कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) तेजी से वित्त और बैंकिंग क्षेत्र को बदल रही है, जिससे संस्थान प्रक्रियाओं को स्वचालित कर सकते हैं, विशाल डेटा का विश्लेषण कर सकते हैं, और व्यक्तिगत सेवाएं प्रदान कर सकते हैं।

उदाहरण के लिए, Google Cloud वित्त में AI को तकनीकों के एक समूह के रूप में परिभाषित करता है जो डेटा विश्लेषण, पूर्वानुमान, ग्राहक सेवा, और बुद्धिमान सूचना पुनर्प्राप्ति को सक्षम बनाती हैं, जिससे बैंक और वित्तीय कंपनियां बाजारों और ग्राहक आवश्यकताओं को बेहतर समझ पाती हैं।

EY यह बताता है कि नए जनरेटिव AI मॉडल (जैसे GPT) "संचालन, उत्पाद विकास और जोखिम प्रबंधन को पुनर्परिभाषित कर रहे हैं," जिससे बैंक अत्यंत व्यक्तिगत सेवाएं और नवीन समाधान प्रदान कर सकते हैं, साथ ही नियमित कार्यों को सुव्यवस्थित कर सकते हैं। जैसे-जैसे बैंक अपनी सेवाओं को डिजिटाइज़ करते हैं, AI स्वचालित ऋण अनुमोदन से लेकर स्मार्ट ट्रेडिंग एल्गोरिदम तक नवाचारों का आधार बनता है।

संक्षेप में, वित्त और बैंकिंग में AI का अर्थ है मशीन लर्निंग, प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण, और अन्य AI तकनीकों को वित्तीय डेटा और संचालन पर लागू करना।

यह दक्षता और नवाचार को बढ़ावा देता है – उदाहरण के लिए, साइबर सुरक्षा निगरानी और 24/7 ग्राहक सहायता को स्वचालित करके – और कंपनियों को अनुकूलित अनुभव और बेहतर जोखिम मूल्यांकन प्रदान करने में मदद करता है। 

नीचे के अनुभाग वित्त और बैंकिंग में AI के मुख्य लाभ, अनुप्रयोग, जोखिम, रणनीतिक विचार, और भविष्य की दृष्टि का SEO-अनुकूलित अवलोकन प्रस्तुत करते हैं।

वित्त और बैंकिंग में AI के लाभ

AI वित्तीय संस्थानों को कई लाभ प्रदान करता है, जैसे लागत में कमी से लेकर बेहतर निर्णय लेने तक। नियमित कार्यों को स्वचालित करके और डेटा-संचालित अंतर्दृष्टि का उपयोग करके, AI बैंकों को अधिक कुशल और सटीक संचालन में मदद करता है।

प्रसिद्ध परामर्श फर्मों की रिपोर्ट है कि AI-संचालित स्वचालन ऋण प्रक्रिया, धोखाधड़ी जांच, और ग्राहक सेवा को सुव्यवस्थित करके करोड़ों की बचत कर सकता है, जबकि मशीन लर्निंग जोखिम मॉडल और अनुमोदन की सटीकता में सुधार करता है। व्यापक रूप से, AI उत्पादकता बढ़ाता है और नवाचार को खोलता है, जिससे कंपनियां स्मार्ट उत्पाद और सेवाएं प्रदान कर पाती हैं।

स्वचालन और दक्षता

AI-संचालित स्वचालन संचालन की दक्षता को काफी बढ़ाता है। बॉट्स और AI सिस्टम बैंकिंग के दोहराए जाने वाले कार्यों जैसे लेन-देन प्रक्रिया, डेटा प्रविष्टि, और दस्तावेज़ सत्यापन को संभाल सकते हैं, जिससे कर्मचारी उच्च-मूल्य वाले कार्यों पर ध्यान केंद्रित कर सकें।

उदाहरण के लिए, ऋण-प्रक्रिया कार्यप्रवाह और भुगतान सत्यापन को स्वचालित करने से प्रक्रिया समय में भारी कटौती हो सकती है और मानवीय त्रुटियां कम हो जाती हैं। बैंक रिपोर्ट करते हैं कि AI नियमित अनुपालन जांच और ग्राहक पूछताछ संभालकर महत्वपूर्ण लागत बचत करता है।

व्यवहार में, इसका मतलब है तेज सेवा (जैसे त्वरित क्रेडिट जांच) और अधिक सटीक संचालन: एक EY रिपोर्ट बताती है कि अग्रणी संस्थान "ऋण प्रक्रिया, धोखाधड़ी पहचान, और ग्राहक सेवा जैसे प्रक्रियाओं को सुव्यवस्थित" कर करोड़ों की लागत बचा रहे हैं।

बेहतर सटीकता और निर्णय-निर्माण

AI मॉडल जटिल वित्तीय डेटा का विश्लेषण मानव क्षमता से अधिक गति और स्थिरता के साथ कर सकते हैं। बड़े डेटा सेट पर प्रशिक्षण के माध्यम से, मशीन लर्निंग एल्गोरिदम सूक्ष्म पैटर्न और विसंगतियों का पता लगाना सीखते हैं – जैसे क्रेडिट इतिहास या लेन-देन प्रवाह में – जो अन्यथा छूट सकते हैं।

इससे अधिक सटीक पूर्वानुमान संभव होते हैं। जोखिम मूल्यांकन के लिए AI का उपयोग करने वाले बैंक कम ऋण डिफॉल्ट और बेहतर धोखाधड़ी पहचान देखते हैं, क्योंकि AI क्रेडिट योग्यता और संदिग्ध गतिविधियों का अधिक सटीक आकलन कर सकता है।

वास्तव में, AI-संचालित अंतर्दृष्टि निर्णय-निर्माण को बेहतर बनाती हैं: एक EY अध्ययन के अनुसार, जोखिम प्रबंधन में AI महत्वपूर्ण लागत बचत करता है, गैर-प्रदर्शनकारी ऋणों को कम करके और क्रेडिट स्क्रीनिंग में सुधार करके। परिणामस्वरूप वित्तीय स्वास्थ्य बेहतर होता है और जोखिम पर नियंत्रण सख्त होता है।

व्यक्तिगतकरण और ग्राहक जुड़ाव

AI व्यक्तिगतकरण को स्केलेबल बनाता है: ग्राहक डेटा और व्यवहार का विश्लेषण करके, बैंक कस्टम उत्पाद सिफारिशें और 24/7 डिजिटल सहायता प्रदान कर सकते हैं। उदाहरण के लिए, AI-संचालित चैटबॉट्स तुरंत नियमित प्रश्नों के उत्तर देते हैं (जैसे बैलेंस पूछताछ, लेन-देन इतिहास), जबकि सिस्टम पर्दे के पीछे प्रत्येक ग्राहक की आवश्यकताओं को सीखता है। 

नवाचार और प्रतिस्पर्धात्मक लाभ

AI वित्त में नवाचार को भी बढ़ावा देता है। विशाल डेटा को तेजी से संसाधित करके, AI पूरी तरह से नए उत्पाद और रणनीतियां सक्षम करता है। उदाहरण के लिए, कंपनियां ऑन-डिमांड रोबो-एडवाइजर, गतिशील मूल्य निर्धारण मॉडल, या उपयोग-आधारित बीमा लॉन्च कर सकती हैं – ऐसे विचार जो मशीन लर्निंग के बिना असंभव होते।

Google Cloud बताता है कि बड़े डेटा का विश्लेषण "वित्त में अद्वितीय और नवाचारी उत्पाद और सेवा प्रस्तुतियों" की ओर ले जा सकता है। व्यवहार में, बैंक AI का उपयोग नए अंतर्दृष्टि (जैसे उपभोक्ता खर्च प्रवृत्तियों) के लिए डेटा खनन और नवीन सेवाओं के प्रोटोटाइप के लिए कर रहे हैं।

जो लोग इन अंतर्दृष्टियों का लाभ उठाते हैं, वे प्रतिस्पर्धात्मक बढ़त हासिल करते हैं। EY रिपोर्ट के अनुसार, AI क्षेत्र को "अभूतपूर्व नवाचार और दक्षता के युग" में ले जा रहा है, जहां डेटा-संचालित उत्पाद बैंकों को अलग पहचान दिलाते हैं।

वित्त और बैंकिंग में AI के अनुप्रयोग

AI केवल एक फैशन शब्द नहीं है; यह पहले से ही कई कार्यों में लागू है। बैंक और फिनटेक AI का उपयोग धोखाधड़ी रोकथाम, ट्रेडिंग, व्यक्तिगतकरण, क्रेडिट विश्लेषण, अनुपालन, और अन्य के लिए करते हैं। निम्नलिखित उपखंड वित्त में प्रमुख AI अनुप्रयोगों को उजागर करते हैं:

धोखाधड़ी पहचान और रोकथाम

AI वास्तविक समय में धोखाधड़ी गतिविधि का पता लगाने में उत्कृष्ट है। मशीन लर्निंग सिस्टम लगातार लेन-देन प्रवाह का विश्लेषण करते हैं ताकि धोखाधड़ी के संकेत देने वाले पैटर्न को चिन्हित किया जा सके – जैसे असामान्य भुगतान राशि, IP परिवर्तन, या खर्च में अचानक वृद्धि। स्थिर नियम-आधारित प्रणालियों के विपरीत, ये AI मॉडल नई धोखाधड़ी रणनीतियों के साथ विकसित होते हैं।

वे जटिल हमलों को नुकसान बढ़ने से पहले पकड़ सकते हैं। व्यवहार में, AI-संचालित धोखाधड़ी पहचान "वित्तीय संस्थानों को धोखाधड़ी होने से पहले पहचानने और रोकने की अनुमति देती है," जिससे न केवल वित्तीय नुकसान बल्कि ग्राहक विश्वास की भी रक्षा होती है। आधुनिक बैंक रिपोर्ट करते हैं कि ऐसे सक्रिय AI सिस्टम संदिग्ध व्यवहार की तुरंत पहचान करके धोखाधड़ी के नुकसान को काफी कम करते हैं।

एल्गोरिदमिक ट्रेडिंग और निवेश विश्लेषण

पूंजी बाजारों में, AI-संचालित ट्रेडिंग सिस्टम संपत्तियों की खरीद और बिक्री के तरीके को बदल रहे हैं। ये एल्गोरिदम विशाल, विविध डेटा (बाजार मूल्य, समाचार शीर्षक, सोशल मीडिया भावना, आर्थिक रिपोर्ट) को ग्रहण करते हैं और उच्च गति से ट्रेड निष्पादित करते हैं। ऐतिहासिक और वास्तविक समय डेटा से सीखकर, AI ट्रेडर आर्बिट्रेज अवसरों की पहचान कर सकते हैं और रणनीतियों को तेजी से समायोजित कर सकते हैं।

यह एक महत्वपूर्ण प्रतिस्पर्धात्मक लाभ प्रदान करता है: उन्नत AI ट्रेडिंग डेस्क वाली कंपनियां मानव ट्रेडरों की तुलना में तेजी से बाजार की अस्थिरताओं का लाभ उठा सकती हैं। व्यवहार में, AI-संचालित मॉडल का उपयोग करने वाले परिसंपत्ति प्रबंधक पोर्टफोलियो प्रदर्शन में सुधार करते हैं और जोखिम को पारंपरिक तरीकों से अधिक गतिशील रूप से प्रबंधित करते हैं।

व्यक्तिगत बैंकिंग और ग्राहक सेवा

AI ग्राहक-सामना करने वाली सेवाओं में क्रांति ला रहा है। व्यक्तिगत प्रोफाइल को समझकर, बैंक व्यक्तिगत बैंकिंग अनुभव प्रदान कर सकते हैं – प्रत्येक ग्राहक के लिए सर्वोत्तम क्रेडिट कार्ड, ऋण उत्पाद, या बचत योजनाओं की सिफारिश करना। AI सिस्टम खर्च की आदतों और जीवन की घटनाओं का विश्लेषण करके प्रासंगिक सेवाएं सुझाते हैं (जैसे सही समय पर मॉर्गेज पुनर्वित्त)।

इसके अलावा, AI-संचालित चैटबॉट्स और वर्चुअल असिस्टेंट्स तुरंत नियमित पूछताछ (ATM स्थान से लेकर खाता शेष तक) संभालते हैं, जिससे उपयोगकर्ता जुड़ाव में काफी सुधार होता है। ऐसे AI अनुप्रयोग बैंकिंग को अधिक प्रासंगिक और सुविधाजनक बनाते हैं, जो ग्राहक संतुष्टि और वफादारी को बढ़ावा देते हैं।

वास्तव में, AI-संचालित व्यक्तिगतकरण लागू करने वाले बैंक सुझाए गए उत्पादों की अधिक बिक्री और बेहतर क्रॉस-सेलिंग मेट्रिक्स देखते हैं।

क्रेडिट स्कोरिंग और अंडरराइटिंग

पारंपरिक क्रेडिट मॉडल कुछ डेटा बिंदुओं (क्रेडिट इतिहास, आय) का उपयोग करते हैं। AI-आधारित क्रेडिट स्कोरिंग एक विस्तृत डेटा का विश्लेषण करता है – जैसे लेन-देन इतिहास, ऑनलाइन व्यवहार, या यहां तक कि मनोमितीय संकेतक।

यह उधारकर्ता की क्रेडिट योग्यता का अधिक समग्र दृष्टिकोण प्रदान करता है। इन अंतर्दृष्टियों के साथ, ऋणदाता तेज, अधिक सटीक ऋण निर्णय ले सकते हैं और सीमित क्रेडिट इतिहास वाले ग्राहकों को सुरक्षित रूप से ऋण प्रदान कर सकते हैं।

वास्तव में, AI-संचालित अंडरराइटिंग ऋण तक पहुंच बढ़ा सकता है जबकि जोखिम को नियंत्रित करता है। वित्तीय संस्थान रिपोर्ट करते हैं कि AI क्रेडिट मॉडल स्मार्ट ऋण अनुमोदन और व्यापक ग्राहक आधार का परिणाम देते हैं, क्योंकि AI विश्वसनीय पुनर्भुगतान संकेतकों का पता लगाता है जो पारंपरिक स्कोर छूट सकते हैं।

नियामक अनुपालन (RegTech)

अनुपालन AI का एक प्रमुख उपयोग मामला है। वित्तीय उद्योग के जटिल, विकसित होते नियमों को निरंतर निगरानी और रिपोर्टिंग की आवश्यकता होती है। AI उपकरण कई अनुपालन कार्यों को स्वचालित करते हैं: वे लगातार लेन-देन को मनी लॉन्ड्रिंग विरोधी संकेतों के लिए स्कैन कर सकते हैं, स्वचालित रूप से रिपोर्ट तैयार कर सकते हैं, और समीक्षा के लिए विसंगतियों को चिन्हित कर सकते हैं।

प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण और पैटर्न मान्यता का उपयोग करके, बैंक सुनिश्चित करते हैं कि सभी नियामक परिवर्तन दस्तावेजों और संचारों में ट्रैक किए जाएं।

यह जुर्माने और त्रुटियों के जोखिम को कम करता है। एक उद्योग मार्गदर्शिका के अनुसार, AI बैंकों को "जटिल और लगातार बदलते नियामक परिदृश्य का प्रबंधन स्वचालित अनुपालन कार्यों के माध्यम से करने में मदद करता है"। व्यवहार में, इसका मतलब है कि अनुपालन टीमें रणनीति और निगरानी पर ध्यान केंद्रित कर सकती हैं बजाय कागजी कार्रवाई के।

वित्त और बैंकिंग में AI के जोखिम और चुनौतियां

जहां AI बड़ी संभावनाएं लाता है, वहीं यह नए जोखिम और चुनौतियां भी प्रस्तुत करता है जिन्हें वित्तीय क्षेत्र को सावधानीपूर्वक प्रबंधित करना होगा। प्रमुख चिंताएं डेटा सुरक्षा, मॉडल पक्षपात, नियामक अंतराल, और कार्यबल प्रभाव हैं। नीचे वित्त में AI लागू करने के मुख्य जोखिमों का विवरण दिया गया है:

डेटा गोपनीयता और साइबर सुरक्षा

AI सिस्टम को भारी मात्रा में डेटा की आवश्यकता होती है – अक्सर संवेदनशील व्यक्तिगत और वित्तीय जानकारी सहित। इससे गोपनीयता और सुरक्षा जोखिम उत्पन्न होते हैं। जितनी अधिक प्रक्रियाएं बैंक AI से स्वचालित करते हैं, साइबर अपराधियों के लिए संभावित "हमला क्षेत्र" उतना ही बड़ा होता है।

EY के अनुसार, जैसे-जैसे बैंक AI अपनाते हैं, दुर्भावनापूर्ण तत्व AI-संचालित सिस्टम में नए लक्ष्य खोज रहे हैं। उदाहरण के लिए, ग्राहक डेटा पर प्रशिक्षित AI मॉडल को उसके डेटा या कोड के समझौते की स्थिति में हेरफेर किया जा सकता है।

इसलिए, बैंकों को मजबूत डेटा शासन, एन्क्रिप्शन, और निगरानी में निवेश करना चाहिए। गोपनीयता कानूनों (जैसे GDPR) का पालन सुनिश्चित करना और AI पाइपलाइनों को उल्लंघनों से सुरक्षित रखना आवश्यक है। मजबूत साइबर सुरक्षा के बिना, AI के लाभ डेटा चोरी या छेड़छाड़ के नुकसान से कम हो सकते हैं।

एल्गोरिदमिक पक्षपात और पारदर्शिता

AI मॉडल ऐतिहासिक डेटा से सीखते हैं, इसलिए वे अनजाने में मानव पक्षपात को दोहरा सकते हैं। वित्त में एक प्रसिद्ध चिंता ऋण या निवेश निर्णयों में एल्गोरिदमिक पक्षपात है। नियामकों ने चेतावनी दी है कि AI-आधारित क्रेडिट एल्गोरिदम कुछ समूहों के खिलाफ पक्षपात कर सकते हैं, जिससे अनुचित ऋण वितरण हो सकता है।

इसके अलावा, कई AI सिस्टम "ब्लैक बॉक्स" के रूप में काम करते हैं, यानी उनके निर्णय तर्क अस्पष्ट होते हैं। इससे AI-चालित परिणामों की व्याख्या या ऑडिट करना कठिन हो जाता है। उदाहरण के लिए, यदि AI ऋण अस्वीकार करता है, तो बैंक को निर्णय समझाना होगा – लेकिन जटिल AI मॉडल आसानी से अपना तर्क प्रकट नहीं कर सकता।

इस चुनौती का समाधान समझाने योग्य AI बनाना है: बैंकों को पारदर्शी मॉडल का उपयोग करना चाहिए या ऐसे उपकरण जोड़ने चाहिए जो AI निर्णयों की व्याख्या करें। उन्हें नियमित रूप से मॉडल की निष्पक्षता का परीक्षण भी करना चाहिए। EY के अनुसार, बोर्ड को नैतिक AI पर जोर देना चाहिए – यह सुनिश्चित करते हुए कि पक्षपात की जांच हो और परिणाम पारदर्शी हों।

नियामक और शासन चुनौतियां

वित्त में AI के लिए नियामक ढांचा अभी विकसित हो रहा है। वर्तमान में, AI-विशिष्ट नियम सीमित या अस्पष्ट हैं। पर्यवेक्षक पक्षपातपूर्ण एल्गोरिदम, गलत चैटबॉट सलाह, और डेटा गोपनीयता जैसी समस्याओं को लेकर चिंतित हैं।

इस कारण, कई बैंक भविष्य के AI नियमों के अनुपालन को लेकर अनिश्चितता का सामना कर रहे हैं। अग्रणी संस्थान आंतरिक शासन और जोखिम-प्रबंधन ढांचे पहले से स्थापित कर रहे हैं।

उदाहरण के लिए, BCG सलाह देता है कि बैंक "शासन एजेंडा के मालिक" बनें, नियामकों के साथ जल्दी संवाद करें और AI सिस्टम के लिए ऑडिट ट्रेल बनाएं। इसका मतलब है AI पर्यवेक्षण समितियां बनाना, AI परिणामों के लिए जवाबदेही निर्धारित करना, और कठोर सत्यापन प्रक्रियाएं लागू करना।

इसमें डेटा उपयोग के लिए नीतियां निर्धारित करना, मॉडल का ऑडिट संभव बनाना, और नैतिक दिशानिर्देश (जैसे क्रेडिट निर्णयों के लिए) शामिल हैं। इन नियंत्रणों को प्रारंभ में स्थापित करके, संस्थान तेजी से नवाचार कर सकते हैं और अनुपालन बनाए रख सकते हैं।

कार्यबल और नैतिक विचार

AI-संचालित स्वचालन कुछ बैंकिंग नौकरियों को विस्थापित कर सकता है, विशेषकर उन कार्यों को जो नियमित डेटा प्रसंस्करण से संबंधित हैं। उदाहरण के लिए, डेटा प्रविष्टि, अनुपालन जांच, और बुनियादी विश्लेषण में बैक-ऑफिस भूमिकाएं कम हो सकती हैं।

विश्व आर्थिक मंच बताता है कि कई पारंपरिक भूमिकाओं (जैसे ऋण प्रक्रिया क्लर्क) को AI के आने पर पुनः कौशल विकास की आवश्यकता होगी।

यह नैतिक और सामाजिक प्रश्न उठाता है: बैंकों और नियामकों को कर्मचारियों को पुनः प्रशिक्षित करने और प्रतिभा को पुनः नियोजित करने पर विचार करना चाहिए। इसके अलावा, भले ही AI सिस्टम निर्णय लें, "मानव-इन-द-लूप" दृष्टिकोण जवाबदेही के लिए आवश्यक रहता है।

वरिष्ठ विशेषज्ञ तर्क देते हैं कि जिम्मेदार परिणाम सुनिश्चित करने के लिए मानव निर्णय AI की निगरानी करना चाहिए। इसलिए वित्तीय संस्थानों को दक्षता लाभों के साथ नैतिक उपयोग का संतुलन बनाना चाहिए – AI प्रक्रियाओं में पारदर्शिता और मानव निगरानी को शामिल करके विश्वास और सामाजिक स्वीकृति बनाए रखना।

वित्त और बैंकिंग में AI का रणनीतिक कार्यान्वयन

AI के लाभों को प्राप्त करने और इसके जोखिमों का प्रबंधन करने के लिए, बैंकों को AI कार्यान्वयन के लिए रणनीतिक, समग्र दृष्टिकोण अपनाना चाहिए। इसमें AI प्रयासों को व्यावसायिक लक्ष्यों के साथ संरेखित करना, सही अवसंरचना में निवेश करना, और प्रतिभा को उन्नत करना शामिल है। उद्योग के नेता रणनीति पर ठोस मार्गदर्शन प्रदान करते हैं:

AI को व्यावसायिक रणनीति के साथ संरेखित करें: 

संगठनों को AI पहलों को एक पृथक प्रयोग के रूप में नहीं, बल्कि मुख्य व्यावसायिक लक्ष्यों में एंकर करना चाहिए। BCG जोर देता है कि बैंकों को "AI रणनीति को व्यावसायिक रणनीति में एंकर करना चाहिए," उन परियोजनाओं पर ध्यान केंद्रित करते हुए जिनका स्पष्ट लाभ हो, न कि केवल तकनीक के लिए तकनीक।

इसका मतलब है उच्च प्रभाव वाले उपयोग मामलों (जैसे ऋण स्वचालन, संपत्ति सलाहकार) की पहचान करना और शुरुआत से मापन योग्य प्रदर्शन मेट्रिक्स (राजस्व वृद्धि, लागत में कमी) निर्धारित करना। जो बैंक पायलट से आगे बढ़ चुके हैं, वे ग्राहक मूल्य और प्रतिस्पर्धात्मक भेदभाव से जुड़े AI दृष्टिकोण को परिभाषित करते हैं।

मजबूत डेटा और तकनीकी अवसंरचना बनाएं: 

सफल AI के लिए मजबूत तकनीकी आधार आवश्यक है। बैंकों को एकीकृत डेटा प्लेटफॉर्म, क्लाउड या हाइब्रिड कंप्यूटिंग, और मशीन लर्निंग के पैमाने पर समर्थन के लिए सहज एकीकरण परतों की आवश्यकता होती है। BCG सलाह देता है कि "AI को तकनीक और डेटा के केंद्र में रखें" और एकीकरण और समन्वय परतों में निवेश करें।

व्यवहार में, इसका मतलब है पुरानी प्रणालियों का आधुनिकीकरण, AI/ML प्लेटफॉर्म अपनाना, और डेटा गुणवत्ता सुनिश्चित करना। केवल सही अवसंरचना के साथ AI मॉडल विश्वसनीय रूप से पूरे उद्यम में लागू किए जा सकते हैं।

शासन और जोखिम नियंत्रण स्थापित करें: 

जैसा कि ऊपर उल्लेख किया गया है, मजबूत शासन अनिवार्य है। बैंकों को अंतःविषय AI जोखिम समितियां बनानी चाहिए और मॉडल सत्यापन और निगरानी के लिए मानक निर्धारित करने चाहिए। BCG सलाह देता है कि शासन एजेंडा का मालिकाना लें, नियामकों के साथ काम करें, और "ऑडिटेबिलिटी और व्याख्यात्मकता के लिए जोखिम प्रबंधन ढांचे बनाएं"।

इसमें डेटा उपयोग के लिए नीतियां निर्धारित करना, मॉडल का ऑडिट संभव बनाना, और नैतिक दिशानिर्देश (जैसे क्रेडिट निर्णयों के लिए) शामिल हैं। इन नियंत्रणों को प्रारंभ में स्थापित करके, संस्थान तेजी से नवाचार कर सकते हैं और अनुपालन बनाए रख सकते हैं।

प्रतिभा और संगठनात्मक परिवर्तन विकसित करें: 

AI अपनाने में अक्सर कौशल की कमी या संगठनात्मक प्रतिरोध विफलता का कारण होता है। बैंकों को प्रशिक्षण और AI प्रतिभा (डेटा वैज्ञानिक, ML इंजीनियर) की भर्ती में निवेश करना चाहिए और मौजूदा कर्मचारियों को डेटा साक्षरता में उन्नत करना चाहिए। उन्हें AI-संचालित कार्यप्रवाहों का समर्थन करने के लिए भूमिकाओं और प्रोत्साहनों को भी पुनः संरेखित करना चाहिए।

उदाहरण के लिए, रिलेशनशिप मैनेजर डेटा विश्लेषकों के साथ मिलकर AI अंतर्दृष्टि की व्याख्या कर सकते हैं। महत्वपूर्ण रूप से, C-स्तरीय नेतृत्व को शामिल करना आवश्यक है: BCG बताता है कि AI में सफल बैंक "CEO की पूरी शक्ति का उपयोग करते हैं" और शीर्ष से वरिष्ठ नेताओं को शामिल करते हैं।

सांस्कृतिक परिवर्तन महत्वपूर्ण है – कार्यकारी प्रयोग को बढ़ावा देते हैं, सफल पायलटों को स्केल करते हैं, और प्रारंभिक असफलताओं को सहन करते हुए सीखते और अनुकूलित होते हैं।

संक्षेप में, सफल बैंक AI को उद्यम रणनीति के रूप में देखते हैं, न कि एक टुकड़ा-टुकड़ा परियोजना के रूप में। वे ठोस ROI प्रदान करने पर ध्यान केंद्रित करते हैं, AI को मुख्य प्रक्रियाओं में शामिल करते हैं, और तकनीक, जोखिम, और मानव संसाधन प्रथाओं को संरेखित करते हैं।

अनुसंधान दिखाता है कि जो बैंक वर्तमान में रणनीतिक रूप से AI में निवेश कर रहे हैं (केवल पृथक प्रमाण अवधारणाओं को नहीं चला रहे), वे "अपने व्यवसाय के मूल्य सृजन के तरीके को पुनः आकार देने" के लिए तैयार हैं।

जो बैंक अब कदम उठाते हैं – रणनीति, तकनीक, शासन, और प्रतिभा को एक साथ उन्नत करते हुए – वे मजबूत ग्राहक संबंध बनाएंगे, लागत कम करेंगे, और प्रतिस्पर्धियों से आगे रहेंगे।

वित्त और बैंकिंग में AI का भविष्य

वित्तीय उद्योग का भविष्य गहराई से AI-संचालित होगा। उभरती AI तकनीकें जैसे जनरेटिव और एजेंटिक AI और भी परिष्कृत कार्यों को स्वचालित करने और नई क्षमताओं को खोलने का वादा करती हैं।

उदाहरण के लिए, एजेंटिक AI – स्वायत्त AI एजेंटों के नेटवर्क जो सहयोग कर सकते हैं – एक दिन अंत-से-अंत ट्रेडिंग संभाल सकते हैं या न्यूनतम मानवीय इनपुट के साथ गतिशील रूप से पोर्टफोलियो प्रबंधित कर सकते हैं। अगले कुछ वर्षों में, BCG का अनुमान है कि "बैंकिंग परिदृश्य मौलिक रूप से अलग दिखेगा" क्योंकि AI सर्वव्यापी हो जाएगा।

विश्लेषकों का अनुमान है कि यह बदलाव विशाल आर्थिक प्रभाव डाल सकता है। हालिया ECB/McKinsey विश्लेषण बताता है कि केवल जनरेटिव AI ही वैश्विक बैंकिंग में प्रति वर्ष $200–340 बिलियन (ऑपरेटिंग मुनाफे का 9–15%) की वृद्धि कर सकता है, उत्पादकता लाभों के माध्यम से। व्यवहार में, इसका मतलब है अधिक कुशल कार्यप्रवाह (लागत में कटौती) और नवाचारी AI-संचालित उत्पादों से नए राजस्व स्रोत।

उपभोक्ता पक्ष पर, भविष्य का AI और भी अधिक व्यक्तिगत और सुलभ वित्तीय सेवाएं सक्षम करेगा। हम उम्मीद कर सकते हैं AI वित्तीय एजेंट जो दैनिक वित्त प्रबंधित करेंगे, अनुकूलित निवेश सलाह देंगे, या वास्तविक समय में माइक्रो-लोन अंडरराइट करेंगे।

उदाहरण के लिए, अनुसंधान सुझाव देता है कि एजेंटिक AI स्थानीय डेटा का उपयोग करके छोटे किसानों के ऋण आवेदन स्वायत्त रूप से आकलन कर सकता है, या त्वरित व्यक्तिगत बीमा उत्पाद बना सकता है। ऐसे उन्नतियां वित्तीय समावेशन को नाटकीय रूप से बढ़ा सकती हैं, न्यूनतम अवसंरचना के साथ अंडरसर्व्ड बाजारों तक पहुंच बनाकर।

बेशक, ये उन्नतियां नई चुनौतियां भी लाती हैं जो भविष्य के नियामक माहौल को आकार देंगी। विश्वभर के नियामक पहले से ही AI फ्रेमवर्क तैयार कर रहे हैं (जैसे EU का AI अधिनियम) और अधिक पारदर्शिता और जवाबदेही की मांग कर रहे हैं।

भविष्य के बैंक AI सिस्टम को गोपनीयता, व्याख्यात्मकता, और सुरक्षा के साथ डिजाइन करेंगे ताकि विश्वास बनाए रखा जा सके। उन्हें लगातार अनुकूलित भी होना होगा – AI उपकरणों की अगली पीढ़ी तेजी से विकसित होगी, इसलिए संस्थानों को चुस्त रहना होगा।

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संक्षेप में, वित्त और बैंकिंग में AI की भूमिका अत्यधिक बढ़ने वाली है। हम अधिक डेटा-संचालित निर्णय-निर्माण, बुद्धिमान स्वचालन, और ग्राहक-केंद्रित नवाचार की उम्मीद कर सकते हैं। जैसा कि एक विशेषज्ञ ने कहा: "AI अब कोई सीमांत प्रयोग नहीं है; यह अगली पीढ़ी की बैंकिंग का इंजन है।" जो वित्तीय संस्थान इस परिवर्तन को अब अपनाते हैं – रणनीति, तकनीक, शासन, और प्रतिभा को संरेखित करते हुए – वे AI-संचालित भविष्य में सफल होने के लिए सबसे अच्छी स्थिति में होंगे।