आर्टिफ़िशियल इंटेलिजेंस AI (कृत्रिम बुद्धिमत्ता) और बैंकिंग

बैंकिंग में एआई डेटा विश्लेषण करने, रुझानों और धोखाधड़ी के जोखिमों का पूर्वानुमान करने और ग्राहक सेवा में सुधार करने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाती है।
डेटा विश्लेषण – AI डेटा विश्लेषण को बढ़ाता है और रुझानों और धोखाधड़ी के जोखिमों का पूर्वानुमान करता है.
कानूनी मानकों का अनुपालन – AI, बैंकों को जटिल कानूनी मानकों का पालन करने में सहायता करता है।
कस्टमर सर्विस – AI-आधारित चैटबॉट, बैंकिंग मोबाइल ऐप और वेबसाइटों पर उपलब्ध हैं। ये चैटबॉट, सामान्य बैंकिंग प्रश्नों के उत्तर देते हैं, लेन-देन को मैनेज करते हैं, बकाया रकम की जानकारी देते हैं और क्रेडिट कार्ड प्रार्थनापत्रों को ट्रैक करते हैं।
प्रीडिक्टिव और अनुशंसा मॉडल – AI, बड़ी मात्रा में डेटा का विश्लेषण करके छिपे हुए पैटर्न को उजागर करता है. इससे, अधिक सटीक और तेज़ पूर्वानुमान, अनुशंसाएँ, और निर्णय लेने में सहायता मिलती है.
रोबोटिक प्रक्रिया स्वचालन (RPA) – AI, प्रक्रियाओं की समीक्षा करता है और उन्हें रूपांतरित करता है. इससे, लगभग 80% दोहराव वाली कार्य प्रक्रियाओं का स्वचालन होता है.
बैंक पांच प्रमुख तरीकों से एआई का प्रभावी ढंग से उपयोग कर सकते हैं: व्ययक्तिक आवश्यकताओं के लिए सेवाओं और उत्पादों को अनुकूलित करना, नए बिजिनेस अवसरों की पहचान करना, जोखिम और धोखाधड़ी का पूर्वानुमान और पहचान करना, तथा परिचालन को रेगुलेट करना।
बैंकिंग में जनरेटिव ए आई क्या है? – जनरेटिव AI, AI की एक श्रेणी है जो नया टेक्स्ट, इमेज, वीडियो, ऑडियो या कोड बना सकती है। जनरेटिव AI फाउंडेशन मॉडल (बड़े AI मॉडल) द्वारा संचालित है जो मल्टीटास्क कर सकता है और सारांश, प्रश्नोत्तर, वर्गीकरण और बहुत कुछ सहित आउट-ऑफ-द-बॉक्स कार्य कर सकता है। जनरेटिव AI मानव-निर्मित सामग्री के डेटासेट में पैटर्न और संबंधों को सीखने के लिए एक ML मॉडल का उपयोग करके काम करता है। यह फिर नई सामग्री बनाने के लिए सीखे गए पैटर्न का उपयोग करता है। बैंकिंग में अतिरिक्त उपयोग के मामलों के बारे में जानें ।
बैंकिंग में उत्तरदायी एआई – जबकि बैंकों और उनके ग्राहकों दोनों के लिए बैंकिंग क्षेत्र में सुधार करने के लिए एआई की क्षमता महत्वपूर्ण है, इसे एक जिम्मेदार तरीके से विकसित और लागू किया जाना चाहिए। यह जनरेटिव एआई के संदर्भ में विशेष रूप से महत्वपूर्ण है। ऐसा इसलिए है क्योंकि जनरेटिव एआई की सटीकता और सुरक्षा के बारे में कुछ चिंताएँ विशेष रूप से तब तीव्र होती हैं जब विनियमित उद्योगों, जैसे कि बड़ी बैंकिंग प्रणाली में इसके उपयोग के बारे में बात की जाती है। हमने बैंकिंग में जनरेटिव एआई के लिए चार महत्वपूर्ण बिल्डिंग ब्लॉक की पहचान की : व्याख्या, विनियमन, गोपनीयता और सुरक्षा।
अनुप्रयोग: एआई बैंकिंग चुनौतियों को कैसे हल कर सकता है
वाक् पहचान- संपर्क केंद्र कॉल जैसे ग्राहक इंटरैक्शन से प्राप्त अंतर्दृष्टि के साथ अपनी सेवा को बेहतर बनाने के लिए भाषण को पाठ में परिवर्तित करें और बेहतर ग्राहक सेवा अनुभव प्राप्त करें।
भावना विश्लेषण – प्राकृतिक भाषा एआई का उपयोग करके प्रचलित भावनात्मक राय के साथ किसी दिए गए पाठ में भावना का विश्लेषण करें , जैसे कि निवेश अनुसंधान, चैट डेटा भावना, और अधिक।
विसंगति का पता लगाना – धोखाधड़ी वाले लेनदेन, वित्तीय अपराध और साइबर खतरों जैसी विसंगतियों का पता लगाना ।
धन शोधन विरोधी – खुदरा और वाणिज्यिक बैंकिंग में एआई के साथ संदिग्ध, संभावित धन शोधन गतिविधि को तेजी से और अधिक सटीक रूप से पता लगाएं।
सिफारिशों- ग्राहक यात्रा, सहकर्मी बातचीत, जोखिम वरीयताओं और वित्तीय लक्ष्यों के आधार पर बैंकिंग ऑफ़र जैसे वित्तीय उत्पादों और सेवाओं के लिए अत्यधिक व्यक्तिगत सिफारिशें प्रदान करें।
अनुवाद – अपनी विषय-वस्तु, जैसे वित्तीय समाचार और एप्स को तीव्र, गतिशील मशीन अनुवाद के साथ बहुभाषी बनाएं, जिससे ग्राहक संपर्क में वृद्धि हो और जहाँ कहीं भी वे हों, अधिकाधिक दर्शकों तक पहुंच हो।
दस्तावेज़ प्रसंस्करण – दस्तावेजों से संरचित और असंरचित डेटा निकालें और दस्तावेज़-व्यापक प्रक्रियाओं, जैसे ऋण सेवा और निवेश अवसर खोज के लिए इस डेटा का विश्लेषण, खोज और भंडारण करें।
छवि पहचान के साथ धोखाधड़ी को कम करना – पहचान दस्तावेज़ सत्यापन के साथ ग्राहक ऑनबोर्डिंग में तेजी लाने के लिए छवियों और वीडियो से अंतर्दृष्टि प्राप्त करें ।
ग्राहक संचार – अपने ग्राहकों को मानवीय-जैसे AI-संचालित संपर्क केंद्र अनुभवों, जैसे कि बैंकिंग कंसीयज या ग्राहक केंद्र, से प्रसन्न करें, ताकि लागत कम हो और आपके एजेंटों का समय बचे। अपने ऐप्स, वेबसाइट, डिजिटल प्लेटफ़ॉर्म और वर्चुअल टूल पर स्मार्ट, सहज अनुभव लाकर व्यक्तिगत वित्त को बदलें और ग्राहकों को अपने पैसे प्रबंधित करने के अधिक तरीके दें।
डेटा विज्ञान और विश्लेषण – उच्च स्तर की सटीकता के साथ विशिष्ट भविष्य के परिणामों की भविष्यवाणी करने के लिए डेटा ग्राहक, जोखिम, लेन-देन, व्यापार या अन्य डेटा अंतर्दृष्टि का उपयोग करें । ये क्षमताएँ धोखाधड़ी का पता लगाने, जोखिम में कमी लाने और ग्राहकों की भविष्य की ज़रूरतों की भविष्यवाणी करने में सहायक हो सकती हैं।
व्यावसायिक बुद्धिमत्ता और निर्णय लेने के लिए डेटा से अंतर्दृष्टि उत्पन्न करने और मूल्य अनलॉक करने के लिए डेटा प्रबंधन, विश्लेषण और मशीन लर्निंग टूल के संपूर्ण सूट तक पहुंच प्राप्त करें।
भविष्यसूचक मॉडलिंग – उच्च स्तर की सटीकता के साथ विशिष्ट भविष्य के परिणामों की भविष्यवाणी करने के लिए डेटा ग्राहक, जोखिम, लेन-देन, व्यापार या अन्य डेटा अंतर्दृष्टि का उपयोग करें । ये क्षमताएँ धोखाधड़ी का पता लगाने, जोखिम में कमी लाने और ग्राहकों की भविष्य की ज़रूरतों की भविष्यवाणी करने में मददगार हो सकती हैं।
साइबर सुरक्षा – साइबर हमलों और खतरों का पता लगाने, रोकने और उनका जवाब देने के लिए नेटवर्क ट्रैफ़िक की निरंतर निगरानी और विश्लेषण करके साइबर सुरक्षा के पहलुओं को स्वचालित करें।
जनरेटिव एआई के साथ आकर्षक अनुभव – एक स्वाभाविक और जिम्मेदार तरीके से निर्माण, अनुशंसा, संश्लेषण, विश्लेषण और संलग्नता करके नए AI-संचालित खोज और संवादात्मक अनुभव बनाएँ।
बैंकिंग में एआई के लाभ
स्वचालन – AI वर्कफ़्लो और प्रक्रियाओं को स्वचालित करने और निर्णय लेने और सेवा वितरण को सशक्त बनाने में मदद कर सकता है। उदाहरण के लिए, AI नेटवर्क ट्रैफ़िक की निरंतर निगरानी और विश्लेषण करके बैंक को साइबर सुरक्षा के पहलुओं को स्वचालित करने में मदद कर सकता है। या, यह बैंक के क्लाइंट-फर्स्ट दृष्टिकोण को अधिक लचीले, व्यक्तिगत डिजिटल बैंकिंग अनुभवों के साथ बढ़ा सकता है जो क्लाइंट की ज़रूरतों को तेज़ी से पूरा करते हैं।
शुद्धता – एआई बैंकों को डेटा प्रोसेसिंग, एनालिटिक्स, दस्तावेज़ प्रोसेसिंग, ऑनबोर्डिंग, ग्राहक इंटरैक्शन और अन्य कार्यों में मैन्युअल त्रुटियों को कम करने में मदद कर सकता है, स्वचालन और एल्गोरिदम के माध्यम से जो हर बार एक ही प्रक्रिया का पालन करते हैं।
क्षमता – जब दोहराए जाने वाले कार्यों को करने के लिए AI का उपयोग किया जाता है, तो लोग अधिक रणनीतिक गतिविधियों पर ध्यान केंद्रित करने के लिए स्वतंत्र होते हैं। AI का उपयोग दस्तावेजों को सत्यापित करने या सारांशित करने, फ़ोन कॉल को ट्रांसक्राइब करने या ग्राहकों के सवालों का जवाब देने जैसे प्रक्रियाओं को स्वचालित करने के लिए किया जा सकता है जैसे “आप किस समय बंद करते हैं?”
रफ़्तार – AI सूचना को संसाधित करने, पैटर्न खोजने और डेटा में संबंधों की खोज करने के तरीके को तेज़ कर सकता है। इसका मतलब है कि निर्णय लेने, ट्रेडिंग संचार, जोखिम मॉडलिंग, अनुपालन प्रबंधन और बहुत कुछ को आगे बढ़ाने के लिए तेज़ अंतर्दृष्टि।
उपलब्धता – AI की मदद से आप अपने ग्राहकों को वित्तीय कार्य पूरे करने, उनके लक्ष्यों को पूरा करने के लिए समाधान खोजने और जब भी वे चाहें और जहाँ भी हों, उनके वित्त का प्रबंधन और नियंत्रण करने में मदद कर सकते हैं। क्लाउड में चलने पर AI और ML लगातार अपनी निर्धारित गतिविधियों पर काम कर सकते हैं।
नवाचार – विशाल मात्रा में डेटा का त्वरित विश्लेषण करने की क्षमता अद्वितीय और अभिनव उत्पाद और सेवा पेशकशों को जन्म दे सकती है जो प्रतिस्पर्धा में आगे निकल जाती हैं। उदाहरण के लिए, मानवीय स्पर्श को खोए बिना बैंक ग्राहकों के अनुभवों को आधुनिक बनाने के लिए AI का उपयोग किया गया है।
बैंकिंग में एआई का भविष्य
एआई बैंकिंग क्षेत्र में विकास को गति देने के लिए तैयार है। डिजिटल प्लेटफ़ॉर्म बैंकों को नई बिक्री रणनीतियों को अपनाने, दक्षता में सुधार करने, डेटा उपयोग पर ध्यान केंद्रित करने और बड़े पैमाने पर व्यक्तिगत, संबंध-आधारित ग्राहक इंटरैक्शन प्रदान करने में सक्षम बना रहे हैं। कस्टमाइज्ड ग्राहक प्रतिक्रियाओं को सुविधाजनक बनाने, सुरक्षित और अधिक विश्वसनीय उत्पाद और सेवा सिफारिशें प्रदान करने और महत्वपूर्ण क्षणों में ग्राहकों के लिए सुलभ विस्तारित कंसीयज सेवाओं के माध्यम से विश्वास हासिल करने में एआई महत्वपूर्ण है।
इसके अलावा, बैंकों को अलग-अलग, अनुमति-आधारित डिजिटल ग्राहक प्रोफाइल विकसित करनी चाहिए। चुनौती यह है कि आवश्यक डेटा अक्सर अलग-अलग साइलो में मौजूद होता है। इन साइलो को खत्म करके, एआई को एकीकृत करके, और इसे सहज रूप से मानवीय संपर्क के साथ जोड़कर, बैंक ऐसे अनुभव को आकार दे सकते हैं जो उनके ग्राहकों की व्यक्तिगत ज़रूरतों को पूरा करते हुए कुशलता से विकास को आगे बढ़ा सकते हैं।

— अब्दुल हमीद इदरीसी