कैसे एआई लेगेसी बैंकिंग सिस्टम के साथ बिना बड़े बदलाव के उधार प्रक्रिया को आधुनिक बनाता है

बैंक के कोर सिस्टम में कोई भी हस्तक्षेप इंजीनियरिंग टीम को झुंझलाता है। लेगेसी समाधान कठोर होते हैं, इसलिए एक बदलाव को आगे बढ़ने में एक माह लग सकता है। उधार, जो बैंक की मुख्य आय स्रोतों में से एक है, इसको सबसे अधिक महसूस करता है।

जो भी किसी बैंक कोर पर रिलीज़ भेज चुका है, वह इस पैटर्न को जानता है: एक नया उत्पाद नई अनुमोदन स्तर, संशोधित दस्तावेज़ चेकलिस्ट, समायोजित स्कोरिंग नियम, और अपडेटेड रिपोर्टिंग फ़ीड की आवश्यकता रखता है, जो सभी दशकों से चल रहे कोड को छूते हैं।

परिणामस्वरूप, नए उत्पाद और अपडेट तब भी टाल दिए जाते हैं जब सभी सहमत होते हैं कि उनकी आवश्यकता है: गलती का जोखिम हमेशा इंतजार करने के जोखिम से अधिक रहा है। या कहें तो, पहले ऐसा था: तकनीकी परिवर्तन के पीछे रहना आज एक बहुत बड़ा जोखिम बन गया है।

हालाँकि, कल्पना करें कि कोर के साथ एक अलग, एआई-सेटअप किया गया उधार प्लेटफ़ॉर्म तैनात किया गया है। नई क्रेडिट प्रवाह स्वतंत्र रूप से चलती हैं और इंटीग्रेशन के माध्यम से कोर से जुड़ती हैं। इस तरह, उधार बुनियादी ढांचे में परिवर्तन छोटे, परीक्षणित रिलीज़ की श्रृंखला बन जाते हैं, और गलतियाँ लाइव उधारकर्ता तक पहुँचने से पहले परीक्षण में ही उजागर हो जाती हैं। क्या यह इंजीनियरिंग टीमों के दर्द को कम कर सकता है?

मांग लेगेसी कोर की बदलने की क्षमता से तेज़ी से बढ़ रही है

The Business Research Company के अनुसार, ऋण उत्पत्ति सॉफ़्टवेयर बाज़ार के 2030 तक 11.8% की चक्रवृद्धि वार्षिक दर से बढ़ने की उम्मीद है। संदर्भ के लिए, Technavio के अनुमान के आधार पर, यह व्यापक एंटरप्राइज़ सॉफ़्टवेयर बाज़ार की वृद्धि के लगभग समान गति है। यह बात ध्यान में रखने योग्य है, क्योंकि ऋण देना आम तौर पर किसी बैंक के प्रौद्योगिकी ढाँचे का वह हिस्सा होता है जो बदलावों के प्रति सबसे अधिक अनिच्छुक होता है।

इस वृद्धि का एक कारण लेगेसी कोर की कठोरता है, जो उधार में बदलाव को धीमा करती है। बैंक और फिनटेक्स तेजी से ऐसे उपकरण खरीद रहे हैं जो उन्हें कोर के आसपास क्रेडिट उत्पादों को बिना महीनों तक छोटे अपडेट की स्वीकृति का इंतजार किए भेजने की अनुमति देते हैं।

इंजीनियरिंग टीमें जानती हैं कि एक छोटी गलती भी बहुत महंगी पड़ सकती है। अप्रैल 2018 में, TSB Bank ने अपने ग्राहक डेटा को एक नई प्लेटफ़ॉर्म पर माइग्रेट किया, जो लाइव होते ही विफल हो गया। उसके ग्राहकों का एक महत्वपूर्ण हिस्सा बैंकिंग सेवाओं तक पहुँच खो बैठा, और बैंक को भारी नुकसान उठाना पड़ा। कई इंजीनियरिंग टीमें अभी भी इस मामले को तब याद करती हैं जब वे कोर रिलीज़ की योजना बनाते हैं।

और भी, उधार में त्रुटियाँ सीधे बैलेंस शीट तक पहुँचती हैं। एक गलत कॉन्फ़िगर किया गया अनुमोदन थ्रेशोल्ड उन ऋणों को मंज़ूर कर देता है जिन्हें अस्वीकार किया जाना चाहिए या योग्य उधारकर्ताओं को बाहर कर देता है। इन दोनों में से कोई भी गलती हफ्तों के भीतर नुकसान या खोई हुई आय के रूप में दिखती है।

उधार में एआई कहाँ लीवरेज जोड़ता है

बैंक आमतौर पर एआई को सबसे परिचित और प्रतीत होने वाले सुरक्षित इंटीग्रेशन से जोड़ना शुरू करते हैं: ग्राहक इंटरफ़ेस पर चैटबॉट और सर्विस असिस्टेंट। एक उधारकर्ता जो चैटबॉट जोड़ता है, वह कम स्पष्ट जोखिम लेता है। जनरेटिव मॉडल कभी-कभी पूरी विश्वास के साथ गलत उत्तर दे सकते हैं। Grant Thornton’s 2026 AI Impact Survey में केवल 18% बैंकिंग कार्यकारी ने कहा कि वे अपने एआई नियंत्रणों में पूरी तरह से आश्वस्त हैं।

उधार में एआई का लीवरेज इस बात से आता है कि एक उधारकर्ता कितनी तेज़ी से क्रेडिट निर्णय के आसपास की चीज़ों को बदल सकता है। स्वयं निर्णय अनुमोदित स्कोरिंग मॉडल और क्रेडिट कमेटियों के साथ रहता है।

गति का हमेशा व्यावसायिक मूल्य रहा है। लेगेसी कोर पर उधार बुनियादी ढाँचा बदलने में 12 से 18 महीने का इंजीनियरिंग काम लगता है, और नए लॉन्च उस पूरे अवधि तक रुकते हैं। पूर्ण कोर प्रतिस्थापन में तीन से पाँच वर्ष लगते हैं। इस बीच, उधारकर्ता कहीं और आवेदन करते हैं।

फ़ेडरल रिज़र्व का 2026 नियोक्ता फर्मों पर रिपोर्ट पाया कि यूएस छोटे व्यवसाय क्रेडिट आवेदकों का वह हिस्सा जो ऑनलाइन फिनटेक ऋणदाताओं से वित्तपोषण की तलाश कर रहे थे, 2020 में 17% से बढ़कर 2025 में 29% हो गया, कई कंपनियों ने तेज़ निर्णयों को कारण के रूप में बताया।

एआई व्यवसायिक आवश्यकता से शुरू होता है

एनालिटिक्स चलाने या क्रेडिट निर्णय में भाग लेने के बजाय, एआई उधार उत्पादों को लॉन्च और अपडेट करने में मदद करने वाले कॉन्फ़िगरेशन कार्य में बड़ी मूल्य ला सकता है। इनपुट उत्पाद मालिकों द्वारा लिखी गई व्यवसायिक आवश्यकता है। एक क्रेडिट टीम बताती है कि वह क्या चाहती है: कौन आवेदन कर सकता है, कौन से दस्तावेज़ आवश्यक हैं, अनुमोदन स्तर, स्कोर में कौन सा डेटा जाता है, क्या रिपोर्ट किया जाता है, और कब।

एआई प्रत्येक बिंदु को प्लेटफ़ॉर्म कॉन्फ़िगरेशन में बदल देता है: पात्रता मानदंड, दस्तावेज़ चेकलिस्ट, अनुमोदन वर्कफ़्लो उसके स्तरों के साथ, स्कोर के पीछे डेटा स्रोतों से कनेक्शन, और रिपोर्टिंग शेड्यूल। लेगेसी कोर पर, इंजीनियर इन सभी को मैन्युअली बनाते हैं, और हर बदलाव पूर्ण रिलीज़ साइकिल से गुजरता है। एआई के साथ, उत्पाद को साझा बुनियाद पर फीचर दर फीचर बनाया जाता है। इंजीनियरिंग और अनुपालन टीमें प्रत्येक बदलाव को लाइव होने से पहले समीक्षा और परीक्षण करती हैं, और स्वीकृति उनके पास रहती है।

यह आवश्यकता मौजूदा कोर से पूरी तरह स्वतंत्र हो सकती है। एआई को कोर की लॉजिक पढ़ने या व्याख्या करने की जरूरत नहीं है, इसलिए एक उधारकर्ता ऐसा उत्पाद निर्दिष्ट कर सकता है जिसे वर्तमान सिस्टम ने कभी समर्थन नहीं किया था। दो दशकों के अनडॉक्यूमेंटेड कोड को अनछुआ रखा जाता है।

नया क्रेडिट फ्लो कोर के साथ-साथ तैनात एक अलग प्लेटफ़ॉर्म पर चलता है। दोनों एकीकरण के माध्यम से जुड़ते हैं, और कोर अपने मौजूदा रिकॉर्ड और कार्यों को बनाए रखता है। नई उत्पाद लॉन्च होने से पहले उसके कोड को पुनः लिखने की आवश्यकता नहीं है।

आज मौजूद डेटा पर निर्माण

कई बैंकिंग एआई प्रोजेक्ट डेटा पर अटकते हैं। लेकिन बड़े डेटाबेस की वास्तविक आवश्यकता नहीं है—यह होना अच्छा है, लेकिन अनिवार्य नहीं। एआई मौजूदा स्रोतों के आधार पर अंडरराइटिंग नियम और डेटा आवश्यकताओं का मसौदा तैयार करता है; जोखिम टीम उन्हें सब कुछ चलने से पहले मंजूरी देती है। जब कोई स्रोत अनुपलब्ध होता है, तो यह निर्धारित करता है कि उसे कैसे एकत्र किया जाए: उधारकर्ता इनटेक, गारंटर इनटेक, आवश्यक और अपलोड करने योग्य दस्तावेज़, तथा बाहरी डेटा स्रोत।

यह “डेटा निर्माण” प्रक्रिया बैंकों और फिनटेक्स को उनके वास्तविक डेटा इन्वेंट्री को, अंतराल सहित, विस्तारित करने में मदद करती है, और यह कि विक्रेता मानते हैं कि क्या पहले से एकत्र किया जाना चाहिए, ऐसी धारणाएँ प्रोजेक्ट को आगे बढ़ाने से रोकती हैं।

डेटा तत्परता क्रेडिट उत्पाद लॉन्च करने की पूर्वशर्त बनना बंद कर देती है और वही कॉन्फ़िगरेशन चरण का हिस्सा बन जाती है।

उत्पाद परिवर्तन बनाम कोर परिवर्तन

अधिकांश उधारदाताओं के लिए व्यावहारिक प्रश्न यह है कि क्या नई क्रेडिट उत्पाद जारी किए जा सकते हैं और मौजूदा उत्पाद बहु-वर्षीय कोर माइग्रेशन जारी रहने पर अनुकूलित हो सकते हैं। व्यवसायिक आवश्यकताओं के आधार पर एआई से कॉन्फ़िगर किया गया एक अलग लेंडिंग प्लेटफ़ॉर्म इस प्रश्न का उत्तर देता है। एक उधारदाता प्रत्येक तिमाही में क्रेडिट उत्पाद लॉन्च और समायोजित कर सकता है, जबकि कोर प्रोग्राम अपनी समयसीमा बनाए रखता है। यही अलगाव आज लेंडिंग में एआई के मूल्य को सिद्ध कर रहा है।