AI Revolutionizes Finance: Benefits and Challenges for the Industry
Artificial intelligence is transforming finance, offering efficiency but raising concerns about jobs and ethics.
त्वरित संशोधन
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) वित्त उद्योग को गहराई से प्रभावित करता है, जिससे महत्वपूर्ण लाभ और चुनौतियाँ दोनों आती हैं।
AI-आधारित ऑटोमेशन दक्षता बढ़ाता है, जोखिम प्रबंधन में सुधार करता है, और तेजी से निर्णय लेने में मदद करता है।
AI से नौकरी छूटने, नए कौशल की जरूरत, और डेटा प्राइवेसी, एल्गोरिदम में पक्षपात और पारदर्शिता से जुड़ी नैतिक चिंताओं जैसे जोखिम पैदा होते हैं।
वित्तीय संस्थान AI में भारी निवेश कर रहे हैं।
77% वित्तीय संस्थान AI को परिचालन दक्षता के लिए एक प्राथमिक चालक मानते हैं।
मैकिन्से की एक रिपोर्ट के अनुसार, AI 2021 तक वैश्विक बैंकिंग में $1 ट्रिलियन का मूल्य जोड़ सकता है।
डेलॉइट का अनुमान है कि AI 2025 तक विश्व स्तर पर 97 मिलियन नई नौकरियाँ पैदा करेगा, जबकि 85 मिलियन नौकरियों को विस्थापित करेगा।
PwC का अनुमान है कि AI 2030 तक वित्त में 1.4 मिलियन नौकरियों को विस्थापित कर सकता है।
महत्वपूर्ण तिथियां
महत्वपूर्ण संख्याएं
दृश्य सामग्री
AI और फिनटेक: वित्त उद्योग में प्रमुख आंकड़े (मार्च 2026)
यह डैशबोर्ड वित्त उद्योग में AI और डिजिटल भुगतानों के बढ़ते प्रभाव से जुड़े प्रमुख आंकड़ों को दर्शाता है, जो वर्तमान और भविष्य के रुझानों को उजागर करता है।
- वैश्विक डिजिटल भुगतान वृद्धि (2026-2030)
- 7.63% annually
- अनुमानित डिजिटल भुगतान मूल्य (2030 तक)
- $36.09 trillion
- AI युग के लिए AT&T का नेटवर्क निवेश
- $250 billion
यह वार्षिक वृद्धि दर वैश्विक स्तर पर डिजिटल भुगतान प्रणालियों के तेजी से विस्तार और अपनाने को दर्शाती है, जो फिनटेक नवाचारों और AI-संचालित सुरक्षा द्वारा संचालित है।
यह भारी अनुमानित मूल्य वित्त उद्योग के डिजिटल लेनदेन की ओर परिवर्तन को रेखांकित करता है, जिससे यह AI और साइबर सुरक्षा प्रगति के लिए एक महत्वपूर्ण क्षेत्र बन जाता है।
एक महत्वपूर्ण निवेश जो वित्त सहित उद्योगों में AI प्रौद्योगिकियों की बढ़ती मांगों का समर्थन करने के लिए मजबूत नेटवर्क बुनियादी ढांचे की मूलभूत आवश्यकता को दर्शाता है।
मुख्य परीक्षा और साक्षात्कार फोकस
इसे ज़रूर पढ़ें!
Artificial Intelligence is not merely an incremental upgrade; it represents a fundamental shift in how financial services operate. The government must recognize this as a strategic imperative, moving beyond mere observation to proactive policy formulation. While the efficiency gains are undeniable, the disruptive potential for employment and systemic risk demands immediate attention.
Job displacement, particularly in routine financial operations, is a serious concern. The Deloitte report projects 85 million jobs displaced globally by 2025, a figure that cannot be ignored. India must invest aggressively in reskilling and upskilling programs, perhaps through public-private partnerships, to prepare the workforce for AI-driven roles. The National Skill Development Corporation (NSDC) should be tasked with developing specialized curricula for fintech and AI literacy.
Ethical considerations surrounding AI are equally pressing. Algorithmic bias, data privacy, and transparency are not abstract concepts; they can lead to discriminatory outcomes and erode public trust. The proposed Digital Personal Data Protection Act, 2023, is a welcome step, but specific guidelines for AI governance in finance, potentially under the Reserve Bank of India (RBI) or Securities and Exchange Board of India (SEBI), are essential. These guidelines should mandate explainability and auditability for critical AI models.
Furthermore, the increased reliance on AI introduces new vectors for cybersecurity threats. A sophisticated AI system, if compromised, could have cascading effects across the financial ecosystem. The Indian Computer Emergency Response Team (CERT-In) must collaborate closely with financial institutions to develop robust threat intelligence and incident response protocols specifically tailored for AI-powered systems. Proactive vulnerability assessments are crucial.
India has the opportunity to become a global leader in responsible AI adoption within finance. This requires a coherent national AI strategy that balances innovation with robust regulatory oversight and a strong focus on human capital development. Merely reacting to technological changes will leave us vulnerable; we must shape the future of finance.
परीक्षा के दृष्टिकोण
GS Paper III: Science & Technology - Developments and their applications and effects in everyday life. AI in various sectors.
GS Paper III: Indian Economy - Mobilization of resources, growth, development and employment. Impact of technology on employment.
GS Paper IV: Ethics, Integrity, and Aptitude - Ethical concerns in technology, data privacy, transparency, and accountability.
Prelims: Current events of national and international importance, General Science.
विस्तृत सारांश देखें
सारांश
Artificial Intelligence is changing banking and finance by making things faster and more efficient, like managing risks and making decisions. However, it also means some jobs might disappear, and we need to be careful about privacy and fairness in how these smart computer programs work.
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) वैश्विक वित्त उद्योग को गहराई से बदल रहा है, जो इसके संचालन में महत्वपूर्ण लाभ और जटिल चुनौतियाँ दोनों ला रहा है। AI-संचालित स्वचालन परिचालन दक्षता बढ़ा रहा है, जिससे प्रक्रियाएँ सुव्यवस्थित हो रही हैं और मानवीय त्रुटियाँ कम हो रही हैं। इसके अलावा, यह परिष्कृत डेटा विश्लेषण के माध्यम से जोखिम प्रबंधन क्षमताओं में उल्लेखनीय सुधार कर रहा है, जिससे धोखाधड़ी का अधिक सटीक पता लगाने और क्रेडिट स्कोरिंग में मदद मिल रही है। यह तकनीक अस्थिर वित्तीय बाजारों में भी तेज़ और अधिक सूचित निर्णय लेने में सक्षम बनाती है।
हालांकि, AI का यह तीव्र एकीकरण महत्वपूर्ण चुनौतियाँ भी प्रस्तुत करता है। एक प्राथमिक चिंता संभावित नौकरी विस्थापन है, क्योंकि स्वचालित प्रणालियाँ पारंपरिक रूप से मानव कर्मचारियों द्वारा किए जाने वाले कार्यों को संभाल लेती हैं। इसके लिए नए कौशल और कार्यबल के निरंतर कौशल उन्नयन पर महत्वपूर्ण ध्यान देने की आवश्यकता है ताकि विकसित होती भूमिकाओं के अनुकूल बन सकें। नैतिक विचार सर्वोपरि हैं, विशेष रूप से डेटा गोपनीयता के संबंध में, संवेदनशील वित्तीय जानकारी के सुरक्षित प्रबंधन को सुनिश्चित करना। एल्गोरिदम में संभावित पूर्वाग्रह से भी चिंताएँ उत्पन्न होती हैं, जिससे भेदभावपूर्ण परिणाम हो सकते हैं, और AI प्रणालियों के निर्णय लेने के तरीके में अधिक पारदर्शिता की अनिवार्यता है।
वैश्विक स्तर पर वित्तीय संस्थान प्रतिस्पर्धी और अभिनव बने रहने के लिए AI प्रौद्योगिकियों में भारी निवेश कर रहे हैं। हालांकि, उन्हें AI की पूरी क्षमता का उपयोग करने के लिए इन जटिलताओं को सावधानीपूर्वक नेविगेट करना होगा, साथ ही रोजगार पर पड़ने वाले प्रतिकूल प्रभावों को कम करना और सामाजिक विश्वास को बढ़ावा देना होगा। भारत के लिए, वित्त में AI को व्यापक रूप से अपनाने से वित्तीय समावेशन को बढ़ावा देने, नियामक निरीक्षण को बढ़ाने और आर्थिक विकास को गति देने की अपार संभावनाएँ हैं, जिससे यह UPSC उम्मीदवारों के लिए अध्ययन का एक महत्वपूर्ण क्षेत्र बन जाता है, विशेष रूप से GS पेपर III (अर्थव्यवस्था, विज्ञान और प्रौद्योगिकी) के लिए प्रासंगिक है।
पृष्ठभूमि
नवीनतम घटनाक्रम
अक्सर पूछे जाने वाले सवाल
1. UPSC अक्सर खास संख्याएँ पूछता है। '77% वित्तीय संस्थान' वाले आंकड़े का क्या महत्व है, और UPSC इसमें क्या गलती करवा सकता है?
77% का आंकड़ा दिखाता है कि वित्तीय क्षेत्र में AI को कामकाज को बेहतर बनाने के लिए कितना महत्वपूर्ण माना जा रहा है। इसका मतलब है कि AI अब सिर्फ एक छोटी तकनीक नहीं, बल्कि ज़्यादातर वित्तीय संस्थानों के लिए एक बड़ी रणनीति बन गया है।
परीक्षा युक्ति
इस आंकड़े को AI के वित्तीय क्षेत्र में मौजूदा प्रभाव और स्वीकार्यता के एक मजबूत संकेत के रूप में याद रखें, न कि सिर्फ भविष्य के अनुमान के तौर पर। UPSC इसे नौकरी विस्थापन या बाजार मूल्य से जुड़े आंकड़ों के साथ भ्रमित करने की कोशिश कर सकता है। "परिचालन दक्षता" (operational efficiency) को मुख्य संबंध के रूप में याद रखें।
2. डेटा दिखाता है कि AI से नौकरियां खत्म भी हो रही हैं और नई बन भी रही हैं। Mains के उत्तर के लिए मैं इन आंकड़ों को कैसे समझाऊं, खासकर वित्त में रोजगार पर इसके कुल प्रभाव के बारे में?
AI दोहराए जाने वाले कामों को स्वचालित करता है जिससे नौकरियां खत्म होती हैं (जैसे 2025 तक वैश्विक स्तर पर 85 मिलियन, 2030 तक वित्त में 1.4 मिलियन), लेकिन साथ ही यह AI विकास, डेटा विश्लेषण, नैतिक AI की निगरानी और मानव-AI सहयोग जैसे नए कौशल वाली भूमिकाएं भी बनाता है (जैसे 2025 तक वैश्विक स्तर पर 97 मिलियन नई नौकरियां)।
- •कुल मिलाकर सकारात्मक, लेकिन कौशल का बेमेल: विश्व स्तर पर, जितनी नौकरियां खत्म होती हैं, उससे ज़्यादा नई बनती हैं, लेकिन नई नौकरियों के लिए अलग कौशल की ज़रूरत होती है, जिससे कौशल में अंतर आ सकता है।
- •क्षेत्रीय प्रभाव: वित्त में कुछ भूमिकाओं (जैसे डेटा एंट्री, सामान्य विश्लेषण) में ज़्यादा विस्थापन हो सकता है, लेकिन दूसरों (जैसे AI विशेषज्ञ, साइबर सुरक्षा) में वृद्धि हो सकती है।
- •परिवर्तन की चुनौती: चुनौती मौजूदा कर्मचारियों को इन नई भूमिकाओं के लिए फिर से प्रशिक्षित करने में है।
परीक्षा युक्ति
Mains में, इस बात पर जोर दें कि कुल प्रभाव सिर्फ संख्याओं के बारे में नहीं है, बल्कि नौकरियों की *प्रकृति* के बारे में है। नीतिगत प्रतिक्रिया के रूप में फिर से कौशल सिखाने और कौशल बढ़ाने की आवश्यकता पर ध्यान दें। किसी भी चरम राय (पूरी तरह से सकारात्मक या नकारात्मक) से बचें।
3. वैश्विक रुझानों को देखते हुए, वित्त में AI भारत के वित्तीय क्षेत्र और उसके कार्यबल के लिए क्या खास चुनौतियाँ और अवसर प्रस्तुत करता है?
भारत के लिए, वित्त में AI वित्तीय समावेशन को बढ़ाने, बड़ी आबादी में धोखाधड़ी का पता लगाने और बैंकिंग व बीमा में दक्षता बढ़ाने के अवसर प्रदान करता है। हालांकि, चुनौतियों में एक बड़े कार्यबल को बड़े पैमाने पर फिर से कौशल सिखाने की आवश्यकता, विविध आबादी के लिए डेटा गोपनीयता सुनिश्चित करना और विभिन्न सामाजिक-आर्थिक समूहों के लिए उधार या बीमा में एल्गोरिथम पूर्वाग्रह को रोकना शामिल है।
परीक्षा युक्ति
भारत की बात करते समय, हमेशा वैश्विक रुझानों को स्थानीय संदर्भ से जोड़ें। अवसरों के लिए, वित्तीय समावेशन, दक्षता के बारे में सोचें। चुनौतियों के लिए, कौशल अंतर, डेटा गोपनीयता और भारत की विविध आबादी के लिए विशिष्ट नैतिक चिंताओं के बारे में सोचें।
4. वित्त में AI के संदर्भ में उल्लिखित 'रेगुलेटरी सैंडबॉक्स' क्या हैं, और भारत के FinTech नवाचार के दृष्टिकोण के लिए वे क्यों महत्वपूर्ण हैं?
रेगुलेटरी सैंडबॉक्स नियामकों (जैसे भारत में RBI) द्वारा स्थापित नियंत्रित वातावरण होते हैं जहाँ FinTech फर्में सीमित अवधि के लिए, विशिष्ट सुरक्षा उपायों और पर्यवेक्षण के तहत, वास्तविक ग्राहकों के साथ नए AI-संचालित उत्पादों, सेवाओं या व्यावसायिक मॉडलों का परीक्षण कर सकती हैं।
- •नवाचार को बढ़ावा देना: वे तत्काल पूर्ण नियामक बोझ के बिना नवाचार को फलने-फूलने देते हैं।
- •जोखिम कम करना: नियामक व्यापक अपनाने से पहले नई तकनीकों के जोखिमों का निरीक्षण और समझ सकते हैं।
- •सूचित नीति: वास्तविक दुनिया के परीक्षण के आधार पर नियामकों को उचित और भविष्य-प्रूफ नियम विकसित करने में मदद करता है।
- •उपभोक्ता संरक्षण: यह सुनिश्चित करता है कि नए उत्पाद परीक्षण के दौरान भी उपभोक्ताओं के लिए सुरक्षित हैं।
परीक्षा युक्ति
'रेगुलेटरी सैंडबॉक्स' को नवाचार और विनियमन को संतुलित करने वाले एक तंत्र के रूप में याद रखें। यह उभरती तकनीक में शासन के लिए एक महत्वपूर्ण शब्द है। UPSC इसके उद्देश्य या यह कैसे काम करता है, इस बारे में पूछ सकता है।
5. यदि Mains का कोई प्रश्न 'वित्तीय क्षेत्र पर AI के प्रभाव का गंभीर रूप से परीक्षण करें' पूछता है, तो मैं अपने उत्तर को कैसे संरचित करूं ताकि लाभ और चुनौतियों दोनों को व्यापक रूप से कवर किया जा सके?
AI की वित्त में बढ़ती भूमिका को परिभाषित करते हुए एक परिचय से शुरुआत करें। फिर, लाभ (दक्षता, जोखिम प्रबंधन, निर्णय लेने) और चुनौतियों (नौकरी विस्थापन, डेटा गोपनीयता और पूर्वाग्रह जैसी नैतिक चिंताएं, कौशल अंतर) के लिए अलग-अलग पैराग्राफ समर्पित करें। अंत में, भारतीय संदर्भ में विनियमन, फिर से कौशल सिखाने और नैतिक ढांचों पर जोर देते हुए एक संतुलित निष्कर्ष दें।
परीक्षा युक्ति
'गंभीर रूप से परीक्षण करें' के लिए, हमेशा फायदे और नुकसान दोनों प्रस्तुत करें, उसके बाद एक संतुलित निष्कर्ष दें। अपने बिंदुओं को प्रमाणित करने के लिए विषय डेटा से विशिष्ट उदाहरणों का उपयोग करें (जैसे 77% दक्षता, वित्त में 1.4 मिलियन नौकरियां विस्थापित, रेगुलेटरी सैंडबॉक्स)।
6. वित्तीय क्षेत्र ने हमेशा तकनीक अपनाई है। वित्त में AI को अपनाने में 'हाल के वर्षों' में विशेष रूप से तेजी क्यों आई है, और इसे कौन से कारक चला रहे हैं?
यह तेजी कई कारकों से प्रेरित है: FinTech कंपनियों से बढ़ती प्रतिस्पर्धा, अधिक कुशल और व्यक्तिगत वित्तीय सेवाओं की बढ़ती मांग, कंप्यूटेशनल शक्ति और डेटा उपलब्धता में प्रगति, और AI/ML एल्गोरिदम की परिपक्वता। यह AI को साधारण स्वचालन से जटिल पैटर्न पहचान और भविष्य कहनेवाला विश्लेषण तक जाने की अनुमति देता है।
परीक्षा युक्ति
इस तेजी को तकनीकी तत्परता (computational power, data, algorithms) और बाजार की मांग/प्रतिस्पर्धा (FinTech, व्यक्तिगत सेवाएं) दोनों से जोड़ें। यह एक समग्र समझ को दर्शाता है।
7. क्या वित्त में AI सिर्फ FinTech का दूसरा नाम है, या कोई खास अंतर है जिससे UPSC हमें भ्रमित करने की कोशिश कर सकता है?
वित्त में AI, FinTech के भीतर एक *उपसमूह* या *सक्षम करने वाली तकनीक* है। FinTech (वित्तीय प्रौद्योगिकी) एक व्यापक शब्द है जिसमें कोई भी तकनीक शामिल है जो वित्तीय सेवाओं को बेहतर या स्वचालित करती है, जिसमें मोबाइल बैंकिंग, ब्लॉकचेन और भुगतान ऐप शामिल हैं। AI एक विशिष्ट तकनीक (जैसे मशीन लर्निंग) है जो कई FinTech नवाचारों को शक्ति प्रदान करती है, धोखाधड़ी का पता लगाने, एल्गोरिथम ट्रेडिंग और व्यक्तिगत सलाह जैसी क्षमताओं को बढ़ाती है।
परीक्षा युक्ति
पदानुक्रम याद रखें: FinTech एक बड़ा छाता है, AI उस छाते के नीचे एक शक्तिशाली उपकरण है। UPSC उन्हें एक दूसरे के स्थान पर प्रस्तुत कर सकता है या अंतर करने के लिए कह सकता है। AI को कई FinTech अनुप्रयोगों के पीछे का "दिमाग" मानें।
8. नौकरी छूटने के अलावा, वित्त में AI द्वारा उत्पन्न सबसे महत्वपूर्ण नैतिक चुनौतियां क्या हैं, खासकर डेटा गोपनीयता और एल्गोरिथम पूर्वाग्रह के संबंध में, और मुझे उन्हें Mains के उत्तर में कैसे संबोधित करना चाहिए?
महत्वपूर्ण नैतिक चुनौतियां डेटा गोपनीयता, एल्गोरिथम पूर्वाग्रह और पारदर्शिता हैं।
- •डेटा गोपनीयता: AI प्रणालियों को भारी मात्रा में व्यक्तिगत वित्तीय डेटा की आवश्यकता होती है, जिससे इसके संग्रह, भंडारण और संभावित दुरुपयोग के बारे में चिंताएं बढ़ जाती हैं।
- •एल्गोरिथम पूर्वाग्रह: यदि AI मॉडल पक्षपाती ऐतिहासिक डेटा पर प्रशिक्षित होते हैं, तो वे क्रेडिट स्कोरिंग, ऋण अनुमोदन या बीमा प्रीमियम में भेदभाव को बनाए रख सकते हैं या बढ़ा सकते हैं, जिससे कुछ जनसांख्यिकीय समूहों पर असमान रूप से प्रभाव पड़ सकता है।
- •पारदर्शिता (व्याख्यात्मकता): जटिल AI मॉडलों की "ब्लैक बॉक्स" प्रकृति यह समझना मुश्किल बना देती है कि *क्यों* एक विशेष निर्णय लिया गया था, जिससे जवाबदेही और विश्वास में बाधा आती है, खासकर महत्वपूर्ण वित्तीय निर्णयों में।
परीक्षा युक्ति
Mains में, प्रत्येक नैतिक चुनौती को स्पष्ट रूप से परिभाषित करें और एक संक्षिप्त उदाहरण दें (जैसे पक्षपाती ऋण निर्णय)। समाधानों के लिए, 'नैतिक AI ढांचों', मजबूत डेटा संरक्षण कानूनों और व्याख्यात्मक AI (XAI) को प्रमुख शमन रणनीतियों के रूप में उल्लेख करें।
9. वित्तीय क्षेत्र में 'नैतिक AI ढांचों' को विकसित करने के लिए भारत सरकार का क्या दृष्टिकोण है, और यह डेटा गोपनीयता और पूर्वाग्रह जैसी चिंताओं के साथ नवाचार को कैसे संतुलित करता है?
भारत सरकार, नियामकों के माध्यम से, नैतिक AI ढांचों को विकसित करने पर ध्यान केंद्रित कर रही है। इसमें नियंत्रित वातावरण में AI समाधानों का परीक्षण करने के लिए 'रेगुलेटरी सैंडबॉक्स' की खोज करना शामिल है, जिससे जोखिमों का अवलोकन और शमन करते हुए नवाचार की अनुमति मिलती है। यह दृष्टिकोण FinTech नवाचार को बढ़ावा देने के साथ-साथ उपभोक्ता संरक्षण, डेटा गोपनीयता और एल्गोरिथम निर्णय लेने में निष्पक्षता सुनिश्चित करने के बीच संतुलन बनाना चाहता है।
परीक्षा युक्ति
साक्षात्कार के प्रश्नों के लिए, हमेशा एक संतुलित दृष्टिकोण पर प्रकाश डालें। विशिष्ट पहलों (जैसे रेगुलेटरी सैंडबॉक्स) और दोहरे उद्देश्यों (नवाचार + संरक्षण) का उल्लेख करें। यह नीति की सूक्ष्म समझ को दर्शाता है।
10. वित्त में AI से संबंधित कौन से प्रमुख भविष्य के रुझान या विकास हैं जिन पर UPSC उम्मीदवारों को नज़र रखनी चाहिए, खासकर नियामक विकास और कौशल विकास के संबंध में?
उम्मीदवारों को नैतिक AI दिशानिर्देशों और डेटा संरक्षण कानूनों (जैसे भारत का डिजिटल व्यक्तिगत डेटा संरक्षण अधिनियम, यदि लागू हो, या सामान्य सिद्धांत) के विकास पर नज़र रखनी चाहिए। साथ ही, बदलते कार्यबल की मांगों को पूरा करने के लिए बड़े पैमाने पर फिर से कौशल सिखाने और कौशल बढ़ाने के कार्यक्रमों के लिए सरकारी पहलों की निगरानी करें। AI शासन और मानकों पर वैश्विक सहयोग भी महत्वपूर्ण होगा।
परीक्षा युक्ति
भविष्य के रुझानों के लिए नीति और सामाजिक प्रभावों पर ध्यान दें। सरकारी रिपोर्टों, नए कानूनों और अंतर्राष्ट्रीय सहयोगों पर नज़र रखें। ये अक्सर इस बात के संकेतक होते हैं कि UPSC क्या महत्वपूर्ण मानता है।
बहुविकल्पीय प्रश्न (MCQ)
1. हाल के रुझानों के अनुसार वित्त उद्योग में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) के लाभों का सही वर्णन निम्नलिखित में से कौन सा कथन करता है?
- A.AI मुख्य रूप से जोखिम प्रबंधन में मैन्युअल हस्तक्षेप में वृद्धि करता है।
- B.AI-संचालित स्वचालन परिचालन दक्षता बढ़ाता है और जोखिम प्रबंधन में सुधार करता है।
- C.AI जटिल एल्गोरिदम के कारण निर्णय लेने की प्रक्रियाओं को काफी धीमा कर देता है।
- D.AI वित्तीय संस्थानों में डेटा विश्लेषण की आवश्यकता को कम करता है।
उत्तर देखें
सही उत्तर: B
कथन B सही है: समृद्ध सारांश स्पष्ट रूप से बताता है कि "AI-संचालित स्वचालन परिचालन दक्षता बढ़ाता है, जोखिम प्रबंधन में सुधार करता है और तेजी से निर्णय लेने में सक्षम बनाता है।" कथन A गलत है क्योंकि AI मैन्युअल हस्तक्षेप को बढ़ाता नहीं बल्कि कम करता है। कथन C गलत है क्योंकि AI तेजी से निर्णय लेने में सक्षम बनाता है। कथन D गलत है क्योंकि AI डेटा विश्लेषण पर बहुत अधिक निर्भर करता है और उसे बढ़ाता है, न कि उसकी आवश्यकता को कम करता है।
2. वित्त उद्योग में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) द्वारा उत्पन्न चुनौतियों के संबंध में निम्नलिखित कथनों पर विचार करें: 1. AI एकीकरण मुख्य रूप से कार्यबल में नए कौशल की आवश्यकता को कम करता है। 2. डेटा गोपनीयता और एल्गोरिथम पूर्वाग्रह से संबंधित नैतिक चिंताएँ महत्वपूर्ण चुनौतियाँ हैं। 3. AI प्रणालियाँ स्वाभाविक रूप से अपनी निर्णय लेने की प्रक्रियाओं में पूर्ण पारदर्शिता सुनिश्चित करती हैं। ऊपर दिए गए कथनों में से कौन सा/से सही है/हैं?
- A.केवल 1
- B.केवल 2
- C.1 और 3
- D.2 और 3
उत्तर देखें
सही उत्तर: B
कथन 1 गलत है: सारांश में कहा गया है कि AI एकीकरण "नए कौशल की आवश्यकता" और "कार्यबल के कौशल उन्नयन" को जन्म देता है, न कि आवश्यकता में कमी को। कथन 2 सही है: सारांश स्पष्ट रूप से "डेटा गोपनीयता, एल्गोरिदम में पूर्वाग्रह और पारदर्शिता से संबंधित नैतिक चिंताओं" को महत्वपूर्ण चुनौतियों के रूप में उल्लेख करता है। कथन 3 गलत है: सारांश "अधिक पारदर्शिता की अनिवार्यता" को एक चुनौती के रूप में उजागर करता है, जिसका अर्थ है कि AI प्रणालियाँ स्वाभाविक रूप से पूर्ण पारदर्शिता सुनिश्चित नहीं करती हैं और यह चिंता का एक क्षेत्र है।
Source Articles
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लेखक के बारे में
Richa SinghScience Policy Enthusiast & UPSC Analyst
Richa Singh GKSolver पर Science & Technology विषयों पर लिखते हैं।
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