बैंकों के एआई एजेंटों, धोखाधड़ी पहचान और स्वचालित सेवाओं के परीक्षण के बीच हांगकांग ने ART ढाँचा तय किया

बैंकिंग परीक्षणों के केंद्र में आए एआई एजेंट

हांगकांग मौद्रिक प्राधिकरण ने 15 अक्टूबर 2026 को जिम्मेदार कृत्रिम बुद्धिमत्ता के लिए एक नया ढाँचा घोषित किया। यह घोषणा उसके दूसरे जनरेटिव एआई सैंडबॉक्स में 60% से अधिक उपयोग मामलों में ऐसे सिस्टम की पड़ताल के बाद हुई, जो अधिकृत सीमाओं के भीतर योजना बनाकर काम कर सकते हैं।

Accountability, Resilience and Trust यानी जवाबदेही, लचीलापन और भरोसे पर आधारित इस ढाँचे को ART नाम दिया गया है। यह ऐसे समय आया है जब बैंक सांकेतिक भाषा के अनुवाद और धोखाधड़ी पहचान से लेकर निवेश जानकारी, कर्ज वसूली और वित्तीय जोखिम निगरानी तक के अनुप्रयोगों का परीक्षण कर रहे हैं। इसकी मुख्य चुनौती व्यावहारिक है: जैसे-जैसे एआई को कार्रवाई की अधिक स्वतंत्रता मिलती है, बैंकों को उसके फैसलों की स्पष्ट जिम्मेदारी तय करनी होगी और कुछ गलत होने पर हस्तक्षेप के तरीके रखने होंगे।

HKMA की ART ढाँचे की घोषणा में तीन मुख्य पहलें बताई गई हैं: नया पर्यवेक्षी मार्गदर्शन, Cyberport और हांगकांग विश्वविद्यालय के साथ प्रशिक्षण डेटा साझा करने का मंच, और एआई एजेंटों के लिए प्रस्तावित शासन व्यवस्थाओं के साथ आगे का परीक्षण।

प्राधिकरण ने कहा कि दूसरे सैंडबॉक्स समूह के तकनीकी परीक्षण सकारात्मक नतीजों के साथ पूरे हो गए हैं। बैंक 15 और 16 अक्टूबर को HKMA और Cyberport द्वारा संयुक्त रूप से आयोजित Finance + A.I. Forum में अपना काम दिखा रहे हैं।

HKMA के उप मुख्य कार्यकारी आर्थर युएन ने कहा कि सामग्री तैयार करने वाले एआई से काम निष्पादित कर सकने वाले एआई की ओर बढ़ना उद्योग का नया चरण है। उन्होंने कहा:

जनरेटिव से एजेंटिक एआई की ओर बढ़ना बैंकिंग क्षेत्र में नवाचार का एक महत्वपूर्ण नया चरण है।

युएन ने ART को प्राधिकरण की Fintech 2030 रणनीति के तहत रखा और व्यापक उपयोग को स्पष्ट जवाबदेही, लचीले परिचालन और प्रभावी मानवीय निगरानी से जोड़ा।

कार्रवाई करने में सक्षम एआई से क्या बदलता है?

जनरेटिव एआई पाठ, सारांश या जवाब जैसी सामग्री तैयार करता है। एजेंटिक एआई इससे आगे बढ़कर कई चरणों की योजना बना सकता है और किसी काम को पूरा करने के लिए उपकरणों या सिस्टम का इस्तेमाल कर सकता है। बैंकिंग में इसका मतलब किसी सवाल का जवाब देने से आगे बढ़कर रिकॉर्ड जुटाना, नीतियां जांचना और सेवा संबंधी सुझाव तैयार करना हो सकता है।

HKMA ने कहा कि सैंडबॉक्स में तय सीमाओं और नियंत्रणों के भीतर स्वचालित योजना बनाने और कई काम निष्पादित करने की पड़ताल की गई। जांचे गए हर पांच में से तीन से अधिक उपयोग मामलों में एजेंटिक अनुप्रयोग शामिल थे, इसलिए वे परीक्षण कार्यक्रम का बड़ा हिस्सा रहे।

नियामकीय सैंडबॉक्स भाग लेने वाले संस्थानों को पर्यवेक्षी मार्गदर्शन के साथ तकनीक का नियंत्रित माहौल में परीक्षण करने का अवसर देता है। इस काम से जिम्मेदारी के साथ कृत्रिम बुद्धिमत्ता अपनाने के लिए नवीनतम पर्यवेक्षी मार्गदर्शन तैयार करने में भी मदद मिली है।

हांगकांग का कार्यक्रम कई चरणों में आगे बढ़ रहा है:

• 2025: HKMA ने दूसरे GenA.I. Sandbox समूह की घोषणा की और अपनी Fintech 2030 रणनीति पेश की।
• 15 अक्टूबर 2026: प्राधिकरण ने ART की घोषणा की और पुष्टि की कि दूसरे समूह के तकनीकी परीक्षण पूरे हो चुके हैं।
• 15 और 16 अक्टूबर 2026: Finance + A.I. Forum में नियामक, Cyberport और बैंक अपने काम को प्रदर्शित करने के लिए जुटे।
• आने वाले सप्ताह: HKMA एजेंटिक एआई के शासन पर राय मांगने वाला चर्चा-पत्र प्रकाशित करने की योजना बना रहा है।

व्यवहार में जवाबदेही, लचीलापन और भरोसा

पर्यवेक्षी मार्गदर्शन में नौ सिद्धांत हैं, जो एआई अनुप्रयोग के पूरे जीवनचक्र में जिम्मेदारी, शासन, निर्णय लेने के अधिकार और जांच-पड़ताल को समेटते हैं। ART के तीन स्तंभ इन अपेक्षाओं को ऐसे सवालों में बांटते हैं, जिनका जवाब बैंक प्रबंधकों को देना होगा।

जवाबदेही का अर्थ है यह तय करना कि किसी सिस्टम को विकसित करने, मंजूरी देने, चलाने और उसकी निगरानी करने के लिए कौन जिम्मेदार है। किसी अनुप्रयोग की शुरुआत से लेकर उसके इस्तेमाल और बाद के बदलावों तक बैंक के पास स्पष्ट निर्णय-अधिकार और समीक्षा व्यवस्थाएं होनी चाहिए।

लचीलेपन का अर्थ है अनुप्रयोगों को सुरक्षित और मजबूत बनाए रखना, यहां तक कि उनके विफल होने की स्थिति में भी। बैंकों को ऐसे नियंत्रण चाहिए जो एआई सिस्टम के सामान्य रूप से काम न कर पाने पर प्रभावी ढंग से उबरने और सेवा जारी रखने में मदद करें।

भरोसे में निष्पक्षता, पारदर्शिता, निर्णयों की व्याख्या और निजता शामिल हैं। सरल शब्दों में, बैंकों को एआई के प्रासंगिक फैसलों की वजह समझाने, जानकारी को जिम्मेदारी से संभालने और अपने सिस्टम से प्रभावित ग्राहकों तथा अन्य लोगों को जवाब देने में सक्षम होना चाहिए।

हांगकांग एसोसिएशन ऑफ बैंक्स ने ART का स्वागत करते हुए कहा कि इससे शासन और नियमन की दिशा अधिक स्पष्ट हुई है। एसोसिएशन ने कहा कि संबंधित पर्यवेक्षी जरूरतों को लागू करते हुए उद्योग आंतरिक शासन और जोखिम प्रबंधन को मजबूत करेगा।

एआई एजेंट के लिए कौन जिम्मेदार है?

HKMA का प्रस्तावित चर्चा-पत्र एजेंट के निर्धारित उद्देश्य से जुड़ी जवाबदेही की पड़ताल करेगा। प्रस्तावित तरीका जिम्मेदारी को उन लोगों या व्यावसायिक इकाइयों से जोड़ता है, जो उस उद्देश्य को सामने रखते हैं, तय करते हैं, मंजूरी देते हैं या उसके मालिक होते हैं।

बैंक को समझना होगा कि हर एजेंट वास्तव में क्या करता है, किन व्यावसायिक प्रक्रियाओं में शामिल होता है और तीसरे पक्षों से कैसे संवाद करता है। उसकी कार्रवाइयों, उपकरणों के इस्तेमाल और फैसलों का पता लगाया जा सकना चाहिए, ताकि बैंक जांच सके कि क्या हुआ और जिम्मेदार व्यक्ति की पहचान कर सके।

प्रस्तावित व्यवस्थाओं में आंतरिक सूची शामिल है, जिसमें हर एजेंट का दायरा, निर्धारित उद्देश्य, प्राधिकरण, आधारभूत मॉडल और सिस्टम तथा जिम्मेदार पक्ष दर्ज होंगे। HKMA महत्वपूर्ण एआई एजेंटों की एक रजिस्ट्री पर भी विचार करेगा, यानी ऐसे एजेंटों की सूची जिन पर विशेष पर्यवेक्षी ध्यान देना उचित हो।

हस्तक्षेप एक अन्य प्रमुख प्रस्ताव है। जब किसी एजेंट का व्यवहार या फैसला उसके निर्धारित उद्देश्य से भटकता है, तो बैंक को उसे ठीक करने या सीमित करने के लिए तुरंत कदम उठाना चाहिए। गंभीर मामलों में आपातकालीन बंद तंत्र, जिसे अक्सर किल स्विच कहा जाता है, उसका संचालन रोक देगा।

बैंकों को वैकल्पिक व्यवस्थाएं भी चाहिए, ताकि काम लोगों या किसी दूसरे सिस्टम को सौंपा जा सके। एजेंट को रोकना और बैंकिंग सेवाएं चालू रखना आपस में जुड़े काम हैं: एआई को रोक दिए जाने के बाद भी ग्राहकों के लेनदेन या पूछताछ का निपटारा करना पड़ सकता है।

घोषणा के कुछ सप्ताह के भीतर चर्चा-पत्र आने की उम्मीद है। इसके प्रकाशन की तारीख, परामर्श की अंतिम समय-सीमा और अंतिम शासन संबंधी जरूरतों की घोषणा अभी नहीं हुई है।

धोखाधड़ी पहचान और अधिक सुलभ बैंकिंग

HSBC Hong Kong ने सैंडबॉक्स में दो अनुप्रयोगों का परीक्षण किया: जनरेटिव एआई से सांकेतिक भाषा का अनुवाद और डीपफेक पहचान। पहला, सांकेतिक भाषा इस्तेमाल करने वाले ग्राहकों के लिए बैंकिंग सेवाओं तक अधिक सीधी पहुंच की पड़ताल करता है। दूसरा, उन्नत तकनीक से तैयार भ्रामक सामग्री पर केंद्रित है।

डीपफेक ऐसी तस्वीरें, ऑडियो या वीडियो होते हैं जिन्हें असली लोगों की नकल करने के लिए बनाया या बदला जाता है। जब ऐसी सामग्री का इस्तेमाल ग्राहकों का रूप धरने या धोखाधड़ी को छिपाने में किया जाता है, तो बैंकों को जोखिम का सामना करना पड़ता है।

HSBC Hong Kong में रिटेल बैंकिंग और वेल्थ मैनेजमेंट के डिजिटल चैनल एवं एआई प्रमुख काज़िमिएर्ज़ केलेस-क्रौज़ ने कहा कि एआई ग्राहकों की अपेक्षाओं और धोखाधड़ी के तरीकों, दोनों को बदल रहा है। उन्होंने कहा कि यह बैंकों को घोटालों का पहले से अनुमान लगाने और उन्हें पहचानने में मदद कर सकता है। सैंडबॉक्स में भाग लेने से नियंत्रित जोखिम और नियामकीय मार्गदर्शन के तहत परीक्षण संभव हुआ।

Ping An Digital Bank ने पहचान जांच के दौरान एआई चेहरे की पहचान का इस्तेमाल करने वाला धोखाधड़ी-रोधी रणनीति मंच पूरा किया। संदिग्ध रूप से गढ़े गए या कृत्रिम चेहरों की पहचान करने के लिए सिस्टम ग्राहकों की सेल्फी तस्वीरों की रियल टाइम में जांच करता है।

Bank of China Hong Kong ने ग्राहक सेवा कॉल में एआई से तैयार आवाजों की पहचान की व्यवहार्यता का भी परीक्षण किया। ये परियोजनाएं दिखाती हैं कि बैंक उन्हीं माध्यमों में एआई लगा रहे हैं, जिनका इस्तेमाल अपराधी किसी व्यक्ति के चेहरे या आवाज की नकल करने के लिए कर सकते हैं।

स्थानीय जरूरतों को समझने वाली ग्राहक सेवा

Bank of China Hong Kong ने बुद्धिमान निवेश सूचना सहायक और एआई वॉइस ग्राहक सेवा अनुप्रयोग का तकनीकी सत्यापन पूरा किया। निवेश सहायक आंतरिक और बाहरी डेटा को मिलाकर कर्मचारियों के लिए मौजूदा, व्यक्तिगत निवेश और उत्पाद संबंधी जानकारी तैयार करता है।

बैंक ने कहा कि इससे अग्रिम पंक्ति के कर्मचारियों को ग्राहकों की निवेश जरूरतें और जोखिम स्वीकार करने की इच्छा समझने में मदद मिलेगी। उसकी वॉइस सेवा का परीक्षण हांगकांग में आम तौर पर इस्तेमाल की जाने वाली भाषाओं में किया गया, जिसमें चीनी और अंग्रेजी के बीच बदलती बातचीत भी शामिल है।

रोजमर्रा की सेवा में भाषा के इस मेल को समझना अहम है। फोन करने वाला एक ही वाक्य में दोनों भाषाओं का इस्तेमाल कर सकता है, इसलिए उसकी बात समझने के लिए पूरी बातचीत को केवल चीनी या केवल अंग्रेजी मानना पर्याप्त नहीं है।

Nanyang Commercial Bank ने ऐसी बुद्धिमान सावधि जमा सेवा का परीक्षण किया, जो बातचीत के जरिये ग्राहकों की जरूरतें समझती है, उत्पाद सुझाती है और लेनदेन पूरा करने में मदद करती है। इस परियोजना का उद्देश्य प्रक्रिया के दौरान बार-बार डेटा भरने की जरूरत घटाना है।

बैंक ने कहा कि सिस्टम एआई आधारित दोबारा जांच और मानवीय निगरानी का इस्तेमाल करता है। हर अंतिम लेनदेन के लिए ग्राहकों को खुद अपनी पहचान प्रमाणित करनी होगी, ताकि धन के लेनदेन की पुष्टि उन्हीं की मंजूरी से हो।

Bank of China Hong Kong ने कहा कि उसे GenA.I. Sandbox++ के लिए भी चुना गया है, जहां वह उपभोक्ता अनुभव और अग्रिम पंक्ति के कर्मचारियों के लिए बुद्धिमान प्रशिक्षण से जुड़े पायलट चलाने की योजना बना रहा है।

निवेश सहायता और वित्तीय अपराध की समीक्षा

Standard Chartered ने वित्तीय लेनदेन की निगरानी और ग्राहक के वित्तीय विश्लेषण में जनरेटिव एआई का परीक्षण किया। वित्तीय अपराध से जुड़ा उसका अनुप्रयोग संदिग्ध लेनदेन के डेटा और जांच सामग्री का विश्लेषण करता है, ताकि कर्मचारियों को रिपोर्ट तैयार करने में मदद मिले।

ग्राहक विश्लेषण में लेनदेन की जानकारी को बाजार की सूचनाओं के साथ मिलाकर संबंध प्रबंधकों के लिए बैठक की संक्षिप्त जानकारी और निवेश संबंधी अंतर्दृष्टि तैयार की जाती है। ये कर्मचारी ग्राहकों के साथ संबंध संभालते हैं और उन्हें बैंकिंग उत्पादों तथा सेवाओं का उपयोग करने में मदद करते हैं।

Standard Chartered ने कहा कि एआई विश्लेषणों की अंतिम समीक्षा और फैसले पेशेवर कर्मचारी करते हैं। उसने यह भी कहा कि उसने दुनियाभर में एआई के 300 से अधिक उपयोग मामले विकसित किए हैं, जिनमें वेल्थ मैनेजमेंट और सीमा-पार कारोबार के क्षेत्र शामिल हैं।

China Construction Bank Asia ने अपने Smart RM Assistant का परीक्षण किया, जो संबंध प्रबंधक के काम के अलग-अलग हिस्सों में मदद के लिए कई एआई एजेंटों का इस्तेमाल करता है। ये एजेंट अनुरोध संभालने, ग्राहक की जानकारी निकालने, ज्ञान संबंधी खोज, संवाद में सहायता, अनुपालन समीक्षा और आगे की सेवा के सुझावों को जोड़ते हैं।

संबंध प्रबंधक ग्राहक संख्या या पहचान से जुड़ी अन्य जानकारी सामान्य भाषा में दर्ज कर सकता है। इसके बाद मंच संबंधित ग्राहक प्रोफाइल, खाते की जानकारी और पिछली बातचीत जुटाकर उन्हें उत्पाद संबंधी मार्गदर्शन और आंतरिक नीतियों के साथ जोड़ता है।

दोनों बैंक कर्मचारियों द्वारा जानकारी खोजने और उसे उपयोगी रूप देने में लगने वाला समय घटाना चाहते हैं। उनकी परियोजनाएं यह भी दिखाती हैं कि HKMA कामकाज का पता लगाए जा सकने पर क्यों जोर दे रहा है: किसी सुझाव का आधार कई डेटा स्रोत और प्रसंस्करण के कई चरण हो सकते हैं।

ICBC Asia ने संभावित लाभ के आंकड़े दिए

Industrial and Commercial Bank of China Asia ने ऋण चुकौती, ग्राहकों की सालाना जोखिम समीक्षा और वित्तीय बाजार की निगरानी से जुड़े तीन अनुप्रयोग पेश किए। उसके आंकड़े उन परिचालन लाभों की विस्तृत तस्वीर देते हैं, जिन्हें बैंक हासिल करना चाहते हैं।

बैंक ने कहा कि उसकी कर्ज वसूली सेवा, चुकौती के जोखिमों की पहले पहचान करने के लिए रोबोटिक प्रोसेस ऑटोमेशन को ICBC समूह के बड़े एआई मॉडल के साथ जोड़ती है। रोबोटिक प्रोसेस ऑटोमेशन तय कार्यप्रवाह के अनुसार कंप्यूटर पर बार-बार किए जाने वाले काम करता है। ICBC Asia ने कहा कि उच्च जोखिम वाले ऋणों की चुकौती वसूली दर 50% से ऊपर जा सकती है।

धन शोधन रोधी प्रयासों से जुड़ी ग्राहकों की सालाना जोखिम समीक्षा के लिए बैंक ने ऑप्टिकल कैरेक्टर रिकग्निशन समेत कई तकनीकों का इस्तेमाल किया। यह स्कैन किए गए दस्तावेजों या तस्वीरों में मौजूद पाठ को ऐसी जानकारी में बदलता है जिसे कंप्यूटर संसाधित कर सके। बैंक ने दक्षता में 60% से अधिक सुधार की जानकारी दी।

वित्तीय बाजार से जुड़ा उसका अनुप्रयोग जनरेटिव एआई और आंतरिक रूप से विकसित एजेंट को मिलाकर विदेशी मुद्रा स्वैप की स्थिति और जोखिम के बारे में सवालों का जवाब देता है। विदेशी मुद्रा स्वैप में मुद्राओं का विनिमय कर बाद में उसे उलटने पर सहमति होती है; कर्मचारियों को इससे बनी स्थितियों और जोखिमों पर नजर रखनी होती है।

ICBC Asia ने कहा कि पहले घंटों में होने वाली डेटा खोज अब दो मिनट में पूरी की जा सकती है। बैंक ने ट्रेडिंग दक्षता में 95% सुधार की जानकारी दी। इन प्रदर्शन आंकड़ों के लिए बैंक ने शुरुआती वसूली दर, विस्तृत मापन विधियां या नमूने का आकार नहीं बताया।

ये उदाहरण ART की परिचालन जरूरतों को ठोस रूप देते हैं। जानकारी जल्दी मिलना कारोबारियों और जोखिम प्रबंधकों के लिए मददगार हो सकता है, जबकि चुकौती और ग्राहक समीक्षा प्रणालियां एआई को ऐसी प्रक्रियाओं में शामिल करती हैं जिनका कर्जदारों और बैंक की अनुपालन टीमों पर सीधा असर पड़ता है।

साझा डेटा और परीक्षण का अगला चरण

HKMA, Cyberport और हांगकांग विश्वविद्यालय के साथ एआई प्रशिक्षण डेटा साझा करने के मंच पर काम कर रहा है। आधिकारिक घोषणा में डेटा गुणवत्ता का आश्वासन एक मुख्य डिजाइन सिद्धांत बताया गया है।

प्रशिक्षण डेटा वे उदाहरण देता है जिनसे एआई मॉडल विभिन्न पैटर्न सीखता है। गुणवत्ता की जांच जरूरी है, क्योंकि गलत, अधूरी या अनुपयुक्त जानकारी सिस्टम के जवाब देने के तरीके को प्रभावित कर सकती है। ART कार्यक्रम में इस मुद्दे को शासन और परिचालन नियंत्रणों के साथ रखा गया है।

GenA.I. Sandbox++ एजेंटिक अनुप्रयोगों का आगे परीक्षण करेगा। इस अगले चरण में व्यावहारिक प्रयोगों के साथ इस बात पर चर्चा भी होगी कि जब एआई सिस्टम को डेटा, उपकरणों और बैंकिंग कार्यप्रवाह तक अधिक पहुंच मिले, तो जिम्मेदारी कैसे तय हो।

अब तक बताई गई परियोजनाएं निगरानी के दो ठोस तरीके दिखाती हैं: Standard Chartered में एआई विश्लेषणों की पेशेवर समीक्षा और Nanyang Commercial Bank में लेनदेन अंतिम करने से पहले ग्राहक की पहचान प्रमाणित करने की जरूरत। प्रस्तावित हस्तक्षेप व्यवस्थाएं एक और स्तर जोड़ती हैं, जिससे बैंक एजेंटों को सीमित या रोक सकते हैं और काम लोगों या वैकल्पिक प्रक्रियाओं को सौंप सकते हैं।

हांगकांग के सामने अब तत्काल चुनौती बैंकिंग में एआई के व्यापक इस्तेमाल के साथ इन सुरक्षा उपायों को जोड़ने की है। ART दिशा तय करता है, जबकि आने वाला परामर्श इस बात पर विचार करेगा कि बैंकों को एजेंटों का दस्तावेजीकरण कैसे करना चाहिए, जिम्मेदारी कैसे सौंपनी चाहिए और स्वचालित गतिविधि गलत दिशा में जाने पर क्या कदम उठाने चाहिए।

मुख्य बातें

• HKMA ने 15 अक्टूबर 2026 को जवाबदेही, लचीलेपन और भरोसे पर केंद्रित ART की घोषणा की।
• दूसरे GenA.I. Sandbox में 60% से अधिक उपयोग मामलों में एजेंटिक एआई की पड़ताल की गई।
• कार्यक्रम में पर्यवेक्षी मार्गदर्शन, प्रशिक्षण डेटा साझा करने का मंच और Sandbox++ के जरिये आगे का परीक्षण शामिल है।
• आने वाला चर्चा-पत्र एजेंटों की जवाबदेही, महत्वपूर्ण एजेंटों की रजिस्ट्री और हस्तक्षेप तंत्रों की पड़ताल करेगा।
• बैंकों के परीक्षण में सुगम्यता, धोखाधड़ी पहचान, ग्राहक सेवा, निवेश सहायता, ऋण चुकौती और जोखिम निगरानी शामिल हैं।
• प्रस्तावित सुरक्षा उपायों में फैसलों का पता लगा पाना, आपातकालीन निलंबन और काम लोगों या वैकल्पिक सिस्टम को सौंपना शामिल है।