Northern Trust ने ग्राहकों को जोड़ने की प्रक्रिया तेज़ करने के लिए AI एजेंट तैनात किया

Northern Trust और Microsoft ने 9 नवंबर, 2026 को घोषणा की कि उनके संयुक्त रूप से विकसित ग्राहक-ऑनबोर्डिंग एजेंट ने डेटा तैयार करने में लगने वाला समय लगभग ढाई सप्ताह से घटाकर तीन दिन कर दिया है—यानी 83% की कमी। यह तैनाती AI सहयोग के विस्तार की शुरुआत है और Northern Trust Asset Servicing के Front Office Solutions प्लेटफ़ॉर्म पर ग्राहकों को सेवाएँ देती है।

यह प्रणाली कई वर्षों के निवेश और लेन-देन के ऐतिहासिक रिकॉर्ड लेकर उन्हें रिपोर्टिंग के लिए Northern Trust की मानक डेटा संरचना में ढालती है। पेंशन योजनाओं, एन्डोमेंट, फ़ाउंडेशन और बड़े पारिवारिक कार्यालयों जैसे संस्थागत ग्राहक निवेश के प्रदर्शन और विश्लेषण के लिए Front Office Solutions का उपयोग करते हैं। किसी नए ग्राहक के प्रदर्शन का इतिहास फिर से तैयार करने के लिए कार्यान्वयन टीमों को कई स्रोतों के रिकॉर्ड एकत्रित करने पड़ सकते हैं; वैकल्पिक परिसंपत्तियाँ इस काम को और जटिल बना देती हैं।

वास्तविक उपयोग में मापन और गुणवत्ता परीक्षण

तैनाती के बाद Northern Trust ने वास्तविक ग्राहक-ऑनबोर्डिंग परिस्थितियों में समय की बचत मापी। विश्लेषण में डेटा रूपांतरण, विश्लेषक की समीक्षा, अपवादों का निपटारा और अंतिम सत्यापन शामिल थे। इसमें पिछली कार्यप्रणाली के आधारभूत समय की तुलना एजेंट की सहायता से पूरे किए गए वास्तविक मामलों के औसत समय से की गई। इसलिए इस मापन में विश्लेषकों का संबंधित काम भी शामिल है; यह केवल स्वचालित रूपांतरण के चरण तक सीमित नहीं है।

कंपनियों ने पहली बार में 96.5% का F1 गुणवत्ता स्कोर भी बताया। इसके लिए ऐसे मूल्यांकन मापदंड का उपयोग किया गया जो प्रिसीजन और रिकॉल को मिलाता है। परीक्षण में सात प्रतिनिधि मामले शामिल थे, जो वास्तविक ग्राहकों के लेन-देन की पुरानी कार्यपुस्तिकाओं से लिए गए थे। Northern Trust ने ये कार्यपुस्तिकाएँ पहचान-रहित रूप में उपलब्ध कराई थीं।

एजेंट द्वारा तैयार किए गए मानों की तुलना विश्लेषकों के बनाए संदर्भ परिणामों से की गई, जिन्हें प्रक्रिया चलते समय एजेंट को नहीं दिखाया गया था। पहली बार का परिणाम विश्लेषकों की प्रतिक्रिया या सुधार से पहले दर्ज किया गया, इसलिए यह मानवीय समीक्षा के बाद की गुणवत्ता के बजाय एजेंट के शुरुआती परिणाम को मापता है। इस अंतर से नियंत्रित गुणवत्ता परीक्षण अलग रहता है, जबकि वास्तविक उपयोग में लगने वाले समय में विश्लेषक की समीक्षा और सत्यापन भी शामिल हैं।

Azure की संरचना और मानवीय नियंत्रण

Northern Trust ने Microsoft Frontier Company की Forward Deployed Engineering टीमों के साथ मिलकर यह प्रणाली विकसित की। Microsoft Foundry उद्यमों के लिए AI टूल उपलब्ध कराता है, जबकि Microsoft Azure आधारभूत प्लेटफ़ॉर्म प्रदान करता है। Excel, SharePoint और Microsoft 365 के अन्य टूल के साथ एकीकरण से विश्लेषक परिणामों की जाँच, उनमें बदलाव और उन्हें स्वीकृत कर सकते हैं। Azure एक नियंत्रित इंटेलिजेंस परत को भी समर्थन देता है, जो स्वीकृत ऑनबोर्डिंग ज्ञान को सुरक्षित रखती है, ताकि प्रणाली समय के साथ संस्थागत विशेषज्ञता का लाभ उठा सके।

पूरी कार्यप्रणाली के दौरान निगरानी जारी रहती है। विश्लेषक एजेंट के तर्क का मूल्यांकन कर सकते हैं, अपवादों का निपटारा कर सकते हैं और विशेषज्ञ प्रतिक्रिया दे सकते हैं। कार्यान्वयन के दौरान, ग्राहक के लिए सेवा शुरू होने से पहले, वे ग्राहक के शुरुआती डेटा का सत्यापन करते हुए त्रुटियों की पहचान और उनका मिलान करने के लिए एजेंट का उपयोग कर सकते हैं। इससे कार्यान्वयन टीमों को आने वाले ऐतिहासिक डेटा के साथ-साथ एजेंट के परिणामों की भी जाँच करने का तरीका मिलता है।

Microsoft की विकास प्रक्रिया में कंपनियों के शब्दों में, “डेटा को देखे बिना” वाला तरीका अपनाया गया। Microsoft ने केवल पहचान-रहित डेटा का उपयोग करके F1 के शुरुआती गुणवत्ता स्कोर और अन्य मूल्यांकन मापदंडों को बेहतर बनाया, जबकि Northern Trust के ग्राहक डेटा पर फ़र्म का नियंत्रण और उसका शासन बना रहा। इस व्यवस्था का उद्देश्य वित्तीय सेवा क्षेत्र की गोपनीयता, सुरक्षा और डेटा-संरक्षण संबंधी आवश्यकताओं को पूरा करते हुए संयुक्त इंजीनियरिंग टीम को प्रणाली बेहतर बनाने में सक्षम करना था।

Northern Trust के मुख्य परिचालन अधिकारी Pete Cherecwich ने कहा कि यह एजेंट ग्राहक डेटा तैयार करने और उसका सत्यापन करने में लगने वाला समय घटाता है, “और साथ ही हमारे ग्राहकों की अपेक्षा के अनुरूप निगरानी और नियंत्रण बनाए रखता है।” इससे दोनों पक्षों को अधिक मूल्यवान काम पर ध्यान देने की गुंजाइश मिलती है। फ़र्म की व्यापक संवर्धित-बुद्धिमत्ता संबंधी कार्यप्रणाली के तहत AI मानवीय विशेषज्ञता को बढ़ाता है, जबकि निर्णय और जवाबदेही लोगों के पास ही रहती है।

इस तैनाती में तैयारी के समय में मापी गई कमी को ज़िम्मेदारियों के स्पष्ट बँटवारे से जोड़ा गया है: AI डेटा का रूपांतरण करता है, विश्लेषक अपवादों और सत्यापन का प्रबंधन करते हैं, और Northern Trust ग्राहक जानकारी पर नियंत्रण बनाए रखता है। व्यापक उपयोग के संदर्भ में परिचालन संबंधी प्रश्न यह है कि क्या इन्हीं नियंत्रणों के तहत अलग-अलग तरह के ग्राहक इतिहासों में समय की मापी गई बचत और पहली बार के गुणवत्ता परिणाम लगातार बने रहते हैं।