आर्थिक देखरेखीसाठी डेटा ही दुधारी तलवार आहे का?

डिजिटल फायनान्शियल सर्व्हिसेस (DFS) चा उदय आणि आर्थिक सेवांचा वाढता वापर, विशेषत: उदयोन्मुख बाजारपेठांमध्ये आणि आर्थिक समावेशाची साधने असल्याने, मजबूत आर्थिक पर्यवेक्षणाचे महत्त्व अधोरेखित झाले आहे. आर्थिक उद्योग सतत नवनवीन आणि विकसित होत असल्याने, नियामक फ्रेमवर्कने या बदलांना गती देणे आवश्यक आहे.

आर्थिक पर्यवेक्षण

आर्थिक पर्यवेक्षण केवळ वित्तीय प्रणालीची स्थिरता आणि सुरक्षितता सुनिश्चित करण्यासाठीच नाही तर ग्राहक आणि गुंतवणूकदारांच्या हिताचे रक्षण करण्यासाठी देखील आवश्यक आहे. आर्थिक प्रणाली अर्थव्यवस्थेत महत्त्वपूर्ण भूमिका बजावते, कारण ती संसाधनांचे कार्यक्षम वाटप सक्षम करते, आर्थिक वाढ सुलभ करते आणि व्यवसाय आणि व्यक्तींसाठी वित्तपुरवठा करते. तथापि, वित्तीय संस्था योग्यरित्या पर्यवेक्षण न केल्यास अर्थव्यवस्थेला आणि ग्राहकांना धोका निर्माण करू शकतात. या जोखमींमध्ये आर्थिक संसर्गाचा धोका किंवा आर्थिक प्रणाली कोसळण्याचा धोका, तसेच वैयक्तिक ग्राहक आणि गुंतवणूकदारांना धोके, जसे की फसवणूक किंवा निधीचे गैरव्यवस्थापन यासारख्या जोखमींचा समावेश होतो.

आर्थिक प्रणाली अर्थव्यवस्थेत महत्त्वपूर्ण भूमिका बजावते, कारण ती संसाधनांचे कार्यक्षम वाटप सक्षम करते, आर्थिक वाढ सुलभ करते आणि व्यवसाय आणि व्यक्तींसाठी वित्तपुरवठा करते.

वित्तीय संस्था सुरक्षितपणे आणि सुरळीतपणे काम करत आहेत आणि त्यांच्या कार्यासाठी तयार केलेल्या कायदे आणि नियमांचे पालन करत आहेत याची खात्री करून असे धोके कमी आणि रोखले जाऊ शकतात. वित्तीय पर्यवेक्षक वित्तीय संस्थांचे आर्थिक आरोग्य आणि जोखीम प्रोफाइलचे निरीक्षण आणि मूल्यांकन करतात; जर लवकर चेतावणी सिग्नल त्यांना सुधारात्मक कृतींच्या स्वरूपात कोणत्याही समस्यांचे निराकरण करण्यासाठी वेळेवर आणि योग्य कारवाई करण्यास सूचित करतात तर ते उत्तम कार्य करते. या परिस्थितीत, डेटा रिपोर्टिंगची वेळखाऊ आणि काहीशी खर्चिक प्रक्रिया स्वीकारली जाणे आवश्यक आहे आणि नवकल्पना हाती घेणे आवश्यक आहे.

डेटा हे सार आहे

डेटा हा आर्थिक पर्यवेक्षणाचा जीव आहे आणि तो पाया आहे ज्यावर प्रभावी आर्थिक पर्यवेक्षण तयार केले जाते. विश्वासार्ह आणि सातत्यपूर्ण डेटाशिवाय, वित्तीय पर्यवेक्षकांना वित्तीय संस्थांच्या क्रियाकलापांचे प्रभावीपणे निरीक्षण करणे आणि वित्तीय प्रणालीच्या स्थिरतेसाठी संभाव्य धोके ओळखणे अशक्य आहे. तथापि, डेटा बहुधा अनेक प्रणाली आणि संस्थांमध्ये विखुरला जातो, त्यात मानकीकरण आणि स्वरूपांचा अभाव असतो, त्यामुळे तुलना करणे आणि विश्लेषण करणे कठीण होते. म्हणून, सामान्य डेटा मानके तयार करणे आणि डेटा सममितीसह डेटा प्रशासन सुनिश्चित करणे प्रभावी आर्थिक पर्यवेक्षणासाठी महत्त्वपूर्ण आहे. डेटा गव्हर्नन्स, डेटा सममिती आणि युनिफाइड डेटा स्टँडर्ड्स हे प्रभावी आर्थिक पर्यवेक्षण तयार करण्याचे महत्त्वाचे घटक आहेत. हे उपाय नियामकांना आर्थिक व्यवस्थेतील जोखीम आणि संधींची सर्वसमावेशक समज प्राप्त करण्यास आणि उदयोन्मुख धोक्यांना जलद आणि प्रभावीपणे प्रतिसाद देण्यास सक्षम करतात.

पुढे, कमकुवत DFS डेटा संकलन पद्धती, जसे की प्रमुख DFS संकल्पनांचा विसंगत वापर, डुप्लिकेट रिपोर्टिंग आवश्यकता आणि यासारख्या, खराब डेटा गुणवत्ता किंवा उच्च अनुपालन खर्चास कारणीभूत ठरू शकतात. जोखीम ओळखण्यासाठी आणि वित्तीय प्रणालीची स्थिरता सुनिश्चित करण्यासाठी, नियामक वित्तीय संस्था आणि इतर स्त्रोतांकडून अचूक, वेळेवर आणि सर्वसमावेशक डेटावर अवलंबून असतात. उदाहरणार्थ, बँकांना त्यांची मालमत्ता, दायित्वे आणि भांडवली स्थिती यासंबंधीची माहिती नियामकांना वारंवार देणे आवश्यक आहे.

जोखीम ओळखण्यासाठी आणि वित्तीय प्रणालीची स्थिरता सुनिश्चित करण्यासाठी, नियामक वित्तीय संस्था आणि इतर स्त्रोतांकडून अचूक, वेळेवर आणि सर्वसमावेशक डेटावर अवलंबून असतात.

वित्तीय संस्थांद्वारे नोंदवलेल्या डेटा व्यतिरिक्त, नियामक क्रेडिट रेटिंग एजन्सी, मार्केट डेटा प्रदाता आणि ग्राहक क्रेडिट ब्यूरो यांसारख्या इतर स्त्रोतांकडील डेटावर देखील अवलंबून असतात. उदाहरणार्थ, क्रेडिट रेटिंग एजन्सी वैयक्तिक कर्जदारांची पत आणि कंपन्या आणि सरकारद्वारे जारी केलेल्या कर्ज रोख्यांची माहिती देतात. मार्केट डेटा प्रदाते बाजारातील किमती, ट्रेडिंग व्हॉल्यूम आणि इतर मार्केट मेट्रिक्सची माहिती पुरवतात ज्याचा उपयोग आर्थिक बाजारातील ट्रेंड आणि विसंगती ओळखण्यासाठी केला जाऊ शकतो. ग्राहक क्रेडिट ब्यूरो व्यक्तींच्या क्रेडिट इतिहास आणि कर्ज घेण्याच्या वर्तनावर माहिती प्रदान करतात, ज्याचा वापर वैयक्तिक कर्जदारांच्या क्रेडिट जोखमीचे मूल्यांकन करण्यासाठी आणि ग्राहक कर्ज घेण्याच्या आणि खर्चाच्या ट्रेंडवर लक्ष ठेवण्यासाठी केला जाऊ शकतो.

डेटाचे व्यवस्थापन आणि विश्लेषण करताना वित्तीय नियामकांना महत्त्वपूर्ण आव्हानांचा सामना करावा लागतो. ही आव्हाने विविध कारणांमुळे उद्भवतात, ज्यात आर्थिक डेटाचे प्रमाण आणि जटिलता, डेटा फॉरमॅट आणि रिपोर्टिंग आवश्यकतांमध्ये मानकीकरणाचा अभाव आणि आर्थिक उद्योगातील तांत्रिक बदलाचा वेग यांचा समावेश आहे. आर्थिक नियामकांसमोरील मुख्य आव्हानांपैकी एक म्हणजे आर्थिक डेटाचे प्रमाण आणि जटिलता. आर्थिक संस्था व्यवहार, ग्राहक माहिती आणि जोखीम एक्सपोजर वरील डेटासह, दररोज मोठ्या प्रमाणात डेटा व्युत्पन्न करतात. हा डेटा बर्‍याचदा अनेक प्रणाली आणि डेटाबेसमध्ये पसरलेला असतो, ज्यामुळे प्रवेश करणे आणि विश्लेषण करणे कठीण होते.

उपाययोजना

• प्रथम, सामान्य डेटा मानके स्थापित करून, आर्थिक पर्यवेक्षक जोखीम मूल्यांकनांची अचूकता सुधारू शकतात. हे पर्यवेक्षकांना उदयोन्मुख धोके अधिक त्वरीत ओळखण्यास आणि ते प्रणालीगत होण्यापूर्वी ते कमी करण्यासाठी योग्य उपाययोजना करण्यास मदत करू शकतात. सुधारित जोखीम मूल्यांकन आर्थिक संकटांची शक्यता कमी करण्यास देखील मदत करू शकते. विविध प्रणाली आणि संस्थांमध्ये डेटा गुणवत्ता आणि सातत्य सुधारण्यासाठी सामान्य डेटा मानके आवश्यक आहेत. एक सामान्य डेटा मॉडेल आणि प्रमाणित अहवाल आवश्यकता स्थापित करून, वित्तीय पर्यवेक्षक त्यांच्याकडे विश्वासार्ह आणि तुलना करण्यायोग्य डेटामध्ये प्रवेश असल्याची खात्री करू शकतात. हे जोखीम मूल्यांकनाची अचूकता सुधारू शकते आणि पर्यवेक्षकांना संभाव्य धोके अधिक जलद ओळखण्यास सक्षम करू शकतात.
• दुसरे म्हणजे, डेटा सममिती आणि मानकीकरण वित्तीय संस्था आणि नियामकांद्वारे वापरलेल्या डेटाची गुणवत्ता सुधारू शकते. डेटा सममिती विविध प्रणाली आणि संस्थांमध्ये डेटा सुसंगत आहे याची खात्री करण्याच्या संकल्पनेचा संदर्भ देते. यासाठी मजबूत डेटा गव्हर्नन्स फ्रेमवर्क आवश्यक आहे जे डेटा अचूक, पूर्ण आणि अद्ययावत असल्याची खात्री करतात. डेटा सममिती सुनिश्चित करून, आर्थिक पर्यवेक्षकांना खात्री असू शकते की ते अचूक आणि विश्वासार्ह डेटासह काम करत आहेत, जे प्रभावी पर्यवेक्षणासाठी आवश्यक आहे. हे नियामकांना वित्तीय संस्थांचे अधिक चांगले निरीक्षण करण्यास आणि त्यांच्या कार्यातील संभाव्य कमकुवतता किंवा भेद्यता ओळखण्यास सक्षम करू शकते. हे, या बदल्यात, वित्तीय संस्थांना जास्त जोखीम घेण्यापासून रोखू शकते आणि आर्थिक संकटांची शक्यता कमी करू शकते.
• अधिक सुसंगत आणि विश्वासार्ह डेटा प्रदान करून, नियामक आणि इतर भागधारक वित्तीय संस्थांमधील संभाव्य हितसंबंध, अनैतिक वर्तन किंवा फसव्या क्रियाकलाप अधिक सहजपणे ओळखू शकतात. यामुळे आर्थिक घोटाळ्यांची शक्यता कमी होण्यास आणि आर्थिक व्यवस्थेवरील आत्मविश्वास वाढण्यास मदत होऊ शकते. डेटाची अचूकता आणि विश्वासार्हता सुधारण्याव्यतिरिक्त, सामान्य डेटा मानके आणि डेटा सममितीसह डेटा प्रशासन देखील आर्थिक पर्यवेक्षणाची कार्यक्षमता सुधारू शकते.
• डेटा गोळा करण्यासाठी आणि त्याचे विश्लेषण करण्यासाठी लागणारा वेळ आणि मेहनत कमी करून, आर्थिक पर्यवेक्षक अधिक मूल्यवर्धित क्रियाकलापांवर लक्ष केंद्रित करू शकतात, जसे की उदयोन्मुख धोके ओळखणे आणि ते कमी करण्यासाठी वित्तीय संस्थांसोबत काम करणे. यामुळे आर्थिक पर्यवेक्षणाचा खर्च कमी होण्यास मदत होऊ शकते.
• आर्टिफिशियल इंटेलिजन्स, मशीन लर्निंग आणि ब्लॉकचेन यासारख्या उदयोन्मुख तंत्रज्ञानामध्ये डेटा गव्हर्नन्स आणि सममिती वाढवून आर्थिक पर्यवेक्षण बदलण्याची क्षमता आहे. उदाहरणार्थ, मशीन लर्निंग अल्गोरिदमचा वापर मोठ्या डेटासेटमधील नमुने आणि विसंगती ओळखण्यासाठी, नियामकांना फसवणूक, मनी लाँडरिंग आणि इतर बेकायदेशीर क्रियाकलाप शोधण्यात मदत करण्यासाठी केला जाऊ शकतो. ब्लॉकचेन तंत्रज्ञानाचा वापर डेटा गव्हर्नन्स आणि सममिती सुधारण्यासाठी एक सुरक्षित आणि पारदर्शक लेजर प्रदान करून केला जाऊ शकतो ज्याचा वापर संपूर्ण वित्तीय प्रणालीवरील व्यवहारांचा मागोवा घेण्यासाठी केला जाऊ शकतो. यामुळे फसवणुकीचा धोका कमी होण्यास आणि नियामक प्रक्रियेची कार्यक्षमता सुधारण्यास मदत होऊ शकते. या तांत्रिक प्रगती असूनही, नियामकांनी डेटा गव्हर्नन्स, डेटा सममिती आणि युनिफाइड डेटा मानकांना प्राधान्य देणे आवश्यक आहे.

आव्हाने

तथापि, डेटा सममितीसह सामान्य डेटा मानके आणि डेटा गव्हर्नन्सची अंमलबजावणी करणे त्याच्या आव्हानांशिवाय नाही. मुख्य आव्हानांपैकी एक म्हणजे आंतरराष्ट्रीय सहकार्य आणि मानकीकरणाची गरज. आर्थिक व्यवहार वाढत्या जागतिक होत आहेत आणि वित्तीय संस्था सीमा ओलांडून कार्यरत आहेत. त्यामुळे, प्रभावी क्रॉस-बॉर्डर पर्यवेक्षण सक्षम करण्यासाठी प्रमाणित डेटा रिपोर्टिंग आणि विविध अधिकारक्षेत्रांमध्ये माहितीची देवाणघेवाण करणे आवश्यक आहे. भारतात, ही सामान्य डेटा मानके सर्व आर्थिक नियामक आणि गैर-वित्तीय नियामकांद्वारे वापरली जाऊ शकतात.

डेटा गोळा करण्यासाठी आणि त्याचे विश्लेषण करण्यासाठी लागणारा वेळ आणि मेहनत कमी करून, आर्थिक पर्यवेक्षक अधिक मूल्यवर्धित क्रियाकलापांवर लक्ष केंद्रित करू शकतात, जसे की उदयोन्मुख धोके ओळखणे आणि ते कमी करण्यासाठी वित्तीय संस्थांसोबत काम करणे.

आणखी एक आव्हान म्हणजे तंत्रज्ञान आणि पायाभूत सुविधांमध्ये लक्षणीय गुंतवणूक करण्याची गरज. आर्थिक पर्यवेक्षकांनी हे देखील सुनिश्चित केले पाहिजे की त्यांच्याकडे डेटाचा प्रभावीपणे वापर करण्यासाठी आणि त्यांनी व्युत्पन्न केलेल्या डेटाचा अर्थ लावण्यासाठी आवश्यक कौशल्य आणि संसाधने आहेत. वैयक्तिक गोपनीयता आणि गोपनीयतेचे संरक्षण करण्याच्या गरजेसह डेटा संकलन आणि विश्लेषणाचे फायदे संतुलित करण्याची देखील आवश्यकता आहे. आर्थिक डेटामध्ये अनेकदा व्यक्ती आणि कंपन्यांबद्दल संवेदनशील माहिती असते आणि ही माहिती संरक्षित आणि केवळ कायदेशीर नियामक हेतूंसाठी वापरली जाते याची खात्री करण्यासाठी नियामकांनी काळजी घेणे आवश्यक आहे.

नियामकांसाठी डेटा ही पुढील मोठी दरी आहे कारण वित्तीय व्यवस्थेत त्याचे वाढते महत्त्व आणि या डेटाचे व्यवस्थापन आणि विश्लेषण करण्यात येणारी आव्हाने. ह्यांना संबोधित करण्यासाठी आव्हाने, नियामकांनी नवीन तंत्रज्ञान आणि कौशल्यामध्ये गुंतवणूक केली पाहिजे, वित्तीय संस्था आणि इतर भागधारकांसह सहयोग केला पाहिजे आणि प्रभावी आर्थिक पर्यवेक्षण आणि नियमन यांना समर्थन देण्यासाठी नवीन डेटा मानके आणि पद्धती विकसित केल्या पाहिजेत.

दक्षिता दास जेंडर बजेटिंगच्या सरकारी समितीच्या प्रमुख आहेत आणि इन्स्टिट्यूट ऑफ चार्टर्ड अकाउंटंट्स ऑफ इंडियाच्या शिस्तपालन समितीवर सरकारी नामांकित आहेत.

• Economics and Finance
• Big Data
• data
• Digital Finance
• fintech
• regulatory framework

The views expressed above belong to the author(s). ORF research and analyses now available on Telegram! Click here to access our curated content — blogs, longforms and interviews.