एआई-संचालित दुनिया में निर्णय-श्रेणी की बुद्धिमत्ता

एआई ने निर्णयों की गति तो बदल दी है, लेकिन उनके गलत होने की कीमत नहीं

दुनिया तेजी से जोखिम के युग में प्रवेश कर रही है – जहां जोखिम साइलो में नहीं रहते हैं। वे अभूतपूर्व गति से बातचीत करते हैं, बढ़ते हैं और बढ़ते हैं। क्रेडिट झटके, भूराजनीतिक व्यवधान, चरम मौसम की घटनाएं, आपूर्ति श्रृंखला विफलताएं, और प्रतिबंधों का जोखिम अब अनुक्रम में प्रकट नहीं होता है – वे एक साथ डोमेन में टकराते हैं।

AI ने निर्णय लेने की गति बदल दी है। इससे उन्हें गलत ठहराने की लागत में कोई बदलाव नहीं आया है। एआई-संचालित दुनिया में जो संस्थान नेतृत्व करेंगे, वे वे नहीं हैं जो सबसे तेजी से आगे बढ़ते हैं – वे वे हैं जो एआई को बुद्धिमत्ता में आधार बनाते हैं, जिस पर वास्तव में भरोसा किया जा सकता है, बचाव किया जा सकता है और उस पर कार्रवाई की जा सकती है।
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समस्या डेटा नहीं है. यह भरोसा है

एआई ने सूचना के अर्थशास्त्र को बदल दिया है। एआई उपकरण अब अनुसंधान को संश्लेषित कर सकते हैं, वर्कफ़्लो को स्वचालित कर सकते हैं और उन निर्णयों में तेजी ला सकते हैं जिनमें कभी कई सप्ताह लग जाते थे। हालाँकि, गति के कारण एक कठिन प्रश्न सामने आया है: वास्तव में किस आउटपुट पर कार्रवाई की जा सकती है?

विनियमित संस्थानों के लिए, बाधा यह नहीं है कि एआई उत्तर उत्पन्न कर सकता है या नहीं। सवाल यह है कि क्या वह उत्तर वैध, समझाने योग्य, सुनने योग्य और उस डेटा पर आधारित है जिस पर उनके ग्राहक, नियामक और निदेशक मंडल भरोसा कर सकते हैं। उस तैयारी के बिना मॉडल में डाला गया कच्चा डेटा ऐसे आउटपुट उत्पन्न करता है जो अविश्वसनीय हो सकते हैं – और जब निर्णय परिणामी होते हैं तो अविश्वसनीय आउटपुट अस्वीकार्य होते हैं।

संस्थानों को विश्वसनीय संदर्भ की आवश्यकता है। डेटा को क्यूरेट किया गया है, सामान्यीकृत किया गया है, समृद्ध किया गया है, और संरचित किया गया है ताकि एआई सिस्टम इस पर सही ढंग से तर्क कर सके और ऐसे परिणाम दे सके जो सबसे ज्यादा मायने रखते हैं।

मूडीज़ यही प्रदान करता है – डोमेन और भौगोलिक क्षेत्रों में फैला हुआ डेटा, सही वर्गीकरण और मानकीकरण के साथ परिवर्तित, और दशकों की विशेषज्ञता, कठोरता और संस्थागत ज्ञान द्वारा संचालित। चूंकि एआई जोखिम और वित्तीय निर्णयों के लिए प्राथमिक इंटरफ़ेस बन गया है, यह संदर्भ वैकल्पिक नहीं है, यह आवश्यक इनपुट है।
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मूडीज़ जोखिम को समझता है – एआई इसे नहीं बदलता है

मूडीज़ केवल एक रेटिंग एजेंसी या सूचना डेटा प्रदाता नहीं है। हम दुनिया के सबसे भरोसेमंद खुफिया नेटवर्कों में से हैं, जो अब एआई पैमाने पर उपलब्ध हैं। पहली बार, मूडी की दशकों की विश्लेषणात्मक विशेषज्ञता, मालिकाना डेटा और जोखिम मॉडल को निर्णय के समय एआई में संरचित और एम्बेड किया जा रहा है।

डेटा लंबे समय से जोखिम पर अंतर्दृष्टि को अनलॉक करने की कुंजी रहा है – और मूडीज ने उस आधार पर दुनिया की सबसे भरोसेमंद, सबसे व्यापक जोखिम खुफिया फ्रेंचाइजी में से एक का निर्माण किया। अब, एआई सूचना एकत्र करने और विश्लेषण के लिए पसंदीदा इंटरफ़ेस बन गया है, मूडीज नेतृत्व करने के लिए अच्छी तरह से तैनात है क्योंकि हमने उस डेटा को एक कार्रवाई योग्य संदर्भ परत में बदल दिया है जो दुनिया के सबसे शक्तिशाली एआई सिस्टम को विशाल और जटिल डेटासेट पर तर्क करने में मदद करता है।
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हमारी संदर्भ परत को स्केल करना: मूडीज़ की मुख्य क्षमता

मूडीज की पेशकश के केंद्र में हमारी संदर्भ परत का विकास है – मूडीज के डेटा, मॉडल और एक सदी से अधिक की जोखिम विशेषज्ञता से निर्मित वैश्विक वित्तीय जोखिम का एक निरंतर विकसित, संरचित प्रतिनिधित्व। यह एआई रीजनिंग इंजनों के लिए कच्चे डेटा परिसंपत्तियों का बुद्धिमान विश्लेषण प्रदान करेगा, जिससे डेटा को उस तरह के कठोर, उच्च जोखिम वाले रीजनिंग के लिए उपयोग करने योग्य बनाया जा सकेगा जिसकी संस्थानों को आवश्यकता होती है।

संदर्भ परत एक डेटाबेस नहीं है. यह वह है जो डेटा को वास्तविक अर्थ देता है: यह संस्थाओं, समय और परिदृश्यों से कैसे संबंधित है, और इसे कब और क्यों लागू किया जाना चाहिए। यह वित्तीय वास्तविकता की गहन संरचित समझ का प्रतिनिधित्व करता है जिसे इंटरनेट को स्क्रैप करके या सामान्य-उद्देश्य वाले मॉडल को प्रेरित करके पुनर्निर्मित नहीं किया जा सकता है। तीन गुण इसे वास्तव में अपूरणीय बनाते हैं:
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1. यह अपरिवर्तनीय रूप से व्युत्पन्न है

मूडीज़ के अधिकांश डेटा के अंतर्निहित स्रोत कच्चे रूप में दूसरों के लिए सुलभ हो सकते हैं। जो पहुंच योग्य नहीं है वह परिवर्तन तर्क है – इकाई संकल्प, स्वामित्व अनुमान, अर्थ सामान्यीकरण, परिदृश्य ढांचे, और धारणाएं – जो मूडी आउटपुट उत्पन्न करने के लिए लागू करता है। हमारे डेटासेट उन परिवर्तनों का उत्पाद हैं।

लेकिन अपरिवर्तनीयता प्रक्रिया से कहीं अधिक गहरी है। यह दशकों के निवेश के चक्रवृद्धि प्रभाव को दर्शाता है कि कैसे कच्ची जानकारी की व्याख्या, संरचना और जुड़ाव किया जाता है। प्रत्येक परिवर्तन परत अंतिम पर निर्मित होती है, इसलिए जैसे-जैसे कार्यप्रणाली विकसित होती है, पहले के विकल्प यह आकार देते रहते हैं कि नया डेटा कैसे ग्रहण किया जाता है – गहराई और आंतरिक स्थिरता के साथ एक संरचित ज्ञान आधार में संयोजित होता है जिसे खरोंच से दोबारा नहीं बनाया जा सकता है। जैसे-जैसे अंतर्निहित एआई मॉडल तेजी से शक्तिशाली और तेजी से विनिमेय होते जाते हैं, टिकाऊ विभेदक कारक उनके नीचे की खुफिया परत में स्थानांतरित हो जाता है। वह परत हमारी है।
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2. इसे उच्च स्तर की विश्लेषणात्मक कठोरता के साथ बनाया और क्यूरेट किया गया है

मूडीज़ का वैश्विक कंपनी डेटाबेस इसे स्पष्ट रूप से दर्शाता है। यह केवल कंपनी का डेटा नहीं है – यह वर्षों के क्यूरेशन का उत्पाद है: श्रमसाध्य इकाई संकल्प, स्वामित्व मानचित्रण, और मानव निर्णय जो न्यायक्षेत्रों में लागू होते हैं ताकि एक ऐसा परिणाम तैयार किया जा सके जिसे केवल सार्वजनिक स्रोतों को स्क्रैप करके दोहराना संरचनात्मक रूप से असंभव है। मूडीज के पास मौजूद डेटा में दशकों से निर्मित वाणिज्यिक संबंधों के एक जटिल वेब के माध्यम से इकट्ठा की गई जानकारी शामिल है – जो तब 600 मिलियन संस्थाओं और 2 बिलियन स्वामित्व लिंक में नेटवर्क प्रभाव का समर्थन करती है।

क्यूरेशन की वह गहराई ही डेटा को उन संस्थानों के लिए अत्यधिक मूल्यवान बनाती है जो इस पर सबसे अधिक निर्भर हैं। विनियमित संस्थाएँ – बैंक, बीमाकर्ता, परिसंपत्ति प्रबंधक, यहाँ तक कि सरकारें और कॉर्पोरेट भी – ऐसी नींव पर निर्माण नहीं कर सकते जिन पर उन्हें भरोसा न हो। उन्हें स्पष्ट उत्पत्ति, प्रलेखित वंशावली और कठोर गुणवत्ता मानकों वाले डेटा की आवश्यकता होती है जो केवल निरंतर, जानबूझकर निवेश से आते हैं। मूडीज़ उस मानक को पूरा करता है और भविष्य में भी ऐसा करने के लिए अपने डेटा को विकसित करना जारी रखेगा।
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3. यह संचित मानवीय विवेक से स्थायी रूप से समृद्ध होता है

मूडीज़ की डेटा परिसंपत्तियाँ केवल एकत्र नहीं की जाती हैं, उन्हें लगातार विशेषज्ञों द्वारा आकार दिया जाता है जिनका संचित पद्धतिगत निर्णय स्वयं डेटा में अंतर्निहित होता है। वह अंतर्निहित निर्णय ही मूडी की बुद्धिमत्ता को निर्णय-श्रेणी का बनाता है। यह न केवल यह दर्शाता है कि डेटा क्या कहता है, बल्कि इसका क्या अर्थ है, इसकी व्याख्या कैसे की जानी चाहिए और उच्च जोखिम वाले वित्तीय निर्णयों के लिए इसे किस गुणवत्ता सीमा को पूरा करना चाहिए। सार्वजनिक डेटा पर प्रशिक्षित सामान्य प्रयोजन एआई की उस एम्बेडेड विशेषज्ञता तक कोई पहुंच नहीं है और वह इसका पुनर्निर्माण नहीं कर सकता है।

उस डेटा संवर्धन में इकाई रिज़ॉल्यूशन में एम्बेडेड निर्णय कॉल, क्यूरेशन निर्णय शामिल हैं जो नियंत्रित करते हैं कि संबंधों को कैसे परिभाषित किया जाता है, विसंगतियों को कैसे हल किया जाता है, और ऐतिहासिक रिकॉर्ड को दूषित किए बिना नई जानकारी को कैसे एकीकृत किया जाता है। यह दशकों के संचित पद्धतिगत ज्ञान को दर्शाता है कि डेटा क्या मायने रखता है, इसे कैसे संरचित किया जाना चाहिए, और उच्च जोखिम वाले वित्तीय निर्णय लेने के लिए इसे किस गुणवत्ता सीमा को पूरा करना चाहिए। यह वह ज्ञान है जिसे इंटरनेट से नहीं निकाला जा सकता है या किसी सामान्य प्रयोजन मॉडल द्वारा अनुमानित नहीं किया जा सकता है
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ज्ञान ग्राफ़: बुद्धिमत्ता जो जोड़ती है

मूडीज दुनिया का सबसे व्यापक जोखिम ज्ञान ग्राफ बना रहा है – 600 मिलियन संस्थाओं, 2 बिलियन स्वामित्व लिंक, रेटिंग, क्रेडिट स्कोर, आपदा मॉडल, सीआरई डेटा और अधिक को एक ही खुफिया संरचना में जोड़ रहा है। परिणाम एक व्यापक ज्ञान ग्राफ होगा: वैश्विक अर्थव्यवस्था में रिश्तों, जोखिम और जोखिम संकेतों का एक परस्पर प्रतिनिधित्व।

वित्तीय जोखिम के हर प्रमुख क्षेत्र में – क्रेडिट, भौतिक, वित्तीय अपराध, साइबर, आर्थिक, और भी बहुत कुछ – ज्ञान ग्राफ जोखिम का 360-डिग्री दृश्य प्रदान करेगा जिसे सार्वजनिक डेटा से पुनर्निर्मित नहीं किया जा सकता है, जिसे सामान्य प्रयोजन मॉडल द्वारा दोहराया नहीं जा सकता है, या आज शून्य से शुरू होने वाले किसी भी प्रतियोगी द्वारा शॉर्टकट किया जा सकता है।

यह ज्ञान ग्राफ विशाल, अद्वितीय और मालिकाना होगा – मूडीज के डेटा और मॉडल को इस तरह से प्रतिबिंबित करेगा जो एआई-संचालित बाजार में एक वास्तविक विभेदक बनाता है। इसका निर्माण दशकों की विशेषज्ञता से किया जा रहा है जिसे सामान्य एआई एक्सेस या दोहरा नहीं सकता है।

यह कोई बिंदु समाधान नहीं है. यह मूलभूत बुनियादी ढांचा है – उसी तरह से प्रौद्योगिकी कंपनियां सॉफ्टवेयर अनुप्रयोगों के लिए बुनियादी ढांचा प्रदान करती हैं, हमारी कनेक्टेड इंटेलिजेंस उच्च जोखिम वाले निर्णय लेने के लिए बुनियादी ढांचा है। ज्ञान ग्राफ में जोड़ा गया प्रत्येक नया डेटासेट पहले से मौजूद हर दूसरे डेटासेट के अंतर्दृष्टि मूल्य को बढ़ाता है। और जैसे-जैसे एआई सिस्टम जटिल नेटवर्क में तर्क करने में अधिक सक्षम हो जाते हैं, एक अच्छी तरह से निर्मित, भरोसेमंद नेटवर्क का मूल्य उनके साथ बढ़ता है।
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ग्राहकों तक खुफिया जानकारी पहुंचाना जहां वे हैं

मूडी का मूल्य केवल हमारे डेटा और टूल्स का ही नहीं है – यह है कि हम उन्हें ग्राहक निर्णय लेने में सीधे इंटेलिजेंस को एम्बेड करने के लिए कैसे जोड़ते हैं, जहां भी निर्णय लेने की प्रक्रिया होती है। हम अपनी कनेक्टेड इंटेलिजेंस को सीधे टूल और वातावरण में एम्बेड करने के लिए दुनिया के अग्रणी एआई तर्क प्लेटफार्मों के साथ साझेदारी कर रहे हैं जहां ग्राहक पहले से ही काम करते हैं।

प्रत्येक साझेदारी एक स्टैंडअलोन एकीकरण नहीं है। यह एक कनेक्टेड सिस्टम में एक नया एक्सेस प्वाइंट है – समान ज्ञान ग्राफ, समान विश्वसनीय संदर्भ परत, समान निर्णय-ग्रेड इंटेलिजेंस – जो भी एआई इंटरफ़ेस के माध्यम से ग्राहक बना रहा है, उसके माध्यम से वितरित किया जाता है। सिस्टम नहीं बदलता. पहुंच बिंदुओं का विस्तार होता है।

डिलीवरी एक साथ तीन चैनलों पर संचालित होती है:

– प्रत्यक्ष एमसीपी वितरण – मूडीज की कनेक्टेड इंटेलिजेंस को मॉडल कॉन्टेक्स्ट प्रोटोकॉल (एमसीपी) सर्वर के माध्यम से एआई-रेडी इनपुट के रूप में उपलब्ध कराना, जो सीधे ग्राहकों को उनके स्वयं के एजेंटिक प्लेटफॉर्म और वर्कफ़्लो का निर्माण करता है।

– तीसरे पक्ष के प्लेटफार्मों के माध्यम से एमसीपी एकीकरण – मूडीज की बुद्धिमत्ता को अग्रणी उद्यम एआई और डेटा प्लेटफार्मों में एम्बेड करना, ताकि ग्राहक पहले से ही उपयोग किए जाने वाले पारिस्थितिकी तंत्र के भीतर मूडीज की क्षमताओं तक पहुंच सकें।

– मूडीज के अपने एजेंटिक समाधान – उद्देश्य-निर्मित एआई वर्कफ़्लो जो ग्राहकों को सीधे निर्णय-ग्रेड की जानकारी प्रदान करते हैं, बिना उन्हें आसपास के बुनियादी ढांचे के निर्माण की आवश्यकता के।
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यह वितरण वास्तुकला मूडी की बौद्धिक संपदा से समझौता नहीं करती है। मालिकाना डेटा, कार्यप्रणाली और ज्ञान ग्राफ में मौजूद खरबों लिंकेज डिलीवरी चैनल की परवाह किए बिना पूरी तरह से सुरक्षित रहेंगे। पहुंच अनुमतियों और पूर्ण ऑडिटेबिलिटी द्वारा नियंत्रित होती है। मूडीज उस संदर्भ परत का नियंत्रण नहीं छोड़ेगा जिसे हम ग्राहकों से मिलने के लिए बढ़ा रहे हैं जहां वे हैं।

वास्तुकला एक प्रमुख अंतर्दृष्टि को दर्शाती है: ग्राहकों की ज़रूरतें जटिलता और पैमाने के अनुसार काफी भिन्न होती हैं। सबसे उन्नत संस्थान – स्थापित डेटा बुनियादी ढांचे और अपने स्वयं के वर्कफ़्लो बनाने की इंजीनियरिंग क्षमता के साथ – मूडीज़ की सामग्री को सीधे उनके द्वारा बनाए गए प्लेटफ़ॉर्म में एम्बेड करना चाहेंगे। संस्थानों के व्यापक समूह के लिए, अधिक अवसर मूडी के डोमेन-विशिष्ट एजेंटिक समाधानों में निहित हैं: उद्देश्य-निर्मित वर्कफ़्लो जो ग्राहकों को आसपास के बुनियादी ढांचे के निर्माण की आवश्यकता के बिना समान बुद्धिमत्ता प्रदान करते हैं। मूडीज़ को दोनों की सेवा के लिए डिज़ाइन किया गया है।
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विनियमित संस्थानों के लिए यह क्यों मायने रखता है?

आज हर विनियमित संस्थान के सामने यह सवाल नहीं है कि एआई को अपनाया जाए या नहीं। यह एआई को इस तरह से अपनाने का तरीका है जो रक्षात्मक हो – नियामकों, बोर्डों, लेखा परीक्षकों और समकक्षों के लिए जो उनके निर्णयों की गुणवत्ता पर निर्भर करते हैं।

सामान्य प्रयोजन वाले एआई मॉडल बड़े, विनियमित संस्थानों के लिए एक विशिष्ट समस्या पेश कर सकते हैं: आउटपुट का ऑडिट करना मुश्किल है, डेटा उत्पत्ति अपारदर्शी है, और क्या किसी मॉडल को गोपनीय या कानूनी रूप से प्रतिबंधित जानकारी पर प्रशिक्षित किया गया है, यह वास्तव में अनसुलझा है। ये कोई काल्पनिक चिंताएं नहीं हैं. वे विनियमित बाजारों में काम करने वाली प्रत्येक संस्था के लिए भौतिक अनुपालन और शासन के मुद्दे हैं। क्रेडिट अंडरराइटिंग में एआई को तैनात करने वाले बैंक को अपने नियामक को यह समझाने में सक्षम होना चाहिए कि प्रत्येक निर्णय में कौन सा डेटा सूचित करता है, जबकि यह दर्शाता है कि अंतर्निहित डेटा प्रलेखित गुणवत्ता और उद्गम मानकों को पूरा करता है।

मूडीज़ के पास उस शासन चुनौती का उत्तर है। क्रेडेंशियल इंटेलिजेंस, दस्तावेजित डेटा उद्गम और व्याख्या योग्य आउटपुट का संयोजन एक अनुपालन सुविधा नहीं है – यह उन संस्थानों के लिए एक विभेदक है, जिन्हें अपने एआई-संचालित निर्णयों को उन लोगों और संस्थानों के सामने बचाव करने की आवश्यकता है, जिनकी वित्तीय भलाई उन्हें सही करने पर निर्भर करती है। जब दुनिया की अग्रणी एआई कंपनियां मूडीज इंटेलिजेंस में अपनी वित्तीय सेवा क्षमताओं को आधार बनाना चुनती हैं, तो वे गति नहीं खरीद रहे हैं। वे स्पष्टता, आत्मविश्वास और रक्षात्मकता खरीद रहे हैं। यह कोई लेनदेन नहीं है – यह हमने जो बनाया है उसका सत्यापन है।
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विश्वसनीय संदर्भ

जैसे-जैसे एआई का प्रसार हो रहा है, सवाल यह नहीं है कि कौन जीतता है, यह नहीं है कि किसके पास सबसे सक्षम मॉडल है। सवाल यह है कि विश्वसनीय संदर्भ को कौन नियंत्रित करता है जो मॉडल को परिणामी निर्णयों के लिए उपयोगी बनाता है।

मूडीज की नींव लगातार विकसित होने वाले ज्ञान ग्राफ, एक सदी से अधिक की विशेषज्ञता पर निर्मित एक संदर्भ परत और एक वितरण वास्तुकला के अभिसरण पर बनाई जाएगी जो मूडीज की बुद्धिमत्ता को हर वर्कफ़्लो में एम्बेड करने में सक्षम है। प्रत्येक स्तंभ को दोहराना कठिन है; साथ में वे मूडीज़ के लिए चक्रवृद्धि लाभ और कंपनियों के लिए मूलभूत बुनियादी ढाँचे का एक ढेर हैं: कार्यप्रणाली, शासन ढाँचे, संस्थागत मेमोरी और एम्बेडेड वर्कफ़्लो जो एक संस्थान के संचालन का एक महत्वपूर्ण हिस्सा हैं।

मूडीज़ एआई कंपनी बनने की दौड़ में नहीं है। हम उस बुद्धिमत्ता को स्थापित कर रहे हैं जो हमने हमेशा प्रदान की है – विश्वसनीय, स्वतंत्र, निर्णय-ग्रेड – एआई-संचालित निर्णय लेने के लिए आवश्यक आवश्यक इनपुट के रूप में। प्रौद्योगिकी बदल रही है, लेकिन विश्वसनीय, कनेक्टेड इंटेलिजेंस की आवश्यकता नहीं है। एआई के लिए आवश्यक पैमाने पर इसे उपलब्ध कराने के लिए मूडीज विशिष्ट रूप से तैनात है।
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1995 के निजी प्रतिभूति मुकदमे सुधार अधिनियम के तहत “सेफ हार्बर” वक्तव्य

^{इस दस्तावेज़ में शामिल कुछ कथन भविष्योन्मुखी कथन हैं और मूडीज़ के व्यवसाय और संचालन के लिए भविष्य की अपेक्षाओं, योजनाओं और संभावनाओं पर आधारित हैं जिनमें कई जोखिम और अनिश्चितताएँ शामिल हैं। इस तरह के बयानों में अनुमान, अनुमान, लक्ष्य, पूर्वानुमान, धारणाएं और अनिश्चितताएं शामिल होती हैं जो भविष्योन्मुखी बयानों में चिंतन, व्यक्त, अनुमानित, प्रत्याशित या निहित से वास्तविक परिणाम या परिणामों को भौतिक रूप से भिन्न कर सकती हैं। स्टॉकधारकों और निवेशकों को आगाह किया जाता है कि वे इन भविष्योन्मुखी बयानों पर अनुचित निर्भरता न रखें। इस दस्तावेज़ में भविष्योन्मुखी बयान और अन्य जानकारी इसकी तिथि के अनुसार बनाई गई हैं, और मूडीज़ ऐसे बयानों को भविष्य के आधार पर सार्वजनिक रूप से पूरक, अद्यतन या संशोधित करने के लिए कोई दायित्व नहीं लेता है (न ही इसका इरादा है), चाहे बाद के विकास के परिणामस्वरूप, परिवर्तित अपेक्षाओं या अन्यथा, लागू कानून या विनियमन द्वारा आवश्यक को छोड़कर। कारक, जोखिम और अनिश्चितताओं के साथ-साथ अन्य जोखिम और अनिश्चितताएं जो मूडी के वास्तविक परिणामों को भविष्योन्मुखी बयानों में चिंतन, व्यक्त, अनुमानित, प्रत्याशित या निहित से भिन्न कर सकती हैं, उन्हें 31 दिसंबर, 2025 को समाप्त वर्ष के लिए फॉर्म 10-के पर मूडी की वार्षिक रिपोर्ट के भाग I, आइटम 1 ए में “जोखिम कारक” के तहत अधिक विस्तार से वर्णित किया गया है। कंपनी द्वारा एसईसी के साथ समय-समय पर की गई अन्य फाइलिंग या यहां या उसमें शामिल सामग्री में। स्टॉकधारकों और निवेशकों को आगाह किया जाता है कि इनमें से किसी भी कारक, जोखिम और अनिश्चितता के घटित होने से कंपनी के वास्तविक परिणाम भविष्योन्मुखी बयानों में चिंतन, व्यक्त, अनुमानित, प्रत्याशित या निहित परिणामों से भिन्न हो सकते हैं, जिसका कंपनी के व्यवसाय, संचालन के परिणामों और वित्तीय स्थिति पर महत्वपूर्ण और प्रतिकूल प्रभाव पड़ सकता है।}