RBI वित्तीय कंपनियों में AI और एल्गोरिदम पर कड़ी निगरानी का प्रस्ताव करता है

भारतीय रिजर्व बैंक (RBI) ने वित्तीय संस्थाओं द्वारा मॉडल्स, जिसमें आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) और मशीन लर्निंग (ML) शामिल हैं, के उपयोग को विनियमित करने के लिए एक मसौदा ढांचा जारी किया है। यह प्रस्ताव २५ जून, २०२६ को सार्वजनिक परामर्श के लिए जारी किया गया था, जो एआई (AI) गवर्नेंस के लिए एक संरचित दृष्टिकोण का संकेत देता है।

यह ढांचा बैंकों, NBFC और अन्य विनियमित संस्थाओं को कवर करता है जो डेटा-चालित प्रणालियों पर निर्भर हैं। इसका उद्देश्य स्वचालित निर्णय लेने वाले उपकरणों पर बढ़ती निर्भरता से उत्पन्न होने वाले जोखिमों को संबोधित करना है।

RBI AI मॉडल जोखिम ढांचा समझाया गया

RBI ने "मॉडल्स" को व्यापक रूप से परिभाषित किया है जिसमें एआई (AI) सिस्टम, एल्गोरिदम, एनालिटिक्स टूल्स, निर्णय इंजन और यहां तक कि स्प्रेडशीट-आधारित एप्लिकेशन शामिल हैं। यह व्यापक परिभाषा सुनिश्चित करती है कि कोई भी प्रणाली जो वित्तीय या परिचालन निर्णयों को प्रभावित करती है, वह नियामक निगरानी के अंतर्गत आती है।

मसौदा मुख्य बातें करता है कि मॉडल अब उधार, जोखिम मूल्यांकन और ग्राहक सेवा प्रक्रियाओं के केंद्र में हैं। हालांकि, यह भी चेतावनी देता है कि अनुचित मॉडल उपयोग से गलत परिणाम और संस्थानों में परिचालन व्यवधान हो सकते हैं।

RBI मॉडल दिशानिर्देशों की प्रयोज्यता और दायरा

प्रस्तावित ढांचा सभी मॉडल्स पर लागू होता है जो विनियमित संस्थाओं द्वारा उपयोग किए जाते हैं, चाहे उनकी उत्पत्ति कुछ भी हो। इसका मतलब है कि आंतरिक रूप से विकसित मॉडल्स के साथ-साथ तृतीय-पक्ष विक्रेताओं से प्राप्त मॉडल्स दिशानिर्देशों के अंतर्गत आते हैं।

RBI ने स्पष्ट कर दिया है कि आउटसोर्सिंग परिणामों के लिए जिम्मेदारी को कम नहीं करता है। संस्थाओं को सभी मॉडल-चालित निर्णयों के लिए उत्तरदायी रहना चाहिए, चाहे विकास या तैनाती में बाहरी भागीदारी हो।

मॉडल जोखिम वर्गीकरण और अनुमोदन आवश्यकताएँ

मसौदे के तहत, मॉडल्स को जोखिम के आधार पर वर्गीकृत किया जाना चाहिए, जिसमें जटिलता, व्यापारिक प्रभाव और उपभोक्ता जोखिम जैसे कारक शामिल हैं। उच्च-जोखिम मॉडल्स को बोर्ड की जोखिम प्रबंधन समिति (RMCB) से अनुमोदन की आवश्यकता होगी।

यह सुनिश्चित करता है कि महत्वपूर्ण प्रणालियाँ तैनाती से पहले उच्च स्तर की निगरानी के अधीन हों। जोखिम-आधारित वर्गीकरण संस्थानों को निगरानी और शासन के लिए संसाधनों को प्रभावी ढंग से आवंटित करने में भी मदद करता है।

शासन, सत्यापन और निगरानी मानक

ढांचा सभी विनियमित संस्थाओं को एक बोर्ड-स्वीकृत मॉडल जोखिम प्रबंधन ढांचा (MRMF) स्थापित करने का आदेश देता है। इसमें शासन संरचनाएँ, सत्यापन प्रक्रियाएँ, निगरानी तंत्र और आकस्मिक योजना शामिल हैं।

एक "रक्षा की तीन पंक्तियाँ" दृष्टिकोण की आवश्यकता है, जिसमें मॉडल मालिक, स्वतंत्र सत्यापन टीमें और आंतरिक लेखा परीक्षक शामिल हैं। इसके अतिरिक्त, सभी मॉडल्स को स्वतंत्र सत्यापन से गुजरना चाहिए, जिसमें डेटा गुणवत्ता, धारणाएँ और कार्यान्वयन से पहले इच्छित उपयोग के साथ संरेखण शामिल है।

मॉडल सूची और अनुपालन आवश्यकताएँ

RBI ने प्रस्तावित किया है कि कोई भी मॉडल तब तक तैनात नहीं किया जाना चाहिए जब तक कि वह संस्थान द्वारा बनाए गए औपचारिक सूची में सूचीबद्ध न हो। यह सूची संस्था के भीतर सभी सक्रिय और निष्क्रिय मॉडल्स को ट्रैक करने के लिए एक केंद्रीय रिकॉर्ड के रूप में कार्य करेगी।

डिकमीशन किए गए मॉडल्स को ऑडिट और अनुपालन उद्देश्यों के लिए कम से कम १० वर्षों तक बनाए रखना होगा। ये उपाय वित्तीय संस्थानों में पारदर्शिता, अनुरेखणीयता और नियामक पर्यवेक्षण में सुधार के उद्देश्य से हैं।

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निष्कर्ष

RBI का मसौदा ढांचा वित्तीय क्षेत्र में एआई (AI) और मॉडल उपयोग को विनियमित करने की दिशा में एक संरचित कदम को चिह्नित करता है। व्यापक शासन, सत्यापन और जवाबदेही मानकों को पेश करके, प्रस्ताव मॉडल-संबंधित जोखिमों को कम करने का प्रयास करता है।

स्वतंत्र सत्यापन और जोखिम-आधारित वर्गीकरण पर जोर एक व्यवस्थित निगरानी दृष्टिकोण को दर्शाता है। कुल मिलाकर, ढांचा परिचालन लचीलापन को मजबूत करने और वित्तीय सेवाओं में उन्नत प्रौद्योगिकियों को जिम्मेदारी से अपनाने को सुनिश्चित करने का लक्ष्य रखता है।

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