কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (AI) দ্রুত গতিতে অর্থ ও ব্যাংকিং খাতকে রূপান্তরিত করছে, প্রতিষ্ঠানগুলোকে প্রক্রিয়া স্বয়ংক্রিয়করণ, বিশাল ডেটা বিশ্লেষণ এবং ব্যক্তিগতকৃত সেবা প্রদান সক্ষম করে।

উদাহরণস্বরূপ, গুগল ক্লাউড অর্থনীতিতে AI কে এমন একটি প্রযুক্তির সমষ্টি হিসেবে সংজ্ঞায়িত করে যা ডেটা বিশ্লেষণ, পূর্বাভাস, গ্রাহক সেবা এবং বুদ্ধিমান তথ্য অনুসন্ধান চালায়, ব্যাংক ও আর্থিক প্রতিষ্ঠানগুলোকে বাজার এবং গ্রাহকের চাহিদা আরও ভালোভাবে বুঝতে সাহায্য করে।

EY উল্লেখ করে যে নতুন জেনারেটিভ AI মডেলগুলি (যেমন GPT) “অপারেশন, পণ্য উন্নয়ন এবং ঝুঁকি ব্যবস্থাপনাকে পুনঃসংজ্ঞায়িত করছে,” ব্যাংকগুলোকে অত্যন্ত ব্যক্তিগতকৃত সেবা এবং নতুন সমাধান প্রদান করতে সক্ষম করছে, পাশাপাশি নিয়মিত কাজগুলোকে সহজতর করছে। ব্যাংকগুলো যখন তাদের সেবা ডিজিটাইজ করছে, AI স্বয়ংক্রিয় ঋণ অনুমোদন থেকে স্মার্ট ট্রেডিং অ্যালগরিদম পর্যন্ত উদ্ভাবনের ভিত্তি হিসেবে কাজ করছে।

সারসংক্ষেপে, অর্থ ও ব্যাংকিং ক্ষেত্রে AI মানে হল মেশিন লার্নিং, প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ এবং অন্যান্য AI প্রযুক্তি আর্থিক ডেটা ও কার্যক্রমে প্রয়োগ করা।

এটি দক্ষতা এবং উদ্ভাবন চালায় – যেমন সাইবারসিকিউরিটি মনিটরিং এবং ২৪/৭ গ্রাহক সহায়তা স্বয়ংক্রিয়করণ – এবং প্রতিষ্ঠানগুলোকে ব্যক্তিগতকৃত অভিজ্ঞতা ও উন্নত ঝুঁকি মূল্যায়ন প্রদান করতে সাহায্য করে। 

নিচের অংশগুলোতে অর্থ ও ব্যাংকিং ক্ষেত্রে AI এর মূল সুবিধা, প্রয়োগ, ঝুঁকি, কৌশলগত বিবেচনা এবং ভবিষ্যত দৃষ্টিভঙ্গি আলোচনা করা হয়েছে, যা এই গুরুত্বপূর্ণ বিষয়ে SEO-উপযোগী সারমর্ম প্রদান করে।

অর্থ ও ব্যাংকিং ক্ষেত্রে AI এর সুবিধাসমূহ

AI আর্থিক প্রতিষ্ঠানের জন্য অনেক সুবিধা নিয়ে আসে, যেমন খরচ হ্রাস থেকে শুরু করে উন্নত সিদ্ধান্ত গ্রহণ পর্যন্ত। নিয়মিত কাজগুলো স্বয়ংক্রিয়করণ এবং ডেটা-ভিত্তিক অন্তর্দৃষ্টি কাজে লাগিয়ে, AI ব্যাংকগুলোকে আরও দক্ষ এবং সঠিকভাবে পরিচালনা করতে সাহায্য করে।

প্রখ্যাত পরামর্শ সংস্থাগুলো রিপোর্ট করে যে AI-চালিত স্বয়ংক্রিয়করণ ঋণ প্রক্রিয়াকরণ, প্রতারণা স্ক্রিনিং এবং গ্রাহক সেবা সহজতর করে মিলিয়ন ডলার সঞ্চয় করতে পারে, যেখানে মেশিন লার্নিং ঝুঁকি মডেল এবং অনুমোদনের সঠিকতা উন্নত করে। সামগ্রিকভাবে, AI উৎপাদনশীলতা বাড়ায় এবং উদ্ভাবন উন্মুক্ত করে, প্রতিষ্ঠানগুলোকে স্মার্ট পণ্য ও সেবা প্রদানে সক্ষম করে।

স্বয়ংক্রিয়করণ এবং দক্ষতা

AI-চালিত স্বয়ংক্রিয়করণ কার্যক্রমের দক্ষতা উল্লেখযোগ্যভাবে বৃদ্ধি করে। বট এবং AI সিস্টেমগুলো পুনরাবৃত্তিমূলক ব্যাংকিং কাজ যেমন লেনদেন প্রক্রিয়াকরণ, ডেটা এন্ট্রি এবং ডকুমেন্ট যাচাই পরিচালনা করতে পারে, যা কর্মীদের উচ্চমূল্যের কাজে নিয়োজিত হতে দেয়।

উদাহরণস্বরূপ, ঋণ প্রক্রিয়াকরণ ও পেমেন্ট যাচাই স্বয়ংক্রিয়করণ প্রক্রিয়াকরণ সময় উল্লেখযোগ্যভাবে কমিয়ে এবং ম্যানুয়াল ভুল কমিয়ে দেয়। ব্যাংকগুলো রিপোর্ট করে যে AI নিয়মিত সম্মতি পরীক্ষা এবং গ্রাহক অনুসন্ধান গ্রহণ করে উল্লেখযোগ্য খরচ সাশ্রয় করছে।

বাস্তবে, এর মানে দ্রুত সেবা (যেমন তাৎক্ষণিক ক্রেডিট চেক) এবং কম খরচে পরিচালনা: একটি EY রিপোর্টে উল্লেখ আছে যে শীর্ষস্থানীয় প্রতিষ্ঠানগুলো “ঋণ প্রক্রিয়াকরণ, প্রতারণা সনাক্তকরণ এবং গ্রাহক সেবা মতো প্রক্রিয়াগুলো সহজতর করছে,” যা ব্যাংকগুলোকে কোটি কোটি টাকা সাশ্রয় করতে সাহায্য করছে।

উন্নত সঠিকতা এবং সিদ্ধান্ত গ্রহণ

AI মডেলগুলো জটিল আর্থিক ডেটা মানুষের চেয়ে দ্রুত এবং ধারাবাহিকভাবে বিশ্লেষণ করতে পারে। বড় ডেটাসেটে প্রশিক্ষণ নিয়ে, মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম সূক্ষ্ম প্যাটার্ন এবং অস্বাভাবিকতা সনাক্ত করতে শেখে – যেমন ক্রেডিট ইতিহাস বা লেনদেন প্রবাহে – যা অন্যথায় মিস হতে পারে।

এর ফলে আরও সঠিক পূর্বাভাস তৈরি হয়। ঝুঁকি মূল্যায়নের জন্য AI ব্যবহারকারী ব্যাংকগুলোতে ঋণ ডিফল্ট কম এবং উন্নত প্রতারণা সনাক্তকরণ দেখা যায়, কারণ AI ক্রেডিটযোগ্যতা এবং সন্দেহজনক কার্যকলাপ আরও নিখুঁতভাবে মূল্যায়ন করতে পারে।

প্রভাবত, AI-চালিত অন্তর্দৃষ্টি সিদ্ধান্ত গ্রহণকে উন্নত করে: একটি EY গবেষণায় দেখা গেছে, ঝুঁকি ব্যবস্থাপনায় AI বড় ধরনের খরচ সাশ্রয় করে, অকার্যকর ঋণ কমিয়ে এবং ক্রেডিট স্ক্রিনিং উন্নত করে। ফলাফল হল উন্নত আর্থিক স্বাস্থ্য এবং ঝুঁকি নিয়ন্ত্রণে কঠোরতা।

ব্যক্তিগতকরণ এবং গ্রাহক সম্পৃক্ততা

AI ব্যক্তিগতকরণকে ব্যাপকভাবে প্রসারিত করে: গ্রাহকের ডেটা এবং আচরণ বিশ্লেষণ করে, ব্যাংকগুলো ব্যক্তিগতকৃত পণ্য সুপারিশ এবং ২৪/৭ ডিজিটাল সেবা প্রদান করতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, AI-চালিত চ্যাটবটগুলো তাৎক্ষণিকভাবে নিয়মিত প্রশ্নের উত্তর দেয় (যেমন ব্যালেন্স অনুসন্ধান, লেনদেন ইতিহাস), আর পেছনে সিস্টেমটি প্রতিটি গ্রাহকের চাহিদা শেখে। 

উদ্ভাবন এবং প্রতিযোগিতামূলক সুবিধা

AI অর্থনীতিতে উদ্ভাবনকে ত্বরান্বিত করে। বিশাল পরিমাণ ডেটা দ্রুত প্রক্রিয়াকরণ করে, AI সম্পূর্ণ নতুন পণ্য এবং কৌশল চালু করতে সক্ষম করে। উদাহরণস্বরূপ, প্রতিষ্ঠানগুলো অন-ডিমান্ড রোবো-অ্যাডভাইজার, গতিশীল মূল্য নির্ধারণ মডেল, বা ব্যবহার-ভিত্তিক বীমা চালু করতে পারে – যা মেশিন লার্নিং ছাড়া অসম্ভব।

গুগল ক্লাউড উল্লেখ করে যে বড় ডেটা বিশ্লেষণ “অর্থনীতিতে অনন্য এবং উদ্ভাবনী পণ্য ও সেবা প্রদানের পথ খুলে দেয়”। বাস্তবে, ব্যাংকগুলো AI ব্যবহার করে নতুন অন্তর্দৃষ্টি (যেমন ভোক্তা ব্যয় প্রবণতা) আবিষ্কার এবং নতুন সেবা প্রোটোটাইপ করছে।

যারা এই অন্তর্দৃষ্টি কাজে লাগায় তারা প্রতিযোগিতায় এগিয়ে থাকে। EY রিপোর্টে বলা হয়েছে, AI খাতটিকে “অপ্রত্যাশিত উদ্ভাবন এবং দক্ষতার যুগে প্রবেশ করাচ্ছে,” যেখানে ডেটা-চালিত পণ্য ব্যাংকগুলোকে আলাদা করে তোলে।

অর্থ ও ব্যাংকিং ক্ষেত্রে AI এর প্রয়োগসমূহ

AI শুধুমাত্র একটি ফ্যাশনেবল শব্দ নয় — এটি ইতিমধ্যেই অনেক কার্যক্রমে প্রয়োগ হচ্ছে। ব্যাংক এবং ফিনটেক প্রতিষ্ঠানগুলো AI ব্যবহার করে প্রতারণা প্রতিরোধ, ট্রেডিং, ব্যক্তিগতকরণ, ক্রেডিট বিশ্লেষণ, সম্মতি এবং আরও অনেক ক্ষেত্রে। নিচের উপবিভাগগুলোতে অর্থনীতিতে AI এর প্রধান প্রয়োগসমূহ তুলে ধরা হয়েছে:

প্রতারণা সনাক্তকরণ এবং প্রতিরোধ

AI বাস্তব সময়ে প্রতারণামূলক কার্যকলাপ সনাক্তকরণে দক্ষ। মেশিন লার্নিং সিস্টেমগুলো লেনদেন প্রবাহ অবিরত বিশ্লেষণ করে প্রতারণার সূচক প্যাটার্ন চিহ্নিত করে – যেমন অস্বাভাবিক পেমেন্ট পরিমাণ, IP পরিবর্তন, বা ব্যয় বৃদ্ধির ধারা। স্থির নিয়ম-ভিত্তিক সিস্টেমের বিপরীতে, এই AI মডেলগুলো নতুন প্রতারণা কৌশল আবির্ভাবের সাথে সাথে বিকশিত হয়।

এগুলো জটিল আক্রমণগুলো ক্ষতির আগেই ধরতে পারে। বাস্তবে, AI-চালিত প্রতারণা সনাক্তকরণ “আর্থিক প্রতিষ্ঠানগুলোকে প্রতারণা ঘটার আগেই সনাক্ত এবং প্রতিরোধ করতে দেয়,” যা আর্থিক ক্ষতি এবং গ্রাহক বিশ্বাস উভয়কেই রক্ষা করে। আধুনিক ব্যাংকগুলো রিপোর্ট করে যে এই ধরনের সক্রিয় AI সিস্টেম সন্দেহজনক আচরণ দ্রুত শনাক্ত করে প্রতারণার ক্ষতি উল্লেখযোগ্যভাবে কমিয়ে দেয়।

অ্যালগরিদমিক ট্রেডিং এবং বিনিয়োগ বিশ্লেষণ

পুঁজিবাজারে, AI-চালিত ট্রেডিং সিস্টেমগুলো সম্পদ কেনাবেচার পদ্ধতি পরিবর্তন করছে। এই অ্যালগরিদমগুলো বিশাল, বৈচিত্র্যময় ডেটা (বাজার মূল্য, সংবাদ শিরোনাম, সামাজিক মাধ্যমের মনোভাব, অর্থনৈতিক প্রতিবেদন) গ্রহণ করে দ্রুত ট্রেড সম্পাদন করে। ঐতিহাসিক এবং বাস্তব সময়ের ডেটা থেকে শেখার মাধ্যমে, AI ট্রেডাররা আরবিট্রাজ সুযোগ সনাক্ত করে এবং দ্রুত কৌশল পরিবর্তন করতে পারে।

এর ফলে গুরুত্বপূর্ণ প্রতিযোগিতামূলক সুবিধা তৈরি হয়: উন্নত AI ট্রেডিং ডেস্ক থাকা প্রতিষ্ঠানগুলো দ্রুত বাজার পরিস্থিতির সুযোগ নিতে পারে। বাস্তবে, AI-চালিত মডেল ব্যবহারকারী সম্পদ ব্যবস্থাপকরা তাদের পোর্টফোলিও পারফরম্যান্স উন্নত করে এবং ঝুঁকি আরও গতিশীলভাবে পরিচালনা করে।

ব্যক্তিগতকৃত ব্যাংকিং এবং গ্রাহক সেবা

AI গ্রাহক-সামনা সেবায় বিপ্লব ঘটাচ্ছে। ব্যক্তিগত প্রোফাইল বুঝে, ব্যাংকগুলো ব্যক্তিগতকৃত ব্যাংকিং অভিজ্ঞতা প্রদান করে – প্রতিটি গ্রাহকের জন্য সেরা ক্রেডিট কার্ড, ঋণ পণ্য বা সঞ্চয় পরিকল্পনা সুপারিশ করে। AI সিস্টেমগুলো ব্যয় অভ্যাস এবং জীবনঘটনা বিশ্লেষণ করে প্রাসঙ্গিক সেবা (যেমন সঠিক সময়ে মর্টগেজ পুনঃফাইন্যান্সিং) প্রস্তাব করে।

এছাড়াও, AI-চালিত চ্যাটবট এবং ভার্চুয়াল সহকারী নিয়মিত অনুসন্ধান (যেমন এটিএম অবস্থান থেকে অ্যাকাউন্ট ব্যালেন্স) তাৎক্ষণিকভাবে পরিচালনা করে, ব্যবহারকারীর সম্পৃক্ততা ব্যাপকভাবে উন্নত করে। এই ধরনের AI প্রয়োগ ব্যাংকিংকে আরও প্রাসঙ্গিক এবং সুবিধাজনক করে তোলে, যা গ্রাহক সন্তুষ্টি এবং আনুগত্য বাড়ায়।

বাস্তবে, AI-চালিত ব্যক্তিগতকরণ ব্যবহারকারী ব্যাংকগুলো সুপারিশকৃত পণ্যের গ্রহণযোগ্যতা এবং ক্রস-সেলিং মেট্রিক্সে উন্নতি দেখায়।

ক্রেডিট স্কোরিং এবং অনুমোদন

প্রচলিত ক্রেডিট মডেলগুলো কয়েকটি ডেটা পয়েন্ট (ক্রেডিট ইতিহাস, আয়) ব্যবহার করে। AI-ভিত্তিক ক্রেডিট স্কোরিং আরও বিস্তৃত ডেটা বিশ্লেষণ করে – যেমন লেনদেন ইতিহাস, অনলাইন আচরণ, এমনকি মনস্তাত্ত্বিক সূচক।

এটি ঋণগ্রহীতার ক্রেডিটযোগ্যতার একটি সামগ্রিক চিত্র প্রদান করে। এই অন্তর্দৃষ্টির মাধ্যমে, ঋণদাতারা দ্রুত, আরও সঠিক ঋণ সিদ্ধান্ত নিতে পারে এবং সীমিত ক্রেডিট ইতিহাস থাকা গ্রাহকদের নিরাপদে ঋণ দিতে পারে।

প্রভাবত, AI-চালিত অনুমোদন ঋণের প্রবেশাধিকার বাড়ায় এবং ঝুঁকি নিয়ন্ত্রণ করে। আর্থিক প্রতিষ্ঠানগুলো রিপোর্ট করে যে AI ক্রেডিট মডেলগুলো স্মার্ট ঋণ অনুমোদন এবং বিস্তৃত গ্রাহক ভিত্তি নিশ্চিত করে, কারণ AI এমন নির্ভরযোগ্য পূর্বাভাসক চিহ্নিত করে যা প্রচলিত স্কোর মিস করতে পারে।

নিয়ন্ত্রক সম্মতি (RegTech)

সম্মতি AI এর আরেকটি প্রধান ব্যবহার ক্ষেত্র। আর্থিক খাতের জটিল এবং পরিবর্তনশীল নিয়মাবলী নিয়মিত পর্যবেক্ষণ এবং রিপোর্টিং প্রয়োজন। AI সরঞ্জামগুলো অনেক সম্মতি কাজ স্বয়ংক্রিয় করে: তারা লেনদেনগুলোকে অব্যাহতভাবে অ্যান্টি-মনি লন্ডারিং সংকেতের জন্য স্ক্যান করতে পারে, স্বয়ংক্রিয়ভাবে রিপোর্ট তৈরি করে এবং পর্যালোচনার জন্য অস্বাভাবিকতা চিহ্নিত করে।

প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ এবং প্যাটার্ন সনাক্তকরণ ব্যবহার করে, ব্যাংকগুলো নিশ্চিত করে যে সমস্ত নিয়ন্ত্রক পরিবর্তন নথি এবং যোগাযোগ জুড়ে ট্র্যাক করা হচ্ছে।

এটি জরিমানা এবং ভুলের ঝুঁকি কমায়। একটি শিল্প নির্দেশিকা উল্লেখ করে, AI ব্যাংকগুলোকে “জটিল এবং ক্রমবর্ধমান নিয়ন্ত্রক পরিবেশ পরিচালনা করতে স্বয়ংক্রিয় সম্মতি কাজের মাধ্যমে সাহায্য করে”। বাস্তবে, এর মানে হল সম্মতি দলগুলো কাগজপত্রের পরিবর্তে কৌশল এবং তদারকিতে মনোযোগ দিতে পারে।

অর্থ ও ব্যাংকিং ক্ষেত্রে AI এর ঝুঁকি এবং চ্যালেঞ্জসমূহ

যদিও AI অনেক সম্ভাবনা নিয়ে আসে, এটি নতুন ঝুঁকি এবং চ্যালেঞ্জও তৈরি করে যা আর্থিক খাতকে সতর্কতার সাথে পরিচালনা করতে হবে। প্রধান উদ্বেগের মধ্যে রয়েছে ডেটা নিরাপত্তা, মডেল পক্ষপাত, নিয়ন্ত্রক ফাঁক এবং কর্মী প্রভাব। নিচে অর্থনীতিতে AI প্রয়োগের প্রধান ঝুঁকিগুলো বিস্তারিত আলোচনা করা হয়েছে:

ডেটা গোপনীয়তা এবং সাইবারসিকিউরিটি

AI সিস্টেমগুলো প্রচুর পরিমাণ ডেটা প্রয়োজন – প্রায়শই সংবেদনশীল ব্যক্তিগত এবং আর্থিক তথ্যসহ। এটি গোপনীয়তা এবং নিরাপত্তার ঝুঁকি বাড়ায়। ব্যাংক যত বেশি AI দিয়ে প্রক্রিয়া স্বয়ংক্রিয় করে, সাইবার অপরাধীদের জন্য সম্ভাব্য “আক্রমণ ক্ষেত্র” তত বড় হয়।

EY অনুসারে, ব্যাংকগুলো AI গ্রহণের সাথে সাথে ক্ষতিকারক পক্ষগুলো AI-চালিত সিস্টেমে নতুন লক্ষ্য খুঁজে পাচ্ছে। উদাহরণস্বরূপ, গ্রাহক ডেটা নিয়ে প্রশিক্ষিত AI মডেলটি যদি ডেটা বা কোডে হস্তক্ষেপ ঘটে তবে তা বিকৃত হতে পারে।

সুতরাং, ব্যাংকগুলোকে শক্তিশালী ডেটা গভর্নেন্স, এনক্রিপশন এবং মনিটরিংয়ে বিনিয়োগ করতে হবে। গোপনীয়তা আইন (যেমন GDPR) মেনে চলা এবং AI পাইপলাইনকে সুরক্ষিত রাখা অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ। শক্তিশালী সাইবারসিকিউরিটি ছাড়া, AI এর সুবিধাগুলো ডেটা চুরি বা বিকৃতির ক্ষতির তুলনায় কম প্রভাব ফেলতে পারে।

অ্যালগরিদমিক পক্ষপাত এবং স্বচ্ছতা

AI মডেলগুলো ঐতিহাসিক ডেটা থেকে শেখে, তাই তারা অনিচ্ছাকৃতভাবে মানব পক্ষপাত পুনরায় তৈরি করতে পারে। অর্থনীতিতে একটি পরিচিত উদ্বেগ হল ঋণ বা বিনিয়োগ সিদ্ধান্তে অ্যালগরিদমিক পক্ষপাত। নিয়ন্ত্রকরা সতর্ক করেছেন যে AI-ভিত্তিক ক্রেডিট অ্যালগরিদম নির্দিষ্ট গোষ্ঠীর বিরুদ্ধে পক্ষপাত থাকতে পারে, যা অন্যায় ঋণ প্রদানে নিয়ে যেতে পারে।

অতিরিক্তভাবে, অনেক AI সিস্টেম “ব্ল্যাক বক্স” হিসেবে কাজ করে, অর্থাৎ তাদের সিদ্ধান্ত গ্রহণের যুক্তি অস্পষ্ট থাকে। এটি AI-চালিত ফলাফল ব্যাখ্যা বা নিরীক্ষণ কঠিন করে তোলে। উদাহরণস্বরূপ, যদি AI ঋণ প্রত্যাখ্যান করে, ব্যাংককে এখনও সিদ্ধান্তের কারণ ব্যাখ্যা করতে হয় – কিন্তু একটি জটিল AI মডেল সহজে তার যুক্তি প্রকাশ নাও করতে পারে।

এই চ্যালেঞ্জ মোকাবেলায় ব্যাখ্যাযোগ্য AI তৈরি করা প্রয়োজন: ব্যাংকগুলোকে স্বচ্ছ মডেল ব্যবহার করতে হবে বা AI সিদ্ধান্ত ব্যাখ্যা করার টুল যুক্ত করতে হবে। এছাড়াও, নিয়মিত মডেলগুলোর ন্যায্যতা পরীক্ষা করা জরুরি। EY উল্লেখ করে, বোর্ডগুলোকে নৈতিক AI নিশ্চিত করতে হবে – পক্ষপাত নিয়ন্ত্রণ এবং ফলাফল স্বচ্ছতা বজায় রাখতে।

নিয়ন্ত্রক এবং গভর্নেন্স চ্যালেঞ্জ

অর্থনীতিতে AI সম্পর্কিত নিয়ন্ত্রক কাঠামো এখনও বিকাশমান। বর্তমানে, AI-নির্দিষ্ট নিয়ম সীমিত বা অস্পষ্ট। তদারকিরা পক্ষপাতপূর্ণ অ্যালগরিদম, ভুল চ্যাটবট পরামর্শ এবং ডেটা গোপনীয়তা নিয়ে উদ্বিগ্ন।

ফলস্বরূপ, অনেক ব্যাংক ভবিষ্যতের AI নিয়মাবলীর সাথে সম্মতি নিয়ে অনিশ্চয়তার মুখোমুখি। শীর্ষস্থানীয় প্রতিষ্ঠানগুলো পূর্বেই অভ্যন্তরীণ গভর্নেন্স এবং ঝুঁকি ব্যবস্থাপনা কাঠামো প্রতিষ্ঠা করছে।

উদাহরণস্বরূপ, BCG সুপারিশ করে ব্যাংকগুলোকে “গভর্নেন্স এজেন্ডা নিজের করতে” তদারকিদের সাথে আগেভাগে যোগাযোগ করতে এবং AI সিস্টেমের জন্য নিরীক্ষণযোগ্য ও ব্যাখ্যাযোগ্য ঝুঁকি ব্যবস্থাপনা কাঠামো তৈরি করতে।

এতে ডেটা ব্যবহারের নীতি নির্ধারণ, মডেল নিরীক্ষণ নিশ্চিতকরণ এবং নৈতিক নির্দেশিকা (যেমন ক্রেডিট সিদ্ধান্তের জন্য) অন্তর্ভুক্ত। এই নিয়ন্ত্রণগুলো আগেভাগে প্রতিষ্ঠা করলে প্রতিষ্ঠানগুলো দ্রুত উদ্ভাবন করতে পারে এবং সম্মতি বজায় রাখতে পারে।

কর্মী এবং নৈতিক বিবেচনা

AI-চালিত স্বয়ংক্রিয়করণ কিছু ব্যাংকিং চাকরি, বিশেষ করে নিয়মিত ডেটা প্রক্রিয়াকরণ সংক্রান্ত, স্থানচ্যুত করতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, ডেটা এন্ট্রি, সম্মতি পরীক্ষা এবং মৌলিক বিশ্লেষণ সংক্রান্ত ব্যাক-অফিস ভূমিকা সংকুচিত হতে পারে।

বিশ্ব অর্থনৈতিক ফোরাম উল্লেখ করে যে অনেক প্রচলিত ভূমিকা (যেমন ঋণ প্রক্রিয়াকরণ ক্লার্ক) AI গ্রহণের ফলে পুনঃপ্রশিক্ষণের প্রয়োজন হবে।

এটি নৈতিক এবং সামাজিক প্রশ্ন তোলে: ব্যাংক এবং নিয়ন্ত্রকদের কর্মীদের পুনঃপ্রশিক্ষণ এবং প্রতিস্থাপন পরিকল্পনা করতে হবে। এছাড়াও, AI সিস্টেম সিদ্ধান্ত নিলেও “মানব-ইন-দ্য-লুপ” পদ্ধতি দায়িত্বশীলতার জন্য অপরিহার্য।

জ্যেষ্ঠ বিশেষজ্ঞরা বলেন, মানব বিচার AI তদারকিতে থাকা উচিত যাতে দায়িত্বশীল ফলাফল নিশ্চিত হয়। আর্থিক প্রতিষ্ঠানগুলোকে তাই দক্ষতা অর্জনের পাশাপাশি নৈতিক ব্যবহার নিশ্চিত করতে হবে – স্বচ্ছতা এবং মানব তদারকি AI প্রক্রিয়ায় অন্তর্ভুক্ত করে বিশ্বাস এবং সামাজিক অনুমোদন বজায় রাখতে।

অর্থ ও ব্যাংকিং ক্ষেত্রে AI এর কৌশলগত বাস্তবায়ন

AI এর সুবিধাগুলো গ্রহণ এবং ঝুঁকিগুলো পরিচালনা করতে, ব্যাংকগুলোকে AI বাস্তবায়নে কৌশলগত এবং সমন্বিত পদ্ধতি গ্রহণ করতে হবে। এর মধ্যে রয়েছে AI প্রচেষ্টাকে ব্যবসায়িক লক্ষ্যগুলোর সাথে সামঞ্জস্য করা, সঠিক অবকাঠামোতে বিনিয়োগ এবং প্রতিভা উন্নয়ন। শিল্প নেতারা কৌশল নিয়ে স্পষ্ট নির্দেশনা প্রদান করে:

ব্যবসায়িক কৌশলের সাথে AI সামঞ্জস্য করুন: 

সংস্থাগুলোকে AI উদ্যোগগুলোকে বিচ্ছিন্ন পরীক্ষার মতো না দেখে মূল ব্যবসায়িক লক্ষ্যগুলোর সাথে সংযুক্ত করতে হবে। BCG জোর দিয়ে বলে যে ব্যাংকগুলোকে “AI কৌশলকে ব্যবসায়িক কৌশলের সাথে সংযুক্ত করতে হবে,” শুধুমাত্র প্রযুক্তির জন্য নয়, স্পষ্ট রিটার্ন সহ প্রকল্পগুলোর উপর মনোযোগ দিতে হবে।

এর মানে হল উচ্চ-প্রভাবশালী ব্যবহার ক্ষেত্র চিহ্নিত করা (যেমন ঋণ স্বয়ংক্রিয়করণ, সম্পদ পরামর্শ) এবং শুরু থেকেই পরিমাপযোগ্য কর্মক্ষমতা সূচক (রাজস্ব বৃদ্ধি, খরচ হ্রাস) নির্ধারণ করা। যারা পাইলট পর্যায় পেরিয়ে গেছে তারা এমন AI ভিশন নির্ধারণ করেছে যা গ্রাহক মূল্য এবং প্রতিযোগিতামূলক পার্থক্যের সাথে যুক্ত।

দৃঢ় ডেটা ও প্রযুক্তি অবকাঠামো গড়ে তুলুন: 

সফল AI এর জন্য শক্তিশালী প্রযুক্তিগত ভিত্তি প্রয়োজন। ব্যাংকগুলোকে একক ডেটা প্ল্যাটফর্ম, ক্লাউড বা হাইব্রিড কম্পিউটিং এবং মেশিন লার্নিং সমর্থনের জন্য নির্বিঘ্ন ইন্টিগ্রেশন স্তর দরকার। BCG সুপারিশ করে “প্রযুক্তি এবং ডেটার কেন্দ্রে AI রাখা” এবং ইন্টিগ্রেশন ও অর্কেস্ট্রেশন স্তরে বিনিয়োগ করা।

বাস্তবে, এর অর্থ পুরনো সিস্টেম আধুনিকীকরণ, AI/ML প্ল্যাটফর্ম গ্রহণ এবং ডেটার গুণগত মান নিশ্চিত করা। সঠিক অবকাঠামো ছাড়া AI মডেলগুলো নির্ভরযোগ্যভাবে প্রতিষ্ঠানে প্রয়োগ করা সম্ভব নয়।

গভর্নেন্স এবং ঝুঁকি নিয়ন্ত্রণ প্রতিষ্ঠা করুন: 

উপরোক্ত মত, শক্তিশালী গভর্নেন্স অপরিহার্য। ব্যাংকগুলোকে আন্তঃবিভাগীয় AI ঝুঁকি কমিটি গঠন করতে হবে এবং মডেল যাচাই ও মনিটরিংয়ের মান নির্ধারণ করতে হবে। BCG পরামর্শ দেয় গভর্নেন্স এজেন্ডা নিজের করে নিয়ন্ত্রকদের সাথে কাজ করতে এবং “নিরীক্ষণযোগ্য ও ব্যাখ্যাযোগ্য ঝুঁকি ব্যবস্থাপনা কাঠামো তৈরি করতে”।

এতে ডেটা ব্যবহারের নীতি নির্ধারণ, মডেল নিরীক্ষণ নিশ্চিতকরণ এবং নৈতিক নির্দেশিকা (যেমন ক্রেডিট সিদ্ধান্তের জন্য) অন্তর্ভুক্ত। এই নিয়ন্ত্রণগুলো আগেভাগে প্রতিষ্ঠা করলে প্রতিষ্ঠানগুলো দ্রুত উদ্ভাবন করতে পারে এবং সম্মতি বজায় রাখতে পারে।

প্রতিভা উন্নয়ন এবং সাংগঠনিক পরিবর্তন: 

AI গ্রহণ প্রায়ই দক্ষতার অভাব বা সাংগঠনিক প্রতিরোধের কারণে ব্যর্থ হয়। ব্যাংকগুলোকে প্রশিক্ষণ এবং AI প্রতিভা (ডেটা বিজ্ঞানী, ML ইঞ্জিনিয়ার) নিয়োগে বিনিয়োগ করতে হবে এবং বিদ্যমান কর্মীদের ডেটা সাক্ষরতা উন্নত করতে হবে। তাদের AI-চালিত কার্যপ্রবাহ সমর্থনে ভূমিকা এবং প্রণোদনা পুনরায় সাজাতে হবে।

উদাহরণস্বরূপ, সম্পর্ক ব্যবস্থাপকরা ডেটা বিশ্লেষকদের সাথে সহযোগিতা করে AI অন্তর্দৃষ্টি ব্যাখ্যা করতে পারে। গুরুত্বপূর্ণভাবে, C-সুইট নেতৃত্বের সম্পৃক্ততা অপরিহার্য: BCG উল্লেখ করে যে সফল ব্যাংকগুলো “CEO এর পূর্ণ ক্ষমতা কাজে লাগায়” এবং শীর্ষ নেতৃত্বকে সম্পৃক্ত করে।

সাংস্কৃতিক পরিবর্তন গুরুত্বপূর্ণ – যেখানে নির্বাহীরা পরীক্ষামূলক প্রকল্পকে উৎসাহিত করে, সফল পাইলটগুলোকে স্কেল করে এবং প্রাথমিক ব্যর্থতাকে সহ্য করে শেখার সুযোগ তৈরি করে।

সংক্ষেপে, সফল ব্যাংকগুলো AI কে উদ্যোগগত কৌশল হিসেবে দেখে, খণ্ডিত প্রকল্প নয়। তারা স্পষ্ট ROI প্রদান, AI কে মূল প্রক্রিয়ায় অন্তর্ভুক্তকরণ এবং প্রযুক্তি, ঝুঁকি ও মানবসম্পদ অনুশীলন সামঞ্জস্যে মনোযোগ দেয়।

গবেষণা দেখায় যে বর্তমানে কৌশলগতভাবে AI তে বিনিয়োগকারী ব্যাংকগুলো (শুধুমাত্র বিচ্ছিন্ন প্রমাণ ধারণা চালানোর পরিবর্তে) নিজেদেরকে “তাদের ব্যবসায় মূল্য সৃষ্টির পদ্ধতি পুনর্গঠন” করার জন্য প্রস্তুত করছে।

যারা এখনই এগিয়ে যাচ্ছে — কৌশল, প্রযুক্তি, গভর্নেন্স এবং প্রতিভা একসাথে উন্নত করছে — তারা শক্তিশালী গ্রাহক সম্পর্ক গড়ে তুলবে, খরচ কমাবে এবং প্রতিযোগীদের থেকে এগিয়ে থাকবে।

অর্থ ও ব্যাংকিং ক্ষেত্রে AI এর ভবিষ্যত দৃষ্টিভঙ্গি

অর্থনৈতিক খাতের ভবিষ্যত গভীরভাবে AI-চালিত হবে। উদীয়মান AI প্রযুক্তি যেমন জেনারেটিভ এবং এজেন্টিক AI আরও জটিল কাজ স্বয়ংক্রিয়করণ এবং নতুন সক্ষমতা উন্মোচন করার প্রতিশ্রুতি দেয়।

উদাহরণস্বরূপ, এজেন্টিক AI – স্বায়ত্তশাসিত AI এজেন্টদের নেটওয়ার্ক যা সহযোগিতা করতে পারে – একদিন সম্পূর্ণ ট্রেডিং পরিচালনা বা ন্যূনতম মানব হস্তক্ষেপে গতিশীলভাবে পোর্টফোলিও পরিচালনা করতে পারে। আগামী কয়েক বছরে, BCG পূর্বাভাস দেয়, “ব্যাংকিং দৃশ্যপট মৌলিকভাবে পরিবর্তিত হবে” কারণ AI ব্যাপকভাবে ছড়িয়ে পড়বে।

বিশ্লেষকরা অনুমান করেন যে এই পরিবর্তন অর্থনৈতিকভাবে ব্যাপক প্রভাব ফেলবে। সাম্প্রতিক ECB/McKinsey বিশ্লেষণ জানায় যে শুধুমাত্র জেনারেটিভ AI বিশ্বব্যাপী ব্যাংকিংয়ে প্রতি বছর $২০০–৩৪০ বিলিয়ন (অপারেটিং লাভের ৯–১৫%) উৎপাদনশীলতা বৃদ্ধির মাধ্যমে যোগ করতে পারে। বাস্তবে, এর মানে হল আরও দক্ষ কার্যপ্রবাহ (খরচ কমানো) এবং উদ্ভাবনী AI-চালিত পণ্য থেকে নতুন রাজস্ব প্রবাহ।

ভোক্তা দৃষ্টিকোণ থেকে, ভবিষ্যতের AI আরও ব্যক্তিগতকৃত এবং সহজলভ্য অর্থনীতি সক্ষম করবে। আমরা আশা করতে পারি AI আর্থিক এজেন্ট যারা দৈনন্দিন অর্থ পরিচালনা করবে, ব্যক্তিগত বিনিয়োগ পরামর্শ দেবে, বা রিয়েল টাইমে মাইক্রো-ঋণ অনুমোদন করবে।

উদাহরণস্বরূপ, গবেষণা নির্দেশ করে যে এজেন্টিক AI স্থানীয় ডেটা ব্যবহার করে ক্ষুদ্র কৃষকদের ঋণ আবেদন স্বয়ংক্রিয়ভাবে মূল্যায়ন করতে পারে, অথবা দ্রুত ব্যক্তিগতকৃত বীমা পণ্য তৈরি করতে পারে। এই ধরনের অগ্রগতি আর্থিক অন্তর্ভুক্তি ব্যাপকভাবে বাড়াতে পারে, কম অবকাঠামো সহ সেবা পৌঁছে দিয়ে।

অবশ্যই, এই অগ্রগতি নতুন চ্যালেঞ্জও নিয়ে আসবে যা ভবিষ্যতের নিয়ন্ত্রক পরিবেশকে প্রভাবিত করবে। বিশ্বব্যাপী নিয়ন্ত্রকরা ইতিমধ্যেই AI কাঠামো প্রস্তুত করছে (যেমন EU এর AI আইন) এবং আরও স্বচ্ছতা ও দায়িত্বশীলতার আহ্বান জানাচ্ছে।

ভবিষ্যতের ব্যাংকগুলোকে এমন AI সিস্টেম ডিজাইন করতে হবে যা গোপনীয়তা, ব্যাখ্যাযোগ্যতা এবং নিরাপত্তা অন্তর্ভুক্ত করে বিশ্বাস বজায় রাখে। এছাড়াও, তারা ক্রমাগত অভিযোজিত হতে হবে – পরবর্তী প্রজন্মের AI সরঞ্জাম দ্রুত বিকশিত হবে, তাই প্রতিষ্ঠানগুলোকে চটপটে থাকতে হবে।

>>> আরও দেখুন:

ব্যবসা ও বিপণনে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার প্রয়োগ

চিকিৎসা ও স্বাস্থ্যসেবায় কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা

সারসংক্ষেপে, অর্থ ও ব্যাংকিং ক্ষেত্রে AI এর ভূমিকা ব্যাপকভাবে বৃদ্ধি পাবে। আমরা আরও ডেটা-চালিত সিদ্ধান্ত গ্রহণ, বুদ্ধিমান স্বয়ংক্রিয়করণ এবং গ্রাহক-কেন্দ্রিক উদ্ভাবন প্রত্যাশা করতে পারি। একজন বিশেষজ্ঞের ভাষায়: “AI আর একটি প্রান্তিক পরীক্ষা নয়; এটি পরবর্তী প্রজন্মের ব্যাংকিংয়ের ইঞ্জিন।” যারা এখনই এই রূপান্তর গ্রহণ করবে – কৌশল, প্রযুক্তি, গভর্নেন্স এবং প্রতিভার সমন্বয়ে – তারা AI-চালিত ভবিষ্যতে সাফল্যের শীর্ষে থাকবে।