मुंबई:
भारतीय रिजर्व बैंक (RBI) के गवर्नर शक्तिकांत दास ने बुधवार को कहा कि विभिन्न क्षेत्रों से उत्साहजनक प्रतिक्रिया के आधार पर, केंद्रीय बैंक अब “UPI और RuPay को वास्तव में वैश्विक” बनाने पर ध्यान केंद्रित कर रहा है।
दास ने यहां ग्लोबल फिनटेक फेस्ट (यूपीआई) के लिंक में कहा, “विदेशों में यूपीआई जैसे बुनियादी ढांचे की तैनाती, अंतरराष्ट्रीय व्यापारी स्थानों पर यूपीआई ऐप्स के माध्यम से क्यूआर कोड-आधारित भुगतान स्वीकृति और अन्य देशों की तेज भुगतान प्रणाली (एफपीएस) की सुविधा।” हमारे एजेंडे में सबसे ऊपर है।”
उन्होंने कहा कि भूटान, नेपाल, श्रीलंका, सिंगापुर, संयुक्त अरब अमीरात, मॉरीशस, नामीबिया, पेरू, फ्रांस और कुछ अन्य देशों में इस दिशा में पहले ही महत्वपूर्ण प्रगति हुई है।
आरबीआई गवर्नर ने कहा, “ये प्रयास भारत की पहल को वैश्विक स्तर पर ले जाने के सहयोगात्मक प्रयासों को रेखांकित करते हैं। मैं एनपीसीआई और रिजर्व बैंक में अपने सहयोगियों को उनकी अब तक की उपलब्धियों के लिए बधाई देना चाहता हूं, लेकिन साथ मिलकर हमें काम जारी रखना चाहिए। राष्ट्रीय प्रयास का समाधान होना चाहिए।” और अधिक करने के लिए.
उन्होंने यह भी कहा कि भारत की सीबीडीसी (सेंट्रल बैंक डिजिटल करेंसी), जो पायलट चरण में है, संभावित अंतरराष्ट्रीय सहयोग का एक और उदाहरण है। उन्होंने कहा, “अब हम भूमिहीन किरायेदार किसानों को ऋण या सरकारी सहायता प्रदान करने के लिए सीबीडीसी के माध्यम से किसानों को प्रोग्रामेबिलिटी और कार्बन क्रेडिट जैसी सुविधाओं का उपयोग कर रहे हैं, जबकि यूपीआई जैसे खुदरा तेज़ भुगतान प्रणालियों के साथ इंटरऑपरेबिलिटी को लागू करने के बाद, हम ऑफ़लाइन समाधानों के साथ प्रयोग करके खुश हैं अपने सीबीडीसी प्रयासों में अन्य देशों के साथ सहयोग करें।”
आरबीआई गवर्नर ने कहा कि भारत के वित्तीय परिदृश्य के भविष्य को देखते हुए, आधुनिक प्रौद्योगिकियों का एकीकरण हमारे जीवन के विभिन्न पहलुओं में परिवर्तनकारी प्रगति का वादा करता है।
उन्होंने कहा कि आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) और मशीन लर्निंग अभूतपूर्व तरीके से वित्तीय सेवाओं में क्रांति लाने के लिए तैयार हैं। धोखाधड़ी का पता लगाने के लिए एआई एल्गोरिदम का उपयोग पहले से ही किया जा रहा है। क्रेडिट स्कोरिंग में मशीन लर्निंग मॉडल का तेजी से उपयोग किया जा रहा है। साख योग्यता का आकलन करने और ऋण तक पहुंच बढ़ाने के लिए पूर्वानुमानित विश्लेषण का लाभ उठाया जा रहा है। जैसे-जैसे एआई और एमएल क्षमताएं विकसित हो रही हैं, विनियामक अनुपालन, निवेश सलाहकार सेवाओं और एल्गोरिथम ट्रेडिंग में उनके संभावित अनुप्रयोगों से वित्तीय परिदृश्य को और अधिक परिभाषित करने की उम्मीद है।
दास ने एआई द्वारा उत्पन्न जोखिमों को पूरी तरह से समझने और इसे संतुलित और जिम्मेदार तरीके से अपनाने की आवश्यकता पर भी जोर दिया। उन्होंने कहा कि वित्तीय क्षेत्र के हितधारकों, केंद्रीय बैंकों और सरकारों को डेटा गोपनीयता, व्याख्या, जवाबदेही और पारदर्शिता से संबंधित चिंताओं को ध्यान में रखते हुए भरोसेमंद एआई के विकास का समर्थन करना चाहिए।
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