वित्तीय क्षेत्र में कृत्रिम बुद्धिमत्ता: बैंक वास्तव में इसका उपयोग कैसे कर रहे हैं।

वित्तीय क्षेत्र में कृत्रिम बुद्धिमत्ता यह एक मुख्य भाषण में किए गए वादे से बदलकर एक कोड की पंक्ति बन गया है जो 24 घंटे उत्पादन में चल रहा है।.

जो बैंक दस साल पहले एआई को अपनाने के बारे में बहस कर रहे थे, वे अब इस बात पर होड़ कर रहे हैं कि उनके प्रतिस्पर्धियों द्वारा ऐसा करने से पहले कौन सबसे अधिक लाभ उठा सकता है।.

अब यह भविष्य की तकनीक के बारे में नहीं है - यह वर्तमान में जीवित रहने के बारे में है।.

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सारांश

1. वास्तव में क्या बदलाव आया है? वित्तीय क्षेत्र में कृत्रिम बुद्धिमत्ता
2. आज बैंक एआई का उपयोग कहाँ-कहाँ कर रहे हैं (और प्रस्तुति में किन बातों का जिक्र नहीं किया गया है)
3. वास्तविक लाभ (और वे लाभ जो केवल स्लाइड 47 पर दिखाई देते हैं)
4. वे समस्याएं जिनका समाधान अभी तक किसी ने नहीं किया है।
5. यह सब किस दिशा में जा रहा है—और क्या बहुत गलत हो सकता है?

वित्तीय क्षेत्र में कृत्रिम बुद्धिमत्ता के आने से वास्तव में क्या बदलाव आया है?

अंतर एआई शब्द के संक्षिप्त नाम में नहीं है, बल्कि इस तथ्य में है कि अब सिस्टम प्रत्येक लेनदेन, प्रत्येक क्लिक, प्रत्येक भुगतान विलंब से स्वयं सीखते हैं।.

पहले बैंक के पास समितियों द्वारा लिखित निश्चित नियम थे; आज इसके पास ऐसे मॉडल हैं जो आपके सोते समय भी नियमों को स्वयं ही पुनर्लिख देते हैं।.

इससे एक भयावह विषमता उत्पन्न होती है: जो कोई भी डेटा + मॉडल + फीडबैक लूप में महारत हासिल कर लेता है, वह ऐसे पैटर्न देख सकता है जो मनुष्य बिल्कुल नहीं देख सकते।.

एक रिलेशनशिप मैनेजर के पास 15 साल का अनुभव हो सकता है और फिर भी वह एक ऐसे एल्गोरिदम से हार सकता है जिसने पिछले सप्ताह में 15 मिलियन समान व्यवहार देखे हों।.

सबसे दिलचस्प (और परेशान करने वाली) बात यह है कि बड़े पैमाने पर पैटर्न देखने की यह क्षमता इस बात को समझाने की समान क्षमता के साथ नहीं आती कि किसी ने वह क्यों देखा।.

वह मशहूर "ब्लैक बॉक्स" गायब नहीं हुआ है - बल्कि यह और भी अधिक लाभदायक हो गया है।.

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आज बैंक एआई का उपयोग कहाँ-कहाँ कर रहे हैं (और प्रस्तुति में किन बातों का जिक्र नहीं किया गया है)

धोखाधड़ी का पता लगाने की प्रक्रिया लगभग सिनेमाई होती है। सिस्टम अब नियमों की सूची के अनुसार "असामान्य लेनदेन" की तलाश नहीं करता है।.

वह प्रत्येक ग्राहक का व्यवहार मानचित्र तैयार करता है और जब कुछ उस मानचित्र से काफी अलग होता है, तो वह एक चेतावनी जारी करता है - अक्सर खाताधारक को यह एहसास होने से पहले ही कि कुछ गड़बड़ है।.

उत्पाद पेशकशों में, वैयक्तिकरण बेहद बारीक स्तर पर पहुंच गया है। अब यह केवल "आपकी निवेश प्रोफ़ाइल मध्यम है" जैसी बात नहीं रह गई है।.

बात कुछ इस तरह है: "आप जिम के बाद गुरुवार की रात को डिलीवरी पर अपना खर्च बढ़ाने की प्रवृत्ति रखते हैं, इसलिए यहां एक अतिरिक्त क्रेडिट कार्ड सीमा है जो ठीक उसी श्रेणी में कैशबैक अर्जित करती है।".

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ग्राहक को हमेशा इस बात का एहसास नहीं होता कि उनके विचारों को इतनी सटीकता से समझा जा रहा है।.

छोटे व्यवसायों के लिए ऋण विश्लेषण में, कुछ ब्राज़ीलियाई बैंक पहले से ही वैकल्पिक डेटा (जैसे कि पिक्स लेनदेन, आवर्ती बिल भुगतान, और यहां तक कि क्षेत्र में Google ट्रेंड खोजों की मौसमी प्रवृत्ति) का उपयोग करके ऐसे निर्णय मिनटों में ले रहे हैं जिनमें पहले हफ्तों लग जाते थे।.

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यह तब तक ठीक से काम करता है जब तक कि मॉडल एक दोषपूर्ण पैटर्न नहीं सीख लेता और हजारों निर्णयों में त्रुटि को कई गुना नहीं बढ़ा देता।.

वास्तविक लाभ (और वे लाभ जो केवल स्लाइड 47 पर दिखाई देते हैं)

उत्पादकता में उल्लेखनीय वृद्धि हुई है। जो प्रक्रियाएं पहले 14 दिन लेती थीं, अब 14 मिनट में पूरी हो जाती हैं - और कागजी कार्रवाई संभालने वाले लोगों की संख्या भी कम हो गई है।.

यह उस उद्योग में कोई छोटी उपलब्धि नहीं है जहां त्रुटि की गुंजाइश को बेसिस पॉइंट्स में मापा जाता है।.

जब बैंक सही तरीके से वैयक्तिकरण करता है तो ग्राहक अनुभव बेहतर होता है।.

जिन लोगों को कोई ऐसा सुझाव मिलता है जो वास्तव में तर्कसंगत होता है, वे अधिक समय तक रुकते हैं, अधिक खर्च करते हैं और कम शिकायत करते हैं।.

समस्या यह है कि जो तंत्र सही परिणाम देता है, वही भयावह भी हो सकता है - "उपयोगी" और "अतिक्रमणकारी" के बीच सूक्ष्म सीमाएं होती हैं जिन्हें एल्गोरिदम अभी तक पूरी तरह से समझ नहीं पाते हैं।.

हाल ही में सबसे अधिक उद्धृत किया जाने वाला आंकड़ा मैककिन्से से आया है: जनरेटिव एआई वैश्विक बैंकिंग क्षेत्र में सालाना 200 से 340 अरब अमेरिकी डॉलर का मूल्य जोड़ सकता है।.

यह आंकड़ा प्रभावशाली है, लेकिन जो बात छिपी हुई है वह यह है कि इस मूल्य का एक बड़ा हिस्सा लागत में कमी से आता है - दूसरे शब्दों में, कम लोग उन कार्यों को कर रहे हैं जिनके लिए पहले पूरी टीमों की आवश्यकता होती थी।.

एआई को एक ऐसे बेहद तेज रफ्तार प्रशिक्षु के रूप में सोचें जो कभी सोता नहीं है और वेतन वृद्धि की मांग नहीं करता है।.

वह समय-समय पर महंगी गलतियाँ करता है, लेकिन प्रति कार्य औसत लागत में भारी गिरावट आती है।.

यह एक फायदे का सौदा है - जब तक कि गलती अपवाद न होकर एक सामान्य प्रक्रिया न बन जाए।.

वे समस्याएं जिनका समाधान अभी तक किसी ने नहीं किया है।

निजता एक नियामकीय पेचीदा क्षेत्र बन गई है। एआई जितना अधिक डेटा का उपयोग करता है, डेटा लीक होने या पक्षपातपूर्ण व्याख्या होने का जोखिम उतना ही बढ़ जाता है, जिससे अप्रत्यक्ष भेदभाव हो सकता है।.

ब्राजील का सामान्य डेटा संरक्षण कानून (एलजीपीडी) मौजूद है, लेकिन कानून की आवश्यकताओं और मॉडलों के सुचारू रूप से कार्य करने के लिए आवश्यक चीजों के बीच का अंतर बहुत बड़ा है।.

एल्गोरिथम संबंधी पूर्वाग्रह केवल एक अकादमिक सिद्धांत नहीं है - यह क्रेडिट अनुमोदन, बीमा मूल्य निर्धारण और यहां तक कि क्रेडिट कार्ड की सीमा निर्धारित करने में भी पहले ही दिखाई दे चुका है।.

सबसे खतरनाक पहलू यह है कि पूर्वाग्रह अक्सर देखने में तटस्थ लगने वाले सहसंबंधों के भीतर छिपा रहता है।.

गंभीर बैंक "एआई एथिक्स" टीमें बना रहे हैं और लगातार ऑडिट कर रहे हैं, लेकिन लागत बहुत अधिक है और परिणाम कभी भी 100% जैसा नहीं होता है।.

पुरानी प्रणालियाँ अभी भी सबसे बड़ी कमजोरी हैं।.

बैंकिंग के कई मूलभूत सिद्धांत 80 या 90 के दशक में लिखे गए थे। उनमें आधुनिक एआई को एकीकृत करना वैसा ही है जैसे अत्याधुनिक इलेक्ट्रिक कार को 70 के दशक के 110 वोल्ट के आउटलेट से जोड़ने की कोशिश करना।.

यह किया जा सकता है, लेकिन इससे जेब पर भारी बोझ पड़ता है और आपके धैर्य की परीक्षा होती है।.

क्या ऐसी मशीनें बनाना संभव है जो मनुष्यों की तुलना में अधिक निष्पक्ष वित्तीय निर्णय ले सकें, बिना कभी मनुष्यों के समान पूर्वाग्रहों को दोहराए?

यह सब किस दिशा में जा रहा है—और क्या बहुत गलत हो सकता है?

अगला क्षेत्र स्वायत्त एजेंट हैं।.

न केवल निवेश का सुझाव देना, बल्कि ऑर्डर निष्पादित करना, पोर्टफोलियो को पुनर्संतुलित करना, प्रतिपक्षों के साथ शर्तों पर बातचीत करना - यह सब पूर्वनिर्धारित सीमाओं के भीतर करना।.

कुछ बैंक पहले से ही सैंडबॉक्स वातावरण में इसका परीक्षण कर रहे हैं। जब यह सैंडबॉक्स से बाहर निकलेगा, तो बाजार की प्रतिक्रिया की गति में नाटकीय रूप से बदलाव आएगा।.

एआई, ब्लॉकचेन और स्मार्ट कॉन्ट्रैक्ट्स का संयोजन कुछ वित्तीय उत्पादों (जैसे डेरिवेटिव या सिक्योरिटाइजेशन) को बहुत सस्ता और तेज बना सकता है।.

खतरा यह है कि जिस गति से लागत कम होती है, वही गति संकट की स्थिति में संक्रमण को भी बढ़ा सकती है।.

दूसरी ओर, सतत वित्त के लिए दबाव बैंकों को एआई का उपयोग करके लगभग वास्तविक समय में पूरे पोर्टफोलियो के कार्बन फुटप्रिंट को मापने के लिए मजबूर कर रहा है।.

जो भी इसे सटीकता से कर पाएगा, वह उन संस्थागत ग्राहकों को जीत लेगा जो वर्तमान में ग्रीनवॉशिंग से दूर भागते हैं।.

अनुमानों के अनुसार, बैंकिंग क्षेत्र में एआई पर होने वाला खर्च 2030 तक 144 ट्रिलियन अमेरिकी डॉलर तक पहुंच जाएगा।.

संख्या तो बड़ी है, लेकिन असल बात यह है कि कौन दूसरों से पहले डेटा → मॉडल → निर्णय → प्रतिक्रिया चक्र में महारत हासिल करेगा।.

ऐसे उदाहरण जो विषय की नब्ज़ को दर्शाते हैं।

साओ पाउलो के आंतरिक इलाके में स्थित एक मध्यम आकार के बैंक ने पिछले 90 दिनों के पिक्स डेटा और सिम्पल्स नैशनल टैक्स व्यवस्था के तहत घोषित राजस्व की मौसमी प्रवृत्ति का उपयोग करके खुदरा विक्रेताओं को ऋण स्वीकृत करना शुरू कर दिया है।.

परिणाम: 18 महीनों में बकाया राशि में 22% की कमी आई और क्षेत्र में लघु एवं मध्यम उद्यमों को जारी किए गए ऋण की मात्रा में 37% की वृद्धि हुई।.

पहले तीन महीनों में एल्गोरिदम ने गंभीर गलतियाँ कीं, लेकिन इसने जल्दी ही सीख ली।.

एक और उदाहरण: एक ऐसा ऐप जो उपयोगकर्ता के लिए "वित्तीय जीवन मानचित्र" तैयार करता है।.

एक सामान्य लक्ष्य ("20% बचाएं") के बजाय, वह ठोस परिदृश्य प्रस्तुत करता है - "यदि आप डिलीवरी ऐप के साथ इस खर्च के पैटर्न को बनाए रखते हैं, तो आप उस घर पर डाउन पेमेंट को 14 महीने के लिए टाल देंगे जिसे आपने एक सपने के रूप में सहेजा था"।.

ऐप पर लोगों की सहभागिता 2.1 गुना बढ़ गई। लोग वापस आते हैं क्योंकि उन्हें लगता है कि कोई सचमुच उनकी जिंदगी को समझता है।.

हर किसी के मन में ये सवाल होते हैं (और इनके जवाब देना किसी को पसंद नहीं होता)

A वित्तीय क्षेत्र में कृत्रिम बुद्धिमत्ता यह अब कोई चलन नहीं रहा।.

यह गुरुत्वाकर्षण का नया स्वरूप है। जो भी सबसे पहले इस गुरुत्वाकर्षण में संतुलन बनाना सीखेगा, वही अगले 15 वर्षों के लिए खेल के नियम तय करेगा।.

बाकी लोग या तो उनका पीछा करेंगे या फिर पीछा करते-करते गायब हो जाएंगे।.

गहरी खुदाई:

++ वित्त क्षेत्र में कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) क्या है?

++ बैंकिंग क्षेत्र में एआई

आंद्रे नेरी द्वारा लिखित 10 दिसंबर 2026 को अपडेट किया गया