भारतीय रिजर्व बैंक (RBI) ने बैंकों में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) के इस्तेमाल को लेकर बड़ा कदम उठाया है। केंद्रीय बैंक ने एक नए फ्रेमवर्क के तहत बैंकों को AI मॉडल्स के लिए 'AI किल स्विच' लगाना अनिवार्य कर दिया है। इसका मतलब है कि अगर कोई AI सिस्टम गलत, पक्षपाती या खतरनाक नतीजे देता है, तो उसे तुरंत बंद किया जा सकेगा।
क्या है नया नियम?
RBI ने वित्तीय क्षेत्र में AI और मशीन लर्निंग के बढ़ते इस्तेमाल को देखते हुए 'मॉडल रिस्क मैनेजमेंट' पर एक ड्राफ्ट फ्रेमवर्क जारी किया है। इसके तहत, बैंकों और अन्य वित्तीय संस्थानों को अपने सभी AI मॉडल्स के लिए 'AI किल स्विच' की सुविधा देनी होगी। यह फीचर किसी भी AI सिस्टम को फौरन बंद करने की इजाजत देगा, अगर वह नुकसानदेह, पक्षपाती या गलत नतीजे दे रहा हो। इस नए नियम का मकसद यह सुनिश्चित करना है कि बैंक ऑटोमेटेड फैसलों, जैसे क्रेडिट स्कोरिंग, फ्रॉड डिटेक्शन और कस्टमर सर्विस, पर अपनी पकड़ बनाए रखें।
निवेशकों के लिए क्यों अहम?
AI आज के बैंकिंग सिस्टम का एक अहम हिस्सा बन गया है, जो लोन की प्रक्रिया और रिस्क मैनेजमेंट को बेहतर बनाने में मदद करता है। हालांकि, RBI का यह कदम दिखाता है कि रेगुलेटर तेजी से टेक्नोलॉजी अपनाने के बजाय स्थिरता और ग्राहक सुरक्षा को ज्यादा अहमियत दे रहा है। निवेशकों के लिए, इसका मतलब है कि कंप्लायंस कॉस्ट (नियमों का पालन करने का खर्च) बढ़ सकता है। बैंकों को इंसानी निगरानी, मॉडल की जांच-पड़ताल और बोर्ड-लेवल रिस्क मैनेजमेंट में निवेश करना होगा। इससे भले ही सिस्टम फेल होने का खतरा कम होगा, लेकिन नए AI-आधारित प्रोडक्ट्स को बाजार में लाने में ज्यादा समय लग सकता है।
बोर्ड की सीधी जवाबदेही
RBI ने AI गवर्नेंस की जिम्मेदारी अब सीधे बोर्ड को सौंप दी है। नए नियमों के मुताबिक, हाई-रिस्क वाले AI मॉडल्स को बोर्ड की रिस्क मैनेजमेंट कमेटी से मंजूरी लेनी होगी। इसका मतलब है कि अब टेक या रिस्क टीमें अकेले फैसले नहीं ले सकेंगी; बोर्ड को सीधे तौर पर मॉडल्स के परफॉरमेंस और कंपनी के रिस्क लेने की क्षमता के लिए जवाबदेह ठहराया जाएगा। यह बदलाव सुनिश्चित करेगा कि AI स्ट्रैटेजी बैंक की ओवरऑल वित्तीय सेहत और रेगुलेटरी स्थिति के साथ मेल खाए।
वेंडर और थर्ड-पार्टी रिस्क पर भी नजर
कई बैंक AI-आधारित सॉल्यूशंस के लिए थर्ड-पार्टी फिनटेक वेंडर्स पर निर्भर करते हैं। ड्राफ्ट गाइडलाइंस में यह साफ किया गया है कि किसी भी मॉडल के इस्तेमाल का नतीजा, चाहे वह कहीं से भी आया हो, बैंक की ही जिम्मेदारी होगी। RBI ने सप्लाई चेन रिस्क पर खास जोर दिया है। उनका कहना है कि कुछ ग्लोबल टेक फर्म्स पर AI मॉडल्स के लिए ज्यादा निर्भरता एक सिस्टमिक रिस्क पैदा कर सकती है। बैंकों को अपने टेक्नोलॉजी पार्टनर्स की गहरी जांच करनी होगी, जिसका असर मौजूदा वेंडर कॉन्ट्रैक्ट्स और बाहरी AI टूल्स को अपनाने की रफ्तार पर पड़ सकता है।
'एक्सप्लेनेबिलिटी' और इंसानी निगरानी जरूरी
नए फ्रेमवर्क का एक अहम हिस्सा 'एक्सप्लेनेबिलिटी' है। बैंकों को सरल शब्दों में यह बताना होगा कि AI मॉडल किसी खास नतीजे पर क्यों पहुंचा। यह खासकर कस्टमर-फेसिंग एप्लीकेशन्स जैसे लोन अप्रूवल या रिजेक्शन के मामलों में बहुत जरूरी है। RBI ने 'ऑटोमेशन बायस' से बचने के लिए इंसानी निगरानी को भी अनिवार्य किया है, ताकि कर्मचारी AI के नतीजों पर आंख मूंदकर भरोसा न करें और अपनी स्वतंत्र समझ का इस्तेमाल करें। ग्राहकों को यह भी बताना होगा कि वे AI से इंटरैक्ट कर रहे हैं और उन्हें इंसानी प्रतिनिधि से बात करने का विकल्प भी मिलना चाहिए।
निवेशकों को क्या ध्यान रखना चाहिए?
निवेशकों को यह देखना होगा कि बैंक इन नियमों का पालन करने के लिए अपने इंटरनल रिस्क फ्रेमवर्क को कितनी जल्दी अपडेट करते हैं और इसमें कितना खर्च आता है। साथ ही, यह भी देखना होगा कि क्या ये नियम डिजिटल ट्रांसफॉर्मेशन की रफ्तार को धीमा करते हैं या बैंकों और फिनटेक पार्टनर्स के बीच रिश्तों पर असर डालते हैं। बोर्ड अप्रूवल प्रोसेस के तहत हाई-रिस्क मॉडल्स को बनाए रखने की फाइनल कॉस्ट, AI टेक्नोलॉजी में भारी निवेश करने वाले बैंकों के तिमाही नतीजों के लिए एक महत्वपूर्ण फैक्टर साबित होगी।