ਹਾਲਾਂਕਿ **70%** ਭਾਰਤੀ ਬੈਂਕਾਂ ਨੇ AI ਟੂਲਸ ਨੂੰ ਪ੍ਰੋਡਕਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰ ਲਿਆ ਹੈ, ਪਰ ਡਾਟਾ ਸੁਰੱਖਿਆ ਅਤੇ ਗਵਰਨੈਂਸ ਕਾਰਨ ਇਸਦਾ ਵੱਡੇ ਪੱਧਰ 'ਤੇ ਵਿਸਤਾਰ ਹੌਲੀ ਹੈ। RBI ਦੀਆਂ ਸਖ਼ਤ ਹਦਾਇਤਾਂ ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਆ ਚਿੰਤਾਵਾਂ ਕਾਰਨ ਬੈਂਕ ਆਪਣੇ ਨਵੇਂ ਟੈਕਨਾਲੋਜੀ ਬਜਟ ਦਾ **10%** ਤੋਂ ਵੀ ਘੱਟ ਹਿੱਸਾ AI 'ਤੇ ਖਰਚ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ।
AI ਅਪਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਬੈਂਕਾਂ ਦੀ ਚੁਣੌਤੀ
ਭਾਰਤੀ ਬੈਂਕਿੰਗ ਸੈਕਟਰ ਅੱਜ ਡਿਜੀਟਲ ਵਿਕਾਸ ਦੇ ਇੱਕ ਅਹਿਮ ਮੋੜ 'ਤੇ ਖੜ੍ਹਾ ਹੈ। 'Zeta CXO' ਸਰਵੇਖਣ ਅਨੁਸਾਰ, 70% ਬੈਂਕਾਂ ਨੇ AI ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਸ਼ੁਰੂ ਤਾਂ ਕਰ ਦਿੱਤੇ ਹਨ, ਪਰ ਪੂਰੀ ਸੰਸਥਾ ਵਿੱਚ ਇਸ ਨੂੰ ਸਕੇਲ ਕਰਨਾ ਇੱਕ ਵੱਡੀ ਚੁਣੌਤੀ ਬਣਿਆ ਹੋਇਆ ਹੈ। ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਬੈਂਕ ਅਜੇ ਵੀ AI ਨੂੰ ਸਿਰਫ਼ ਫਰਾਡ ਡਿਟੈਕਸ਼ਨ, ਕਸਟਮਰ ਸਰਵਿਸ ਅਤੇ ਡਾਕੂਮੈਂਟ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਤੱਕ ਹੀ ਸੀਮਤ ਰੱਖ ਰਹੇ ਹਨ।
ਸੁਰੱਖਿਆ ਅਤੇ ਡਾਟਾ ਦੀ ਸਮੱਸਿਆ
ਬੈਂਕਾਂ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਡੀ ਰੁਕਾਵਟ ਉਹਨਾਂ ਦਾ ਡਾਟਾ ਸਾਈਲੋਜ਼ (Data Silos) ਵਿੱਚ ਫਸਿਆ ਹੋਣਾ ਹੈ। ਲਗਭਗ ਅੱਧੇ ਬੈਂਕਾਂ ਦਾ ਮੰਨਣਾ ਹੈ ਕਿ ਡਾਟਾ ਦੀ ਸਹੀ ਵਰਤੋਂ ਨਾ ਹੋਣ ਕਾਰਨ AI ਮਾਡਲ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਕੰਮ ਨਹੀਂ ਕਰ ਪਾ ਰਹੇ। ਇਸੇ ਕਾਰਨ ਬੈਂਕ ਆਪਣੇ ਨਵੇਂ ਟੈਕਨਾਲੋਜੀ ਬਜਟ ਦਾ ਸਿਰਫ਼ 10% ਤੋਂ ਘੱਟ ਹਿੱਸਾ ਹੀ AI ਵਿੱਚ ਲਗਾ ਰਹੇ ਹਨ।
RBI ਦਾ ਦਬਾਅ
ਭਾਰਤੀ ਰਿਜ਼ਰਵ ਬੈਂਕ (RBI) ਨੇ ਬੈਂਕਾਂ ਨੂੰ ਚੇਤਾਵਨੀ ਦਿੱਤੀ ਹੈ ਕਿ ਉਹ 'ਬਲੈਕ-ਬਾਕਸ' (Black-box) ਮਾਡਲਾਂ ਤੋਂ ਬਚਣ। RBI ਚਾਹੁੰਦਾ ਹੈ ਕਿ AI ਦੇ ਫੈਸਲਿਆਂ ਪਿੱਛੇ ਇੱਕ ਤਰਕ ਹੋਵੇ, ਤਾਂ ਜੋ ਕਰਜ਼ਾ ਦੇਣ ਵੇਲੇ ਕਿਸੇ ਵੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦਾ ਪੱਖਪਾਤ ਨਾ ਹੋਵੇ। ਇਸ ਸਮੇਂ ਕੋਈ ਵੀ ਵੱਡਾ ਬੈਂਕ ਪੂਰੀ ਸੰਸਥਾ ਲਈ ਇੱਕ ਸਾਂਝੀ AI ਪਾਲਿਸੀ ਲਾਗੂ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਿਆ ਹੈ। ਨਿਵੇਸ਼ਕਾਂ ਨੂੰ ਹੁਣ ਇਹ ਦੇਖਣਾ ਹੋਵੇਗਾ ਕਿ ਕਿਹੜੇ ਬੈਂਕ ਆਪਣਾ ਡਾਟਾ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਮਜ਼ਬੂਤ ਕਰਕੇ ਇਸ ਸੁਰੱਖਿਆ ਚੁਣੌਤੀ ਨੂੰ ਪਾਰ ਕਰਦੇ ਹਨ।