Hindiston zaxira banki (RBI) kredit beruvchilarning kreditlash toʻgʻrisidagi qarorlarni taʼsir qiluvchi algoritmlar nima sabablarga koʻra ariza rad etilganini tushuntirish imkoniyatini taʼminlashi shartligini taʼkidlamoqda. Bu RBI ning kreditlash sohasida qoʻllaniladigan texnologiyalarga nisbatan kutgan hisobdorlik va tushunarlilikka urgʻu beradi.
RBI boshqaruvchisi oʻrinbosari Shirish Chandra Murmu juma kuni Mumbai shahrida boʻlib oʻtgan Global fintech festivalida nutqida raqamli kreditlash jarayonni faqat tezlashtirish bilan cheklanmasligi kerakligini taʼkidladi. U texnologiya va yaxshilangan maʼlumotlar kredit beruvchilarga anʼanaviy moliyaviy tizimga kirish imkoniyati boʻlmagan qarz oluvchilarni topishga yordam berishi, kreditingni nafaqat tezlashtirib, balki sifatliroq qilishini taʼkidladi.
Murmu, masalan, chop etilgan QR-kodga ega sotuvchilar kabi rasmiy moliyaviy tizimga kirgan odamlar uchun yangi, murakkab savollar paydo boʻlishini bildirdi. U quyidagi savollarni berdi: ularga tushunarli shartlarda kredit taklif qilinadimi? Kimdir algoritmni ularning oʻn taʼbirini nima uchun rad etganini tushuntira oladimi? Agar ularning hisobi firibgarlikni aniqlash tizimi tufayli muzlatilsa, ular qancha vaqt savdo qila olmaydilar? Murmu fikricha, bu savollar ishonchli innovatsiyalarning mohiyatini tashkil etadi va ularga javob har qanday joriy etilayotgan texnologiyadan muhimroq boʻladi.
Bundan tashqari, boshqaruvchi oʻrinbosari muassasalarni kriptografik tizimlarga haddan tashqari bogʻliqlikdan ogohlantirdi. U kvant hisoblashlar darhol tahdid solmasligi, ammo toʻlov infratuzilmasining uzoq rivojlanish sikllari mavjudligi va yangi standartlarga oʻtish yillar davomida amalga oshirilishi mumkinligini tushuntirdi. Murmu shuningdek, bugun yigʻilgan shifrlangan maʼlumotlar hisoblash quvvatlari rivojlanishi bilan mavjud boʻlishi mumkin boʻlgan 'hozir yigʻish, keyin dekodlash' xavfini ham eslatdi.
Bu muammo Hindistondagi raqamli toʻlov tizimiga oʻtgan millionlab kichik savdogarlar uchun ayniqsa dolzarbdir. RBI ning asosiy xavofi shundaki, algoritmlar statistik jihatdan samarali qarorlar qabul qilishi mumkin, ammo ular oson tushunilmaydi. Murmu yaxshi ishlab chiqilgan modellar boshqa holatda rasmiy moliyalashtirishdan tashqarida qoladigan kreditga loyiq qarz oluvchilarni aniqlash qobiliyatiga ega ekanligini taʼkidladi, ammo ushbu modellar tomonidan ishlatiladigan maʼlumotlar tarixiy tarafkashliklarni oʻz ichiga olishi mumkinligini ogohlantirdi. U qoʻshimcha qilib, avvalgi munosabatlar saqlanib qolmasligi, model iqtisodiy jihatdan maqsadga muvofiq boʻlmasligi mumkin, garchi statistik jihatdan murakkab boʻlsa ham, va murakkab modellar rad etilgan mijozga tushuntirish qiyin boʻlishi mumkinligini qoʻshdi.
RBI ning pozitsiyasi avtomatlashtirish kredit beruvchidan javobgarlikni olib tashlamaydi va uni texnologiyaga topshirmaydi. Algoritm tomonidan qabul qilingan yoki moliyaviy qarorga sezilarli taʼsir koʻrsatgan qaror uchun javobgarlik masala tugʻilganda, Murmu javob berdi: 'Javob algoritmdan boʻla olmaydi'. U javobgarlik tartibga solingan muassasada joylashganini va direktorlar kengashi hamda yuqori rahbariyat tomonidan ularni joriy etgan modellar, ularning cheklovlari va ulardan foydalanish natijalari tushunilishi kerakligini taʼkidladi.
Bu tamoyil butun raqamli kreditlash ekotizimiga tegishli. RBI ning 2025 yilgi raqamli kreditlash yoʻriqnomalariga koʻra, texnologiya kredit yetkazib berish kanalini oʻzgartirishi mumkin, ammo tartibga solingan kredit beruvchining javobgarligini kamaytirmaydi. Qarz oluvchilar kim ularga kredit berayotganini, qarz narxini va shartlarini bilishi kerak, va texnologiya qarz oluvchilarni notoʻgʻri mahsulotlarga yoʻnaltirish oʻrniga mijoz tanlovini kengaytirmalidir. Hamkorlik orqali ishlayotganda ham, tartibga solingan tashkilot oʻz nomidan taqdim etilayotgan xizmatlar uchun javobgar boʻlib qoladi.