accompany technological controls.
Prelims Focus / Trap
FRI is not a credit score and not a criminal conviction database. It is a financial-fraud risk signal associated with telecom identifiers. Chakshu is linked to citizen reporting of suspected fraudulent communications; NCRP is part of the cybercrime reporting ecosystem under I4C.
Practice MCQ
With reference to the Financial Fraud Risk Indicator (FRI), consider the following statements:
1. It is associated with the Department of Telecommunications.
2. It can provide financial institutions with risk signals linked to suspicious mobile numbers.
3. A ‘Very High’ FRI classification is legally equivalent to conviction for cyber fraud.
Which of the statements given above are correct?
(a) 1 and 2 only (b) 2 and 3 only (c) 1 and 3 only (d) 1, 2 and 3
Answer: (a). FRI is an operational risk indicator, not a criminal conviction.
UPSC Mains Practice Question
“Effective cyber-fraud governance requires the State to move from complaint-driven response to real-time, risk-based prevention.” Examine the role of telecom-financial intelligence convergence with reference to the Financial Fraud Risk Indicator. (250 words, GS Paper III)
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Quick Revision
- FRI = telecom-linked financial-fraud risk signal.
- Launch: 22 May 2025.
- DoT ecosystem; inputs include NCRP/I4C, Chakshu and financial intelligence.
- ₹5,043.73 crore suspected fraud prevented by Aug 2026.
- Remember STOP: Signal → Transaction check → Operational friction → Prevention.
Related on Sri Ram Exams
Official Sources
PIB / DoT: FRI prevents suspected cyber fraud of over ₹5,000 crore
PIB / DoT: FRI launch and operational background
वित्तीय धोखाधड़ी जोखिम संकेतक (एफआरआई): पैसा गंवाने से पहले साइबर धोखाधड़ी रोकने की व्यवस्था
करंट अफेयर्स तिथि: 9 सितंबर 2026 | स्रोत तिथि: 8 सितंबर 2026 | पेपर: जीएस-3 | विषय: आंतरिक सुरक्षा / साइबर सुरक्षा | पठन समय: 10–12 मिनट
संक्षिप्त सार
दूरसंचार विभाग ने बताया है कि वित्तीय धोखाधड़ी जोखिम संकेतक (एफआरआई) ने 22 मई 2025 को शुरू होने के बाद 15 महीनों में ₹5,000 करोड़ से अधिक के संदिग्ध साइबर-धोखाधड़ी लेन-देन रोकने में सहायता की। यह तंत्र मोबाइल नंबरों से जुड़ी दूरसंचार और साइबर-धोखाधड़ी आसूचना को वास्तविक समय के जोखिम संकेत में बदलता है, जिससे बैंक, गैर-बैंकिंग वित्तीय कंपनियाँ और डिजिटल भुगतान संस्थाएँ संदिग्ध लेन-देन पूरा होने से पहले हस्तक्षेप कर सकती हैं। यह धोखाधड़ी के बाद जाँच से लेन-देन से पहले रोकथाम की ओर बदलाव को दर्शाता है।
यूपीएससी पाठ्यक्रम से संबंध
- जीएस-3: साइबर सुरक्षा, धनशोधन, संचार नेटवर्क और प्रौद्योगिकी से उत्पन्न आंतरिक सुरक्षा चुनौतियाँ।
- जीएस-2: ई-शासन, संस्थागत समन्वय और नागरिक-केंद्रित शिकायत तंत्र।
- निबंध: प्रौद्योगिकी, विश्वास और सुरक्षा-गोपनीयता के बीच संतुलन।
चर्चा में क्यों?
8 सितंबर 2026 को दूरसंचार विभाग ने बताया कि एफआरआई के कारण संदिग्ध साइबर-धोखाधड़ी रोकथाम का मूल्य शुरुआती छह महीनों के लगभग ₹660 करोड़ से बढ़कर अगस्त 2026 तक ₹5,043.73 करोड़ हो गया। डिजिटल आसूचना मंच पर 1,600 से अधिक संगठन जुड़े हैं और 25 से अधिक प्रशिक्षण सत्रों के माध्यम से लगभग 1,500 बैंक, वित्तीय संस्थान और नियामक शामिल किए गए हैं।
पृष्ठभूमि: वित्तीय धोखाधड़ी में दूरसंचार आसूचना क्यों महत्त्वपूर्ण है?
अधिकांश डिजिटल वित्तीय धोखाधड़ी में भुगतान से पहले संचार का चरण होता है—फर्जी कॉल, फ़िशिंग लिंक, फर्जी ग्राहक-सेवा नंबर, किसी अन्य व्यक्ति की पहचान बनाकर ठगी, म्यूल खाते, सिम का दुरुपयोग या सामाजिक अभियांत्रिकी संदेश। बैंक को केवल प्रस्तावित लेन-देन दिखाई दे सकता है, जबकि दूरसंचार और साइबर अपराध प्रणालियों के पास संबंधित मोबाइल नंबर के बारे में पहले से जोखिम संकेत मौजूद हो सकते हैं। एफआरआई इसी सूचना-अंतर को कम करने का प्रयास करता है।
वित्तीय धोखाधड़ी जोखिम संकेतक क्या है?
एफआरआई दूरसंचार विभाग की डिजिटल आसूचना इकाई द्वारा विकसित जोखिम-आधारित तंत्र है। यह संदिग्ध वित्तीय धोखाधड़ी से जुड़े मोबाइल नंबरों को मध्यम, उच्च और अत्यधिक उच्च जैसे जोखिम वर्गों में रख सकता है। इसके संकेत भारतीय साइबर अपराध समन्वय केंद्र के राष्ट्रीय साइबर अपराध रिपोर्टिंग पोर्टल, दूरसंचार विभाग की चक्षु सुविधा और बैंकों तथा वित्तीय संस्थानों से साझा आसूचना जैसे कई स्रोतों से बनते हैं।
इसका मूल विचार अंतर-संचालनीयता है: दूरसंचार जोखिम आसूचना भाग लेने वाली वित्तीय संस्थाओं को उपलब्ध कराई जाती है, ताकि वे अपनी जोखिम नीति के अनुसार अतिरिक्त जाँच, चेतावनी, विलंब, प्रतिबंध या लेन-देन अस्वीकार करने जैसे कदम उठा सकें।
प्रीलिम्स के लिए प्रमुख तथ्य
- एफआरआई की शुरुआत 22 मई 2025 को हुई।
- यह दूरसंचार विभाग और उसके डिजिटल आसूचना तंत्र से जुड़ा है।
- एफआरआई संदिग्ध मोबाइल नंबरों को वित्तीय धोखाधड़ी जोखिम के आधार पर वर्गीकृत करता है।
- इसके स्रोतों में एनसीआरपी/आई4सी, चक्षु और वित्तीय क्षेत्र की आसूचना शामिल हो सकती है।
- इस आसूचना का उपयोग बैंक, एनबीएफसी और यूपीआई/भुगतान सेवा प्रदाता कर सकते हैं।
- दूरसंचार विभाग ने अगस्त 2026 तक ₹5,043.73 करोड़ की संदिग्ध धोखाधड़ी रोकने की सूचना दी।
- डिजिटल आसूचना मंच से 1,600 से अधिक संगठन जुड़े हैं।
रोकथाम मॉडल कैसे काम करता है?
जोखिम संकेत → वित्तीय संस्था → संदर्भ-आधारित जाँच → ग्राहक चेतावनी / लेन-देन में नियंत्रित बाधा → रोकथाम। किसी दूरसंचार पहचानकर्ता का उच्च जोखिम संकेत अपने-आप अपराध सिद्ध नहीं करता। यह एक प्रारंभिक चेतावनी संकेत है, जिसे वित्तीय संस्था लेन-देन की राशि, उपकरण व्यवहार, खाते के इतिहास, लाभार्थी के जोखिम और अन्य संकेतकों के साथ मिलाकर देखती है।
विस्तृत विश्लेषण
1. वसूली से सस्ती है रोकथाम: एक बार धन म्यूल खातों में पहुँचकर कई खातों में बाँट दिया जाए या दूसरी परिसंपत्तियों में बदल दिया जाए तो उसकी वसूली कठिन हो जाती है। संदिग्ध लेन-देन को स्रोत पर रोकने से जाँच, न्यायिक और प्रशासनिक लागत कम होती है।
2. संस्थागत अभिसरण: साइबर धोखाधड़ी दूरसंचार, बैंकिंग, भुगतान और पुलिस व्यवस्था—सभी को पार करती है। एफआरआई दिखाता है कि साझा आसूचना इन अलग-अलग संस्थागत खाँचों को जोड़ सकती है और प्रत्येक संस्था को एक ही जोखिम अलग-अलग खोजने की आवश्यकता कम कर सकती है।
3. जोखिम-आधारित विनियमन: हर संदिग्ध संख्या को एकसमान रोकने की तुलना में श्रेणीबद्ध जोखिम संकेत अधिक अनुपातिक प्रतिक्रिया की अनुमति देता है। मध्यम जोखिम पर चेतावनी पर्याप्त हो सकती है, जबकि अत्यधिक उच्च जोखिम में संस्थागत सुरक्षा उपायों के अधीन अधिक कड़ी रोक उचित हो सकती है।
4. नागरिक सुरक्षा और वित्तीय समावेशन: डिजिटल भुगतान तभी समावेशन बढ़ा सकते हैं जब नागरिक प्रणाली पर भरोसा करें। पहली बार या कम डिजिटल साक्षरता वाले उपयोगकर्ता धोखाधड़ी से अधिक प्रभावित हो सकते हैं, इसलिए पूर्व-रोकथाम सुरक्षा वित्तीय समावेशन का भी हिस्सा है।
5. आँकड़ा-शासन की चुनौती: गलत जोखिम-संकेत वैध उपयोगकर्ताओं को परेशान कर सकते हैं। इसलिए जोखिम मॉडल में लेखापरीक्षण-श्रृंखला, समय-समय पर समीक्षा, सुधार व्यवस्था, उद्देश्य-सीमा और स्पष्ट जवाबदेही आवश्यक है।
संस्थागत तंत्र
- दूरसंचार विभाग / डिजिटल आसूचना इकाई: दूरसंचार-आधारित जोखिम आसूचना।
- आई4सी / एनसीआरपी: गृह मंत्रालय के अंतर्गत साइबर अपराध रिपोर्टिंग और समन्वय।
- चक्षु / संचार साथी: संदिग्ध संचार की नागरिक रिपोर्टिंग और दूरसंचार धोखाधड़ी से जुड़ा तंत्र।
- आरबीआई-विनियमित संस्थाएँ: बैंक और भुगतान संस्थाएँ जो लेन-देन नियंत्रण लागू कर सकती हैं।
- एनपीसीआई तंत्र: विशेष रूप से जहाँ यूपीआई जैसी भुगतान प्रणालियाँ शामिल हों।
कानूनी और नीतिगत संबंध
- सूचना प्रौद्योगिकी अधिनियम, 2000: इलेक्ट्रॉनिक अपराध और डिजिटल प्रणाली शासन।
- भारतीय न्याय संहिता, 2023: तथ्यों के अनुसार छल, प्रतिरूपण और संबंधित अपराध लागू हो सकते हैं।
- भारतीय नागरिक सुरक्षा संहिता, 2023: आपराधिक प्रक्रिया, रिपोर्टिंग और जाँच का ढाँचा।
- डिजिटल व्यक्तिगत डेटा संरक्षण अधिनियम, 2023: व्यक्तिगत डेटा के वैध और अनुपातिक प्रसंस्करण से संबंधित।
- आरबीआई की डिजिटल भुगतान सुरक्षा व्यवस्थाएँ: क्षेत्रीय जोखिम नियंत्रण और ग्राहक संरक्षण के लिए महत्त्वपूर्ण।
महत्त्वपूर्ण आँकड़े
- 15 महीनों में ₹5,000 करोड़ से अधिक की संदिग्ध धोखाधड़ी रोकने की सूचना।
- अगस्त 2026 तक रिपोर्ट किया गया मूल्य: ₹5,043.73 करोड़।
- पहले छह महीनों में लगभग ₹660 करोड़ की रोकथाम।
- डिजिटल आसूचना मंच: 1,600 से अधिक संगठन।
- 25 से अधिक प्रशिक्षण सत्र; लगभग 1,500 बैंक, वित्तीय संस्थान और नियामक शामिल।
प्रमुख चुनौतियाँ
- गलत जोखिम-संकेत और वैध लेन-देन का रुक जाना।
- तेजी से बदलती धोखाधड़ी तकनीकें, सिम अदला-बदली और म्यूल खाता नेटवर्क।
- केंद्रीकृत गोपनीयता जोखिम पैदा किए बिना वास्तविक समय की अंतर-संचालनीयता।
- वित्तीय संस्थाओं में असमान अपनाव।
- सीमित डिजिटल साक्षरता और सामाजिक अभियांत्रिकी के प्रति संवेदनशीलता।
- सीमा-पार धोखाधड़ी नेटवर्क और धन का तेजी से कई स्तरों में स्थानांतरण।
- पारदर्शी शिकायत और सुधार तंत्र की आवश्यकता।
आगे की राह
धोखाधड़ी जोखिम संकेतों को सुरक्षित एपीआई के माध्यम से साझा करने की व्यवस्था संस्थागत की जानी चाहिए। मॉडल सत्यापन, तेज नागरिक शिकायत निवारण, दूरसंचार आसूचना और बैंक-म्यूल खाता विश्लेषण का एकीकरण, नियमित गोपनीयता तथा साइबर सुरक्षा लेखापरीक्षण और पहचान-रहित परिणाम आँकड़ों का प्रकाशन आवश्यक है। जोखिम-आधारित बाधाएँ श्रेणीबद्ध, प्रमाण-आधारित और आवश्यकता पड़ने पर वापस लेने योग्य होनी चाहिए। तकनीकी नियंत्रण के साथ डिजिटल साक्षरता अभियान भी जरूरी हैं।
प्रीलिम्स सावधानी
एफआरआई न तो क्रेडिट स्कोर है और न ही आपराधिक दोषसिद्धि का डेटाबेस। यह दूरसंचार पहचानकर्ताओं से जुड़ा वित्तीय धोखाधड़ी जोखिम संकेत है। चक्षु संदिग्ध धोखाधड़ीपूर्ण संचार की नागरिक रिपोर्टिंग से जुड़ा है, जबकि एनसीआरपी, आई4सी के साइबर अपराध रिपोर्टिंग तंत्र का हिस्सा है।
अभ्यास बहुविकल्पीय प्रश्न
वित्तीय धोखाधड़ी जोखिम संकेतक के संदर्भ में निम्नलिखित कथनों पर विचार कीजिए:
1. यह दूरसंचार विभाग से जुड़ा है।
2. यह संदिग्ध मोबाइल नंबरों से जुड़े जोखिम संकेत वित्तीय संस्थाओं को उपलब्ध करा सकता है।
3. “अत्यधिक उच्च” एफआरआई वर्गीकरण कानूनी रूप से साइबर धोखाधड़ी में दोषसिद्धि के बराबर है।
सही कथन कौन-से हैं?
(क) केवल 1 और 2 (ख) केवल 2 और 3 (ग) केवल 1 और 3 (घ) 1, 2 और 3
उत्तर: (क)। एफआरआई संचालनगत जोखिम संकेतक है, आपराधिक दोषसिद्धि नहीं।
यूपीएससी मेन्स अभ्यास प्रश्न
“प्रभावी साइबर-धोखाधड़ी शासन को शिकायत-आधारित प्रतिक्रिया से वास्तविक समय की जोखिम-आधारित रोकथाम की ओर बढ़ना होगा।” वित्तीय धोखाधड़ी जोखिम संकेतक के संदर्भ में दूरसंचार-वित्तीय आसूचना अभिसरण की भूमिका का परीक्षण कीजिए। (250 शब्द, जीएस-3)
संबंधित वास्तविक यूपीएससी पूर्ववर्ती प्रश्न
- यूपीएससी प्रीलिम्स 2026, प्रश्न 62: बीएनएसएस के अंतर्गत शून्य प्राथमिकी—आपराधिक न्याय प्रक्रिया तक नागरिक पहुँच के संदर्भ में प्रासंगिक।
- यूपीएससी प्रीलिम्स 2026, प्रश्न 63: सीईआईबी, एसएफआईओ और सीबीआई—भारत की प्रवर्तन और जाँच संस्थागत संरचना को समझने के लिए प्रासंगिक।
त्वरित पुनरावृत्ति
- एफआरआई = दूरसंचार से जुड़ा वित्तीय धोखाधड़ी जोखिम संकेत।
- शुरुआत: 22 मई 2025।
- दूरसंचार विभाग + आई4सी/एनसीआरपी + चक्षु + वित्तीय आसूचना का संबंध।
- अगस्त 2026 तक ₹5,043.73 करोड़ की संदिग्ध धोखाधड़ी रोकने की सूचना।
- याद रखें: संकेत → लेन-देन जाँच → नियंत्रित बाधा → रोकथाम।
श्री राम एग्जाम्स पर संबंधित अध्ययन
आधिकारिक स्रोत
पीआईबी / दूरसंचार विभाग: एफआरआई द्वारा ₹5,000 करोड़ से अधिक की संदिग्ध साइबर धोखाधड़ी रोकथाम
पीआईबी / दूरसंचार विभाग: एफआरआई की शुरुआत और परिचालन पृष्ठभूमि
Prelims Perspective
FRI is a DoT-linked risk signal for suspicious mobile numbers; inputs include NCRP/I4C, Chakshu and financial intelligence; banks, NBFCs and payment entities can use it for graded preventive action.
प्रीलिम्स दृष्टिकोण
एफआरआई संदिग्ध मोबाइल नंबरों के लिए दूरसंचार विभाग से जुड़ा जोखिम संकेत है। एनसीआरपी/आई4सी, चक्षु और वित्तीय आसूचना इसके स्रोत हो सकते हैं। बैंक, एनबीएफसी और भुगतान संस्थाएँ इसके आधार पर श्रेणीबद्ध रोकथाम कदम उठा सकती हैं।
Mains Perspective
Analyse preventive cyber-security governance, telecom-financial intelligence convergence, proportional risk controls, privacy, false positives and citizen trust in digital finance.
मेन्स दृष्टिकोण
पूर्व-रोकथाम आधारित साइबर सुरक्षा शासन, दूरसंचार-वित्तीय आसूचना अभिसरण, अनुपातिक जोखिम नियंत्रण, गोपनीयता, गलत जोखिम-संकेत और डिजिटल वित्त में नागरिक विश्वास के संदर्भ में विश्लेषण करें।
Goldej Kumar is the Founder and Editor of Sri Ram Exams (Exam2.in), an independent educational platform for UPSC, State Public Service Commission, SSC and other competitive examinations. His editorial focus is on exam-relevant current affairs, source-based analysis, MCQ reasoning, previous-year-question patterns and clear bilingual learning for English- and Hindi-medium aspirants.