यह लेख Aathira Ajith द्वारा लिखा गया है, जो लॉसिखो से कॉर्पोरेट लॉ एंड प्रैक्टिस: ट्रांजैक्शन, गवर्नेंस एंड डिस्प्यूट्स में डिप्लोमा कर रही हैं। इस लेख मे वित्त में कृत्रिम बुद्धिमत्ता (आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस) के वैश्विक परिप्रेक्ष्य में एएमएल विनियमों के संबंध में कंपनी कानून में कानूनी दृष्टिकोण के बारे मे चर्चा की गई है। इस लेख मे एआई उपयोग के लाभ और कमियां, नियामक निकायों की भूमिका के बारे मे विस्तृत रूप से चर्चा की गई है। इस लेख का अनुवाद Chitrangda Sharma के द्वारा किया गया है।
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परिचय
वित्तीय क्षेत्र में एआई को शामिल करने से पूरी प्रक्रिया बहुत गतिशील, प्रभावी और लागत प्रभावी हो गई; इसने सभी तक आसानी से वित्तीय सेवाएं पहुंचाने के आयाम का विस्तार किया हैं। हालांकि, तीव्र परिवर्तन एक कठिन कार्य है, जो कानूनी क्षेत्र में चुनौती का सामना कर रहा है, विशेष रूप से एएमएल मॉडल को विनियमित करने से संबंधित समस्याएं हैं। एआई और कंपनी कानून के चतुष्पथ (क्रॉस रोड) को इतना महत्वपूर्ण बनाने वाली बात यह है कि एआई प्रौद्योगिकियों का उपयोग निम्नलिखित के लिए किया जाता है
- जोखिम आकलन
- लेन-देन की निगरानी
- ग्राहक का उचित परिश्रम
नीचे प्रासंगिक कानून के दृष्टिकोण से संबंधित राय दी गई है, चाहे वह एएमएल आवश्यकताओं के संबंध में हो या कंपनी कानून के ढांचे में इसके संभावित प्रभाव के संबंध में हो।
एल्गोरिथम व्यापार से लेकर ग्राहक सेवा चैटबॉट जैसी जटिल चीज़ के विकास तक, पहले से ही, एआई प्रौद्योगिकियां वित्त से संबंधित कई प्रक्रियाओं में अभिन्न अंग बन चुकी हैं। इन प्रणालियों में अंतर्निहित दक्षता और गति से बहुत बड़ी मात्रा में डाटा को संसाधित किया जा सकता है और वास्तविक समय पर निर्णय लिया जा सकता है।
दूसरी ओर, इससे और गंभीर समस्या उत्पन्न होती है, जैसे:
- जवाबदेही,
- पारदर्शिता
- नैतिक चिंताएँ
- डाटा उल्लंघन की संभावना
- प्रचलित कानूनों के अनुपालन की पुष्टि करने में जटिलता- ऐसी महत्वपूर्ण चिंताएं जो हमेशा एआई एल्गोरिदम के साथ जुड़ी रहेंगी।
इस प्रकार यह मामला बहुत सावधानी और ध्यान देने की मांग करता है।
इसलिए, यह निष्कर्ष निकलता है कि किसी भी वित्तीय संस्थान में धन शोधन की गतिविधि का पता लगाने और रोकथाम के प्रावधानों को ध्यान में रखते हुए एक सफल प्रणाली को एएमएल विनियमन के ढांचे के भीतर बनाया जाना चाहिए।
वित्तीय कार्रवाई कार्यदल (टास्क फोर्स) के अनुसार, जोखिम आधारित दृष्टिकोण में संस्थाओं की कमजोरियों को परिभाषित करना तथा पहचाने गए जोखिम को कम करने के लिए उन्हें ठीक करने के लिए उचित कदम उठाना शामिल है। एआई की प्रगति के साथ लेनदेन की निगरानी में उच्च स्वचालन की क्षमता विकसित करके, संदिग्ध गतिविधियों पर रोक लगाई जा सकती है। फिर भी, एआई के ऐसे अनुप्रयोगों को विधायकों और नीति निर्माताओं द्वारा निर्धारित तरीके से किया जाना चाहिए, जिससे ऐसी संस्थाएं गोपनीयता आवश्यकताओं की चूक में न पड़ें या ऐसे कार्य न करें जिन्हें भेदभावपूर्ण माना जा सकता है।
वित्त में एआई के उपयोग से जुड़ा कानूनी परिदृश्य काफी जटिल और गतिशील है। नियामकों ने अभी नए ढांचे को आकार देना शुरू किया है, जो विकसित एआई प्रौद्योगिकियों से जुड़ी अनूठी चुनौतियों को पहचानेंगे, उदाहरण के लिए निवेश में कृत्रिम बुद्धिमत्ता के उपयोग में सर्वोत्तम प्रथाओं पर मार्गदर्शन जारी करके – पारदर्शिता पर जोर देने और निवेशकों को गुमराह करने से रोकने की आवश्यकता तक। एफटीसी ने आगे कहा कि एआई का अनुप्रयोग गैर-भेदभावपूर्ण और जवाबदेह होना चाहिए।
चूंकि एआई का उपयोग कार्य-प्रणालियों में होने लगा है, इसलिए अब चर्चा इस बात पर हो रही है कि इसका वित्तीय संस्थाओं के आंतरिक प्रशासन और अनुपालन पर क्या प्रभाव पड़ेगा। किसी भी समय, शीर्ष प्रबंधन और निदेशक मंडल से एआई कार्यप्रवाह की निगरानी की अपेक्षा की जा सकती है, ताकि यह सुनिश्चित किया जा सके कि जोखिमों पर नियंत्रण रखा जा सके। इसका तात्पर्य यह भी है कि एआई सेटअप की निरंतर निगरानी और मूल्यांकन करने की क्षमता होनी चाहिए, क्योंकि एएमएल आवश्यकताओं के अनुरूप पूर्वाग्रह ऐसी प्रणालियों में अंतर्निहित होते हैं।
वित्त में कृत्रिम बुद्धिमत्ता अनुप्रयोगों का अवलोकन
यहां तक कि यह ग्राहक सेवा स्वचालन और धोखाधड़ी का पता लगाने तक भी पहुंच गया है। एआई प्रणालियां बड़े डाटा का विश्लेषण करती हैं, जो ऐसे संस्थानों को स्वरूप की पहचान करने और पहले नहीं देखी गई गति से निर्णय लेने में सक्षम बनाती हैं। रोबो-सलाहकार ग्राहक-विशिष्ट आधार पर निवेश सलाह जारी करने के लिए उसी एआई एल्गोरिथम का उपयोग करने जा रहे हैं, ताकि उनके व्यक्तिगत ग्राहकों में जोखिम के प्रति विकर्षण के स्तर और वास्तविक बाजार स्थितियों का पता चल सके।
एआई उपयोग के लाभ और कमियां
वित्त में एआई के उपयोग के लाभ
- दक्षता: एआई डाटा प्रविष्टि और प्रसंस्करण (प्रॉसेसिंग) जैसे दोहराए जाने वाले कार्यों को स्वचालित कर सकता है, जिससे मानव श्रमिकों को अधिक रणनीतिक और मूल्यवर्धित गतिविधियों पर ध्यान केंद्रित करने के लिए स्वतंत्रता मिलती है। इससे कार्यकुशलता और उत्पादकता में महत्वपूर्ण सुधार हो सकता है।
- परिचालन लागत में कमी: कार्यों को स्वचालित करके और दक्षता में सुधार करके, एआई वित्तीय संस्थानों को उनकी परिचालन लागत कम करने में मदद कर सकता है। इससे संसाधन मुक्त होंगे, जिन्हें अन्य क्षेत्रों, जैसे नवाचार और ग्राहक सेवा, में निवेश किया जा सकता है।
- बेहतर ग्राहक अनुभव: ग्राहकों को अधिक वैयक्तिकृत और सुविधाजनक अनुभव प्रदान करने के लिए एआई का उपयोग किया जा सकता है। उदाहरण के लिए, एआई-संचालित चैटबॉट का उपयोग ग्राहकों के प्रश्नों का उत्तर देने और सप्ताह के सातों दिन, 24 घंटे सहायता प्रदान करने के लिए किया जा सकता है। एआई का उपयोग ग्राहकों के डाटा का विश्लेषण करके उनकी आवश्यकताओं और प्राथमिकताओं की पहचान करने के लिए भी किया जा सकता है, जिससे वित्तीय संस्थानों को अपने उत्पादों और सेवाओं को तदनुसार तैयार करने में मदद मिल सकती है।
वित्त में एआई के उपयोग की कमियां
- व्यक्तिगत डाटा संरक्षण: वित्त में एआई का उपयोग व्यक्तिगत डाटा संरक्षण के बारे में चिंताएं पैदा करता है। वित्तीय संस्थाएं बड़ी मात्रा में ग्राहक डाटा एकत्रित और संग्रहीत करती हैं, जिसका उपयोग एआई मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए किया जा सकता है। हालाँकि, यदि इस डाटा को उचित रूप से संरक्षित नहीं किया जाता है, तो इसका उपयोग दुर्भावनापूर्ण उद्देश्यों, जैसे पहचान की चोरी या धोखाधड़ी के लिए किया जा सकता है।
- एल्गोरिथम संबंधी पूर्वाग्रह: एआई एल्गोरिथम पक्षपातपूर्ण हो सकते हैं, जिसके कारण अनुचित या भेदभावपूर्ण परिणाम सामने आ सकते हैं। उदाहरण के लिए, ऋण देने संबंधी निर्णय लेने के लिए उपयोग किया जाने वाला एआई एल्गोरिथम कुछ विशेष समूहों, जैसे अल्पसंख्यकों या कम आय वाले व्यक्तियों के प्रति पक्षपाती हो सकता है।
- निर्णय लेने में पारदर्शिता: वित्त में एआई के उपयोग से यह समझना कठिन हो सकता है कि निर्णय कैसे लिए जाते हैं। पारदर्शिता की कमी के कारण निर्णय लेने की प्रक्रिया में किसी भी पूर्वाग्रह या त्रुटि की पहचान करना और उसका समाधान करना कठिन हो सकता है।
वित्त में एआई के लिए कानूनी ढांचा: मौजूदा नियम और निर्देश
वित्त के क्षेत्र को संदर्भित करते हुए कानूनी वातावरण अभी भी विकासशील अवस्था में है। एसईसी और एफटीसी जैसी कई नियामक संस्थाएं हैं, जिन्होंने एआई प्रौद्योगिकियों के उपयोग से संबंधित दिशानिर्देश बनाए हैं। पारदर्शिता, जवाबदेही और गैर-भेदभाव सहित ऐसे सिद्धांतों को दिशानिर्देशों में शामिल किया गया है और ये एआई अनुप्रयोगों का उपयोग करते समय हमारा मार्गदर्शन करते हैं।
नियामक निकायों की भूमिका
इनमें से अंतिम बात यह होगी कि नियामक निकाय एआई का उपयोग करके वित्तीय सेवाओं में अनुप्रयोगों के प्रशासन में महत्वपूर्ण भूमिका निभाएंगे। वे यह सुनिश्चित करने में अपनी भूमिका निभाएंगे कि वित्तीय संस्थान विकसित कानूनों का पालन करें और इन सेवाओं में एआई के एकीकरण में पर्याप्त बदलाव के लिए सहमत हों। वे आगे निगरानी करेंगे और निष्कर्ष निकालेंगे कि क्या एआई का उपयोग एएमएल विनियमन के लिए प्रासंगिक है और वित्तीय मामलों के बारे में निर्णय लेने में एल्गोरिथम द्वारा एआई के कार्यान्वयन के बाद किसी भी प्रकार का जोखिम जुड़ा हुआ है।
एएमएल अनुपालन सुनिश्चित करने के लिए एआई
जब बात एएमएल अनुपालन की आती है तो वास्तविक समय की निगरानी एआई की प्रमुख कार्यात्मक क्षमताओं में से एक है। अतीत में, इसमें अक्सर भारी मात्रा में जनशक्ति की आवश्यकता होती थी, जो कि अत्यधिक होती थी तथा लगातार बढ़ते खतरे के लिए पर्याप्त रूप से सक्षम नहीं होती थी। इसके विपरीत, एक सेकंड के एक अंश में भारी मात्रा में लेनदेन के आंकड़ों पर नज़र रखते हुए, एआई प्रणाली स्वरूप का पता लगाता है और आगे की जांच के लिए संदिग्ध गतिविधियों को सामने लाने के लिए सभी पर नज़र रखता है। इससे वित्तीय संगठनों को वास्तविक समय में किसी भी उभरते जोखिम पर पहले ही नजर रखने की सुविधा मिलेगी, जिससे उन्हें किसी भी अवैध वित्तीय व्यवहार के सामने सही समय पर कार्रवाई करने की क्षमता प्राप्त होगी। इसके अलावा, यह कहा गया है कि जटिल पैटर्न और विसंगतियों के साथ एआई इन वित्तीय अपराधों के खिलाफ गैर-वित्तीय अपराध में बड़ी भूमिका निभा सकता है। मशीन लर्निंग एल्गोरिथम, काले धन को वैध बनाना उसका पता लगाने के लिए विकसित ऐतिहासिक डाटा दृष्टिकोणों से सीखने का लाभ प्रदान करते हैं। ऐसी सक्रिय प्रणाली उन जोखिमों का पता लगाने में सक्षम बनाती है जो छिद्रपूर्ण पारंपरिक प्रणालियों की जांच में पास हो जाते हैं। अधिकांश स्थैतिक नियमों पर निर्भर रहते हैं, जो आपराधिक रणनीति के विकास की तुलना में उतनी तेजी से विकसित नहीं होते हैं। वास्तव में, एआई प्रौद्योगिकियों के साथ ग्राहकों पर उचित परिश्रम बहुत प्रभावी हो सकता है। कृत्रिम बुद्धिमत्ता वाली प्रौद्योगिकियां ग्राहक के लेन-देन संबंधी व्यवहार और भौगोलिक स्थिति के आधार पर उसके जोखिमों का स्वतः आकलन करने में मदद कर सकती हैं। वास्तव में, इस तरह का दृष्टिकोण केंद्रित जोखिम-शमन रणनीतियों में मदद करता है, जिसमें संसाधनों को विशेष रूप से उच्च जोखिम वाले ग्राहकों और लेनदेन की ओर निर्देशित किया जाता है। जोखिम के एकमुश्त आकलन के अलावा, एआई का उपयोग ग्राहक व्यवहार की सतत निगरानी के लिए भी किया जा सकता है। लेन-देन के वास्तविक समय विश्लेषण का अर्थ है कि एक एआई प्रणाली बाद के व्यवहार में परिवर्तनों को पकड़ सकती है, जो संभावित रूप से धन-शोधन गतिविधि के साक्ष्य को सामने ला सकती है, यदि आदर्श रूप से परिवर्तन उस पैटर्न से संबंधित हो जो इससे पहले स्थापित किया गया था। इस उद्यम को एएमएल विनियमन के माध्यम से दिन-प्रतिदिन के उत्पीड़न से निपटने के लिए सतर्कता की आवश्यकता होगी तथा इसे सभी नए विकसित जोखिमों से आगे निकलने में सक्षम बनाना होगा। विकसित हो रही एआई प्रौद्योगिकियों के साथ, सबसे स्पष्ट प्रगति मशीन लर्निंग एल्गोरिथम से होगी, जो निश्चित रूप से एएमएल के अनुपालन में अधिक दक्षता प्रदान करेगी। इस संबंध में, ऐसे एल्गोरिथम वित्तीय संस्थाओं को अपनी पहचान क्षमताओं में सुधार करने में सक्षम बनाएंगे, ताकि वे धन शोधन के नए तरीकों से मेल खा सकें और आम तौर पर समग्र अनुपालन ढांचे में सुधार कर सकें। इस संबंध में, भविष्य में एएमएल अनुपालन और भी अधिक कृत्रिम बुद्धिमत्ता-आधारित समाधानों पर आधारित होगा; यह अत्यधिक संभावना है कि यह वित्तीय अपराध से लड़ने में वित्तीय संस्थानों के लिए एक अपरिहार्य कारक साबित होगा। बिग डाटा एनालिटिक्स, एएमएल अनुपालन के क्षेत्र में एआई द्वारा ग्रहण की जाने वाली एक और उभरती हुई भूमिका है। केवल संरचित और असंरचित डाटा की विशाल मात्रा तक पहुंच के माध्यम से ही किसी भी वित्तीय संस्थान को ग्राहकों के व्यवहार और लेनदेन के रुझानों पर अधिक प्रकाश मिलेगा। इस प्रक्रिया में, संगठन द्वारा संदिग्ध धन शोधन गतिविधियों की पहचान कर ली जाएगी तथा इस प्रकार उचित जोखिम न्यूनीकरण उपाय लागू किए जाएंगे।
एएमएल अनुपालन का महत्व
धन शोधन निरोधक (एएमएल) अनुपालन का महत्व कानूनी दायित्वों के पालन से कहीं अधिक है। यह अवैध वित्तीय गतिविधियों के विरुद्ध एक महत्वपूर्ण सुरक्षा कवच के रूप में कार्य करता है, जो विश्व भर में वित्तीय प्रणालियों की अखंडता के लिए खतरा पैदा करता है। मजबूत एएमएल विनियमनों के बिना, आपराधिक तत्व गलत तरीके से अर्जित लाभ को सफेद करने, आतंकवाद को वित्तपोषित (फाइनेंसड) करने और आर्थिक स्थिरता को कमजोर करने के लिए कमजोरियों का फायदा उठा सकते हैं।
एएमएल अनुपालन के मूल में वित्तीय कार्रवाई कार्य बल (एफएटीएफ) है, जो एक अंतर-सरकारी निकाय है जो धन शोधन और आतंकवादी वित्तपोषण से निपटने के लिए वैश्विक मानक और सिफारिशें निर्धारित करता है। एफएटीएफ का मार्गदर्शन एक व्यापक ढांचा प्रदान करता है जिसके आधार पर वित्तीय संस्थाएं प्रभावी एएमएल कार्यक्रम विकसित और कार्यान्वित कर सकती हैं।
एफएटीएफ द्वारा जोर दिए गए प्रमुख सिद्धांतों में से एक जोखिम-आधारित दृष्टिकोण है। यह दृष्टिकोण यह मानता है कि सभी ग्राहक और सभी लेन-देन समान स्तर का जोखिम उत्पन्न नहीं करते। अपनी कमजोरियों की पहचान और आकलन करके, वित्तीय संस्थाएं संसाधनों का आवंटन कर सकती हैं और तदनुसार नियंत्रण लागू कर सकती हैं। यह जोखिम-आधारित दृष्टिकोण एएमएल संसाधनों के अधिक लक्षित और कुशल उपयोग की अनुमति देता है, तथा यह सुनिश्चित करता है कि उच्च जोखिम वाली गतिविधियों की आवश्यक जांच हो।
एएमएल अनुपालन का दायित्व अंततः वित्तीय संस्थाओं पर ही है। वे मजबूत एएमएल कार्यक्रमों को विकसित करने और लागू करने के लिए जिम्मेदार हैं जो लागू कानूनों और विनियमों का अनुपालन करते हैं। इन कार्यक्रमों में आम तौर पर नीतियों, प्रक्रियाओं और प्रौद्योगिकियों का संयोजन शामिल होता है, जो धन शोधन और आतंकवादी वित्तपोषण का पता लगाने और रोकने के लिए डिज़ाइन किए गए हैं।
प्रभावी एएमएल अनुपालन के लिए बहुआयामी दृष्टिकोण की आवश्यकता होती है जिसमें विभिन्न हितधारकों के बीच सहयोग शामिल होता है। वित्तीय संस्थाओं को सूचना और सर्वोत्तम प्रथाओं को साझा करने के लिए कानून प्रवर्तन अभिकरणों, नियामकों और अन्य प्रासंगिक प्राधिकरणों के साथ मिलकर काम करना चाहिए। अंतर्राष्ट्रीय सहयोग भी महत्वपूर्ण है, क्योंकि धन शोधन और आतंकवादी वित्तपोषण अक्सर राष्ट्रीय सीमाओं को पार कर जाते हैं।
इसके अलावा, एएमएल अनुपालन एक बार की प्रक्रिया नहीं है। यह एक सतत प्रक्रिया है जिसके लिए निरंतर निगरानी और उभरते खतरों और नियामक परिवर्तनों के अनुरूप अनुकूलन की आवश्यकता होती है। वित्तीय संस्थाओं को अपने कर्मचारियों के लिए निरंतर प्रशिक्षण और शिक्षा में निवेश करना चाहिए, ताकि यह सुनिश्चित हो सके कि वे धन शोधन और आतंकवादी वित्तपोषण से प्रभावी रूप से निपटने के लिए आवश्यक ज्ञान और कौशल से लैस हैं।
एएमएल अनुपालन को अपनाकर, वित्तीय संस्थाएं वित्तीय अपराध के विरुद्ध वैश्विक लड़ाई में योगदान दे सकती हैं, अपने ग्राहकों और हितधारकों की सुरक्षा कर सकती हैं, तथा वित्तीय प्रणाली की अखंडता को बनाए रख सकती हैं।
एएमएल परिचालन को बढ़ाने में एआई की भूमिका
कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) व्यवसायों के संचालन के तरीके में क्रांति ला रही है, और धन शोधन निरोधक (एएमएल) उद्योग भी इसका अपवाद नहीं है। एआई-संचालित समाधान दक्षता, सटीकता और जोखिम पहचान क्षमताओं को बढ़ाकर एएमएल परिचालन में बदलाव ला रहे हैं।
एएमएल में एआई की महत्वपूर्ण भूमिकाओं में से एक है नियमित और दोहराव वाले कार्यों को स्वचालित करना हैं। एआई एल्गोरिदम बड़ी मात्रा में लेनदेन डाटा को संसाधित कर सकते हैं, संदिग्ध पैटर्न की पहचान कर सकते हैं, और आगे की जांच के लिए अलर्ट उत्पन्न कर सकते हैं। यह स्वचालन एएमएल विश्लेषकों को अधिक जटिल और उच्च जोखिम वाले मामलों पर ध्यान केंद्रित करने के लिए स्वतंत्र करता है, जिससे उनकी उत्पादकता और प्रभावशीलता अधिकतम हो जाती है।
ए.एम.एल. संचालन की सटीकता को बढ़ाने में भी ए.आई. महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है। प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एन.एल.पी.) ईमेल, रिपोर्ट और सोशल मीडिया पोस्ट जैसे असंरचित डाटा स्रोतों से जानकारी निकालने और उसका विश्लेषण करने में मदद करता है। इससे एएमएल विश्लेषकों को ग्राहक व्यवहार की गहरी समझ प्राप्त करने और संभावित जोखिमों की पहचान करने में मदद मिलती है, जो पारंपरिक तरीकों का उपयोग करते समय नजरअंदाज हो सकते हैं।
इसके अलावा, एआई मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का लाभ उठाकर जोखिम का पता लगाने की क्षमताओं को बढ़ाता है। ये एल्गोरिदम लेनदेन डाटा में असामान्य पैटर्न और विसंगतियों की पहचान कर सकते हैं, जिससे एएमएल विश्लेषकों को आगे की जांच के लिए उच्च जोखिम वाले मामलों को प्राथमिकता देने में मदद मिलती है। एआई-संचालित जोखिम स्कोरिंग मॉडल ग्राहकों को जोखिम स्तर निर्दिष्ट करने के लिए ऐतिहासिक डाटा का उपयोग करते हैं, जिससे एएमएल टीमें संसाधनों को अधिक कुशलतापूर्वक आवंटित करने में सक्षम होती हैं।
वास्तविक समय में बड़ी मात्रा में डाटा को संसाधित करने की एआई की क्षमता एएमएल पेशेवरों को लेनदेन की निरंतर निगरानी करने में सक्षम बनाती है। यह वास्तविक समय निगरानी वित्तीय अपराधों के जोखिम को काफी हद तक कम कर देती है और संदिग्ध गतिविधियों को रोकने के लिए समय पर हस्तक्षेप की अनुमति देती है।
विनियामक अनुपालन एक अन्य महत्वपूर्ण क्षेत्र है जहां एआई एएमएल पेशेवरों की सहायता कर सकता है। एआई-संचालित समाधान संगठनों को संदिग्ध लेनदेन की पहचान और रिपोर्ट करके नियामक आवश्यकताओं को पूरा करने में मदद कर सकते हैं। वे अनुपालन प्रयासों को समर्थन देने के लिए लेखापरीक्षा (ऑडिट) चिह्न और दस्तावेज भी उपलब्ध कराते हैं।
बोर्ड और प्रबंधन कार्य
इनमें से एक यह है कि वित्तीय निगमों को वित्तीय सेवाओं में एआई पर कॉर्पोरेट प्रशासन सिद्धांतों की समीक्षा करनी चाहिए; इन्हें एआई निगरानी कार्यान्वयन और जोखिम प्रबंधन की आवश्यकताओं के निर्धारण के संबंध में निदेशक मंडल और वरिष्ठ प्रबंधन द्वारा रणनीतिक स्तर पर विकसित किया जाता है। ऐसी आवश्यकताओं का मसौदा नीतियों की रूपरेखा तैयार करके तथा नैतिक उपयोग और एएमएल नीतियों के अनुपालन का बारीकी से निरीक्षण करके तैयार किया जाता है।
इसलिए, बैंकों के पास जोखिम प्रबंधन प्रक्रियाएं होनी चाहिए जो निगरानी सुनिश्चित करें और साथ ही, एआई प्रणालियों का आकलन करने, पूर्वाग्रह की पहचान करने और जहां लागू हो, पूर्वाग्रह को कम करने के लिए ढांचे का विकास करें, ताकि नियामक और कानूनी आवश्यकताओं को भी पूरा किया जा सके।
एआई पूर्वाग्रह और भेदभाव का मुकाबला करना: वित्तीय संस्थानों के लिए एक महत्वपूर्ण कदम
कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) के तेजी से विकसित हो रहे युग में, वित्तीय संस्थाओं को एआई पूर्वाग्रह और भेदभाव को दूर करने में महत्वपूर्ण चुनौती का सामना करना पड़ रहा है। इस नैतिक चिंता के लिए वस्तुनिष्ठ निर्णय लेने तथा वित्तीय प्रणाली में विश्वास बनाए रखने के लिए सक्रिय उपाय करने की आवश्यकता है।
विशाल मात्रा में डाटा को संसाधित करने और निर्णय लेने के लिए डिज़ाइन किए गए एआई एल्गोरिदम, प्रशिक्षण डाटा या अंतर्निहित मॉडल में मौजूद पूर्वाग्रहों को ग्रहण कर सकते हैं। इन पूर्वाग्रहों के परिणामस्वरूप अनुचित या भेदभावपूर्ण परिणाम सामने आ सकते हैं, जिससे व्यक्तियों की वित्तीय सेवाओं तक पहुंच, ऋण-योग्यता मूल्यांकन और निवेश के अवसर प्रभावित हो सकते हैं।
वित्तीय संस्थाओं को एआई पूर्वाग्रह की पहचान करने और उसे कम करने के लिए सक्रिय दृष्टिकोण अपनाना चाहिए। इसमें गहन जोखिम आकलन करना, एआई प्रणालियों का नियमित लेखापरीक्षा करना और मजबूत शासन ढांचे को लागू करना शामिल है। इसके अतिरिक्त, एआई विकास टीमों के भीतर विविधता और समावेश की संस्कृति को बढ़ावा देना महत्वपूर्ण है, ताकि यह सुनिश्चित किया जा सके कि एआई प्रणालियों के डिजाइन और कार्यान्वयन में व्यापक दृष्टिकोण और अनुभवों पर विचार किया जाए।
जैसे-जैसे वित्त क्षेत्र में एआई को अपनाया जा रहा है, एआई प्रौद्योगिकियों द्वारा उत्पन्न अद्वितीय जोखिमों को कम करने के लिए विशेष रूप से तैयार किए गए नियामक ढांचे अनिवार्य हो गए हैं। इन ढांचों में एआई के जिम्मेदार उपयोग पर स्पष्ट दिशानिर्देश उपलब्ध कराए जाने चाहिए, जिनमें डाटा संचालन, मॉडल सत्यापन और जवाबदेही तंत्र के सिद्धांत शामिल हों।
एआई पूर्वाग्रह और भेदभाव के बारे में जागरूकता बढ़ाने में बिजनेस न्यूज़ चैनल महत्वपूर्ण भूमिका निभाते हैं। पूर्वाग्रह के मामलों पर रिपोर्टिंग और इन मुद्दों को संबोधित करने के लिए वित्तीय संस्थानों के प्रयासों से संगठनों को जवाबदेह बनाने और सकारात्मक बदलाव लाने में मदद मिल सकती है। अपने व्यवहार में नैतिक विचारों को शामिल करके, वित्तीय संगठन वित्तीय प्रणाली में निष्पक्षता, पारदर्शिता और समावेशिता को बढ़ाने के लिए एआई की क्षमता का लाभ उठा सकते हैं।
एआई पूर्वाग्रह और भेदभाव को संबोधित करना न केवल एक नैतिक अनिवार्यता है, बल्कि एक व्यावसायिक आवश्यकता भी है। जिम्मेदार एआई प्रथाओं को प्राथमिकता देने वाली वित्तीय संस्थाओं को प्रतिस्पर्धात्मक लाभ मिलेगा, ग्राहकों और हितधारकों के बीच विश्वास पैदा होगा, तथा अधिक न्यायसंगत और समतापूर्ण वित्तीय भविष्य का मार्ग प्रशस्त होगा।
निष्कर्ष
वित्त की दुनिया में एआई का समावेश निहितार्थ और अवसर का मिश्रण दर्शाता है। इस मामले में, एआई प्रौद्योगिकियां एएमएल को आगे बढ़ाने में दक्षता और प्रभावशीलता का वादा कर सकती हैं; हालांकि, वे बड़े दृष्टिकोण हैं जो कानूनी और नैतिक चिंताओं को जन्म देते हैं। वित्तीय संस्थाओं को एक उपयुक्त प्रशासनिक ढांचे के साथ सूक्ष्म विवरणों पर काम करना होगा, जिसमें मौजूदा कानूनों के अनुरूपता सुनिश्चित की जाएगी, जिसका उद्देश्य एआई प्रणालियों में पूर्वाग्रहों को कम करना है। इसके लिए संस्थान के वास्तुशिल्प में एआई को आगे और सतर्क तरीके से शामिल करने की आवश्यकता है, जिससे पारदर्शिता, जवाबदेही और निष्पक्षता जैसे बुनियादी गुणों से समझौता नहीं होगा।
संदर्भ
