ਭਾਰਤੀ ਰਿਜ਼ਰਵ ਬੈਂਕ (RBI) ਨੇ FIBAC 2026 ਕਾਨਫਰੰਸ ਦੌਰਾਨ ਇੱਕ ਨਵਾਂ ਡਿਜੀਟਲ ਪੇਮੈਂਟ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਪਲੇਟਫਾਰਮ (DPIP) ਲਾਂਚ ਕੀਤਾ ਹੈ। ਇਸ ਦਾ ਮੁੱਖ ਉਦੇਸ਼ ਵਧ ਰਹੇ ਡਿਜੀਟਲ ਪੇਮੈਂਟ ਫਰਾਡ (Digital Payment Fraud) ਨੂੰ ਰੋਕਣਾ ਹੈ। ਇਹ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਇੰਡੀਅਨ ਡਿਜੀਟਲ ਪੇਮੈਂਟ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਕਾਰਪੋਰੇਸ਼ਨ (IDPIC) ਦੁਆਰਾ ਚਲਾਇਆ ਜਾਵੇਗਾ ਅਤੇ ਬੈਂਕਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਰੀਅਲ-ਟਾਈਮ (Real-time) ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਸ਼ੇਅਰਿੰਗ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਕਰੇਗਾ। ਹਾਲਾਂਕਿ ਇਹ ਸੁਰੱਖਿਆ ਨੂੰ ਮਜ਼ਬੂਤ ਕਰੇਗਾ, ਪਰ ਵਿੱਤੀ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਹੁਣ ਇੰਟੀਗ੍ਰੇਸ਼ਨ (Integration) ਖਰਚਿਆਂ ਅਤੇ ਡਾਟਾ ਪ੍ਰਾਈਵੇਸੀ (Data Privacy) ਦੀਆਂ ਜ਼ਰੂਰਤਾਂ ਨੂੰ ਸੰਤੁਲਿਤ ਕਰਨਾ ਹੋਵੇਗਾ।
11 ਅਗਸਤ, 2026, ਮੰਗਲਵਾਰ ਨੂੰ, ਭਾਰਤੀ ਰਿਜ਼ਰਵ ਬੈਂਕ (RBI) ਨੇ FIBAC 2026 ਕਾਨਫਰੰਸ ਵਿੱਚ ਆਪਣੇ ਡਿਜੀਟਲ ਪੇਮੈਂਟ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਪਲੇਟਫਾਰਮ (DPIP) ਦਾ ਐਲਾਨ ਕੀਤਾ। ਇਹ ਪਹਿਲਕਦਮੀ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ (AI) ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ (ML) ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ, ਬੈਂਕਿੰਗ ਈਕੋਸਿਸਟਮ (Banking Ecosystem) ਵਿੱਚ ਰੀਅਲ-ਟਾਈਮ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਸ਼ੇਅਰਿੰਗ ਰਾਹੀਂ ਡਿਜੀਟਲ ਭੁਗਤਾਨਾਂ ਵਿੱਚ ਵੱਧ ਰਹੇ ਫਰਾਡ (Fraud) ਨੂੰ ਰੋਕਣ ਲਈ ਇੱਕ ਕੇਂਦਰੀਕ੍ਰਿਤ ਯਤਨ ਹੈ।
ਇਹ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਇੰਡੀਅਨ ਡਿਜੀਟਲ ਪੇਮੈਂਟ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਕਾਰਪੋਰੇਸ਼ਨ (IDPIC) ਦੁਆਰਾ ਚਲਾਇਆ ਜਾਵੇਗਾ, ਜੋ ਕਿ ਅਕਤੂਬਰ 2025 ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਕੀਤੀ ਗਈ ਇੱਕ ਨਾਨ-ਪ੍ਰਾਫਿਟ (Non-profit) ਸੈਕਸ਼ਨ 8 ਕੰਪਨੀ ਹੈ। ਸਟੇਟ ਬੈਂਕ ਆਫ ਇੰਡੀਆ (SBI) ਇਸ ਸੰਸਥਾ ਦਾ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਪ੍ਰਮੋਟਰ ਹੈ, ਜਿਸ ਨੇ 50% ਹਿੱਸੇਦਾਰੀ ਰੱਖਣ ਲਈ ਰੈਗੂਲੇਟਰੀ (Regulatory) ਪ੍ਰਵਾਨਗੀ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤੀ ਹੈ। ਇਸ ਕਾਰਪੋਰੇਸ਼ਨ ਦਾ ਟੀਚਾ ਇੱਕ ਸਟੈਂਡਰਡਾਈਜ਼ਡ (Standardized), ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨਾ ਹੈ, ਜੋ ਬੈਂਕਾਂ ਨੂੰ ਵੱਖ-ਵੱਖ, ਵੱਖਰੀਆਂ-ਵੱਖਰੀਆਂ ਸਿਸਟਮਾਂ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਰਹਿਣ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਸ਼ੱਕੀ ਲੈਣ-ਦੇਣ ਦਾ ਤੁਰੰਤ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਅਤੇ ਰਿਪੋਰਟ ਕਰਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
AI ਗਵਰਨੈਂਸ ਅਤੇ ਮਨੁੱਖੀ ਨਿਗਰਾਨੀ
ਐਲਾਨ ਦੌਰਾਨ, RBI ਗਵਰਨਰ ਸੰਜੇ ਮਲਹੋਤਰਾ ਨੇ ਜ਼ੋਰ ਦੇ ਕੇ ਕਿਹਾ ਕਿ ਜਦੋਂ ਕਿ ਸਾਈਬਰ ਕ੍ਰਾਈਮ (Cybercrime) ਨਾਲ ਲੜਨ ਲਈ ਟੈਕਨਾਲੋਜੀ (Technology) ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ, ਇਹ ਮਨੁੱਖੀ ਨਿਰਣੇ (Human Judgment) ਦਾ ਬਦਲ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੇ ਇਸ ਗੱਲ 'ਤੇ ਜ਼ੋਰ ਦਿੱਤਾ ਕਿ ਵਿੱਤੀ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਨੂੰ AI ਤਾਇਨਾਤ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ ਮਜ਼ਬੂਤ ਗਵਰਨੈਂਸ ਫਰੇਮਵਰਕ (Governance Framework) ਨੂੰ ਤਰਜੀਹ ਦੇਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ। ਕੇਂਦਰੀ ਬੈਂਕ ਨੂੰ ਉਮੀਦ ਹੈ ਕਿ ਬੈਂਕ ਆਪਣੇ AI ਮਾਡਲਾਂ ਦੀਆਂ ਵਿਆਪਕ ਇਨਵੈਂਟਰੀਆਂ (Inventories) ਬਣਾਈ ਰੱਖਣਗੇ ਅਤੇ ਸਿਸਟਮਾਂ ਨੂੰ ਐਡਵਰਸੇਰੀਅਲ ਹਮਲਿਆਂ (Adversarial Attacks) ਦੇ ਵਿਰੁੱਧ ਲਚਕੀਲਾ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਰੈੱਡ-ਟੀਮਿੰਗ (Red-teaming) ਵਰਗੇ ਕਠੋਰ ਟੈਸਟ ਲਾਗੂ ਕਰਨਗੇ।
ਓਪਰੇਸ਼ਨਲ ਅਤੇ ਸਾਈਬਰਸੁਰੱਖਿਆ ਜੋਖਮ
ਨਿਵੇਸ਼ਕਾਂ (Investors) ਅਤੇ ਬੈਂਕ ਸਟੇਕਹੋਲਡਰਾਂ (Stakeholders) ਲਈ, ਇੱਕ ਕੇਂਦਰੀਕ੍ਰਿਤ AI-ਆਧਾਰਿਤ ਸਿਸਟਮ ਵੱਲ ਵਧਣ ਨਾਲ ਕੁਝ ਖਾਸ ਨਿਗਰਾਨੀਯੋਗ (Monitorables) ਜੁੜੇ ਹੋਏ ਹਨ। ਇਹਨਾਂ ਉੱਨਤ ਸਿਸਟਮਾਂ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਅਤੇ ਬਣਾਈ ਰੱਖਣ ਨਾਲ ਹਰੇਕ ਬੈਂਕ ਲਈ ਓਪਰੇਸ਼ਨਲ ਖਰਚੇ (Operational Costs) ਵਧਣ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਹੈ। ਪੁਰਾਣੇ ਬੈਂਕਿੰਗ ਸਾਫਟਵੇਅਰ (Legacy Banking Software) ਨੂੰ ਨਵੇਂ AI-ਡਰਾਈਵਨ ਸੁਰੱਖਿਆ ਲੇਅਰਾਂ (Security Layers) ਨਾਲ ਜੋੜਨ ਦੀ ਚੁਣੌਤੀ ਵੀ ਹੈ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਥਰਡ-ਪਾਰਟੀ AI ਵਿਕਰੇਤਾਵਾਂ (Third-party AI Vendors) 'ਤੇ ਨਿਰਭਰਤਾ ਨਿਰਭਰਤਾ ਜੋਖਮ (Dependency Risks) ਪੈਦਾ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਬੈਂਕਾਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਵੀ ਉਲੰਘਣਾਵਾਂ (Breaches) ਤੋਂ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਗਾਹਕ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੀ ਸੁਰੱਖਿਆ ਲਈ ਆਪਣੇ ਡਾਟਾ ਪ੍ਰਾਈਵੇਸੀ ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ (Data Privacy Protocols) ਨੂੰ ਸਖਤ ਬਣਾਈ ਰੱਖਣ ਦੀ ਲੋੜ ਪੈਂਦੀ ਹੈ।
ਇਕ ਹੋਰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਜੋਖਮ ਐਡਵਰਸੇਰੀਅਲ AI (Adversarial AI) ਦਾ ਖਤਰਾ ਹੈ। ਜਿਵੇਂ-ਜਿਵੇਂ ਵਿੱਤੀ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਫਰਾਡ ਨੂੰ ਰੋਕਣ ਲਈ AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਗੀਆਂ, ਬੁਰੇ ਅਨਸਰ (Bad actors) ਇਹਨਾਂ ਨਵੇਂ ਸਿਸਟਮਾਂ ਵਿੱਚ ਕਮੀਆਂ ਲੱਭਣ ਲਈ ਸਮਾਨ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਨਿਰੰਤਰ ਮਨੁੱਖੀ ਨਿਗਰਾਨੀ (Human Oversight) ਲਈ RBI ਦਾ ਨਿਰਦੇਸ਼ ਇਸ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣ ਦਾ ਇੱਕ ਰਣਨੀਤਕ ਯਤਨ ਹੈ, ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਬੈਂਕਿੰਗ ਫੈਸਲੇ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਆਟੋਮੇਟਡ (Automated) ਨਾ ਹੋਣ।
ਆਉਣ ਵਾਲੇ ਕੁਆਰਟਰਾਂ (Quarters) ਵਿੱਚ ਬੈਂਕਿੰਗ ਸੈਕਟਰ (Banking Sector) ਇਨ੍ਹਾਂ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਦੀਆਂ ਸਮਾਂ-ਸੀਮਾਵਾਂ (Timelines) 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਿਤ ਕਰਨ ਦੀ ਉਮੀਦ ਹੈ। ਉਦਯੋਗ ਲਈ ਮੁੱਖ ਨਿਗਰਾਨੀ ਇਹ ਹੋਵੇਗੀ ਕਿ ਬੈਂਕ ਯੂਜ਼ਰ ਐਕਸਪੀਰੀਅਰੰਸ (User Experience) ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਜਾਂ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਲਾਗਤ ਵਾਧੇ (Cost Overruns) ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਆਪਣੇ ਮੌਜੂਦਾ ਟ੍ਰਾਂਜੈਕਸ਼ਨ ਡਾਟਾ (Transaction Data) ਨੂੰ ਨਵੇਂ IDPIC ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਨਾਲ ਕਿੰਨੀ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਨਿਵੇਸ਼ਕ ਆਉਣ ਵਾਲੀਆਂ ਅਰਨਿੰਗ ਕਾਲਾਂ (Earnings Calls) ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਬੰਧਨ (Management) ਦੀ ਟਿੱਪਣੀ ਨੂੰ ਵੀ ਟ੍ਰੈਕ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਜੋ ਕਿ ਇਹਨਾਂ ਨਵੇਂ ਕੇਂਦਰੀ ਬੈਂਕ ਮਿਆਰਾਂ (Central Bank Standards) ਨਾਲ ਮੇਲ ਕਰਨ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦੇ ਪੂੰਜੀ ਖਰਚ (Capital Expenditure) ਅਤੇ ਸਾਈਬਰਸੁਰੱਖਿਆ ਨਿਵੇਸ਼ਾਂ (Cybersecurity Investments) ਬਾਰੇ ਹੋਵੇਗੀ।