वित्तीय प्रणाली में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) की भूमिका | Current Affairs | Vision IAS

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In Summary

  • एआई बेहतर ग्राहक संपर्क, ऋण वितरण, धोखाधड़ी का पता लगाने और अनुपालन के माध्यम से वित्तीय सेवाओं को बेहतर बनाता है।
  • चिंताओं में एआई पूर्वाग्रह, डेटा गोपनीयता, मॉडलों की 'ब्लैक बॉक्स' प्रकृति और बढ़ते साइबर जोखिम शामिल हैं।
  • भारतीय बैंकिंग क्षेत्र में एआई के प्रमुख अनुप्रयोगों में एसबीआई के आईए जैसे चैटबॉट और योनो जैसे प्लेटफार्मों पर धोखाधड़ी का पता लगाना शामिल है।

In Summary

जहां AI वित्तीय संस्थानों द्वारा ग्राहकों को बेहतर सेवाएं देने, जोखिमों की निगरानी करने और निरीक्षण प्रणाली सुदृढ़ करने में महत्त्वपूर्ण भूमिका निभा सकता है, वहीं अगर इसे बिना पर्याप्त सुरक्षा उपायों के अपनाया जाता है, तो यह पहले से मौजूद कमियों को और अधिक बढ़ा सकता है।

वित्तीय प्रणाली में AI का महत्व

  • ग्राहक के साथ संवाद को सुविधाजनक बनाता है: बहुभाषी चैटबॉट्स के माध्यम से सरल, अधिक सहज और त्वरित प्रत्युत्तर देना संभव हो गया है।
  • ऋण प्रदायगी में सुधार: AI पारंपरिक वित्तीय तरीकों (जैसे गिरवी/कोलैटरल, वित्तीय विवरण आदि) के साथ मिलकर कार्य करता है। यह लेन-देन के व्यवहार, ऋण की वापसी (रिपेमेंट) के पैटर्न और व्यावसायिक गतिविधियों से मिले व्यापक डेटा का विश्लेषण करके बेहतर निर्णय लेने में मदद करता है।
  • धोखाधड़ी का पता लगाने और जोखिम प्रबंधन में: असामान्य पैटर्न और संदिग्ध गतिविधियों की पहचान करने तथा इनके खिलाफ त्वरित कार्रवाई करने में सहायता करता है।
  • अनुपालन और पर्यवेक्षण: बड़े आंकड़ों का विश्लेषण कर पैटर्न को समझने और अनियमितताओं का पता लगाने में मदद करता है। 

AI से संबंधित चिंताएं:

  • पक्षपात और अनुचित परिणाम: AI सिस्टम डेटा से सीखते हैं, लेकिन यह डेटा पहले के व्यवहार, व्याप्त असमानताओं और संरचनात्मक भेदभाव को भी दर्शा सकता है। इसलिए, AI  के निर्णय कभी-कभी पक्षपातपूर्ण और अनुचित हो सकते हैं।
  • ब्लैक बॉक्स प्रकृति: AI प्रणालियों के कामकाज की प्रकृति अपारदर्शी होती है। इसलिए कभी-कभी ये प्रणालियां ऐसे परिणाम दे देती हैं जो ग्राहक, प्रबंधक या विनियामक के लिए हमेशा स्वीकार्य नहीं होते।
  • डेटा की गोपनीयता (प्राइवेसी): वित्तीय डेटा व्यक्तिगत जानकारी के सबसे संवेदनशील रूपों में से एक है। इनका सार्वजनिक होने का खतरा बना रहता है। 
  • एक ही मॉडल पर निर्भरता का जोखिम: यदि कई संस्थान एक जैसे AI मॉडल पर निर्भर हो जाते हैं, तो किसी एक मॉडल में कमी या गलती होने पर इसका असर करोड़ों (यहाँ तक कि अरबों) ग्राहकों पर पड़ सकता है।
  • साइबर जोखिम: धोखेबाज़ और असामाजिक तत्व AI का उपयोग करके अधिक विश्वसनीय दिखने वाले फिशिंग मैसेज बना सकते हैं, डीपफेक तैयार कर सकते हैं, जिससे धोखाधड़ी का जोखिम बढ़ जाता है।

भारतीय बैंकिंग-प्रणाली में AI के प्रमुख उपयोग:

  • चैटबॉट्स: SBI इंटेलिजेंट असिस्टेंट (SIA); बड़ौदा ब्रेनी (बैंक ऑफ बड़ौदा); आदि।
  • धोखाधड़ी का पता लगाना: SBI का योनो (YONO) प्लेटफॉर्म धोखाधड़ी की रोकथाम के लिए AI का उपयोग करता है।
  • त्वरित ग्राहक सेवा: एचडीएफसी बैंक के Eva (AI चैटबॉट) ने अपनाए जाने के कुछ ही महीनों में ग्राहकों के कई सवालों का समाधान किया। 
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