SIBOS में डॉयचे बैंक (Deutsche Bank), बीएनपी परिबा (BNP Paribas), बीएनवाई (BNY) और सिटी (Citi) के वरिष्ठ टेक्नोलॉजी और एआई प्रमुख गूगल क्लाउड (Google Cloud) के साथ एक मीडिया राउंडटेबल में शामिल हुए, जिसका फोकस इस बात पर था कि वित्तीय संस्थान आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस को प्रयोग के चरण से निकालकर उद्यम-स्तर पर कैसे तैनात कर रहे हैं।
चर्चा का केंद्रीय संदेश स्पष्ट था: वित्तीय सेवा क्षेत्र एजेंटिक एआई के युग में प्रवेश कर रहा है, जिसमें एआई सिस्टम जटिल जानकारी पर तर्क कर सकते हैं, कई चरणों वाले वर्कफ़्लो पूरे कर सकते हैं और कर्मचारियों को तेज़ व बेहतर जानकारी पर आधारित निर्णय लेने में मदद कर सकते हैं।
हालांकि, कड़े नियामकीय माहौल में काम करने वाले बैंकों के लिए अब बातचीत केवल इस बारे में नहीं है कि एआई क्या कर सकता है। चर्चा तेज़ी से इस ओर बढ़ रही है कि इसे सुरक्षित तरीके से, बड़े पैमाने पर और मापने योग्य कारोबारी मूल्य के साथ कैसे तैनात किया जा सकता है।
पायलट से परिवर्तन तक
डॉयचे बैंक के कॉर्पोरेट बैंक की सीआईओ और सीपीओ जो हैनाफ़ोर्ड (Jo Hannaford) ने बैंक की एआई यात्रा को प्रयोग से औद्योगिक पैमाने की ओर बदलाव बताया। डॉयचे बैंक ने ADA नाम का एक एजेंटिक एआई फ्रेमवर्क विकसित किया है, जिसे इस तरह बनाया गया है कि एजेंटों को अलग-अलग एप्लिकेशन में दोबारा इस्तेमाल किया जा सके।
हैनाफ़ोर्ड ने वित्तीय सेवाओं में एआई उपयोग के दो व्यापक वर्गों पर ज़ोर दिया: प्रक्रिया अनुकूलन और वित्तीय इंटेलिजेंस। उनका तर्क था कि ऑटोमेशन से परिचालन दक्षता तो बढ़ सकती है, लेकिन बड़ा अवसर एआई का उपयोग करके वित्तीय और बाज़ार संबंधी जानकारी को एक साथ जोड़ने और ग्राहकों से सीधे जुड़ी टीमों के लिए कार्रवाई योग्य इंटेलिजेंस तैयार करने में है।
बीएनपी परिबा में भी महत्वाकांक्षा क्रमिक ऑटोमेशन से आगे बढ़ रही है। कॉर्पोरेट और इंस्टीट्यूशनल बैंकिंग के चीफ़ एआई ऑफ़िसर चार्ल्स होलिव (Charles Holive) ने कहा कि बैंक एआई को केवल टेक्नोलॉजी या लागत से जुड़ी पहल के बजाय कारोबार को आगे बढ़ाने वाले कारक के रूप में देख रहा है।
हज़ारों अलग-अलग प्रूफ़ ऑफ़ कॉन्सेप्ट पर काम करने के बजाय, बीएनपी परिबा अपने कारोबारी क्षेत्रों में कुछ चुनिंदा बड़े परिवर्तनों पर ध्यान केंद्रित कर रहा है, जिसका लक्ष्य प्रक्रियाओं की संरचना को नए सिरे से तैयार करना और उनके मूल अर्थशास्त्र को बदलना है।
एजेंटिक एआई वर्कफ़्लो में प्रवेश कर रहा है
चर्चा में इसके ठोस उदाहरण भी दिए गए कि बैंक रोज़मर्रा की वित्तीय प्रक्रियाओं में एजेंटिक एआई का उपयोग कैसे कर रहे हैं।
बीएनपी परिबा में एक उपयोग का मामला सिक्योरिटीज़-सर्विसेज़ परिचालन पर केंद्रित है, जिसमें ट्रेड-ब्रेक (सौदों के मिलान में विसंगति) का निपटान भी शामिल है। बैंक ने प्रक्रिया के कुछ हिस्सों को संभालने के लिए एआई एजेंट लाने से पहले वर्कफ़्लो को नए सिरे से डिज़ाइन किया।
होलिव के अनुसार, सिस्टम ने शुरुआत में आने वाले ट्रायेज मामलों में से लगभग 95% को सुलझा दिया, जबकि बाकी अपवाद मामले एजेंट के लिए मानवीय फ़ीडबैक से सीखने के अवसर बन गए। कुछ ही हफ़्तों में यह प्रक्रिया लगभग 80–85% स्वचालित दक्षता तक पहुंच गई।
बीएनवाई इसी तरह की अवधारणा को भुगतानों पर लागू कर रहा है। चीफ़ डेटा और एआई ऑफ़िसर सार्थक पटनायक (Sarthak Pattanaik) ने एक एजेंटिक समाधान के बारे में बताया, जिसे उन थोड़े-से भुगतान निर्देशों से निपटने के लिए बनाया गया है जिनमें मैन्युअल हस्तक्षेप की ज़रूरत पड़ती है।
यह सिस्टम भुगतान संबंधी जानकारी (जिसमें लाभार्थी, मुद्राएं, पते और भुगतान के प्रकार शामिल हैं) की अर्थगत समझ को ISO 20022 मानकों के आधार पर वाक्य-रचनात्मक सत्यापन के साथ जोड़ता है। इसके बाद यह लेनदेन के व्यापक संदर्भ का आकलन करता है ताकि तय किया जा सके कि भुगतान तर्कसंगत है या नहीं, जबकि नियतात्मक नियंत्रण और मानवीय हस्तक्षेप प्रक्रिया का हिस्सा बने रहते हैं।
यह अंतर अहम है: एआई परत मौजूदा नियंत्रणों की जगह नहीं ले रही, बल्कि उनके ऊपर तर्क करने की क्षमता जोड़ने के लिए इस्तेमाल की जा रही है।
दक्षता से वित्तीय इंटेलिजेंस तक
डॉयचे बैंक के लिए एक और बड़ा अवसर एआई का उपयोग करके वित्तीय इंटेलिजेंस की गुणवत्ता और गति को बेहतर बनाना है।
बैंक ने गूगल क्लाउड के साथ मिलकर Financial Insights नाम की एक क्षमता विकसित की है, जो वित्तीय इंटेलिजेंस, बाज़ार की गतिशीलता और ग्राहक-विशिष्ट जानकारी को एक साथ लाती है। यह सिस्टम कवरेज टीमों के लिए सिफ़ारिशें तैयार कर सकता है और वित्तीय मेमो व क्रेडिट आकलन का मसौदा तैयार करने जैसे फ़ॉलो-अप कार्यों को स्वचालित कर सकता है।
हैनाफ़ोर्ड ने कहा कि इस टूल का उद्देश्य रिलेशनशिप टीमों को उभरते मुद्दों की पहचान ऐसे समय पर करने में मदद करना है, जब शायद ग्राहक खुद भी उन्हें न पहचान पाए हों।
सिटी भी लिक्विडिटी, दस्तावेज़ प्रोसेसिंग और वेल्थ मैनेजमेंट जैसे क्षेत्रों में एजेंटिक एआई की संभावनाएं तलाश रहा है। सर्विसेज़ के अंतरिम सीओओ और लिक्विडिटी मैनेजमेंट सर्विसेज़ के प्रमुख स्टीफ़न रैंडल (Stephen Randall) ने उत्पादकता में बढ़ोतरी को उद्यम की स्पष्ट सीमाओं के साथ जोड़ने के महत्व पर ज़ोर दिया।
गवर्नेंस आर्किटेक्चर का हिस्सा बन रहा है
अगर इन अलग-अलग उदाहरणों को जोड़ने वाला कोई एक विषय था, तो वह यह था कि भरोसा और गवर्नेंस को तैनाती के बाद नहीं जोड़ा जा सकता।
पैनल में शामिल वक्ताओं ने बार-बार डेटा गवर्नेंस, ऑब्ज़र्वेबिलिटी, नियामकीय नियंत्रणों और मानवीय निगरानी के महत्व पर ज़ोर दिया।
बीएनपी परिबा में अनुपालन, कानूनी, साइबर सुरक्षा और एचआर से जुड़ा गवर्नेंस विकास की शुरुआत से ही शामिल किया जाता है। बैंक संवेदनशील एप्लिकेशन के प्रोटोटाइप बनाने के लिए आंतरिक इंफ्रास्ट्रक्चर का भी उपयोग कर सकता है, और फिर परखे हुए समाधानों को पूरी उद्यम-स्तरीय गवर्नेंस प्रक्रिया से गुज़ारता है।
सिटी में टीमें ऐसे नियंत्रणों का उपयोग करती हैं जो यह तय करते हैं कि किन आंतरिक और बाहरी डेटा स्रोतों तक विशेष वर्कफ़्लो की पहुंच हो सकती है, साथ ही वे परिभाषित “ह्यूमन-इन-द-लूप” या “ह्यूमन-ऑन-द-लूप” मॉडल बनाए रखती हैं।
डॉयचे बैंक पारंपरिक डेटा संरचनाओं में अर्थगत जानकारी को जोड़ने के लिए नॉलेज-ग्राफ़ पद्धतियों को परख रहा है। हैनाफ़ोर्ड के अनुसार, इससे बैंक के कुछ विशेष हिस्सों में ऑनबोर्डिंग और ऋण देने जैसी प्रक्रियाओं को तेज़ करने में मदद मिली है।
बीएनवाई में भी गवर्नेंस को डेटा और एआई प्लेटफ़ॉर्म में ही शामिल किया गया है, जहां मेटाडेटा और सिमेंटिक्स यह तय करने में मदद करते हैं कि किसी जानकारी का किसी खास उद्देश्य के लिए वैध रूप से उपयोग किया जा सकता है या नहीं।
गूगल ने अपने ही वित्त परिचालन को कसौटी पर परखा
गूगल (Google) ने अपने वित्त संगठन को भी उद्यम-स्तरीय एआई के लिए वास्तविक परीक्षण स्थल के रूप में पेश किया।
गूगल में वित्त की वाइस प्रेसिडेंट क्रिस्टिन रेन्के (Kristin Reinke) ने कंपनी को अपनी एआई तकनीकों के लिए “कस्टमर ज़ीरो” बताया। गूगल ने अपने पूरे वित्त संगठन में एआई तैनात किया है, जिसमें इनवॉइस सत्यापन और शीर्ष प्रबंधन के लिए रिपोर्टिंग शामिल हैं।
गूगल के असिस्टेंट ट्रेज़रर जेसन एलन (Jason Allen) ने गूगल के वैश्विक ट्रेज़री परिचालन के लिए विकसित एक एजेंटिक कैश-मैनेजमेंट सिस्टम के बारे में बताया। यह समाधान अतिरिक्त नकदी की पहचान करने, उसे कहां निवेश किया जाना चाहिए इसका आकलन करने और लेनदेन को निष्पादन के लिए तैयार करने हेतु पूर्वानुमान, मूल्यांकन और निष्पादन के अलग-अलग एजेंटों का उपयोग करता है।
कंपनी ने कहा कि इस सिस्टम ने कर्मचारियों का समय अधिक मूल्यवान गतिविधियों के लिए मुक्त किया है और साथ ही अतिरिक्त ब्याज आय भी अर्जित की है।
महत्वपूर्ण बात यह है कि गूगल ने ज़ोर देकर कहा कि अंतिम निवेश निर्णय एआई नहीं लेता। निर्णय की ज़िम्मेदारी मानव कैश मैनेजरों के पास रहती है, जबकि टेक्नोलॉजी सिफ़ारिशें देती है और उन तक पहुंचने के लिए आवश्यक मैन्युअल काम को कम करती है।
बैंकिंग एआई का अगला चरण
SIBOS में हुई चर्चा से संकेत मिलता है कि उद्योग में एआई को लेकर बातचीत बदल रही है। फोकस अलग-थलग उत्पादकता टूल से हटकर ऐसे एआई सिस्टम की ओर बढ़ रहा है जो सीधे अहम वित्तीय वर्कफ़्लो में शामिल हों।
डॉयचे बैंक, बीएनपी परिबा, बीएनवाई और सिटी द्वारा साझा किए गए उदाहरण एक साझा मॉडल की ओर इशारा करते हैं: एआई लगातार अधिक जटिल तर्क और निष्पादन करता है, जबकि डेटा नियंत्रण, नियतात्मक सत्यापन, गवर्नेंस और मानवीय विवेक अनिवार्य बने रहते हैं।
इसलिए वित्तीय संस्थानों के लिए प्रतिस्पर्धा का सवाल शायद यह कम है कि सबसे बड़ा एआई मॉडल कौन तैनात कर सकता है, और यह ज़्यादा है कि एआई क्षमताओं को भरोसेमंद कारोबारी प्रक्रियाओं में बदलने के लिए ज़रूरी इंफ्रास्ट्रक्चर, डेटा की नींव और गवर्नेंस कौन तैयार कर सकता है।
जैसा कि गूगल क्लाउड के पैनल ने स्पष्ट किया, उभरता हुआ मॉडल यह नहीं है कि एआई वित्तीय पेशेवरों की जगह ले लेगा, बल्कि यह है कि एआई रुकावटों को दूर करेगा और वित्तीय निर्णयों के लिए ज़िम्मेदार लोगों के विवेक को और मज़बूत बनाएगा।
ब्रीफ़िंग
टेक का पूरा सप्ताह, एक ईमेल में।
हर सप्ताह वे रिपोर्ट्स जो आपके समय के लायक हैं। कभी भी अनसब्सक्राइब करें।