देखें: AI एजेंट्स के साथ बैंकिंग और फिनटेक का भविष्य
रोम में SiGMA मध्य यूरोप समिट में बैंकिंग और फिनटेक में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस की भूमिका पर एक शानदार पैनल होस्ट किया गया, जिसमें सिक्योरिटी, कम्प्लायंस और कस्टमर एक्सपीरियंस पर फोकस किया गया। SiGMA में AIBC मैनेजिंग डायरेक्टर ओल्गा यारोशेव्स्की द्वारा मॉडरेट किए गए इस सेशन में जेनडेस्क में वैल्यू कंसल्टिंग की डायरेक्टर एमिली फ्रीलैंड; स्पार्कसे बैंक माल्टा में नॉन-एग्जीक्यूटिव डायरेक्टर मार्क करमी; और डेरिस्कली की CEO तातियाना बोत्स्किना।
AI के साथ कम्प्लायंस पर फिर से सोचना
मार्क करमी ने इस बात पर ज़ोर दिया कि AI को अक्सर KYC और KYT प्रोसेस के लिए एक टूल के तौर पर देखा जाता है। उन्होंने एक बड़े नज़रिए के लिए तर्क दिया: “अगर हम आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस को, आप जानते हैं, अगले KYT टूल या ऑनबोर्डिंग प्रोसेस के तौर पर देखते रहेंगे… तो हमें यह देखने की ज़रूरत है कि हम अंदरूनी डेटा का इस्तेमाल कैसे करते हैं और इसलिए उस डेटा के आस-पास के गवर्नेंस को काम को बेहतर बनाने के लिए कैसे इस्तेमाल करते हैं।” उन्होंने सुझाव दिया कि AI को कस्टमर एक्सपीरियंस को बेहतर बनाना चाहिए और साथ ही ऑपरेशनल रिस्क को भी कम करना चाहिए।
एमिली फ्रीलैंड ने फाइनेंशियल सर्विसेज़ में गवर्नेंस फ्रेमवर्क के महत्व पर ज़ोर दिया। उन्होंने AI गवर्नेंस कमेटियों, रेगुलर टेस्टिंग और ट्रांसपेरेंसी की ज़रूरत पर ज़ोर दिया। उन्होंने AI डिप्लॉयमेंट के लिए एक सावधान, स्ट्रक्चर्ड अप्रोच पर ज़ोर देते हुए कहा, “असल में यह समझना कि आपका AI मॉडल क्या कर रहा है, क्या सोच रहा है और कैसे प्रोसेस कर रहा है, ताकि हम उसे चैलेंज कर सकें और उसके रिस्पॉन्स की डिटेल तक कंट्रोल कर सकें।”
ब्रिजिंग टेक्नोलॉजी और ह्यूमन ओवरसाइट
तातियाना बोत्सकिना ने रिसर्च शेयर की जिसमें साफ़ नहीं फाइनेंशियल कम्युनिकेशन का कम्प्लायंस पर असर दिखाया गया। उनकी टीम ने पाया कि UK के टॉप बैंकों में लगभग 20% कंटेंट साफ़ नहीं था, जिससे शिकायतों की संख्या ज़्यादा थी। बोत्स्किना ने बताया कि AI का इस्तेमाल करके, कंपनियाँ सिस्टमिक रिस्क को बढ़ने से पहले ही पहचान सकती हैं और अपने आप कम्प्लायंस, कस्टमर सपोर्ट और एक्सपीरियंस टीमों में उन्हें कम करने की स्ट्रेटेजी बना सकती हैं।
पैनल इस बात पर सहमत हुआ कि AI को इंसानी निगरानी की जगह नहीं लेनी चाहिए, खासकर फैसले लेने या फ्रॉड का पता लगाने के लिए। इसके बजाय, इसे इंसानी फैसले का साथ देना चाहिए, और ऐसे मॉडल पेश करने चाहिए जिन्हें समझाया जा सके, जिनका पता लगाया जा सके, न कि अपारदर्शी बड़े लैंग्वेज मॉडल। फ्रीलैंड ने कहा कि AI रियल टाइम में कम्प्लायंस और ऑपरेशनल प्रैक्टिस की मॉनिटरिंग करके कर्मचारियों की सुरक्षा भी करता है, जिससे बिज़नेस प्रोसेस का भरोसा बढ़ता है।
भविष्य के बैंक को आकार देना
आगे देखते हुए, मार्क करमी ने AI-ड्रिवन बैंकिंग के लिए एक विज़न बताया: प्रेडिक्टिव, डेटा-इन्फॉर्म्ड, और ह्यूमन एडवाइज़र के साथ आसानी से इंटीग्रेटेड। उन्होंने कहा, “बैंक का भविष्य… उस डेटा का इस्तेमाल करना है जो अच्छे गवर्नेंस मॉडल के साथ इकट्ठा किया गया है ताकि ह्यूमन एलिमेंट के साथ मिलकर इंटेलिजेंट रिस्पॉन्स दिए जा सकें, लेकिन इन टूल्स का पहले से ही इस्तेमाल किया जाए, न कि रिएक्टिवली।” उदाहरणों में हाई-रिस्क इंडस्ट्रीज़ या इंश्योरेंस में बिहेवियरल एनालिटिक्स शामिल हैं, जहाँ AI एक्सपोज़र का अनुमान लगाता है और प्रॉफिटेबिलिटी को ऑप्टिमाइज़ करता है।
कस्टमर एक्सपीरियंस साइड पर, फ्रीलैंड और बोत्सकिना ने हाइपर-पर्सनलाइज़ेशन पर ज़ोर दिया। AI यूज़र प्रोफ़ाइल, रिस्क टॉलरेंस और प्रेफरेंस के हिसाब से रियल-टाइम, सिक्योर इंटरैक्शन को इनेबल करता है, जो सिंपल ऑटोमेशन से आगे बढ़कर ज़्यादा सोफिस्टिकेटेड, प्रेडिक्टिव एंगेजमेंट की ओर जाता है। बोत्सकिना ने ज़ोर दिया कि अगर सिस्टम सही तरीके से डिज़ाइन किए गए हों, तो AI अक्सर सेंसिटिव कस्टमर डेटा को संभालने में इंसानों से ज़्यादा सिक्योर हो सकता है।
फाइनेंशियल सर्विसेज़ के लिए AI की वैल्यू
पैनलिस्ट इस नतीजे पर पहुँचे कि AI के तुरंत फ़ायदों में कम्प्लायंस और ऑपरेशनल कॉस्ट कम करना, कस्टमर एक्सपीरियंस को बेहतर बनाना, और प्रॉफ़िट मार्जिन और रेप्युटेशन को बचाना शामिल है। जैसा कि बोत्स्किना ने कहा, “अभी, रेगुलेटेड इंडस्ट्री हर साल $200 बिलियन खर्च करती है… AI इसे ऑप्टिमाइज़ कर सकता है और प्रॉफ़िट मार्जिन बढ़ा सकता है।” फ़्रीलैंड ने आगे कहा कि AI फ़र्मों को एजाइल रहते हुए बड़ी मात्रा में सेंसिटिव डेटा प्रोसेस करने की इजाज़त देता है, जिससे ग्रोथ और कम्प्लायंस दोनों सुरक्षित रहते हैं।
चर्चा में इस बात पर ज़ोर दिया गया कि फ़ाइनेंशियल सर्विसेज़ में AI सिर्फ़ ऑटोमेशन के लिए एक टूल नहीं है, बल्कि एक मल्टीफ़ैसेटेड इनेबलर है जो गवर्नेंस, रिस्क मैनेजमेंट और हाइपर-पर्सनलाइज़्ड कस्टमर एंगेजमेंट को इंटीग्रेट करता है। लगातार सुधार के साथ, भविष्य का बैंक इंटेलिजेंट, सुरक्षित और असल में कस्टमर-सेंट्रिक होगा।
AI, बैंकिंग और फिनटेक पर ज़्यादा जानकारी के लिए, SiGMA वेबसाइट यहाँ पर जाएँ।
