इन्फोसिस के अध्यक्ष का कहना है कि एआई अरबों लोगों के लिए वित्तीय समावेशन को बढ़ावा देगा: रिपोर्ट

इन्फोसिस के अध्यक्ष का कहना है कि एआई अरबों लोगों के लिए वित्तीय समावेशन को बढ़ावा देगा: रिपोर्ट

इंफोसिस के गैर-कार्यकारी अध्यक्ष नंदन नीलेकणि ने वित्तीय समावेशन को आगे बढ़ाने में कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) की परिवर्तनकारी भूमिका पर जोर दिया। उन्होंने कहा कि एआई ऐसे माध्यम के रूप में काम कर सकता है जो डिजिटल सार्वजनिक बुनियादी ढांचे-आधारित (डीपीआई) वित्तीय सेवाओं को अरबों भारतीयों तक पहुंच योग्य बनाएगा। कई मीडिया रिपोर्टों के अनुसार, उन्होंने इस बात पर प्रकाश डाला कि कैसे एआई-संचालित भाषा मॉडल अरबों लोगों के लिए वित्तीय सेवाओं तक पहुंच का विस्तार कर सकते हैं।

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वित्तीय समावेशन के लिए उत्प्रेरक के रूप में एआई

भारत की योजना अगले पांच वर्षों के भीतर 50 से अधिक देशों में अपनी डीपीआई का विस्तार करने की है। नीलेकणि ने कथित तौर पर साझा किया कि अब तक इसने 20 देशों में अपने डीपीआई स्टैक के कुछ हिस्सों के कार्यान्वयन का समर्थन किया है। उन्होंने कहा कि डीपीआई के शीर्ष पर बनाई गई कंपनियों का अनुमानित मूल्य मार्केट कैप में 100 बिलियन अमेरिकी डॉलर से अधिक होगा।

जनसंख्या-स्तरीय सेवाओं के लिए एआई की परिवर्तनकारी क्षमता पर जोर देते हुए, नीलेकणि ने कथित तौर पर कहा कि एआई का उपयोग अत्यधिक वैयक्तिकृत समाधान बनाकर धोखाधड़ी को कम करने के लिए किया जा रहा है। उन्होंने यह भी उल्लेख किया कि भारत की भाषाई विविधता को संबोधित करने के लिए एआई की खोज की जा रही है।

भारत के लिए एआई

उन्होंने कहा, “हमारे पास 22 आधिकारिक भाषाएं और कई सौ अन्य बोली जाने वाली भाषाएं हैं… इसलिए, आईआईटी मद्रास में भारत के लिए एआई में हमने जो कुछ काम किया है, वह भारतीय भाषाओं के लिए खुला डेटा तैयार करना है, जिसका उपयोग हर कोई कर सकता है।” मनीकंट्रोल की रिपोर्ट के मुताबिक. “यदि भारत में व्यक्ति अपनी पसंदीदा भाषा में बातचीत कर सकते हैं – चाहे जानकारी प्राप्त करनी हो या कार्य पूरा करना हो – तो यह एक अरब लोगों के लिए वित्तीय सेवाओं के द्वार खोलता है।”

19 नवंबर को मुंबई में आयोजित सहमति संवाद 2024 के दौरान एक फायरसाइड चैट में कथित तौर पर बोलते हुए उन्होंने कहा, “मुझे लगता है कि संचार में एआई की बहुत बड़ी भूमिका है।”

एनपीसीआई के एआई इनोवेशन

उन्होंने बताया कि एनपीसीआई अब हिंदी और अंग्रेजी में वॉयस-सक्रिय भुगतान कमांड को सक्षम करने के लिए इन एआई-संचालित भाषा मॉडल का लाभ उठा रहा है। नीलेकणि ने कथित तौर पर साझा किया कि इससे भारतीय उपयोगकर्ताओं को फोन पर अपनी पसंद की भाषा में बात करने, या व्हाट्सएप बॉट का उपयोग करने या फोन पर कार्यों को निष्पादित करने के लिए जानकारी एकत्र करने में मदद मिली है।

विदेशी मूल के बड़े भाषा मॉडल (एलएलएम) का उपयोग करने वाले भारतीय स्टार्टअप और उद्यमों पर अपने विचार दोहराते हुए, नीलेकणि ने कथित तौर पर कहा कि उनका मानना ​​​​है कि एलएलएम कमोडिटी हैं, और वास्तविक मूल्य केवल इसके शीर्ष पर निर्मित परतों और अनुप्रयोगों के साथ ही अनलॉक होगा। किसी उद्यम या सरकार के लिए विशिष्ट डेटा का उपयोग करके छोटे भाषा मॉडल का निर्माण करना।

“ये चार या पांच बड़े लोग अगले एलएलएम के निर्माण के लिए 200 बिलियन अमेरिकी डॉलर खर्च करने जा रहे हैं… उपयोग के मामले वहीं हैं जहां कार्रवाई होती है। मैंने हमेशा कहा है कि भारत दुनिया में एआई के उपयोग के मामले की राजधानी होगी। तो, आप उन्होंने कथित तौर पर टिप्पणी की, ‘इन अनुप्रयोगों में भारी मात्रा में एआई देखने को मिलेगा और उनमें से कुछ को लोगों द्वारा बनाया जाएगा।’

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पिछले महीने नीलेकणि ने कहा था कि भारत का लक्ष्य एक और एलएलएम बनाना नहीं होना चाहिए। उन्होंने कहा था, “(सिलिकॉन) वैली के बड़े लड़कों को अरबों डॉलर खर्च करके ऐसा करने दीजिए। हम इसका उपयोग सिंथेटिक डेटा बनाने, छोटे भाषा मॉडल बनाने और उचित डेटा का उपयोग करके उन्हें प्रशिक्षित करने के लिए करेंगे।” सही डेटा एकत्र करने और भारत को “वैश्विक स्तर पर एआई की उपयोग पूंजी” बनाने के लिए।

बिजनेस स्टैंडर्ड की एक रिपोर्ट के अनुसार, नीलेकणि ने कहा कि भारत में डिजिटलीकरण के सभी बिल्डिंग ब्लॉक इस तरह से बनाए गए हैं जो वित्तीय समावेशन को बढ़ावा देते हैं। इसकी शुरुआत आधार के निर्माण के साथ हुई, इसके बाद जन धन-आधार-मोबाइल (जेएएम) कार्यक्रम के तहत बैंक खाते खोलने के लिए इसका उपयोग, यूपीआई की शुरूआत, आधार-सक्षम भुगतान प्रणाली (एईपीएस), भीम की शुरूआत और अकाउंट एग्रीगेटर (एए) प्रणाली का निर्माण।

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डिजिटल परिवर्तन यात्रा

नीलेकणि ने आधार, यूपीआई, डिजिलॉकर, अकाउंट एग्रीगेटर इंफ्रास्ट्रक्चर और बहुत कुछ के भारत के प्रौद्योगिकी स्टैक के निर्माण की 15 साल की लंबी यात्रा पर भी प्रकाश डाला।

“पिछले 15 वर्षों में, इसमें (तकनीकी उपयोग के मामलों में) परतें और परतें आई हैं। महत्वपूर्ण सिद्धांत जनसंख्या का पैमाना, छोटे लेनदेन को सक्षम करना और मितव्ययी इंजीनियरिंग था। यह सुनिश्चित करना कि हमारे पास निजी नवाचार के लिए सार्वजनिक दरें हों। इसलिए पहले दिन से ही, दर्शन यह रहा है कि हमें इन न्यूनतम दरों की आवश्यकता है और फिर निजी नवाचार को पनपने की अनुमति दें,” उन्होंने कथित तौर पर कहा।


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