RBI अब आर्टिफिशियल इंटेलीजेंस के जरिए करेगा डेटा की छानबीन, इन सात कंपनियों को दिया जिम्मा
भारतीय रिजर्व बैंक (RBI) ने कामकाज में पारदर्शिता लाने और डेटा के सटीक एनालिसिस के लिए आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (artificial intelligence) और मशीन लर्निंग (machine learning) का उपयोग करने के लिए Pricewaterhouse Coopers, McKinsey और Boston Consulting Group (India) समेत सात ग्लोबल कंसल्टेंसी फर्मों को शॉर्टलिस्ट किया है.
आरबीआई अपने बहुत बड़े डेटाबेस का विश्लेषण करने और बैंकों और NBFC (Non-Banking Financial Company) पर रेगुलेटरी सुपरविजन में सुधार के लिए एडवांस्ड एनालिटिक्स, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और मशीन लर्निंग का बड़े पैमाने पर उपयोग करना चाहता है. इस उद्देश्य के लिए, केंद्रीय बैंक बाहरी विशेषज्ञों को नियुक्त करने की योजना बना रहा है.
इस साल सितंबर में, आरबीआई ने सुपरविजरी इनपुट तैयार करने के लिए एडवांस्ड एनालिटिक्स, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और मशीन लर्निंग के उपयोग के लिए सलाहकारों को नियुक्त करने के लिए विज्ञप्ति जारी की है.
आरबीआई की विज्ञप्ति में निर्धारित जांच/मूल्यांकन के आधार पर, केंद्रीय बैंक ने कंसल्टेंट के चयन के लिए अनुरोध प्रक्रिया में भाग लेने के लिए सात आवेदकों को शॉर्टलिस्ट किया है.
ये सात कंपनियां हैं — Accenture Solutions Private Limited; Boston Consulting Group (India) Pvt Ltd; Deloitte Touche Tohmatsu India LLP; Ernst and Young LLP; KPMG Assurance and Consulting Services LLP; McKinsey and Company; और Pricewaterhouse Coopers Pvt Ltd.
जबकि आरबीआई पहले से ही सुपरविजरी प्रक्रियाओं में एआई और एमएल का उपयोग कर रहा है, यह अब यह सुनिश्चित करने का इरादा रखता है कि एडवांस्ड एनालिटिक्स के लाभ केंद्रीय बैंक में सुपरविजरी डिपार्टमेंट को भी मिल सकें.
सुपरविजरी डिपार्टमेंट सुपरविजरी एग्जामिनेशन के लिए समान तरह के कुछ मशीन-लर्न मॉडल डेवलप कर रहा और उनका उपयोग कर रहा है.
सितंबर में जारी विज्ञप्ति में कहा गया था कि अब डेटा का विश्लेषण करने में बैंक की रुचि है ताकि इसकी विशेषताओं की पहचान की जा सके जो नए और बेहतर सुपरविजरी इनपुट तैयार कर सकते हैं.
RBI का सुपरविजरी अधिकार क्षेत्र बैंकों, अर्बन कॉ-ऑपरेटिव बैंकों, NBFC, पेमेंट बैंकों, स्मॉल फाइनेंस बैंकों, लोकल एरिया के बैंकों, क्रेडिट इन्फॉर्मेशन कंपनियों तक फैला हुआ है और सभी भारतीय वित्तीय संस्थानों का चयन करता है.
यह जमाकर्ताओं के हितों और वित्तीय स्थिरता की रक्षा के लिए इन संस्थाओं की वित्तीय सुदृढ़ता, सॉल्वेंसी, संपत्ति की गुणवत्ता, प्रशासन ढांचे, तरलता और परिचालन व्यवहार्यता का आकलन करने के उद्देश्य से सुपरविजरी करता है.
विज्ञप्ति में कहा गया है कि आरबीआई ऑन-साइट निरीक्षण और ऑफ-साइट मॉनिटरिंग की मदद से एसई की निरंतर निगरानी करता है.
दुनिया भर में, नियामक और पर्यवेक्षी प्राधिकरण पर्यवेक्षी और नियामक गतिविधियों की सहायता के लिए मशीन लर्निंग तकनीकों (आमतौर पर 'सुप्टेक' और 'रेगटेक' के रूप में संदर्भित) का उपयोग कर रहे हैं.
इनमें से अधिकांश तकनीकें अभी भी खोजपूर्ण हैं, तथापि, वे तेजी से लोकप्रियता और पैमाना प्राप्त कर रही हैं.
डेटा कलेक्शन के लिए एआई और एमएल तकनीकों का उपयोग रीयल-टाइम डेटा रिपोर्टिंग, प्रभावी डेटा मैनेजमेंट और प्रसार के लिए किया जाता है.
डेटा एनालिटिक्स के लिए, इनका उपयोग पर्यवेक्षित फर्म-विशिष्ट जोखिमों की निगरानी के लिए किया जा रहा है, जिसमें तरलता जोखिम, बाजार जोखिम, क्रेडिट जोखिम और एकाग्रता जोखिम शामिल हैं; मिसकंडक्ट एनालिसिस; और प्रोडक्ट्स की गलत बिक्री.
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