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储备银行正计划广泛使用高级分析、人工智能和机器学习来分析其庞大的数据库，并改善对银行和 NBFC 的监管。
为此，央行也在寻求聘请外部专家。
虽然 RBI 已经在监管流程中使用 AI 和 ML，但它现在打算对其进行升级，以确保高级分析的好处能够惠及中央银行的监管部门。
该部门一直在开发和使用线性模型和一些机器学习模型来进行监督考试。
RBI 的监管管辖范围涵盖银行、城市合作银行 (UCB)、NBFC、支付银行、小型金融银行、地方银行、信用信息公司和部分印度金融机构。
它在现场检查和非现场监测的帮助下对这些实体进行持续监督。
中央银行提出了一份意向书 (EoI)，以聘请顾问使用高级分析、人工智能和机器学习来生成监管输入。
“考虑到 AI 和 ML 应用程序的全球监管应用，该项目的构想是使用 Advance Analytics 和 AI/ML 来扩展对庞大数据存储库的分析
RBI 和外部，通过外部专家的参与，预计将大大提高监管的有效性和清晰度，”它说。
除其他外，选定的顾问将被要求以监督为重点探索和分析数据。
EoI 表示，目标是增强储备银行的数据驱动监控能力。
它补充说，在全球范围内，监管机构正在使用机器学习技术（通常称为“Supertech”和“regtech”）来协助监管活动。
这些技术中的大多数仍处于探索阶段，但是，它们正在迅速普及和规模化。
在数据收集方面，人工智能和机器学习技术用于实时数据报告、有效的数据管理和传播。
对于数据分析，这些被用于监控受监管的公司特定风险，包括流动性风险、市场风险、信用风险和集中风险； 不当行为分析； 和错误销售产品。
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