Rabobank ने कृत्रिम बुद्धिमत्ता के भविष्य में 2 अरब यूरो का निवेश किया है – इस विषय पर एक रचनात्मक छवि, जिसमें AI को दर्शाया गया है: Xpert.Digital
तकनीकी गतिरोध? यूरोप के बैंक व्यापक डिजिटलीकरण पर ध्यान केंद्रित कर रहे हैं।
राबोबैंक का रूपांतरण: प्रतिस्पर्धात्मकता की कुंजी के रूप में एआई
बैंकों में कृत्रिम बुद्धिमत्ता: सिद्धांत से व्यावहारिक अनुप्रयोग तक
नीदरलैंड के अग्रणी बैंकों में से एक, राबोबैंक ने अगले तीन वर्षों में डेटा, सूचना प्रौद्योगिकी और कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) में 2 अरब यूरो तक का बड़ा निवेश करने की योजना बनाई है। यह निर्णय ऐसे समय में लिया गया है जब बैंक का शुद्ध लाभ 2026 की पहली छमाही में 2.694 अरब यूरो पर स्थिर रहने की उम्मीद है। अल्पकालिक लाभ को अधिकतम करने के बजाय, राबोबैंक अपने डिजिटल बुनियादी ढांचे के आधुनिकीकरण को भविष्य की प्रतिस्पर्धात्मकता के लिए आवश्यक मानता है।.
यह महत्वाकांक्षी परियोजना केवल कृत्रिम बुद्धिमत्ता में निवेश करने तक सीमित नहीं है; इसमें डेटा की गुणवत्ता में सुधार, डिजिटल ग्राहक अनुभव विकसित करना और मौजूदा प्रणालियों में आधुनिक तकनीकों को एकीकृत करना भी शामिल है। तेजी से डिजिटल हो रही दुनिया में, बैंकों के लिए बढ़ती ग्राहक मांगों और बाजार की चुनौतियों का सामना करने के लिए तकनीकी रूप से विकसित होना आवश्यक है। इस कदम के साथ, राबोबैंक ने अत्यधिक प्रतिस्पर्धी माहौल में खुद को नए सिरे से स्थापित करने की आवश्यकता को पहचाना है, और दीर्घकालिक सफलता सुनिश्चित करने के लिए न केवल नवीन तकनीकों पर बल्कि एक मजबूत डेटा और आईटी आधार पर भी ध्यान केंद्रित किया है।.
रैबोबैंक का एआई पर दो अरब डॉलर का दांव
यूरोप के बैंक अब तकनीकी ठहराव को बर्दाश्त नहीं कर सकते।
राबोबैंक ने तीन वर्षों के भीतर डेटा, सूचना प्रौद्योगिकी और कृत्रिम बुद्धिमत्ता में 2 अरब यूरो तक का निवेश करने की योजना बनाई है। यह निवेश ऐसे समय में हो रहा है जब 2026 की पहली छमाही में शुद्ध लाभ पिछले वर्ष की इसी अवधि की तुलना में 2.694 अरब यूरो पर अपरिवर्तित रहा। यह स्थिति इस निर्णय को आर्थिक दृष्टि से उल्लेखनीय बनाती है: बैंक अल्पकालिक लाभ वृद्धि के लिए नहीं, बल्कि स्थिर आय के बावजूद अपनी तकनीकी क्षमताओं को बढ़ा रहा है। इस प्रकार, बैंक अपने डिजिटल बुनियादी ढांचे के आधुनिकीकरण को स्वैच्छिक नवाचार कार्यक्रम के रूप में नहीं, बल्कि भविष्य की प्रतिस्पर्धात्मकता के लिए एक आवश्यक शर्त के रूप में देख रहा है।.
यह आम गलत धारणा कि यह केवल एआई में निवेश है, भ्रामक है। बजट में स्पष्ट रूप से डेटा और आईटी बुनियादी ढांचा, डिजिटल ग्राहक अनुभव और कृत्रिम बुद्धिमत्ता का विस्तार शामिल है। इसलिए, एक महत्वपूर्ण हिस्सा शानदार भाषा मॉडल या दृश्य सहायकों में निवेश किए जाने की संभावना नहीं है, बल्कि डेटा गुणवत्ता, इंटरफेस, क्लाउड आर्किटेक्चर, साइबर सुरक्षा, मॉडल सत्यापन और मौजूदा मुख्य प्रणालियों में आधुनिक अनुप्रयोगों के एकीकरण में निवेश किया जाएगा। यही सटीक आर्थिक तर्क है: विश्वसनीय डेटा और मजबूत तकनीकी आधार के बिना, एआई को किसी बड़े बैंक में प्रदर्शित किया जा सकता है, लेकिन इसे सुरक्षित और लाभदायक रूप से विस्तारित नहीं किया जा सकता है।.
इसलिए, रणनीतिक दांव यह नहीं है कि केवल एआई से ही तुरंत अरबों की बचत हो जाएगी। बल्कि, यह है कि आधुनिक डेटा और प्रौद्योगिकी संरचना वाला बैंक प्रक्रियाओं में तेजी से बदलाव कर सकेगा, जोखिमों की अधिक सटीक पहचान कर सकेगा, नियामक आवश्यकताओं को अधिक कुशलता से पूरा कर सकेगा और ग्राहकों को अधिक लागत प्रभावी ढंग से सेवा प्रदान कर सकेगा। साथ ही, एक नई लागत और निर्भरता संरचना उभर रही है। कंप्यूटिंग क्षमता, क्लाउड सेवाएं, विशेष सॉफ्टवेयर, बाहरी परामर्श, उच्च योग्य कर्मचारी और निरंतर निगरानी से लगातार उच्च व्यय उत्पन्न होते हैं। इस प्रकार, एक बार का निवेश व्यापार मॉडल के बहु-वर्षीय परिवर्तन में बदल जाता है।.
परिणामों पर महत्वपूर्ण प्रभाव डालने वाला एक बहु-अरब डॉलर का कार्यक्रम।
तीन वर्षों में 2 अरब यूरो तक का खर्च प्रति वर्ष औसतन लगभग 667 मिलियन यूरो के बराबर होता है। यदि अर्धवार्षिक लाभ 2.694 अरब यूरो को पूरे वर्ष के लिए मान लिया जाए, तो परिणामी आंकड़ा लगभग 5.388 अरब यूरो होगा। इस प्रकार, औसत वार्षिक प्रौद्योगिकी बजट इस परिकलित वार्षिक लाभ का लगभग 12.4 प्रतिशत होगा। रिपोर्ट किए गए अर्धवार्षिक लाभ की तुलना में, कुल तीन वर्षीय बजट 74 प्रतिशत तक पहुंच जाता है। ये आंकड़े दर्शाते हैं कि यह संगठन के बाहरी हिस्से में रखा गया कोई अतिरिक्त डिजिटल बजट नहीं है।.
इस बिल को सीधे लाभ कटौती के रूप में नहीं समझा जाना चाहिए। यह स्पष्ट नहीं है कि इसका कितना हिस्सा पूंजीकृत किया जाएगा, कई वर्षों में मूल्यह्रास किया जाएगा या सीधे व्यय के रूप में दिखाया जाएगा। इसी तरह, इस बात का कोई सार्वजनिक रूप से उपलब्ध विवरण नहीं है कि इसमें से कितना हिस्सा आवश्यक नवीनीकरण निवेश का प्रतिनिधित्व करता है और कितना हिस्सा वास्तव में अतिरिक्त है। "अधिकतम" वाक्यांश भी प्रासंगिक है: यह एक अधिकतम राशि को परिभाषित करता है, न कि उस राशि को जिसका पूरी तरह से उपयोग किया जाएगा। इसलिए, आर्थिक मूल्यांकन के लिए, कुल योग की तुलना में निधियों की संरचना, उनके वितरण का समय और प्रत्येक विशिष्ट उपयोग के मामले के लिए मापने योग्य परिणाम अधिक महत्वपूर्ण हैं।.
राबोबैंक वित्तीय रूप से मजबूत स्थिति से पुनर्गठन की प्रक्रिया शुरू कर रहा है। 2026 की पहली छमाही में, इसने 20.2 प्रतिशत का कॉमन इक्विटी टियर 1 (CET1) अनुपात और 9.5 प्रतिशत का इक्विटी पर प्रतिफल हासिल किया। लागत-से-आय अनुपात में सुधार होकर 50.2 प्रतिशत हो गया। इसी दौरान, वित्तीय परिसंपत्तियों पर हानि पिछले वर्ष की इसी अवधि के 136 मिलियन यूरो से बढ़कर 562 मिलियन यूरो हो गई, जिसका मुख्य कारण कॉर्पोरेट बैंकिंग व्यवसाय में कुछ बड़े प्रावधान थे। यह घटनाक्रम इस बात को रेखांकित करता है कि प्रौद्योगिकी पर व्यय जोखिम-मुक्त वातावरण में नहीं होता है। मजबूत पूंजी लचीलापन प्रदान करती है, लेकिन यह ऋण जोखिमों या आर्थिक अनिश्चितता को समाप्त नहीं करती है।.
परिचालन का आधार भी मजबूत है। डच खुदरा और कॉर्पोरेट बैंकिंग कारोबार में जमा राशि 375.1 अरब यूरो और ऋण 293 अरब यूरो तक पहुंच गई। इस खंड में शुद्ध ब्याज आय 6 प्रतिशत बढ़कर 3.951 अरब यूरो हो गई। अंतरराष्ट्रीय कॉर्पोरेट और कृषि बैंकिंग कारोबार में, स्थिर विनिमय दरों पर ऋण पोर्टफोलियो 7.8 अरब यूरो बढ़कर 142.7 अरब यूरो हो गया। निजी बैंकिंग में प्रबंधित परिसंपत्तियां 83.1 अरब यूरो थीं। इस बैलेंस शीट और प्रक्रिया मापक को प्रभावित करने वाले तकनीकी परिवर्तनों में मामूली प्रतिशत सुधार भी महत्वपूर्ण प्रभाव डाल सकते हैं। इसके विपरीत, त्रुटियां, विफलताएं या गलत निर्णय भी भारी नुकसान पहुंचा सकते हैं।.
असली अड़चन एआई की सतह के नीचे छिपी हुई है।
आम चर्चा में, कृत्रिम बुद्धिमत्ता को अक्सर एक स्वतंत्र सॉफ़्टवेयर के रूप में देखा जाता है जिसे मौजूदा प्रणालियों के साथ स्थापित किया जा सकता है। हालांकि, एक बड़े बैंक में स्थिति इसके विपरीत है। एआई खातों, लेन-देन, ग्राहक संबंधों, ऋण फ़ाइलों, दस्तावेज़ संग्रहों, जोखिम प्रबंधन प्रणालियों और संचार चैनलों से डेटा प्राप्त करता है। यह जानकारी अक्सर विभिन्न प्रारूपों में, अलग-अलग गुणवत्ता मानकों के साथ और कभी-कभी विरोधाभासी परिभाषाओं के साथ उपलब्ध होती है। एक मॉडल तभी विश्वसनीय रूप से कार्य कर सकता है जब डेटा का स्रोत, अर्थ, प्रासंगिकता और उपयोग के अधिकार स्पष्ट रूप से परिभाषित हों।.
इसलिए आवश्यक उच्च निवेश मुख्य रूप से जटिलता की कीमत है। दशकों से विकसित हो चुके कोर बैंकिंग सिस्टम में महत्वपूर्ण व्यावसायिक तर्क तो समाहित हैं, लेकिन उन्हें आधुनिक प्लेटफार्मों के साथ एकीकृत करना कठिन है। डेटा को साफ-सुथरा, वर्गीकृत और मेटाडेटा से समृद्ध करना आवश्यक है। इंटरफेस के लिए एकसमान मानकों की आवश्यकता होती है। कई प्रणालियों में पहचान और अनुमतियों को नियंत्रित किया जाना चाहिए। प्रत्येक महत्वपूर्ण मॉडल के लिए अनुरेखणीय संस्करण, प्रलेखित प्रशिक्षण और परीक्षण डेटा, परिभाषित जिम्मेदारियां और निरंतर निगरानी आवश्यक है। इस कार्य से शायद ही कभी कोई उच्च-स्तरीय उत्पाद तैयार होते हैं, लेकिन यही निर्धारित करता है कि एआई प्रदर्शन से नियमित बैंकिंग कार्यों की ओर अग्रसर होगा या नहीं।.
राबोबैंक ने अपने कोर आर्किटेक्चर के एक हिस्से को पहले ही सरल बना दिया है। अपने कॉर्पोरेट बैंकिंग कारोबार में, 35 से अधिक पुराने कोर बैंकिंग सिस्टम से हजारों पोर्टफोलियो, क्रेडिट लाइन, लोन, ट्रेडिंग पोजीशन और खातों को एक केंद्रीय प्लेटफॉर्म पर माइग्रेट किया जा चुका है। इस तरह के एकीकरण आर्थिक रूप से महत्वपूर्ण हैं क्योंकि इनसे समानांतर डेटा मॉडल, इंटरफेस और रखरखाव प्रक्रियाओं की संख्या कम हो सकती है। हालांकि, इससे अल्पावधि में लागत स्वतः कम नहीं होती। परिवर्तन के चरण के दौरान, पुराने और नए सिस्टम अक्सर साथ-साथ चलते हैं, अतिरिक्त विशेषज्ञों की आवश्यकता होती है, और माइग्रेशन से जुड़े जोखिमों को कम करना जरूरी है।.
इससे बड़े पैमाने पर डिजिटलीकरण कार्यक्रमों की एक प्रमुख विसंगति स्पष्ट होती है: शुरुआत में प्रयास बढ़ जाते हैं, भले ही रणनीति का उद्देश्य दीर्घकालिक रूप से लागत कम करना हो। पुराने सिस्टम को तभी बंद किया जा सकता है जब डेटा पूरी तरह से स्थानांतरित हो जाए, प्रक्रियाओं को पुनर्रचित किया जाए, नियंत्रणों का सत्यापन हो जाए और आपातकालीन प्रक्रियाओं का परीक्षण हो जाए। बचत बहुत जल्दी कर ली जाती है, जिससे परिचालन जोखिम बढ़ जाता है। सिस्टम को बहुत लंबे समय तक समानांतर रूप से चलाने से बचत का लाभ नहीं मिल पाता। इसलिए, आर्थिक सफलता न केवल तकनीकी कार्यान्वयन पर बल्कि निरंतर सरलीकरण पर भी निर्भर करती है। किसी मौजूदा, जटिल प्रक्रिया संरचना में आधुनिक एआई परत जोड़ने से पुरानी लागतों में नई लागतें जुड़ जाएंगी।.
पायलट प्रोजेक्ट से लेकर औद्योगिक स्तर तक
यूरोपीय बैंकिंग क्षेत्र प्रायोगिक चरण से काफी आगे निकल चुका है। यूरोपीय बैंकिंग पर्यवेक्षकों द्वारा निगरानी किए जाने वाले बड़े संस्थानों में से 85 प्रतिशत से अधिक किसी न किसी रूप में कृत्रिम बुद्धिमत्ता का उपयोग करते हैं। यूरोपीय बैंकिंग प्राधिकरण द्वारा किए गए सर्वेक्षणों से पता चलता है कि व्यापक बाजार के लिए यह आंकड़ा 90 प्रतिशत से अधिक है। हालांकि, इन आंकड़ों का यह अर्थ नहीं है कि एआई हर जगह प्रभावी ढंग से काम कर रहा है। एक सीमित दस्तावेज़ वर्गीकरण मॉडल और एक गहन रूप से एकीकृत, व्यवसाय-महत्वपूर्ण एआई प्लेटफॉर्म के बीच परिपक्वता के स्तर में महत्वपूर्ण अंतर है।.
आर्थिक चुनौती अनेक व्यक्तिगत समाधानों को पुन: प्रयोज्य क्षमताओं में परिवर्तित करने में निहित है। एक चैटबॉट, धोखाधड़ी का पता लगाने वाला मॉडल या प्रोग्रामिंग सहायक स्थानीय स्तर पर तुरंत लाभ प्रदान कर सकते हैं। हालांकि, यदि प्रत्येक के लिए अलग-अलग डेटा पाइपलाइन, सुरक्षा जांच और संचालन मॉडल बनाए जाते हैं, तो लागत और जोखिम कई गुना बढ़ जाते हैं। विस्तार के लिए साझा तकनीकी घटकों, मानकीकृत गुणवत्ता मानदंडों और एक केंद्रीय ढांचे की आवश्यकता होती है जिसके भीतर विभाग अनुप्रयोग विकसित कर सकें।.
यही वह उद्देश्य है जिसके लिए राबोबैंक द्वारा एजेंटिक हब की स्थापना की गई है। इसका लक्ष्य एआई एजेंटों के लिए ज्ञान, तकनीकी विकास, अनुप्रयोग अनुभव और पुन: उपयोग योग्य बिल्डिंग ब्लॉक्स को एक साथ लाना है। बैंक के भीतर सॉफ्टवेयर विकास में शामिल 1,100 से अधिक टीमों को देखते हुए यह अत्यंत महत्वपूर्ण है। एक केंद्रीय संरचना के बिना, प्रत्येक टीम समान समस्याओं को बार-बार हल कर सकती है, अलग-अलग टूल चुन सकती है और अपने स्वयं के नियंत्रण तंत्र बना सकती है। एक हब प्रयासों की पुनरावृत्ति को कम कर सकता है और सफल समाधानों के प्रसार को गति दे सकता है।.
हालांकि, केंद्रीकरण को बोझिल नियंत्रण तंत्र में तब्दील नहीं होना चाहिए। यदि प्रत्येक परिवर्तन के लिए महीनों की स्वीकृति की आवश्यकता होती है, तो विभाग अप्रमाणित उपकरणों पर निर्भर हो जाएंगे या डिजिटल प्रतिस्पर्धियों से पिछड़ जाएंगे। इसके विपरीत, एक अत्यधिक खुला प्लेटफॉर्म अनियंत्रित मॉडल, डेटा लीक और असंगत परिणामों को जन्म देता है। उत्पादक मध्य मार्ग मानकीकृत, पूर्व-अनुमोदित घटकों, स्पष्ट जोखिम श्रेणियों और स्तरीय अनुमोदन प्रक्रियाओं में निहित है। एक आंतरिक ज्ञान सहायक को क्रेडिट निर्णय तैयार करने या संदिग्ध भुगतानों को अवरुद्ध करने वाली प्रणाली से अलग नियंत्रणों की आवश्यकता होती है।.
जहां आर्थिक लाभ प्राप्त हो सकते हैं
प्रारंभिक तौर पर, एआई के सबसे आकर्षक अनुप्रयोग क्षेत्र वे हैं जहाँ बड़ी संख्या में मामलों का सामना मानकीकृत ज्ञान आधारित कार्यों से होता है। इनमें ग्राहक पहचान, दस्तावेज़ सत्यापन, धोखाधड़ी का पता लगाना, मनी लॉन्ड्रिंग विरोधी निगरानी, सेवा अनुरोधों का प्रसंस्करण, सॉफ़्टवेयर विकास और आंतरिक अनुसंधान शामिल हैं। इन क्षेत्रों में, एआई को तुरंत पूरी तरह से स्वायत्त रूप से कार्य करने की आवश्यकता नहीं है। बेहतर पूर्व-छँटाई, सारांश या प्राथमिकता निर्धारण से भी प्रसंस्करण समय कम हो सकता है और योग्य कर्मचारियों को नियमित कार्यों से राहत मिल सकती है।.
धोखाधड़ी का पता लगाने के लिए राबोबैंक प्रतिदिन लाखों लेन-देन को बहुत कम समय में संसाधित करता है। नियम-आधारित प्रक्रियाओं को जोखिम मूल्यांकन और मशीन लर्निंग के साथ जोड़ा गया है। इस तरह के हाइब्रिड दृष्टिकोण का लाभ पारदर्शिता और पैटर्न पहचान के संयोजन में निहित है। नियम स्पष्ट रूप से ज्ञात धोखाधड़ी परिदृश्यों का मानचित्रण करते हैं, जबकि सांख्यिकीय मॉडल उन असामान्य स्थितियों का पता लगा सकते हैं जिनका पहले से पूरी तरह से वर्णन नहीं किया गया था। इससे होने वाले आर्थिक लाभ में कमी आती है, नुकसान से बचा जा सकता है, गलत चेतावनियों की संख्या कम होती है और मैन्युअल समीक्षा में लगने वाला समय कम होता है।.
मनी लॉन्ड्रिंग और अन्य वित्तीय अपराधों से निपटने में भी यही बात लागू होती है। बैंकों को भारी मात्रा में संदेशों, दस्तावेजों और लेनदेन की जानकारी का विश्लेषण करना पड़ता है। पारंपरिक प्रणालियाँ अक्सर कई अलर्ट उत्पन्न करती हैं, जिनमें से कई निराधार साबित होते हैं। जब AI प्राथमिकता निर्धारण में सुधार करता है, तो जांचकर्ता जटिल मामलों पर अधिक समय दे सकते हैं। इसके लाभ केवल लागत में कमी तक ही सीमित नहीं हैं। तेज़ और अधिक सटीक पहचान से नियामक, कानूनी और प्रतिष्ठा संबंधी जोखिम कम होते हैं, जिनका संभावित नुकसान मौजूदा कर्मचारियों के खर्चों से कहीं अधिक होता है।.
ग्राहक सेवा में, जनरेटिव एआई आंतरिक ज्ञान भंडारों से जानकारी एकत्रित कर सकता है, वार्तालाप तैयार कर सकता है और दस्तावेज़ों का सारांश प्रस्तुत कर सकता है। कर्मचारियों को त्वरित अवलोकन प्राप्त होता है, जबकि ग्राहकों को त्वरित प्रतिक्रिया मिलती है। पूर्णतः स्वचालित संचार जोखिमपूर्ण बना रहता है क्योंकि गलत या अपूर्ण उत्तरों के तत्काल बाहरी परिणाम होते हैं। इसलिए, एक चरणबद्ध दृष्टिकोण अक्सर अधिक आर्थिक रूप से व्यवहार्य होता है: एआई सामग्री तैयार करता है, एक मानव संवेदनशील मामलों के लिए उसकी समीक्षा करता है, और केवल स्पष्ट रूप से परिभाषित मानक मामलों को ही पूर्णतः स्वचालित किया जाता है।.
सॉफ्टवेयर विकास में भी अपार संभावनाएं हैं। एआई एजेंट कोड तैयार कर सकते हैं, टेस्ट जेनरेट कर सकते हैं, बग ढूंढ सकते हैं, डॉक्यूमेंटेशन बना सकते हैं और समीक्षाओं में सहायता कर सकते हैं। उद्योग के उदाहरणों से पता चलता है कि संपूर्ण विकास प्रक्रिया में लगातार लागू करने पर उत्पादकता में 20 से 30 प्रतिशत तक सुधार होता है। हालांकि, ये आंकड़े लागत बचत की गारंटी नहीं देते। प्रति डेवलपर उत्पादन में वृद्धि से कर्मियों की लागत तभी कम होती है जब क्षमता वास्तव में कम हो जाती है। आमतौर पर, शुरुआती लाभ तेजी से पूरे होने वाले प्रोजेक्ट, कम बैकलॉग और बेहतर अनुकूलन क्षमता से मिलते हैं।.
लाभ केवल बचाए गए मिनटों से ही उत्पन्न नहीं होता है।
कई एआई बिजनेस मॉडल समय की छोटी बचत के महत्व को जरूरत से ज्यादा आंकते हैं। अगर कोई सहायक प्रत्येक कर्मचारी के कुछ मिनट प्रतिदिन बचाता है, तो इससे उतना लाभ नहीं होता। बचा हुआ समय कई छोटे-छोटे अंतरालों में बंट सकता है, जिनमें कोई अतिरिक्त मूल्यवर्धक कार्य नहीं किया जाता। उत्पादकता को कम लागत, बढ़ी हुई क्षमता या अतिरिक्त राजस्व में तभी बदला जा सकता है जब प्रक्रियाओं और जिम्मेदारियों का पुनर्गठन किया जाए।.
राबोबैंक के लिए, आर्थिक मूल्यांकन प्रक्रिया स्तर पर किया जाना चाहिए। ऋण प्रसंस्करण में, प्रासंगिक मापदंडों में प्रसंस्करण समय, त्रुटि दर, पूर्ण किए गए मामलों की संख्या और जोखिम-समायोजित प्रतिफल शामिल होंगे। धोखाधड़ी की रोकथाम में, टाले गए नुकसान, पता लगाने की दर, गलत चेतावनी दर और प्रति मामले प्रसंस्करण लागत महत्वपूर्ण हैं। ग्राहक सेवा में, पहली बार संपर्क में ही समस्या का समाधान करने की दर, प्रतीक्षा समय, ग्राहक संतुष्टि और प्रति पूछताछ लागत, केवल एआई द्वारा उत्पन्न प्रतिक्रियाओं की संख्या से कहीं अधिक महत्वपूर्ण हैं। सॉफ्टवेयर विकास में, परिनियोजन समय, लॉन्च के बाद की त्रुटियां, पुन: उपयोग और वास्तव में बंद किए गए पुराने सिस्टमों का प्रतिशत मापा जाना चाहिए।.
निवेश पर प्रतिफल की गणना कुल लागतों के आधार पर भी की जानी चाहिए। लाइसेंस और कंप्यूटिंग क्षमता के अलावा, इनमें डेटा तैयार करना, एकीकरण, साइबर सुरक्षा, कानूनी समीक्षा, मॉडल सत्यापन, कर्मचारी प्रशिक्षण, निगरानी और बैकअप समाधान शामिल हैं। यदि बिलिंग कंप्यूटिंग मात्रा या मॉडल कॉल पर आधारित है, तो उपयोग बढ़ने से लागत भी बढ़ सकती है। शुरुआत में सस्ता पायलट प्रोजेक्ट प्रतिदिन लाखों लेनदेन के साथ महंगा हो सकता है। इसलिए, प्रत्येक उपयोग के मामले में एक मजबूत इकाई लागत गणना और स्पष्ट सीमाएं आवश्यक हैं ताकि यह निर्धारित किया जा सके कि वैकल्पिक तकनीकी दृष्टिकोण कब अधिक किफायती हो जाता है।.
शानदार समग्र आंकड़े से कहीं अधिक महत्वपूर्ण है एक विविध निवेश पोर्टफोलियो। कम जोखिम और तेजी से मापने योग्य लाभ देने वाले अनुप्रयोग शीघ्र लाभ प्रदान कर सकते हैं। उच्च जोखिम वाली मुख्य प्रक्रियाओं के सत्यापन में अधिक समय लगता है, लेकिन इनसे अधिक रणनीतिक लाभ मिलने की संभावना रहती है। अवसंरचना निवेश अक्सर प्रत्यक्ष रूप से व्यक्तिगत राजस्व उत्पन्न नहीं करते हैं, लेकिन भविष्य में कई अनुप्रयोगों को सक्षम बनाते हैं। प्रबंधन की सबसे बड़ी गलती यह होगी कि प्लेटफ़ॉर्म की लागत को पूरी तरह से व्यक्तिगत प्रारंभिक परियोजनाओं से जोड़ दिया जाए, या इसके विपरीत, हर भावी वादे को अनियंत्रित खर्च का औचित्य मान लिया जाए।.
'मैनेज्ड एआई' (आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस) के साथ डिजिटल परिवर्तन का एक नया आयाम - प्लेटफॉर्म और बी2बी समाधान | एक्सपर्ट कंसल्टिंग
'मैनेज्ड एआई' (आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस) के साथ डिजिटल परिवर्तन का एक नया आयाम – प्लेटफॉर्म और बी2बी समाधान | एक्सपर्ट कंसल्टिंग - चित्र: Xpert.Digital
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स्थिर लाभ से सफलता प्राप्त करने का दबाव बढ़ जाता है।
स्थिर लाभ से सफलता प्राप्त करने का दबाव बढ़ जाता है।
शुद्ध लाभ में कोई बदलाव न होना किसी मजबूत बैंक के लिए चेतावनी का संकेत नहीं है। यह चुनौतीपूर्ण माहौल में भी स्थिर आय क्षमता को दर्शा सकता है। राबोबैंक में, उच्च राजस्व और लागत नियंत्रण के बावजूद, हानि में काफी वृद्धि हुई। फिर भी, लाभ वृद्धि में ठहराव प्रौद्योगिकी कार्यक्रम के बारे में धारणाओं को बदल रहा है। जब तक परिणाम गतिशील रूप से नहीं बढ़ते, निवेशक, सदस्य और नियामक इस बात पर अधिक बारीकी से नज़र रखेंगे कि व्यय कब और कैसे लाभप्रद साबित होंगे।.
50.2 प्रतिशत का बेहतर लागत-आय अनुपात एक ठोस शुरुआत प्रदान करता है। यह दर्शाता है कि राजस्व के प्रत्येक यूरो के लिए, लगभग आधा परिचालन खर्चों पर खर्च होता है। एक पारंपरिक सार्वभौमिक बैंक के लिए, यह प्रतिस्पर्धी है, लेकिन आत्मसंतुष्टि का कोई कारण नहीं है। डिजिटल बैंक और विशेष सेवा प्रदाता कम संसाधनों वाली संरचनाओं के साथ मूल्य श्रृंखला के लाभदायक हिस्सों को लक्षित कर रहे हैं। साथ ही, स्थापित संस्थानों को विनियमन, साइबर सुरक्षा, कुशल कर्मियों और तकनीकी आधुनिकीकरण के लिए बढ़ते खर्चों का सामना करना पड़ रहा है। एआई का उद्देश्य इन बोझों को आंशिक रूप से कम करना है, लेकिन शुरुआत में, इसमें भी लागत आती है।.
इससे समय का असंतुलन पैदा होता है। निवेश लागत और संगठनात्मक बोझ शुरुआत में ही सामने आ जाते हैं; बचत और राजस्व में वृद्धि बाद में होती है और अनिश्चित बनी रहती है। यदि आंतरिक अपेक्षाएँ बहुत आक्रामक रूप से निर्धारित की जाती हैं, तो कर्मचारियों से संबंधित जल्दबाजी में किए गए उपायों या अप्रमाणित प्रणालियों के समय से पहले विस्तार का जोखिम होता है। यदि लक्ष्य बहुत सावधानी से निर्धारित किए जाते हैं, तो पर्याप्त अनुशासन के बिना एक अरब डॉलर का बजट बर्बाद हो सकता है। इसलिए, ऐसे मध्यवर्ती लक्ष्यों की आवश्यकता है जो तकनीकी प्रगति को आर्थिक परिणामों से जोड़ें। ध्यान मॉडलों या उपयोगकर्ताओं की संख्या पर नहीं, बल्कि संपूर्ण मूल्य प्रवाह में सुधार पर होना चाहिए।.
बैंक को यह भी सुनिश्चित करना होगा कि दक्षता में हुई वृद्धि मात्र से संगठन के भीतर नई मांग उत्पन्न न हो। यदि प्रत्येक विभाग एआई की बदौलत अधिक विश्लेषण, रिपोर्ट और सॉफ़्टवेयर परिवर्तन का आदेश देता है, तो गतिविधि तो बढ़ेगी, लेकिन कंपनी के मूल्य में वृद्धि होना आवश्यक नहीं है। सुशासन जोखिम, आर्थिक योगदान और रणनीतिक प्रासंगिकता के आधार पर उपयोग के मामलों को प्राथमिकता देता है। यह उन परियोजनाओं को समाप्त कर देता है जिनके लाभ सिद्ध नहीं होते, भले ही अंतर्निहित तकनीक प्रभावशाली प्रतीत हो।.
नियमन उत्पाद का हिस्सा बन जाता है।
यूरोपीय वित्तीय क्षेत्र में, कृत्रिम बुद्धिमत्ता को नियमों से अलग नहीं किया जा सकता। यूरोपीय कानूनी ढांचा आम तौर पर व्यक्तियों की साख का आकलन करने वाली प्रणालियों को उच्च जोखिम वाले अनुप्रयोगों के रूप में वर्गीकृत करता है। इसके परिणामस्वरूप जोखिम प्रबंधन, डेटा गुणवत्ता, तकनीकी दस्तावेज़ीकरण, लॉगिंग, पारदर्शिता, मानवीय निगरानी और कार्यान्वयन के बाद की निगरानी की आवश्यकताएं उत्पन्न होती हैं। साथ ही, मॉडल जोखिम, उपभोक्ता संरक्षण, डेटा गोपनीयता और उचित व्यावसायिक संगठन के संबंध में बैंकिंग पर्यवेक्षी नियम पहले से ही लागू हैं।.
इसके अतिरिक्त, वित्तीय क्षेत्र की डिजिटल परिचालन क्षमता पर एक नियम है, जो जनवरी 2025 से लागू है। इसके तहत आईटी जोखिमों, घटना रिपोर्टिंग, परीक्षण और बाहरी प्रौद्योगिकी सेवा प्रदाताओं के नियंत्रण के लिए सुदृढ़ प्रक्रियाओं की आवश्यकता है। राबोबैंक के लिए इसका अर्थ है कि एआई एप्लिकेशन को न केवल सही गणना करनी चाहिए, बल्कि बैंक को यह भी पता होना चाहिए कि कौन से प्रदाता, उपठेकेदार, डेटा केंद्र और डेटा प्रवाह शामिल हैं, व्यवधानों का समाधान कैसे किया जाता है और प्रदाता में परिवर्तन तकनीकी रूप से कैसे संभव होगा।.
इसलिए अनुपालन कोई बाद की बात नहीं है, बल्कि सिस्टम आर्किटेक्चर का एक अभिन्न अंग है। विकास के बाद दस्तावेज़ीकरण, डेटा स्रोत, पहुँच अधिकार और निगरानी जैसी चीज़ें जोड़ने से काफ़ी अतिरिक्त काम करना पड़ता है। एक किफ़ायती प्लेटफ़ॉर्म इन सभी कार्यों को शुरुआत से ही एकीकृत करता है। मानकीकृत प्रोटोकॉल, मॉडल रजिस्टर, स्वचालित परीक्षण और स्पष्ट ज़िम्मेदारियाँ शुरुआती लागत बढ़ा सकती हैं, लेकिन वे प्रत्येक बाद के अनुप्रयोग की सीमांत लागत को कम कर देती हैं।.
मानवीय निगरानी का प्रश्न विशेष रूप से चुनौतीपूर्ण है। कर्मचारियों द्वारा औपचारिक स्वीकृति तब तक पर्याप्त नहीं है जब तक उनके पास किसी सिफारिश की गहन जांच करने के लिए समय और जानकारी का अभाव हो। प्रभावी निगरानी के लिए स्पष्ट औचित्य, विचलन की संभावना और स्पष्ट शिकायत निवारण प्रक्रियाएं आवश्यक हैं। ऋण संबंधी निर्णयों या ग्राहक शिकायतों के मामलों में, प्रभावित व्यक्तियों को पारदर्शी और समझने योग्य उत्तर मिलने चाहिए। कोई प्रणाली अधिकारों और आर्थिक अवसरों में जितना अधिक हस्तक्षेप करती है, उसमें मानवीय भूमिका को स्वचालित परिणामों की मात्र प्रतीकात्मक पुष्टि तक सीमित नहीं किया जाना चाहिए।.
नियमन अल्पावधि में लागत का कारक प्रतीत हो सकता है, लेकिन दीर्घकाल में यह प्रतिस्पर्धात्मक लाभ प्रदान कर सकता है। विश्वसनीय, लेखापरीक्षित और निष्पक्ष एआई प्रक्रियाओं में निपुण बैंक नए एप्लिकेशन अधिक तेज़ी से जारी कर सकते हैं और ग्राहकों तथा नियामकों का विश्वास मजबूत कर सकते हैं। दूसरी ओर, जो संस्थान शासन को केवल एक बाधा मानते हैं, उन्हें बाद में प्रतिबंधों, जुर्माने, मॉडल बंद होने और प्रतिष्ठा को नुकसान का सामना करना पड़ सकता है। बैंकिंग में, विश्वास स्वयं एक आर्थिक संपत्ति है।.
क्लाउड पर निर्भरता रणनीतिक बैलेंस शीट के लिए एक जोखिम बनती जा रही है।
उन्नत कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) के लिए उच्च-प्रदर्शन वाले डेटा सेंटर, विशेषीकृत चिप्स, स्केलेबल स्टोरेज और जटिल सॉफ्टवेयर प्लेटफॉर्म की आवश्यकता होती है। वैश्विक स्तर पर केवल कुछ ही प्रदाता इस बुनियादी ढांचे को बड़े पैमाने पर उपलब्ध करा सकते हैं। इससे बैंकों के लिए एक नए प्रकार का समेकन उत्पन्न होता है। भले ही अनुबंधों को कानूनी रूप से आउटसोर्स किया गया हो, महत्वपूर्ण कार्यों की जिम्मेदारी संस्था के पास ही रहती है।.
बड़े क्लाउड और एआई प्रदाताओं का तात्कालिक लाभ गति और पैमाने की अर्थव्यवस्थाओं में निहित है। वे सुरक्षा उपकरण, मॉडल और कंप्यूटिंग शक्ति प्रदान करते हैं जिन्हें किसी एक यूरोपीय बैंक को स्वयं विकसित करने के लिए बहुत अधिक प्रयास करने पड़ते हैं। पूरी तरह से आंतरिक संचालन अक्सर अधिक महंगा, धीमा और तकनीकी रूप से कम शक्तिशाली होता है। इसलिए, तकनीकी संप्रभुता का अर्थ यह नहीं हो सकता कि प्रत्येक घटक का निर्माण स्वयं ही किया जाए।.
दरअसल, इसका अर्थ है महत्वपूर्ण निर्भरताओं को समझना और उनका प्रबंधन करना। इसमें पोर्टेबल डेटा फॉर्मेट, दस्तावेजीकृत इंटरफेस, अलग बैकअप, परीक्षित निकास रणनीतियाँ और विशेष रूप से महत्वपूर्ण कार्यों के लिए वैकल्पिक संचालन विधियाँ शामिल हैं। अनुबंधों में पहुँच, लेखापरीक्षा और समाप्ति के अधिकार शामिल होने चाहिए। इसके अलावा, बैंक को मालिकाना सेवाओं को प्रक्रियाओं में इतनी गहराई से शामिल करने से बचना चाहिए कि स्विच करना लगभग असंभव हो जाए।.
कई विक्रेताओं से सेवाएं लेने की रणनीति को अक्सर एक सरल समाधान के रूप में प्रस्तुत किया जाता है, लेकिन इसके अपने खर्चे होते हैं। दो क्लाउड वातावरण का मतलब है अतिरिक्त विशेषज्ञता, सुरक्षा कॉन्फ़िगरेशन, इंटरफ़ेस और परीक्षण। इसलिए, हर एप्लिकेशन को एक साथ कई प्लेटफॉर्म पर चलाने की आवश्यकता नहीं होती है। जोखिम-आधारित आर्किटेक्चर अधिक उपयुक्त है: विशेष रूप से महत्वपूर्ण सेवाओं के लिए, वास्तविक विकल्प और बैकअप विकल्प आवश्यक हैं, जबकि कम महत्वपूर्ण एप्लिकेशन को चुनिंदा रूप से एक ही प्रदाता पर चलाया जा सकता है। सबसे महत्वपूर्ण बात यह है कि बैंक को एकाग्रता जोखिमों को केवल अनुबंध विविधता से भ्रमित नहीं करना चाहिए।.
भू-राजनीतिक मुद्दे भी महत्वपूर्ण होते जा रहे हैं। कई प्रमुख क्लाउड और मॉडल प्रदाता यूरोपीय संघ से बाहर स्थित हैं। व्यापार कानूनों में बदलाव, प्रतिबंध, क्षेत्राधिकार से बाहर पहुंच के दावे या उच्च-प्रदर्शन वाले चिप्स की आपूर्ति में बाधाएं उपलब्धता को प्रभावित कर सकती हैं। इसलिए, एक यूरोपीय बैंक को तकनीकी प्रदर्शन, डेटा सुरक्षा, कानूनी ढांचा और आपूर्ति की सुरक्षा का संयुक्त रूप से मूल्यांकन करना चाहिए। यदि सेवा के डाउनटाइम या स्विचिंग लागतों पर पर्याप्त विचार नहीं किया जाता है, तो सबसे सस्ती सेवा जरूरी नहीं कि सबसे आर्थिक रूप से उपयुक्त विकल्प हो।.
कर्मचारियों का पुनर्मूल्यांकन किया जाएगा।
कृत्रिम बुद्धिमत्ता बैंकों में पहले कार्यों को और फिर नौकरियों को बदल रही है। दस्तावेज़ प्रसंस्करण, ग्राहक सेवा, अनुपालन, जोखिम विश्लेषण और सॉफ्टवेयर विकास जैसे दोहराव वाले कार्य विशेष रूप से प्रभावित हो रहे हैं। मॉडल जानकारी खोज सकते हैं, मामलों को पूर्व-क्रमबद्ध कर सकते हैं, मसौदा पाठ तैयार कर सकते हैं और मानक जांच कर सकते हैं। परिणामस्वरूप, मानवीय कार्य निगरानी, अपवाद प्रबंधन, संदर्भ मूल्यांकन और ग्राहक संचार की ओर स्थानांतरित हो रहा है।.
यह बदलाव स्वतः ही सामाजिक रूप से स्वीकार्य नहीं है। यदि उत्पादकता लक्ष्यों को मुख्य रूप से कर्मचारियों की छंटनी के रूप में देखा जाए, तो कर्मचारी जानकारी छिपा सकते हैं, नई प्रणालियों को अस्वीकार कर सकते हैं या समस्याओं की खुलकर रिपोर्ट करने में विफल हो सकते हैं। हालांकि, सफल कार्यान्वयन अनुभवजन्य ज्ञान पर निर्भर करता है। विशेषज्ञों को यह समझाना होगा कि कौन से अपवाद प्रासंगिक हैं, गलत परिणामों की पहचान कैसे करें और कब किसी मामले को आगे बढ़ाने की आवश्यकता है। इसलिए, जब कर्मचारियों को प्रक्रिया डिजाइन और गुणवत्ता मापन में प्रारंभिक चरण से ही शामिल किया जाता है, तो आर्थिक लाभ बढ़ जाते हैं।.
साथ ही, रोज़गार पर पड़ने वाले प्रभावों को कम आंकना भी अवास्तविक होगा। यदि कोई बैंक उतने ही या कम कर्मचारियों के साथ स्थायी रूप से अधिक लेन-देन और ग्राहक पूछताछ को संसाधित कर सकता है, तो कुछ कार्यों की आवश्यकता कम हो जाती है। यह कमी स्वाभाविक छंटनी, कम नए कर्मचारियों की भर्ती, स्थानांतरण और लक्षित छंटनी के माध्यम से हो सकती है। वे भूमिकाएँ जिनका मुख्य महत्व सूचना एकत्र करना, मानक दस्तावेज़ीकरण या नियम-आधारित प्रसंस्करण है, विशेष रूप से दबाव में हैं।.
डेटा इंजीनियरिंग, मॉडल सुरक्षा, प्रक्रिया डिजाइन, साइबर सुरक्षा, उत्पाद उत्तरदायित्व और स्वतंत्र सत्यापन के क्षेत्र में नई आवश्यकताएं उत्पन्न होती हैं। हालांकि, नई विशेषज्ञ पदों की नियुक्ति से दोहराव वाले कार्यों में कमी की भरपाई जरूरी नहीं है। इसके अलावा, अनुभवी प्रशासनिक कर्मचारियों को रातोंरात एआई आर्किटेक्ट के रूप में प्रशिक्षित नहीं किया जा सकता है। इसलिए, एक विश्वसनीय योग्यता कार्यक्रम में यह अंतर स्पष्ट होना चाहिए: कुछ कर्मचारियों को सुरक्षित अनुप्रयोग कौशल की आवश्यकता होती है, दूसरों को डेटा का गहन ज्ञान, और एक छोटे समूह को अत्यधिक विशिष्ट तकनीकी कौशल की आवश्यकता होती है।.
लक्ष्य यह नहीं होना चाहिए कि प्रक्रियाओं से लोगों को यथाशीघ्र हटा दिया जाए। कार्यों का सुविचारित विभाजन आर्थिक दृष्टि से अधिक सुदृढ़ होता है। मशीनें बड़ी मात्रा में डेटा, दोहराव वाले कार्यों और पैटर्न पहचान का प्रबंधन करती हैं; अस्पष्ट मामलों, नैतिक विचारों, संबंधों और दूरगामी निर्णयों के लिए लोग जिम्मेदार होते हैं। गुणवत्ता, सुरक्षा और जवाबदेही सिद्ध होने पर ही स्वचालन का स्तर बढ़ाया जा सकता है।.
ग्राहक का लाभ ही वैधता निर्धारित करता है।
तकनीकी आधुनिकीकरण ग्राहकों के लिए तभी प्रासंगिक होता है जब यह उनके दैनिक जीवन में स्पष्ट रूप से दिखाई देता है। कम प्रोसेसिंग समय, बेहतर धोखाधड़ी रोकथाम, स्पष्ट संचार और बढ़ी हुई उपलब्धता इसके स्पष्ट लाभ हैं। व्यक्तिगत सलाह ग्राहकों को वित्तीय जोखिमों की पहचान करने या उपयुक्त उत्पाद खोजने में मदद कर सकती है। साथ ही, यदि बैंक स्पष्ट उद्देश्य के बिना डेटा का उपयोग करता है तो यही वैयक्तिकरण दखलंदाजी या हेरफेर के रूप में देखा जा सकता है।.
ऋण देना एक बेहद संवेदनशील क्षेत्र है। अधिक सटीक मॉडल जोखिमों को बेहतर ढंग से अलग कर सकते हैं और उन ग्राहकों के लिए वित्तपोषण तक पहुंच खोल सकते हैं जिनका आकलन पहले मुश्किल था। हालांकि, अगर ऐतिहासिक डेटा में पक्षपातपूर्ण निर्णय शामिल हैं, तो ये मौजूदा असमानताओं को भी दोहरा सकते हैं। यहां तक कि जो चर तटस्थ प्रतीत होते हैं, वे भी अप्रत्यक्ष रूप से मूल स्थान, निवास स्थान या सामाजिक स्थिति को दर्शा सकते हैं। इसलिए, भेदभाव की नियमित जांच न केवल कानूनी रूप से आवश्यक है, बल्कि यह व्यवसाय मॉडल को गलत जोखिम चयन से भी बचाती है।.
डिजिटल सहायकों से एक और समस्या उत्पन्न होती है: भाषाई आत्मविश्वास को आसानी से तथ्यात्मक निश्चितता समझ लिया जा सकता है। धाराप्रवाह शब्दों में कही गई लेकिन गलत सलाह वित्तीय नुकसान का कारण बन सकती है। ग्राहकों को यह पहचानने में सक्षम होना चाहिए कि वे कब एक स्वचालित प्रणाली के साथ बातचीत कर रहे हैं और किसी मानव से कैसे संपर्क करें। जटिल वित्तीय निर्णयों के लिए, सुविधा को सही सलाह का विकल्प नहीं माना जाना चाहिए।.
राबोबैंक की सहयोगात्मक प्रकृति से यह उम्मीद जगती है कि तकनीकी दक्षता से केवल आंतरिक लागत में कमी ही नहीं आएगी। सदस्य और ग्राहक बेहतर सेवाओं, उचित मूल्य निर्धारण और डेटा के ज़िम्मेदार प्रबंधन की भी अपेक्षा रखेंगे। यदि स्वचालन से व्यक्तिगत संपर्क कम होने के कारण प्रतीक्षा समय ही बढ़ता है, तो यह परिवर्तन जनता की स्वीकृति खो देगा। इसके विपरीत, यदि तीव्र डिजिटल प्रसंस्करण और आसानी से उपलब्ध मानवीय सहायता का संयोजन सफलतापूर्वक लागू किया जाता है, तो प्रौद्योगिकी ग्राहक निष्ठा को मजबूत कर सकती है।.
प्रतिस्पर्धात्मक लाभ या एक महंगा दायित्व?
इतने बड़े निवेश से प्रतिस्पर्धात्मक लाभ की गारंटी नहीं मिलती, क्योंकि अन्य प्रमुख बैंक भी प्रौद्योगिकी पर अपना खर्च बढ़ा रहे हैं। इसके अलावा, एआई उपकरण तेजी से मानकीकृत हो रहे हैं और प्रतिस्पर्धियों को भी उन्हीं प्रदाताओं के माध्यम से उपलब्ध हैं। इसलिए, स्थायी विशिष्टता केवल किसी मॉडल तक पहुंच से नहीं मिलती। यह मालिकाना डेटा, बेहतर प्रक्रियाओं, त्वरित कार्यान्वयन, विश्वसनीय प्रबंधन और प्राप्त जानकारियों को ठोस ग्राहक पेशकशों में बदलने की क्षमता पर निर्भर करती है।.
डच खुदरा और कॉर्पोरेट बैंकिंग क्षेत्र में अपनी मजबूत स्थिति और कृषि एवं खाद्य क्षेत्र में अपनी अंतरराष्ट्रीय विशेषज्ञता के बल पर, राबोबैंक के पास उद्योग-विशिष्ट बहुमूल्य डेटा और संबंध मौजूद हैं। इससे ऐसे अनुप्रयोग विकसित हो सकते हैं जिन्हें सामान्य प्रौद्योगिकी कंपनियां आसानी से दोहरा नहीं सकतीं। उदाहरणों में कृषि और आपूर्ति श्रृंखलाओं में अधिक सटीक जोखिम मूल्यांकन, मध्यम आकार के व्यवसायों के लिए बेहतर तरलता पूर्वानुमान और मौसम एवं वस्तु संबंधी व्यवधानों की पूर्व चेतावनी शामिल हैं। इसका रणनीतिक महत्व सामान्य एआई क्षमताओं को गहन उद्योग विशेषज्ञता के साथ संयोजित करने में निहित है।.
हालांकि, आकार एक बाधा भी हो सकता है। अधिक व्यावसायिक इकाइयाँ, देश, नियम और पुरानी प्रणालियाँ समन्वय के प्रयासों को बढ़ा देती हैं। छोटे डिजिटल प्रदाता एक एकीकृत प्लेटफॉर्म पर नए उत्पादों का परीक्षण अधिक तेज़ी से कर सकते हैं। इसलिए, राबोबैंक को आंतरिक जटिलताओं से बाधित हुए बिना अपनी पहुँच को व्यापक स्तर की अर्थव्यवस्थाओं में परिवर्तित करना होगा। एजेंटिक हब और साझा डेटा आधार इसके लिए आवश्यक हैं, लेकिन पर्याप्त नहीं हैं।.
क्या यह कार्यक्रम प्रतिस्पर्धी लाभ प्रदान करेगा, यह तीन प्रश्नों पर निर्भर करेगा। पहला: क्या बैंक लागत और जोखिमों में वृद्धि की तुलना में सफल अनुप्रयोगों को तेज़ी से लागू कर सकता है? दूसरा: क्या यह वास्तव में पुरानी प्रणालियों और प्रक्रिया चरणों को बंद कर रहा है, या केवल नए स्तर जोड़ रहा है? तीसरा: क्या इससे बेहतर निर्णय और ग्राहक अनुभव प्राप्त होंगे, जिससे नुकसान कम होगा, ग्राहक प्रतिधारण बढ़ेगा या अतिरिक्त व्यवसाय प्राप्त होगा? यदि इन प्रश्नों का उत्तर नहीं मिलता है, तो यह कार्यक्रम औसत से अधिक लाभ के बिना एक महंगा आधुनिकीकरण दायित्व साबित होगा।.
अगले तीन वर्षों के लिए एक विश्वसनीय मानदंड
सफलता का पहला मापदंड तकनीकी परिदृश्य का सरलीकरण है। पुराने सिस्टमों को बंद करने, इंटरफेसों की संख्या कम करने और डेटा सेटों को समेकित करने से पता चलता है कि बैंक दीर्घकालिक लागतों को कम कर रहा है या नहीं। दूसरी ओर, पुराने सिस्टमों को बंद किए बिना केवल माइग्रेशन से संरचनात्मक रूप से कोई खास लाभ नहीं मिलता। डेटा गुणवत्ता के मापदंड भी उतने ही महत्वपूर्ण हैं, जैसे कि त्रुटिपूर्ण डेटा रिकॉर्ड की आवृत्ति, डेटा स्रोतों की पहचान और सत्यापित जानकारी प्रदान करने में लगने वाला समय।.
दूसरा मापदंड परिचालन प्रदर्शन से संबंधित है। प्रसंस्करण समय, स्वचालन दर, त्रुटि दर, धोखाधड़ी से होने वाले नुकसान और मैन्युअल समीक्षा की मात्रा कार्यान्वयन से पहले और बाद में तुलनीय होनी चाहिए। औसत मान पर्याप्त नहीं है। एक प्रणाली सामान्य मामलों को गति दे सकती है जबकि साथ ही जटिल मामलों को बिगाड़ सकती है। इसलिए, परिणामों का मूल्यांकन ग्राहक समूह, उत्पाद और जोखिम वर्ग के आधार पर किया जाना चाहिए।.
तीसरा मापदंड शुद्ध वित्तीय प्रभाव है। बचत और अतिरिक्त राजस्व की तुलना कुल परिचालन लागतों से की जानी चाहिए। इनमें मूल्यह्रास, बाहरी सेवाएं, नियंत्रण कार्य और प्रशिक्षण शामिल हैं। स्थानांतरित लागतों को बचत के रूप में नहीं दिखाया जाना चाहिए। यदि कोई व्यावसायिक इकाई कर्मचारियों की संख्या कम करती है जबकि केंद्रीय आईटी और अनुपालन व्यय में काफी वृद्धि होती है, तो कंपनी के समग्र प्रदर्शन में सुधार नहीं हो सकता है।.
चौथा मापदंड जोखिम है। तकनीकी विफलताओं, डेटा उल्लंघनों, मॉडल विचलनों, ग्राहक शिकायतों और नियामक आपत्तियों की संख्या और गंभीरता स्पष्ट रूप से दिखाई देनी चाहिए। उच्च उत्पादकता वाली परियोजना, जिसमें त्रुटियों या शिकायतों की दर लगातार बढ़ रही हो, सफल परियोजना नहीं है। इसी प्रकार, निकास और आकस्मिक योजनाओं को केवल दस्तावेज़ों में रखने के बजाय नियमित रूप से व्यवहार में परखा जाना चाहिए।.
पांचवा मापदंड है संगठनात्मक अनुकूलन क्षमता। बैंक किसी सफल एप्लिकेशन को एक क्षेत्र से दूसरे क्षेत्र में कितनी जल्दी स्थानांतरित कर सकता है? किसी नए मॉडल को मंजूरी देने में कितना समय लगता है? कितनी टीमें साझा घटकों का उपयोग करती हैं? कितने प्रतिशत कर्मचारी उपकरणों का आत्मविश्वासपूर्वक और प्रभावी ढंग से उपयोग कर सकते हैं? ये मापदंड दर्शाते हैं कि क्या व्यक्तिगत परियोजनाएं स्थायी क्षमता का विकास करेंगी।.
अरबों डॉलर के दांव के पीछे का स्पष्ट दृष्टिकोण
राबोबैंक का निर्णय आर्थिक दृष्टि से समझ में आता है, लेकिन इससे स्वतः ही मूल्य सृजन नहीं होता। निवेश न करना भी महंगा साबित होगा। पुराने सिस्टम, बिखरा हुआ डेटा और धीमी प्रक्रियाएं परिचालन जोखिमों को बढ़ाती हैं और अधिक उन्नत डिजिटल प्रदाताओं से प्रतिस्पर्धा में बाधा डालती हैं। साथ ही, कृत्रिम बुद्धिमत्ता की परिवर्तनकारी शक्ति के सामान्य संदर्भ से ही इस कार्यक्रम को उचित ठहराना खतरनाक होगा। अरबों डॉलर के बजट के लिए ठोस प्रमाणों की आवश्यकता होती है, न कि केवल ठोस प्रदर्शनों की।.
इस परियोजना की सबसे बड़ी ताकत इसका व्यापक दृष्टिकोण है। बैंक स्पष्ट रूप से मानता है कि एआई का विस्तार केवल मजबूत डेटा और आईटी आधार पर ही संभव है। एजेंट-आधारित अनुप्रयोगों के लिए एक केंद्रीय प्लेटफॉर्म, कोर सिस्टम का निरंतर आधुनिकीकरण और धोखाधड़ी का पता लगाने और वित्तीय अपराध में पहले से स्थापित अनुप्रयोग, इसे महज एक क्षणिक चलन होने से इनकार करते हैं। इसके अलावा, मजबूत पूंजी आधार आवश्यक वित्तीय संसाधन प्रदान करता है।.
सबसे बड़ी कमजोरी अभी तक स्पष्ट न हो पाए आर्थिक विवरणों में निहित है। अधिकतम बजट तो ज्ञात है, लेकिन उसका आवंटन और बाध्यकारी प्रतिफल लक्ष्य स्पष्ट नहीं हैं। पारदर्शी अंतरिम लक्ष्यों के अभाव में यह जोखिम है कि आवश्यक बुनियादी निवेश, प्रायोगिक एआई परियोजनाएं और नियमित आईटी उन्नयन सभी को एक बड़ी राशि में शामिल कर दिया जाएगा। ऐसे में यह पहचानना मुश्किल हो जाएगा कि वास्तव में कौन सा हिस्सा अतिरिक्त मूल्य सृजित करता है।.
इसलिए, राबोबैंक को अपनी सफलता को किसी एक असाधारण उपलब्धि से परिभाषित नहीं करना चाहिए। महत्वपूर्ण बात यह है कि कम प्रति यूनिट लागत, तेजी से अनुकूलन क्षमता, बेहतर जोखिम नियंत्रण और अधिक ग्राहक मूल्य जैसे संतुलित परिणाम प्राप्त हों। कर्मचारियों की संख्या में कटौती इस दिशा में सहायक हो सकती है, लेकिन इसे एकमात्र व्यावसायिक मॉडल नहीं बनाना चाहिए। इसी प्रकार, तकनीकी संप्रभुता को अवास्तविक आंतरिक विकास के साथ भ्रमित नहीं किया जाना चाहिए। प्रतीकात्मक स्वतंत्रता की तुलना में प्रबंधनीय निर्भरताएँ, स्पष्ट जवाबदेही और सिद्ध विकल्प अधिक महत्वपूर्ण हैं।.
अंततः, यह कार्यक्रम पूरे यूरोपीय बैंकिंग क्षेत्र के लिए एक परीक्षा है। यदि राबोबैंक अपनी मजबूत बैलेंस शीट को अधिक उत्पादक, सरल और अधिक भरोसेमंद डिजिटल संगठन में बदलने में सफल होता है, तो यह निवेश एक आदर्श उदाहरण बन जाएगा। यदि यह पुराने सिस्टम, विक्रेता के साथ बंधे रहने या संचालन में कार्यान्वयन की कमी के कारण विफल रहता है, तो यह साबित हो जाएगा कि प्रक्रिया परिवर्तन के बिना एआई पर भारी खर्च मौजूदा जटिलताओं को और बढ़ा देता है। इसलिए, महत्वपूर्ण प्रश्न यह नहीं है कि 2 अरब यूरो बहुत अधिक हैं या नहीं। महत्वपूर्ण प्रश्न यह है कि क्या तीन साल बाद बैंक की जटिलता पहले से काफी कम हो जाएगी। तभी तकनीकी आधुनिकीकरण आर्थिक प्रगति में तब्दील हो पाएगा।.
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Xpert.Digital एक डेटा-आधारित B2B उद्योग केंद्र है जिसका नेतृत्व Konrad Wolfenstein करते हैं। यह कंपनी औद्योगिक भागीदारों के लिए एक बाहरी, लगभग आंतरिक समाधान के रूप में कार्य करती है, जो ग्राहकों की ओर से अतिरिक्त संसाधनों की आवश्यकता के बिना मार्केटिंग, कंटेंट और बिक्री में परिचालन संबंधी कमियों को दूर करती है।.
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Konrad Wolfenstein
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