RBI के फ्री-AI फ्रेमवर्क का कार्यान्वयन
भारतीय रिजर्व बैंक का नया फ्री-AI फ्रेमवर्क बैंकिंग और वित्तीय सेवा क्षेत्रों में विश्वास और जवाबदेही बढ़ाने के लिए AI प्रणालियों में निष्पक्षता, मजबूती, दक्षता और व्याख्या पर जोर देता है।
कार्यान्वयन के लिए प्रमुख आवश्यकताएं
- अवसंरचना और प्रशिक्षण में महत्वपूर्ण निवेश।
- नई शासन संरचनाएँ.
- क्षेत्र-व्यापी क्षमता निर्माण।
- शुरू से ही निष्पक्षता और पारदर्शिता लाने के लिए सांस्कृतिक परिवर्तन।
विशेषज्ञ की राय
ऑथब्रिज के सीईओ अजय त्रेहान ने सांस्कृतिक परिवर्तन के महत्व पर प्रकाश डाला और प्रमुख घटकों को परिभाषित किया:
- व्याख्यात्मकता: AI निर्णयों को मानव-समझने योग्य तर्क से जोड़ा जाना चाहिए।
- निष्पक्षता: यह सुनिश्चित करना कि किसी भी जनसांख्यिकीय समूह को अनुचित रूप से नुकसान न पहुंचे।
- दीर्घकालिक लाभ: इसमें निर्णय की गुणवत्ता में सुधार, अनुपालन जोखिम में कमी, तथा ग्राहक विश्वास में वृद्धि शामिल है।
ईवाई इंडिया के कार्तिक पशुपति ने व्यापक मूल्यांकन रणनीतियों पर जोर दिया:
- लेखापरीक्षा: इसमें शासन प्रक्रियाओं, उपयोग मामले अनुमोदन, तथा जोखिम और अनुपालन कार्यों का मूल्यांकन शामिल है।
- कानूनों और नैतिकता का अनुपालन सुनिश्चित करने के लिए मॉडलों का परीक्षण दुर्लभ या चरम परिदृश्यों में किया जाना आवश्यक है।
- SHAP और LIME जैसी तकनीकें जटिल मॉडलों को स्पष्ट कर सकती हैं, लेकिन निष्पक्षता गुणवत्तापूर्ण प्रशिक्षण डेटा पर निर्भर करती है।
- डेटा सफ़ाई: चुनौती डेटासेट से ऐतिहासिक पूर्वाग्रहों को हटाने में है।
अधिकांश भारतीय बैंक वर्तमान में एआई अपनाने के प्रारंभिक चरण में हैं, तथा नियम-आधारित प्रणालियों से सरल मशीन लर्निंग मॉडल की ओर बढ़ रहे हैं।