वित्त में एजेंटिक AI: डेटा नेता सुरक्षित रूप से कैसे स्केल कर रहे हैं

पूरे यूरोप में, वित्तीय सेवाओं के डेटा नेता स्वयं को एक कठिन राह पर पाते हैं – AI टूल्स को लागू करने और स्केल करने के लिए उत्सुक, फिर भी अनुपालन, जोखिम प्रबंधन और मूर्त मूल्य साबित करने की चुनौती से बंधे हुए। हमारे CDO Insights 2025 सर्वेक्षण के अनुसार, 97% से अधिक वैश्विक डेटा नेता कहते हैं कि उन्हें जेनरेटिव AI के व्यावसायिक मूल्य को स्पष्ट रूप से प्रदर्शित करने में संघर्ष होता है। और, जबकि 87% AI में निवेश तेज करने की योजना बना रहे हैं, 67% मानते हैं कि उन्होंने अपने AI पायलटों में से आधे से भी कम को पूर्ण पैमाने पर तैनाती में बदला है। सबसे बड़ी बाधाओं में से एक है नेतृत्व की सहमति सुरक्षित करना। एक तिहाई से अधिक (35%) का कहना है कि समर्थन सुरक्षित करना और मूल्य प्रदर्शित करना AI के रोलआउट में बाधा डालने वाली एक प्रमुख चुनौती है। इसका मतलब यह है कि कई लोग अभी भी एक प्रतीक्षा अवधि में फंसे हुए हैं, जो मापने योग्य प्रमाण बिंदुओं के बिना व्यापक रोलआउट के लिए प्रतिबद्ध होने में हिचकिचा रहे हैं। यह हिचकिचाहट प्रौद्योगिकी की संभावना के विपरीत है। McKinsey का अनुमान है कि AI और एनालिटिक्स वैश्विक बैंकिंग को $1 ट्रिलियन तक का अतिरिक्त वार्षिक मूल्य दे सकते हैं, जबकि जेनरेटिव AI अकेले परिचालन लाभ में $340 बिलियन तक योगदान दे सकता है। यह एक ऐसा अवसर है जिसे नजरअंदाज करना बहुत महत्वपूर्ण है – लेकिन इसे एक ऐसे तरीके से अपनाया जाना चाहिए जो अनुपालन की रक्षा करे, विश्वास बनाए और सिद्ध रिटर्न उत्पन्न करे।

आगे का रास्ता

महत्वपूर्ण चुनौतियों के बावजूद, यूरोप और दुनिया भर में ऐसे संगठन हैं जो अपने AI रोलआउट को आगे बढ़ा रहे हैं, यह पता लगा रहे हैं कि वे AI एजेंटों के लाभ कैसे प्राप्त कर सकते हैं। जो लोग प्रगति कर रहे हैं, वे जटिल, लंबी अवधि की तैनाती में सिर के बल कूदकर ऐसा नहीं कर रहे हैं। इसके बजाय, वे एक सोची-समझी रणनीति अपना रहे हैं: छोटी शुरुआत करना, आत्मविश्वास बनाना, मूल्य साबित करना और केवल तब स्केल अप करना जब प्रौद्योगिकी अपनी प्रभावकारिता साबित कर दे। सबसे सफल AI रोलआउट रातोंरात नहीं होते। वे छोटे, उच्च-प्रभाव वाले कदमों से शुरू होते हैं जो विश्वास बनाते हैं और परिणाम देते हैं। शुरुआत करने के लिए यहां तीन कदम दिए गए हैं।

1. स्केलिंग से पहले डेटा साफ करने के लिए AI का उपयोग करें

अनुपालन की मंजूरी के बावजूद, AI सिस्टम केवल उतने ही मजबूत होते हैं जितना उन पर बनाया गया डेटा। खराब डेटा गुणवत्ता सटीकता, दक्षता और विश्वास को कमजोर कर देगी। वास्तव में, 43% डेटा नेता कहते हैं कि डेटा संबंधी मुद्दे जेनरेटिव AI को स्केल करने में उनकी सबसे बड़ी बाधा हैं। उत्साहजनक रूप से, AI स्वयं इन डेटा समस्याओं को ठीक करने में मदद कर सकता है। उदाहरण के लिए, वित्तीय सेवाओं में, कुछ फर्म प्राप्य खातों के डेटा को साफ करने के लिए AI टूल्स का उपयोग कर रही हैं, डुप्लिकेट हटा रही हैं, पुरानी प्रविष्टियों को सही कर रही हैं और बेमेल रिकॉर्ड्स को हल कर रही हैं। एक बार डेटा संरेखित और विश्वसनीय हो जाने पर, कंपनियां फॉलो-अप को स्वचालित कर सकती हैं, नकदी प्रवाह में सुधार कर सकती हैं और अपनी AI-संचालित अंतर्दृष्टि में अधिक आत्मविश्वास के साथ काम कर सकती हैं। यह एक शीर्ष निवेश प्राथमिकता भी है। 86% डेटा नेता डेटा प्रबंधन खर्च बढ़ाने की योजना बना रहे हैं, जिनमें से लगभग आधे का कहना है कि डेटा को AI के लिए उपयुक्त बनाना उनकी प्राथमिक प्रेरणा है।

2. केंद्रित एक्जीक्यूटर एजेंटों से शुरुआत करें

संकीर्ण उद्देश्य वाले “एक्जीक्यूटर” एजेंटों को तैनात करना मापने योग्य जीत हासिल करने के सबसे तेज़ तरीकों में से एक है। ये एजेंट बहुत विशिष्ट, स्पष्ट रूप से परिभाषित कार्यों को संभालने के लिए डिज़ाइन किए गए हैं, जैसे कि बैठक सारांश संकलित करना, मानक लेनदेन संसाधित करना, या आने वाले ग्राहक प्रश्नों को वर्गीकृत करना। क्योंकि एक्जीक्यूटर एजेंटों पर नज़र रखना सीधा है, वे ऐसे आउटपुट उत्पन्न करते हैं जो स्पष्ट रूप से ट्रैक करने योग्य होते हैं और सटीकता के लिए सत्यापित करने में आसान होते हैं। यह न केवल परिचालन जोखिम को कम करता है, बल्कि हितधारकों के लिए शुरुआती प्रमाण बिंदु भी प्रदान करता है, जिससे व्यापक अपनाने के लिए सहमति सुरक्षित करने में मदद मिलती है। एक बार सिंगल-टास्क एजेंटों के साथ सफलता प्रदर्शित हो जाने के बाद, संगठान बहु-चरण वर्कफ़्लो को संभालने के लिए अधिक जटिल एजेंटिक संरचनाएं, जैसे प्लानर और ऑर्केस्ट्रेटर, पेश कर सकते हैं।

3. स्वचालन के माध्यम से अनुपालन रिपोर्टिंग को सुव्यवस्थित करें

वित्तीय सेवाओं में अनुपालन एक अत्यधिक संसाधन गहन क्षेत्र है। नियामक रिपोर्टिंग के लिए अक्सर कई स्रोतों से डेटा एकत्र करने और उसे मिलाने की आवश्यकता होती है, एक ऐसी प्रक्रिया जो सैकड़ों घंटे ले सकती है और प्रशिक्षित विशेषज्ञों के एक छोटे समूह पर निर्भर करती है। AI यहां उत्कृष्ट प्रदर्शन करता है, प्रौद्योगिकी का परीक्षण और स्केल करने के लिए एक उत्कृष्ट प्रारंभिक बिंदु प्रदान करता है। एक बार अंतर्निहित डेटा साफ और संरचित हो जाने पर, AI कुछ भारी काम अपने हाथ में ले सकता है। उदाहरण के लिए, BCBS 239-अनुपालन रिपोर्ट तैयार करना मेटाडेटा मैपिंग को एजेंटिक AI मॉडल के साथ जोड़कर आंशिक रूप से स्वचालित किया जा सकता है। ये सिस्टम सटीक प्रारंभिक ड्राफ्ट तैयार कर सकते हैं जिनकी समीक्षा बाद में अनुपालन अधिकारियों द्वारा की जाती है, जिससे गुणवत्ता नियंत्रण बनाए रखते हुए टर्नअराउंड समय कम हो जाता है। यहां संभावना महत्वपूर्ण है। McKinsey एक वैश्विक बैंक को उजागर करता है जिसने “AI एजेंट फैक्ट्री” दृष्टिकोण अपनाकर अपने-ग्राहक (KYC) प्रक्रियाओं में 200% से 2,000% तक उत्पादकता लाभ हासिल किया। उन्होंने मानवीय निगरानी बनाए रखी लेकिन सबसे अधिक समय लेने वाले चरणों को स्वचालित कर दिया।

एक बहुराष्ट्रीय बैंक की डेटा यात्रा से सबक

एक डच बहुराष्ट्रीय बैंक ने AI सफलता के लिए डेटा नींव बनाने के महत्व को पहचाना। इसने डेटा प्रबंधन के महत्व को समझा, इसे प्राथमिकता बनाया। इसने बड़े पैमाने पर वितरण सक्षम करने के लिए सही संगठनात्मक प्रक्रियाओं में निवेश किया, टीमों को सशक्त बनाने के लिए सोचे-समझे विकल्प चुने। और इसने टीमों को सफल होने के लिए स्पष्ट दिशा और मजबूत क्रॉस-फंक्शनल सहयोग दिया। विश्वसनीय डेटा, सशक्त टीमों और स्पष्ट रणनीतिक दिशा का यह संयोजन ही है जो AI को व्यावसायिक मूल्य देने में सक्षम बनाता है — न कि केवल प्रौद्योगिकी परिणाम।

नियंत्रण खोए बिना गति बनाना

76% वित्तीय सेवा फर्मों के अगले 12 महीनों में एजेंटिक AI समाधान रोल आउट करने की योजना के साथ, गति बन रही है। हालांकि, यह स्पष्ट है कि सबसे सफल संगठन पूर्ण पैमाने पर परिवर्तन में जल्दबाजी नहीं कर रहे हैं। वे रणनीतिक रूप से AI तैनात कर रहे हैं, छोटे, सीमित उपयोग के मामलों पर ध्यान केंद्रित कर रहे हैं जो मापने योग्य मूल्य देते हैं और परिचालन दक्षता में सुधार करते हैं। वे प्रत्येक चरण में शासन को भी एम्बेड कर रहे हैं, यह सुनिश्चित करते हुए कि अनुपालन टीमें शुरुआत से और अक्सर शामिल हों। इस वृद्धिशील दृष्टिकोण को अपनाकर, फर्म विश्वास या नियामक अनुरूपता का त्याग किए बिना AI अपनाने में तेजी ला सकती हैं, “छोटी शुरुआत” को एक कथित सीमा से एक सोची-समझी, सिद्ध विकास रणनीति में बदल सकती हैं। AI अपनाने में, गति मायने रखती है, लेकिन सुरक्षा और स्केलेबिलिटी अधिक मायने रखती है। वित्तीय सेवा संस्थान जो छोटी शुरुआत करते हैं, मूल्य साबित करते हैं और आत्मविश्वास के साथ स्केल करते हैं, वे ही AI की ट्रिलियन-डॉलर की क्षमता को अनलॉक करने के लिए सबसे अच्छी स्थिति में होंगे।