अमेरिकी उद्यम आरडब्ल्यूए टोकनाइजेशन में अनुपालन संबंधी कमियों को दूर करने के लिए एआई का उपयोग कैसे कर सकते हैं?

वास्तविक परिसंपत्तियों (आरडब्ल्यूए) का टोकनाइजेशन प्रायोगिक स्तर से उद्यम-स्तरीय उपयोग की ओर तेजी से अग्रसर हो रहा है। आज कई संस्थान रियल एस्टेट, निजी ऋण पोर्टफोलियो, कमोडिटीज, कार्बन क्रेडिट, राजस्व स्रोत आदि सहित विभिन्न क्षेत्रों में आरडब्ल्यूए का अध्ययन कर रहे हैं। बाजार में अपार संभावनाएं हैं; हालांकि, आरडब्ल्यूए से संबंधित अनुपालन का माहौल तेजी से जटिल होता जा रहा है। प्रत्येक आरडब्ल्यूए से जुड़े कानूनी, नियामक और परिचालन संबंधी जोखिम होते हैं जिनका सटीक प्रबंधन आवश्यक है।

इसके अलावा, जैसे-जैसे अधिक संगठन अग्रणी आरडब्ल्यूए टोकनाइजेशन विकास कंपनी के साथ साझेदारी कर रहे हैं, एक महत्वपूर्ण बात यह सामने आई है कि पारंपरिक अनुपालन प्रक्रियाएं नए आरडब्ल्यूए परिचालन वातावरण के लिए अपर्याप्त हैं, क्योंकि आरडब्ल्यूए से संबंधित डेटा अब विभिन्न पक्षों के बीच साझा किया जाता है, जबकि लाइफसाइकिल इवेंट तात्कालिक होते हैं, और क्षेत्राधिकार संबंधी नियम प्रत्येक अमेरिकी राज्य द्वारा उनकी व्याख्या के आधार पर लगातार बदल रहे हैं। Artificial Intelligence (एआई) इस कमी को पूरा कर रहा है; यह न केवल आरडब्ल्यूए अनुपालन समाधानों की तलाश कर रहे संगठनों का समर्थन कर रहा है, बल्कि यह आरडब्ल्यूए टोकनाइजेशन अनुपालन की अगली पीढ़ी में अनुपालन समाधानों के मुख्य प्रदाता के रूप में भी कार्य करता है।

RWA टोकनाइजेशन के संबंध में अनुपालन दबाव के पीछे क्या कारण हैं?

आरडब्ल्यूए की अंतर्निहित जटिलता के कारण आरडब्ल्यूए टोकनाइजेशन से संबंधित अनुपालन दबाव बढ़ रहा है, क्योंकि आरडब्ल्यूए बहुआयामी प्रकृति का है और आरडब्ल्यूए को सख्त नियामक आवश्यकताओं का पालन करना होता है। टोकनाइज्ड परिसंपत्तियों को ब्लॉकचेन नेटवर्क, स्मार्ट कॉन्ट्रैक्ट्स और कस्टोडियल सिस्टम पर रखे जाने और निवेशक प्लेटफार्मों का उपयोग करने की प्रकृति के कारण, नियामक परिसंपत्ति प्रबंधन प्रक्रिया के हर चरण के लिए पूर्ण पारदर्शिता और जवाबदेही की मांग कर रहे हैं, जिससे मजबूत टोकनाइजेशन नियामक अनुपालन और वास्तविक दुनिया की परिसंपत्ति टोकनाइजेशन में एआई का उपयोग उद्यमों द्वारा इसे अपनाने के लिए केंद्रीय बन गया है।

1. नियामक ढाँचों का विस्तार

विश्व भर में नियामक निकाय परिसंपत्ति-समर्थित टोकन, अभिरक्षा मॉडल, निवेशक संरक्षण और रिपोर्टिंग दायित्वों से संबंधित नीतियों को सक्रिय रूप से परिष्कृत कर रहे हैं। ये ढाँचे लगातार विकसित होते रहते हैं, जिसके कारण उद्यमों को नए दिशानिर्देशों की निरंतर व्याख्या करनी पड़ती है और तदनुसार अनुपालन संबंधी तर्क को अद्यतन करना पड़ता है।

स्थिर नियम पुस्तिकाएँ और आवधिक ऑडिट अब पर्याप्त नहीं हैं। उद्यमों को नियामक परिवर्तनों पर वास्तविक समय में नज़र रखनी होगी और टोकनाइज्ड एसेट संचालन को बाधित किए बिना परिचालन कार्यप्रवाह को अनुकूलित करना होगा। एआई-संचालित नियामक बुद्धिमत्ता नए नियमों की स्वचालित व्याख्या को सक्षम बनाती है और आंतरिक प्रणालियों में तेजी से तालमेल बिठाने में सहायता करती है।

इस बढ़ती जटिलता के कारण सलाहकारी सहायता की मांग भी बढ़ गई है। आरडब्ल्यूए टोकनाइजेशन कानूनी परामर्श कंपनीविशेषकर सीमा पार अनुपालन दायित्वों और परिसंपत्ति-विशिष्ट कानूनी व्याख्याओं से निपटने के दौरान।

2. बहु-क्षेत्राधिकार संबंधी जटिलता

टोकनाइज्ड आरडब्ल्यूए में अक्सर एक साथ कई क्षेत्राधिकार शामिल होते हैं। परिसंपत्ति का स्थान, निवेशक का निवास स्थान, अभिरक्षण व्यवस्था और लेनदेन का निष्पादन, ये सभी अलग-अलग नियामक प्राधिकरणों के अंतर्गत आ सकते हैं। प्रत्येक क्षेत्राधिकार में प्रकटीकरण, रिपोर्टिंग और कर संबंधी विशिष्ट आवश्यकताएं होती हैं।

इन परस्पर संबंधित दायित्वों का मैन्युअल प्रबंधन काफी जोखिम भरा होता है। उद्यमों को यह सुनिश्चित करना होगा कि टोकन जारी करना और हस्तांतरण क्षेत्रीय नियमों का अनुपालन करते हुए वैश्विक स्तर पर सुसंगत शासन मानकों को बनाए रखें। ऐसा करने में विफलता के परिणामस्वरूप कानूनी कार्रवाई, निवेशकों के साथ विवाद या परिचालन बंद हो सकता है।

एआई-सक्षम प्रणालियाँ उद्यमों को विभिन्न क्षेत्राधिकारों में नियामक आवश्यकताओं को सामान्य बनाने में मदद करती हैं, जिससे अस्पष्टता कम होती है और टोकनाइजेशन नियामक अनुपालन अपेक्षाओं के अनुरूप स्केलेबल अनुपालन संचालन सक्षम होते हैं।

3. खंडित डेटा स्रोत

RWA टोकनाइजेशन कानूनी समझौतों, परिसंपत्ति मूल्यांकन, स्वामित्व रिकॉर्ड, रखरखाव लॉग, बीमा दस्तावेजों और ब्लॉकचेन लेनदेन सहित कई प्रकार के डेटा इनपुट पर निर्भर करता है। ये डेटासेट अक्सर अलग-अलग प्रारूपों और अद्यतन चक्रों वाले असंबद्ध सिस्टम में मौजूद होते हैं।

डेटा के विखंडन से ऐसे अवरोध उत्पन्न होते हैं जो अनुपालन की सटीकता को कमज़ोर करते हैं। एक एकीकृत दृष्टिकोण के बिना, उद्यमों को डेटा की स्थिरता को सत्यापित करने या नियामक पूछताछ का तुरंत जवाब देने में कठिनाई होती है। एआई-संचालित डेटा ऑर्केस्ट्रेशन खंडित जानकारी को समेकित करता है, जिससे आरडब्ल्यूए टोकनाइज़ेशन के लिए एआई के माध्यम से निरंतर सत्यापन और वास्तविक समय में अनुपालन सुनिश्चित करना संभव हो पाता है।

4. संपत्ति की उत्पत्ति की गहन जांच

टोकनाइज्ड एसेट्स के विनियमन के लिए स्वामित्व संरचनाओं में पारदर्शिता और सत्यापित अभिरक्षा श्रृंखला आवश्यक है। इसे प्राप्त करने के लिए, एसेट के इतिहास, उसके मालिकों और लाभार्थियों की पहचान और उसके स्वामित्व में परिवर्तन की विधि को सत्यापित करना आवश्यक होगा। चूंकि नियामक अपनी जांच में इस स्तर की विस्तृत जानकारी की मांग करते हैं, इसलिए मैन्युअल प्रक्रियाएं इन आवश्यकताओं को पूरा करने के लिए पर्याप्त जानकारी प्रदान नहीं करती हैं। एसेट की उत्पत्ति को सटीक रूप से सत्यापित करने के लिए एक उद्यम-स्तरीय स्वचालित प्रणाली की आवश्यकता है।

नियामकों की आवश्यकताओं से एक ऐसा वातावरण बनता है जिसमें अनुपालन के लिए स्वचालन आवश्यक है, विशेष रूप से उन संगठनों के लिए जो परिसंपत्तियों के उद्यम-स्तरीय टोकनाइजेशन का अनुसरण कर रहे हैं।

कौन-कौन सी अनुपालन संबंधी बाधाएं टोकनाइजेशन पहलों को धीमा कर रही हैं?

हालांकि रुचि बढ़ी है, फिर भी टोकनाइजेशन प्रोग्राम चलाने में कई परिचालन संबंधी प्रतिबंध हैं, जिनके कारण कई कंपनियों को देरी या रुकावट का सामना करना पड़ता है। परिचालन संबंधी प्रतिबंध तीव्र गति से बढ़ते, उच्च मात्रा वाले और उच्च मूल्य वाले आरडब्ल्यूए इकोसिस्टम के अनुपालन के मामले में पुराने जमाने के दृष्टिकोण की अपर्याप्तता को दर्शाते हैं।

1. मैन्युअल दस्तावेज़ीकरण समीक्षा से विसंगतियां उत्पन्न होती हैं

किसी परिसंपत्ति को टोकनाइज़ करने के लिए, कंपनी को संपत्ति विलेख, परिसंपत्ति रजिस्टर, ऋण समझौते, स्वामित्व प्रमाण पत्र, अनुपालन दस्तावेज़ और ऐतिहासिक अभिलेखों सहित बड़ी मात्रा में दस्तावेज़ों की जाँच करनी पड़ती है। दस्तावेज़ की मानवीय समीक्षा से मानवीय त्रुटि, व्यक्तिगत व्याख्या या थकान के कारण विसंगतियाँ उत्पन्न हो सकती हैं। दस्तावेज़ीकरण संबंधी त्रुटियाँ आमतौर पर ऑडिट प्रक्रिया के दौरान सामने आती हैं, जिससे कार्यान्वयन में देरी होती है और जोखिम बढ़ जाता है।

2. केवाईसी/एएमएल प्रक्रियाओं में वास्तविक समय की क्षमता का अभाव है

परंपरागत ऑनबोर्डिंग सिस्टम निरंतर निगरानी के लिए डिज़ाइन नहीं किए गए हैं। निवेशकों के जोखिम प्रोफाइल तेजी से बदल सकते हैं, फिर भी कई प्लेटफॉर्म वास्तविक समय सत्यापन के बजाय आवधिक जांच पर निर्भर करते हैं।

इस कमी के कारण उद्यमों को विनियामक जोखिम का सामना करना पड़ता है और लेन-देन की प्रक्रिया धीमी हो जाती है। एआई-आधारित पहचान सत्यापन और लेन-देन निगरानी उन्नत एआई अनुपालन उपकरणों का उपयोग करके निरंतर निगरानी को सक्षम बनाती है, जिससे गति को प्रभावित किए बिना अनुपालन सुनिश्चित होता है।

3. स्वचालन के बिना स्मार्ट अनुबंध प्रशासन मुश्किल है

स्मार्ट कॉन्ट्रैक्ट जारी करने, भुगतान, मोचन, हस्तांतरण, लॉकअप और अनुपालन प्रबंधन को संभालते हैं; इसका मतलब यह है कि यह जानने के लिए कि कौन सा स्मार्ट कॉन्ट्रैक्ट अनुपालन और नियामक आवश्यकताओं को पूरा करता है, आपको स्मार्ट कॉन्ट्रैक्ट को सत्यापित करने के लिए एक तकनीकी और कानूनी विशेषज्ञ दोनों की आवश्यकता होगी, क्योंकि उनका स्वचालन सॉफ़्टवेयर यह निर्धारित नहीं कर सकता कि स्मार्ट कॉन्ट्रैक्ट में अनुपालन संबंधी तर्क है या नहीं, इसलिए कंपनियां अनजाने में ही अपने सिस्टम में गैर-अनुपालन संबंधी तर्क तैनात कर सकती हैं, और यदि वे बाद में समस्याओं को ठीक करने का प्रयास करते हैं, तो उन्हें आमतौर पर महंगे सुधारात्मक शुल्क का भुगतान करना पड़ता है।

4. ऑन-चेन और ऑफ-चेन सिस्टम सुचारू रूप से सिंक्रनाइज़ नहीं होते हैं

ब्लॉकचेन रिकॉर्ड ऑफ-चेन कानूनी और वित्तीय दस्तावेज़ों के साथ मेल खाने चाहिए। इन प्रणालियों के बीच विसंगतियां ऑडिट को जटिल बनाती हैं और अनुपालन पर विश्वास को कमजोर करती हैं।

एआई-आधारित सुलह प्रक्रिया सिंक्रनाइज़ किए गए रिकॉर्ड को बनाए रखकर और एकीकृत अनुपालन रिपोर्ट तैयार करके इस अंतर को पाटती है, जिससे स्केलेबल आरडब्ल्यूए अनुपालन स्वचालन को समर्थन मिलता है।

5. असंगत ऑडिट ट्रेल्स से दीर्घकालिक जोखिम बढ़ता है

किसी संगठन द्वारा अनुपालन आवश्यकताओं का पालन किया गया है या नहीं, इस पर अंतिम निर्णय लेने से पहले एक लेखा परीक्षक को टोकन निर्माण, स्वामित्व परिवर्तन, अभिरक्षण लेनदेन, निवेशक भागीदारी और शासन संबंधी सभी लेनदेन की पूरी जानकारी होनी चाहिए। पारंपरिक अनुपालन प्रणालियों की एक महत्वपूर्ण सीमा यह है कि वे उपयोग किए गए लेनदेन और प्रक्रियाओं के ऑडिट ट्रेल का निर्माण करने में असमर्थ हैं।

ये अड़चनें इस बात का संकेत हैं कि संगठनों को आरडब्ल्यूए टोकनाइजेशन के लिए एक भविष्य-प्रूफ अनुपालन समाधान की आवश्यकता क्यों है जो प्रक्रिया को सुव्यवस्थित करने और बाजार में उत्पाद लाने में लगने वाले समय को बेहतर बनाने के लिए एआई पर आधारित हो।

कंपनियों को एआई-सक्षम अनुपालन की दिशा में कैसे आगे बढ़ना चाहिए?

अनुपालन-आधारित की ओर बढ़ना RWA टोकनाइजेशन के लिए AI इसके लिए संगठित परिवर्तन प्रबंधन, व्यवस्थित एकीकरण और दीर्घकालिक शासन के लिए एक रूपरेखा की आवश्यकता होगी।

चरण 1 – अनुपालन अंतराल मूल्यांकन करें

संगठनों को यह पहचानना होगा कि मौजूदा मैन्युअल प्रक्रियाएं नियामक दायित्वों को पूरा करने में लगने वाले समय और जोखिम को कहां बढ़ाती हैं, इसके लिए उन्हें अपनी वर्तमान प्रक्रियाओं को नियामक आवश्यकताओं के अनुरूप ढालना होगा। यह अंतर आकलन एआई-संचालित संगठन में परिवर्तन का प्रारंभिक बिंदु है।

चरण 2 – सबसे अधिक जोखिम पैदा करने वाले वर्कफ़्लो को स्वचालित करें

सबसे अधिक जोखिम वाले वर्कफ़्लो - ऑनबोर्डिंग, दस्तावेज़ीकरण, सत्यापन और जोखिम स्कोरिंग - को स्वचालित करना सबसे पहले होना चाहिए क्योंकि वे सकारात्मक ROI प्रदान करेंगे और साथ ही किसी संगठन की अनुपालन स्थिति को भी बढ़ाएंगे।

चरण 3 – मौजूदा टोकनाइजेशन सिस्टम में एआई मॉड्यूल को एकीकृत करें

आरडब्ल्यूए टोकनाइजेशन मॉड्यूल के लिए एआई को किसी संगठन के कस्टडी सिस्टम, ब्लॉकचेन नोड्स, टोकन निर्माण इंजन, एंटरप्राइज रिसोर्स प्लानिंग (ईआरपी) सिस्टम और डेटा स्टोरेज सिस्टम के साथ निर्बाध रूप से एकीकृत होना चाहिए ताकि डेटा का सुचारू प्रवाह सुनिश्चित हो सके और मानवीय हस्तक्षेप के कारण होने वाली त्रुटियों को समाप्त किया जा सके।

चरण 4 – संरचित डेटा पाइपलाइनों के माध्यम से डेटा का मानकीकरण करें

कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) तब सर्वोत्तम प्रदर्शन करती है जब उपयोग किया जाने वाला डेटा एकसमान, सुव्यवस्थित प्रारूप में हो। संगठनों को उच्च-गुणवत्ता वाले डेटासेट एकत्र करने और बाद में उस डेटा की तुलना को स्वचालित करने की क्षमता प्रदान करने के लिए संरचित डेटा पाइपलाइन विकसित करनी चाहिए।

चरण 5 – शासन संरचना और निगरानी प्रक्रियाएँ तैयार करें

शासन व्यवस्था कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) के माध्यम से लिए गए निर्णयों की व्याख्यात्मकता, पारदर्शिता और नैतिक मूल्यों के लिए आवश्यक आश्वासन प्रदान करेगी। इसलिए, सभी एआई-आधारित प्रणालियों को परिभाषित और दस्तावेजीकृत निगरानी प्रक्रियाओं के अधीन होना चाहिए ताकि यह सुनिश्चित किया जा सके कि वे विश्वसनीय और लेखापरीक्षित बनी रहें।

जो संगठन इस चरणबद्ध दृष्टिकोण का पालन करते हैं, वे वास्तविक दुनिया की संपत्तियों के टोकनाइजेशन के लिए आवश्यक क्षमताओं की पूरी श्रृंखला को पूरा करते हुए एआई के साहसिक अनुप्रयोगों को लागू कर सकते हैं, साथ ही भविष्य में विकास की संभावना और अनुपालन लचीलापन बनाए रखने की क्षमता भी रखते हैं।

स्वचालित, ऑडिट के लिए तैयार अनुपालन की दिशा में अगला कदम

एआई-आरडब्ल्यूए टोकनाइजेशन रणनीति को लागू करने वाले संगठनों को जटिल नियामक आवश्यकताओं का अनुपालन करने के बेहतर साधन मिलते हैं, साथ ही वे अपनी परिसंपत्ति गतिविधियों को सफलतापूर्वक बढ़ा भी सकते हैं। इसके अतिरिक्त, सही और विश्वसनीय आरडब्ल्यूए टोकन विकास भागीदार और अनुपालन सलाहकार का चयन करके, संगठन एआई गवर्नेंस में सुचारू रूप से बदलाव ला सकते हैं।

डिजिटल एसेट मार्केट में अनुपालन के लिए एआई अब एक अनिवार्य घटक है। स्वचालित ऑडिट-तैयार फ्रेमवर्क लागू करने वाली कंपनियां भविष्य में आरडब्ल्यूए टोकनाइजेशन कार्यान्वयन में अग्रणी भूमिका निभाएंगी।

एंटियर की एआई-संचालित आरडब्ल्यूए विशेषज्ञता

एंटीयर के पास ब्लॉकचेन प्रौद्योगिकी, एआई-सहायता प्राप्त स्वचालित अनुपालन समाधान और रियल एस्टेट परिसंपत्ति टोकनाइजेशन समाधानों में विशेषज्ञता है। एंटीयर एंटियर ने एंटरप्राइज-ग्रेड टोकनाइजेशन तकनीक विकसित करने में एक व्यापक इतिहास स्थापित किया है और विभिन्न परिसंपत्ति वर्गों में परिसंपत्तियों को टोकनाइज करने वाली कंपनियों को संपूर्ण सहायता प्रदान करता है। एंटियर की विशेषज्ञता में शामिल हैं: 

1. एंटरप्राइज-ग्रेड टोकनाइजेशन प्लेटफॉर्म के लिए आर्किटेक्चर का डिजाइन और निर्माण करना 
2. एंटरप्राइज़-ग्रेड टोकनाइज़ेशन प्लेटफ़ॉर्म के लिए स्मार्ट कॉन्ट्रैक्ट बनाना और लागू करना
3. उद्यम-स्तरीय टोकनाइजेशन व्यवसायों के लिए नियामक संरेखण प्रदान करने वाले एआई-सहायता प्राप्त अनुपालन समन्वय उपकरण प्रदान करना। 

उद्यम-स्तरीय टोकनाइजेशन क्षमताएं विकसित कर रही कंपनियों का समर्थन करने के लिए, हमारी आरडब्ल्यूए टोकनाइजेशन विकास कंपनी ने एक उन्नत एआई गवर्नेंस फ्रेमवर्क (जीएआईजीएफ) के निर्माण के माध्यम से नए एआई-सहायता प्राप्त अनुपालन उपकरण, संरचित शासन और परिचालन लचीलापन विकसित किया है, साथ ही नियामक प्राधिकरण के साथ दीर्घकालिक अनुपालन बनाने और बनाए रखने की क्षमता भी विकसित की है।