مالیاتی اور بینکنگ میں مصنوعی ذہانت

مصنوعی ذہانت (AI) تیزی سے مالیاتی اور بینکنگ 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۔

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 طاقت دیتی ہیں، جس سے بینکوں اور مالیاتی کمپنیوں کو بازاروں اور صارفین کی ضروریات کو بہتر سمجھنے میں مدد ملتی ہے۔

EY بتاتا ہے کہ نئے جنریٹو AI ماڈلز (جیسے GPT) "عملیات، مصنوعات کی ترقی اور رسک مینجمنٹ کو دوبارہ متعین کر رہے ہیں"، بینکوں کو انتہائی ذاتی نوعیت کی خدمات اور نئے حل فراہم کرنے کے قابل بناتے ہوئے معمول کے کاموں کو آسان بنا رہے ہیں۔ جیسے جیسے بینک اپنی پیشکشوں کو ڈیجیٹل کرتے ہیں، AI خودکار قرض کی منظوری سے لے کر سمارٹ ٹریڈنگ الگورتھمز تک جدت کی بنیاد ہے۔

یہ جامع رہنما مالیات اور بینکنگ میں AI کے اہم فوائد، اطلاقات، خطرات، حکمت عملی کے پہلو، اور مستقبل کے امکانات کا جائزہ لیتا ہے، اور اس تبدیلی والی ٹیکنالوجی کے بارے میں عملی بصیرت فراہم کرتا ہے۔

مالیات اور بینکنگ میں AI کے فوائد

AI مالیاتی اداروں کو متعدد فوائد فراہم کرتا ہے، جیسے کہ لاگت میں کمی اور بہتر فیصلہ سازی۔ 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 قرض کی منظوری کی درستگی کو بہتر بناتی ہے۔

مالیاتی اور بینکنگ میں AI کے نفاذ کے اہم فوائد

مالیات اور بینکنگ میں AI کی اطلاقات

AI صرف ایک فیشن کی بات نہیں بلکہ مالیات میں کئی کاموں میں پہلے ہی استعمال ہو رہا ہے۔ بینک اور فنٹیک AI کو فراڈ کی روک تھام، ٹریڈنگ، ذاتی نوعیت، کریڈٹ تجزیہ، تعمیل، اور دیگر کے لیے استعمال کرتے ہیں۔

مالیات اور بینکنگ کو تبدیل کرنے والی اہم AI اطلاقات

مالیات 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 چاہیے۔ اہم خدشات میں ڈیٹا سیکیورٹی، ماڈل تعصب، ریگولیٹری خلا، اور ورک فورس پر اثرات شامل ہیں۔

AI کے نفاذ میں اہم خطرات اور چیلنجز

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۔

مختصر یہ کہ کامیاب بینک AI کو ادارہ جاتی حکمت عملی کے طور پر لیتے 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 اس وقت AI میں حکمت عملی سے سرمایہ کاری کر رہے ہیں (صرف الگ الگ تجربات نہیں) وہ اپنے کاروبار کو نئی قدر پیدا کرنے کے لیے تیار کر رہے ہیں۔ جو اب قدم اٹھائیں گے – حکمت عملی، ٹیکنالوجی، گورننس، اور ٹیلنٹ کو ہم آہنگ کر کے – وہ مضبوط صارف تعلقات قائم کریں گے، لاگت کم کریں گے، اور مقابلے میں آگے رہیں گے۔

بینکنگ میں AI کے نفاذ کے لیے حکمت عملی کا فریم ورک

مالیات 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۔

ابھرتی ہوئی صلاحیتیں

ریگولیٹری ارتقاء

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

AI اب کوئی کنارے کا تجربہ نہیں رہا؛ یہ اگلی نسل کی بینکنگ کا انجن ہے۔ مالیاتی ادارے جو اس تبدیلی کو ابھی اپنائیں گے – حکمت عملی، ٹیکنالوجی، گورننس، اور ٹیلنٹ کو ہم آہنگ کرتے ہوئے – AI سے چلنے والے مستقبل میں کامیاب ہوں گے۔

— صنعت کے ماہر کا تجزیہ

مالیات اور بینکنگ میں AI کا مستقبل کا منظر

مالیات اور بینکنگ میں بہترین AI ٹولز

Feedzai

مصنوعی ذہانت سے چلنے والی مالی جرائم کی روک تھام

فیڈزائی ایک انٹرپرائز رسک پلیٹ فارم ہے جو حقیقی وقت میں فراڈ کی شناخت، اینٹی منی لانڈرنگ (AML)، اور مالی جرائم کی روک تھام میں مہارت رکھتا ہے۔ جدید مصنوعی ذہانت اور مشین لرننگ کا استعمال کرتے ہوئے، فیڈزائی بینکوں، فِن ٹیک کمپنیوں، اور ادائیگی کے پروسیسرز کو لین دین کی نگرانی، مشکوک رویے کی شناخت، اور فراڈ کے نقصانات کو کم کرنے میں مدد دیتا ہے جبکہ ضابطہ کاری کی تعمیل کو برقرار رکھتا ہے۔ کمپنی کا RiskOps فریم ورک فراڈ، شناخت، اور AML کے ورک فلو کو ایک واحد پلیٹ فارم کے تحت متحد کرتا ہے تاکہ مالیاتی زندگی کے دوران مکمل تحفظ فراہم کیا جا سکے۔

حقیقی وقت میں لین دین کے فراڈ کی شناخت جو رویے، ڈیوائس، اور مالیاتی اشاروں کو یکجا کرتی ہے۔

متحدہ RiskOps پلیٹ فارم جو شناخت کی تصدیق، AML مانیٹرنگ، اور فراڈ کو آن بورڈنگ، اکاؤنٹ کے استعمال، اور ادائیگیوں کے دوران مربوط کرتا ہے۔

نیٹ ورک انٹیلی جنس / فراڈ انٹیلی جنس پرت (Feedzai IQ) جو گمنام ڈیٹا شیئرنگ کا استعمال کرتے ہوئے شناخت کو بہتر بناتی ہے بغیر پرائیویسی کو متاثر کیے۔

رویے کی بایومیٹرکس، ڈیوائس فنگر پرنٹنگ، اور غیر معمولی پیٹرنز کی شناخت۔

کیس مینجمنٹ، ماڈل تعیناتی کے اوزار، ڈیش بورڈز، اور رسک تجزیہ کاروں کے لیے وضاحتی AI۔

کوئی مفت منصوبہ نہیں—فیڈزائی ایک B2B SaaS حل ہے جس کے لیے لائسنسنگ اور نمایاں انضمام کی ضرورت ہوتی ہے۔

پیچیدگی: سیکھنے کا سخت مرحلہ اور اعلی انتظامی بوجھ؛ چھوٹے اداروں کے لیے جو فراڈ آپریشنز نہیں رکھتے مناسب نہیں۔

ڈیٹا پر انحصار: کارکردگی اعلی معیار، متنوع چینلز کے ڈیٹا پر منحصر ہے؛ محدود ڈیٹا کمزور ماڈلز کا باعث بنتا ہے۔

ضابطہ کاری اور علاقائی فرق: تعمیل کے قواعد مختلف دائرہ اختیار میں مختلف ہوتے ہیں، جو خصوصیات یا تعیناتی کو محدود کر سکتے ہیں۔

غلط مثبت اور ٹیوننگ: حساسیت اور غلط انتباہات کے درمیان توازن کے لیے مسلسل ایڈجسٹمنٹ اور ماہر نگرانی کی ضرورت ہوتی ہے۔

Official website

Personetics

مصنوعی ذہانت پر مبنی بینکنگ کی ذاتی نوعیت

Personetics ایک فِن ٹیک سافٹ ویئر کمپنی ہے جو بینکوں اور مالیاتی اداروں کو ذاتی نوعیت کی، پیشگی پیسے کے انتظام کے تجربات فراہم کرنے میں مدد دیتی ہے۔ حقیقی وقت کے لین دین اور رویے کے ڈیٹا کا تجزیہ کرکے، Personetics سیاق و سباق پر مبنی بصیرت، بچت کی خودکاری، اوور ڈرافٹ کی وارننگ، اور حسب ضرورت مالی مشورہ فراہم کرتی ہے۔ اس کا پلیٹ فارم دنیا بھر کے معروف بینکوں میں استعمال ہوتا ہے تاکہ صارف کی شمولیت کو بڑھایا جا سکے، مالی بہبود کو بہتر بنایا جا سکے، اور صارف کی زندگی بھر کی قدر میں اضافہ کیا جا سکے۔

Personetics Engage ماڈیول کے ذریعے حقیقی وقت کی سیاق و سباق پر مبنی بصیرت اور مشورے (مثلاً خرچ کے رجحانات، کم بیلنس کی اطلاع)

Engagement Builder: بینک مینجمنٹ کنسول کے ذریعے بصیرت، صارف کے سفر، اور مصنوعات کی پیشکشیں تخلیق یا حسب ضرورت بنا سکتے ہیں

پیشگی نقد بہاؤ کا انتظام: اوور ڈرافٹ یا لیکویڈیٹی کے مسائل کی پیش گوئی کرتا ہے اور روک تھام کے مشورے یا علاج کے اختیارات پیش کرتا ہے

خودکار بچت اور "فری کیش" کی شناخت: غیر استعمال شدہ نقد رقم کی نشاندہی کرتا ہے اور خودکار بچت کی منتقلی کی تجویز یا آغاز کر سکتا ہے

چھوٹے کاروبار کے بینکنگ کے لیے بصیرت: نقد بہاؤ کی پیش گوئی، وصولیوں/ادائیگیوں پر الرٹس، اور SMBs کے لیے مخصوص لیکویڈیٹی تجاویز

کوئی مفت منصوبہ نہیں؛ Personetics اداروں (بینکوں، کریڈٹ یونینز) کو لائسنس یافتہ ہے، انفرادی صارفین کے لیے نہیں

عمل درآمد کی پیچیدگی: بینکوں کے بنیادی اور ڈیٹا سسٹمز کے ساتھ انضمام کی ضرورت ہے

صحیح بصیرت کے لیے مالیاتی ڈیٹا کے معیار اور مکمل ہونے پر انحصار

علاقائی قواعد و ضوابط، رازداری، اور تعمیل کی پابندیاں مختلف ہو سکتی ہیں، جو فعالیت کو محدود کر سکتی ہیں

صارف کی قبولیت کا خطرہ: صارفین خودکار مشورے کو مداخلت یا غیر مناسب سمجھ سکتے ہیں اگر وہ اچھی طرح ترتیب نہ دیا گیا ہو

Official website

Xapien

مصنوعی ذہانت سے چلنے والی جائزہ کاری

زاپین لندن میں قائم ایک AI SaaS پلیٹ فارم ہے جو خودکار جائزہ کاری اور ادارہ جاتی خطرے کی معلومات میں مہارت رکھتا ہے۔ یہ ویب ذرائع، کارپوریٹ رجسٹریز، میڈیا، پابندیوں کی فہرستوں، اور عوامی ریکارڈز سے ڈیٹا کو یکجا کرتا ہے تاکہ چند منٹوں میں افراد اور تنظیموں پر گہرے، منظم رپورٹس تیار کی جا سکیں۔ زاپین تعمیل، قانونی، مالی، اور ادارہ جاتی ٹیموں کو پوشیدہ خطرات، شہرت سے متعلق روابط، اور سیاق و سباق کی بصیرت بڑے پیمانے پر دریافت کرنے کے قابل بناتا ہے۔

خودکار خطرے کی تحقیق اور جائزہ کاری: AI اور NLP کے ذریعے ایگزیکٹو سطح کی، آڈٹ کے لیے تیار رپورٹس تیار کرتا ہے۔

مختلف زبانوں میں ڈیٹا پراسیسنگ اور ادارہ جاتی امتیاز مختلف دائرہ اختیار میں۔

مسلسل نگرانی اور تیسرے فریق کے خطرے کے انتظام (وینڈر، سپلائی چین) کے ماڈیولز۔

انضمامی شراکت داری اور ڈیٹا میں اضافہ (مثلاً ڈاؤ جونز رسک اینڈ کمپلائنس کی Integrity Check) تاکہ ڈیٹا کی کوریج اور جنریٹو AI صلاحیتوں کو بہتر بنایا جا سکے۔

قابل وضاحت AI اور آڈٹ ٹریلز: رپورٹ کے ذرائع، ماخذ کا لنک، اور تجزیے میں شفافیت۔

کوئی عوامی مفت منصوبہ نہیں — رسائی صرف ادارہ جاتی لائسنسنگ یا ادائیگی شدہ سبسکرپشن کے ذریعے۔

صارف یا B2C ایپ نہیں؛ تعمیل، قانونی، مالی، یا ادارہ جاتی استعمال کے لیے مخصوص۔

خود مکمل آن بورڈنگ یا شناخت کی تصدیق کے ورک فلو شامل نہیں (مثلاً ای-دستخط، دستاویز کی تصدیق)۔

کارکردگی اور مکملیت بیرونی عوامی اور رجسٹری ڈیٹا کی معیار اور دستیابی پر منحصر ہے۔

مکمل آپریشن کے لیے موجودہ تعمیل، کیس مینجمنٹ، یا KYC/AML سسٹمز کے ساتھ انضمام کی ضرورت ہو سکتی ہے۔

Official website

Anaplan

متصل منصوبہ بندی اور ماڈلنگ

اینپلین ایک کلاؤڈ پر مبنی ادارہ جاتی منصوبہ بندی اور کارکردگی مینجمنٹ پلیٹ فارم ہے جو تنظیموں کو مالیات، فروخت، سپلائی چین، اور آپریشنز کے درمیان مربوط، منظرنامہ پر مبنی ماڈلز بنانے کی سہولت دیتا ہے۔ اپنی ان میموری کیلکولیشن انجن اور حقیقی وقت کی دوبارہ حساب کتاب کی ساخت کے ساتھ، اینپلین تعاون پر مبنی منصوبہ بندی، پیش گوئی، اور فیصلہ سازی کو بڑے پیمانے پر سپورٹ کرتا ہے۔ یہ پلیٹ فارم پیچیدہ، متحرک کاروباری سیاق و سباق کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے، جو صارفین کو تازہ ترین منصوبوں اور بصیرتوں کے ساتھ تبدیلیوں کا فوری جواب دینے کی اجازت دیتا ہے۔

ہائپر بلاک® کیلکولیشن انجن اور زندہ خاکہ: حقیقی وقت، کثیر جہتی ماڈلنگ اور متحدہ منطق کا ذخیرہ۔

مقصد کے لیے تیار کردہ ایپلیکیشنز: بنیادی پلیٹ فارم پر مبنی پہلے سے ترتیب دی گئی منصوبہ بندی کے حل (مالیات، فروخت، سپلائی چین، ورک فورس)۔

متصل منصوبہ بندی اور انضمام: ERP، CRM، اور ڈیٹا سسٹمز کے لیے APIs اور کنیکٹرز تاکہ متحدہ منصوبہ بندی کے ڈیٹا کے بہاؤ کو یقینی بنایا جا سکے۔

موبائل ایپ اور ورک فلو سپورٹ: iOS/Android پر ڈیش بورڈز دیکھنے، ورک شیٹس میں ترمیم کرنے، اور ورک فلو کے کاموں کا انتظام کرنے کی سہولت۔

آپٹیمائزیشن (لینیئر) ماڈیول: مخصوص پابندیوں کے تحت استعمال کے لیے لینیئر آپٹیمائزیشن کی حمایت کرتا ہے۔

کوئی مفت منصوبہ نہیں؛ اینپلین کو سبسکرپشن پر مبنی ادارہ جاتی حل کے طور پر پیش کیا جاتا ہے۔

بہت بڑے یا انتہائی پیچیدہ ماڈلز کے ساتھ کارکردگی اور ردعمل میں کمی آ سکتی ہے۔

آپٹیمائزر صرف لینیئر مسائل کی حمایت کرتا ہے؛ غیر لینیئر آپٹیمائزیشن دستیاب نہیں ہے۔

سیکھنے کا عمل اور نفاذ کی پیچیدگی؛ بہت سے صارفین کو وینڈر کی تربیت اور ماڈلنگ مہارت کی ضرورت ہوتی ہے۔

ورک اسپیس اور ماڈیول کے سائز کی حدود اسکیل ایبلیٹی کو متاثر کر سکتی ہیں اور محتاط ڈیزائن کی ضرورت ہوتی ہے۔

Official website Google Play Store (Android) Apple App Store (iOS)

نتیجہ

مالیات اور بینکنگ میں AI کا کردار بہت بڑھنے والا ہے۔ ہم مزید ڈیٹا پر مبنی فیصلہ سازی، ذہین خودکاری، اور صارف مرکزیت کی جدت کی توقع کر سکتے ہیں۔

مالیاتی ادارے جو اس تبدیلی کو ابھی اپنائیں گے – حکمت عملی، ٹیکنالوجی، گورننس، اور ٹیلنٹ کو ہم آہنگ کرتے ہوئے – AI سے چلنے والے مستقبل میں کامیاب ہوں گے۔