अंतिम 14 तारीख को, रियो इनोवेशन वीक, जो कि दुनिया का सबसे बड़ा तकनीक और नवाचार कार्यक्रम है, में 185,000 से अधिक लोग शामिल हुए और इसका उपयोग वर्तमान में सबसे अधिक चर्चा में रहने वाले विषयों में से एक पर चर्चा करने के लिए किया गया: फिनटेक में कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई)। प्रसिद्ध विशेषज्ञों की बातचीत ने लोकप्रिय अवधारणाओं का मिथक तोड़ा, साथ ही एल्गोरिदम में पारदर्शिता और डेटा की गुणवत्ता के महत्व को उजागर किया।
मिथक 1: डेटा झूठ नहीं बोलते
एआई के बारे में सबसे अधिक प्रचारित मिथकों में से एक है कि "डेटा झूठ नहीं बोलते"। हालांकि डेटा एल्गोरिदम को प्रशिक्षित करने और जानकारी आधारित निर्णय लेने के लिए आवश्यक हैं, यह समझना महत्वपूर्ण है कि डेटा की गुणवत्ता और एकत्रित किए गए संदर्भ का महत्वपूर्ण भूमिका है। वास्तविकता यह है कि वे समाज में मौजूद पूर्वाग्रहों को दर्शा सकते हैं, पूर्वाग्रहों और असमानताओं को पुनः उत्पन्न कर सकते हैं। यदि डेटा के चयन और उपचार में सख्त सावधानी नहीं बरती गई, तो एआई इन पूर्वाग्रहों को स्थायी बना सकता है और यहां तक कि उन्हें बढ़ा भी सकता है, जिससे भेदभावपूर्ण और अनुचित निर्णय हो सकते हैं।
फिनटेक्स के लिए, जो संवेदनशील वित्तीय जानकारी से निपटते हैं, डेटा की गुणवत्ता और निष्पक्षता का मुद्दा और भी अधिक महत्वपूर्ण है। ग्राहकों का विश्वास एक मूल्यवान संपत्ति है, और किसी भी अनुचितता या भेदभाव का संकेत कंपनी की विश्वसनीयता को कमजोर कर सकता है। इसलिए, डेटा गवर्नेंस प्रथाओं को लागू करना आवश्यक है जो पारदर्शिता, निष्पक्षता और गोपनीयता को बढ़ावा दें, यह सुनिश्चित करते हुए कि एआई का उपयोग उपभोक्ताओं को सशक्त बनाने और उनकी रक्षा करने के लिए किया जाए, न कि उन्हें नुकसान पहुंचाने के लिए।
मिथक 2: आईए मानव की तरह सीखती है
एक सामान्य मिथक है कि एआई सीखता है और निर्णय लेता है उसी तरह जैसे एक मानव। हालांकि यह उपकरण निश्चित रूप से मानवीय सोच के कुछ पहलुओं का अनुकरण कर सकता है, यह समझना आवश्यक है कि यह सांख्यिकीय और संभाव्य आधार पर काम करता है, बिना संदर्भ को समझने या नैतिक निर्णय लेने की क्षमता के। एआई एल्गोरिदम डेटा में संबंधों की पहचान करने और एक विशिष्ट मीट्रिक, जैसे कि भविष्यवाणी की सटीकता या स्वचालित प्रणाली की दक्षता, को अनुकूलित करने के लिए प्रशिक्षित किए जाते हैं।
फिनटेक्स के संदर्भ में, यह भिन्नता यह सुनिश्चित करने के लिए महत्वपूर्ण है कि तकनीक का उपयोग नैतिक और जिम्मेदार तरीके से किया जाए। हालांकि प्रक्रियाओं का स्वचालन और बड़े पैमाने पर डेटा विश्लेषण महत्वपूर्ण लाभ ला सकते हैं, यह आवश्यक है कि मानव पर्यवेक्षण को महत्वपूर्ण क्षेत्रों में बनाए रखा जाए, जैसे जटिल वित्तीय निर्णय लेना या संवेदनशील स्थितियों में ग्राहक सेवा। इसके अलावा, कंपनियों को पारदर्शी दृष्टिकोण अपनाने चाहिए ताकि वे AI के निर्णयों को समझाने के लिए उपयोगकर्ताओं को तर्क प्रक्रिया और सिफारिशों के स्रोत के बारे में जानकारी प्रदान कर सकें।
जिम्मेदार नवाचार के लिए रास्ता
जैसे-जैसे एआई फिनटेक के परिदृश्य को बदलना जारी रखता है, यह आवश्यक है कि कंपनियां जिम्मेदार नवाचार का दृष्टिकोण अपनाएं, जिसमें नैतिकता, पारदर्शिता और समानता को प्राथमिकता दी जाए। कुछ दिशानिर्देश हैं जो इस प्रक्रिया को मार्गदर्शित कर सकते हैं
डेटा शासन: डेटा की गुणवत्ता, निष्पक्षता और गोपनीयता सुनिश्चित करने के लिए नीतियों और प्रक्रियाओं को स्थापित करना, जिसमें एल्गोरिदमिक पक्षपात की पहचान और कमी करना शामिल है।
एआई की व्याख्यता: ऐसे सिस्टम विकसित करना जो स्पष्ट और सुलभ तरीके से एआई के निर्णयों और पूर्वानुमानों को समझा सकें, जिससे उपयोगकर्ता पीछे के तर्क को समझ सकें।
3. मानवीय पर्यवेक्षण: जटिल निर्णयों की समीक्षा, जोखिम प्रबंधन और ग्राहक सेवा जैसे महत्वपूर्ण प्रक्रियाओं में मानवीय विशेषज्ञता को शामिल करना, जिम्मेदारी और सहानुभूति सुनिश्चित करना।
4. स्टेकहोल्डर्स की भागीदारी: ग्राहकों, नियामकों, नैतिकता विशेषज्ञों और अन्य स्टेकहोल्डर्स को आईए समाधान के विकास और मूल्यांकन में शामिल करना, विभिन्न दृष्टिकोणों और चिंताओं को शामिल करना।
5. शिक्षा और जागरूकता: कर्मचारियों, ग्राहकों और समाज में डिजिटल साक्षरता और एआई की समझ को बढ़ावा देना, लोगों को आलोचनात्मक प्रश्न पूछने और सूचित निर्णय लेने के लिए सक्षम बनाना।
कृत्रिम बुद्धिमत्ता वित्तीय क्षेत्र में नवाचार, दक्षता और समावेशन को बढ़ावा देने की क्षमता रखती है, लेकिन इसका उपयोग जिम्मेदारी के साथ होना चाहिए। रहस्यों को उजागर करने और संसाधन की सीमाओं को पहचानने के साथ, फिनटेक्स एक नई मानक स्थापित कर सकते हैं, ऐसी समाधान बनाते हुए जो विश्वास को प्रेरित करें, समानता को बढ़ावा दें और उपभोक्ताओं को सशक्त बनाएं।
फिनटेक्स में एआई: मिथकों का खुलासा करना और जिम्मेदार नवाचार को अपनाना
