भारतीय रिजर्व बैंक (RBI) के गवर्नर शक्तिकांत दास ने कहा है कि आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) बैंकिंग सेक्टर में वैसा ही बड़ा बदलाव लाएगा जैसा यूनिफाइड पेमेंट्स इंटरफेस (UPI) ने डिजिटल पेमेंट्स में लाया है। इस कदम से लोन देना आसान होगा और लागत कम होगी, खासकर छोटे और मध्यम उद्योगों (MSMEs) के लिए।
AI से लोनिंग में बड़ा बदलाव
मुंबई में FIBAC 2026 कॉन्फ्रेंस के दौरान RBI गवर्नर शक्तिकांत दास ने एक ऐसे भविष्य की तस्वीर पेश की, जहां आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) लोन देने की प्रक्रिया में अहम भूमिका निभाएगा। उन्होंने सीधे तौर पर UPI की तुलना करते हुए कहा कि AI भी उसी तरह से लोन देने के तरीकों को बदल सकता है, जैसे UPI ने पेमेंट्स को बदला है।
डेटा से बढ़ेगा क्रेडिट एक्सेस
RBI की रणनीति भारत के मजबूत डिजिटल पब्लिक इंफ्रास्ट्रक्चर का इस्तेमाल करने पर टिकी है। आधार, अकाउंट एग्रीगेटर सिस्टम, यूनिफाइड लेंडिंग इंटरफेस (ULI) और ONDC जैसे प्लेटफॉर्म AI-आधारित लोन फैसलों के लिए ज़रूरी डेटा मुहैया कराएंगे। पारंपरिक क्रेडिट स्कोर से हटकर, अब कैश फ्लो, GST फाइलिंग और यूटिलिटी पेमेंट्स जैसे वैकल्पिक डेटा का विश्लेषण किया जाएगा। इससे बैंकों को नए क्रेडिट वाले व्यक्तियों और माइक्रो, स्मॉल और मीडियम एंटरप्राइजेज (MSMEs) जैसे कम सेवा वाले वर्गों तक पहुंचने में मदद मिलेगी।
लागत में कमी और बढ़ती कुशलता
यह बदलाव सिर्फ ग्राहकों तक पहुंच बढ़ाने के लिए नहीं है, बल्कि बैंकिंग सेक्टर के लिए कुशलता (efficiency) बढ़ाने का भी एक बड़ा मौका है। AI मॉडल लोन प्रोसेसिंग और डॉक्यूमेंट वेरिफिकेशन को ऑटोमेट करके कॉस्ट-टू-इनकम रेशियो को काफी कम कर सकते हैं। यह वित्तीय दुनिया में बढ़ती प्रतिस्पर्धा के बीच बैंकों के लिए मुनाफ़ा बनाए रखने के लिए महत्वपूर्ण है।
जोखिम और गवर्नेंस पर RBI की पैनी नजर
जहां RBI AI अपनाने को बढ़ावा दे रहा है, वहीं रेगुलेटर ने संभावित खतरों को लेकर आगाह भी किया है। गवर्नर दास ने ज़ोर देकर कहा कि AI कोई 'सेट एंड फॉरगेट' समाधान नहीं है। केंद्रीय बैंक उम्मीद करता है कि बैंक अपने एल्गोरिदम से लिए गए फैसलों के लिए पूरी तरह जवाबदेह होंगे। इसका मतलब है कि बैंकों को अपने AI मॉडल की पूरी सूची बनाए रखनी होगी और पारदर्शिता सुनिश्चित करनी होगी, ताकि हर लोन फैसले को समझाया जा सके।
RBI ने उन जोखिमों पर भी प्रकाश डाला जिन्हें बैंकों को सक्रिय रूप से प्रबंधित करना होगा। इनमें एल्गोरिथम बायस (algorithmic bias) का खतरा शामिल है, जिससे अनुचित लोन प्रथाएं हो सकती हैं, और AI-संचालित साइबर हमलों का खतरा भी है। इसके अलावा, गवर्नर ने कुछ ही टेक्नोलॉजी वेंडर्स पर अत्यधिक निर्भरता से बचने की सलाह दी, क्योंकि इससे सिस्टमैटिक जोखिम पैदा हो सकता है।
आगे क्या?
इन खतरों से निपटने के लिए, RBI ने AI और मशीन लर्निंग का उपयोग करके धोखाधड़ी का पता लगाने के लिए 'डिजिटल पेमेंट इंटेलिजेंस प्लेटफॉर्म' लॉन्च किया है। भविष्य में, नियामक का जोर भारी-भरकम नियमों के बजाय चुस्त (agile) रेगुलेशन पर रहेगा।
निवेशकों के लिए, मुख्य बात यह देखनी होगी कि बैंक कैसे टेक्नोलॉजी-संचालित विकास की इच्छा को RBI की सख्त गवर्नेंस अपेक्षाओं के साथ संतुलित करते हैं। इस बदलाव में सफलता बैंकों की इन-हाउस AI विशेषज्ञता बनाने, साइबर सुरक्षा को मजबूत करने और अपने AI सिस्टम के लिए मजबूत 'रेड-टीमिंग' और स्ट्रेस-टेस्टिंग फ्रेमवर्क विकसित करने की क्षमता पर निर्भर करेगी।