क्रिप्टो अनुपालन का भविष्य: एआई दक्षता को मानव निर्णय के साथ मिलाया जाना चाहिए

जब लोग क्रिप्टोकरेंसी के क्षेत्र में कृत्रिम बुद्धिमत्ता के बारे में सोचते हैं, तो सबसे पहले उनके दिमाग में ट्रेडिंग बॉट्स आते हैं जो निवेशकों को रातोंरात अमीर बना सकते हैं। हालांकि, जो लोग क्रिप्टो के साथ निकटता से काम करते हैं, वे समझते हैं कि एआई रूटीन कार्यों में, विशेष रूप से अनुपालन में, अधिक मदद कर सकता है।

With almost 70%वित्तीय फर्मों के लगभग 70% जो जोखिम प्रबंधन और अनुपालन के लिए एआई को प्राथमिकता दे रही हैं, यह स्पष्ट है कि उद्योग नवाचार की दिशा में है। लेकिन एक समस्या: कभी-कभी एआई सिस्टम स्पष्ट स्पष्टीकरण के बिना निर्णय ले लेते हैं, जिससे तथाकथित ब्लैक बॉक्स प्रभाव बनता है। यह नैतिक चिंताएँ उत्पन्न कर सकता है, जिससे अनुपालन अधिकारी खुद से पूछते हैं: क्या क्रिप्टो अनुपालन में एआई एक नैतिक पहेली है जिसे हल करना है, या यह इस बात से संबंधित है कि ये उपकरण वास्तव में कितने उपयोगी हैं?

AI अनुपालन में कैसे मदद कर सकता है?

मेरी राय में अनुपालन में कुछ ऐसे स्थान हैं जहाँ एआई केवल अच्छा नहीं बल्कि सबसे अच्छा विकल्प है। पहला है KYC/KYB, अर्थात् अपने ग्राहक/व्यवसाय की जाँच। जब कोई नया ग्राहक साइन अप करता है, तो उसे लिवनेस वेरिफिकेशन से गुजरना पड़ता है। इसका मतलब है कैमरा चालू करना, उनका चेहरा और पासपोर्ट स्कैन करना, और एआई वास्तव में इस काम को अच्छी तरह कर रहा है। यह चेहरों को आईडी से मिलान कर सकता है और सेकंडों में नकली दस्तावेज़ों का पता लगा सकता है।

जब कोई व्यवसाय जुड़ना चाहता है, तो भी यही बात लागू होती है, क्योंकि उन्हें बड़ी मात्रा में सत्यापन दस्तावेज़ जमा करने होते हैं, यह पुष्टि करने के लिए कि उनके संचालन कानूनी हैं और आने वाला पैसा प्रतिबंधित कार्यों से नहीं आया है। कोई भी मानव इस मात्रा के डेटा को एआई जितनी तेज़ी और सटीकता से प्रोसेस नहीं कर सकता।

दूसरा क्षेत्र लेनदेन मॉनिटरिंग या Know Your Transaction (KYT) है। क्रिप्टो में, इसका मतलब है कि पैसे कहां से आ रहे हैं और कहां जा रहे हैं, इसे देखना। यदि यह आतंकवादी वित्तपोषण, डार्कनेट, ड्रग्स या इससे भी बुरी किसी अवैध चीज़ से जुड़ा है, तो अनुपालन टीम को तुरंत पता होना चाहिए। कई कंपनियां बाहरी प्रदाताओं के साथ काम करती हैं जो इन कनेक्शनों को ट्रैक करने के लिए एआई का उपयोग करते हैं, क्योंकि एक मानव टीम के लिए हर एक ब्लॉकचेन लेनदेन का अनुसरण करना लगभग असंभव है। हालांकि, एआई इस में बहुत प्रभावी है और संदेहास्पद पैटर्न को आसानी से और सेकंडों में ट्रैक कर सकता है, यह दर्शाते हुए कि पैसा किस प्रतिशत से आया है।

और अंत में, रिपोर्टिंग प्रक्रियाओं में एआई का अनुप्रयोग भी महत्वपूर्ण है। हम सभी जानते हैं कि नियामकों के लिए डेटा एकत्रित करना और व्यवस्थित करना आमतौर पर बहुत समय लेता है और हाथ से करने पर कई छोटी-छोटी गलतियां हो सकती हैं। लेकिन एआई-संचालित उपकरण इसे स्वचालित रूप से कर सकते हैं, तेज़ और सटीक रिपोर्ट प्रदान करते हैं और स्पष्ट रिकॉर्ड रखते हैं। ये ऑडिट तेज़ी से और कम त्रुटियों के साथ काम करते हैं, जिससे रिपोर्टिंग टीमों का काम बहुत आसान हो जाता है।

पक्षपात बनाम उपयोगिता

बिल्कुल, एआई पूर्ण नहीं हो सकता, क्योंकि यह तुलनात्मक रूप से नई तकनीक है और इसमें कुछ कमियां हैं। कई लोग इसे अक्सर एक नैतिक दुविधा से जोड़ते हैं, कहते हुए एआई पक्षपाती है और भेदभाव कर सकता है। हालांकि, मेरा मानना है कि कभी-कभी वे एआई को उन समस्याओं के लिए दोषी ठहरा रहे हैं जो वास्तव में खराब डिजाइन या खराब उपयोगिता का हिस्सा हैं।

उदाहरण के लिए, यदि कोई एआई प्रोग्राम किसी व्यक्ति के पासपोर्ट स्कैन को अस्वीकार करता है, तो यह हमेशा इसलिए नहीं होता कि मॉडल में कुछ पूर्वाग्रह हों। अधिकांश मामलों में, यह इसलिए होता है क्योंकि सिस्टम ने स्पष्ट रूप से नहीं बताया कि किस प्रकार की फोटो चाहिए या इंटरफ़ेस ने किसी को धुंधली तस्वीर अपलोड करने में बहुत आसान बना दिया। इसे आसानी से हल किया जा सकता है यदि आप स्पष्ट निर्देशों के साथ उपयोगकर्ता अनुभव को बेहतर बनाते हैं।

एक और कारण कि एआई में कोई नैतिक समस्या नहीं है, यह है कि एआई सिस्टम उन डेटा के आधार पर सीखते और कार्य करते हैं जो उन्हें दिया जाता है। यदि इनपुट डेटा में पहले से मौजूद मानव पक्षपात या अधूरी जानकारी है, तो एआई उन पैटर्न को दोहराएगा, और यह इसलिए नहीं कि वह स्वाभाविक रूप से पक्षपाती है, बल्कि इसलिए कि वह वही प्रतिबिंबित करता है जो उसे सिखाया गया है। इसका मतलब है कि समस्या अक्सर पहले चरण में होती है, अर्थात डेटा कैसे एकत्रित या चयनित किया गया, न कि एआई में।

फिर भी, कुछ मामलों में एआई ऐसे निर्णय ले सकता है जिन्हें अनुपालन टीम जटिल एल्गोरिदम और पारदर्शिता की कमी के कारण समझा नहीं पाती। दूसरे शब्दों में, एआई प्रोग्राम निर्णय ले सकता है, लेकिन वह हमेशा यह नहीं बताता कि वह क्यों या कैसे उस निष्कर्ष पर पहुँचा। यह निराशाजनक है, लेकिन इसका मतलब यह नहीं कि यह नैतिक उल्लंघन है। ऐसी स्थितियों से बचने के लिए, यहाँ समाधान प्रस्तुत है।

मानव स्पर्श की आवश्यकता

एआई को नैतिक खतरे के रूप में देखने के बजाय, हमें इसे एक शक्तिशाली उपकरण के रूप में देखना चाहिए जो मानव की क्षमताओं को उन्नत करता है। सर्वोत्तम परिणाम हाइब्रिड सिस्टम से आते हैं, जहाँ एआई को मानव निगरानी और निर्णय के साथ मिलाया जाता है। इसका मतलब है कि एआई को डेटा-भारी, दोहराव वाले कार्य करने चाहिए और संदेहास्पद मामलों को सावधानीपूर्वक मैन्युअल समीक्षा के लिए चिन्हित करना चाहिए। यह सहयोग जवाबदेही जोड़ता है, भले ही हम पूरी तरह न समझें कि एआई वास्तव में क्या करता है।यह बढ़ती जागरूकता है कि अनुपालन केवल बॉक्स चेक करने और नियमों को पूरा करने से आगे जाता है। प्रत्येक अनुपालन अधिकारी जानता है कि विश्वास बनाना और ग्राहक के अनुभव को ईमानदारी से समझना बहुत महत्वपूर्ण है। जबकि एआई डेटा का विश्लेषण कर सकता है और पैटर्न पहचान सकता है, उसके पास भावनाओं को महसूस करने या ग्राहक की परिस्थितियों के पीछे पूर्ण संदर्भ को समझने की क्षमता नहीं है।

इसीलिए वास्तविक मानव अभी भी उन कार्यों को संभालने में बहुत महत्वपूर्ण हैं जिनके लिए सावधानीपूर्वक ध्यान और सहानुभूति की आवश्यकता होती है। भविष्य में एआई सभी बारीकियों को पढ़ना सीख सकता है, लेकिन अभी तक सहयोग ही सबसे अच्छी रणनीति बनी हुई है।

अंतिम शब्द

अंत में, ब्लैक बॉक्स प्रकृति जैसी सभी चुनौतियों के बावजूद, मैं अनुपालन में एआई को नहीं छोड़ूँगा। इसके विपरीत, ऐसी चीजें हैं जिन्हें वह तेज़ और बेहतर कर सकता है, और मानव इसे नहीं कर सकते। कोई भी व्यक्ति सेकंड में सैकड़ों लेनदेन स्कैन नहीं कर सकता या वास्तविक समय में हजारों आईडी की तुलना नहीं कर सकता। एआई थकता नहीं है, ध्यान नहीं खोता, और हर मामले में समान मानक लागू करता है, इसलिए तकनीक अपने नुकसानों से अधिक लाभ देती है।

फिर भी, एआई मानव सोच को प्रतिस्थापित नहीं कर सकता और ग्राहक के साथ वास्तविक बातचीत नहीं कर सकता ताकि उसकी स्थिति को समझ सके। इसलिए, जैसा कि हमने पहले बताया, सबसे अच्छा स्थिति एक साझेदारी: एआई गति और डेटा के लिए उपयोग किया जाता है और मानव अंतिम निर्णय और ग्राहक के साथ संचार के लिए।