AI ব্যবহার হবে ব্যাঙ্কিং সেক্টরে, কিন্তু ঝুঁকি কোথায়? কী বললেন RBI গভর্নর?

AI নিয়ে কী কী ঝুঁকি রয়েছে?

Data Privacy ও Data Governance:

AI model প্রশিক্ষণ এবং পরিচালনার জন্য বিপুল পরিমাণ তথ্য প্রয়োজন। এর মধ্যে গ্রাহকদের ব্যক্তিগত ও আর্থিক তথ্য থাকতে পারে। ফলে তথ্য কী ভাবে সংগ্রহ, সংরক্ষণ এবং ব্যবহার করা হচ্ছে, তা গুরুত্বপূর্ণ। কোন তথ্য কী কারণে ব্যবহার করা হচ্ছে, তার উপরও নজরদারি প্রয়োজন।

Algorithmic Bias

AI model যে তথ্য দিয়ে তৈরি হয়, সেই তথ্যভাণ্ডারে যদি কোনও ধরনের Bias থাকে, তাহলে AI model-এর নেওয়া সিদ্ধান্তেও প্রভাব পড়তে পারে। এমন ঘটনা ঘটলে ব্যাঙ্কিং সেক্টরে প্রভাব আরও গুরুতর। কোনও গ্রাহকের ঋণ নেওয়ার ক্ষমতা বা কোনও আর্থিক সিদ্ধান্তের ক্ষেত্রে AI ভুল সিদ্ধান্ত নিলে, গ্রাহক সরাসরি ক্ষতিগ্রস্ত হতে পারে।

Explainability-এর সমস্যা:

AI কোনও সিদ্ধান্ত নিলে—তার কারণ যদি ব্যাঙ্ক কর্মী বা গ্রাহককে বোঝানো না যায়, তাহলে সমস্যা তৈরি হতে পারে। সেদিকটিও গুরুত্ব দিয়ে বিবেচনা করার প্রয়োজন রয়েছে বলে মনে করছে আরবিআই।

AI-এর হাতে সাইবার সংক্রান্ত ঝুঁকি:

AI শুধু ব্যাঙ্কের নিরাপত্তা বাড়াতে পারে না, সাইবার ক্রিমিনালদের হাতও শক্তিশালী হয়ে উঠতে পারে। RBI-এর ফিনানশিয়াল স্টেবিলিটি রিপোর্টে AI-enabled cyber threats-কে ব্যাঙ্ক ও অ-ব্যাঙ্কিং সংস্থার জন্য ঝুঁকি হিসেবে চিহ্নিত করা হয়েছে।

এছাড়াও, AI model ব্যবহার করলে নিয়মিত টেস্টিং, দেখভাল. মনিটরিং করা প্রয়োজন বলে জানানো হয়েছে।