नई दिल्ली। Financial Reporting Quality की निगरानी में मदद करने और अंदरूनी कामों को तेज़ करने वाले AI-powered Solution बनाने के मकसद से, सरकार ने ‘IndiaAI Financial Reporting Compliance Challenge’ की घोषणा की है। National Financial Reporting Authority (NFRA) ने IndiaAI के साथ मिलकर AI-आधारित Solution हासिल करने के लिए यह Challenge लॉन्च किया है।
इस Challenge में हिस्सा लेने वाले कुल 1.5 करोड़ रुपये के Prize Pool के लिए मुकाबला करेंगे, जिसमें Virtual Refinement Stage के दौरान 10 Teams को 5 लाख रुपये मिलेंगे और एक Winner को NFRA के साथ National Level पर लागू करने के लिए 1 करोड़ रुपये तक का दो साल का Contract मिल सकता है।
यह पहल भारतीय Companies और DPIIT से मान्यता प्राप्त Startups को एक Advanced Engine बनाने के लिए आमंत्रित करती है, जो Multi-format Documents से Data निकाल सके और उन्हें Framework के हिसाब से Validate कर सके। एक Official Statement के अनुसार, “इस Challenge का मकसद समझने लायक Compliance Validation Report, Risk Indicators के लिए Automated Analytics और एक AI-enabled Insight Bot तैयार करना है, ताकि NFRA के Public Trust और Investors के हितों की रक्षा करने के Mission में मदद मिल सके। Applications अभी खुले हैं और 22 फरवरी, 2026 को बंद हो जाएंगे।”
पिछले हफ्ते, Prime Minister Narendra Modi ने भारत के AI Startups से यह सुनिश्चित करने का आग्रह किया कि उनके Models Ethical, Fair, Transparent हों और Data Privacy के सिद्धांतों पर आधारित हों। Prime Minister ने उनसे India से Global Leadership की दिशा में काम करने का आग्रह किया, क्योंकि देश Affordable और Inclusive AI के साथ-साथ वैश्विक स्तर पर किफायती Innovation को बढ़ावा दे सकता है।
उन्होंने यह भी सुझाव दिया कि भारतीय AI Models अलग होने चाहिए और Local व Indigenous Content के साथ Regional Languages को बढ़ावा देना चाहिए। PM Modi ने समाज में बदलाव लाने में Artificial Intelligence के महत्व पर प्रकाश डाला।
उन्होंने कहा कि भारत अगले महीने India AI Impact Summit 2026 की मेजबानी करेगा, जिसके माध्यम से देश Technology Sector में एक बड़ी भूमिका निभाएगा। Prime Minister ने इस बात पर ज़ोर दिया कि Startups और AI Entrepreneurs भारत के भविष्य के Co-creators हैं और कहा कि देश में Innovation और Large-scale Implementation दोनों की अपार क्षमता है।
