Reserve Bank of India: आरबीआई समष्टि आर्थिक सांख्यिकी के वैश्विक मानकों के संकलन पर नज़र रखेगा

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Reserve Bank of India: भारतीय रिजर्व बैंक (RBI) व्यापक आर्थिक सांख्यिकी के नए वैश्विक मानकों के संकलन के घटनाक्रम पर बारीकी से नज़र रख रहा है। Reserve Bank of India के गवर्नर शक्तिकांत दास ने शुक्रवार को मुंबई में 18वें सांख्यिकी दिवस सम्मेलन में कहा कि नए मानक राष्ट्रीय खातों और भुगतान संतुलन की गणना में मदद करेंगे। उन्होंने यह भी बताया कि RBI आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) और मशीन लर्निंग (ML) तकनीकों की क्षमता बढ़ाने पर ध्यान केंद्रित कर रहा है।

 Reserve Bank of India

गवर्नर ने कहा, “वैश्विक प्रयासों से व्यापक आर्थिक सांख्यिकी के संकलन के लिए नए वैश्विक मानकों के परिणति की उम्मीद है, खासकर राष्ट्रीय खातों और भुगतान संतुलन के लिए। रिजर्व बैंक में हमारी टीम इन घटनाक्रमों पर बारीकी से नज़र रख रही है।

Reserve Bank of India : कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) और मशीन लर्निंग (ML) तकनीकों में क्षमता बढ़ाने और विश्लेषण करने पर

AI and ML: उन्होंने कहा, “अब ध्यान स्वाभाविक रूप से कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) और मशीन लर्निंग (एमएल) तकनीकों में क्षमता बढ़ाने और असंरचित पाठ्य डेटा का विश्लेषण करने पर है। ऐसा करते समय, नैतिक विचारों को संबोधित करने और एल्गोरिदम में पूर्वाग्रहों को समाप्त करने की आवश्यकता है। मैक्रोइकॉनोमिक सांख्यिकी (Macroeconomic Statistics) में बड़े पैमाने पर अर्थव्यवस्था की गणना शामिल है और अर्थव्यवस्था के कई मुद्दों जैसे मुद्रास्फीति, राष्ट्रीय आय, जीडीपी आदि पर विचार किया जाता है।

Reserve Bank of India : RBI Governor ने यह भी बताया कि

RBI Governor ने यह भी बताया कि विभिन्न क्षेत्रों में निष्कर्ष निकालने के लिए सांख्यिकी का उपयोग एक पसंदीदा उपकरण के रूप में लगातार बढ़ रहा है। यह अनुशासन तथ्यों के संग्रह से आगे बढ़कर व्याख्या और निष्कर्ष निकालने पर अधिक ध्यान केंद्रित कर रहा है, जिसमें अनिश्चितता के स्तर को ध्यान में रखा जाता है।

भारतीय रिजर्व बैंक वैकल्पिक डेटा स्रोतों से अपेक्षाओं, भावना संकेतकों और नीति विश्वसनीयता उपायों के उपायों का विश्लेषण करने के लिए विशाल कंप्यूटिंग शक्ति (computing power) और बढ़ते डिजिटल फुटप्रिंट (Digital Footprint) की उपलब्धता का दोहन करने का भी प्रयास कर रहा है। उन्होंने कहा कि दुनिया डेटा की कमी के युग से डेटा की प्रचुरता की ओर बढ़ रही है। संग्रहीत डिजिटल डेटा की मात्रा और साथ ही भंडारण क्षमता तेजी से बढ़ रही है, जिससे नए अवसरों के साथ-साथ (along with new opportunities) नई चुनौतियाँ भी सामने आ रही हैं।

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