संख्या के पीछे: कैसे एआई वित्त का सबसे लाभदायक “कर्मचारी” बन गया

मीडिया में, बैंकिंग और, वित्त के व्यापक अर्थ में, वित्त अक्सर तेज सूट वाले लोगों के रूप में चित्रित किया जाता है जो व्यवसायिक निर्णय लेते हैं गगनचुंबी इमारतों की ऊपरी मंजिलों से, या प्रतिभाशाली व्यापारियों जो बाजार की स्थिति को थोड़े से डेटा से समझ सकते हैं। चूंकि यह वित्त की सबसे शक्तिशाली छवियों में से एक है, इस क्षेत्र में नए तकनीकी विशेषताओं पर कई चर्चाएं इस बात पर केंद्रित होती हैं कि वे इस फ्रंट-डेस्क कार्य को कैसे बदलेंगी।

एआई इस मामले में एक अपवाद नहीं है, और इसके वित्त में अपनाये जाने के आसपास की बहुत सी चर्चा इस बात पर केंद्रित है कि एजेंट व्यापारियों को बदल देंगे या नहीं, या वे सलाहकारों की तुलना में अधिक प्रभावी ढंग से पूंजी आवंटित कर सकते हैं। हालांकि, एआई का सबसे कुशल अनुप्रयोग कई लोगों द्वारा कल्पना की गई आकर्षक छवि से बहुत दूर निकला है। वास्तव में, कृत्रिम बुद्धिमत्ता “बोरिंग” पक्ष से अधिक पैसा कमा रही है, वित्त के दैनिक संचालन से।

जहां एआई वास्तव में मूल्य बनाता है

एआई का मुख्य लाभ यह है कि यह मानवों की तुलना में बहुत सस्ता और कई गुना तेजी से कार्य कर सकता है। और ऐसा करके, यह वास्तव में संचालन की दक्षता में वृद्धि के माध्यम से लाभ उत्पन्न करता है।

उदाहरण के लिए, एआई टूल्स की मदद से, सिटीबैंक ने खाता खोलने से पहले दस्तावेज़ समीक्षा के समय को एक घंटे से अधिक से 15 मिनट तक कम कर दिया। स्वाभाविक रूप से, तेजी से निर्णय लेने से ग्राहकों को खुशी होगी और उन्हें और भी वफादार बना सकता है। लेकिन 同 समय, वे 45 मिनट बैंक के लिए लाखों डॉलर की लागत बचत में अनुवाद करते हैं, क्योंकि ये टूल मानव श्रम के घंटों को अधिक महत्वपूर्ण कार्य के लिए मुक्त करते हैं।

एआई वित्तीय ब्यूरोक्रेसी और आंतरिक ढांचे की विशाल परत को अनुकूलित करने में मदद करता है जिस पर कंपनियां निर्भर करती हैं। यही कारण है कि सबसे मूल्यवान उपयोग के मामले अक्सर सबसे चमकदार लोगों से बहुत दूर होते हैं। स्वचालित व्यापारी या एक चैटबॉट जो ग्राहक को सबसे अच्छे सौदे का सुझाव देता है, प्रभावशाली लग सकता है, लेकिन स्वचालित केवाईसी प्रक्रियाएं और देय दिलIGENCE जांचें एक बैंक या वित्तीय कंपनी के लिए बहुत अधिक आर्थिक मूल्य ला सकती हैं।

यह कहा जा रहा है, जैसा कि सिटीबैंक की दस्तावेज़ समीक्षा प्रक्रिया के साथ है, इन सुधारों से ग्राहकों को भी लाभ हो सकता है। उपयोगकर्ता एक व्यक्तिगत एआई सहायक की सराहना कर सकते हैं एक ऐप में, लेकिन वे इसकी सराहना करेंगे अगर ऋण निर्णय दिनों से मिनटों में कट जाए, या यदि उनके लेन-देन को गलत तरीके से धोखाधड़ी के रूप में चिह्नित नहीं किया जाता है, क्योंकि ऐसी संभावनाएं दर्जनों प्रतिशत अंकों से कम हो जाती हैं।

एआई कैसे सबसे लाभदायक “कर्मचारी” बन गया?

आम तौर पर, जब एक बैंक का ग्राहक आधार बढ़ता है, तो इसके कर्मचारियों को लगभग समानुपातिक रूप से बढ़ना चाहिए। यह असंभव था कि एक ही टीम के आकार के साथ बढ़ती संख्या में लेन-देन और ग्राहक दस्तावेजों की समीक्षा की जाए। विभिन्न आधुनिक तकनीकी समाधानों ने कुछ हद तक मदद की, लेकिन व्यवसाय विकास अभी भी अनिवार्य रूप से कर्मचारियों की संख्या में वृद्धि की ओर ले जाता था। और जितने अधिक कर्मचारी एक कंपनी में होते हैं, उतने ही अधिक प्रबंधकों की आवश्यकता होती है और पूरे ढांचे की देखभाल करना महंगा होता जाता है।

अब एआई के उदय के साथ, यह समस्या गायब होने लगी है, क्योंकि एआई टूल्स की मदद से कम कर्मचारी अभी भी एक बढ़ती ग्राहक संख्या की प्रभावी सेवा कर सकते हैं। कुछ कंपनियां पहले से ही इस तर्क का उपयोग कर रही हैं: क्लार्ना, उदाहरण के लिए, दावा किया है कि एक एआई सहायक 700 लोगों का काम कर सकता है। ऐसे टूल्स को लागू करने की लागत कुछ भी हो सकती है, लेकिन यह संभावना नहीं है कि यह कई सौ कर्मचारियों के नियमित वेतन के करीब आएगा।

हालांकि, वास्तव में इसे काम करने के लिए, एक कंपनी को अपने कार्य प्रवाह में एआई को ठीक से एकीकृत करना चाहिए, केवल प्रयोगों से परे। वित्त में, कई परियोजनाएं अभी भी पायलट चरण पर रहती हैं, जो स्पष्ट रूप से बहुत अधिक मूल्य उत्पन्न नहीं कर सकती है। जबकि एक कंपनी नए उपकरणों को अपनाने या एआई एजेंटों को स्केल करने के बारे में चर्चा कर रही है, उसके प्रतिस्पर्धी खड़े नहीं होंगे, इसके बजाय अपनी एआई क्षमताओं का निर्माण करेंगे।

इस दौड़ में पिछड़ने से महत्वपूर्ण वित्तीय नुकसान हो सकता है। सटीक होने के लिए, जो कंपनियां एआई रेलों पर अपने संचालन को जल्दी से स्थानांतरित करने में विफल रहती हैं, वे अपने लाभ का 9% तक खो सकती हैं। बाद में इस तरह की कमी को पूरा करना आसान नहीं होगा, और यह वित्तीय कंपनियों को एक ठोस एआई रणनीति बनाने की मांग करता है।

एआई निर्णयों को कैसे नियंत्रित किया जाए

यह सबसे बड़ी चुनौती है, क्योंकि वित्तीय संचालन में एआई एजेंटों को शामिल करना अनिवार्य रूप से उन्हें कुछ निर्णय लेने की अधिकार देने का अर्थ है। वित्त में, जहां एआई मूल रूप से मूल बैक-ऑफिस संचालन को अनुकूलित करके “जूनियर कर्मचारियों” का एक तरह का अंतहीन स्रोत बन गया है, यह एक महत्वपूर्ण जोखिम पैदा करता है। बात यह है, इस प्रकार के कार्य में गलतियां अक्सर सबसे महंगी होती हैं।

आम तौर पर, नियामक वित्तीय संगठनों को जोखिम भरे काम करने से रोकते हैं और संभावित नुकसान को कम करने के लिए नियम बनाते हैं। हालांकि, जब एआई की बात आती है, तो उद्योग पर्यवेक्षण की तुलना में बहुत तेजी से आगे बढ़ रहा है, क्योंकि केवल एक चौथाई अधिकारी नियंत्रित संस्थाओं से एआई के उपयोग पर डेटा एकत्र करते हैं। यह स्पष्ट रूप से उन कंपनियों के बढ़ते số के साथ तालमेल रखने के लिए पर्याप्त नहीं है जो अपने संचालन में एजेंट जोड़ रहे हैं।

परिणामस्वरूप, वित्तीय कंपनियों को एआई से चलने वाले उपकरणों को नियंत्रित करने के तरीके खुद ढूंढने होंगे। यह समझ में आता है, क्योंकि यहां कोई भी गलती लाखों डॉलर के नुकसान का कारण बन सकती है। उदाहरण के लिए, आधुनिक बैंकों में, एजेंटों को सीमित अनुमतियां दी जाती हैं, जैसे वास्तविक कर्मचारी। यदि एआई ग्राहक दस्तावेजों के साथ काम करता है, तो यह स्पष्ट रूप से ग्राहक की जोखिम रेटिंग बदलने के अधिकार की आवश्यकता नहीं है। एजेंट को एक सख्त ऑपरेशनल भूमिका सौंपी जाती है और उसे पार नहीं करने दिया जाता है।

एक और संभावित और निश्चित रूप से आवश्यक तंत्र यह है कि एआई की सभी क्रियाओं का विस्तृत रिकॉर्ड रखा जाए, ताकि यदि एक त्रुटि होती है, तो एजेंट द्वारा उठाए गए प्रत्येक कदम का पता लगाया जा सके। केवाईसी और धोखाधड़ी का पता लगाने जैसे क्षेत्रों में, ग्राहक के बारे में प्रश्न महीनों बाद उत्पन्न हो सकते हैं, इसलिए बैंकों को एआई सहायक के तर्क का पूरा रिकॉर्ड रखने की आवश्यकता है।

एआई व्यवहार का परीक्षण एक सैंडबॉक्स में भी किया जा सकता है। बैंक ऑफ इंग्लैंड, उदाहरण के लिए, एआई ट्रेडिंग सत्रों का अनुकरण शुरू कर दिया है ताकि यह समझा जा सके कि एजेंट एक दूसरे और वास्तविक बाजार के साथ कैसे बातचीत करेंगे। ऐसे परीक्षण में मदद मिलती है कि एजेंट कहां गलती करता है और समस्या को हल करने से पहले इसे ठीक किया जा सकता है।

अंततः, यह याद रखना महत्वपूर्ण है कि किसी भी एआई निर्णय की पुष्टि एक मानव द्वारा की जानी चाहिए, जो इसके लिए जिम्मेदार रहता है। नुकसान की स्थिति में, कोई भी “मॉडल ने ऐसा फैसला किया” का जवाब स्वीकार नहीं करेगा, और एक वरिष्ठ प्रबंधक को अभी भी एआई की क्रियाओं को मंजूरी देनी चाहिए और उनके लिए जिम्मेदारी लेनी चाहिए।

“बैंक्स-वीएस-फिनटेक” से “फास्ट-वीएस-स्लो” तक

एआई नियमन वित्तीय बाजार में प्रतिस्पर्धा को भी आकार देता है। ग्राहकों को खुशी होगी जब उनका दस्तावेज़ 30 मिनट तेजी से संसाधित होगा, लेकिन वे निश्चित रूप से खुश नहीं होंगे अगर एक एआई बॉट उनके क्रेडिट इतिहास को नुकसान पहुंचाता है या उन्हें पैसे खोने का कारण बनता है। ऐसी समस्याओं से बचने के लिए, वे अपने पैसे उन कंपनियों पर भरोसा करने की अधिक संभावना रखते हैं जो अपनी एआई रणनीति को पारदर्शी और ईमानदारी से समझाती हैं। और जो निश्चित रूप से इसके प्रबंधन में कम समस्याएं हैं।

फिनटेक कंपनियों को यहां एक स्पष्ट लाभ है, क्योंकि वे पुराने ढांचे के बोझ से दबी नहीं हैं। आधुनिक फिनटेक अपनी सेवाओं को शुरू से ही एआई के चारों ओर बना सकते हैं और तुरंत सभी प्रक्रियाओं को स्वचालित कर सकते हैं। कुछ नया बनाना पुराने संगठनों में एआई एजेंटों को एकीकृत करने की तुलना में बहुत आसान हो सकता है जो अभी भी फैक्स मशीनों और दशक पुराने सीओबीओएल सिस्टम पर निर्भर करते हैं। यह आश्चर्य की बात नहीं है कि लगभग आधी फिनटेक कंपनियों ने पहले से ही एआई अपनाने के उन्नत चरण तक पहुंच गई हैं, जबकि पारंपरिक वित्तीय संस्थानों में से कम एक तिहाई।

बैंक विलुप्त होने के लिए बर्बाद नहीं हैं। आखिरकार, उन्होंने ग्रेट डिप्रेशन, 1970 के दशक, ग्रेट रिकेशन, और अधिक को जीवित रखा है। वे बदलावों के अनुकूल होना जानते हैं। अपनी विरासत के कारण, उन्होंने ग्राहक डेटा, पूंजी और प्रतिष्ठा के बड़े पैमाने पर संचय किए हैं। हालांकि, इन लाभों का अर्थपूर्ण उपयोग करने के लिए, उन्हें अपनी प्रक्रियाओं में एआई को पूरी तरह से एकीकृत करना चाहिए, क्योंकि इसे केवल एक पार्श्व उत्पाद में जोड़ने से ज्यादा मदद नहीं मिलेगी।