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 अनदेखे 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, नीतियां, ग्राहक डेटा और कर्मचारी निर्णय का मिलन होता है।

TD Bank Group की पहले एजेंटिक एआई मॉडल का लॉन्च रियल एस्टेट सुरक्षित ऋण के लिए इस बदलाव का स्पष्ट उदाहरण है। बैंक एजेंटिक एआई का उपयोग मॉर्गेज और होम इक्विटी लाइन ऑफ़ 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 की जाँच करके, चयनित नीति आवश्यकताओं के विरुद्ध आंकड़ों को सत्यापित करके, विसंगतियों की पहचान करके और एक संक्षिप्त फ़ाइल सारांश उत्पन्न करके अंडरराइटर्स के लिए सारांश मेमो बनाता है।

TD (TD ) के अनुसार, शुरुआती परिणामों ने उस प्रक्रिया को, जो पहले औसतन 15 घंटे लेती थी, तीन मिनट से कम में घटा दिया। एक बैंक के लिए, यह केवल तकनीकी उन्नयन नहीं है। यह ऋण कार्य को कैसे रूट, समीक्षा, माप और स्केल किया जाता है, इसका संभावित पुनःडिज़ाइन है।

वित्त में एजेंटिक एआई क्या है?

एजेंटिक एआई उन एआई प्रणालियों को संदर्भित करता है जो एकल प्रॉम्प्ट का उत्तर देने के बजाय लक्ष्य को प्राप्त करने के लिए कार्यों की श्रृंखला के माध्यम से आगे बढ़ सकती हैं। एक पारंपरिक जेनरेटिव एआई टूल पूछे जाने पर दस्तावेज़ का सारांश दे सकता है। एक एजेंटिक सिस्टम संबंधित दस्तावेज़ों को खोज सकता है, उन्हें वर्गीकृत कर सकता है, आवश्यक डेटा निकाल सकता है, उस डेटा को नीति के विरुद्ध तुलना कर सकता है, असंगतियों को चिन्हित कर सकता है, एक सारांश तैयार कर सकता है और फ़ाइल को मानव निर्णयकर्ता तक पहुंचा सकता है।

बैंकिंग में यह अंतर महत्वपूर्ण है क्योंकि अधिकांश उच्च-मूल्य कार्यप्रवाह एक-चरणीय कार्य नहीं होते। मॉर्गेज 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 ऑटोमेशन से कैसे अलग है

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

यह लचीलापन ही कारण है कि बैंक इसमें 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 खर्च करते हैं। एजेंटिक एआई इस मध्य स्तर के कार्य को लक्षित करता है।

• यह मैन्युअल दस्तावेज़ समीक्षा को कम कर सकता है।
• यह जटिल कार्यप्रवाहों में स्थिरता में सुधार कर 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 तार्किक पहला लक्ष्य है क्योंकि इसमें ग्राहक की तात्कालिकता, बड़ी मात्रा में दस्तावेज़, उच्च संचालन लागत और सख्त जोखिम नियंत्रण का संयोजन होता है। मॉर्गेज और सुरक्षित ऋण आवेदन बैंकों को आय, रोजगार, संपत्ति, देनदारियां, संपत्ति जानकारी, सहमति, नीति अनुपालन और अपवाद जोखिमों का मूल्यांकन करने की आवश्यकता होती है। इस कार्य 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 अंडरराइटर्स के विकल्प के रूप में नहीं, बल्कि एक मजबूत प्री-अडज्यूडिकेशन परत के रूप में स्थापित करता है। एआई फ़ाइल तैयार करता है, विसंगतियों को खोजता है और एक मेमो बनाता है। फिर मानव अंडरराइटर एक 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 पूरी तरह स्वायत्त बैंकिंग नहीं है। यह मानव‑नेतृत्व वाली बैंकिंग है जहाँ एआई एजेंट तैयारी, सत्यापन और कार्यप्रवाह समन्वय को संभालते हैं जो ग्राहक‑सामना प्रक्रियाओं को धीमा करता है।

एजेंटिक एआई बैंक ग्राहकों को क्या पेश करता है

ग्राहकों के लिए सबसे स्पष्ट लाभ गति है। मॉर्गेज आवेदकों को अक्सर बैंकिंग को दस्तावेज़ अनुरोधों, प्रतीक्षा अवधि, स्पष्टीकरण लूप और अस्पष्ट स्थिति अपडेट की श्रृंखला के रूप में अनुभव होता है। यदि एआई एजेंट आंतरिक समीक्षा प्रक्रिया को संक्षिप्त कर सकते हैं, तो ग्राहक को स्वीकृति संकेत पहले मिल सकते हैं, लापता जानकारी के लिए तेज़ अनुरोध मिल सकते हैं, और दोहरावदार इंटरैक्शन कम हो 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 बैंकिंग अनुभव को उच्च तनावपूर्ण वित्तीय निर्णय के दौरान कम अनिश्चित बना सकती है।

दूसरा लाभ व्यक्तिगतकरण 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 मॉर्गेज, छोटे व्यवसाय ऋण, निवेश ऑनबोर्डिंग और बीमा में अधिक सक्रिय सेवा का समर्थन कर सकता है।

तीसरा लाभ स्थिरता है। मानव‑नेतृत्व 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 प्राप्त हो।

एजेंटिक एआई बैंकों को क्या पेश करता है

बैंकों के लिए, आर्थिक प्रभाव अधिक प्रत्यक्ष है। बड़े संस्थान विशाल पैमाने पर काम करते हैं, लेकिन कई बैक‑ऑफ़िस प्रक्रियाएँ अभी भी श्रम‑गहन हैं। एजेंटिक एआई कर्मचारियों को कम‑मूल्य समीक्षा कार्यों में बिताए समय को घटा सकता है जबकि उच्च‑वॉल्यूम उत्पाद लाइनों में थ्रूपुट में सुधार कर 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। एक उचित रूप से शासित एजेंटिक सिस्टम यह रिकॉर्ड छोड़ सकता है कि उसने क्या जाँच किया, क्या निकाला, किस नीति आवश्यकता को संदर्भित किया, और किस अपवाद को चिन्हित किया। यह ऑडिटेबिलिटी बैंकिंग में अत्यंत महत्वपूर्ण है, जहाँ व्याख्यात्मकता और जवाबदेही गति के समान महत्व रखती हैं।

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

The Governance Challenge Banks Cannot Avoid

परंपरागत वित्त में एजेंटिक एआई पर सबसे बड़ी बाधा मॉडल क्षमता नहीं, बल्कि शासन है। बैंक नियामक वातावरण में कार्य करते हैं जहाँ गोपनीयता, निष्पक्षता, व्याख्यात्मकता, साइबर सुरक्षा, परिचालन लचीलापन और मॉडल जोखिम प्रबंधन मुख्य आवश्यकताएँ हैं।

इसी कारण से TD की अपनी Trustworthy AI टीम द्वारा निगरानी का उल्लेख महत्वपूर्ण है। जैसे-जैसे एजेंटिक एआई अधिक संचालन चरणों को छूता है, बैंकों को डेटा एक्सेस, मॉडल वैधता, मानव समीक्षा, एस्केलेशन थ्रेशोल्ड, 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 देने 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 मानव अंतिम निर्णयकर्ता बना रहे, एआई यह प्रभावित कर सकता है कि मानव पहले क्या देखता है।

What Comes Next After TD’s Agentic AI Launch?

TD ने पहले ही संकेत दिया है कि यह रियल एस्टेट सुरक्षित ऋण के व्यापक परिवर्तन की केवल पहली कदम है। बैंक ने दस्तावेज़ सबमिशन से फंडिंग तक के RESL यात्रा को मानचित्रित किया है और अतिरिक्त चरणों में एजेंटिक एआई को पेश करने की योजना बनाई है। यह भविष्य की ओर संकेत करता है जहाँ एआई एजेंट अलग‑अलग 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, अगला‑सर्वोत्तम कार्रवाई की सिफ़ारिश, शर्तीय स्वीकृति पैकेज तैयार करने और क्लोज़िंग तक फ़ाइलों की निगरानी में मदद कर सकते हैं।

मॉर्गेज के परे, अन्य पारंपरिक 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 सम्मिलित हो। वाणिज्यिक ऋण, अनुपालन जांच, ग्राहक ऑनबोर्डिंग, बीमा दावे और वेल्थ मैनेजमेंट समर्थन सभी इस प्रोफ़ाइल में फिट होते हैं।

Investing in Agentic Integrations

व्यक्तिगत बैंकों से परे निवेशकों के लिए, इस प्रवृत्ति को ट्रैक करने के सबसे सीधे तरीकों में से एक है उन एंटरप्राइज़ सॉफ़्टवेयर प्रदाताओं को देखना 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 पूर्व‑निर्मित 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 उन विक्रेताओं की आवश्यकता होगी जो एआई एजेंटों को नियामक कार्यप्रवाह, अनुमत डेटा, ऑडिट ट्रेल और एंटरप्राइज़ नियंत्रणों से जोड़ सकें।

यह Oracle को उसी बदलाव का एक रोचक लाभार्थी बनाता है जिसे TD के रियल एस्टेट सुरक्षित ऋण कार्यान्वयन ने उजागर किया 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 कर सकते हैं।

• इसका वित्तीय सेवाओं व्यवसाय इसे बैंकों, बीमा कंपनियों और पूंजी बाजार फर्मों के संपर्क में लाता है जो लेगेसी कार्यप्रवाह को आधुनिक बनाने के दबाव में हैं।
• इसकी एजेंटिक एआई रणनीति उन संचालनात्मक 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 पदचिह्न इसे एआई एजेंटों को उन एंटरप्राइज़ सिस्टम में एकीकृत करने में मदद कर सकता है जहाँ बैंक 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 उच्च हो सकती है, और नियामक संस्थाएँ व्यापक वैधता के बिना मिशन‑क्रिटिकल कार्यप्रवाह को स्वायत्त सिस्टम में नहीं ले जाएँगी। Oracle को Microsoft (MSFT ), Salesforce (CRM ), ServiceNow (NOW ), IBM (IBM ) और विशेष फ़िनटेक विक्रेताओं के साथ भी प्रतिस्पर्धा करनी पड़ती है, जो सभी विभिन्न तरीकों से एआई‑ड्रिवेन वित्तीय सेवाओं ऑटोमेशन का पीछा कर रहे हैं।

फिर भी, एजेंटिक एआई एंटरप्राइज़ सॉफ़्टवेयर विक्रेताओं के दीर्घकालिक मूल्य को मजबूत कर सकता है जो कोर वित्तीय कार्यप्रवाह के करीब होते हैं। यदि बैंकों ने एआई एजेंटों को प्रयोगात्मक टूल के बजाय संचालनात्मक बुनियादी ढांचा माना, तो विजेता वे कंपनियाँ होंगी जो डोमेन‑विशिष्ट अनुप्रयोग, सुरक्षित क्लाउड डिप्लॉयमेंट, डेटा गवर्नेंस और कार्यप्रवाह ऑटोमेशन को संयोजित कर सकें।

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

Latest Oracle (ORCL) Developments

Investor Takeaway: Agentic AI Is Becoming Bank Infrastructure

निवेशकों के लिए मुख्य बिंदु यह है कि एजेंटिक एआई को केवल एक सॉफ़्टवेयर ट्रेंड 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 में सुधार, सेवा समयसीमा को छोटा, परिचालन घर्षण को घटा और अधिक चुस्त फ़िनटेक प्रतिस्पर्धियों के खिलाफ ग्राहक संबंधों की रक्षा कर सकेंगे।

प्रतिस्पर्धात्मक लाभ सबसे उन्नत मॉडल को अकेले उपयोग करने से नहीं, बल्कि स्वामित्व डेटा, अनुशासित शासन, कार्यप्रवाह एकीकरण, कर्मचारी अपनापन और ग्राहक‑सामना निष्पादन को मिलाकर आएगा। बड़े बैंकों के पास डेटा, वितरण, नियामक अनुभव और प्रक्रिया वॉल्यूम है जो लाभ उठाने के लिए आवश्यक है। उनके पास जटिलता भी है जो कार्यान्वयन को कठिन बनाती है।

TD का लॉन्च दिखाता है कि सेक्टर कहाँ जा रहा है। एजेंटिक एआई बैक‑ऑफ़िस में, दस्तावेज़ और कार्यप्रवाह के करीब शुरू हो रहा है। वहाँ से, यह संभवतः ग्राहक अनुभव, क्रेडिट संचालन, अनुपालन और सलाहकारी समर्थन की ओर बाहर की ओर बढ़ेगा। जो बैंक इसे सही तरीके से करेंगे, वे केवल पुराने प्रक्रियाओं को स्वचालित नहीं करेंगे। वे वित्तीय निर्णयों को आवेदन से स्वीकृति तक कैसे आगे बढ़ाया जाता है, इसे पुनःडिज़ाइन करेंगे।