भारतीय रिजर्व बैंक (RBI) के उप प्रबंध निदेशक रोहित जैन ने चेतावनी दी है कि सीमित संख्या में सामान्य प्रौद्योगिकी प्रदाताओं, क्लाउड सेवाओं और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस मॉडल पर वित्तीय संस्थानों की बढ़ती निर्भरता एक नए प्रणालीगत जोखिम का स्रोत बना सकती है।
उन्होंने उल्लेख किया कि ऐसे किसी एक प्रदाता में विफलता संभावित रूप से कई वित्तीय संगठनों तक फैल सकती है। जैन ने ग्लोबल फिनटेक फेस्टिवल 2026 के दौरान यह चिंता व्यक्त की।
जैन के अनुसार, वित्तीय संस्थान तेजी से क्लाउड समाधान प्रदाताओं, प्रौद्योगिकी विक्रेताओं और एआई मॉडल डेवलपर्स की एक छोटी संख्या पर भरोसा कर रहे हैं, अक्सर समान बुनियादी ढांचे और ओवरलैपिंग डेटा सेट का उपयोग करते हैं। उन्होंने इस बात पर जोर दिया कि समस्या केवल एक संगठन के दिवालिया होने में नहीं है, बल्कि इस संभावना में है कि सामान्य निर्भरता एक साथ कई संस्थानों को विफलता या त्रुटि पहुंचा सकती है।
जैन ने वित्त क्षेत्र में प्रौद्योगिकी के गहरे होने से जुड़े तीन प्रमुख जोखिमों - 'गति, एकाग्रता और अपारदर्शिता' - को उजागर किया। उन्होंने कहा कि हालांकि ये जोखिम बिल्कुल नए नहीं हैं, प्रौद्योगिकी उन्हें बढ़ा सकती है, जिससे परिणाम वित्तीय प्रणाली में तेजी से, व्यापक रूप से और कभी-कभी पता लगाने में अधिक कठिन तरीके से फैल सकते हैं।
गति के संबंध में, उन्होंने समझाया कि स्वचालित सिस्टम मानवीय प्रतिक्रिया की तुलना में काफी तेजी से कार्य करते हैं, जिसके लिए वित्तीय संस्थानों को व्यक्तिगत त्रुटियों को रोकने से परे लचीलापन बनाने की आवश्यकता होती है। संस्थानों को समस्याओं की शीघ्र पहचान करने, उनके प्रभाव को स्थानीयकृत करने और छोटे दोष को बड़ी समस्या बनने से पहले हस्तक्षेप करने में सक्षम होना चाहिए।
इसके अलावा, जैन ने कहा कि एआई मॉडल की बढ़ती जटिलता को वित्तीय निर्णय लेने में जवाबदेही को कमजोर नहीं करना चाहिए। उन्होंने इस बात पर जोर दिया कि उच्च स्तर की जटिलता जिम्मेदारी में कमी का मतलब नहीं है, क्योंकि उन्नत मॉडल उन तरीकों से संबंध ढूंढ सकते हैं और निर्णय ले सकते हैं जिन्हें समझाना मुश्किल होता है।
उन्होंने यह भी रेखांकित किया कि भले ही कोई संस्थान कंप्यूटिंग को आउटसोर्स कर सकता है, वह परिणामों की जिम्मेदारी नहीं सौंप सकता। जैन ने याद दिलाया कि तकनीकी प्रगति के बावजूद वित्तीय क्षेत्र के मौलिक जोखिम अपरिवर्तित रहते हैं: उधारकर्ता भुगतान नहीं कर सकते हैं, तरलता गायब हो सकती है, ऋण लीवरेज नुकसान बढ़ा सकता है, और परिचालन विफलताएं वित्तीय सेवाओं के प्रावधान में बाधा डालती रहती हैं।
आरबीआई के उप प्रबंध निदेशक ने उल्लेख किया कि प्रौद्योगिकी इन जोखिमों को समाप्त नहीं करती है, लेकिन उनके पैमाने, गति और संचरण तंत्र को महत्वपूर्ण रूप से बदल देती है। उन्होंने तेजी से विकसित हो रही प्रौद्योगिकियों द्वारा उत्पन्न नियामक चुनौतियों पर भी प्रकाश डाला, क्योंकि अधिकारियों के बहुत जल्दी या बहुत देर से कार्रवाई करने का जोखिम है।
जैन ने चेतावनी दी कि अत्यधिक प्रारंभिक विनियमन उन प्रौद्योगिकियों के लिए विस्तृत नियम बनाने का कारण बन सकता है जिन्हें अभी तक पूरी तरह से समझा नहीं गया है, या उन आर्किटेक्चर के लिए जो नियमों के लागू होने से पहले बदल जाएंगे। दूसरी ओर, बहुत देर से विनियमन तब हो सकता है जब तकनीक गहराई से एकीकृत हो चुकी हो, और उसके जोखिम पूरी तरह से अध्ययन और दूर नहीं किए गए हों।
उन्होंने सुझाव दिया कि नीति को प्रत्येक तकनीकी विकल्प को निर्धारित करने के बजाय अंतिम परिणामों और जवाबदेही पर ध्यान केंद्रित करना चाहिए। उदाहरण के लिए, ग्राहकों के प्रति निष्पक्ष व्यवहार सुनिश्चित करने का दायित्व नहीं बदलता है, भले ही निर्णय एल्गोरिथम द्वारा प्रभावित हो। इसी तरह, यदि मॉडल या प्रौद्योगिकी तीसरे पक्ष द्वारा प्रदान की जाती है तो जोखिम प्रबंधन की जिम्मेदारी समाप्त नहीं होती है।
नियामक अपेक्षाएं विशिष्ट प्रौद्योगिकी के उपयोग के परिणामों के अनुरूप भी होनी चाहिए। जैन ने एक उदाहरण दिया: आंतरिक दस्तावेज़ को सारांशित करने वाले उपकरण को उस प्रणाली की तरह नहीं माना जाना चाहिए जो स्वायत्त रूप से ऋण स्वीकृत करती है या वित्तीय लेनदेन निष्पादित करती है। प्रौद्योगिकी के उपयोग के परिणामों जितने अधिक होंगे, प्रबंधन, सत्यापन, निरीक्षण और हस्तक्षेप के लिए आवश्यकताएं उतनी ही सख्त होनी चाहिए।
केंद्रीय बैंक ने क्वांटम कंप्यूटिंग को भी वित्तीय प्रणाली के लिए एक भविष्य के जोखिम के रूप में पहचाना, खासकर मौजूदा क्रिप्टोग्राफ़िक प्रणालियों पर इसके प्रभाव के कारण। उन्होंने अग्रिम तैयारी का आह्वान किया, इस सिद्धांत का पालन करते हुए: भविष्य की भेद्यता के वर्तमान संकट बनने का इंतजार न करें इससे पहले कि प्रतिक्रिया दी जाए।
जैन ने बताया कि आरबीआई की निगरानी क्षमताओं को भी वित्तीय संस्थानों द्वारा उपयोग की जाने वाली प्रौद्योगिकियों के साथ विकसित होना चाहिए। उन्होंने निगरानी और नियामक प्रक्रियाओं को बेहतर बनाने वाली तकनीकों के उदाहरण के रूप में DAKSH और PRAVAAH का उल्लेख किया, साथ ही डिजिटल पेमेंट्स इंटेलिजेंस प्लेटफॉर्म (DPIP) का भी उल्लेख किया, जो स्वीकार करता है कि भुगतान धोखाधड़ी तेजी से व्यक्तिगत संस्थानों की सीमाओं से बाहर निकल रही है और नेटवर्क-स्तरीय खुफिया जानकारी और वास्तविक समय के करीब सूचना विनिमय की आवश्यकता है।
निष्कर्ष में, जैन ने कहा कि नीति का उद्देश्य उपयोगी नवाचारों को सुनिश्चित करते हुए जोखिमों को नियंत्रित करना होना चाहिए। अच्छी नीति को नवाचारों को बढ़ने की जगह देनी चाहिए, यह सुनिश्चित करते हुए कि जवाबदेही और स्थिरता उनके साथ बढ़ती है। अंततः, प्रौद्योगिकी का मूल्यांकन उन परिणामों के आधार पर किया जाना चाहिए जो वे वित्तीय उपभोक्ताओं को प्रदान करते हैं, न कि उनकी जटिलता के आधार पर।