भारत के राष्ट्रीय भुगतान निगम, जो देश के अत्यधिक लोकप्रिय UPI भुगतान प्रणाली का संचालन करता है, ने अभी भुगतानों के क्षेत्र से आगे एक महत्वपूर्ण कदम उठाया है। ग्लोबल फिनटेक फेस्टिवल 2026 पर, NPCI ने FiMI बैंकिंग का अनावरण किया, जिसे वह रिटेल बैंकिंग के लिए डिज़ाइन किए गए भारत के पहले संप्रभु संकुचित AI मॉडल के रूप में कहता है।
मॉडल को Google के ओपन Gemma मॉडल परिवार पर बनाया गया है और भारतीय खुदरा बैंकिंग परिदृश्यों पर प्रशिक्षित किया गया है। भारत के सबसे बड़े निजी क्षेत्र के ऋणदाता HDFC बैंक, इस परियोजना पर इसे आगे बेहतर बनाने के लिए सहयोग कर रहा है।
FiMI वास्तव में क्या करता है
FiMI बैंकिंग उन कार्यों के लिए डिज़ाइन की गई है जिन्हें AI दुनिया "एजेंटिक कार्य" कहती है, जिसका अर्थ है कि यह बहु-चरणीय प्रक्रियाओं के माध्यम से तर्क कर सकती है और बैंकिंग नियामक गाइडरेल्स के भीतर रहते हुए कार्रवाई कर सकती है, भारतीय नियामक आवश्यकताओं को समेटे हुए लंबे संदर्भ बैंकिंग बातचीत को प्रोसेस कर सकती है।
एक उल्लेखनीय डिज़ाइन चयन: पूरा मॉडल सिंथेटिक डेटा पर प्रशिक्षित किया गया था, वास्तविक ग्राहक जानकारी पर नहीं। यह डेटा संप्रभुता सुनिश्चित करने के लिए एक जानबूझकर किया गया कदम है, एक ऐसी अवधारणा जो देशों द्वारा सीमाओं के पार डेटासेट पर प्रशिक्षित विदेशी AI प्रणालियों के माध्यम से संवेदनशील वित्तीय डेटा के प्रवाह के खिलाफ प्रतिक्रिया देने के साथ लगातार महत्वपूर्ण होती जा रही है।
बेंचमार्क वास्तविक कहानी हैं
NPCI ने FiMI के साथ दो उद्देश्य-आधारित बेंचमार्किंग उपकरण लॉन्च किए। पहला IndicBank Bench है, जिसमें छह खुदरा बैंकिंग क्षेत्रों को कवर करने वाले 799 स्क्रिप्टेड मल्टी-टर्न परीक्षण मामले शामिल हैं। ये उस प्रकार के आपसी बातचीत को सिमुलेट करते हैं, जो ग्राहक बैंकिंग एजेंट के साथ कर सकता है, जहाँ बातचीत के पहले हिस्से से प्राप्त संदर्भ बाद की प्रतिक्रियाओं के लिए महत्वपूर्ण होता है।
दूसरा बेंचमार्क, जिसे टौ² एजेंटिक बैंकिंग बेंचमार्क कहा जाता है, आगे बढ़ता है। इसमें 50 अलग-अलग परिदृश्यों से लिए गए 1,000 कार्य शामिल हैं जो वास्तविक ग्राहक बातचीत का अनुकरण करते हैं।
NPCI दोनों बेंचमार्क, तकनीकी दस्तावेज़ और मूल्यांकन सेट को ओपन-सोर्स करने की योजना बना रहा है। इसका मतलब है कि डेवलपर्स, बैंक, फिनटेक और शोधकर्ता अपने खुद के AI एजेंट्स का परीक्षण सामान्य मापदंड के साथ कर पाएंगे, जिसमें सभी निजी ग्राहक रिकॉर्ड के बजाय सिंथेटिक डेटा का उपयोग किया जाएगा।
इसका भारत के बाहर क्यों महत्व है
सार्वभौमिक पहलू का ध्यान देने की आवश्यकता है। सिंथेटिक डेटा पर प्रशिक्षण देकर और ओपन-सोर्स मॉडल आर्किटेक्चर पर निर्माण करके, NPCI महत्वपूर्ण बैंकिंग कार्यों के लिए निजी विदेशी AI प्रणालियों पर निर्भरता से बचता है।
HDFC बैंक के लिए विशेष रूप से, यह सहयोग AI बुनियादी ढांचे को शुरू से बनाने की पूरी लागत और जटिलता को अपने ऊपर न लेते हुए बैंकिंग प्रौद्योगिकी के क्षेत्र में अग्रणी बने रहने का एक तरीका है। HDFC क्षेत्र का ज्ञान प्रदान करता है, NPCI पैमाना और सार्वजनिक बुनियादी ढांचे का दायित्व प्रदान करता है।