नई तकनीक को अपनाने में बैंकिंग उद्योग हमेशा सबसे आगे रहा है। प्रतिस्पर्धी बने रहने और उभरती मांगों को पूरा करने की आवश्यकता से प्रेरित, बैंकों ने अत्याधुनिक तकनीकों – विशेष रूप से कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) के साथ बदलाव किया है – जो ग्राहक अनुभव को बढ़ाता है, संचालन को सुव्यवस्थित करता है, धोखाधड़ी गतिविधियों का पता लगाता है, लागत कम करता है और अन्य उपन्यास उपयोग के मामले।
ऑटोनोमस नेक्स्ट रिसर्च के अनुसार, एआई अनुप्रयोगों से बैंकों के लिए संभावित लागत बचत $447 बिलियन होने का अनुमान है। UBS एविडेंस लैब्स की रिपोर्ट है कि 100 बिलियन डॉलर से अधिक की संपत्ति वाले 75 प्रतिशत बैंक वर्तमान में किसी न किसी रूप में AI रणनीतियों को लागू कर रहे हैं। Opentxt के एक अन्य सर्वेक्षण की रिपोर्ट है कि 80 प्रतिशत वित्तीय संस्थानों में AI का उपयोग करने के संभावित लाभों के बारे में उच्च जागरूकता है। एआई उपयोग के मामले पहले से ही पूरे क्षेत्र में प्रमुखता हासिल करने के लिए विकसित हो चुके हैं, जबकि नए लोग आने वाले वर्षों में इसमें क्रांति लाने का वादा करते हैं। यहाँ बैंकिंग प्रक्रियाओं के भीतर AI अपनाने की स्थिति का एक राउंडअप है:
सेवा स्वचालन
वेब और मोबाइल ऐप पर चैटबॉट और आभासी सहायक जो बैंकिंग सेवाओं को स्वचालित करते हैं, अब बहुत व्यापक रूप से कार्यान्वित किए जाते हैं। एकीकृत डेटा एनालिटिक्स और निर्णय एल्गोरिदम के साथ प्रक्रियात्मक आवश्यकताओं और नियम-आधारित प्रक्रियाओं जैसे ऋण अनुमोदन और क्रेडिट चेक को भी स्वचालित किया जा रहा है। इसने बैंकों को तेज और कुशल सेवा प्रदान करके बढ़त दी है, परिचालन लागत को कम किया है जिससे ग्राहकों की संतुष्टि और वफादारी बेहतर हुई है और व्यापार प्रदर्शन में सुधार हुआ है।
जोखिम प्रबंधन
डेटा की विशाल मात्रा जो बैंक संभालते हैं, मैन्युअल विश्लेषण को कठिन बनाते हैं। एआई-संचालित प्रौद्योगिकियां वास्तविक समय में डेटा में पैटर्न और विसंगतियों की पहचान करती हैं, जिससे बैंक अपने ग्राहकों को वित्तीय नुकसान या संभावित नुकसान को रोकने के लिए तेजी से सक्रिय कार्रवाई का पता लगा सकते हैं।
वैयक्तिकृत ऑफ़र और सेवाएँ
ग्राहक डेटा का विश्लेषण करके, AI एल्गोरिदम सटीक ग्राहक खंड बनाते हैं और उनकी आवश्यकताओं की खोज करते हैं। इन जानकारियों का उपयोग लक्षित विपणन अभियानों, प्रासंगिक उत्पाद अनुशंसाओं, अनुकूलित निवेश अनुशंसाओं की पेशकश और व्यक्तिगत ग्राहकों के लिए तैयार की गई वित्तीय नियोजन सेवाओं को चलाने के लिए किया जाता है।
अनुपालन
एआई-संचालित अनुपालन जांच में मनी लॉन्ड्रिंग, आतंकवादी वित्तपोषण और अन्य वित्तीय अपराधों के लिए लेनदेन की निगरानी करने की क्षमता है, जिससे यह सुनिश्चित होता है कि बैंक परिभाषित नियामक सीमाओं के भीतर रहें और संभावित उल्लंघनों को रोकें।
जबकि इन उपयोग मामलों को व्यापक रूप से अपनाया जा चुका है, यहाँ कुछ अन्य हैं जो धीरे-धीरे आधार तोड़ रहे हैं:
साइबर सुरक्षा
संवेदनशील ग्राहकों की जानकारी के लिए साइबर हमलों के लिए बैंक प्रमुख लक्ष्य हैं। एआई-संचालित साइबर सुरक्षा समाधान बड़ी मात्रा में डेटा की लगातार निगरानी और विश्लेषण कर सकते हैं, संभावित खतरों या विसंगतियों की पहचान कर सकते हैं और सुरक्षा उल्लंघनों का तुरंत जवाब दे सकते हैं। एआई बैंकों को बायोमेट्रिक पहचान और उन्नत एनालिटिक्स के माध्यम से उनकी प्रमाणीकरण प्रक्रियाओं को मजबूत करने में मदद कर सकता है जो पहचान धोखाधड़ी को रोकता है, जो बैंकों के लिए अपने ग्राहकों की जानकारी की सुरक्षा और उनके विश्वास को बनाए रखने के लिए आवश्यक है।
धन प्रबंधन
अनुकूलित निवेश सलाह और पोर्टफोलियो प्रबंधन सेवाओं की पेशकश करने के लिए एआई-संचालित समाधान तैयार किए जा रहे हैं। उन्नत एल्गोरिदम ग्राहक डेटा का विश्लेषण करते हैं, लाभदायक निवेश के रास्ते पहचानते हैं और सिफारिशें प्रदान करते हैं जो ग्राहकों की जोखिम की भूख और निवेश वरीयताओं के साथ संरेखित होती हैं। इस विश्लेषण के साथ, संबंध प्रबंधक अधिक वैयक्तिकृत और प्रभावी निवेश रणनीतियाँ प्रदान करते हैं, और ग्राहकों के लिए रिटर्न का अनुकूलन करते हैं।
भविष्य बतानेवाला विश्लेषक
एआई-संचालित प्रेडिक्टिव एनालिटिक्स बैंकों के संचालन में सुधार और बेहतर ग्राहक सेवाएं प्रदान करने के लिए मूल्यवान उपकरण बन रहे हैं। मशीन लर्निंग एल्गोरिदम ग्राहक व्यवहार में अंतर्दृष्टि प्राप्त करने, पैटर्न और प्रवृत्तियों की पहचान करने और भविष्य के परिणामों की भविष्यवाणी करने के लिए बड़ी मात्रा में डेटा का विश्लेषण करता है। बैंक धोखाधड़ी का पता लगाने, क्रेडिट जोखिम मूल्यांकन, ग्राहक विभाजन और व्यक्तिगत विपणन जैसे विभिन्न उद्देश्यों के लिए एआई और भविष्य कहनेवाला विश्लेषण का उपयोग कर सकते हैं। यह उन्हें डेटा-संचालित निर्णय लेने में सक्षम बनाता है जो उनकी व्यावसायिक प्रक्रियाओं में सुधार करते हैं, जोखिम कम करते हैं और मुनाफा बढ़ाते हैं।
अंत में, एमएल और एनएलपी का उपयोग करते हुए, बैंक नियमित कार्यों को स्वचालित कर रहे हैं, सेवाओं को वैयक्तिकृत कर रहे हैं, और डेटा-संचालित निर्णय ले रहे हैं जो संचालन का अनुकूलन करते हैं, सीएक्स को बढ़ाते हैं और जोखिम को कम करते हैं। एआई को अपनाना हालांकि चुनौतियों के बिना नहीं है, जैसे नैतिक विचार, एल्गोरिथम पूर्वाग्रह और निरंतर सीखने और अनुकूलन की आवश्यकता, लेकिन बैंकिंग को बदलने की इसकी क्षमता निर्विवाद है। जैसा कि एआई प्रौद्योगिकी प्रगति करती है, बैंकिंग उद्योग को आकार देने वाले अभिनव अनुप्रयोगों के माध्यम से बैंकिंग के भविष्य पर इसका गहरा और गहरा प्रभाव पड़ने की उम्मीद है।
(लेखक इंटेलिकस टेक्नोलॉजीज में प्रिंसिपल सॉल्यूशन आर्किटेक्ट हैं, जो एक बिजनेस इंटेलिजेंस रिपोर्टिंग टूल और एनालिटिक्स प्लेटफॉर्म है)
अस्वीकरण: इस वेबसाइट पर विभिन्न लेखकों और मंच के प्रतिभागियों द्वारा व्यक्त की गई राय, विश्वास और विचार व्यक्तिगत हैं और एबीपी नेटवर्क प्राइवेट के विचारों, विश्वासों और विचारों को प्रतिबिंबित नहीं करते हैं। लिमिटेड
