आरबीआई स्वैप के तहत एफसीएनआर(बी) जमाओं का लगभग आधा पांच साल की परिपक्वता अवधि का है
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आरबीआई स्वैप के तहत एफसीएनआर(बी) जमाओं का लगभग आधा पांच साल की परिपक्वता अवधि का है

आरबीआई के प्रबंध निदेशक संजय मल्होत्रा के अनुसार, रियायती स्वैप कार्यक्रम के माध्यम से एफसीएनआर(बी) जमाओं के रूप में जुटाए गए $127.2 बिलियन की राशि का लगभग आधा पांच साल की अवधि का है।

शुक्रवार को सीएनबीसी-टीवी18 को दिए एक साक्षात्कार में, मल्होत्रा ने बताया कि एफसीएनआर(बी) जमाओं में लगभग 48.50 प्रतिशत पांच साल के हैं, लगभग 42 प्रतिशत तीन साल के और चार साल तक के हैं, जबकि शेष लगभग 9 प्रतिशत चार से पांच साल की सीमा में हैं।

घरेलू बैंकों ने पांच साल की एफसीएनआर(बी) जमाओं पर सबसे ऊंची ब्याज दरें पेश कीं, जिसमें कुछ संस्थानों ने 7 प्रतिशत से अधिक की दरें पेश कीं।

आरबीआई के नवीनतम आंकड़ों के अनुसार, 31 अगस्त तक बैंकों ने इस योजना के तहत एफसीएनआर(बी) जमाओं में $127.2 बिलियन जुटाए थे। एफसीएनआर(बी) के लिए अवधि 31 अगस्त को बंद हो गई थी, जबकि बाहरी वाणिज्यिक ऋणों (ईसीबी) और विदेशी मुद्रा ऋणों (ओएफसीबी) के लिए कार्यक्रम 31 दिसंबर 2026 तक खुले रहेंगे। वर्तमान में, बैंकों ने ओएफसीबी के माध्यम से $5.3 बिलियन और ईसीबी के माध्यम से $3.9 बिलियन जुटाए हैं।

अंतिम समय सीमा से ठीक पहले पिछले सप्ताह एफसीएनआर(बी) धन उगाही में तेजी आई, जो 21 अगस्त को $65.4 बिलियन से बढ़कर $127.2 बिलियन हो गई, जो अवधि के अंत में बाजार की अपेक्षाओं $90-100 बिलियन से अधिक थी। इस योजना के तहत जुटाई गई जमाओं की परिपक्वता अवधि तीन से पांच साल है, जिसमें अधिकांश जमाएं पांच साल के खंड में आती हैं।

मल्होत्रा ने उल्लेख किया कि ऐसे प्रवाह बहुत स्थिर हैं और देश की अत्यंत मजबूत मैक्रोइकॉनॉमिक नींव में वैश्विक निवेशकों के मजबूत विश्वास को दर्शाते हैं। उन्होंने कहा कि यह कम समय में विदेशी और पूंजी प्रवाह को आकर्षित करने की क्षमता को प्रदर्शित करता है, जो वित्तीय स्थिरता और बाहरी क्षेत्र की मजबूती में योगदान देता है। उन्होंने प्राप्त परिणाम पर संतोष व्यक्त किया।

इसके अलावा, उन्होंने इस बात पर जोर दिया कि एफसीएनआर(बी) जमाओं के लिए आरबीआई के पूरे हेजिंग खर्च को अवशोषित करने से केंद्रीय बैंक के लिए शुद्ध आय और अतिरिक्त राजस्व बढ़ेगा।

मानक तीन साल की फॉरवर्ड प्रीमियम से तुलना पर टिप्पणी करते हुए, मल्होत्रा ने कहा कि यह एक गलत दृष्टिकोण है। उनका मानना है कि कीमत उचित थी, और यह भारत की अर्थव्यवस्था और पहले उल्लिखित बाहरी क्षेत्र की स्थिरता के दृष्टिकोण से महत्वपूर्ण था, यह देखते हुए कि वहां बाजार बहुत संकीर्ण है और एक वर्ष में कम सौदे होते हैं।

आरबीआई ने 8 जून को एफसीएनआर(बी), ओएफसीबी और ईसीबी जमाओं के लिए एक रियायती स्वैप कार्यक्रम शुरू किया। एफसीएनआर(बी) विंडो के लिए प्रारंभिक समय सीमा 30 सितंबर 2026 निर्धारित की गई थी, लेकिन मजबूत प्रतिक्रिया मिलने के बाद केंद्रीय बैंक ने इसे एक महीने पहले स्थानांतरित कर दिया।

आईसीआईसीआई बैंक, देश का दूसरा सबसे बड़ा निजी ऋणदाता, ने इस योजना के माध्यम से एफसीएनआर(बी) जमाओं में $17.9 बिलियन जुटाए। देश का सबसे बड़ा ऋणदाता स्टेट बैंक ऑफ इंडिया (एसबीआई) ने भी एफसीएनआर(बी) जुटाने के अपने $10 बिलियन के लक्ष्य को पार कर लिया। बैंक ऑफ इंडिया ने लगभग $2.4 बिलियन जुटाए, और सरकारी इंडियन बैंक ने $2.3 बिलियन जुटाए। केंद्रीय बैंक ने $900 मिलियन से अधिक जुटाए। आरबीएल बैंक ने $3.4 बिलियन जुटाए, और आईडीएफसी फर्स्ट बैंक ने $3.5 बिलियन जुटाए, जबकि सरकारी बैंक ऑफ बड़ौदा ने लगभग $8 बिलियन जुटाए।

ये धन पहले ही ऋण बाजार में निर्देशित किए जा रहे हैं। अंतर्राष्ट्रीय वित्तीय केंद्र संगठन (आईएफएससीए) के प्रेस विज्ञप्ति के अनुसार, सरकारी बैंकों ने गिफ्ट सिटी में अपनी अंतरराष्ट्रीय वित्तीय सेवा बैंकिंग (आईएफएससी) शाखाओं के माध्यम से कुल स्वीकृत ऋणों में से $52.8 बिलियन का ऋण जारी किया, जो $54.02 बिलियन था।

आईएफएससीए ने यह भी बताया कि अप्रैल से अगस्त की अवधि के दौरान आईएफएससी शाखाओं के माध्यम से ईसीबी की राशि $11.62 बिलियन थी, जबकि भारतीय बैंकों ने उसी अवधि में आईएफएससी एक्सचेंजों पर बॉन्ड जारी करके $11.12 बिलियन जुटाए।

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भारतीय स्टेट बैंक (SBI) के अध्यक्ष सी.एस. सेट्टी ने बताया कि विदेशी मुद्रा में अनिवासी जमा (FCNR(B)) के माध्यम से जुटाई गई धनराशि बैंकों द्वारा तीन से चार महीनों के भीतर वितरित की जाएगी, और इससे 'असामान्य उधार' होने की संभावना नहीं है।

सेट्टी की टिप्पणियां इस पृष्ठभूमि में आईं कि बैंकों ने अपेक्षा से अधिक राशि FCNR(B) जमा के माध्यम से जुटाई थी, जिससे बैंकिंग ऋण में संभावित तेज वृद्धि को लेकर चिंताएं पैदा हो गई थीं।

सेट्टी ने स्पष्ट किया कि इस तरलता को आवंटित करने में लगभग तीन से चार महीने लगेंगे, हालांकि उन्होंने यह खुलासा नहीं किया कि एसबीआई ने FCNR(B) के माध्यम से सटीक कितनी राशि जुटाई। बैंक का लक्ष्य लगभग 10 अरब डॉलर था।

भारतीय रिजर्व बैंक (RBI) के रियायती स्वैप तंत्र के माध्यम से प्राप्तियां 31 अगस्त तक 136.4 बिलियन डॉलर तक पहुंच गईं। इसके अलावा, बैंकों ने FCNR(B) जमा में 127.2 बिलियन डॉलर जुटाए, जो 90-100 बिलियन डॉलर की पिछली बाजार भविष्यवाणियों से काफी अधिक था।

FCNR(B) विंडो 31 अगस्त को बंद हो गई थी। आरबीआई ने 8 जून को नई FCNR(B) जमाओं, विदेशी मुद्रा में बाहरी बॉन्ड (OFCB) और बाहरी वाणिज्यिक उधार (ECB) के लिए रियायती स्वैप तंत्र शुरू किया था। FCNR(B) विंडो की प्रारंभिक अवधि 30 सितंबर 2026 निर्धारित की गई थी, लेकिन मजबूत प्रतिक्रिया मिलने के बाद केंद्रीय बैंक ने इसे एक महीने के लिए कम कर दिया।

अपेक्षित से अधिक FCNR(B) प्राप्तियों ने 9 सितंबर तक प्रणालीगत तरलता को लगभग 10.5 ट्रिलियन रुपये तक बढ़ा दिया। उद्योग विशेषज्ञों के अनुसार, बैंकों के पास इन निधियों का उपयोग करने के तीन मुख्य तरीके हैं: पांच साल की सरकारी बॉन्ड में निवेश करना, महंगे जमाओं को प्रतिस्थापित करना या कंपनियों को ऋण देना। हालांकि, पहले से ही मजबूत ऋण वृद्धि, विशेष रूप से कॉर्पोरेट क्षेत्र में, को देखते हुए, इस बात की चिंता है कि बैंक कितना और प्रदान कर सकते हैं।

इस बीच, सेट्टी ने इस बात पर जोर दिया कि यदि इस तकनीक को भारत में बढ़ाया जाना है तो एजेंट आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) को लागू करने की उच्च प्रारंभिक लागत काफी कम होनी चाहिए। उन्होंने स्केलेबल और लागत प्रभावी एआई और कंप्यूटिंग क्षमताओं के निर्माण की आवश्यकता पर प्रकाश डाला।

सेट्टी ने ग्लोबल फिनटेक फेस्टिवल 2026 में अपने संबोधन के दौरान कहा, 'हालांकि एजेंट एआई की प्रारंभिक निश्चित लागत अधिक हो सकती है, सीमांत लागत कम हो सकती है, जिससे अर्थव्यवस्था का पैमाना बन सकता है।'

सेट्टी ने समझाया कि एजेंट एआई कृत्रिम बुद्धिमत्ता के विकास का अगला चरण है, जो उपयोगकर्ताओं को व्यक्तिगत कार्यों में सहायता करने से परे जाकर ऐसे सिस्टम में जाता है जो ग्राहकों की ओर से कार्य कर सकते हैं और बदलती परिस्थितियों पर प्रतिक्रिया दे सकते हैं।

बैंकों के लिए, ऐसी प्रणालियाँ पूरे वित्तीय चक्र के दौरान काम कर सकती हैं: धोखाधड़ी का पता लगाने और नए खातों की पहचान करने, केवाईसी और एएमएल प्रक्रियाओं से लेकर क्रेडिट योग्यता मूल्यांकन, अंडरराइटिंग और मिलान तक। ग्राहक के दृष्टिकोण से, वे अधिक सक्रिय और प्रासंगिक बातचीत प्रदान कर सकते हैं।

हालांकि, अगला लक्ष्य डिजिटल बैंकिंग से 'इंटेलिजेंट बैंकिंग' में संक्रमण है। सेट्टी ने जोड़ा: 'भारतीय एआई के लिए अगला मील का पत्थर केवल बड़े मॉडल बनाने में नहीं है, बल्कि ऐसे मॉडल बनाने में है जो भारत की विविधता और विशिष्टता को समझते हैं।'

सेट्टी का मानना है कि एजेंट एआई की अधिक महत्वपूर्ण संभावना केवल स्वचालन नहीं है, बल्कि वित्तीय साक्षरता का लोकतंत्रीकरण है। वर्तमान में, जटिल वित्तीय परामर्श और धन प्रबंधन मुख्य रूप से धनी और वित्तीय रूप से जानकार ग्राहकों के लिए उपलब्ध हैं। एजेंट एआई संभावित रूप से विभिन्न चरणों में सैकड़ों मिलियन ग्राहकों के लिए व्यक्तिगत वित्तीय सहायता का विस्तार कर सकता है।

हालांकि, उन्होंने इस बात पर जोर दिया कि आई का उपयोग बैंकिंग क्षेत्र में मानवीय क्षमताओं के पूरक के रूप में होना चाहिए, न कि उनके स्थान पर। आई रूटीन, उच्च मात्रा और संसाधन-गहन कार्यों को पूरा कर सकता है, जबकि जटिल और जोखिम भरे वित्तीय निर्णय उचित मानवीय नियंत्रण में रहने चाहिए।

'जैसे-जैसे बड़ी संख्या में वित्तीय लेनदेन अधिक स्वचालित होते जाते हैं, कर्मचारी मूल्यवान संबंधों, समस्या-समाधान और ग्राहकों के साथ गहन जुड़ाव पर अधिक समय और प्रयास दे पाएंगे,' सेट्टी ने कहा।

हालांकि, आई सिस्टम की उच्च स्वायत्तता बैंकों के लिए नए जोखिम पैदा करती है। उन्होंने चेतावनी दी कि एक स्वायत्त प्रणाली में त्रुटि कई प्रणालियों में कार्रवाई की एक श्रृंखला को ट्रिगर कर सकती है, जिसमें संभावित रूप से ग्राहक, प्रतिपक्ष और मशीन की भीड़ में संस्थान शामिल हैं।

सेट्टी ने कहा कि विश्वास को आई सिस्टम में अंतर्निहित किया जाना चाहिए, न कि बाद में जोड़ा जाना चाहिए। उन्होंने 'स्केल पर विश्वास' के लिए तीन सिद्धांत निर्धारित किए: सटीकता, जवाबदेही और असममिति के बिना उपलब्धता। वित्तीय सेवाओं में उपयोग की जाने वाली एआई प्रणालियों को सभी ग्राहक खंडों में लगातार सटीकता प्रदर्शित करनी चाहिए, न कि औसत सटीकता पर निर्भर रहना चाहिए।

जवाबदेही के लिए निगरानी, पता लगाने की क्षमता और यह समझने की क्षमता की आवश्यकता होगी कि कोई महत्वपूर्ण कार्रवाई क्यों की गई, खासकर जब एआई सिफारिश से निष्पादन में बदल जाता है। एआई जोखिम प्रबंधन को भी एक नया आयाम देगा। बैंक दशकों से 'अपने ग्राहक को जानने' के लिए सिस्टम विकसित कर रहे हैं; अब जब एआई एजेंट वित्तीय लेनदेन में भाग लेना शुरू करते हैं, तो उन्हें अपने 'एजेंट को जानने' के बारे में अधिक सोचना होगा। इसके लिए एजेंट की पहचान, प्रमाणीकरण, ग्राहक की सहमति, लेनदेन सीमा, ऑडिट ट्रेल्स और स्थान को कवर करने वाले तंत्र की आवश्यकता होगी।

बैंक भी तेजी से 'एआई बनाम एआई' वातावरण में काम कर सकते हैं, जिसके लिए वास्तविक समय में जोखिम मूल्यांकन के साथ पहचान, व्यवहार और लेनदेन डेटा के संयोजन की आवश्यकता होगी। सेट्टी ने निष्कर्ष निकाला कि यह बदलाव सरकारों, नियामकों, बैंकों, फिनटेक कंपनियों और प्रौद्योगिकी फर्मों के बीच सहयोग की मांग करेगा, क्योंकि 'कोई भी संगठन, चाहे वह कितना भी बड़ा क्यों न हो, अकेले विश्वास का निर्माण और स्केल नहीं कर सकता'।

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