कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) आज दुनियाभर के लगभग हर क्षेत्र में बदलाव ला रही है, और एशिया-प्रशांत क्षेत्र का व्यापार भी इससे अछूता नहीं है। हालांकि, संयुक्त राष्ट्र की एक नई रिपोर्ट बताती है कि इस क्षेत्र में AI व्यापार सुगमता (AI Trade Facilitation) को अपनाने की गति अभी भी धीमी है, बावजूद इसके कि AI में व्यापार को आधुनिक बनाने की अपार क्षमता है।
संयुक्त राष्ट्र की 'एशिया-प्रशान्त व्यापार सुगमता रिपोर्ट 2026' (Asia-Pacific Trade Facilitation Report 2026) के अनुसार, सर्वेक्षण में शामिल अर्थव्यवस्थाओं में व्यापार सुगमता के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता का इस्तेमाल अभी 15% से भी कम है। विभिन्न उपक्षेत्रों में यह स्तर 1% से 40% के बीच है, जो एक बड़ा अंतर दर्शाता है। यह आँकड़ा ऐसे समय में सामने आया है जब वैश्विक व्यापार (Global Trade) बढ़ते दबावों और जटिल नियमों का सामना कर रहा है, और AI जैसी तकनीकें समाधान प्रस्तुत कर सकती हैं।
एशिया-प्रशांत क्षेत्र में AI व्यापार सुगमता: क्षमता और चुनौतियाँ
रिपोर्ट बताती है कि क्षेत्र में सीमा शुल्क (Customs) और लॉजिस्टिक्स (Logistics) प्रणालियों में कृत्रिम बुद्धिमत्ता का उपयोग बढ़ रहा है। इसमें शिपिंग (Shipping) दस्तावेज़ों की स्वचालित जाँच, उच्च जोखिम वाले माल की पहचान के लिए मशीन लर्निंग (Machine Learning) उपकरण, और सीमा निरीक्षणों में उपयोग की जाने वाली इमेज विश्लेषण (Image Analysis) तकनीकें शामिल हैं। इन तकनीकों से व्यापार में होने वाली देरी को कम करने, नियमों के अनुपालन (Compliance) को बेहतर बनाने और आपूर्ति श्रृंखलाओं (Supply Chains) की सहनशीलता (Resilience) को मज़बूत करने में मदद मिल सकती है।
संयुक्त राष्ट्र की अवर महासचिव और ESCAP (Economic and Social Commission for Asia and the Pacific) की कार्यकारी सचिव आर्मिदा सालसियाह अलिसजहबाना ने इस बदलाव को रेखांकित करते हुए कहा, “कृत्रिम बुद्धिमत्ता और मशीन लर्निंग का तेज़ विकास अब व्यापार में एक और बड़े बदलाव का संकेत दे रहा है।" उन्होंने ज़ोर दिया कि यह दक्षता बढ़ाने, नियमों के अनुपालन को बेहतर बनाने और डिजिटल कनेक्टिविटी (Digital Connectivity) को मज़बूत करने के नए अवसर पैदा कर रहा है। यह ऐसे समय में और भी महत्वपूर्ण है जब भू-राजनैतिक तनाव (Geopolitical Tensions), जलवायु जोखिमों (Climate Risks) और बढ़ती नियामक आवश्यकताओं (Regulatory Requirements) जैसी चुनौतियाँ वैश्विक व्यापार को प्रभावित कर रही हैं।
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हालांकि, AI को अपनाने की राह में कई बड़ी बाधाएँ हैं। सबसे प्रमुख बाधा कृत्रिम बुद्धिमत्ता से जुड़े कौशलों (Skills) की कमी है। इसके बाद ऊँची बुनियादी ढाँचा लागत (Infrastructure Cost), बिखरी हुई डेटा प्रणालियाँ (Fragmented Data Systems) और नियामकीय अनिश्चितता (Regulatory Uncertainty) जैसी चुनौतियाँ आती हैं। कई अर्थव्यवस्थाओं ने डिजिटल व्यापार प्रणालियों (Digital Trade Systems) का विस्तार किया है, लेकिन डेटा एकीकरण (Data Integration), आपसी संगतता (Interoperability) और संचालन-तैयारी में अब भी कमियाँ बनी हुई हैं।
विकासशील अर्थव्यवस्थाओं के लिए समर्थन की आवश्यकता
एशियाई विकास बैंक (Asian Development Bank - ADB) की सेक्टर और थीम मामलों की उपाध्यक्ष, फ़ातिमा यासमीन ने AI-सक्षम व्यापार सुगमता के लाभों को प्राप्त करने के लिए विकासशील अर्थव्यवस्थाओं (Developing Economies) को समर्थन देने की आवश्यकता पर ज़ोर दिया। उन्होंने कहा कि डिजिटल बुनियादी ढाँचा, सीमा-पार कनेक्टिविटी (Cross-border Connectivity), आपसी संगत प्रणालियाँ और डिजिटल कौशल मज़बूत करने में सहायता बेहद ज़रूरी है। क्षेत्रीय स्तर पर, पूर्वी एशिया (East Asia) कृत्रिम बुद्धिमत्ता की तैयारी में सबसे आगे है, जबकि प्रशांत क्षेत्र (Pacific Region) की अर्थव्यवस्थाएँ इसे लागू करने से जुड़ी सबसे बड़ी चुनौतियों का सामना कर रही हैं।
रिपोर्ट में सुरक्षित और कुशल डिजिटल व्यापार को समर्थन देने के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता से जुड़े कौशल, एकीकृत डिजिटल बुनियादी ढाँचे और शासन ढाँचों (Governance Frameworks) में अधिक निवेश का आह्वान किया गया है। यह क्षेत्रीय सहयोग (Regional Cooperation) और सीमा-पार आपसी संगतता के महत्व को भी रेखांकित करती है, क्योंकि व्यापार प्रणालियाँ तेज़ी से डेटा-आधारित होती जा रही हैं। यह स्पष्ट है कि एशिया-प्रशांत क्षेत्र को AI की पूरी क्षमता का लाभ उठाने के लिए एक समन्वित और रणनीतिक दृष्टिकोण अपनाना होगा, ताकि व्यापार को न केवल आधुनिक बनाया जा सके, बल्कि उसे भविष्य की चुनौतियों के लिए भी तैयार किया जा सके।
*Image is AI-generated and used for representational purposes only.