Jay Venkateswaran, बिजनेस यूनिट हेड, बैंकिंग एवं वित्तीय सेवाएँ, WNS – इंटरव्यू सीरीज़

Jay Venkateswaran, बैंकिंग और वित्तीय सेवाओं के लिए बिजनेस यूनिट हेड, रणनीति, विकास और वित्तीय प्रदर्शन की देखरेख करते हैं। WNS में शामिल होने से पहले, वे AT Kearney में कंसल्टिंग पार्टनर थे। एक विश्वसनीय बिजनेस ट्रांसफ़ॉर्मेशन और सर्विसेज पार्टनर के रूप में, WNS डोमेन विशेषज्ञता को एकीकृत डिजिटल इकोसिस्टम के साथ अनोखे ढंग से मिलाता है, जो एनालिटिक्स, हाइपरऑटोमेशन और AI को एकीकृत करता है ताकि ग्राहकों के लिए बाजार में अंतर पैदा किया जा सके।

जनरेटिव AI तेजी से बैंकिंग और वित्तीय सेवाओं को बदल रहा है। आप इसके प्रभाव को अगले पाँच वर्षों में कैसे विकसित होते देखते हैं?

बैंकिंग में, मैं देखता हूँ कि जनरेटिव AI (Gen AI) ग्राहक अनुभव को बेहतर बनाने, संचालन दक्षता में सुधार करने और जोखिम प्रबंधन को मजबूत करने में एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाएगा। बैक ऑफिस में, AI-चालित ऑटोमेशन नियामक रिपोर्टिंग, अनुपालन जांच और दस्तावेज़ प्रोसेसिंग जैसे कार्यों को सुव्यवस्थित करेगा, जिससे संचालन लागत में उल्लेखनीय कमी आएगी। इसके अलावा, AI वास्तविक‑समय डेटा अंतर्दृष्टि और प्रेडिक्टिव एनालिटिक्स के माध्यम से क्रेडिट जोखिम मूल्यांकन और धोखाधड़ी पहचान को परिष्कृत करेगा।

सबसे परिवर्तनकारी बदलावों में से एक हाइपर‑पर्सनलाइज़ेशन होगा, जो वित्तीय संस्थानों को व्यक्तिगत ग्राहक व्यवहार, प्राथमिकताओं और आवश्यकताओं के अनुसार अत्यधिक अनुकूलित उत्पाद और सेवाएँ प्रदान करने में सक्षम बनाएगा। जैसे-जैसे AI क्षमताएँ विकसित होंगी, बैंक AI‑संचालित चैटबॉट और वर्चुअल असिस्टेंट को अधिकाधिक एकीकृत करेंगे ताकि ग्राहक इंटरैक्शन को अधिक सहज और प्रतिक्रियाशील बनाया जा सके। अंततः, बैंकिंग और वित्तीय सेवाओं का क्षेत्र एक अत्यधिक बुद्धिमान, डेटा‑ड्रिवेन इकोसिस्टम में विकसित होगा जहाँ AI‑चालित अंतर्दृष्टि अधिक समझदार निर्णय‑लेने को सक्षम करेगी, जिससे एक सहज और अधिक व्यक्तिगत बैंकिंग अनुभव प्राप्त होगा।

बेशक, यह तथ्य नज़रअंदाज़ नहीं करना चाहिए कि Gen AI के मुख्यधारा में आने के दो साल से भी कम समय में, एक समान—यदि अधिक—परिवर्तनकारी प्रगति उभरी है: एजेंटिक AI। यह नवाचार स्थिर चैटबॉट और अलग‑अलग ऑटोमेशन को स्वायत्त, निर्णय‑लेने वाले AI एजेंटों से बदलकर बैंकिंग में एक पैरेडाइम शिफ्ट ला सकता है, जो अनुकूलित, सीखने और लगभग मानवीय बुद्धिमत्ता के साथ कार्यों को निष्पादित करने में सक्षम होते हैं।

कई वित्तीय संस्थाएँ अभी भी AI अपनाने के शुरुआती चरण में हैं। क्या देर से अपनाने वालों के लिए अब बहुत देर हो गई है, या आप उनके लिए अंतर को पाटने की व्यावहारिक रणनीतियाँ देखते हैं?

वित्तीय संस्थाओं के लिए AI को अपनाना अभी भी संभव है, लेकिन एक रणनीतिक दृष्टिकोण आवश्यक है। देर से अपनाने वालों को AI को अपनी रणनीतिक योजनाओं में एकीकृत करना चाहिए, और उन उच्च‑प्रभाव वाले उपयोग मामलों पर ध्यान देना चाहिए जो तुरंत मूल्य प्रदान करते हैं।

एक सुझाया गया पहला कदम ‘क्विक‑विन’ अवसरों की पहचान करना है—जैसे AI‑संचालित ग्राहक सेवा चैटबॉट, दस्तावेज़ प्रोसेसिंग ऑटोमेशन, और धोखाधड़ी पहचान—जहाँ AI अपनाने से दक्षता और ग्राहक संतुष्टि में शीघ्र सुधार हो सकता है।

इसके अलावा, इन‑हाउस AI मॉडल विकसित करने के बजाय, जो संसाधन‑गहन और समय‑लेने वाला हो सकता है, वित्तीय संस्थाएँ विशेष AI विक्रेताओं के साथ साझेदारी करके AI तैनाती को तेज़ कर सकती हैं। ये साझेदारियाँ बैंकों को पूर्व‑निर्मित AI मॉडल और क्लाउड‑आधारित AI समाधान का उपयोग करने की अनुमति देती हैं, जिससे कार्यान्वयन समय और लागत में कमी आती है।

एक और प्रमुख रणनीति लो‑कोड और नो‑कोड AI प्लेटफ़ॉर्म का उपयोग करना है। ये प्लेटफ़ॉर्म वित्तीय संस्थाओं को व्यापक तकनीकी विशेषज्ञता के बिना तेज़ी से AI‑संचालित समाधान तैनात करने में सक्षम बनाते हैं। उदाहरण के लिए, AI‑आधारित इंटेलिजेंट डेटा प्रोसेसिंग (IDP) मॉड्यूल PDFs और ई‑मेल जैसे असंरचित स्रोतों से डेटा निकाल, वर्गीकृत और विश्लेषण कर सकते हैं, जिससे संचालन दक्षता में सुधार होता है।

इन केंद्रित रणनीतियों को अपनाकर, देर से अपनाने वाले AI अंतर को प्रभावी रूप से पाट सकते हैं, साथ ही अनुपालन और स्केलेबिलिटी सुनिश्चित कर सकते हैं।

AI समाधान लागू करते समय बैंकों को किन सबसे बड़े चुनौतियों का सामना करना पड़ता है, और वे उन्हें कैसे पार कर सकते हैं?

AI समाधान लागू करते समय, बैंकों को तीन मुख्य चुनौतियों का सामना करना पड़ता है: डेटा गुणवत्ता, लेगेसी सिस्टम इंटीग्रेशन, और नियामक अनुपालन।

1. डेटा गुणवत्ता और उपलब्धता: AI मॉडल को प्रशिक्षण के लिए उच्च‑गुणवत्ता, संरचित और विविध डेटासेट की आवश्यकता होती है। हालांकि, कई बैंकों को टुकड़े‑टुकड़े डेटा स्रोतों, गवर्नेंस की कमी, और असंगत डेटा फ़ॉर्मेट्स की समस्या होती है। इसे पार करने के लिए, वित्तीय संस्थाओं को मजबूत डेटा गवर्नेंस फ्रेमवर्क में निवेश करना चाहिए, डेटा रिपॉज़िटरी को केंद्रीकृत करना चाहिए, और AI‑चालित डेटा सफ़ाई और समृद्धि उपकरणों का उपयोग करना चाहिए।
2. लेगेसी सिस्टम इंटीग्रेशन: कई बैंकों अभी भी लेगेसी आईटी इन्फ्रास्ट्रक्चर पर कार्य करते हैं जो AI कार्यान्वयन के लिए अनुकूल नहीं हैं। एप्लिकेशन प्रोग्रामिंग इंटरफ़ेस (API)‑आधारित इंटीग्रेशन आर्किटेक्चर को लागू करने से AI‑संचालित समाधान और लेगेसी सिस्टम के बीच अंतर को पाटा जा सकता है, जिससे बिना पूरी प्रणाली के ओवरहॉल के सहज डेटा प्रवाह और प्रक्रिया ऑटोमेशन संभव हो जाता है।
3. नियामक और अनुपालन संबंधी चिंताएँ: बदलते नियामक परिदृश्य के कारण AI मॉडलों को पारदर्शी, समझाने योग्य और ऑडिटेबल होना आवश्यक है। इसे संबोधित करने के लिए, बैंकों को AI गवर्नेंस फ्रेमवर्क लागू करना चाहिए, नियामक निकायों के साथ काम करना चाहिए, और भरोसेमंद AI समाधान अपनाने चाहिए जो पारदर्शिता, पक्षपात न्यूनीकरण, और अनुपालन संरेखण को प्राथमिकता देते हैं।

इन चुनौतियों को सक्रिय रूप से संबोधित करके, बैंकों को AI अपनाने के लिए एक ठोस आधार बनाना संभव है और दीर्घकालिक सफलता सुनिश्चित की जा सकती है।

पूर्ण‑स्तर पर तैनाती से पहले बैंकों के लिए AI उपयोग मामलों के साथ प्रयोग करना क्यों महत्वपूर्ण है?

AI उपयोग मामलों के साथ प्रयोग करना बैंकों के लिए संचालनात्मक व्यवहार्यता, नियामक अनुपालन, और उपयोगकर्ता अपनाने की सफलता सुनिश्चित करने हेतु पूर्ण‑स्तर तैनाती से पहले आवश्यक है।

1. ऑपरेशनल तत्परता: AI‑संचालित समाधान कार्यप्रवाहों को काफी हद तक बदल सकते हैं, जिससे केवल पुनः‑इंजीनियरिंग के बजाय प्रक्रिया की पुनः‑कल्पना आवश्यक हो जाती है। प्रयोग बैंकों को मौजूदा प्रक्रियाओं पर प्रभाव का मूल्यांकन करने और व्यापक कार्यान्वयन से पहले आवश्यक समायोजन करने की अनुमति देता है।
2. उपयोगकर्ता स्वीकृति और प्रशिक्षण: AI‑संचालित सिस्टम को अंतिम उपयोगकर्ता की अपेक्षाओं के साथ संरेखित होना चाहिए। छोटे‑पैमाने के पायलट प्रोजेक्ट बैंकों को उपयोगकर्ता स्वीकृति को मापने और वास्तविक‑विश्व प्रतिक्रिया के आधार पर AI मॉडलों को परिष्कृत करने में मदद करते हैं, जिससे AI‑संचालित निर्णय‑लेने में सहज अपनापन और विश्वास सुनिश्चित होता है।
3. ROI सत्यापन: बैंकों को बड़े‑पैमाने के निवेश से पहले AI के वित्तीय और संचालनात्मक प्रभाव को मापना चाहिए। AI उपयोग मामलों के साथ प्रयोग—जैसे ग्राहक अधिग्रहण में सुधार, संचालन में लागत बचत, और धोखाधड़ी रोकथाम में सुधार—ROI पर ठोस अंतर्दृष्टि प्रदान करता है, जिससे डेटा‑ड्रिवेन निवेश निर्णय संभव होते हैं।

इटरेटिव, टेस्ट‑एंड‑लर्न दृष्टिकोण अपनाकर, बैंकों को जोखिम कम करने, अपनी AI रणनीतियों को परिष्कृत करने, और यह सुनिश्चित करने में मदद मिलती है कि AI अपनाना व्यावसायिक उद्देश्यों के साथ संरेखित हो।

वित्तीय संस्थाओं को ROI को अधिकतम करने के लिए AI तत्परता और तैनाती को कैसे अपनाना चाहिए?

AI तैनाती से अधिकतम ROI प्राप्त करने के लिए, बैंकों को एक रणनीतिक, क्रॉस‑फ़ंक्शनल दृष्टिकोण अपनाना चाहिए जो AI पहलों को व्यावसायिक उद्देश्यों के साथ संरेखित करे।

1. रणनीतिक संरेखण: AI को वित्तीय संस्थान के व्यापक रणनीतिक लक्ष्यों में सम्मिलित किया जाना चाहिए, जैसे लागत में कमी, प्रक्रिया दक्षता, ग्राहक अधिग्रहण, और बेहतर जोखिम प्रबंधन।
2. क्रॉस‑फ़ंक्शनल सहयोग: AI कार्यान्वयन को केवल आईटी टीमों में अलग‑थलग नहीं होना चाहिए। इसके बजाय, जोखिम, अनुपालन, संचालन, ग्राहक सेवा, और व्यावसायिक इकाइयों को शामिल करने वाला क्रॉस‑फ़ंक्शनल सहयोग आवश्यक है ताकि AI समाधान पूरे संगठन की आवश्यकताओं को पूरा कर सकें।
3. वर्कफ़ोर्स अपस्किलिंग और परिवर्तन प्रबंधन: बैंकों को कर्मचारियों को AI‑संबंधित कौशल प्रदान करने के लिए प्रशिक्षण कार्यक्रमों में निवेश करना चाहिए। AI‑संचालित संचालन में सुगम परिवर्तन के लिए संरचित सीखने के कार्यक्रम, व्यावहारिक प्रशिक्षण, और साझेदारियों के माध्यम से बाहरी AI प्रतिभा का उपयोग आवश्यक है।
4. स्केलेबल AI इन्फ्रास्ट्रक्चर: वित्तीय संस्थाओं को स्केलेबल AI प्लेटफ़ॉर्म तैनात करने चाहिए जो इटरेटिव सुधार और मौजूदा बैंकिंग सिस्टम के साथ सहज एकीकरण की अनुमति दें।

इन तत्वों को प्राथमिकता देकर, बैंकों को सुनिश्चित हो सकता है कि AI अपनाना सार्थक व्यावसायिक परिणाम लाए, ग्राहक अनुभव को बेहतर बनाए, और मापनीय वित्तीय रिटर्न प्रदान करे।

डिजिटल भुगतान में धोखाधड़ी एक बढ़ती चिंता है। जनरेटिव AI वित्तीय संस्थाओं को बढ़ते धोखाधड़ी से लड़ने और सुरक्षा सुधारने में कैसे मदद कर सकता है?

डिजिटल भुगतान के बढ़ते अपनाने से अधिक परिष्कृत धोखाधड़ी रणनीतियाँ उभरी हैं। Gen AI वास्तविक‑समय में विशाल डेटासेट का विश्लेषण करके और उन असामान्य लेन‑देन पैटर्न की पहचान करके जो पारंपरिक नियम‑आधारित सिस्टम मिस कर सकते हैं, उन्नत धोखाधड़ी पहचान क्षमताएँ प्रदान करता है।

Gen AI कर सकता है:

1. लेन‑देन डेटा से निरंतर सीखकर धोखाधड़ी को अधिक सटीकता से पहचानना, जिससे फॉल्स पॉज़िटिव कम होते हैं और धोखाधड़ी रोकथाम दर में सुधार होता है।
2. व्यक्तिगत ग्राहक स्तर पर व्यवहारिक विसंगतियों की पहचान करना, ऐतिहासिक रुझानों के आधार पर संदिग्ध गतिविधियों को फ़्लैग करना।
3. उद्योग रिपोर्ट, सुरक्षा बुलेटिन, और वैश्विक घटना डेटाबेस को स्कैन करके थ्रेट इंटेलिजेंस को बढ़ाना, जिससे उभरते धोखाधड़ी रुझानों की भविष्यवाणी और तदनुसार अनुकूलन संभव हो।

इन AI‑संचालित क्षमताओं का उपयोग करके, वित्तीय संस्थाएँ अपनी धोखाधड़ी रोकथाम उपायों को काफी हद तक मजबूत कर सकती हैं, मानव‑नेतृत्व वाले जांच को अनुकूलित कर सकती हैं, और अधिक सुरक्षित डिजिटल लेन‑देन सुनिश्चित कर सकती हैं।

WNS ने विभिन्न ग्राहकों के साथ मिलकर समाधान विकसित किए हैं जो विश्लेषण और AI का उपयोग करके धोखाधड़ी पहचान और जांच पहलुओं को संबोधित करते हैं। ये समाधान एक संयोजन का उपयोग करते हैं:

धोखाधड़ी पहचान और वर्गीकरण के लिए प्रेडिक्टिव मॉडलिंग।

• दस्तावेज़ डिजिटलीकरण के लिए IDP
• छेड़छाड़ किए गए दस्तावेज़ों की पहचान के लिए डीप लर्निंग‑संचालित समाधान

वैश्विक बाजारों में अनुपालन आवश्यकताएँ अधिक जटिल होती जा रही हैं। AI बैंकों को नियामक मानकों को अधिक कुशलता से पूरा करने में कैसे मदद कर सकता है?

पिछले कुछ दशकों में वैश्विक नियमों में निरंतर बदलावों के कारण नियामक अनुपालन एक गतिशील और विकसित होने वाली चुनौती रहा है। इससे बैंकों के लिए लोगों, प्रक्रियाओं और प्रौद्योगिकी में निवेश करना अनिवार्य हो गया है ताकि वे बढ़ती जटिल अनुपालन आदेशों का पालन सुनिश्चित कर सकें। AI ने नियामक अनुपालन को सुव्यवस्थित करने में एक शक्तिशाली उपकरण के रूप में उभरा है, विशेष रूप से नियामक परिवर्तनों को ट्रैक करने और उनके बैंकिंग संचालन पर प्रभाव का आकलन करने में। AI का उपयोग करके, वित्तीय संस्थाएँ नियामक परिवर्तनों पर वास्तविक‑समय अपडेट प्राप्त कर सकती हैं, जिससे वे सक्रिय रूप से योजना बना कर अनुपालन उपाय लागू कर सकते हैं।

इसके अतिरिक्त, AI‑संचालित समाधान नियामक प्रकाशनों को व्यवस्थित रूप से व्यवस्थित और प्रबंधित कर सकते हैं, जिससे इन परिवर्तनों को ट्रैक और व्याख्या करने में आवश्यक मैनुअल प्रयास कम हो जाता है। Gen (Gen AI) नई नियमों की तुलना पिछले संस्करणों से करके अनुपालन क्षमताओं को और बढ़ाता है, जिससे संस्थाएँ आंतरिक नीतियों और प्रक्रियाओं पर उनके प्रभाव को शीघ्रता से आकलन कर सकती हैं। यह क्षमता जोखिम और नियंत्रण मूल्यांकन को मजबूत करती है, जिससे अनुपालन प्रक्रियाएँ अधिक प्रभावी और कुशल बनती हैं। इसके अलावा, Gen AI संरचित प्रशिक्षण सामग्री बनाने में सहायक हो सकता है, जिससे स्टाफ को नियामक परिवर्तनों के बारे में अच्छी तरह से सूचित रखा जा सके। AI‑संचालित निरंतर मॉनिटरिंग और ऑडिटिंग क्षमताएँ अनुपालन जोखिमों को काफी हद तक कम करती हैं, संस्थाओं को नियामक प्रबंधन के लिए एक सक्रिय दृष्टिकोण प्रदान करती हैं और समग्र जोखिम और अनुपालन ढाँचे में आश्चर्य को न्यूनतम करती हैं।

अनुपालन के क्षेत्र में, WNS ने पिछले कुछ वर्षों में AI और Gen AI का उपयोग करके समाधान बनाने में अग्रणी भूमिका निभाई है, जिसमें शामिल हैं:

• विपरीत मीडिया स्क्रीनिंग के लिए Gen AI समाधान
• AML जांच के लिए AI और Gen AI समाधान
• उन्नत KYC के लिए AI‑संचालित समाधान

धोखाधड़ी पहचान और अनुपालन के अलावा, आज बैंकिंग में कुछ सबसे आशाजनक AI‑संचालित उपयोग मामलों कौन‑से हैं?

AI निरंतर विकसित हो रहा है, जहाँ डेटा वैज्ञानिक और AI प्रैक्टिशनर बैंकिंग क्षेत्र में विभिन्न व्यावसायिक आवश्यकताओं को संबोधित करने के लिए नवाचारी समाधान विकसित कर रहे हैं। धोखाधड़ी पहचान और अनुपालन के अलावा, AI ग्राहक अनुभव, संचालन दक्षता, और निर्णय‑लेने की प्रक्रियाओं में महत्वपूर्ण परिवर्तन ला रहा है।

सबसे प्रमुख उपयोग मामलों में से एक AI‑संचालित चैटबॉट और Gen AI‑संचालित रियल‑टाइम एजेंट सहायता है, जो व्यक्तिगत, त्वरित और कुशल इंटरैक्शन प्रदान करके ग्राहक सेवा में क्रांति ला रहे हैं। यह बदलाव ग्राहक संतुष्टि को बढ़ाता है और समस्या समाधान को सुव्यवस्थित करता है।

ऑपरेशनल पहलू पर, AI वित्तीय संस्थानों के कई विभागों में फैले पुनर्मिलन प्रक्रियाओं में दीर्घकालिक चुनौतियों को संबोधित कर रहा है। AI‑संचालित एल्गोरिदम ऐतिहासिक पैटर्न और रुझानों का विश्लेषण करके अनमेट लेन‑देन के मिलान को स्वचालित कर सकते हैं, जिससे मैन्युअल हस्तक्षेप की आवश्यकता में उल्लेखनीय कमी आती है।

एक और महत्वपूर्ण अनुप्रयोग भुगतान प्रोसेसिंग है, विशेष रूप से इनकमिंग डिपॉज़िट को संभालना जहाँ अधूरे या अस्पष्ट भुगतान विवरणों को मानव हस्तक्षेप की आवश्यकता होती है। AI‑संचालित प्रोपेंसिटी मॉडल संभाव्यता स्कोर उत्पन्न कर सकते हैं, जिससे संस्थाएँ सही काउंटरपार्टी को शीघ्र और सटीक रूप से पहचान सकें और इस प्रकार मैन्युअल प्रोसेसिंग प्रयासों को अनुकूलित कर सकें।

ये केवल कुछ उदाहरण हैं कि कैसे WNS ने प्रमुख वित्तीय संस्थानों को AI का उपयोग करके दक्षता बढ़ाने, ग्राहक अनुभव सुधारने, और संचालन लचीलापन बढ़ाने में सक्रिय रूप से समर्थन किया है।

AI प्रतिभा विभिन्न उद्योगों में अत्यधिक मांग में है। बैंकों को शीर्ष AI पेशेवरों को आकर्षित करने और बनाए रखने के लिए क्या करना चाहिए?

विभिन्न उद्योगों में AI के बढ़ते अपनाने से AI प्रतिभा की मांग में वृद्धि हुई है, विशेष रूप से डेटा वैज्ञानिकों और मशीन लर्निंग विशेषज्ञों की। शीर्ष AI पेशेवरों को आकर्षित करने और बनाए रखने के लिए एक रणनीतिक दृष्टिकोण आवश्यक है, जो सार्थक अवसर प्रदान करने और नवाचारी वातावरण को बढ़ावा देने पर केंद्रित हो।

AI पेशेवरों की मुख्य प्रेरणाओं में से एक उच्च‑गुणवत्ता वाले डेटा तक पहुंच है, जो उन्हें प्रयोग, नवाचार, और प्रभावशाली समाधान विकसित करने की अनुमति देता है। जो संगठन संरचित, सुव्यवस्थित डेटा इकोसिस्टम प्रदान करते हैं, वे AI विशेषज्ञों के लिए एक फलने‑फूलने वाला माहौल बनाते हैं। इसके विपरीत, सार्थक व्यावसायिक प्रभाव बनाने के अवसरों की कमी AI पेशेवरों के संगठनों को छोड़ने के प्रमुख कारणों में से एक है।

शीर्ष प्रतिभा को आकर्षित करने के लिए, बैंकों को प्रमुख इंजीनियरिंग कॉलेजों और विश्वविद्यालयों के साथ मजबूत साझेदारी स्थापित करनी चाहिए, जिसमें AI‑केन्द्रित इंटर्नशिप, अनुसंधान सहयोग, और प्रत्यक्ष भर्ती मार्ग शामिल हों। यह दृष्टिकोण वित्तीय संस्थाओं को AI पेशेवरों को उनके करियर की शुरुआती चरणों में संलग्न करने और संगठन के भीतर स्पष्ट विकास पथ प्रदान करने में सक्षम बनाता है।

इसके अतिरिक्त, बैंकों के भीतर AI‑संचालित संस्कृति को बढ़ावा देना—जहाँ AI पेशेवर डोमेन विशेषज्ञों के साथ मिलकर वास्तविक‑विश्व चुनौतियों को हल कर सकते हैं—नौकरी संतुष्टि और प्रतिधारण को बढ़ाता है। WNS ने भारत के प्रमुख विश्वविद्यालयों के साथ सहयोग में इसी मॉडल को सफलतापूर्वक लागू किया है, जिससे वित्तीय सेवाओं के क्षेत्र में योगदान देने के लिए कुशल AI प्रतिभा की निरंतर आपूर्ति सुनिश्चित होती है।

AI एकीकरण के साथ आप बैंकिंग पेशेवरों की भूमिका को कैसे विकसित होते देखते हैं? क्या कर्मचारियों को नौकरी के विस्थापन की चिंता करनी चाहिए?

AI द्वारा मानव नौकरियों के प्रतिस्थापन के बारे में चर्चा वर्षों से चल रही है। जबकि AI नियमित कार्यों को स्वचालित करता है, इसका वास्तविक प्रभाव मानव क्षमताओं को बढ़ाने और बैंकिंग पेशेवरों द्वारा किए जाने वाले कार्य की गुणवत्ता को सुधारने में निहित है।

जैसे-जैसे दोहरावदार और नियम‑आधारित कार्य AI और रोबोटिक प्रोसेस ऑटोमेशन (RPA) द्वारा अधिकाधिक संभाले जा रहे हैं, बैंकिंग पेशेवर उच्च स्तर के निर्णय, आलोचनात्मक सोच, और निर्णय‑लेने की भूमिकाओं की ओर स्थानांतरित हो रहे हैं। यह परिवर्तन पिछले दशक में हुआ है, जहाँ डिजिटल भुगतान धीरे‑धीरे पारंपरिक चेक‑आधारित लेन‑देन को बदल रहा है। इस परिवर्तन ने शाखा और एटीएम की भीड़ को कम किया है, लेकिन साथ ही शाखा कर्मचारियों को अधिक जटिल भूमिकाएँ, जैसे भुगतान अपवाद प्रबंधन, निवेश सलाह, और धोखाधड़ी जांच, लेने के लिए प्रेरित किया है।

बैक‑ऑफ़िस स्तर पर, AI ने PDFs और स्कैन किए गए दस्तावेज़ों से असंरचित डेटा को डिजिटल करके संचालन प्रयासों को सरल बना दिया है, जिन्हें पहले मैन्युअल रूप से प्रोसेस किया जाता था। अब मानव सहभागिता मुख्यतः अपवाद संभालने और जटिल जांच कार्यों पर केंद्रित है, जिससे दक्षता और सटीकता में सुधार होता है।

नौकरी विस्थापन का कारण बनने के बजाय, AI‑संचालित परिवर्तन ने प्रतिभा अपस्किलिंग को बढ़ावा दिया है, जिससे पेशेवर नई क्षमताएँ विकसित कर सकें जो उद्योग की जरूरतों के अनुरूप हों। यह परिवर्तन अंततः वित्तीय सेवाओं के क्षेत्र को लाभ पहुंचाता है, क्योंकि यह एक ऐसी कार्यबल को विकसित करता है जो उन्नत विश्लेषणात्मक और समस्या‑समाधान कौशल से सुसज्जित हो।

क्या आपने बैंकिंग संगठनों में AI‑पहले संस्कृति को बढ़ावा देने के लिए कोई सर्वोत्तम प्रथाएँ देखी हैं?

WNS ने अपने विविध बैंकिंग एंगेजमेंट्स में AI‑पहले संस्कृति को बढ़ावा देने में अग्रणी भूमिका निभाई है, एक संरचित, सहयोगी दृष्टिकोण के माध्यम से AI‑नेतृत्व वाली परिवर्तन को संचालित किया है। कई सर्वोत्तम प्रथाएँ बैंकिंग संगठनों में AI को सफलतापूर्वक एम्बेड करने में योगदान देती हैं:

1. को‑क्रिएशन मॉडल: बैंकों को डोमेन विशेषज्ञों और डेटा वैज्ञानिकों को ऑपरेशनल टीमों में एकीकृत करना चाहिए ताकि AI‑संचालित समाधान वास्तविक‑विश्व बैंकिंग चुनौतियों के साथ संरेखित हों। WNS में, इस दृष्टिकोण ने हाइपर‑ऑटोमेशन अवसरों की पहचान और निष्पादन को सक्षम किया है, जिससे निरंतर सुधार सुनिश्चित होता है।
2. एम्बेडेड ट्रांसफ़ॉर्मेशन टीमें: AI ट्रांसफ़ॉर्मेशन प्रयासों को आईटी या इनोवेशन विभागों में अलग‑थलग नहीं होना चाहिए। इसके बजाय, कोर ऑपरेशन्स में ट्रांसफ़ॉर्मेशन टीमों को एम्बेड करने से AI‑नेतृत्व वाली दक्षताओं की पहचान और समाधान को पूरे संगठन में स्केल करने पर निरंतर फोकस बना रहता है।
3. सांस्कृतिक जागरूकता और अपनापन: संगठनों को AI साक्षरता कार्यक्रमों में निवेश करना चाहिए ताकि कर्मचारियों को AI के लाभ, उपयोग मामलों, और उनके भूमिकाओं को बढ़ाने की संभावनाओं के बारे में शिक्षित किया जा सके। एक अच्छी तरह से सूचित कार्यबल AI समाधान को अधिक अपनाने और उनके सफल कार्यान्वयन में योगदान देने की संभावना रखता है।
4. नवाचार को प्रोत्साहित करना: कर्मचारियों को AI‑संचालित विचार योगदान करने और सफल कार्यान्वयन को पुरस्कृत करने से निरंतर सुधार और सहभागिता की संस्कृति को बढ़ावा मिलता है। प्रतियोगिताएँ, हैकाथॉन, और मान्यता कार्यक्रम सभी संगठनात्मक स्तरों पर AI अपनाने को प्रेरित करने में मदद कर सकते हैं।

इन सर्वोत्तम प्रथाओं को अपनाकर, बैंकों को सहज AI एकीकरण सुनिश्चित करने, संचालन दक्षता को अधिकतम करने, और एक ऐसी कार्यबल बनाने में मदद मिलती है जो वित्तीय सेवाओं के भविष्य के लिए तैयार हो।

उत्कृष्ट साक्षात्कार के लिए धन्यवाद, जो पाठक अधिक जानना चाहते हैं उन्हें WNS पर जाना चाहिए।