भारतीय रिजर्व बैंक (आरबीआई) के डिप्टी गवर्नर शिरीष चंद्र मुर्मू ने बुधवार को बैंकिंग प्रणाली में कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) के महत्व को रेखांकित किया, लेकिन इस बात पर जोर दिया कि प्रौद्योगिकी को लागू करने और खामियों की पहचान करने में मानवीय हस्तक्षेप आवश्यक है।

मुरमू ने मुंबई में एक कार्यक्रम में कहा, "इसका उद्देश्य शासन को दिन-प्रतिदिन के कार्यान्वयन में खींचना नहीं है। यह देखना है कि संस्थागत क्षमता या जोखिम की भूख बदलती जरूरतों के पीछे कहां गिर रही है, और कहां अलग-अलग कमजोरियां, प्रत्येक व्यक्तिगत रूप से प्रबंधनीय, कुछ बड़ी हो सकती हैं।"

"एक मॉडल जो समग्र रूप से अच्छा प्रदर्शन करता है वह अभी भी एक छोटे लेकिन पहले से ही कमजोर समूह को विफल कर सकता है। इसलिए, बुद्धिमत्ता स्पष्टता की मांग करती है - एक तकनीक क्या प्रदान करती है, क्या छोड़ती है, और क्या इसका आउटपुट हाथ में लिए गए निर्णय में फिट बैठता है," मुर्मू ने कहा, यह वही है जो मानव निर्णय को अपरिहार्य बनाता है।

उन्होंने इस बात पर प्रकाश डाला कि बुद्धिमत्ता केवल AI तक ही सीमित नहीं होनी चाहिए, बल्कि कई घटकों को भी ध्यान में रखना चाहिए - विश्लेषणात्मक बुद्धिमत्ता, मानव बुद्धि, शासन संबंधी बुद्धिमत्ता और सामूहिक बुद्धिमत्ता, जिसमें बैंकों के बीच जानकारी एकत्र करना शामिल है।

मुर्मू ने इस बात पर जोर दिया कि बैंकों को नए उधारकर्ताओं तक पहुंचने और समझने के लिए AI और प्रौद्योगिकी का उपयोग करना चाहिए। मुर्मू ने कहा, "जहां किसी ऋणदाता के पास वास्तव में उधारकर्ता के बारे में विश्वसनीय जानकारी का अभाव होता है, वहां जानकारी के अभाव को प्रतिकूल जानकारी के रूप में नहीं देखा जाना चाहिए।"

"'हम नहीं जानते' के साथ ऐसा व्यवहार करना जैसे कि इसका अर्थ है 'हम जानते हैं कि यह बुरा है' इससे क्रेडिट से इनकार कर दिया जाता है जहां इसकी आवश्यकता नहीं है। यह वही जगह है जहां बैंकों को अपनी तकनीकी क्षमताओं को काम में लगाना चाहिए,'' उन्होंने कहा।

हालांकि प्रौद्योगिकी और मॉडलों के समान अनुकूलन से बैंकिंग प्रणाली में दक्षता बढ़ती है, यह "अनुचित एकाग्रता" डिजिटल धोखाधड़ी के जोखिम को भी बढ़ाती है, जो कई खातों और संस्थानों के माध्यम से फैल सकती है।

"जब जोखिम सामूहिक हो जाता है, तो इसके खिलाफ तैयार की गई खुफिया जानकारी भी सामूहिक होनी चाहिए। MuleHunter.ai और डिजिटल पेमेंट इंटेलिजेंस प्लेटफॉर्म वास्तव में इस चुनौती का रिज़र्व बैंक का जवाब है - AI की मदद से बिखरे हुए संकेतों को एक साथ खींचना, ताकि पता पहले चल सके और प्रतिक्रिया बेहतर ढंग से समन्वित हो,'' डिप्टी गवर्नर ने कहा।

इसके अलावा, AI की पैटर्न पहचान क्षमताओं का उपयोग बैंकिंग में धोखाधड़ी, आचरण, संचालन और साइबर जोखिम से संबंधित उभरती कमजोरियों की पहचान करने और उन पर कार्रवाई करने के लिए किया जाना चाहिए, इससे पहले कि यह एक व्यवधान बन जाए।

मुर्मू ने इस बात पर प्रकाश डाला कि जब बैंकिंग प्रणाली की बात आती है तो AI-संचालित उत्पादकता का एक अलग बैरोमीटर होना चाहिए। मुर्मू के अनुसार, "बैंकिंग में उत्पादकता केवल प्रति कर्मचारी आउटपुट या लागत-से-आय अनुपात नहीं है; यह है कि क्या वही संस्थान, समान संसाधनों के साथ, एक उधारकर्ता तक पहुंचता है, जो पहले नहीं पहुंच सका, एक शिकायत का समाधान करता है जो पहले लंबित रहती थी, कीमतें अधिक सटीक रूप से जोखिम उठाती हैं।"

उन्होंने आगे कहा, "अगर AI ग्राहकों तक पहुंच बढ़ाने या उनके अनुभव में सुधार किए बिना लागत को कम करता है, तो हम मौजूदा सिस्टम को बेहतर बनाने के बजाय उसे स्वचालित कर देंगे।