कई साल पहले, जब मैं कॉलेज में था, मैंने एक चार्टर फिशिंग बोट पर एक गर्मी का काम किया। उस गर्मी के महीनों में मैंने बहुत कुछ सीखा — कैसे एक लाइन बांधनी है, मछली को जाल में लाना है, कैसे चारा काटना है और एंकर को तौलना है, चेसापीक बे में किस प्रकार की मछलियाँ होती हैं, कब वे चलती हैं और कौन सी मछलियाँ तेज़ दांतों वाली होती हैं। लेकिन, मैंने जो दो सबसे महत्वपूर्ण सबक सीखे, उनमें से पहला यह था कि मैं मैनुअल लेबर के माध्यम से जीवन यापन करने में सक्षम नहीं हूँ, और दूसरा यह कि आत्मविश्वासी भ्रम विशेषज्ञता का एक उपयुक्त विकल्प है। जैसे कि पहले मेट जो मुझे प्रशिक्षित कर रहा था, उसने कहा, “यदि आप उन्हें चमक से प्रभावित नहीं कर सकते, तो उन्हें [बकवास] से चौंका दें।”
पिछले हफ्ते, ऐसा प्रतीत हुआ कि सभी वर्तमान और अब-सेवानिवृत्त संघीय बैंक नियामकों ने वित्तीय सेवाओं में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के भविष्य के बारे में अपने विचार साझा किए। यह चर्चा DC थिंक टैंक FinRegLab द्वारा आयोजित एक सम्मेलन के कारण हुई। यह विषय समयानुकूल और महत्वपूर्ण है — दो साल पहले जनरेटिव AI की सार्वजनिक शुरुआत ने दुनिया पर एक रोमांचक और कभी-कभी डरावनी छाप छोड़ी, ठीक उसी तरह जैसे आग, पहिया और फोन ने अपनी शुरुआत की थी। लेकिन यह नई तकनीक वित्तीय सेवाओं को कैसे बदल देगी और नियामक इसे कैसे अपनाएंगे, यह अभी भी स्पष्ट नहीं है।
AI के संभावित उपयोग के मामले बहुत हैं। बैंक पहले से ही ग्राहक सेवा चैटबॉट्स और धोखाधड़ी स्क्रीनिंग जैसे कम जोखिम वाले अनुप्रयोगों में मशीन लर्निंग और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का उपयोग कर रहे हैं, लेकिन उन्होंने अभी तक इस तकनीक को अधिक व्यवसाय-केंद्रित अनुप्रयोगों जैसे कि ऋण मूल्यांकन या एंटी-मनी लॉन्ड्रिंग अनुपालन में शामिल नहीं किया है। AI का उपयोग करने के लाभ समझने में आसान हैं: यदि एक मशीन बेहतर या तेज़ी से मनी लॉन्ड्रिंग संचालन या क्रेडिटवर्थी उधारकर्ताओं को पहचानने का काम कर सकती है, तो यह अच्छा है। इसके नुकसान भी उतने ही स्पष्ट हैं: यदि AI सभी बैंकों को समान प्रूडेंशियल गलतियों की ओर ले जाता है, तो यह बुरा है।
इसलिए, नियामकों के लिए बहुत सतर्क रहना जोखिम है कि वे बैंकों को महत्वपूर्ण भूमिकाओं में AI को आजमाने की अनुमति नहीं देते — अन्य देशों के बैंक प्रतिस्पर्धात्मक लाभ प्राप्त कर सकते हैं — और बहुत अधिक अनुमति देने में भी समान, पलटने वाले जोखिम हैं। उपरोक्त अनुच्छेद उन नियामकों और कानून निर्माताओं के बीच एक सहमति का प्रतिनिधित्व करता है जो AI को बैंकिंग में संबोधित करने के महत्व पर सहमत हैं, और मुझे यह भी लगता है कि वहाँ आगे बढ़ने के लिए एक सहमति है। सेन माइक राउंड्स, R-S.D., ने पिछले हफ्ते अपने नियामक सैंडबॉक्स बिल का प्रचार करते हुए कहा कि बैंकों और अन्य वित्तीय सेवाओं की कंपनियों को उनके प्रस्तावों में AI को लागू करने के नए विचारों का परीक्षण करने के लिए एक ढाँचा चाहिए, बिना किसी प्रवर्तन कार्रवाई के डर के।
“एजेंसियों से आने वाली निगरानी ऐसी है कि ‘ठीक है, यहाँ हम क्या करना चाहते हैं,’ इसलिए यह एक प्रकार का संयुक्त उद्यम है, और सभी जीतते हैं,” राउंड्स ने कहा। “आप चाहते हैं कि वे आपको ये उत्पाद और सेवाएँ प्रदान करें, लेकिन यदि उन्हें नियामक निगरानी के कारण प्रतिबंधित किया गया है — यह अनुमति नहीं है, हम नहीं जानते कि ऐसा कैसे करना है — तो हम कभी आगे नहीं बढ़ेंगे, और दूसरे लोग, दूसरे देशों में, हमें ऐसा करने के लिए छोड़ देंगे।”
अंतरिम कंट्रोलर ऑफ द करेंसी माइकल हसू ने कहा कि किसी भी नियामक “सैंडबॉक्स” को बैंकों की जिम्मेदारी को पूरी तरह से समाप्त नहीं करना चाहिए। “[हमें] नियामकों के रूप में सुपरवाइज्ड लर्निंग की आवश्यकता है, जहां हम उस स्थान में हैं जहां हम इन चीजों के विकास के दौरान सह-सीख रहे हैं, बजाय इसके कि एक [सैंडबॉक्स] के लिए अनुमति दें और फिर यदि कुछ बुरा होता है, तो कोई कहता है, ‘नहीं, आपने मुझे बताया कि यह ठीक होगा,'” हसू ने कहा। “मुझे लगता है कि इसके काम करने के लिए थोड़ी अधिक इंटरैक्टिव एंगेजमेंट की आवश्यकता है।”
फेडरल रिजर्व के उपाध्यक्ष माइकल बार ने जोर दिया कि AI का सबसे बड़ा जोखिम यह है कि यदि एक सीमित संख्या में मॉडल जो सभी लगभग एक जैसे काम करते हैं, अधिक से अधिक कार्यों को ले लेते हैं — और उन कार्यों को तेजी से और स्वचालित रूप से करते हैं — तो एक छोटी सी गड़बड़ी वित्तीय प्रणाली में एक कैस्केडिंग विफलता का कारण बन सकती है जो संभवतः तब नहीं होती यदि मनुष्य नियंत्रण में होते। “आपको उन जनरेटिव AI मॉडल के बारे में चिंता हो सकती है जो बहुत केंद्रित और एक-दूसरे के साथ सहसंबंधित हैं, और यदि आपके पास कुछ जनरेटिव AI मॉडल हैं … और उन मॉडलों का व्यापक उपयोग है, तो आपको बाजार में हर्डिंग व्यवहार देखने को मिल सकता है, और जनरेटिव AI बाजार में संक्रामकता को बढ़ावा दे सकता है,” बार ने कहा। “यदि आप उस व्यापकता को गति के साथ जोड़ते हैं, जो पहले से ही बाजार में मौजूद है, और स्वचालन — यानी, मानव को प्रक्रिया से हटा देना, जो बाजार में नहीं है — तो यह वित्तीय प्रणाली में अस्थिरता का एक वास्तविक नुस्खा हो सकता है।”
फेडरल रिजर्व की गवर्नर मिशेल बॉवमैन — एक ट्रम्प द्वारा नियुक्त सदस्य और फेड बोर्ड पर असहमत आवाज — ने पिछले शुक्रवार को AI पर एक अलग कार्यक्रम में अपना भाषण दिया, जिसमें जोर दिया गया कि AI को एक श्रेणी के रूप में विनियमित करना प्रत्येक उपयोग के मामले के जोखिमों और लाभों पर विचार करने की तुलना में कम पर्यवेक्षकीय समझ में आता है। “हमें AI को अपनाने के लिए एक खुलापन रखना चाहिए,” बॉवमैन ने कहा। “हमें तकनीक पर ध्यान केंद्रित करने से बचना चाहिए और इसके बजाय विभिन्न उपयोग के मामलों द्वारा प्रस्तुत जोखिमों पर ध्यान केंद्रित करना चाहिए। ये जोखिम कई कारकों से प्रभावित हो सकते हैं, जिसमें उपयोग के मामले की सीमा और परिणाम, उपयोग किए गए अंतर्निहित डेटा, और एक फर्म की इन जोखिमों को उचित तरीके से प्रबंधित करने की क्षमता शामिल है।”
इन टिप्पणियों को एक साथ देखकर जो मुझे चौंका देता है, वह यह है कि वे वास्तव में असंगत नहीं हैं — हर कोई आपदा से बचना चाहता है, कोई भी पीछे नहीं रहना चाहता, हम सिर्फ AI पर प्रतिबंध नहीं लगा सकते और हम बैंकों को जो चाहें करने और जिम्मेदारी से बचने नहीं दे सकते। लेकिन समस्या यह है कि इनमें से कोई भी व्यक्ति वास्तव में यह स्पष्ट करने के लिए सशक्त नहीं है कि नियामक ढांचा आगे कैसे बढ़ेगा, बल्कि उन्हें चुनौती के एक या दूसरे पहलू पर जोर देने के लिए सशक्त किया गया है।
AI के बारे में जो बहुत कुछ डरावना है वह यह है कि यह नया है, और नए चीजें डरावनी हो सकती हैं क्योंकि हम अभी तक यह नहीं जानते कि वे कैसे काम करती हैं — बिजली के चारों ओर लोगों की समान चिंताएँ थीं जब यह पहली बार सामान्य हो गई थी। नई चीजें ऐसी भी होती हैं जो निराधार आशावाद को प्रेरित कर सकती हैं कि वे सभी समस्याओं को तुरंत हल कर सकती हैं — यह एक विशेषता थी जिसे विकिरण की पहली खोज के समय लागू किया गया था, जिसने विनाशकारी परिणाम दिए।
लेकिन तैयार हो या न हो, AI बैंकिंग उद्योग में आ रहा है, और जबकि हम अपने नियामकों और कानून निर्माताओं की ओर देख सकते हैं कि यह कैसे होने वाला है, हम वास्तव में नहीं जानते क्योंकि ज्यादातर मामलों में, हमने अभी तक कोशिश नहीं की है। बैंक नए प्रयोग करने के लिए नियामकों से हरी बत्ती का इंतजार कर रहे हैं बिना किसी भविष्य के प्रवर्तन कार्रवाई के बीज बोए, जबकि नियामक उस हरी बत्ती को देने के लिए इंतजार कर रहे हैं जब तक कि वे किसी भविष्य के आर्थिक आपदा के बीज न बो दें। लेकिन समय के साथ, हम कूदने वाले हैं। जो सभी खोज रहे हैं वह थोड़ी सी धक्का है।
इस लेख का मुख्य संदेश यह है कि AI का उपयोग वित्तीय सेवाओं में एक बड़ा बदलाव ला सकता है, लेकिन इसके साथ आने वाले जोखिमों को समझना और प्रबंधित करना आवश्यक है। नियामकों और बैंकों के बीच एक संतुलन बनाना महत्वपूर्ण है ताकि हम नवाचार को बढ़ावा दे सकें, जबकि वित्तीय प्रणाली की स्थिरता को बनाए रखने के लिए भी ध्यान दिया जा सके।
AI को बैंकिंग में लागू करने के क्या लाभ हैं?
AI के उपयोग से बैंकों को अधिक प्रभावी ग्राहक सेवा और बेहतर धोखाधड़ी पहचान जैसी प्रक्रियाओं में मदद मिलती है। यह तेजी से निर्णय लेने और जोखिम को कम करने में भी सहायक होता है।
AI का सबसे बड़ा जोखिम क्या है?
AI का सबसे बड़ा जोखिम यह है कि यदि एक सीमित संख्या में मॉडल सभी कार्यों को संभालते हैं, तो एक छोटी सी गड़बड़ी वित्तीय प्रणाली में बड़े संकट का कारण बन सकती है।
नियामक सैंडबॉक्स क्या है?
नियामक सैंडबॉक्स एक ऐसा ढाँचा है जिसमें बैंकों और अन्य वित्तीय सेवाओं की कंपनियों को नए विचारों को आजमाने की अनुमति दी जाती है, बिना किसी प्रवर्तन कार्रवाई के डर के।
क्या सभी बैंकों को AI का उपयोग करने के लिए समान नियमों का पालन करना चाहिए?
नहीं, विभिन्न उपयोग के मामलों के आधार पर नियमों को अनुकूलित किया जाना चाहिए, ताकि जोखिम और लाभ को सही तरीके से समझा जा सके।
AI और मानव नियंत्रण का क्या संबंध है?
AI का उपयोग करते समय मानव नियंत्रण को बनाए रखना महत्वपूर्ण है, ताकि निर्णय लेने में मानव विवेक और समझदारी बनी रहे।
क्या AI का उपयोग केवल बड़े बैंकों के लिए है?
नहीं, छोटे बैंकों और वित्तीय संस्थानों के लिए भी AI का उपयोग फायदेमंद हो सकता है, जिससे वे प्रतिस्पर्धा में बने रह सकें।
AI को विनियमित करने का सही तरीका क्या है?
AI को विनियमित करने का सही तरीका यह है कि हमें प्रत्येक उपयोग के मामले के जोखिमों और लाभों पर ध्यान केंद्रित करना चाहिए।
क्या AI वित्तीय संकट का कारण बन सकता है?
हां, यदि AI सिस्टम में गड़बड़ी आती है, तो यह वित्तीय संकट का कारण बन सकता है। इसलिए, इसके उपयोग में सावधानी बरतनी चाहिए।
क्या सभी देशों में AI के लिए समान नियम हैं?
नहीं, विभिन्न देशों में AI के लिए नियम और विनियम भिन्न होते हैं, जो उनके आर्थिक और कानूनी ढांचे पर निर्भर करते हैं।
क्या AI भविष्य में बैंकिंग को पूरी तरह से बदल देगा?
AI भविष्य में बैंकिंग को बदल सकता है, लेकिन यह मानव तत्व और निर्णय लेने की प्रक्रिया को पूरी तरह से नहीं हटा सकता।
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