पायलट ट्रैप: बैंकों में इतने सारे एआई प्रोजेक्ट बुरी तरह विफल क्यों होते हैं?

पायलट विरोधाभास में फंसा हुआ: कृत्रिम बुद्धिमत्ता के साथ बैंकों की असली समस्या

विस्तार के बजाय महंगे प्रयोग: बैंकों को अब एआई के प्रति अपने दृष्टिकोण पर मौलिक रूप से पुनर्विचार करने की आवश्यकता क्यों है?

कृत्रिम बुद्धिमत्ता बैंकिंग क्षेत्र में एक क्रांति लाने का वादा करती है: अरबों डॉलर की दक्षता में वृद्धि, प्रक्रियाओं का तीव्र अनुकूलन और ग्राहक संपर्क के लिए बिल्कुल नए अवसर। लेकिन अधिकांश वित्तीय संस्थानों में वास्तविकता इससे कहीं कम आकर्षक है। जहाँ एक ओर छिटपुट पायलट परियोजनाएँ फल-फूल रही हैं और अधिकारी प्रभावशाली प्रयोगशाला प्रदर्शनों का जश्न मना रहे हैं, वहीं अक्सर मापने योग्य आर्थिक लाभ नज़रअंदाज़ कर दिए जाते हैं। बैंक एक महँगे नवाचार जाल में फँसे हुए हैं। उनके पास उन्नत प्रौद्योगिकी या महत्वाकांक्षी विचारों की कमी नहीं है - बल्कि उनमें एआई प्रणालियों को सुरक्षित, व्यापक और लाभदायक तरीके से वास्तविक दुनिया के संचालन में स्थानांतरित करने के लिए आवश्यक औद्योगिक अनुशासन की कमी है।.

ऐतिहासिक रूप से विकसित डेटा साइलो, पूर्वव्यापी रूप से लागू किए गए अनुपालन जाँच और अप्रचलित प्रक्रियाओं का पालन करना तकनीकी प्रगति को उसके प्रारंभिक चरण में ही बाधित कर देता है। यह लेख इस बात की पड़ताल करता है कि संरक्षित पायलट प्रोजेक्ट से उत्पादन की कठोर वास्तविकता में संक्रमण इतना कठिन क्यों है, बाहरी प्रौद्योगिकी प्रदाता मूलभूत संगठनात्मक समस्या का समाधान क्यों नहीं कर सकते, और बैंक किस प्रकार पायलट प्रोजेक्ट की गतिरोध से बाहर निकलकर एक वास्तविक, कंपनी-व्यापी "एआई फैक्ट्री" की ओर अग्रसर हो सकते हैं।.

बैंकों में एआई: पायलट प्रोजेक्ट और उत्पादन के बीच की महंगी अड़चन – नवाचार की चाह से लेकर पायलट प्रोजेक्ट के जाल तक

बैंकों में कृत्रिम बुद्धिमत्ता की कमी नहीं है - उनमें इसे प्रभावी बनाने के लिए आवश्यक औद्योगिक अनुशासन की कमी है।

बैंकिंग क्षेत्र में कृत्रिम बुद्धिमत्ता अब कोई रहस्यमय या भविष्यवादी विषय नहीं रह गया है। संस्थान धोखाधड़ी का पता लगाने, साख मूल्यांकन, ग्राहक संचार, दस्तावेज़ विश्लेषण, सॉफ़्टवेयर विकास और प्रक्रिया स्वचालन के लिए मशीन लर्निंग विधियों, जनरेटिव एआई और तेजी से एजेंट-आधारित प्रणालियों का उपयोग कर रहे हैं। इसका आर्थिक महत्व स्पष्ट है: बैंक बड़ी मात्रा में संरचित और असंरचित डेटा संसाधित करते हैं, कई ज्ञान-गहन प्रक्रियाओं का संचालन करते हैं और समय, लागत और नियामक दबावों के तहत प्रतिदिन लाखों निर्णय लेने होते हैं। ठीक इसी परिवेश में एआई अपनी क्षमताओं का प्रदर्शन कर सकता है। यह पैटर्न को अधिक तेज़ी से पहचान सकता है, नियमित कार्यों को कम कर सकता है, निर्णय तैयार कर सकता है और कर्मचारियों को प्रशासनिक कार्यों से मुक्त कर सकता है।.

फिर भी, तकनीकी संभावनाओं और परिचालन प्रभावों के बीच का अंतर काफी बड़ा बना हुआ है। कई संस्थान प्रभावशाली प्रदर्शन प्रस्तुत कर सकते हैं, लेकिन उनमें से बहुत कम ही उनसे सुदृढ़ उत्पादन प्रणालियाँ विकसित करने में सफल होते हैं। एक पायलट परियोजना सीमित डेटासेट, छोटे उपयोगकर्ता समूह और परियोजना टीम के उच्च स्तर के फोकस के साथ काम करती है। हालांकि, जैसे ही हजारों कर्मचारी, लाखों ग्राहक, वास्तविक समय के लेनदेन और नियामक आवश्यकताएं शामिल होती हैं, कार्य मौलिक रूप से बदल जाता है। तब यह केवल मॉडल के प्रदर्शन के बारे में नहीं रह जाता, बल्कि डेटा गुणवत्ता, जवाबदेही, प्रक्रिया एकीकरण, आईटी सुरक्षा, व्याख्यात्मकता, निगरानी और आर्थिक प्रबंधन के बारे में भी हो जाता है।.

यही ठहराव का मूल कारण है। बैंक अक्सर एआई को अलग-अलग नवाचार परियोजनाओं के समूह के रूप में देखते हैं, जबकि उन्हें कंपनी-व्यापी उत्पादन क्षमता विकसित करने की आवश्यकता होती है। पायलट परियोजना का उद्देश्य यह साबित करना होता है कि मॉडल सैद्धांतिक रूप से काम करता है। दूसरी ओर, उत्पादन से यह साबित होना चाहिए कि संपूर्ण संस्थान इस तकनीक को स्थायी, सुरक्षित, पारदर्शी और लाभदायक तरीके से संचालित कर सकता है। इन दोनों आवश्यकताओं के बीच का अंतर कोई छोटा तकनीकी कदम नहीं है, बल्कि एक मौलिक संगठनात्मक प्रणालीगत परिवर्तन है।.

पायलट संबंधी विरोधाभास इस जटिलता को और बढ़ा देता है।

कोई बैंक जितने अधिक अलग-थलग एआई पायलट प्रोजेक्ट शुरू करता है, उनमें से किसी एक को भी उत्पादन स्तर तक ले जाना उतना ही मुश्किल हो जाता है। प्रत्येक टीम अपने डेटा स्रोत चुनती है, अपने इंटरफ़ेस विकसित करती है, अपने परीक्षण मानदंड निर्धारित करती है और डेटा सुरक्षा, सूचना सुरक्षा, अनुपालन और जोखिम प्रबंधन के साथ अलग-अलग समन्वय स्थापित करती है। शुरुआत में जो गति का लाभ प्रतीत होता है, परियोजनाओं की संख्या बढ़ने पर वह एक अव्यवस्थित, समानांतर संरचना में तब्दील हो जाता है। बैंक प्रोटोटाइप तो जमा कर लेता है, लेकिन उसके पास पुन: उपयोग योग्य उत्पादन क्षमता की कमी होती है।.

यह पायलट विरोधाभास बताता है कि उच्च गतिविधि का अर्थ स्वतः उच्च प्रगति क्यों नहीं होता। कोई संस्थान एक साथ दर्जनों उपयोग मामलों का परीक्षण कर सकता है और फिर भी परिणामों में शायद ही कोई मापने योग्य योगदान प्राप्त कर सकता है। पायलटों की संख्या को गलत तरीके से नवाचार मापक के रूप में उपयोग किया जाता है, जबकि यह न तो उत्पादन तत्परता, न ही ग्राहक लाभ और न ही राजस्व को दर्शाता है। सबसे खराब स्थिति में, प्रत्येक नए प्रयास के साथ लागत बढ़ती जाती है क्योंकि डेटा एक्सेस, परीक्षण और एकीकरण को बार-बार पुन: निर्मित करना पड़ता है।.

इसका एक मनोवैज्ञानिक प्रभाव भी है। जब तक परियोजनाओं को पायलट प्रोजेक्ट का दर्जा दिया जाता है, तब तक अस्पष्ट जिम्मेदारियों, मैन्युअल मध्यवर्ती चरणों और अपूर्ण नियंत्रणों को बर्दाश्त किया जा सकता है। इस प्रकार पायलट प्रोजेक्ट का दर्जा एक आरामदायक मध्यवर्ती क्षेत्र बन जाता है: तकनीकी रूप से रोचक, राजनीतिक रूप से दृश्यमान, लेकिन आर्थिक दृष्टिकोण से पूरी तरह से जवाबदेह नहीं। यही आरामदायक क्षेत्र पूर्ण संचालन में परिवर्तन को रोकता है। उत्पादक एआई को एक जिम्मेदार प्रक्रिया स्वामी, एक अनुमोदित संचालन मॉडल, रखरखाव और निगरानी के लिए बजट और त्रुटियों से निपटने के लिए स्पष्ट नियमों की आवश्यकता होती है। इन तत्वों के बिना, पायलट प्रोजेक्ट अनिश्चित काल तक एक प्रयोग ही बना रहता है।.

असली अड़चन मॉडल के नीचे छिपी हुई है।

कई बैंकों में, ग्राहक, खाता, क्रेडिट और लेनदेन की जानकारी 40 या उससे अधिक असंबद्ध प्रणालियों में बिखरी हुई है। पुराने समय से विकसित कोर बैंकिंग प्लेटफॉर्म, अधिग्रहीत विशेष समाधान, क्षेत्रीय डेटाबेस और मैन्युअल रूप से बनाए रखी गई फाइलें एक ही आर्थिक वास्तविकता की अलग-अलग परिभाषाएँ प्रस्तुत करती हैं। एक ग्राहक कई प्रणालियों में अलग-अलग पहचानकर्ताओं के साथ दिखाई दे सकता है। एक भुगतान लेनदेन एक प्रणाली में वास्तविक समय में दिखाई दे सकता है, जबकि जोखिम डेटा केवल समय-समय पर अपडेट किया जाता है। यह बिखराव पहले से ही मनुष्यों के लिए महंगा साबित हो रहा है; एआई के लिए, यह एक मूलभूत गुणवत्ता समस्या बन जाती है।.

एक मॉडल केवल उतना ही सटीक निर्णय ले सकता है जितना कि अंतर्निहित डेटा अनुमति देता है। यदि धोखाधड़ी प्रणाली ग्राहक गतिविधि के केवल एक हिस्से का पता लगाती है, तो गलत चेतावनियों का जोखिम बढ़ जाता है। वैध भुगतान अवरुद्ध हो जाते हैं, जबकि कई उत्पादों में संदिग्ध पैटर्न का पता नहीं चल पाता। ऋण देने में, विरोधाभासी या पुराना डेटा गलत जोखिम मूल्यांकन का कारण बन सकता है। ग्राहक सेवा में, प्रतिक्रियाएँ औपचारिक रूप से विश्वसनीय लग सकती हैं, लेकिन वे अनुबंध, खाते या प्रक्रिया की वास्तविक स्थिति को प्रतिबिंबित नहीं करती हैं।.

इसलिए, केवल अधिक से अधिक डेटासेट को मर्ज करने से समस्या हल नहीं होती। सर्वमान्य शब्द, स्पष्ट पहचान, प्रमाणित स्रोत, स्पष्ट पहुँच अधिकार और सत्यापन योग्य गुणवत्ता मानक अत्यंत महत्वपूर्ण हैं। उत्पादन के लिए तैयार डेटाबेस को यह प्रदर्शित करना होगा कि कोई मान किस सिस्टम से आया है, उसे अंतिम बार कब अपडेट किया गया था, उसे संशोधित करने का अधिकार किसे है और इसका उपयोग किस निर्णय के लिए किया जा सकता है। केवल यही डेटा स्रोत एक तकनीकी डेटा प्लेटफॉर्म को निर्णय लेने के लिए एक विश्वसनीय आधार में परिवर्तित करता है।.

डेटा का प्रश्न आर्थिक दृष्टि से भी महत्वपूर्ण है। यदि प्रत्येक उपयोग के लिए डेटा की सफाई, मैपिंग और अनुमोदन की प्रक्रियाएँ नए सिरे से दोहराई जाती हैं, तो आगे के एआई प्रोजेक्ट्स की सीमांत लागत अधिक बनी रहती है। हालांकि, यदि एक साझा, विनियमित डेटाबेस बनाया जाता है, तो बाद के एप्लिकेशन पहले से ही मान्य घटकों तक पहुंच सकते हैं। इससे अगले उपयोग के लिए लागत कम हो जाती है और कार्यान्वयन की गति बढ़ जाती है। इसलिए, एक केंद्रीय डेटा आर्किटेक्चर केवल प्रारंभिक कार्य नहीं है, बल्कि बड़े पैमाने पर लागत बचत प्राप्त करने का सबसे महत्वपूर्ण साधन है।.

शासन की शुरुआत अंत से नहीं होनी चाहिए

कई परियोजनाओं में तकनीकी रूप से विश्वसनीय प्रोटोटाइप विकसित होने के बाद ही अनुपालन, डेटा सुरक्षा, मॉडल जोखिम प्रबंधन और आंतरिक लेखापरीक्षा को शामिल किया जाता है। फिर अचानक पता चलता है कि प्रशिक्षण डेटा का दस्तावेज़ीकरण अपर्याप्त है, निर्णयों को स्पष्ट रूप से समझाया नहीं जा सकता है, या किसी बाहरी प्रौद्योगिकी प्रदाता के साथ मॉडल को संचालित करने से नए जोखिम उत्पन्न होते हैं। बाद में किए गए सुधारों में अक्सर मॉडल के विकास से भी अधिक समय लग जाता है। कुछ प्रणालियों को मौलिक रूप से पुनर्रचना की आवश्यकता होती है, जबकि अन्य अपनी आर्थिक व्यवहार्यता खो देती हैं क्योंकि अतिरिक्त नियंत्रण मूल रूप से अपेक्षित उत्पादकता लाभों को नकार देते हैं।.

एक व्यवहार्य विकल्प यह है कि शासन को शुरुआत से ही विकास और संचालन में एकीकृत किया जाए। उपयोग के मामले का चयन करते समय भी, यह स्पष्ट किया जाना चाहिए कि कौन से निर्णय प्रभावित होंगे, संभावित त्रुटि कितनी गंभीर होगी, और किस स्तर की मानवीय निगरानी की आवश्यकता है। इससे डेटा की गुणवत्ता, व्याख्यात्मकता, प्रलेखन, अनुमोदन, निगरानी और आगे की कार्रवाई के लिए उपयुक्त आवश्यकताएं निर्धारित होती हैं। उदाहरण के लिए, नीतियों का सारांश प्रस्तुत करने वाली आंतरिक सहायता प्रणाली के लिए एक व्यक्ति की साख का आकलन करने वाले मॉडल की तुलना में अलग नियंत्रणों की आवश्यकता होती है।.

सुशासन का अर्थ यह नहीं है कि हर परियोजना पर अत्यधिक नौकरशाही का बोझ डाल दिया जाए। इसके विपरीत, मानकीकृत जोखिम वर्गीकरण समीक्षा प्रक्रिया को गति दे सकता है। कम जोखिम वाले अनुप्रयोगों की मानकीकृत, सुव्यवस्थित प्रक्रिया अपनाई जाती है। उच्च जोखिम वाली प्रणालियों का गहन सत्यापन, सख्त पहुँच नियम और कड़ी मानवीय निगरानी की जाती है। इससे यह सुनिश्चित होता है कि नियंत्रण संभावित नुकसान के अनुपात में व्यवस्थित हो। इस प्रकार, सुशासन बाधा नहीं, बल्कि एक पूर्वनिर्धारित उत्पादन मार्ग का काम करता है।.

सभी एआई प्रणालियों की पूरी सूची तैयार करना विशेष रूप से महत्वपूर्ण है। बैंक को न केवल यह जानना आवश्यक है कि कौन से मॉडल आधिकारिक तौर पर विकसित किए गए हैं, बल्कि यह भी कि बाहरी सेवाओं, अंतर्निहित एआई कार्यों और जनरेटिव टूल्स का उपयोग कहाँ किया जाता है। प्रत्येक प्रणाली के लिए, उद्देश्य, स्वामी, डेटा स्रोत, संस्करण, जोखिम वर्ग, अनुमोदन स्थिति, प्रदर्शन मापदंड और शटडाउन प्रक्रियाओं को रिकॉर्ड किया जाना चाहिए। इस पारदर्शिता के बिना, प्रबंधन जोखिमों का आकलन या निवेश को प्राथमिकता नहीं दे सकता।.

विश्वास एक आर्थिक संपत्ति है।

बैंकिंग लेनदेन पूरी तरह से भरोसे पर आधारित होते हैं। ग्राहक किसी संस्था को अपना पैसा, व्यक्तिगत डेटा और अपनी वित्तीय स्थिति से जुड़ी संवेदनशील जानकारी सौंपते हैं। इसलिए, एआई द्वारा लिया गया कोई गलत निर्णय केवल एक तकनीकी खामी नहीं है। यह पूरे बैंक की निष्पक्षता, विश्वसनीयता और ईमानदारी पर भरोसे को ठेस पहुंचा सकता है। प्रभावित पक्ष के दृष्टिकोण से, अनुचित ऋण अस्वीकृति, भुगतान अवरोध, या ग्राहक सेवा से गलत जानकारी का दोष एआई मॉडल पर नहीं, बल्कि स्वयं संस्था पर होता है।.

आर्थिक नुकसान तात्कालिक व्यक्तिगत मामले से कहीं अधिक हो सकता है। शिकायतों पर कार्रवाई का खर्च आता है, गलत फैसलों से कानूनी कार्रवाई हो सकती है, और सार्वजनिक रूप से सामने आई घटनाएं ब्रांड को नुकसान पहुंचाती हैं। इसके अलावा, बड़े पैमाने पर उपयोग से जोखिम बढ़ जाता है: एक ही मॉडल की गलती से हजारों ग्राहक एक साथ प्रभावित हो सकते हैं। स्वचालन न केवल कार्यकुशलता बढ़ाता है, बल्कि त्रुटियां भी बढ़ाता है।.

इसलिए, स्वचालन की मात्रा का निर्धारण संभावित नुकसान पर निर्भर होना चाहिए। उत्पादन के शुरुआती चरणों में, AI को नियमित रूप से असामान्य प्रक्रियाओं की अनुशंसा करनी चाहिए, उन्हें प्राथमिकता देनी चाहिए या चिह्नित करना चाहिए, जबकि अंतिम निर्णय किसी मानव द्वारा लिया जाना चाहिए। जैसे-जैसे साक्ष्य बढ़ते हैं, स्वचालन की मात्रा बढ़ाई जा सकती है। यह दृष्टिकोण केवल तकनीकी रूप से अधूरा उपाय नहीं है, बल्कि तर्कसंगत जोखिम प्रबंधन है। यह बैंक को अपर्याप्त रूप से परीक्षित प्रणाली को समय से पहले पूरी जिम्मेदारी सौंपे बिना वास्तविक प्रदर्शन डेटा एकत्र करने की अनुमति देता है।.

स्पष्टीकरण की दोहरी भूमिका होती है। यह नियामक और कानूनी आवश्यकताओं को पूरा करता है, साथ ही गुणवत्ता नियंत्रण का एक साधन भी है। जब कर्मचारी यह समझ पाते हैं कि किन आंकड़ों और कारकों ने किसी अनुशंसा को प्रभावित किया, तो वे त्रुटियों को अधिक तेज़ी से पहचान पाते हैं और परिणाम का उचित मूल्यांकन करना सीख जाते हैं। स्पष्टीकरण का अर्थ यह नहीं है कि किसी जटिल मॉडल के प्रत्येक गणितीय चरण का खुलासा किया जाए। महत्वपूर्ण यह है कि निर्णय के महत्व से संबंधित एक स्पष्ट, मामले-विशिष्ट व्याख्या प्रस्तुत की जाए।.

आर्थिक गणना प्रक्रिया से शुरू होती है।

बैंकिंग क्षेत्र में कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) का आर्थिक महत्व बहुत अधिक है। विश्लेषण बताते हैं कि जनरेटिव एआई दीर्घकालिक रूप से वैश्विक बैंकिंग क्षेत्र में प्रति वर्ष 200 अरब डॉलर से 340 अरब डॉलर तक का मूल्यवर्धन कर सकता है। यह मूल्यवर्धन मुख्य रूप से बढ़ी हुई उत्पादकता, तीव्र प्रसंस्करण, बेहतर निर्णय लेने की क्षमता और अधिक गहन ग्राहक सेवा से प्राप्त होता है। हालांकि, ऐसे संभावित अनुमान स्वतः प्राप्त होने वाले लाभों की गारंटी नहीं देते हैं। ये व्यापक और प्रभावी कार्यान्वयन से संभव होने वाली संभावनाओं का वर्णन करते हैं, न कि केवल एक मॉडल खरीदने से प्राप्त होने वाले परिणामों का।.

इसलिए, किसी एआई परियोजना पर निवेश का प्रतिफल प्रयोगशाला में मॉडल की सटीकता से अधिक परिवर्तित प्रक्रिया पर निर्भर करता है। एक प्रणाली दस्तावेजों का सारांश कुछ ही सेकंड में प्रस्तुत कर सकती है, लेकिन यदि कर्मचारियों को परिणाम को किसी अन्य प्रणाली में कॉपी करना पड़े, कई बार उसकी समीक्षा करनी पड़े और मैन्युअल रूप से उसे अनुमोदित करना पड़े, तो इससे कोई मापने योग्य लाभ नहीं मिलेगा। इसी प्रकार, धोखाधड़ी का तेजी से पता लगाना भी व्यर्थ है यदि चेतावनी समय पर जिम्मेदार टीम तक नहीं पहुंचती या कोई कार्रवाई शुरू नहीं की जाती। उत्पादकता तभी उत्पन्न होती है जब सूचना एकत्र करना, निर्णय लेना और क्रियान्वयन एक निर्बाध प्रक्रिया में जुड़े हों।.

किसी भी परियोजना के शुरू होने से पहले, यह निर्धारित करना आवश्यक है कि किन प्रमुख प्रदर्शन संकेतकों (केपीआई) में सुधार किया जाना है। धोखाधड़ी का पता लगाने के लिए, इसमें रोके गए नुकसान, सफलता दर, गलत चेतावनी दर और प्रसंस्करण समय शामिल हो सकते हैं। ऋण देने के क्षेत्र में, प्रसंस्करण समय, चूक का जोखिम, समापन दर और प्रति आवेदन लागत प्रासंगिक हैं। ग्राहक सेवा में, प्रथम संपर्क समाधान दर, औसत प्रसंस्करण समय, ग्राहक संतुष्टि और शिकायत निवारण दर महत्वपूर्ण हैं। आंतरिक ज्ञान सहायकों के लिए, खोज में लगने वाला समय, प्रतिक्रिया की गुणवत्ता और वास्तविक उपयोग भी प्रमुख मापदंड हैं।.

एक विश्वसनीय लागत-लाभ विश्लेषण में न केवल विकास और लाइसेंसिंग, बल्कि डेटा तैयारी, इंटरफेस, सत्यापन, साइबर सुरक्षा, प्रशिक्षण, निरंतर निगरानी और मॉडल परिवर्तनों को भी ध्यान में रखना आवश्यक है। विशेष रूप से जनरेटिव एआई के मामले में, लेनदेन की मात्रा, संदर्भ की अवधि और मॉडल के आकार के साथ उपयोग शुल्क में काफी वृद्धि हो सकती है। इसलिए, कुछ सौ अनुरोधों वाली एक पायलट परियोजना भविष्य की परिचालन लागतों की वास्तविक तस्वीर प्रदान नहीं करती है। संपूर्ण जीवनचक्र में व्यापक लागत विश्लेषण से ही पता चलता है कि कोई उपयोग मामला वास्तव में बड़े पैमाने पर लागू हो सकता है या नहीं।.

मौलिक आमूल-चूल पुनर्निर्माण के बजाय संरचनात्मक आधुनिकीकरण

किसी वित्तीय संस्थान के लिए मूलभूत बैंकिंग अवसंरचना का आधुनिकीकरण करना सबसे जोखिम भरे कार्यों में से एक है। एक ही बड़े कार्यक्रम में पूर्ण प्रतिस्थापन से संरचनात्मक स्पष्टता का वादा तो होता है, लेकिन इससे तकनीकी, परिचालन और संगठनात्मक जोखिम भी बढ़ जाते हैं। देरी या त्रुटियां महत्वपूर्ण कार्यों को प्रभावित कर सकती हैं। इसलिए, चरणबद्ध, मॉड्यूलर दृष्टिकोण आमतौर पर अधिक व्यावहारिक होता है।.

पूरे बैंक का आधुनिकीकरण एक साथ नहीं किया जा रहा है। इसके बजाय, संस्था एक विशिष्ट क्षमता का आधुनिकीकरण कर रही है, जैसे कि वास्तविक समय भुगतान, ऋण निर्णय या ग्राहक पहचान। नया घटक मजबूत इंटरफेस के माध्यम से मौजूदा प्रणालियों से जुड़ा है और साझा डेटा और नियंत्रण तंत्र का उपयोग करता है। इसके बाद अगली क्षमता को लागू किया जाता है। विस्तार के प्रत्येक चरण को अंतर्निहित बुनियादी ढांचे को मजबूत करते हुए अपना व्यावसायिक मूल्य प्रदान करना चाहिए।.

यह दृष्टिकोण छोटे-छोटे प्रोजेक्टों को आपस में जोड़ने से अलग है। एक आर्किटेक्चर तभी बन सकता है जब उसके घटक एकसमान नियमों के अनुसार परस्पर क्रिया करें। इनमें मानकीकृत इंटरफेस, एक समान पहचान और प्राधिकरण मॉडल, सुसंगत डेटा शब्दावली और केंद्रीकृत लॉगिंग और निगरानी शामिल हैं। इन मानकों के बिना, परिणाम केवल विखंडन का एक आधुनिक रूप ही होगा।.

नवाचार के लिए यह चरणबद्ध दृष्टिकोण विशेष रूप से कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) के लिए उपयुक्त है। कोई संस्थान शुरुआत में सीमित उपयोग के लिए आवश्यक डेटा उत्पाद, परीक्षण तंत्र और परिचालन उपकरण विकसित कर सकता है। यदि इन मूलभूत घटकों को जानबूझकर पुन: प्रयोज्य बनाया जाता है, तो अगले अनुप्रयोग तक पहुँचने का मार्ग सरल हो जाता है। इस प्रकार, पहले अनुप्रयोग में किया गया निवेश बाद की परियोजनाओं के लिए बुनियादी ढांचे के एक हिस्से का वित्तपोषण करता है। यहीं से सकारात्मक विस्तार का प्रभाव शुरू होता है।.

'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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पहला उपयोग सीमित और प्रासंगिक होना चाहिए।

पहले सफल उपयोग के लिए उपयुक्त विकल्प का चयन केवल एक परियोजना की सफलता को ही निर्धारित नहीं करता। यह प्रबंधन के आत्मविश्वास, कर्मचारियों की स्वीकृति और आगे के अनुप्रयोगों को मंजूरी देने के लिए नियंत्रण विभागों की तत्परता को भी प्रभावित करता है। इसलिए, एक उपयुक्त प्रवेश बिंदु को स्पष्ट रूप से परिभाषित, आर्थिक रूप से प्रासंगिक और किसी मौजूदा निर्णय से सीधे जुड़ा होना चाहिए।.

संदिग्ध लेन-देन की रीयल-टाइम पहचान इसका एक उपयुक्त उदाहरण है। बैंक धोखाधड़ी टीम को तुरंत नहीं बदलता, बल्कि अपनी कार्यप्रणाली में सुधार करता है। यह प्रणाली मामलों को प्राथमिकता देती है, प्रासंगिक सहसंबंधों को उजागर करती है और ऐसे निर्णय के लिए संदर्भ प्रदान करती है जो वैसे भी लेना आवश्यक होता। इसके लाभों को स्पष्ट प्रमुख प्रदर्शन संकेतकों का उपयोग करके मापा जा सकता है, जबकि शुरुआत में नियंत्रण मानव के पास ही रहता है। साथ ही, यह उपयोग संस्था को लेन-देन डेटा, ग्राहक पहचान, पहुंच अधिकार और ऑडिट ट्रेल को ठीक से व्यवस्थित करने के लिए बाध्य करता है।.

व्यापक रूप से परिभाषित परियोजनाएं, जैसे कि पूरे बैंक के लिए एक सार्वभौमिक एआई सहायक, कम उपयुक्त होती हैं। हालांकि ऐसी परियोजनाएं रणनीतिक रूप से आकर्षक लगती हैं, लेकिन अक्सर इनमें स्पष्ट रूप से परिभाषित प्रक्रिया स्वामी और आसानी से मापने योग्य लक्ष्य मीट्रिक का अभाव होता है। इन्हें एक साथ कई डेटा स्रोतों का उपयोग करना होता है, विभिन्न जोखिम वर्गों को कवर करना होता है और उपयोगकर्ताओं की अत्यधिक विविधतापूर्ण अपेक्षाओं को पूरा करना होता है। इससे किसी भी ठोस लाभ के दिखने से पहले समन्वय की आवश्यकता बढ़ जाती है।.

इसलिए, एक अच्छा प्रारंभिक उपयोग मामला एक साथ कई शर्तों को पूरा करता है। यह स्पष्ट आर्थिक प्रभाव वाली वास्तविक दुनिया की समस्या का समाधान करता है, एक स्पष्ट रूप से परिभाषित कार्यप्रवाह में हस्तक्षेप करता है, इसमें पर्याप्त डेटा उपलब्ध होता है, और इसे शुरू में सीमित दायरे में संचालित किया जा सकता है। इसके अलावा, इसे ऐसे तकनीकी और नियामक आधारभूत तत्व उत्पन्न करने चाहिए जिनका बाद में पुन: उपयोग किया जा सके। रणनीतिक गुणवत्ता अधिकतम आकार में नहीं, बल्कि अधिकतम सीखने और प्लेटफ़ॉर्म मूल्य में निहित है।.

लोग कार्यस्थल में सहज संक्रमण सुनिश्चित करते हैं।

निर्णय लेने की प्रक्रिया में मनुष्यों की भूमिका को अक्सर एक अस्थायी सुरक्षा कवच के रूप में देखा जाता है। वास्तव में, वे कई स्थायी कार्य करते हैं। विषय विशेषज्ञ ऐतिहासिक आंकड़ों से पूरी तरह से निरूपित न होने वाले संदर्भों को पहचानते हैं, अपवादों का आकलन करते हैं और ग्राहकों के प्रति उत्तरदायित्व निभाते हैं। साथ ही, उनकी प्रतिक्रिया से यह जानकारी मिलती है कि मॉडल कब सही है और कब गलत।.

इसलिए, प्रभावी कार्यान्वयन की शुरुआत सीमित उपयोगकर्ता समूह से होनी चाहिए। यह समूह वास्तविक कार्य परिस्थितियों को प्रतिबिंबित करने के लिए पर्याप्त रूप से प्रतिनिधि होना चाहिए, लेकिन इतना छोटा भी होना चाहिए कि नियंत्रित समस्या-समाधान संभव हो सके। कर्मचारियों को न केवल उपयोगकर्ता पुस्तिका की आवश्यकता है, बल्कि सिस्टम की खूबियों, सीमाओं और सामान्य त्रुटि पैटर्न की समझ भी होनी चाहिए। जो लोग एआई कार्यान्वयन को आँख बंद करके स्वीकार करते हैं या उन्हें पूरी तरह से अस्वीकार करते हैं, वे दोनों ही विश्वसनीय उपयोग में समान रूप से बाधा उत्पन्न करेंगे।.

प्रत्येक अनुशंसा के लिए, यह स्पष्ट होना चाहिए कि मैन्युअल समीक्षा कब अनिवार्य है और विचलन को कैसे दर्ज किया जाना है, यह तय करने का अधिकार किसे है। संशोधनों का व्यवस्थित रिकॉर्ड रखना विशेष रूप से महत्वपूर्ण है। यदि कर्मचारी नियमित रूप से एआई अनुशंसा को ठीक करते हैं, तो यह मॉडल की कमियों, अपूर्ण डेटा या खराब डिज़ाइन वाले उपयोगकर्ता इंटरफ़ेस का संकेत दे सकता है। इस तरह की प्रतिक्रिया को व्यवधान के रूप में नहीं, बल्कि नियंत्रण प्रक्रिया के एक भाग के रूप में देखा जाना चाहिए।.

कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) के आने से भूमिकाओं में भी बदलाव आता है। कुछ दोहराव वाले काम अप्रचलित हो जाते हैं, जबकि निगरानी, ​​अपवाद प्रबंधन और ग्राहक संचार का महत्व बढ़ जाता है। बैंकों को इस बदलाव को प्रशिक्षण और क्षमता नियोजन में शुरू से ही एकीकृत करना होगा। अन्यथा, एक विरोधाभासी परिणाम सामने आता है: सैद्धांतिक रूप से सिस्टम समय बचाता है, लेकिन संगठन पुराने कार्यों, अनुमोदन स्तरों और स्टाफिंग मॉडल को अपरिवर्तित बनाए रखता है। ऐसे में, AI उत्पादकता बढ़ाने के बजाय एक अतिरिक्त परत बन जाता है।.

व्यक्तिगत अनुप्रयोग से लेकर साझा एआई फैक्ट्री तक

एक बार जब पहला एप्लिकेशन सुचारू रूप से चलने लगे, तो अगले उपयोग के लिए नए सिरे से शुरुआत करने की आवश्यकता नहीं है। मौजूदा लेनदेन डेटाबेस, पहचान संबंधी तर्क, लॉगिंग और अनुमोदन कार्यप्रणाली को एक साझा संसाधन के रूप में माना जाना चाहिए। एआई-आधारित धोखाधड़ी का पता लगाने से शुरुआत करने वाला बैंक बाद में इस आधार के कुछ हिस्सों का उपयोग क्रेडिट जोखिम मूल्यांकन, मनी लॉन्ड्रिंग विरोधी उपायों या पोर्टफोलियो निगरानी के लिए कर सकता है। व्यावसायिक मॉडल अलग-अलग हो सकते हैं, लेकिन बुनियादी ढांचे की कई आवश्यकताएं समान रहती हैं।.

इस पुन: उपयोग प्रक्रिया से एक एआई फैक्ट्री का निर्माण होता है। इसका अर्थ यह नहीं है कि कोई केंद्रीय विभाग सभी मॉडल स्वयं विकसित करे, बल्कि एक मानकीकृत उत्पादन वातावरण तैयार किया जाए। विशेषज्ञ विभाग समस्याओं और प्रक्रिया संबंधी ज्ञान का योगदान देते हैं। डेटा और प्रौद्योगिकी इकाइयाँ प्लेटफ़ॉर्म, उपकरण और इंटरफ़ेस प्रदान करती हैं। जोखिम प्रबंधन, डेटा सुरक्षा, सूचना सुरक्षा और अनुपालन ऐसे नियंत्रण परिभाषित करते हैं जिन्हें विकास प्रक्रिया में यथासंभव स्वचालित रूप से एकीकृत किया जाता है। एक केंद्रीय समिति प्रत्येक तकनीकी विवरण में हस्तक्षेप किए बिना प्राथमिकताओं और जोखिम श्रेणियों का निर्धारण करती है।.

ऐसे वातावरण में मॉडल और एप्लिकेशन डायरेक्टरी, पुन: उपयोग योग्य डेटा उत्पाद, मानकीकृत परीक्षण पैकेज, स्वचालित दस्तावेज़ीकरण, वर्ज़न नियंत्रण, निगरानी और नियंत्रित डीकमीशनिंग शामिल हैं। जनरेटिव एआई शासन के दायरे को बढ़ाता है। न केवल मॉडल, बल्कि प्रॉम्प्ट, ज्ञान स्रोत, सुरक्षा फ़िल्टर और उपयोग किए गए टूल का भी वर्ज़न नियंत्रण और ऑडिट होना आवश्यक है। एजेंट-आधारित प्रणालियों के साथ, अतिरिक्त चुनौती यह है कि केवल एक प्रतिक्रिया ही नहीं, बल्कि कार्यों के अनुक्रम को नियंत्रित किया जाना चाहिए।.

एआई फैक्ट्री के लाभ कम लीड टाइम और घटी हुई सीमांत लागत में स्पष्ट रूप से दिखाई देते हैं। ऑडिट पूरी तरह खत्म नहीं होते, बल्कि वे दोहराने योग्य हो जाते हैं। टीमों को अब हर बार यह तय करने के लिए पुनर्विचार करने की आवश्यकता नहीं होती कि कौन से दस्तावेज़ आवश्यक हैं या प्रदर्शन में गिरावट का पता कैसे लगाया जाए। मानकीकृत साक्ष्य स्वचालित रूप से उत्पन्न किए जा सकते हैं। बैंक मॉडल और एआई अनुप्रयोगों के लिए औद्योगिक आपूर्ति श्रृंखला के साथ तात्कालिक परियोजना कार्य को प्रतिस्थापित कर रहा है।.

नियमन एक वास्तुशिल्पीय सिद्धांत बन जाता है

यूरोपीय बैंक डेटा सुरक्षा, उपभोक्ता संरक्षण, बैंकिंग पर्यवेक्षण संबंधी आवश्यकताओं, डिजिटल लचीलापन और एआई-विशिष्ट नियमों सहित एक जटिल नियामक ढांचे के अंतर्गत कार्य करते हैं। व्यक्तियों की साख जांच और क्रेडिट मूल्यांकन सबसे संवेदनशील अनुप्रयोगों में से हैं। ऐसे सिस्टमों के लिए, जोखिम प्रबंधन, डेटा गुणवत्ता, तकनीकी दस्तावेज़ीकरण, मानवीय निगरानी, ​​सटीकता और पता लगाने की क्षमता की मांग लगातार बढ़ रही है। साथ ही, संस्थानों को अपनी सूचना और संचार प्रौद्योगिकी के लचीलेपन के साथ-साथ बाहरी सेवा प्रदाताओं से जुड़े जोखिमों का प्रबंधन भी करना होगा।.

ऑडिट से ठीक पहले मैन्युअल रूप से तैयार किए गए दस्तावेज़ों से इन आवश्यकताओं को विश्वसनीय रूप से पूरा नहीं किया जा सकता है। नियमों को आर्किटेक्चर और वर्कफ़्लो में रूपांतरित किया जाना चाहिए। प्रत्येक प्रासंगिक मॉडल संस्करण का एक ट्रेस करने योग्य इतिहास होना चाहिए। डेटा स्रोत, परीक्षण परिणाम, अनुमोदन और प्रदर्शन मेट्रिक्स को लगातार रिकॉर्ड किया जाना चाहिए। मॉडल, प्रॉम्प्ट या नॉलेज बेस में किए गए बदलावों को बिना जांचे-परखे उत्पादन में जारी नहीं किया जाना चाहिए। बैंक को महत्वपूर्ण कार्यों के लिए मजबूत फ़ेलओवर और शटडाउन विकल्पों की आवश्यकता है।.

प्रबंधन की जिम्मेदारियां भी बदल रही हैं। एआई न तो पूरी तरह से आईटी का मुद्दा है और न ही केवल जोखिम प्रबंधन की जिम्मेदारी। शासी निकाय को आर्थिक उद्देश्यों, जोखिम के स्वीकार्य स्तर और सुरक्षित संचालन के लिए उपलब्ध संसाधनों को परिभाषित करना होगा। किसी नवाचार टीम को जिम्मेदारी सौंपने से प्रबंधन इस जिम्मेदारी से मुक्त नहीं हो जाता। एआई क्रेडिट, भुगतान और ग्राहक संपर्क में जितना अधिक गहराई से एकीकृत होता जाएगा, उतना ही यह मूल व्यवसाय मॉडल का अभिन्न अंग बनता जाएगा।.

सही ढंग से लागू किए जाने पर, नियमन प्रतिस्पर्धात्मक लाभ प्रदान कर सकता है। सत्यापन प्रक्रियाओं को स्वचालित करने, डेटा को सुव्यवस्थित ढंग से प्रलेखित करने और जिम्मेदारियों को स्पष्ट रूप से निर्धारित करने वाली संस्था, कमज़ोर नियंत्रण प्रणाली वाले प्रतिस्पर्धी की तुलना में नए अनुप्रयोगों को तेज़ी से जारी कर सकती है। इस प्रकार, अनुपालन एक अतिरिक्त लागत कारक नहीं, बल्कि एक विश्वसनीय विकास तंत्र का अभिन्न अंग बन जाता है।.

बाह्य सेवा प्रदाता संगठनात्मक समस्या का समाधान नहीं करते हैं।

क्लाउड प्लेटफॉर्म, कोर बैंकिंग प्रदाता और विशेषज्ञ एआई कंपनियां विकास और कार्यान्वयन में काफी तेजी ला सकती हैं। वे शक्तिशाली मॉडल, कंप्यूटिंग क्षमता, सुरक्षा सुविधाएँ और तैयार उद्योग घटक प्रदान करते हैं। कई संस्थानों के लिए, हर तकनीकी स्तर को स्वयं विकसित करना आर्थिक रूप से अनुचित होगा। हालांकि, प्रौद्योगिकी को आउटसोर्स करने को जिम्मेदारी को आउटसोर्स करने से भ्रमित नहीं करना चाहिए।.

बैंक को यह समझना आवश्यक है कि कोई सेवा प्रदाता किस प्रकार का डेटा संसाधित करता है, यह डेटा कहाँ संग्रहीत है, और क्या इसका उपयोग तृतीय-पक्ष मॉडलों को बेहतर बनाने के लिए किया जा सकता है। उपलब्धता, स्विचिंग विकल्प, लागत रुझान और मालिकाना इंटरफेस पर निर्भरता भी समान रूप से महत्वपूर्ण हैं। विफलता या प्रदर्शन में महत्वपूर्ण परिवर्तन की स्थिति में, यह स्पष्ट होना चाहिए कि कौन सी महत्वपूर्ण प्रक्रियाएँ प्रभावित होती हैं और कौन से विकल्प उपलब्ध हैं।.

इसलिए, एक उचित खरीद निर्णय में केवल मॉडल की सटीकता का आकलन ही नहीं किया जाता है। इसमें एकीकरण क्षमता, पारदर्शिता, डेटा सुवाह्यता, सुरक्षा नियंत्रण, लेखापरीक्षा अधिकार, उपठेकेदार और निकास लागत जैसे कारकों पर विचार किया जाता है। प्रायोगिक चरण में सबसे किफायती प्रस्ताव भी बड़े पैमाने पर महंगा साबित हो सकता है यदि इसमें उच्च परिवर्तनीय उपयोग शुल्क, जटिल अनुकूलन या विक्रेता के साथ मजबूत अनुबंध जैसी समस्याएं उत्पन्न हों।.

हाइब्रिड मॉडल अक्सर रणनीतिक रूप से लाभदायक होता है। मानकीकृत कोर तकनीक बाहरी स्रोतों से प्राप्त की जाती है, जबकि बैंक संवेदनशील डेटा, व्यावसायिक नियमों, प्रक्रिया एकीकरण और जोखिम प्रबंधन पर अपना नियंत्रण बनाए रखता है। विशिष्टता केवल एक सामान्य मॉडल के स्वामित्व से नहीं, बल्कि उच्च गुणवत्ता वाले आंतरिक डेटा और बेहतर प्रक्रियाओं के संयोजन से उत्पन्न होती है।.

विस्तार के लिए एक नए नियंत्रण तर्क की आवश्यकता होती है।

कई बैंक एआई परियोजनाओं का मूल्यांकन बजट अनुपालन, विकास प्रगति और उपयोगकर्ता संख्या के आधार पर करते हैं। उत्पादक प्रणालियों के लिए ये मापदंड अपर्याप्त हैं। प्रबंधन को एक संतुलित नियंत्रण मॉडल की आवश्यकता है जो आर्थिक प्रभाव, मॉडल प्रदर्शन, जोखिम और उपयोग को एक साथ ध्यान में रखे। तभी यह निर्धारित किया जा सकता है कि कोई एप्लिकेशन वास्तव में मूल्य सृजित करता है या केवल गतिविधि उत्पन्न करता है।.

आर्थिक संकेतक सीधे लक्षित प्रक्रिया से जुड़े होने चाहिए। साथ ही, सटीकता, गलत अलार्म दर, प्रतिक्रिया समय और उपलब्धता जैसे तकनीकी मापदंडों की निगरानी की जानी चाहिए। इसके अतिरिक्त, पूर्वाग्रह, शिकायतें, ओवरराइड, डेटा उल्लंघन और मॉडल विचलन जैसे जोखिम संकेतकों पर भी विचार किया जाना चाहिए। उच्च उपयोग दर सकारात्मक है, लेकिन तभी जब गुणवत्ता और परिणामों में योगदान संतोषजनक हो। इसके विपरीत, एक तकनीकी रूप से मजबूत एप्लिकेशन भी विफल हो सकता है यदि कर्मचारी खराब एकीकरण के कारण इसका उपयोग करने से बचते हैं।.

पोर्टफोलियो विश्लेषण विशेष रूप से महत्वपूर्ण है। हर पायलट प्रोजेक्ट को जारी रखना ज़रूरी नहीं है। अगर अपेक्षित लाभ बहुत कम हों, डेटा स्थायी रूप से अनुपयुक्त हो जाए, या सुरक्षित एकीकरण अत्यधिक महंगा हो जाए, तो प्रोजेक्ट को बंद कर देना चाहिए। प्रोजेक्ट को नियमित रूप से बंद करने से बेहतर उपयोग के मामलों के लिए संसाधन उपलब्ध हो जाते हैं। नवाचार की संस्कृति का मतलब हर प्रयोग को बचाना नहीं है, बल्कि प्राप्त जानकारियों को शीघ्रता से निर्णयों में बदलना है।.

इसके अलावा, फंडिंग में प्लेटफ़ॉर्म और एप्लिकेशन के बीच अंतर स्पष्ट रूप से किया जाना चाहिए। साझा डेटा, संचालन और परिचालन घटक कई परियोजनाओं के लिए लाभ उत्पन्न करते हैं और इन्हें पूरी तरह से पहले उपयोग के मामले से नहीं जोड़ा जाना चाहिए। अन्यथा, पहला उपयोग का मामला कृत्रिम रूप से अलाभकारी प्रतीत होता है, जबकि बाद की परियोजनाएं इसके प्रारंभिक निवेश से लाभान्वित होती हैं। एक पारदर्शी लागत मॉडल अल्पकालिक विभागीय दृष्टिकोण से केंद्रीय बुनियादी ढांचे को अपर्याप्त वित्त पोषण से बचाता है।.

पूर्व नियोजित नियंत्रण के माध्यम से गति प्राप्त की जाती है।

यह एक आम गलत धारणा है कि नियंत्रण और गति अनिवार्य रूप से एक दूसरे के विपरीत हैं। कोई संस्था मुख्य रूप से तब धीमी हो जाती है जब आवश्यकताएं स्पष्ट नहीं होतीं, निर्णय हर बैठक में पुनर्विचार के बाद लिए जाते हैं, और दस्तावेज़ मैन्युअल रूप से तैयार किए जाते हैं। दूसरी ओर, सुव्यवस्थित नियंत्रण उत्पादन की राह को गति प्रदान करता है।.

इसमें अनिवार्य जोखिम श्रेणियां, पूर्वनिर्धारित परीक्षण, अनुमोदित तकनीकी टेम्पलेट और स्पष्ट निर्णय लेने का अधिकार शामिल है। परियोजना टीम को शुरुआत में ही पता होना चाहिए कि कौन से डेटा वर्ग अनुमत हैं, कौन से दस्तावेज़ आवश्यक हैं और रिलीज़ से पहले किन मानदंडों को पूरा करना होगा। स्वचालित परीक्षण प्रत्येक परिवर्तन के साथ गुणवत्ता, सुरक्षा और पूर्वाग्रहों की पुनः जाँच कर सकते हैं। इससे रिलीज़ प्रक्रिया व्यक्तियों पर निर्भर रहने के बजाय प्रतिलिपि योग्य बन जाती है।.

लॉन्च से पहले त्रुटियों से निपटने के तरीके भी परिभाषित किए जाने चाहिए। कोई भी जटिल मॉडल सभी परिस्थितियों में समान रूप से प्रभावी नहीं रहता। ग्राहक व्यवहार, धोखाधड़ी के पैटर्न, उत्पाद पेशकश और आर्थिक स्थितियां लगातार बदलती रहती हैं। इसलिए, प्रत्येक सिस्टम को निगरानी, ​​अलर्ट सीमा और एक जिम्मेदार प्रबंधक की आवश्यकता होती है। यदि मानों में विचलन होता है, तो बैंक को मॉडल को सीमित करने, पिछले संस्करण पर वापस जाने या मैन्युअल प्रक्रिया पर स्विच करने में सक्षम होना चाहिए।.

नियंत्रित तरीके से लागत कम करने की यह क्षमता, स्केलिंग का एक अनदेखा पहलू है। संगठन स्वचालन का स्तर तभी बढ़ाते हैं जब उन्हें यह विश्वास होता है कि व्यवधान की स्थिति में वे इसे तुरंत कम कर सकते हैं। इस प्रकार, लचीलापन साहस की नींव रखता है।.

प्रतियोगिता का निर्णय सीखने की प्रक्रिया के आधार पर होता है।

अब बैंक केवल शक्तिशाली एआई मॉडल तक पहुंच के आधार पर ही अपनी पहचान नहीं बना पाएंगे। सामान्य मॉडल और कंप्यूटिंग क्षमता तेजी से उपलब्ध और परस्पर उपयोग योग्य होती जा रही है। प्रतिस्पर्धात्मक लाभ प्रौद्योगिकी को मालिकाना डेटा, प्रक्रियाओं, विशेषज्ञता और ग्राहक संबंधों के साथ संयोजित करने की क्षमता में निहित है। यह क्षमता किसी एक अभूतपूर्व आविष्कार से नहीं, बल्कि संस्थागत अनुभव के माध्यम से उभर कर आएगी।.

जिन संस्थानों में साझा डेटाबेस और स्थापित नियंत्रण प्रक्रियाएं होती हैं, वे नए एप्लिकेशन अधिक तेज़ी से जोड़ सकते हैं। वे वास्तविक दुनिया के प्रदर्शन से संबंधित अधिक डेटा एकत्र करते हैं, अपने मॉडल को जल्दी सुधारते हैं और कर्मचारियों और ग्राहकों का विश्वास तेज़ी से हासिल करते हैं। यह लाभ इसलिए और भी मजबूत होता है क्योंकि प्रत्येक सफल कार्यान्वयन अगले कार्यान्वयन की लागत को कम करता है। दूसरी ओर, साझा आधार के बिना बैंकों को प्रत्येक परियोजना के लिए एकीकरण, परीक्षण और संगठनात्मक संरेखण के लिए नए सिरे से भुगतान करना पड़ता है।.

सिर्फ आकार ही फायदे की गारंटी नहीं देता। बड़े बैंकों के पास अधिक डेटा और निवेश क्षमता होती है, लेकिन अक्सर उनकी प्रणाली अधिक जटिल होती है और निर्णय लेने की प्रक्रिया धीमी होती है। छोटे संस्थान स्पष्ट संरचना और सुसंगत प्राथमिकता के साथ तेजी से काम कर सकते हैं, लेकिन उन्हें प्लेटफॉर्म प्रदाताओं पर अपनी निर्भरता को सावधानीपूर्वक प्रबंधित करना होगा। महत्वपूर्ण बात संसाधनों की कुल संख्या नहीं, बल्कि उनकी परिवर्तनकारी क्षमताओं की उत्पादकता है।.

सहयोग का महत्व भी बढ़ता जा रहा है। कई संस्थानों को धोखाधड़ी की रोकथाम, साइबर सुरक्षा और नियामक रिपोर्टिंग में समान चुनौतियों का सामना करना पड़ता है। सामान्य मानक, सुरक्षित डेटा विनिमय मॉडल और उद्योग-विशिष्ट प्लेटफॉर्म लागत को कम कर सकते हैं और संपूर्ण वित्तीय प्रणाली की मजबूती बढ़ा सकते हैं। प्रतिस्पर्धा और सहयोग परस्पर विरोधी नहीं हैं। मानकीकृत ढाँचे ग्राहक अनुभव, सलाह और उत्पाद डिज़ाइन में अंतर पैदा करने के अवसर प्रदान करते हैं।.

पायलटों की भीड़ से निकलने का एक कारगर तरीका

प्रदर्शन से उत्पादन की ओर संक्रमण एक निष्पक्ष मूल्यांकन से शुरू होता है। बैंक को चल रही पायलट परियोजनाओं, उपयोग किए गए मॉडलों, डेटा स्रोतों, लागतों, जोखिमों और वास्तविक उपयोग के संबंध में पारदर्शिता की आवश्यकता है। अनावश्यक प्रयासों और अंतिम परिणाम में स्पष्ट योगदान न देने वाली परियोजनाओं की पहचान करना आवश्यक है। यह कदम अपने आप में राजनीतिक रूप से चुनौतीपूर्ण हो सकता है क्योंकि यह नवाचार की प्रगति को परिप्रेक्ष्य में रखता है। हालांकि, आर्थिक रूप से यह अत्यंत महत्वपूर्ण है।.

संस्थान को कुछ प्राथमिकता-आधारित निर्णय लेने की प्रक्रियाओं का चयन करना चाहिए, जिनके सुधार से मापने योग्य लाभ प्राप्त हो सके। प्रत्येक प्रक्रिया के लिए, स्वामी, प्रमुख प्रदर्शन संकेतक (केपीआई), जोखिम वर्ग और आवश्यक डेटा परिभाषित किए जाते हैं। साथ ही, एक न्यूनतम साझा प्लेटफ़ॉर्म विकसित किया जाता है, जिसमें डेटा एक्सेस, पहचान प्रबंधन, लॉगिंग, एक मॉडल डायरेक्टरी, परीक्षण स्वचालन और निगरानी शामिल होती है। न्यूनतम का अर्थ अस्थायी नहीं है, बल्कि यह प्रारंभिक उपयोग के लिए सीमित है, फिर भी पुन: प्रयोज्य है।.

प्रारंभिक उत्पादन चरण सीमित दायरे और मानवीय निगरानी के साथ शुरू होता है। बैंक न केवल मॉडल की सटीकता बल्कि सिग्नल इनपुट से लेकर अंतिम निर्णय तक की पूरी प्रक्रिया का मापन करता है। त्रुटियों, ओवरराइड और उपयोगकर्ता व्यवहार का व्यवस्थित रूप से विश्लेषण किया जाता है। गुणवत्ता, स्थिरता और आर्थिक योगदान सिद्ध होने पर ही दायरे का विस्तार किया जाएगा।.

इसके बाद एक संबंधित उपयोग का उदाहरण दिया गया है जो यथासंभव अधिक से अधिक मौजूदा घटकों का लाभ उठाता है। उदाहरण के लिए, धोखाधड़ी का पता लगाने के बाद अधिक व्यापक लेनदेन निगरानी, ​​केस वर्करों की सहायता द्वारा दस्तावेज़ वर्गीकरण, या तेज़ पोर्टफोलियो निगरानी द्वारा क्रेडिट पूर्व-जांच की जा सकती है। प्रत्येक विस्तार का उद्देश्य एक नया, पृथक सिस्टम बनाने के बजाय, सामान्य आधार को बेहतर बनाना होना चाहिए।.

इससे निवेश का तरीका बदल जाता है। बैंक अब स्वतंत्र प्रयोगों की एक श्रृंखला को वित्तपोषित नहीं करता, बल्कि चरणबद्ध तरीके से परिचालन क्षमता का निर्माण करता है। पहला तरीका अक्सर सबसे महंगा होता है क्योंकि यह प्लेटफॉर्म के विकास में योगदान देता है। दूसरा तरीका तेज़ और सस्ता होना चाहिए। यदि ऐसा नहीं होता है, तो या तो पुन: प्रयोज्यता की कमी है या आर्किटेक्चर का डिज़ाइन खराब है।.

वास्तविक एआई रणनीति परिचालन क्षमता है।

यह मुख्य निष्कर्ष असहज करने वाला है क्योंकि यह शानदार मॉडलों से ध्यान हटाकर कम आकर्षक अंतर्निहित मुद्दों पर केंद्रित करता है। बैंक शायद ही कभी उपयुक्त उपयोग के मामले के अभाव में विफल होते हैं। वे इसलिए विफल होते हैं क्योंकि डेटा मेल नहीं खाता, जिम्मेदारियां अस्पष्ट रहती हैं, नियंत्रण बहुत देर से शुरू होते हैं और प्रक्रियाओं को पुनर्गठित नहीं किया जाता है। एक बेहतर मॉडल इन कमियों की भरपाई नहीं कर सकता।.

इसलिए सफल संस्थान एआई को मौजूदा प्रक्रियाओं पर थोपी गई एक परत के रूप में नहीं देखते। वे इस तकनीक का उपयोग डेटा, निर्णयों और जिम्मेदारियों को पुनर्गठित करने के अवसर के रूप में करते हैं। वे धीरे-धीरे आधुनिकीकरण करते हैं, शुरुआत से ही अनुपालन को एकीकृत करते हैं, और एक सीमित उपयोग के मामले से शुरू करते हैं जिसके लाभ दैनिक कार्यों में प्रदर्शित किए जा सकें। इसके बाद, वे व्यक्तिगत मॉडलों का विस्तार नहीं करते, बल्कि मॉडलों के सुरक्षित उपयोग के लिए सामूहिक क्षमता का विस्तार करते हैं।.

आर्थिक परिप्रेक्ष्य स्पष्ट है। अलग-थलग पायलट परियोजनाओं से लगातार बढ़ती निश्चित लागतें और सीमित लाभ प्राप्त होते हैं। इसके विपरीत, साझा डेटा और शासन प्रणाली से आगे के अनुप्रयोगों की सीमांत लागत कम हो जाती है। तकनीकी पुन: उपयोग से वित्तीय पैमाने की बचत होती है। निरंतर नियंत्रण से गति बढ़ती है। पारदर्शी निर्णय विश्वास का निर्माण करते हैं।.

इससे रणनीतिक प्रश्न में भी बदलाव आता है। किसी बैंक की प्रतिस्पर्धात्मकता अब इस बात पर निर्भर नहीं करेगी कि वह अगला कौन सा एआई प्रोजेक्ट प्रस्तुत कर सकता है। महत्वपूर्ण यह है कि क्या वह एक अच्छे विचार को एक स्थिर, निगरानीयुक्त और लाभदायक प्रक्रिया में परिवर्तित कर सकता है। विजेता वे संस्थान नहीं होंगे जिनके पास सबसे अधिक पायलट प्रोजेक्ट होंगे, बल्कि वे होंगे जहां दूसरा उत्पादक उपयोग मामला पहले की तुलना में कहीं अधिक आसानी से लागू किया जा सकेगा।.

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