AI बैंकों के जटिल विनियामक मानकों को पूरा करने के तरीके को बदल रहा है, जिससे अनुपालन तेज, अधिक सटीक और कम मैनुअल हो जाता है। यहां बताया गया है कि आपको क्या जानना चाहिए:

• समय की बचत: AI रणनीतिक कार्यों के लिए टीमों को मुक्त करते हुए, मैन्युअल अनुपालन कार्यों को 72% तक कम कर देता है।
• एडॉप्शन सर्ज: 2024 तक, 75% बैंकिंग नेताओं ने AI समाधानों को लागू किया था या अपना रहे थे।
• रेगुलेटरी फोकस: AI को निष्पक्षता, पारदर्शिता और डेटा सुरक्षा पर कड़े कानूनों का पालन करना चाहिए, जैसे कि अद्यतन किए गए अमेरिकी गोपनीयता कानून और वैश्विक AI नैतिकता मानक।
• लागत का प्रभाव: AI अनुपालन खर्च 2024 में $6 बिलियन से बढ़कर 2025 में $9 बिलियन तक बढ़ने की उम्मीद है, जिसमें संभावित बैंकिंग क्षेत्र में सालाना 340 बिलियन डॉलर तक का लाभ होगा।
• नैतिक चुनौतियां: AI पूर्वाग्रह को रोकना, पारदर्शिता सुनिश्चित करना और ग्राहकों का विश्वास बनाए रखना महत्वपूर्ण है।

बैंकों को उभरते नियमों का पालन करते हुए लेनदेन की निगरानी, जोखिम मूल्यांकन और स्वचालित रिपोर्टिंग जैसे कार्यों के लिए AI का उपयोग करके जिम्मेदारी के साथ नवाचार को संतुलित करना चाहिए। अनुपालन करना केवल एक कानूनी आवश्यकता नहीं है - यह तेजी से बदलते उद्योग में प्रतिस्पर्धी बने रहने का एक तरीका है।

स्टैण्डर्ड चार्टर्ड बैंक: व्यवहार में AI के साथ विनियामक रिपोर्टिंग

2025 में बैंकिंग विनियम

2025 तक, बैंकों के लिए विनियामक परिदृश्य तेजी से जटिल हो गया है, क्योंकि पारंपरिक अनुपालन नियम अब उभरते हुए AI ढांचे द्वारा संवर्धित किए गए हैं। वित्तीय सेवाओं के भीतर AI को तेजी से अपनाना विनियामक प्रगति से आगे निकल गया है, जिससे संस्थान विकसित हो रहे कानूनी मानकों को पूरा करने के तरीके से जूझ रहे हैं। सितंबर 2024 तक, 48 अमेरिकी राज्यों और न्यायालयों ने AI को विनियमित करने के लिए बिलों का मसौदा तैयार करना शुरू कर दिया था, जो वित्तीय संस्थानों के अनुरूप शासन ढांचे को स्थापित करने के लिए एक राष्ट्रव्यापी प्रयास का संकेत देता है। यह बदलाव अनुपालन के कई महत्वपूर्ण क्षेत्रों पर प्रकाश डालता है, जिन पर बैंकों को ध्यान देना चाहिए।

मुख्य विनियामक क्षेत्र

बैंकों को अब एंटी-मनी लॉन्ड्रिंग (AML), नो-योर-कस्टमर (KYC) और AI नैतिकता जैसे क्षेत्रों में AI-एकीकृत प्रक्रियाओं के प्रबंधन का काम सौंपा गया है। इन डोमेन की मांग है कि संस्थान यह सुनिश्चित करें कि उनके AI उपकरण सटीकता, निष्पक्षता और पारदर्शिता के लिए सख्त आवश्यकताओं को पूरा करें।

नए AI नैतिकता नियम निष्पक्षता, पारदर्शिता और सुरक्षा पर जोर देते हैं। वित्तीय संस्थानों को यह दिखाना चाहिए कि उनके AI मॉडल पूर्वाग्रह से मुक्त हैं और नियामकों को अपनी निर्णय लेने की प्रक्रियाओं को समझाने में सक्षम हैं।

एआई-विशिष्ट चुनौतियों का समाधान करने के लिए डेटा सुरक्षा कानून भी विकसित किए गए हैं। को अपडेट किया गया ग्राम-लीच-बेली एक्ट (GLBA) और कैलिफोर्निया का सीसीपीए/CPRA अब इस बात पर सख्त सीमाएं लगाता है कि बैंक AI उद्देश्यों के लिए ग्राहक डेटा कैसे एकत्र करते हैं, संग्रहीत करते हैं और उसका उपयोग करते हैं। ये कानून, वैश्विक गोपनीयता नियमों के साथ, वित्तीय संस्थानों द्वारा डेटा को संभालने के तरीके को महत्वपूर्ण रूप से आकार देते हैं।

आर्थिक दांव ऊंचे हैं। मैकिन्से अनुमान है कि जनरेटिव एआई उत्पादकता लाभ के माध्यम से वैश्विक बैंकिंग क्षेत्र में सालाना $200 बिलियन से $340 बिलियन के बीच योगदान कर सकता है। साथ ही, AI अनुपालन और कार्यान्वयन पर खर्च बढ़ने का अनुमान है - 2024 में $6 बिलियन से 2025 में $9 बिलियन तक, और संभावित रूप से 2030 तक $85 बिलियन तक पहुंचने का अनुमान है, के अनुसार स्टेटिस्टा। ये आंकड़े कड़े नियमों का पालन करने के वित्तीय प्रभाव को रेखांकित करते हैं।

बैंकों के लिए अंतर्राष्ट्रीय AI मानक

सीमाओं के पार काम करने वाले बैंकों के लिए, अंतर्राष्ट्रीय AI मानक जटिलता की एक और परत जोड़ते हैं। अनुपालन केवल घरेलू नियमों तक सीमित नहीं है; संस्थानों को हर उस अधिकार क्षेत्र के कानूनों को भी नेविगेट करना चाहिए, जहां वे काम करते हैं, जिससे एक बहुआयामी चुनौती पैदा होती है।

गार्टनर रिपोर्ट करती है कि दुनिया की आधी सरकारों को अब एआई का ज़िम्मेदारी से इस्तेमाल करने के लिए उद्यमों को कई तरह के कानूनों, विनियमों और डेटा गोपनीयता मानकों का पालन करने की आवश्यकता है। बहुराष्ट्रीय बैंकों के लिए, इसका अर्थ है अनुकूलनीय AI सिस्टम विकसित करना, जो लगातार प्रदर्शन बनाए रखते हुए विविध नियामक ढांचे का अनुपालन करते हैं।

पारदर्शिता और व्याख्यात्मकता भी प्रमुख प्राथमिकताएं बनी हुई हैं। उच्च जोखिम वाले AI सिस्टम को बाज़ार से पहले कठोर मूल्यांकन का सामना करना पड़ता है, जिसमें बैंकों को यह स्पष्ट करना होता है कि उनके पारंपरिक रूप से अपारदर्शी एल्गोरिदम कैसे निर्णय लेते हैं।

अनुपालन के लिए प्रोत्साहन भी नवाचार को बढ़ावा दे रहा है। AI परिसंपत्तियों, जोखिमों और विनियामक आवश्यकताओं की वास्तविक समय की निगरानी अब आवश्यक हो गई है, जिससे विनियामक प्रौद्योगिकी (RegTech) समाधानों को व्यापक रूप से अपनाने के लिए प्रेरित किया जा सके। वर्तमान में, 90% वित्तीय संस्थान अनुपालन का प्रबंधन करने के लिए इन उपकरणों का उपयोग करते हैं।

आगे देखते हुए, नियामकों से अपेक्षा की जाती है कि वे और भी सख्त आवश्यकताएं लागू करें, खासकर डेटा सुरक्षा और साइबर सुरक्षा जैसे क्षेत्रों में। इसे बनाए रखने के लिए, बैंकों को ऐसे स्थायी मॉडल विकसित करने होंगे जो डेटा स्रोत का पता लगाने की क्षमता, व्यावसायिक जवाबदेही, और मजबूत गोपनीयता और सुरक्षा उपायों जैसे महत्वपूर्ण मुद्दों का समाधान करते हैं।

अनुपालन के लिए AI का उपयोग करना

विनियामक आवश्यकताओं के चक्रव्यूह को नेविगेट करने के लिए बैंक तेजी से AI की ओर रुख कर रहे हैं। साइबर अपराध से वैश्विक अर्थव्यवस्था को सालाना 600 बिलियन डॉलर (वैश्विक जीडीपी का लगभग 0.8%) का नुकसान हो रहा है, और पिछले वर्ष की तुलना में 2021 की पहली तिमाही में धोखाधड़ी के प्रयासों में 149% की बढ़ोतरी हुई है, इसलिए दांव पहले से कहीं अधिक हैं। 2022 में, आधे से अधिक वित्तीय संस्थानों ने AI- संचालित धोखाधड़ी का पता लगाने वाली प्रणालियों को अपनाया, जिससे झूठी सकारात्मकता को 70% तक कम करने में मदद मिली है। ये AI समाधान लेनदेन की निगरानी, स्वचालित रिपोर्टिंग और जोखिम मूल्यांकन जैसे प्रमुख अनुपालन क्षेत्रों को भी बदल रहे हैं।

AI ट्रांजेक्शन मॉनिटरिंग

एआई-संचालित ट्रांजेक्शन मॉनिटरिंग सिस्टम पुराने नियम-आधारित तरीकों की जगह ले रहे हैं। एंटी-मनी लॉन्ड्रिंग (AML) और काउंटर-टेररिज्म फाइनेंसिंग (CTF) कानूनों के साथ गठबंधन में रहते हुए, ये सिस्टम वास्तविक समय में बड़े पैमाने पर डेटासेट का विश्लेषण करते हैं, और उन संदिग्ध पैटर्न की पहचान करते हैं जिन्हें मानव विश्लेषक मिस कर सकते हैं। उदाहरण के लिए, अमेरिकन एक्स्प्रेस उन्नत LSTM मॉडल का उपयोग करके धोखाधड़ी का पता लगाने की दर में 6% की वृद्धि की, जबकि पेपैल एआई सिस्टम के साथ रीयल-टाइम फ्रॉड डिटेक्शन में 10% तक सुधार हुआ।

प्रभावी लेनदेन निगरानी के लिए जोखिम आधारित दृष्टिकोण महत्वपूर्ण है। इसका मतलब है कि बैंक की विशिष्ट जोखिम प्रोफ़ाइल से मेल खाने के लिए निगरानी नियम और अलर्ट थ्रेसहोल्ड तैयार करना। मशीन लर्निंग और बिहेवियरल एनालिटिक्स इन प्रणालियों को और बढ़ाते हैं, जिससे ऐसी विसंगतियां सामने आती हैं जिन्हें पारंपरिक तरीकों से अक्सर अनदेखा कर दिया जाता है। 2021 में, होलवी के साथ मिलकर ComplyAdvantage एआई-संचालित जोखिम पहचान को लागू करने के लिए इस साझेदारी ने अनुमति दी होलवी उच्च जोखिम वाले अलर्ट को प्राथमिकता देने के लिए, टीम की दक्षता में काफी सुधार करना।

“स्मार्ट अलर्ट्स का कार्यान्वयन तकनीक का सबसे आसान कार्यान्वयन था जिसे हमने कभी अनुभव किया है। हमने किसी डाउनटाइम या व्यवसाय संचालन में किसी भी रुकावट का अनुभव नहीं किया - एक पल के लिए भी नहीं।” - वैलेंटिना बुटेरा, एएमएल एंड एएफसी ऑपरेशंस की प्रमुख, होल्वी

स्वचालित अनुपालन रिपोर्टिंग

AI दस्तावेज़ तैयार करने को स्वचालित करके, त्रुटियों को कम करके और सबमिशन को गति देकर अनुपालन रिपोर्टिंग में भी क्रांति ला रहा है। इन प्रणालियों को टेक्स्ट-आधारित रिपोर्ट तैयार करने, मुख्य अनुभागों को इंगित करने और अनुपालन से संबंधित प्रश्नों को हल करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। उदाहरण के लिए, स्टैंडर्ड चार्टर्ड संदिग्ध गतिविधियों का तेजी से पता लगाने के लिए लेनदेन की निगरानी बढ़ाने के लिए AI का उपयोग करता है, जबकि यूबीएस अनुपालन अधिकारियों को प्रक्रियाओं के बारे में सूचित रहने में मदद करने के लिए AI चैटबॉट का उपयोग करता है।

ग्रांट थॉर्नटन एडवाइजरी सर्विसेज ने विशिष्ट जोखिम परिभाषाओं और अनुपालन आवश्यकताओं के अनुरूप एक जनरेटिव एआई टूल विकसित किया है। यह उपकरण जोखिम और नियंत्रण ढांचे में खामियों की पहचान करता है और सुधार के लिए लक्षित अनुशंसाएं प्रदान करता है।

“AI उपकरण अनुपालन प्रबंधन प्रणाली (CMS) कार्यक्रमों को बनाने और परीक्षण करने में उपयोगी होते हैं क्योंकि वे नियामकों द्वारा बैंक की CMS योजना और निगरानी दिनचर्या के लिए प्रदान किए गए सबसे हालिया मार्गदर्शन का मिलान कर सकते हैं और यह सुनिश्चित कर सकते हैं कि वे किसी भी नए या अद्यतन नियमों के साथ संरेखित हों।” - लेस्ली वॉटसन-स्ट्रेसेनर, प्रबंध निदेशक और नियामक अनुपालन क्षमता नेता, ग्रांट थॉर्नटन एडवाइजर्स एलएलसी

अनुपालन रिपोर्टिंग में AI की भूमिका दस्तावेज़ निर्माण से परे है। यह अपवादों की पहचान करके और डेटा प्रविष्टि को स्वचालित करके HMDA, TILA, और बाढ़ आपदा संरक्षण अधिनियम जैसे विनियमों के लिए लेन-देन परीक्षण में सहायता करता है। हालांकि, विनियामक संरेखण सुनिश्चित करने के लिए बैंकों को डेटा को मान्य करना चाहिए और AI प्रथाओं की मजबूत बोर्ड निगरानी बनाए रखनी चाहिए। रिपोर्टिंग के अलावा, AI समग्र अनुपालन जोखिम का आकलन करने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है।

AI रिस्क असेसमेंट

एआई-संचालित जोखिम मूल्यांकन प्रणालियां वास्तविक समय में बड़े डेटासेट का विश्लेषण करती हैं ताकि उन पैटर्न और विसंगतियों का पता लगाया जा सके जो अनुपालन जोखिमों का संकेत दे सकते हैं। ये प्रणालियां नियंत्रण डिजाइन और मूल्यांकन प्रक्रिया के कुछ हिस्सों को स्वचालित भी करती हैं, परिचालन दक्षता में सुधार करती हैं और अनुपालन उपायों में विश्वास को बढ़ाती हैं। साथ में, ये प्रगति बैंक के जोखिम मूल्यांकन ढांचे को बढ़ाती है।

वर्तमान में, 44% वित्तीय संस्थान धोखाधड़ी का पता लगाने और सुरक्षा जैसे क्षेत्रों में AI निवेश को प्राथमिकता दे रहे हैं, जिससे जोखिम प्रबंधन को मजबूत करने की इसकी क्षमता को पहचाना जा रहा है। हालांकि, a बायोकैच सर्वेक्षण से पता चला है कि 2023 में AI से संबंधित धोखाधड़ी और साइबर सुरक्षा खतरों के कारण 51% वित्तीय संस्थानों को $5 मिलियन से $25 मिलियन तक का नुकसान हुआ। जबकि 73% संस्थानों का मानना है कि AI डिजिटल अनुभवों को बेहतर बना सकता है, 54% इसके प्रभाव के बारे में चिंता व्यक्त करते हैं, और आधे से भी कम उपभोक्ता अपने वित्तीय डेटा को AI द्वारा नियंत्रित किए जाने से सहज महसूस करते हैं।

प्रभावी AI जोखिम मूल्यांकन सुनिश्चित करने के लिए, AI मॉडल को पारदर्शी, समझाने योग्य और विकसित नियमों के साथ संरेखित रखने के लिए बैंकों को मजबूत शासन ढांचे की आवश्यकता होती है। डेटा सुरक्षा, अनुपालन और तीसरे पक्ष की निगरानी पर नीतियां समान रूप से महत्वपूर्ण हैं। जनरेटिव AI टूल अपवादों की पहचान करके और मौजूदा विनियामक दिशानिर्देशों के अनुरूप डेटा प्रविष्टि को स्वचालित करके सहायता कर सकते हैं। समीक्षा और ओवरराइड तंत्र को शामिल करना - जहां मानव विशेषज्ञ आवश्यक होने पर कदम उठा सकते हैं - जोखिम प्रबंधन के लिए एक संतुलित, मानव-इन-द-लूप दृष्टिकोण सुनिश्चित करता है।

अनुपालन वर्कफ़्लो को कारगर बनाने वाले बैंकों के लिए, जैसे प्लेटफ़ॉर्म prompts.ai (https://prompts.ai) विनियामक पालन को आसान बनाने के लिए रीयल-टाइम सहयोग, स्वचालित रिपोर्टिंग और मल्टी-मोडल AI क्षमताएं प्रदान करें।

एसबीबी-आईटीबी-f3c4398

एथिकल एआई कार्यान्वयन

चूंकि बैंक अनुपालन को कारगर बनाने के लिए AI को अपनाते हैं, इसलिए इसे नैतिक रूप से लागू करना उतना ही महत्वपूर्ण है। एथिकल एआई निष्पक्षता, पारदर्शिता और जवाबदेही सुनिश्चित करता है, जो विनियामक मानकों को पूरा करते हुए ग्राहकों का विश्वास बनाए रखने के लिए महत्वपूर्ण हैं। 2023 में, वित्तीय संस्थानों ने AI तकनीकों में $35 बिलियन का निवेश किया, जिसके अनुमानों के अनुसार यह 2027 तक बढ़कर 97 बिलियन डॉलर हो जाएगा।

हालांकि, लागत और तकनीकी कौशल सीमाओं के साथ नैतिक चुनौतियां अक्सर जनरेटिव एआई को अपनाने में बाधा डालती हैं। इसके मुताबिक केपीएमजी, 50 में से केवल 16 बैंकों ने जिम्मेदार AI (RAI) सिद्धांत स्थापित किए हैं, जो AI के उपयोग और नैतिक ढांचे के बीच अंतर को उजागर करते हैं। यह अंतर बैंकों और उनके ग्राहकों दोनों के लिए जोखिम पैदा करता है।

AI पूर्वाग्रह को रोकना

बैंकिंग में AI पूर्वाग्रह के गंभीर परिणाम हो सकते हैं, विशेष रूप से ऋण देने और क्रेडिट निर्णयों में। फ़ेडरल रिज़र्व के 2021 के एक अध्ययन से पता चला है कि बंधक अंडरराइटिंग में इस्तेमाल की जाने वाली कुछ एल्गोरिथम प्रणालियों ने गैर-अल्पसंख्यकों की तुलना में अधिक दरों पर अल्पसंख्यक उधारकर्ताओं के आवेदनों को अस्वीकार कर दिया था। कंज्यूमर फाइनेंशियल प्रोटेक्शन ब्यूरो के निदेशक रोहित चोपड़ा ने इसे “डिजिटल रेडलाइनिंग” और “रोबोट भेदभाव” के रूप में संदर्भित किया।

बैंकिंग AI सिस्टम कई प्रकार के पूर्वाग्रहों की चपेट में हैं:

बायस टाइप परिभाषा बैंकिंग का उदाहरण ऐतिहासिक पूर्वाग्रह AI प्रशिक्षण में अंतर्निहित पिछले डेटा से असमानताएं यदि कोई बैंक ऐतिहासिक रूप से उनके लिए अधिक ऋण स्वीकृत करता है, तो क्रेडिट स्कोरिंग मॉडल कुछ जनसांख्यिकी का पक्ष ले सकता है। चयन पूर्वाग्रह जब प्रशिक्षण डेटा पूरी आबादी का प्रतिनिधित्व नहीं करता है केवल उच्च आय वाले उधारकर्ताओं पर प्रशिक्षित एल्गोरिथम गैर-पारंपरिक आय वाले आवेदकों को गलत बता सकता है। एल्गोरिथम बायस विषम परिणामों की ओर ले जाने वाले कुछ चर पर अत्यधिक जोर उधार में ज़िप कोड को अधिक महत्व देने से हाशिए पर रहने वाले समूहों के खिलाफ भौगोलिक भेदभाव हो सकता है। इंटरैक्शन बायस उपयोगकर्ता इंटरैक्शन सिस्टम में पूर्वाग्रह का परिचय देते हैं ऋण अधिकारी अक्सर विशिष्ट समूहों के लिए अनुशंसाओं को ओवरराइड करते हैं, जिससे उन्हें व्यवस्थित रूप से बाहर रखा जा सकता है।

2023 में, आईट्यूटर ग्रुप अमेरिकी समान रोजगार अवसर आयोग के मुकदमे का सामना करना पड़ा, क्योंकि इसके एआई सिस्टम ने हजारों नौकरी आवेदकों को पूरी तरह से उम्र के आधार पर बाहर कर दिया था, जो पूर्वाग्रह के कानूनी और परिचालन जोखिमों को दर्शाता है।

पूर्वाग्रह को दूर करने के लिए, बैंकों को डेटा विज्ञान, व्यवसाय, मानव संसाधन और कानूनी विभागों में विविध टीमों के निर्माण जैसी रणनीतियों को अपनाना चाहिए। AI मॉडल का नियमित ऑडिट, पारदर्शी एल्गोरिथम विकास और डेटा ड्रिफ्ट की निगरानी भी आवश्यक है। इसके अतिरिक्त, विविध डेटासेट का उपयोग करने और शासन संरचनाओं को शामिल करने से पूर्वाग्रह को प्रभावी ढंग से कम करने में मदद मिल सकती है।

AI पारदर्शिता आवश्यकताएँ

बैंकिंग AI में विश्वास बनाने के लिए पारदर्शिता महत्वपूर्ण है। जैसा कि फ़ेडरल रिज़र्व के गवर्नर लेल ब्रेनार्ड ने बताया, कुछ एल्गोरिदम इतने जटिल होते हैं कि उनके निर्माता भी अपने निर्णयों को समझाने के लिए संघर्ष कर सकते हैं। विश्वसनीयता सुनिश्चित करने के लिए, वित्तीय संस्थानों को AI आउटपुट को समझाने योग्य, निष्पक्ष और विकसित नियमों के अनुरूप बनाना चाहिए।

“व्याख्यात्मक AI, जिम्मेदार AI और नैतिक AI जैसी चीजें, जो अनियोजित पूर्वाग्रह जैसी घटनाओं से बचाव करती हैं, अब वैकल्पिक के रूप में नहीं देखी जा रही हैं, बल्कि उन कंपनियों के लिए आवश्यक हैं जो ML/AI का लाभ उठाती हैं, और विशेष रूप से जहां वे ग्राहकों के व्यक्तिगत डेटा को होस्ट करती हैं।”

• ब्रायन माहेर, एआई और मशीन लर्निंग प्लेटफ़ॉर्म के उत्पाद प्रमुख जेपी मॉर्गन चेस

बैंकों को नियामकों और ग्राहकों [40, 44] दोनों के लिए डेटा स्रोतों, एल्गोरिदम और प्रदर्शन मेट्रिक्स का विवरण देते हुए AI निर्णयों को अच्छी तरह से दस्तावेजीकरण करना चाहिए। “डिजिटल एथिक्स एंड बैंकिंग” पर डेलॉइट की एक रिपोर्ट में पाया गया कि ग्राहक अपने डेटा को तब साझा करने के लिए अधिक इच्छुक होते हैं जब वे इसका उद्देश्य समझते हैं, इसका उपयोग कैसे किया जाएगा, और इससे उन्हें क्या लाभ होता है। व्यावहारिक कदमों में समझाने योग्य AI तकनीकों को अपनाना, नियमित ऑडिट करना और निर्णय लेने की प्रक्रियाओं के स्पष्ट दस्तावेज़ीकरण को बनाए रखना शामिल है। डिसीजन ट्रैसेबिलिटी लॉग, कॉन्फिडेंस स्कोर और यूजर-फ्रेंडली परफॉरमेंस मेट्रिक्स जैसे टूल भी तकनीकी और गैर-तकनीकी हितधारकों के बीच की खाई को पाटने में मदद कर सकते हैं।

संरचित निरीक्षण इन पारदर्शिता उपायों को और मजबूत करता है, जिससे हर स्तर पर जवाबदेही सुनिश्चित होती है।

AI ओवरसाइट एंड कंट्रोल

AI को जिम्मेदारी से प्रबंधित करने के लिए प्रभावी निरीक्षण महत्वपूर्ण है। AI के बढ़ते उपयोग के बावजूद, 55% संगठनों में AI गवर्नेंस फ्रेमवर्क का अभाव है, और लगभग 70% अगले दो वर्षों में शासन में निवेश बढ़ाने की योजना बना रहे हैं [40, 41]। मैकिन्से ने नोट किया कि केंद्रीकृत AI गवर्नेंस वाली कंपनियों के AI को ज़िम्मेदारी से और प्रभावी ढंग से स्केल करने की संभावना दोगुनी होती है।

शासन वरिष्ठ नेतृत्व से शुरू होना चाहिए और इसमें एक समर्पित AI नैतिकता समिति शामिल होनी चाहिए। जैसा कि जैक हेनरी के चार्ली राइट ने जोर दिया, “जब एआई की बात आती है, तो अनुपालन और जवाबदेही विनियामक दायित्वों से कहीं अधिक हैं - वे आपके खाताधारकों के विश्वास और आपके वित्तीय संस्थान की अखंडता के प्रति प्रतिबद्धताएं हैं"।

सफल शासन ढांचे के प्रमुख तत्वों में एआई पहलों को प्रस्तुत करने, समीक्षा करने और अनुमोदन करने के लिए केंद्रीकृत प्रक्रियाएं शामिल हैं, साथ ही जोखिमों की पहचान करने और उन्हें कम करने के लिए स्वचालित वर्कफ़्लो भी शामिल हैं। बैंकों को AI प्रशिक्षण कार्यक्रम, क्रॉस-फ़ंक्शनल शिक्षा, और AI जोखिमों के बारे में खुली चर्चा [33, 45] की पेशकश करने की आवश्यकता होने के कारण मानव निरीक्षण आवश्यक बना हुआ है।

2019 में Apple कार्ड विवाद एक सजग कहानी के रूप में कार्य करता है। Apple और गोल्डमैन सैक्स जब कार्ड के एल्गोरिथम ने कथित तौर पर समान वित्तीय प्रोफाइल वाले पुरुषों की तुलना में महिलाओं को कम क्रेडिट सीमा दी, तो न्यूयॉर्क के वित्तीय सेवा विभाग द्वारा जांच के लिए प्रेरित करने पर प्रतिक्रिया का सामना करना पड़ा। ऐसी घटनाओं को रोकने के लिए, बैंकों को पूर्वाग्रह का पता लगाने और उसे मापने के लिए टूल लागू करने चाहिए, समान ऑड्स जैसे मैट्रिक्स का उपयोग करके निष्पक्षता को मापना चाहिए, और समस्याग्रस्त प्रशिक्षण डेटा या मॉडल सुविधाओं को फ़्लैग करना चाहिए।

prompts.ai जैसे प्लेटफ़ॉर्म स्वचालित रिपोर्टिंग और मल्टी-मोडल AI वर्कफ़्लो प्रदान करते हैं, जिससे बैंकों को AI जीवनचक्र के दौरान पारदर्शिता और जवाबदेही बनाए रखने में मदद मिलती है। नैतिक विचारों को प्राथमिकता देकर, बैंक नियामक अनुपालन और ग्राहक विश्वास के साथ नवाचार को संरेखित कर सकते हैं।

भविष्य के विनियमों के लिए योजना

AI अनुपालन के लिए आगे की सोच विकसित करना केवल एक अच्छा विचार नहीं है - यह दीर्घकालिक सफलता के लिए आवश्यक है। बैंकिंग में AI के लिए विनियामक वातावरण तेजी से विकसित हो रहा है, और वित्तीय संस्थानों को इन बदलावों से आगे रहना चाहिए। डेनिस इरविन के रूप में, मुख्य अनुपालन अधिकारी, अलकामी, इसे कहते हैं:

अनुपालन अधिकारियों को आने वाले वर्षों में नियमों में बदलाव की तैयारी करते समय मौजूदा जोखिम को कम करने के तरीकों का मूल्यांकन करना चाहिए।

बैंकिंग उद्योग के कुल बाजार के 18% के लिए मशीन लर्निंग अकाउंटिंग के साथ, विनियामक योजना के बारे में सक्रिय होना केवल अनुपालन के बारे में नहीं है - यह प्रतिस्पर्धी बने रहने के बारे में है।

जो बैंक इस बदलते परिदृश्य में कामयाब होना चाहते हैं, उन्हें छोटे पैमाने की एआई पायलट परियोजनाओं से व्यापक, उद्यम-व्यापी रणनीतियों की ओर बढ़ने की जरूरत है। यह बदलाव उन्हें दक्षता का त्याग किए बिना नए नियमों के अनुकूल होने में मदद करता है। उन प्रणालियों के निर्माण पर ध्यान दिया जाना चाहिए जो विकसित हो सकें, परिचालन उत्कृष्टता को बनाए रखते हुए अनुपालन सुनिश्चित कर सकें।

नए विनियमों को ट्रैक करना

विनियामक परिवर्तनों को बनाए रखने के लिए एक जानबूझकर और संगठित दृष्टिकोण की आवश्यकता होती है। उदाहरण के लिए, यूरोपीय संघ एआई अधिनियम, जो जल्द ही प्रभावी होने वाला है, से वैश्विक नियामक मानकों को आकार देने की उम्मीद है। सीमाओं के पार काम करने वाले बैंकों के लिए, घरेलू और अंतर्राष्ट्रीय दोनों नियमों के बारे में सूचित रहना महत्वपूर्ण है, जो उनकी AI पहलों को प्रभावित कर सकते हैं।

ऐसा करने के लिए, बैंकों को विनियामक अपडेट पर नज़र रखने के लिए समर्पित टीमों की स्थापना करनी चाहिए। इन टीमों को फ़ेडरल रिज़र्व, जैसे प्रमुख नियामक निकायों की घोषणाओं की निगरानी करनी चाहिए मुद्रा नियंत्रक का कार्यालय, और उपभोक्ता वित्तीय संरक्षण ब्यूरो, साथ ही अंतर्राष्ट्रीय संगठन और डेटा गोपनीयता प्राधिकरण। जिन क्षेत्रों पर नज़दीकी ध्यान देने की आवश्यकता है उनमें गवर्नेंस फ्रेमवर्क, विशेषज्ञता आवश्यकताएं, मॉडल जोखिम प्रबंधन और तृतीय-पक्ष AI प्रदाताओं की निगरानी शामिल है। विनियामक परिवर्तनों को उनके संभावित प्रभाव, समयरेखा और आवश्यक संगठनात्मक समायोजन के आधार पर वर्गीकृत करने के लिए सिस्टम लागू करने से संस्थानों को आगे रहने में मदद मिलेगी।

सिस्टम का आधुनिकीकरण

AI युग में विनियामक अनुपालन के लिए सबसे बड़ी बाधाओं में से एक पुरानी तकनीक है। लीगेसी प्रणालियां एआई परियोजनाओं को बढ़ाने के लिए बैंक की क्षमता को सीमित कर सकती हैं, जिससे आधुनिकीकरण एक तत्काल प्राथमिकता बन जाता है। क्लाउड-आधारित अवसंरचना में परिवर्तन और डेटा सिस्टम को अपग्रेड करने से बेहतर अनुपालन का मार्ग प्रशस्त हो सकता है।

डेटा प्लेटफ़ॉर्म का आधुनिकीकरण यह सुनिश्चित करता है कि बैंक रीयल-टाइम मॉनिटरिंग, ऑडिट ट्रेल्स और दस्तावेज़ीकरण नियामकों को आवश्यक जानकारी प्रदान कर सकें। यह प्रक्रिया केवल नई तकनीक के बारे में नहीं है - यह व्यावसायिक लक्ष्यों के साथ AI पहलों को संरेखित करने के बारे में है। प्रत्येक AI एप्लिकेशन का मूल्यांकन उसके जोखिम और इनाम का आकलन करने के लिए व्यक्तिगत रूप से किया जाना चाहिए, और क्रॉस-फ़ंक्शनल टीमों को AI मॉडल जीवनचक्र के दौरान शामिल किया जाना चाहिए।

prompts.ai जैसे प्लेटफ़ॉर्म इन प्रयासों को आसान बनाने के लिए टूल प्रदान करते हैं, जिसमें स्वचालित रिपोर्टिंग और मल्टी-मोडल AI वर्कफ़्लो शामिल हैं। उनके पे-एज़-यू-गो इंफ्रास्ट्रक्चर और बड़े भाषा मॉडल के साथ इंटरऑपरेबिलिटी से बैंक अपने सिस्टम में बदलाव किए बिना विनियामक परिवर्तनों के अनुकूल हो सकते हैं।

लचीली अनुपालन प्रक्रिया

अनिश्चित नियमों की दुनिया में, लचीलापन महत्वपूर्ण है। लॉरा कोर्नहॉसर, सह-संस्थापक और सीईओ Strateyfy, बताते हैं:

एक लचीला अनुपालन ढांचा विकसित करना हर नियम परिवर्तन की भविष्यवाणी करने के बारे में नहीं है। यह सूचित रहने, मॉड्यूलर नीतियों का उपयोग करने, परिदृश्य-आधारित आकलन करने और नियामकों के साथ सक्रिय रूप से जुड़ने के बारे में है।

बैंकों को ऐसी मॉड्यूलर नीतियां अपनानी चाहिए जो नए नियमों में समायोजित हो सकें, विभिन्न परिणामों की तैयारी के लिए परिदृश्य-आधारित आकलन कर सकें और सक्रिय जोखिम प्रबंधन को प्रदर्शित करने के लिए विस्तृत ऑडिट ट्रेल्स बनाए रख सकें। पारदर्शिता और जवाबदेही के लिए अनुपालन परिवर्तनों का दस्तावेजीकरण करना आवश्यक है।

नियामकों के साथ सीधे जुड़ना एक और महत्वपूर्ण कदम है। AI प्रोजेक्ट की तैनाती की शुरुआत में नियामकों को शामिल करके, बैंक फ़ीडबैक इकट्ठा कर सकते हैं, अपनी पहलों को विनियामक अपेक्षाओं के अनुरूप बना सकते हैं और विश्वास का निर्माण कर सकते हैं।

ग्रांट थॉर्नटन एडवाइजर्स एलएलसी के प्रबंध निदेशक लेस्ली वॉटसन-स्ट्रैसेनर भी बोर्ड निरीक्षण के महत्व पर जोर देते हैं:

हमेशा सुनिश्चित करें कि आपके बोर्ड में आपकी AI प्रथाओं की निगरानी है। और अपने परिणामों का परीक्षण करें। भले ही कोई AI टूल डेटा का विश्लेषण करने या जानकारी की तुलना करने का भारी काम कर रहा हो, फिर भी आपको अपनी प्रक्रिया में सैंपलिंग और विसंगतियों की जांच करनी चाहिए।

अंततः, लचीली अनुपालन प्रक्रियाएँ केवल नियमों को पूरा करने के बारे में नहीं हैं - वे प्रतिस्पर्धी बने रहने के बारे में हैं। जैसा कि कोर्नहॉसर कहते हैं:

विनियामक परिवर्तन को नेविगेट करना केवल आज्ञाकारी बने रहने के बारे में नहीं है - यह प्रतिस्पर्धी बने रहने के बारे में है।

निष्कर्ष

AI को बैंकिंग में एकीकृत करने के लिए नवाचार को अपनाने और जिम्मेदारी बनाए रखने के बीच सावधानीपूर्वक संतुलन की आवश्यकता होती है। चूंकि मशीन लर्निंग अब बैंकिंग बाजार का 18% हिस्सा है, इसलिए अनुपालन को बाद के विचार के रूप में मानना कोई विकल्प नहीं है। नियमों का पालन करने की अंतिम ज़िम्मेदारी बैंक उठाते हैं - भले ही वे तृतीय-पक्ष AI मॉडल का लाभ उठाते हों। मॉडल रिस्क मैनेजमेंट पर इंटरएजेंसी स्टेटमेंट इस बात को रेखांकित करता है:

“बैंक अंततः BSA/AML आवश्यकताओं के अनुपालन के लिए जिम्मेदार होते हैं, भले ही वे तृतीय-पक्ष मॉडल का उपयोग करना चुनते हों"।

एआई अपनाने में नैतिक चुनौतियां भी बड़ी हैं। KPMG की एक रिपोर्ट के अनुसार, नैतिकता, लागत और तकनीकी विशेषज्ञता जैसे मुद्दे सबसे बड़ी बाधाओं में से हैं। बढ़ती जागरूकता के बावजूद, सर्वेक्षण में शामिल 50 में से केवल 16 बैंकों ने जिम्मेदार AI के सिद्धांतों को लागू किया है, जो स्वीकृति और कार्रवाई के बीच के अंतर को प्रकट करते हैं। इस विभाजन को पाटने के लिए, बैंकों को अपनी AI रणनीतियों में प्रमुख अनुपालन उपायों - जैसे कि प्रशिक्षण, परीक्षण, निगरानी और ऑडिटिंग - को शामिल करना चाहिए। उद्योग के नेता समझाने योग्य, जिम्मेदार और नैतिक AI प्रथाओं के महत्व पर जोर देते हैं, खासकर संवेदनशील ग्राहक डेटा के साथ काम करते समय। इन नैतिक प्राथमिकताओं से यह स्पष्ट होता है कि मजबूत, अनुकूलनीय शासन अब वैकल्पिक नहीं है।

एक ठोस गवर्नेंस फ्रेमवर्क तैयार करना आवश्यक है। नियामक अपेक्षाओं के साथ जवाबदेही और संरेखण सुनिश्चित करने के लिए बोर्डों को AI पहलों की सक्रिय रूप से निगरानी करनी चाहिए। जैसे-जैसे नियम विकसित होंगे, बैंकों को कठोर निगरानी बनाए रखते हुए लचीला बने रहने की आवश्यकता होगी।

चार्ली राइट ने इस ज़िम्मेदारी का सार पकड़ लिया है:

“जब AI की बात आती है, तो अनुपालन और जवाबदेही विनियामक दायित्वों से अधिक होती है - वे आपके खाताधारकों के विश्वास और आपके वित्तीय संस्थान की अखंडता के प्रति प्रतिबद्धताएं हैं"।

पूछे जाने वाले प्रश्न

बैंक यह कैसे सुनिश्चित कर सकते हैं कि उनके AI सिस्टम निर्णय लेने में निष्पक्ष और निष्पक्ष हों?

यह सुनिश्चित करने के लिए कि AI निर्णय लेना निष्पक्ष और निष्पक्ष रहे, बैंकों को इसे लागू करने की आवश्यकता है जिम्मेदार AI फ्रेमवर्क। यह दृष्टिकोण निष्पक्षता, पारदर्शिता और गोपनीयता जैसे सिद्धांतों को प्राथमिकता देता है। यह लिंग, जातीयता, या सामाजिक-आर्थिक पृष्ठभूमि जैसे कारकों से जुड़े अनपेक्षित भेदभाव के जोखिम को कम करने के लिए विविध डेटासेट का उपयोग करने पर भी जोर देता है।

इसके अलावा, बैंकों को स्पष्ट शासन नीतियां बनानी चाहिए और अपने AI सिस्टम का नियमित ऑडिट करने के लिए बहु-विषयक टीमों को इकट्ठा करना चाहिए। ये ऑडिट संभावित पूर्वाग्रहों का पता लगाने और उन्हें दूर करने, नियामक आवश्यकताओं और नैतिक मानकों दोनों के अनुपालन को सुनिश्चित करने के लिए आवश्यक हैं। जवाबदेही और निरंतर सुधार के लिए प्रतिबद्ध होकर, बैंक अपने AI सिस्टम में विश्वास मजबूत कर सकते हैं और सभी ग्राहकों के साथ उचित व्यवहार सुनिश्चित कर सकते हैं।

बैंकों को यह सुनिश्चित करने के लिए क्या कदम उठाने चाहिए कि उनके AI सिस्टम विभिन्न क्षेत्रों में अंतर्राष्ट्रीय नियमों का अनुपालन करते हैं?

अंतर्राष्ट्रीय नियमों को प्रभावी ढंग से नेविगेट करने के लिए, बैंकों को AI सिस्टम के प्रबंधन के लिए एक स्पष्ट योजना की आवश्यकता होती है। एक का निर्माण करके शुरुआत करें मजबूत AI गवर्नेंस फ्रेमवर्क। इस ढांचे को अनुपालन प्रयासों का मार्गदर्शन करना चाहिए और स्थानीय और अंतर्राष्ट्रीय दोनों मानकों के साथ संरेखण सुनिश्चित करना चाहिए। विनियामक आवश्यकताओं को संभालने और AI से संबंधित गतिविधियों की देखरेख करने के लिए विशेष टीमों या समितियों का गठन करना एक अच्छा विचार है।

रेगुलर जोखिम आकलन एक और महत्वपूर्ण कदम हैं। ये संभावित विनियामक बाधाओं की पहचान करने और यह आकलन करने में मदद करते हैं कि AI सिस्टम विभिन्न क्षेत्रों में संचालन को कैसे प्रभावित करते हैं। इसे चल रहे समय के साथ जोड़ें निगरानी और ऑडिटिंग AI मॉडल की यह पुष्टि करने के लिए कि वे इरादा के अनुसार काम कर रहे हैं और विकसित नियमों के अनुरूप बने हुए हैं। निर्णय लेने की प्रक्रियाओं को पारदर्शी बनाए रखने और संपूर्ण दस्तावेज़ीकरण बनाए रखने से भी नियामकों के अनुपालन को प्रदर्शित करने में मदद मिल सकती है।

इन कदमों को उठाने से न केवल जोखिम कम होते हैं बल्कि नियामकों के साथ संबंध भी मजबूत होते हैं और सीमाओं के पार सुचारू संचालन में सहायता मिलती है।

ग्राहक विश्वास और डेटा गोपनीयता सुनिश्चित करते हुए नवाचार को चलाने के लिए बैंक AI का उपयोग कैसे कर सकते हैं?

बैंक स्थापित करके AI की क्षमता का दोहन कर सकते हैं मजबूत डेटा गवर्नेंस फ्रेमवर्क और सुनिश्चित करना पारदर्शिता इसके आवेदन में। इसका अर्थ है विनियामक आवश्यकताओं का पालन करना - न केवल कानूनी परेशानियों को दूर करने के लिए, बल्कि ग्राहकों का विश्वास अर्जित करने के लिए भी। ग्राहक की सहमति को प्राथमिकता देते हुए, डेटा संग्रह और उपयोग के लिए स्पष्ट नियम स्थापित करना, संवेदनशील जानकारी की सुरक्षा में महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है।

एक ले रहा है गोपनीयता-प्रथम दृष्टिकोण बैंकों को प्रतिस्पर्धा में बढ़त भी दे सकता है, जिससे बाजार में उनकी प्रतिष्ठा को मजबूत करने में मदद मिलती है। के लिए प्रतिबद्ध होकर नैतिक एआई प्रथाएं और नियमित रूप से AI सिस्टम की निगरानी करते हुए, वित्तीय संस्थान नवाचार और ग्राहक डेटा की सुरक्षा की ज़िम्मेदारी के बीच सही संतुलन बना सकते हैं। यह दृष्टिकोण उनके AI-संचालित प्रयासों के केंद्र में विश्वास को बनाए रखता है।

संबंधित ब्लॉग पोस्ट

• रियल-टाइम एआई वर्कफ़्लो में त्रुटियों का पता कैसे लगाता है
• AI-संचालित HDR वीडियो: यह कैसे काम करता है
• उपयोगकर्ता-परिभाषित प्रीप्रोसेसिंग मॉड्यूल की व्याख्या
• खेल गतिविधि पहचान के लिए गहन शिक्षा: अवलोकन

{” @context “:” https://schema.org","@type":"FAQPage","mainEntity":[{"@type":"Question","name":"How क्या बैंक यह सुनिश्चित कर सकते हैं कि उनके AI सिस्टम निर्णय लेने में निष्पक्ष और निष्पक्ष हों?” <strong>, “स्वीकृत उत्तर”: {” @type “:" उत्तर”, “text”:” यह सुनिश्चित करने के लिए कि AI निर्णय लेना निष्पक्ष और निष्पक्ष रहे, बैंकों को एक जिम्मेदार AI फ्रेमवर्क लागू करना होगा.</strong> <p> यह दृष्टिकोण निष्पक्षता, पारदर्शिता और गोपनीयता जैसे सिद्धांतों को प्राथमिकता देता है। यह लिंग, जातीयता, या सामाजिक-आर्थिक पृष्ठभूमि जैसे कारकों से जुड़े अनपेक्षित भेदभाव के जोखिम को कम करने के लिए विविध डेटासेट का उपयोग करने पर भी जोर देता</p> है। <p>इसके अलावा, बैंकों को स्पष्ट शासन नीतियां बनानी चाहिए और अपने AI सिस्टम का नियमित ऑडिट करने के लिए बहु-विषयक टीमों को इकट्ठा करना चाहिए। ये ऑडिट संभावित पूर्वाग्रहों का पता लगाने और उन्हें दूर करने, नियामक आवश्यकताओं और नैतिक मानकों दोनों के अनुपालन को सुनिश्चित करने के लिए आवश्यक हैं। जवाबदेही और निरंतर सुधार के लिए प्रतिबद्ध होकर, बैंक अपने AI सिस्टम में विश्वास मजबूत कर सकते हैं और सभी ग्राहकों के साथ उचित व्यवहार सुनिश्चित</p> कर सकते हैं। “}}, {” @type “:" Question”, "name”: "बैंकों को यह सुनिश्चित करने के लिए क्या कदम उठाने चाहिए कि उनका AI सिस्टम विभिन्न क्षेत्रों में अंतर्राष्ट्रीय नियमों का अनुपालन करता है?” , “स्वीकृत उत्तर”: {” @type “:" उत्तर”, “text”:” <p>अंतर्राष्ट्रीय नियमों को प्रभावी ढंग से नेविगेट करने के लिए, बैंकों को AI सिस्टम के प्रबंधन के लिए एक स्पष्ट योजना की आवश्यकता होती है। <strong>एक मजबूत AI गवर्नेंस फ्रेमवर्क बनाकर शुरुआत करें।</strong> इस ढांचे को अनुपालन प्रयासों का मार्गदर्शन करना चाहिए और स्थानीय और अंतर्राष्ट्रीय दोनों मानकों के साथ संरेखण सुनिश्चित करना चाहिए। विनियामक आवश्यकताओं को संभालने और AI से संबंधित गतिविधियों की देखरेख करने के लिए विशेष टीमों या समितियों का गठन करना एक अच्छा विचार</p> है। <p>नियमित <strong>जोखिम आकलन</strong> एक और महत्वपूर्ण कदम है। ये संभावित विनियामक बाधाओं की पहचान करने और यह आकलन करने में मदद करते हैं कि AI सिस्टम विभिन्न क्षेत्रों में परिचालन को कैसे प्रभावित करते हैं। इसे AI मॉडल की चल रही <strong>निगरानी और ऑडिटिंग</strong> के साथ जोड़ें, ताकि यह पुष्टि हो सके कि वे अपनी मंशा के अनुसार काम कर रहे हैं और उभरते नियमों के अनुरूप बने हुए हैं। निर्णय लेने की प्रक्रियाओं को पारदर्शी बनाए रखने और संपूर्ण दस्तावेज़ीकरण बनाए रखने से भी नियामकों के अनुपालन को प्रदर्शित करने में मदद मिल सकती</p> है। <p>इन कदमों को उठाने से न केवल जोखिम कम होते हैं बल्कि नियामकों के साथ संबंध भी मजबूत होते हैं और सीमाओं के पार सुचारू संचालन में मदद मिलती है।</p> “}}, {” @type “:" Question”, "name”: "ग्राहक विश्वास और डेटा गोपनीयता सुनिश्चित करते हुए बैंक नवाचार को आगे बढ़ाने के लिए AI का उपयोग कैसे कर सकते हैं?” <strong><strong>, “स्वीकृत उत्तर”: {” @type “:" उत्तर”, “टेक्स्ट”:” बैंक मजबूत डेटा गवर्नेंस फ्रेमवर्क स्थापित करके और इसके अनुप्रयोग में पारदर्शिता सुनिश्चित करके AI की क्षमता का लाभ उठा सकते हैं.</strong></strong> <p> इसका अर्थ है विनियामक आवश्यकताओं का पालन करना - न केवल कानूनी परेशानियों को दूर करने के लिए, बल्कि ग्राहकों का विश्वास अर्जित करने के लिए भी। ग्राहक की सहमति को प्राथमिकता देते हुए, डेटा संग्रह और उपयोग के लिए स्पष्ट नियम स्थापित करना, संवेदनशील जानकारी की सुरक्षा में महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है</p>। <p><strong>गोपनीयता-प्रथम दृष्टिकोण अपनाने</strong> से बैंकों को प्रतिस्पर्धा में बढ़त भी मिल सकती है, जिससे बाजार में उनकी प्रतिष्ठा को मजबूत करने में मदद मिलती है। <strong>नैतिक AI प्रथाओं के प्रति प्रतिबद्ध होकर और AI</strong> सिस्टम की नियमित निगरानी करके, वित्तीय संस्थान नवाचार और ग्राहक डेटा की सुरक्षा की ज़िम्मेदारी के बीच सही संतुलन बना सकते हैं। यह दृष्टिकोण उनके AI-संचालित प्रयासों के केंद्र में विश्वास को बनाए रखता</p> है। “}}]}