مصنوعی ذہانت (AI) تیزی سے مالیات اور بینکاری کے شعبے کو تبدیل کر رہی ہے، اداروں کو عمل خودکار بنانے، وسیع ڈیٹا کا تجزیہ کرنے، اور ذاتی نوعیت کی خدمات فراہم کرنے کے قابل بنا رہی ہے۔

مثال کے طور پر، گوگل کلاؤڈ مالیات میں AI کو ایسی ٹیکنالوجیز کا مجموعہ قرار دیتا ہے جو ڈیٹا اینالٹکس، پیش گوئی، کسٹمر سروسنگ، اور ذہین معلومات کی بازیافت کو ممکن بناتی ہیں، جس سے بینک اور مالیاتی ادارے بازاروں اور صارفین کی ضروریات کو بہتر سمجھ سکتے ہیں۔

EY اس بات پر زور دیتا ہے کہ نئے جنریٹو AI ماڈلز (جیسے GPT) "عملیات، مصنوعات کی ترقی اور رسک مینجمنٹ کو نئے سرے سے متعین کر رہے ہیں"، جس سے بینک انتہائی ذاتی نوعیت کی خدمات اور جدید حل فراہم کر سکتے ہیں جبکہ معمول کے کاموں کو آسان بنا رہے ہیں۔ جیسے جیسے بینک اپنی خدمات کو ڈیجیٹل کر رہے ہیں، AI خودکار قرض کی منظوری سے لے کر ذہین تجارتی الگورتھمز تک جدت کی بنیاد ہے۔

خلاصہ یہ کہ، مالیات اور بینکاری میں AI کا مطلب ہے مشین لرننگ، قدرتی زبان کی پروسیسنگ، اور دیگر AI تکنیکوں کا مالیاتی ڈیٹا اور آپریشنز پر اطلاق۔

یہ کارکردگی اور جدت کو بڑھاتا ہے – مثلاً سائبر سیکیورٹی کی نگرانی اور چوبیس گھنٹے کسٹمر سپورٹ کو خودکار بنا کر – اور اداروں کو ذاتی نوعیت کے تجربات اور بہتر رسک اسیسمنٹ فراہم کرنے میں مدد دیتا ہے۔

نیچے دی گئی سیکشنز مالیات اور بینکاری میں AI کے اہم فوائد، اطلاقات، خطرات، حکمت عملی کے پہلو، اور مستقبل کے امکانات کا جائزہ پیش کرتی ہیں، جو اس اہم موضوع کا SEO کے لیے بہتر بنایا گیا خلاصہ ہے۔

مالیات اور بینکاری میں AI کے فوائد

AI مالیاتی اداروں کو متعدد فوائد فراہم کرتا ہے، جیسے کہ لاگت میں کمی سے لے کر بہتر فیصلہ سازی تک۔ معمول کے کاموں کو خودکار بنا کر اور ڈیٹا سے حاصل شدہ بصیرتوں کا فائدہ اٹھا کر، AI بینکوں کو زیادہ مؤثر اور درست طریقے سے کام کرنے میں مدد دیتا ہے۔

مشہور کنسلٹنسیز رپورٹ کرتی ہیں کہ AI سے چلنے والی خودکاری قرض کی پراسیسنگ، فراڈ کی جانچ، اور کسٹمر سروس کو آسان بنا کر لاکھوں کی بچت کر سکتی ہے، جبکہ مشین لرننگ رسک ماڈلز اور انڈر رائٹنگ کی درستگی کو بہتر بناتی ہے۔ مجموعی طور پر، AI پیداواریت کو بڑھاتا ہے اور جدت کو کھولتا ہے، جس سے ادارے ذہین مصنوعات اور خدمات پیش کر سکتے ہیں۔

خودکاری اور کارکردگی

AI سے چلنے والی خودکاری آپریشنل کارکردگی کو نمایاں طور پر بڑھاتی ہے۔ بوٹس اور AI سسٹمز بینکنگ کے دہرائے جانے والے کاموں کو سنبھال سکتے ہیں – جیسے لین دین کی پراسیسنگ، ڈیٹا انٹری، اور دستاویزات کی تصدیق – جس سے ملازمین کو زیادہ قیمتی کاموں کے لیے آزاد کیا جا سکتا ہے۔

مثال کے طور پر، قرض کی پراسیسنگ کے ورک فلو اور ادائیگی کی تصدیق کو خودکار بنانے سے پراسیسنگ کے اوقات میں نمایاں کمی آتی ہے اور دستی غلطیوں میں کمی ہوتی ہے۔ بینک رپورٹ کرتے ہیں کہ AI معمول کی تعمیل کی جانچ اور کسٹمر انکوائریاں سنبھال کر نمایاں لاگت کی بچت کرتا ہے۔

عملی طور پر، اس کا مطلب ہے تیز تر خدمات (مثلاً فوری کریڈٹ چیکس) اور کم خرچ آپریشنز: ایک EY رپورٹ میں بتایا گیا ہے کہ معروف ادارے "قرض کی پراسیسنگ، فراڈ کی شناخت، اور کسٹمر سروس جیسے عمل کو آسان بنا رہے ہیں"، جس سے بینکوں کو لاکھوں کی بچت ہو رہی ہے۔

بہتر درستگی اور فیصلہ سازی

AI ماڈلز پیچیدہ مالیاتی ڈیٹا کو انسانی صلاحیت سے زیادہ تیزی اور مستقل مزاجی کے ساتھ تجزیہ کر سکتے ہیں۔ بڑے ڈیٹا سیٹس پر تربیت کے ذریعے، مشین لرننگ الگورتھمز باریک پیٹرنز اور انومالیز کو پہچاننا سیکھتے ہیں – مثلاً کریڈٹ ہسٹری یا لین دین کے بہاؤ میں – جو بصورت دیگر نظر انداز ہو سکتے ہیں۔

اس سے زیادہ درست پیش گوئیاں ممکن ہوتی ہیں۔ رسک اسیسمنٹ کے لیے AI استعمال کرنے والے بینکوں کو کم قرض کی ڈیفالٹ اور بہتر فراڈ کی شناخت ملتی ہے، کیونکہ AI کریڈٹ کی اہلیت اور مشتبہ سرگرمیوں کا زیادہ درست اندازہ لگا سکتا ہے۔

حقیقت میں، AI سے حاصل شدہ بصیرتیں فیصلہ سازی کو بہتر بناتی ہیں: جیسا کہ ایک EY مطالعہ میں پایا گیا، رسک مینجمنٹ میں AI نمایاں لاگت کی بچت فراہم کرتا ہے، غیر کارآمد قرضوں کو کم کر کے اور کریڈٹ اسکریننگ کو بہتر بنا کر۔ نتیجہ بہتر مالی صحت اور رسک پر سخت کنٹرول ہے۔

ذاتی نوعیت اور صارف کی مصروفیت

AI ذاتی نوعیت کو پیمانے پر ممکن بناتا ہے: صارف کے ڈیٹا اور رویے کا تجزیہ کر کے، بینک کسٹمر کو مخصوص مصنوعات کی سفارشات اور چوبیس گھنٹے ڈیجیٹل سپورٹ فراہم کر سکتے ہیں۔ مثال کے طور پر، AI سے چلنے والے چیٹ بوٹس فوری طور پر معمول کے سوالات کے جواب دیتے ہیں (جیسے بیلنس کی معلومات، لین دین کی تاریخ)، جبکہ نظام پس پردہ ہر صارف کی ضروریات سیکھتا ہے۔

جدت اور مسابقتی برتری

AI مالیات میں جدت کو بھی فروغ دیتا ہے۔ وسیع مقدار میں ڈیٹا کو تیزی سے پروسیس کر کے، AI بالکل نئی مصنوعات اور حکمت عملیاں ممکن بناتا ہے۔ مثال کے طور پر، ادارے آن ڈیمانڈ روبو ایڈوائزرز، متحرک قیمتوں کے ماڈلز، یا استعمال پر مبنی انشورنس لانچ کر سکتے ہیں – ایسے خیالات جو مشین لرننگ کے بغیر ناممکن ہوتے۔

گوگل کلاؤڈ مشاہدہ کرتا ہے کہ بڑے ڈیٹا کا تجزیہ "مالیات میں منفرد اور جدید مصنوعات اور خدمات کی پیشکشوں کا باعث بن سکتا ہے"۔ عملی طور پر، بینک AI کا استعمال کر کے نئے بصیرتیں حاصل کر رہے ہیں (مثلاً صارفین کے خرچ کے رجحانات) اور نئی خدمات کے پروٹوٹائپ بنا رہے ہیں۔

جو ادارے ان بصیرتوں کا فائدہ اٹھاتے ہیں وہ مسابقتی برتری حاصل کرتے ہیں۔ جیسا کہ EY رپورٹ میں بتایا گیا ہے، AI شعبے کو "بے مثال جدت اور کارکردگی کے دور" میں لے جا رہا ہے، جہاں ڈیٹا پر مبنی مصنوعات بینکوں کو منفرد بناتی ہیں۔

مالیات اور بینکاری میں AI کی اطلاقات

AI صرف ایک فیشن کی بات نہیں بلکہ مالیات کے کئی شعبوں میں پہلے ہی استعمال ہو رہا ہے۔ بینک اور فِن ٹیک AI کو فراڈ کی روک تھام، تجارت، ذاتی نوعیت، کریڈٹ تجزیہ، تعمیل، اور دیگر کاموں کے لیے استعمال کرتے ہیں۔ ذیل میں مالیات میں AI کی اہم اطلاقات کا جائزہ دیا گیا ہے:

فراڈ کی شناخت اور روک تھام

AI حقیقی وقت میں فراڈ کی سرگرمیوں کو پہچاننے میں ماہر ہے۔ مشین لرننگ سسٹمز مسلسل لین دین کے بہاؤ کا تجزیہ کرتے ہیں تاکہ فراڈ کی علامات کو نشان زد کیا جا سکے – مثلاً غیر معمولی ادائیگی کی رقم، IP میں تبدیلیاں، یا خرچ میں اچانک اضافہ۔ جامد قواعد پر مبنی نظاموں کے برعکس، یہ AI ماڈلز نئے فراڈ کے طریقے سامنے آنے پر خود کو اپ ڈیٹ کرتے ہیں۔

یہ پیچیدہ حملوں کو نقصان پہنچنے سے پہلے روک سکتے ہیں۔ عملی طور پر، AI سے چلنے والی فراڈ کی شناخت "مالیاتی اداروں کو فراڈ کو ہونے سے پہلے پکڑنے اور روکنے کی اجازت دیتی ہے"، جو نہ صرف مالی نقصان بلکہ صارف کے اعتماد کی حفاظت بھی کرتی ہے۔ جدید بینک رپورٹ کرتے ہیں کہ ایسے فعال AI نظام فوری طور پر مشتبہ رویے کی نشاندہی کر کے فراڈ کے نقصانات کو نمایاں طور پر کم کرتے ہیں۔

الگورتھمک تجارت اور سرمایہ کاری کا تجزیہ

سرمایہ مارکیٹوں میں، AI سے چلنے والے تجارتی نظام اثاثوں کی خرید و فروخت کے طریقے کو تبدیل کر رہے ہیں۔ یہ الگورتھمز وسیع اور متنوع ڈیٹا (مارکیٹ کی قیمتیں، خبریں، سوشل میڈیا کے جذبات، اقتصادی رپورٹس) کو جذب کرتے ہیں اور تیز رفتاری سے تجارت کرتے ہیں۔ تاریخی اور حقیقی وقت کے ڈیٹا سے سیکھ کر، AI تاجر آربٹریج کے مواقع تلاش کر سکتے ہیں اور حکمت عملیوں کو جلدی ایڈجسٹ کر سکتے ہیں۔

اس سے اہم مسابقتی برتری حاصل ہوتی ہے: جدید AI تجارتی ڈیسک رکھنے والے ادارے انسانی تاجروں سے تیزی سے عارضی مارکیٹ حالات سے فائدہ اٹھا سکتے ہیں۔ عملی طور پر، AI سے چلنے والے ماڈلز استعمال کرنے والے اثاثہ مینیجرز پورٹ فولیو کی کارکردگی کو بہتر بناتے ہیں اور روایتی طریقوں سے زیادہ متحرک انداز میں رسک مینج کرتے ہیں۔

ذاتی نوعیت کی بینکاری اور کسٹمر سروس

AI صارفین کے سامنے آنے والی خدمات میں انقلاب لا رہا ہے۔ انفرادی پروفائلز کو سمجھ کر، بینک ذاتی نوعیت کی بینکاری کے تجربات فراہم کر سکتے ہیں – ہر کلائنٹ کے لیے بہترین کریڈٹ کارڈز، قرض کی مصنوعات، یا بچت کے منصوبے تجویز کرنا۔ AI سسٹمز خرچ کے انداز اور زندگی کے واقعات کا تجزیہ کر کے متعلقہ خدمات کی سفارش کرتے ہیں (مثلاً مناسب وقت پر مورگیج ری فنانسنگ)۔

مزید برآں، AI سے چلنے والے چیٹ بوٹس اور ورچوئل اسسٹنٹس فوری طور پر معمول کی انکوائریاں سنبھالتے ہیں (جیسے ATM کی جگہ یا اکاؤنٹ بیلنس)، جس سے صارف کی مصروفیت میں نمایاں اضافہ ہوتا ہے۔ ایسے AI اطلاقات بینکاری کو زیادہ متعلقہ اور آسان بناتے ہیں، جو صارف کی اطمینان اور وفاداری کو بڑھاتا ہے۔

حقیقت میں، AI سے چلنے والی ذاتی نوعیت کی بینکاری استعمال کرنے والے بینکوں کو تجویز کردہ مصنوعات کی زیادہ قبولیت اور بہتر کراس سیلنگ کے اعداد و شمار ملتے ہیں۔

کریڈٹ اسکورنگ اور انڈر رائٹنگ

روایتی کریڈٹ ماڈلز چند ڈیٹا پوائنٹس (کریڈٹ ہسٹری، آمدنی) استعمال کرتے ہیں۔ AI پر مبنی کریڈٹ اسکورنگ وسیع تر ڈیٹا کا تجزیہ کرتی ہے – جیسے لین دین کی تاریخ، آن لائن رویہ، یا حتیٰ کہ نفسیاتی اشارے۔

یہ قرض لینے والے کی کریڈٹ اہلیت کا جامع جائزہ فراہم کرتا ہے۔ ان بصیرتوں کے ساتھ، قرض دہندگان تیز تر، زیادہ درست قرض دینے کے فیصلے کر سکتے ہیں اور محدود کریڈٹ ہسٹری والے صارفین کو محفوظ طریقے سے قرض دے سکتے ہیں۔

حقیقت میں، AI سے چلنے والی انڈر رائٹنگ قرضوں تک رسائی کو بڑھا سکتی ہے جبکہ رسک کو کنٹرول میں رکھتی ہے۔ مالیاتی ادارے رپورٹ کرتے ہیں کہ AI کریڈٹ ماڈلز ذہین قرض کی منظوری اور وسیع صارف بنیاد کا باعث بنتے ہیں، کیونکہ AI ایسے قابل اعتماد پیش گوئی کرنے والے عوامل دریافت کرتا ہے جو روایتی اسکورز سے چھپ جاتے ہیں۔

ریگولیٹری تعمیل (RegTech)

تعمیل AI کا ایک اور اہم استعمال ہے۔ مالیاتی صنعت کے پیچیدہ اور بدلتے ہوئے قواعد و ضوابط کی مسلسل نگرانی اور رپورٹنگ کی ضرورت ہوتی ہے۔ AI ٹولز بہت سے تعمیل کے کام خودکار بناتے ہیں: یہ مسلسل لین دین کو اینٹی منی لانڈرنگ کے اشاروں کے لیے اسکین کر سکتے ہیں، خودکار رپورٹس تیار کرتے ہیں، اور جائزے کے لیے انومالیز کو نشان زد کرتے ہیں۔

قدرتی زبان کی پروسیسنگ اور پیٹرن کی شناخت کا فائدہ اٹھاتے ہوئے، بینک یقینی بناتے ہیں کہ تمام ریگولیٹری تبدیلیاں دستاویزات اور مواصلات میں ٹریک کی جائیں۔

اس سے جرمانے اور غلطیوں کا خطرہ کم ہوتا ہے۔ جیسا کہ ایک صنعتی رہنما بتاتا ہے، AI بینکوں کو "پیچیدہ اور مسلسل بدلتے ہوئے ریگولیٹری منظرنامے کو خودکار تعمیل کے کاموں کے ذریعے سنبھالنے" میں مدد دیتا ہے۔ عملی طور پر، اس کا مطلب ہے کہ تعمیل ٹیمیں حکمت عملی اور نگرانی پر توجہ مرکوز کر سکتی ہیں بجائے اس کے کہ کاغذی کارروائی میں الجھیں۔

مالیات اور بینکاری میں AI کے خطرات اور چیلنجز

اگرچہ AI بہت وعدے لے کر آتا ہے، یہ نئے خطرات اور چیلنجز بھی لاتا ہے جنہیں مالیاتی شعبے کو احتیاط سے سنبھالنا ہوگا۔ اہم خدشات میں ڈیٹا کی حفاظت، ماڈل کا تعصب، ریگولیٹری خلا، اور ورک فورس پر اثرات شامل ہیں۔ ذیل میں مالیات میں AI کے استعمال کے بنیادی خطرات کی تفصیل دی گئی ہے:

ڈیٹا کی پرائیویسی اور سائبر سیکیورٹی

AI سسٹمز کو وسیع مقدار میں ڈیٹا کی ضرورت ہوتی ہے – اکثر حساس ذاتی اور مالی معلومات سمیت۔ اس سے پرائیویسی اور سیکیورٹی کے خطرات پیدا ہوتے ہیں۔ جتنا زیادہ بینک AI کے ذریعے عمل خودکار بنائیں گے، اتنا ہی سائبر مجرموں کے لیے ممکنہ "حملے کا دائرہ" وسیع ہوگا۔

EY کے مطابق، جیسے جیسے بینک AI اپناتے ہیں، بدنیتی پر مبنی عناصر AI سے چلنے والے نظاموں کو نئے ہدف کے طور پر دیکھ رہے ہیں۔ مثال کے طور پر، اگر AI ماڈل کو تربیت دینے والا ڈیٹا یا کوڈ متاثر ہو جائے تو اسے بدلہ جا سکتا ہے۔

لہٰذا، بینکوں کو مضبوط ڈیٹا گورننس، انکرپشن، اور نگرانی میں سرمایہ کاری کرنی چاہیے۔ پرائیویسی قوانین (جیسے GDPR) کی تعمیل کو یقینی بنانا اور AI پائپ لائنز کو خلاف ورزیوں سے محفوظ بنانا انتہائی ضروری ہے۔ بغیر مضبوط سائبر سیکیورٹی کے، AI کے فوائد ڈیٹا کی چوری یا چھیڑ چھاڑ کے نقصان سے کم ہو سکتے ہیں۔

الگورتھمک تعصب اور شفافیت

AI ماڈلز تاریخی ڈیٹا سے سیکھتے ہیں، اس لیے وہ غیر ارادی طور پر انسانی تعصبات کو دہرا سکتے ہیں۔ مالیات میں ایک معروف مسئلہ قرض یا سرمایہ کاری کے فیصلوں میں الگورتھمک تعصب ہے۔ ریگولیٹرز نے خبردار کیا ہے کہ AI پر مبنی کریڈٹ الگورتھمز مخصوص گروپوں کے خلاف تعصب شامل کر سکتے ہیں، جس سے غیر منصفانہ قرض دہی ہو سکتی ہے۔

مزید برآں، بہت سے AI سسٹمز "بلیک باکس" کی طرح کام کرتے ہیں، یعنی ان کے فیصلے کا منطق غیر واضح ہوتا ہے۔ اس سے AI سے چلنے والے نتائج کی وضاحت یا آڈٹ کرنا مشکل ہو جاتا ہے۔ مثال کے طور پر، اگر AI قرض مسترد کر دے تو بینک کو فیصلہ وضاحت کرنا ہوگی – لیکن پیچیدہ AI ماڈل آسانی سے اپنی وجہ ظاہر نہیں کر پاتا۔

اس چیلنج کو حل کرنے کے لیے وضاحتی AI تیار کرنا ضروری ہے: بینکوں کو شفاف ماڈلز استعمال کرنے چاہئیں یا ایسے ٹولز شامل کرنے چاہئیں جو AI کے فیصلوں کی تشریح کریں۔ انہیں باقاعدگی سے ماڈلز کی جانچ کرنی چاہیے کہ وہ منصفانہ ہیں۔ جیسا کہ EY بتاتا ہے، بورڈز کو اخلاقی AI پر زور دینا چاہیے – تاکہ تعصب کو روکا جائے اور نتائج شفاف ہوں۔

ریگولیٹری اور گورننس کے چیلنجز

مالیات میں AI کے حوالے سے ریگولیٹری فریم ورک ابھی ترقی پذیر ہے۔ فی الحال، AI سے متعلق مخصوص قواعد محدود یا غیر واضح ہیں۔ نگران ادارے تعصب والے الگورتھمز، غلط چیٹ بوٹ مشورے، اور ڈیٹا کی پرائیویسی جیسے مسائل پر تشویش رکھتے ہیں۔

نتیجتاً، بہت سے بینک مستقبل کے AI قواعد و ضوابط کی تعمیل کے بارے میں غیر یقینی صورتحال کا سامنا کر رہے ہیں۔ معروف ادارے پہلے سے اندرونی گورننس اور رسک مینجمنٹ کے فریم ورک قائم کر رہے ہیں۔

مثال کے طور پر، BCG تجویز کرتا ہے کہ بینک "گورننس ایجنڈا کے مالک بنیں" اور نگرانوں کے ساتھ جلد رابطہ قائم کریں اور AI سسٹمز کے لیے آڈٹ ٹریلز بنائیں۔ اس کا مطلب ہے AI نگرانی کمیٹیاں بنانا، AI کے نتائج کی ذمہ داری متعین کرنا، اور سخت توثیقی عمل نافذ کرنا۔

مختصراً، بینکوں کو AI منصوبوں کو مضبوط گورننس کے ساتھ ہم آہنگ کرنا چاہیے – جس میں قانونی، تعمیل، اور ٹیکنالوجی ٹیمیں شامل ہوں – تاکہ ریگولیٹری مشکلات سے بچا جا سکے۔ فعال گورننس (باہر سے قواعد کے انتظار کے بجائے) اب بہترین عمل سمجھا جاتا ہے۔

ورک فورس اور اخلاقی پہلو

AI سے چلنے والی خودکاری کچھ بینکاری ملازمتوں کو ختم کر سکتی ہے، خاص طور پر وہ جو معمول کے ڈیٹا پراسیسنگ سے متعلق ہیں۔ مثال کے طور پر، بیک آفس کے کردار جیسے ڈیٹا انٹری، تعمیل کی جانچ، اور بنیادی تجزیات کم ہو سکتے ہیں۔

ورلڈ اکنامک فورم بتاتا ہے کہ بہت سے روایتی کردار (جیسے قرض کی پراسیسنگ کلرکس) کو AI کے آنے کے ساتھ دوبارہ تربیت کی ضرورت ہوگی۔

یہ اخلاقی اور سماجی سوالات بھی اٹھاتا ہے: بینکوں اور ریگولیٹرز کو غور کرنا چاہیے کہ ملازمین کو کیسے دوبارہ تربیت دی جائے اور ٹیلنٹ کو دوبارہ تعینات کیا جائے۔ مزید برآں، اگرچہ AI سسٹمز فیصلے کرتے ہیں، "انسانی مداخلت" کا طریقہ کار ذمہ داری کے لیے لازمی ہے۔

سینئر ماہرین کا کہنا ہے کہ AI کے ذمہ دارانہ نتائج کو یقینی بنانے کے لیے انسانی فیصلہ سازی ضروری ہے۔ مالیاتی اداروں کو کارکردگی کے فوائد کو اخلاقی استعمال کے ساتھ متوازن کرنا چاہیے – شفافیت اور انسانی نگرانی کو AI عمل میں شامل کر کے اعتماد اور سماجی اجازت کو برقرار رکھنا چاہیے۔

مالیات اور بینکاری میں AI کا حکمت عملی سے نفاذ

AI کے فوائد حاصل کرنے اور خطرات کو سنبھالنے کے لیے، بینکوں کو AI کے نفاذ کے لیے حکمت عملی اور جامع نقطہ نظر اپنانا چاہیے۔ اس میں AI کی کوششوں کو کاروباری اہداف کے ساتھ ہم آہنگ کرنا، مناسب انفراسٹرکچر میں سرمایہ کاری کرنا، اور ٹیلنٹ کی مہارتوں کو بڑھانا شامل ہے۔ صنعت کے رہنما حکمت عملی پر واضح رہنمائی فراہم کرتے ہیں:

AI کو کاروباری حکمت عملی کے ساتھ ہم آہنگ کریں:

اداروں کو چاہیے کہ AI منصوبوں کو بنیادی کاروباری اہداف کے ساتھ مضبوطی سے جوڑیں، بجائے اس کے کہ AI کو ایک الگ تجربے کے طور پر دیکھیں۔ BCG زور دیتا ہے کہ بینکوں کو "AI حکمت عملی کو کاروباری حکمت عملی میں شامل کرنا چاہیے"، ایسے منصوبوں پر توجہ مرکوز کرتے ہوئے جن کے واضح فوائد ہوں، صرف ٹیکنالوجی کے لیے نہیں۔

اس کا مطلب ہے کہ اعلیٰ اثر والے استعمال کے کیسز کی شناخت کرنا (مثلاً قرض کی خودکاری، دولت کی مشاورت) اور شروع سے ہی قابل پیمائش کارکردگی کے میٹرکس (آمدنی میں اضافہ، لاگت میں کمی) مقرر کرنا۔ وہ بینک جو پائلٹس سے آگے بڑھ چکے ہیں، وہ AI وژن کو صارف کی قدر اور مسابقتی فرق کے ساتھ جوڑتے ہیں۔

مضبوط ڈیٹا اور ٹیکنالوجی کا انفراسٹرکچر بنائیں:

کامیاب AI کے لیے مضبوط تکنیکی بنیاد ضروری ہے۔ بینکوں کو متحدہ ڈیٹا پلیٹ فارمز، کلاؤڈ یا ہائبرڈ کمپیوٹنگ، اور مشین لرننگ کی حمایت کے لیے مربوط پرتوں کی ضرورت ہے۔ BCG تجویز کرتا ہے کہ "AI کو ٹیکنالوجی اور ڈیٹا کے مرکز میں رکھا جائے" اور انضمام اور آرکیسٹریشن پرتوں میں سرمایہ کاری کی جائے۔

عملی طور پر، اس کا مطلب ہے پرانے نظاموں کو جدید بنانا، AI/ML پلیٹ فارمز اپنانا، اور ڈیٹا کے معیار کو یقینی بنانا۔ صرف مناسب انفراسٹرکچر کے ساتھ AI ماڈلز کو پورے ادارے میں قابل اعتماد طریقے سے نافذ کیا جا سکتا ہے۔

گورننس اور رسک کنٹرول قائم کریں:

جیسا کہ اوپر ذکر کیا گیا، مضبوط گورننس ناگزیر ہے۔ بینکوں کو بین الشعبہ جاتی AI رسک کمیٹیاں بنانی چاہئیں اور ماڈل کی توثیق اور نگرانی کے معیار مقرر کرنے چاہئیں۔ BCG مشورہ دیتا ہے کہ گورننس ایجنڈا کو سنبھالیں، نگرانوں کے ساتھ کام کریں، اور "آڈٹ اور وضاحت کے قابل رسک مینجمنٹ فریم ورک بنائیں"۔

اس میں ڈیٹا کے استعمال کی پالیسیوں کی وضاحت، ماڈلز کے آڈٹ کی صلاحیت، اور اخلاقی رہنما خطوط (مثلاً کریڈٹ فیصلوں کے لیے) شامل ہیں۔ ان کنٹرولز کو جلد نافذ کر کے ادارے تیزی سے جدت لا سکتے ہیں اور تعمیل میں رہ سکتے ہیں۔

ٹیلنٹ اور تنظیمی تبدیلی کو فروغ دیں:

AI اپنانے میں ناکامی کی ایک بڑی وجہ مہارت کی کمی یا تنظیمی مزاحمت ہے۔ بینکوں کو AI ٹیلنٹ (ڈیٹا سائنسدان، ML انجینئرز) کی تربیت اور بھرتی میں سرمایہ کاری کرنی چاہیے اور موجودہ عملے کی ڈیٹا خواندگی کو بڑھانا چاہیے۔ انہیں AI سے چلنے والے ورک فلو کی حمایت کے لیے کرداروں اور مراعات کو بھی دوبارہ ترتیب دینا چاہیے۔

مثال کے طور پر، تعلقات کے مینیجرز ڈیٹا تجزیہ کاروں کے ساتھ مل کر AI بصیرتوں کی تشریح کر سکتے ہیں۔ اہم بات یہ ہے کہ سی ای او کی قیادت شامل ہو: BCG بتاتا ہے کہ AI میں کامیاب بینک "سی ای او کی مکمل طاقت کا فائدہ اٹھاتے ہیں" اور اعلیٰ قیادت کو اوپر سے شامل کرتے ہیں۔

ثقافتی تبدیلی کلیدی ہے – انتظامیہ تجربات کی حمایت کرے، کامیاب پائلٹس کو بڑھائے، اور ابتدائی ناکامیوں کو سیکھنے اور ایڈجسٹ کرنے کے لیے برداشت کرے۔

مختصراً، کامیاب بینک AI کو ادارے کی حکمت عملی کے طور پر دیکھتے ہیں، نہ کہ جزوی منصوبہ۔ وہ واضح ROI فراہم کرنے پر توجہ دیتے ہیں، AI کو بنیادی عمل میں شامل کرتے ہیں، اور ٹیکنالوجی، رسک، اور انسانی عمل کو ہم آہنگ کرتے ہیں۔

تحقیقات سے پتہ چلتا ہے کہ جو بینک AI میں حکمت عملی سے سرمایہ کاری کر رہے ہیں (صرف الگ الگ تصدیقی تجربات نہیں) وہ "اپنے کاروبار کی قدر پیدا کرنے کے طریقے کو دوبارہ تشکیل دینے" کے لیے تیار ہیں۔

جو بینک اب قدم اٹھاتے ہیں – حکمت عملی، ٹیکنالوجی، گورننس، اور ٹیلنٹ کو ہم آہنگ کرتے ہوئے – وہ مضبوط صارف تعلقات قائم کریں گے، لاگت کم کریں گے، اور مقابلے میں آگے رہیں گے۔

مالیات اور بینکاری میں AI کا مستقبل

مالیاتی صنعت کا مستقبل گہرائی سے AI سے چلنے والا ہوگا۔ ابھرتی ہوئی AI ٹیکنالوجیز جیسے جنریٹو اور ایجنٹک AI مزید پیچیدہ کاموں کو خودکار بنانے اور نئی صلاحیتوں کو کھولنے کا وعدہ کرتی ہیں۔

مثال کے طور پر، ایجنٹک AI – خود مختار AI ایجنٹس کے نیٹ ورکس جو تعاون کر سکتے ہیں – ایک دن مکمل تجارتی عمل یا پورٹ فولیو کی متحرک مینجمنٹ کم سے کم انسانی مداخلت کے ساتھ سنبھال سکتے ہیں۔ اگلے چند سالوں میں، BCG پیش گوئی کرتا ہے کہ "بینکاری کا منظرنامہ بنیادی طور پر مختلف نظر آئے گا" کیونکہ AI ہر جگہ پھیل جائے گا۔

تجزیہ کار اندازہ لگاتے ہیں کہ یہ تبدیلی اقتصادی طور پر بہت بڑا اثر ڈال سکتی ہے۔ حالیہ ECB/McKinsey تجزیہ پیش گوئی کرتا ہے کہ صرف جنریٹو AI عالمی بینکاری میں ہر سال $200–340 بلین (آپریٹنگ منافع کا 9–15%) پیداواریت میں اضافے کے ذریعے شامل کر سکتا ہے۔ عملی طور پر، اس کا مطلب ہے زیادہ مؤثر ورک فلو (لاگت میں کمی) اور AI سے چلنے والی جدید مصنوعات سے نئی آمدنی کے ذرائع۔

صارف کی طرف، مستقبل کا AI مزید ذاتی نوعیت اور قابل رسائی مالیات کو ممکن بنائے گا۔ ہم توقع کر سکتے ہیں کہ AI مالیاتی ایجنٹس روزمرہ کے مالی معاملات سنبھالیں گے، مخصوص سرمایہ کاری کے مشورے دیں گے، یا حقیقی وقت میں مائیکرو قرضوں کی انڈر رائٹنگ کریں گے۔

مثال کے طور پر، تحقیق سے پتہ چلتا ہے کہ ایجنٹک AI مقامی ڈیٹا استعمال کرتے ہوئے چھوٹے کسانوں کے قرض کی درخواستوں کا خودکار جائزہ لے سکتا ہے، یا فوری طور پر ذاتی نوعیت کی انشورنس مصنوعات تیار کر سکتا ہے۔ ایسی پیش رفت مالی شمولیت کو نمایاں طور پر بڑھا سکتی ہے، کم انفراسٹرکچر والے کم خدمات یافتہ بازاروں تک پہنچ کر۔

یقیناً، یہ پیش رفت نئے چیلنجز بھی لاتی ہے جو مستقبل کے ریگولیٹری ماحول کو تشکیل دیں گے۔ دنیا بھر کے ریگولیٹرز پہلے ہی AI فریم ورک تیار کر رہے ہیں (مثلاً EU کا AI ایکٹ) اور زیادہ شفافیت اور جوابدہی کا مطالبہ کر رہے ہیں۔

مستقبل کے بینکوں کو AI سسٹمز کو پرائیویسی، وضاحت، اور سیکیورٹی کے ساتھ ڈیزائن کرنا ہوگا تاکہ اعتماد برقرار رکھا جا سکے۔ انہیں مسلسل ایڈجسٹ بھی ہونا ہوگا – AI کے اگلے نسل کے ٹولز تیزی سے ترقی کریں گے، اس لیے اداروں کو چالاک رہنا ہوگا۔

>>> مزید دیکھیں:

کاروبار اور مارکیٹنگ میں مصنوعی ذہانت کی ایپلیکیشنز

طب اور صحت کی دیکھ بھال میں مصنوعی ذہانت

خلاصہ یہ کہ، مالیات اور بینکاری میں AI کا کردار بہت زیادہ بڑھنے والا ہے۔ ہم مزید ڈیٹا پر مبنی فیصلہ سازی، ذہین خودکاری، اور صارف مرکزیت کی جدت کی توقع کر سکتے ہیں۔ جیسا کہ ایک ماہر نے کہا: "AI اب کوئی کنارے کا تجربہ نہیں رہا؛ یہ اگلی نسل کی بینکاری کا انجن ہے"۔ مالیاتی ادارے جو اس تبدیلی کو اب قبول کرتے ہیں – حکمت عملی، ٹیکنالوجی، گورننس، اور ٹیلنٹ کو ہم آہنگ کرتے ہوئے – AI سے چلنے والے مستقبل میں کامیاب ہوں گے۔