Der Gouverneur der Reserve Bank of India (RBI), Shaktikanta Das, betonte bei einer Veranstaltung in Bengaluru die Integration von künstlicher Intelligenz (KI) in den Finanzdienstleistungssektor und hob die damit verbundenen Chancen für alle Beteiligten hervor. Er erklärte, dass KI heute in Form von Dienstleistungen wie Chatbots, internen Datenverarbeitungssystemen für intelligente Warnungen, Betrugsrisikomanagement, Kreditmodellierung und anderen Prozessen im Finanzsektor Fuß fasse.
Die Fusion von digitaler öffentlicher Infrastruktur (DPI) und KI soll uns in eine neue Ära von “Digital Public Intelligence” führen, so der RBI-Gouverneur. Er betonte, dass die Integration von KI in den Finanzdienstleistungssektor bedeutende Chancen für alle Beteiligten eröffnet, von hyperpersonalisierten Produkten und schnelleren Dienstleistungen für Kunden über fortgeschrittene Tools für Risikomanagement und Betrugsbekämpfung bis hin zu verbesserten Überwachungsmöglichkeiten für Regulierungsbehörden.
Trotz der Chancen wies Das auch auf Herausforderungen hin, die durch die Integration von KI in diesen Sektor entstehen. Dabei nannte er Datenschutzbedenken aufgrund der Verarbeitung großer Mengen persönlicher Informationen sowie die Notwendigkeit einer ethischen KI-Governance zur Vermeidung von Voreingenommenheit. Finanzinstitute müssen sicherstellen, dass KI-Modelle erklärbar sind und potenzielle Missbräuche von KI-Technologien, die zu Fehlinformationen und Schäden führen könnten, verhindert werden.
Darüber hinaus erwähnte Das die Bemühungen der indischen Regierung, das Potenzial von KI-Technologien zu nutzen und gleichzeitig eine robuste Governance sicherzustellen. Indien wird 2024 den Vorsitz des GPAI innehaben und Experten aus der ganzen Welt zusammenbringen, um wichtige Themen im Zusammenhang mit vertrauenswürdiger KI zu diskutieren. Im März dieses Jahres genehmigte das Kabinett auf nationaler Ebene die umfassende indische KI-Mission mit einem Budget von 10.371,92 Milliarden Rupien, die auf sieben Schlüsselsäulen wie Rechenkapazität, grundlegende Modelle, Datensätze, Anwendungsentwicklung, zukünftige Fähigkeiten, Startfinanzierung und sichere KI beruht.