बैंकिंग में एजेंटिक एआई: TD दिखाता है आगे क्या है

कृत्रिम बुद्धिमत्ता पारंपरिक बैंकों के संचालन कोर में गहराई से प्रवेश कर रही है। वर्षों से, वित्तीय क्षेत्र ने धोखाधड़ी पहचान, क्रेडिट स्कोरिंग, ग्राहक विभाजन, अनुपालन स्क्रीनिंग, और चैटबॉट समर्थन के लिए एआई का उपयोग किया है। हालांकि, इन प्रणालियों में से अधिकांश संकीर्ण, कार्य-विशिष्ट और स्पष्ट रूप से परिभाषित मानव कार्यप्रवाहों पर निर्भर थीं।

अगला चरण अलग है। Agentic AI बैंकों को सॉफ्टवेयर एजेंट प्रदान करता है जो उद्देश्यों की व्याख्या कर सकते हैं, जानकारी एकत्र कर सकते हैं, बहु-चरणीय कार्यों को निष्पादित कर सकते हैं, अपवादों को बढ़ा सकते हैं, और कम सीधे मानव हस्तक्षेप के साथ उपयोगी आउटपुट उत्पन्न कर सकते हैं। इसका अर्थ यह नहीं है कि बैंक क्रेडिट निर्णयों को अनियंत्रित एल्गोरिदम को सौंप रहे हैं। इसका मतलब है कि वे एआई को उस कार्यप्रवाह परत में एम्बेड करना शुरू कर रहे हैं जहाँ दस्तावेज़, नियम, नीतियाँ, ग्राहक डेटा और कर्मचारी निर्णय मिलते हैं।

TD Bank Group’s launch of its first agentic AI model रियल एस्टेट सुरक्षित ऋण के लिए एक स्पष्ट उदाहरण है कि यह बदलाव कहाँ जा रहा है। बैंक एजेंटिक एआई का उपयोग मॉर्टगेज और होम इक्विटी लाइन ऑफ क्रेडिट आवेदन प्रक्रिया के कुछ हिस्सों को स्वचालित और सुव्यवस्थित करने के लिए कर रहा है। इसका पहला कार्यान्वयन प्री-अडज्यूडिकेशन पर केंद्रित है, जहाँ सिस्टम दस्तावेज़ों को वर्गीकृत करके, प्रमुख जानकारी निकालकर, आय की गणना करके, सहमति जाँचकर, चयनित नीति आवश्यकताओं के विरुद्ध आंकड़ों को मान्य करके, विसंगतियों की पहचान करके और संक्षिप्त फ़ाइल सारांश बनाकर अंडरराइटरों के लिए सारांश मेमो उत्पन्न करता है।

According to TD (TD ), early results reduced a process that previously averaged 15 hours to less than three minutes. For a bank, that is not just a technology upgrade. It is a potential redesign of how lending work gets routed, reviewed, measured, and scaled.

वित्त में एजेंटिक एआई क्या है?

एजेंटिक एआई उन एआई प्रणालियों को दर्शाता है जो एकल प्रॉम्प्ट का उत्तर देने के बजाय लक्ष्य को प्राप्त करने के लिए कार्यों की श्रृंखला का अनुसरण कर सकते हैं। एक पारंपरिक जेनरेटिव एआई टूल अनुरोध पर दस्तावेज़ का सारांश बना सकता है। एक एजेंटिक सिस्टम संबंधित दस्तावेज़ों को खोज सकता है, उन्हें वर्गीकृत कर सकता है, आवश्यक डेटा निकाल सकता है, उस डेटा की नीति के विरुद्ध तुलना कर सकता है, असंगतियों को चिन्हित कर सकता है, सारांश तैयार कर सकता है, और फ़ाइल को मानव निर्णयकर्ता तक पहुंचा सकता है।

बैंकिंग में यह अंतर महत्वपूर्ण है क्योंकि अधिकांश उच्च-मूल्य वाले कार्यप्रवाह एकल‑चरणीय कार्य नहीं होते। मॉर्टगेज अडज्यूडिकेशन, वाणिज्यिक क्रेडिट समीक्षा, एंटी‑मनी लॉन्ड्रिंग जांच, संपत्ति ऑनबोर्डिंग, बीमा दावे, और नियामक रिपोर्टिंग सभी में कई सिस्टम, दस्तावेज़, नियम, अनुमोदन और ऑडिट आवश्यकताएँ शामिल होती हैं।

एजेंटिक एआई मानक स्वचालन से कैसे अलग है

पारंपरिक स्वचालन तब सबसे अच्छा काम करता है जब प्रक्रिया दोहरावदार और संरचित हो। उदाहरण के लिए, रोबोटिक प्रोसेस ऑटोमेशन इनपुट फ़ॉर्मेट पूर्वानुमेय होने पर डेटा को एक सिस्टम से दूसरे सिस्टम में ले जा सकता है। एजेंटिक एआई अधिक लचीला है। यह अर्द्ध‑संरचित दस्तावेज़ों, प्राकृतिक भाषा, आंतरिक नीतियों और बदलते ग्राहक फ़ाइलों के बीच काम कर सकता है।

यह लचीलापन ही कारण है कि बैंक रुचि रखते हैं। उनका लागत आधार ज्ञान‑कार्य से भरा है जो दोहरावदार है लेकिन सरल नहीं। कर्मचारी निर्णय लेने से पहले जानकारी पढ़ने, मिलान करने, सारांश बनाने और जाँचने में काफी समय व्यतीत करते हैं। एजेंटिक एआई इस मध्य‑परत के काम को लक्षित करता है।

• यह मैन्युअल दस्तावेज़ समीक्षा को कम कर सकता है।
• यह जटिल कार्यप्रवाहों में स्थिरता को सुधार सकता है।
• यह कर्मचारियों को निर्णय, अपवाद और ग्राहक संबंधों पर ध्यान केंद्रित करने में मदद कर सकता है।

बड़े बैंकों ने ऋण से शुरुआत क्यों की

ऋण एजेंटिक एआई के लिए एक तर्कसंगत पहला लक्ष्य है क्योंकि इसमें ग्राहक की तात्कालिकता, बड़े दस्तावेज़ मात्रा, उच्च संचालन लागत और सख्त जोखिम नियंत्रण का मिश्रण होता है। मॉर्टगेज और सुरक्षित ऋण आवेदन में आय, रोजगार, संपत्ति, देनदारियां, संपत्ति जानकारी, सहमति, नीति अनुपालन और अपवाद जोखिमों का आकलन करना पड़ता है। इस काम का अधिकांश भाग प्रशासनिक है, लेकिन त्रुटियां क्रेडिट, नियामक और प्रतिष्ठा जोखिम पैदा कर सकती हैं।

TD का कार्यान्वयन महत्वपूर्ण है क्योंकि यह एआई को अंडरराइटरों के विकल्प के रूप में नहीं रखता। इसके बजाय यह एक मजबूत प्री‑अडज्यूडिकेशन परत बनाता है। एआई फ़ाइल तैयार करता है, विसंगतियों को खोजता है, और मेमो उत्पन्न करता है। मानव अंडरराइटर फिर अधिक पूर्ण और संरचित पैकेज की समीक्षा कर सकता है।

यह मॉडल पारंपरिक बैंकों के लिए प्रमुख पैटर्न बन सकता है। निकट‑भविष्य का अवसर पूर्णतः स्वायत्त बैंकिंग नहीं है। यह मानव‑नेतृत्व वाली बैंकिंग है जहाँ एआई एजेंट तैयारी, सत्यापन और कार्यप्रवाह समन्वय संभालते हैं जो ग्राहक‑मुखी प्रक्रियाओं को धीमा करते हैं।

एजेंटिक एआई बैंक ग्राहकों को क्या प्रदान करता है

ग्राहकों के लिए सबसे स्पष्ट लाभ गति है। मॉर्टगेज आवेदक अक्सर बैंकिंग को दस्तावेज़ अनुरोध, प्रतीक्षा अवधि, स्पष्टीकरण लूप और अस्पष्ट स्थिति अपडेट की श्रृंखला के रूप में अनुभव करते हैं। यदि एआई एजेंट आंतरिक समीक्षा प्रक्रिया को संक्षिप्त कर सकते हैं, तो ग्राहक को शीघ्र स्वीकृति संकेत, लापता जानकारी के तेज़ अनुरोध, और कम दोहराव वाले इंटरैक्शन मिल सकते हैं।

गति ग्राहक विश्वास को भी प्रभावित करती है। रियल एस्टेट में देरी मायने रखती है। खरीदार ऑफ़र डेडलाइन, वित्तीय शर्तें, दर परिवर्तन और प्रतिस्पर्धी बोलीयों को नेविगेट कर रहे हो सकते हैं। तेज़ प्री‑अडज्यूडिकेशन प्रक्रिया उच्च‑तनाव वित्तीय निर्णय के दौरान बैंकिंग अनुभव को कम अनिश्चित बना सकती है।

दूसरा लाभ वैयक्तिकरण है। एजेंटिक एआई बैंकों को यह समझने में मदद कर सकता है कि ग्राहक प्रक्रिया में कहाँ स्थित है और अगला कदम क्या है। सामान्य संदेशों के बजाय, बैंक फ़ाइल की वास्तविक स्थिति के आधार पर अधिक विशिष्ट मार्गदर्शन प्रदान कर सकता है। यह अंततः मॉर्टगेज, छोटे व्यवसाय ऋण, निवेश ऑनबोर्डिंग और बीमा में अधिक सक्रिय सेवा का समर्थन कर सकता है।

तीसरा लाभ स्थिरता है। मानव‑नेतृत्व वाले प्रक्रियाएँ शाखा, टीम, कार्यभार और दस्तावेज़ जटिलता के अनुसार भिन्न हो सकती हैं। एजेंटिक एआई तैयारी परत को मानकीकृत कर सकता है ताकि कर्मचारियों को निर्णय लेने से पहले अधिक समान फ़ाइल मिले।

एजेंटिक एआई बैंकों को क्या प्रदान करता है

बैंकों के लिए आर्थिक लाभ अधिक प्रत्यक्ष है। बड़े संस्थान विशाल पैमाने पर काम करते हैं, लेकिन कई बैक‑ऑफ़िस प्रक्रियाएँ अभी भी श्रम‑गहन हैं। एजेंटिक एआई कर्मचारियों द्वारा कम‑मूल्य वाली समीक्षा कार्यों में खर्च किए जाने वाले समय को घटा सकता है और उच्च‑वॉल्यूम उत्पाद लाइनों में थ्रूपुट को सुधार सकता है।

यह अवसर विशेष रूप से आकर्षक है क्योंकि बैंकों को लाभ के लिए नई राजस्व श्रेणियों का आविष्कार करने की आवश्यकता नहीं है। प्रसंस्करण समय, अपवाद प्रबंधन, धोखाधड़ी पहचान और कर्मचारी उत्पादकता में मामूली सुधार भी लाखों खातों और आवेदनों पर लागू होने पर महत्वपूर्ण मूल्य बना सकते हैं।

एक जोखिम लाभ भी है। उचित रूप से शासित एजेंटिक सिस्टम यह संरचित ट्रेल छोड़ सकता है कि उसने क्या जाँच किया, क्या निकाला, किस नीति आवश्यकता का संदर्भ दिया, और किस अपवाद को चिन्हित किया। यह ऑडिटेबिलिटी बैंकिंग में महत्वपूर्ण है, जहाँ व्याख्यात्मकता और जवाबदेही गति जितनी ही महत्वपूर्ण होती है।

• दस्तावेज़‑भारी कार्यप्रवाहों में प्रसंस्करण लागत में कमी।
• प्रतिस्पर्धी ऋण बाजारों में तेज़ ग्राहक रूपांतरण।
• जब एआई आउटपुट की निगरानी और ऑडिट किया जाता है तो बेहतर आंतरिक नियंत्रण।

बैंकों को टाल नहीं सकने वाली शासन चुनौती

परम्परागत वित्त में एजेंटिक एआई की सबसे बड़ी बाधा मॉडल क्षमता नहीं, बल्कि शासन है। बैंकों को नियामक वातावरण में काम करना पड़ता है जहाँ गोपनीयता, निष्पक्षता, व्याख्यात्मकता, साइबर सुरक्षा, परिचालन लचीलापन और मॉडल जोखिम प्रबंधन मुख्य आवश्यकताएँ हैं।

इसीलिए TD की ट्रस्टवर्थी एआई टीम द्वारा निगरानी का उल्लेख महत्वपूर्ण है। जैसे‑जैसे एजेंटिक एआई अधिक परिचालन चरणों को छूता है, बैंकों को डेटा एक्सेस, मॉडल वैलिडेशन, मानव समीक्षा, एस्केलेशन थ्रेशहोल्ड, अपवाद प्रबंधन, आउटपुट मॉनिटरिंग और पोस्ट‑डिप्लॉयमेंट ड्रिफ्ट को कवर करने वाले नियंत्रणों की आवश्यकता होगी।

जोखिम प्रोफ़ाइल भी साधारण चैटबॉट डिप्लॉयमेंट से अलग है। सार्वजनिक उत्पाद जानकारी का सारांश बनाने वाला एजेंट कम जोखिम वाला है। आय निकालने, सहमति जाँचने, विसंगतियों की खोज करने और ऋण दस्तावेज़ तैयार करने वाला एजेंट नियामक निर्णय कार्यप्रवाह के बहुत करीब है। भले ही अंतिम निर्णयकर्ता मानव ही रहे, एआई यह प्रभावित कर सकता है कि मानव सबसे पहले क्या देखता है।

TD के एजेंटिक एआई लॉन्च के बाद आगे क्या है?

TD ने पहले ही संकेत दिया है कि यह रियल एस्टेट सुरक्षित ऋण के व्यापक परिवर्तन में केवल पहला कदम है। बैंक ने दस्तावेज़ सबमिशन से फंडिंग तक RESL यात्रा को मानचित्रित किया है और अतिरिक्त चरणों में एजेंटिक एआई पेश करने की योजना बनाई है। यह भविष्य की ओर संकेत करता है जहाँ एआई एजेंट अलग‑थलग टूल नहीं, बल्कि कार्यप्रवाह बुनियादी ढांचा बनेंगे।

अगला चरण संभवतः ग्राहक पोर्टल, ब्रोकर चैनल, आंतरिक अंडरराइटिंग सिस्टम, दस्तावेज़ प्रबंधन टूल और जोखिम प्लेटफ़ॉर्म में गहरी एकीकरण शामिल करेगा। केवल फ़ाइलों का सारांश बनाने के बजाय, एजेंटिक सिस्टम लापता दस्तावेज़ों की पहचान, अगले‑सर्वोत्तम कार्यों की सिफारिश, शर्तीय स्वीकृति पैकेज तैयार करने और क्लोज़िंग तक फ़ाइलों की निगरानी में मदद कर सकते हैं।

मॉर्टगेज के परे, अन्य पारम्परिक बैंक भी समान पैटर्न का अनुसरण करने की संभावना रखते हैं। सबसे आकर्षक शुरुआती उपयोग‑केस वे क्षेत्र होंगे जहाँ दस्तावेज़ मात्रा अधिक, नीति नियम स्पष्ट, चक्र‑समय मापनीय और प्रक्रिया में पहले से ही मानव समीक्षा एम्बेडेड हो। वाणिज्यिक ऋण, अनुपालन जांच, ग्राहक ऑनबोर्डिंग, बीमा दावे और वेल्थ मैनेजमेंट समर्थन सभी इस प्रोफ़ाइल में फिट होते हैं।

एजेंटिक इंटीग्रेशन में निवेश

व्यक्तिगत बैंकों से परे निवेशकों के लिए, इस प्रवृत्ति को ट्रैक करने का एक प्रत्यक्ष तरीका एंटरप्राइज़ सॉफ़्टवेयर प्रदाताओं के माध्यम से है जो वित्तीय सेवाओं के कार्यप्रवाह में एजेंटिक एआई को एकीकृत कर रहे हैं। एक उल्लेखनीय उदाहरण Oracle Corporation (ORCL ) है, जिसने अपने Oracle Financial Services प्लेटफ़ॉर्म को एम्बेडेड एआई क्षमताओं और कॉरपोरेट बैंकिंग उपयोग‑केस जैसे ट्रेज़री, ट्रेड फ़ाइनेंस, क्रेडिट और लेंडिंग के लिए प्री‑बिल्ट एजेंटों के साथ विस्तारित किया है।

Oracle केवल बैंकों को सामान्य‑उद्देश्य चैटबॉट नहीं बेच रहा है। इसका अवसर अधिक बुनियादी ढांचा‑उन्मुख है। बड़े वित्तीय संस्थान पहले से ही कोर बैंकिंग, जोखिम, अनुपालन, भुगतान, ग्राहक रिकॉर्ड और लेन‑देन प्रसंस्करण के लिए जटिल सॉफ़्टवेयर स्टैक पर निर्भर हैं। जैसे‑जैसे एजेंटिक एआई प्रयोग से उत्पादन में जाता है, बैंकों को ऐसे विक्रेताओं की आवश्यकता होगी जो एआई एजेंटों को नियामक कार्यप्रवाह, अनुमत डेटा, ऑडिट ट्रेल और एंटरप्राइज़ नियंत्रणों से जोड़ सकें।

यह Oracle को TD के रियल एस्टेट सुरक्षित ऋण कार्यान्वयन द्वारा उजागर समान बदलाव का एक रोचक लाभार्थी बनाता है। TD दिखा रहा है कि एजेंटिक सिस्टम दस्तावेज़‑भारी ऋण कार्यप्रवाह को कैसे संक्षिप्त कर सकते हैं। Oracle खुद को उन तकनीकी विक्रेताओं में से एक के रूप में स्थापित कर रहा है जो व्यापक बैंकिंग संचालन में समान एजेंटिक क्षमताएँ प्रदान करने में सक्षम हैं।

• इसका वित्तीय सेवाओं व्यवसाय इसे बैंकों, बीमाकर्ताओं और पूँजी बाजार फर्मों के संपर्क में लाता है जो लेगेसी कार्यप्रवाहों को आधुनिक बनाने के दबाव में हैं।
• इसकी एजेंटिक एआई रणनीति उन परिचालन कार्यों से जुड़ी है जहाँ वित्तीय संस्थान पहले से ही भारी खर्च करते हैं, जिसमें क्रेडिट, लेंडिंग, ट्रेज़री और अनुपालन‑संबंधी प्रक्रियाएँ शामिल हैं।
• इसका व्यापक क्लाउड और डेटाबेस फुटप्रिंट बैंकों के उन एंटरप्राइज़ सिस्टम में एआई एजेंटों को एकीकृत करने में मदद कर सकता है जहाँ वे पहले से ही महत्वपूर्ण डेटा संग्रहीत और शासित करते हैं।

निवेश केस जोखिम‑रहित नहीं है। बैंक तकनीक की बिक्री चक्र लंबी होती है, कार्यान्वयन लागत अधिक हो सकती है, और नियामक संस्थाएँ व्यापक वैधता के बिना मिशन‑क्रिटिकल कार्यप्रवाहों को स्वायत्त सिस्टम में स्थानांतरित करने की संभावना कम रखती हैं। Oracle Microsoft (MSFT ), Salesforce (CRM ), ServiceNow (NOW ), IBM (IBM ) और विशेष फ़िनटेक विक्रेताओं के साथ भी प्रतिस्पर्धा करता है, जो सभी विभिन्न तरीकों से एआई‑ड्रिवन वित्तीय सेवाओं स्वचालन का पीछा कर रहे हैं।

फिर भी, एजेंटिक एआई उन एंटरप्राइज़ सॉफ़्टवेयर विक्रेताओं के दीर्घकालिक मूल्य को मजबूत कर सकता है जो कोर वित्तीय कार्यप्रवाहों के निकट स्थित हैं। यदि बैंकों ने एआई एजेंटों को प्रयोगात्मक टूल के बजाय परिचालन बुनियादी ढांचा माना, तो विजेता वे कंपनियाँ हो सकती हैं जो डोमेन‑विशिष्ट एप्लिकेशन, सुरक्षित क्लाउड डिप्लॉयमेंट, डेटा गवर्नेंस और कार्यप्रवाह स्वचालन को संयोजित कर सकें।

निवेशकों के लिए, Oracle कई शुद्ध एआई कथाओं की तुलना में अधिक स्पष्ट एजेंटिक वित्तीय कोण प्रदान करता है क्योंकि इसका सिद्धांत मापनीय बैंक उपयोग‑केस से जुड़ा है: तेज़ क्रेडिट कार्यप्रवाह, अधिक स्वचालित दस्तावेज़ हैंडलिंग, बेहतर सेवा क्षमता और बेहतर परिचालन दक्षता। जैसे‑जैसे पारम्परिक बैंक TD के नेतृत्व का अनुसरण करेंगे, विश्वसनीय वित्तीय सेवाओं एआई प्लेटफ़ॉर्म वाले विक्रेता एजेंटिक बैंकिंग युग के लिए अधिक महत्वपूर्ण “पिक‑एंड‑शॉवेल” प्रदाता बन सकते हैं।

नवीनतम Oracle (ORCL) विकास

Investor Takeaway: एजेंटिक एआई बैंक बुनियादी ढांचा बन रहा है

निवेशकों के लिए मुख्य बिंदु यह है कि एजेंटिक एआई को केवल सॉफ़्टवेयर प्रवृत्ति के रूप में नहीं देखा जाना चाहिए। बैंकिंग में यह एक संचालन मॉडल परिवर्तन बन रहा है। जो बैंक इसे जिम्मेदारी से स्केल करेंगे, वे लागत दक्षता सुधार सकते हैं, सेवा समय‑सीमा को छोटा कर सकते हैं, परिचालन घर्षण को घटा सकते हैं, और अधिक चुस्त फ़िनटेक प्रतिस्पर्धियों के खिलाफ ग्राहक संबंधों की रक्षा कर सकते हैं।

प्रतिस्पर्धात्मक लाभ केवल सबसे उन्नत मॉडल को अलग‑थलग उपयोग करने से नहीं आएगा। यह स्वामित्व डेटा, अनुशासित शासन, कार्यप्रवाह एकीकरण, कर्मचारी अपनाने और ग्राहक‑सामना निष्पादन को मिलाकर आएगा। बड़े बैंक के पास डेटा, वितरण, नियामक अनुभव और प्रक्रिया मात्रा है जो लाभ उठाने के लिए आवश्यक है। उनके पास वह जटिलता भी है जो कार्यान्वयन को कठिन बनाती है।

TD का लॉन्च दर्शाता है कि सेक्टर कहाँ जा रहा है। एजेंटिक एआई बैक‑ऑफ़िस में शुरू हो रहा है, दस्तावेज़ और कार्यप्रवाह के निकट। वहाँ से यह ग्राहक अनुभव, क्रेडिट संचालन, अनुपालन और सलाह समर्थन की ओर बाहर की ओर बढ़ने की संभावना है। जो बैंक इसे सही तरीके से करेंगे, वे केवल पुराने प्रक्रियाओं को स्वचालित नहीं करेंगे। वे वित्तीय निर्णयों को आवेदन से स्वीकृति तक कैसे गति देते हैं, इसे पुनः डिज़ाइन करेंगे।