नई दिल्ली: आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और मशीन लर्निंग का उपयोग भारत के गरीबों के लिए क्रेडिट डिलीवरी को बदल सकता है और बुनियादी बचत सुविधाओं के अलावा 41 करोड़ से अधिक जन धन खाता धारकों को क्रेडिट सेवाएं प्रदान करके वित्तीय समावेशन को मजबूत कर सकता है.
भारतीय रिजर्व बैंक के भुगतान और निपटान प्रणाली विभाग (डीपीएसएस) के पूर्व कार्यकारी निदेशक एस गणेश कुमार का कहना है कि बैंक क्रेडिट डिलीवरी में कृत्रिम बुद्धिमत्ता और मशीन लर्निंग का उपयोग नहीं कर रहे हैं क्योंकि यह अभी भी अपने शुरुआती चरणों में है.
कुमार कहते हैं कि बैंकों और उनके बैंकिंग संवाददाताओं (बीसी) को पता है कि जन धन खाता ग्राहक के लिए खोला गया है और प्रत्यक्ष लाभ हस्तांतरण (डीबीटी) के माध्यम से केवल वित्तीय लेनदेन और सब्सिडी का वितरण हो रहा है, लेकिन कोई ऋण या साख ग्राहकों को इसके जरिए नहीं दिया जा रहा है.
कुमार ने मुंबई स्थित फिनटेक फर्म ईपीएस इंडिया द्वारा आयोजित व्यापार और बैंकिंग संवाद में दर्शकों को बताया, "बैंक प्रणाली में उन लोगों की सूची हो सकती है जिनके पास मूल बचत खाते हैं, लेकिन उनके पास ऋण की सुविधा नहीं है. यह आधार के साथ मिलान किया जा सकता है और आने वाले पैसे के उपयोग के बारे में पता लगाया जा सकता है."
41 करोड़ से अधिक जन-धन खाते
नवीनतम आधिकारिक आंकड़ों के अनुसार, देश में 41.31 करोड़ से अधिक जन धन (बुनियादी बैंकिंग सेवाएं) खाते हैं, जिनमें 1.31 लाख करोड़ रुपये से अधिक की जमा राशि है. केंद्र सरकार किसानों, छात्रों, वरिष्ठ नागरिकों, विधवाओं, गरीबों और विकलांगों के बीच नकद सब्सिडी के सीधे हस्तांतरण के लिए इन आधार से जुड़े बैंक खातों का उपयोग करती है.
देश के 12.5 करोड़ से अधिक लघु और सीमांत किसानों के लिए प्रधानमंत्री किसान सम्मान निधि के हस्तांतरण के लिए केंद्र इन आधार लिंक्ड बैंक खातों का उपयोग करता है.
पीएम किसान सम्मान निधि के तहत, केंद्र कृषि के लिए बीज और उर्वरक जैसे अन्य चीजों के लिए इनपुट सामग्री खरीदने के लिए 2,000 रुपये की तीन किस्तों में पात्र किसानों को 6,000 रुपये प्रति वर्ष देता है.
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एस गणेश कुमार, जिन्होंने भारत के बैंकिंग क्षेत्र के नियामक के साथ अपने दिनों के दौरान देश में डिजिटल भुगतान और निपटान प्रणालियों की निगरानी की, का कहना है कि इन खाताधारकों की साख का आकलन उनके बैंक खातों के लेन-देन के इतिहास का विश्लेषण करके किया जा सकता है.
कुमार ने ईटीवी भारत के एक सवाल के जवाब में बताया, "अगर उन्हें डीबीटी के तहत 2,000 रुपये मिलते हैं, तो यह पता लगाया जा सकता है कि उसने इस पैसे का इस्तेमाल कैसे किया, बीज के लिए 500 रुपये, उर्वरकों के लिए 1000 रुपये और 100 रुपये, शायद पीने के लिए. अगर सरकार इस जानकारी को प्रस्तुत कर सकती है तो यह पता लगाया जा सकता है कि यह व्यक्ति क्रेडिट योग्य है या नहीं."
बैंक प्रोफाइल से ग्राहक की आवश्यकता के मिलान में मदद कर सकता है एआई
उनका कहना है कि इस जानकारी को पास के बैंक द्वारा एक्सेस किया जा सकता है और बैंक की प्रोफाइल और ग्राहक की आवश्यकता के मिलान के बाद खाता धारक को ऋण प्रदान किया जा सकता है.
उन्होंने समझाया, "उदाहरण के लिए, 1,000 रुपये का ऋण उसे इस शर्त के साथ दिया जा सकता है कि यदि वह नहीं चुकाता है तो यह 1,000 रुपये की राशि अगले डीबीटी किस्त से काट ली जा सकती है जो उसे मिलती है."
उन्होंने कहा, "यहां एक ऋण ग्राहक है, जो केवल बुनियादी बैंकिंग सेवाओं के लिए वित्तीय प्रणाली में था, लेकिन अब वह ऋण वितरण के लिए ग्राहक बन गया है. एक बार जब वह एक ग्राहक बन जाता है, तो वह यह संदेश दूसरों तक पहुंचता है."
हालांकि कुमार चेतावनी देते हैं कि देश में क्रेडिट सेवाओं के वितरण में कृत्रिम बुद्धिमत्ता और मशीन सीखने का उपयोग अभी भी अपनी प्रारंभिक अवस्था में है और कुछ ग्राहकों द्वारा भुगतान न किए जाने जैसे जोखिम भी हो सकते हैं.
हर चीज का एक सकारात्मक और नकारात्मक पक्ष होता है. हमें इसे ठीक करना होगा और यह किया जा सकता है.
(वरिष्ठ पत्रकार कृष्णानन्द त्रिपाठी का लेख)
