RBI का बैंकों को निर्देश: AI का इस्तेमाल सिर्फ लागत घटाने के लिए नहीं, ग्रोथ के लिए भी करें

औपचारिक क्रेडिट में ग्रोथ की खाई

बैंकों के सामने एक बड़ी चुनौती नए कर्जदारों को औपचारिक बैंकिंग प्रणाली में लाना है। डिप्टी गवर्नर द्वारा साझा किए गए आंकड़ों के मुताबिक, 2025-26 फाइनेंशियल ईयर में औपचारिक क्रेडिट सिस्टम में नए व्यवसायों के प्रवेश का हिस्सा घटकर 42% रह गया, जो 2022-23 में 52% था। यह आंकड़ा दर्शाता है कि जहां बैंकों ने अपने कुल लोन बुक को बढ़ाने में कामयाबी हासिल की है (कमर्शियल क्रेडिट में 14% की वृद्धि हुई), वहीं मौजूदा तकनीक नए ग्राहकों को खोजने की तुलना में मौजूदा ग्राहकों को बेहतर सेवा देने में अधिक प्रभावी है।

RBI का सुझाव है कि यदि AI का उपयोग केवल लागत कम करने के लिए किया जाता है, तो यह बैंकों को बढ़ाने के बजाय यथास्थिति को प्रभावी ढंग से ऑटोमेट करता है। निवेशकों के लिए, यह एक संकेत है कि उन्हें इस बात पर नजर रखनी चाहिए कि बैंक अपने टेक्नोलॉजी बजट का आवंटन कैसे करते हैं। जो बैंक वैकल्पिक डेटा - जैसे GST फाइलिंग, यूटिलिटी भुगतान और कैश फ्लो - का विश्लेषण करने के लिए AI का सफलतापूर्वक उपयोग करके उन क्रेडिट-योग्य उधारकर्ताओं की पहचान कर सकते हैं, जिनके पास पारंपरिक क्रेडिट हिस्ट्री नहीं है, वे लंबी अवधि की ग्रोथ के लिए बेहतर स्थिति में हो सकते हैं।

जवाबदेही और मानवीय निगरानी

ग्रोथ के अलावा, सेंट्रल बैंक ने इन नई प्रणालियों के गवर्नेंस के लिए सख्त उम्मीदें तय की हैं। RBI ने स्पष्ट कर दिया है कि जब AI सिस्टम विफल होते हैं या नुकसान पहुंचाते हैं तो 'मॉडल का निर्णय' एक स्वीकार्य बहाना नहीं होगा। बैंकों को स्पष्ट मानवीय जवाबदेही बनाए रखनी चाहिए, यह सुनिश्चित करते हुए कि कोई भी AI-संचालित लेंडिंग या धोखाधड़ी का पता लगाने का निर्णय समझाने योग्य हो और ग्राहक द्वारा उस पर आपत्ति जताई जा सके।

'जिम्मेदार नवाचार' (responsible innovation) की इस दिशा में परिचालन संबंधी चेतावनियाँ भी शामिल हैं। RBI ने पहले भी जोखिमों को उजागर किया है, जिसमें वित्तीय बहिष्करण के नए रूपों की संभावना भी शामिल है, जहां स्वचालित प्रणालियां अनजाने में आबादी के विशिष्ट वर्गों को बाहर कर सकती हैं। कुछ टेक्नोलॉजी वेंडरों पर अत्यधिक निर्भरता का भी प्रणालीगत जोखिम है, जो बैंकिंग क्षेत्र को व्यापक त्रुटियों या साइबर खतरों के प्रति संवेदनशील बना सकता है यदि वे विशिष्ट सिस्टम विफल हो जाते हैं।

निवेशकों को क्या निगरानी करनी चाहिए

आगे चलकर, बैंकिंग क्षेत्र के लिए मुख्य निगरानी यह होगी कि संस्थान AI को अपनी व्यावसायिक रणनीति में कैसे एकीकृत करते हैं। फोकस साधारण डिजिटल ट्रांसफॉर्मेशन से हटकर यह साबित करने पर केंद्रित हो रहा है कि ये उपकरण वास्तव में सक्रिय उपयोगकर्ताओं की संख्या बढ़ा सकते हैं और जोखिम को अधिक सटीक रूप से प्रबंधित कर सकते हैं। निवेशकों को आने वाले तिमाही नतीजों में प्रबंधन की टिप्पणियों पर ध्यान देना चाहिए कि AI का ग्राहक अधिग्रहण लागत पर क्या प्रभाव पड़ता है और 'क्रेडिट-अदृश्य' (credit-invisible) सेगमेंट तक पहुंचने की उनकी क्षमता क्या है, क्योंकि रेगुलेटर उम्मीद करता है कि यह आने वाले वर्षों में उत्पादकता का सच्चा माप होगा।