भारत की वित्तीय सेवाओं पर AI का परिवर्तनकारी प्रभाव

Business व्यापार: 1995 में, ऑनलाइन 'चीज़ें' ख़रीदना (और उनका भुगतान करना) लापरवाही भरा लगता था; कई वेब उपयोगकर्ता कसम खाते थे कि वे ब्राउज़र में क्रेडिट कार्ड नंबर कभी नहीं टाइप करेंगे। आज, हम फ़ोन पर दो बार टैप करते हैं और शहर भर में किराया भेजने के बारे में कुछ नहीं सोचते। हमने हमेशा प्लेटफ़ॉर्म बदलावों (पीसी, इंटरनेट, मोबाइल, क्लाउड, आदि) के वित्तीय सेवाओं के वितरण पर पड़ने वाले प्रभाव को कम करके आंका है। हालाँकि, इनमें से प्रत्येक मामले में, पहुँच, अनुभव और दक्षता पर गहरा प्रभाव पड़ा है। चूँकि हम अगले प्लेटफ़ॉर्म बदलाव के कगार पर हैं, इसलिए यह अपरिहार्य लगता है कि यह वित्तीय सेवाओं में बड़े बदलाव लाएगा।

सरल शब्दों में कहें तो, आधुनिक AI दो काम करता है जो उसके पूर्वानुमान लगाने वाले पूर्वज कभी नहीं कर पाए: एक ज्ञान-कर्मी की तरह सोचना और एक इंसान की तरह बात करना। पहली महाशक्ति मौजूदा बैंकों और वित्तीय संस्थानों के संचालन को नया रूप दे रही है; दूसरी महाशक्ति उपभोक्ताओं द्वारा वित्तीय सेवाओं के उपभोग के तरीके पर पुनर्विचार करेगी। इसका परिणाम भारतीय स्टार्ट-अप्स और तकनीकी दिग्गजों के लिए दो बड़े अवसर हैं: (क) ऐसे एआई प्लेटफ़ॉर्म और सेवाएँ बनाना जो वित्तीय संस्थानों को अपने आंतरिक संचालन और प्रक्रियाओं को एआई-आधारित बनाने में सक्षम बनाएँ, (और) (ख) ग्राहकों तक वित्तीय सेवाएँ पहुँचाने के तरीके पर पुनर्विचार करना।

वित्तीय संस्थान डिजिटलीकरण को बढ़ावा देने और इस प्रकार मैनुअल और बोझिल कार्यों को कम करने की राह पर हैं। पिछले एक दशक में, भारत में निजी बैंकों ने राजस्व के प्रतिशत के रूप में कर्मचारियों के खर्च में 200 आधार अंकों (18% से 20%) की कमी की है, साथ ही तकनीकी खर्च में भी वृद्धि हुई है (2.8% से 4.6%)। एआई अनिवार्य रूप से इस प्रवृत्ति को और बढ़ाएगा और प्रमुख अधिकारी इस पर ध्यान दे रहे हैं। वित्तीय सेवा फर्मों में एआई अपनाने की प्राथमिकताओं पर ईवाई इंडिया द्वारा हाल ही में किए गए एक सर्वेक्षण में, 68% ने ग्राहक अनुभव को परिवर्तन की सर्वोच्च प्राथमिकता बताया, उसके बाद संचालन (47%), अंडरराइटिंग (32%), और बिक्री (26%) का स्थान रहा।

हम कई बड़े वित्तीय संस्थानों के उत्पादन परिवेश में एआई को तेज़ी से देख रहे हैं, हालाँकि इसका उपयोग बहुत सीमित और सरल मामलों में ही हो रहा है, जैसे कॉल सेंटरों की निगरानी, ​​सॉफ्ट कलेक्शन, सरल नियामक रिपोर्टिंग, आदि। वर्तमान तकनीकी तत्परता और कार्य की प्रकृति के आधार पर, हम अगले 12-24 महीनों में अपनाने के दो तत्काल क्षेत्र देखते हैं - ग्राहक संचार, और अनुपालन, जोखिम और ऋण संचालन में मध्य/बैक ऑफिस स्वचालन।

हालाँकि, अपनाने में भी कुछ बाधाएँ हैं। बड़े वित्तीय संस्थानों के वरिष्ठ अधिकारियों के साथ बातचीत में, दो चुनौतियाँ सामने आती हैं। पहली, अनुपालन, व्याख्यात्मकता और ग्राहक विश्वास से जुड़ी इस क्षेत्र की विशिष्ट माँगों को सामान्य एआई समाधानों द्वारा शायद ही कभी संबोधित किया जाता है। दूसरी, सही उपयोग के मामलों की पहचान करने, प्रभावी ढंग से लागू करने और परिणामों की निगरानी करने के लिए आंतरिक प्रतिभाओं की कमी है। इस समस्या का समाधान करने के लिए, हम FS-विशिष्ट AI कंपनियों का उदय देख रहे हैं, जो डोमेन-विशिष्ट सुरक्षा, व्याख्यात्मकता और जोखिम ढाँचों के साथ ज़मीनी स्तर पर विकसित हुई हैं। कई कंपनियाँ फॉरवर्ड डिप्लॉयड इंजीनियर्स (FDE) यानी क्लाइंट टीमों में शामिल तकनीकी विशेषज्ञों का उपयोग करके सेवा वितरण मॉडल पर भी पुनर्विचार कर रही हैं। FDE अमूर्त मॉडलों और परिचालन वास्तविकता के बीच की खाई को पाटते हैं, जिससे क्लाइंट्स को अस्पष्ट महत्वाकांक्षाओं से कार्यशील AI सिस्टम की ओर बढ़ने में मदद मिलती है, यहाँ तक कि गहन आंतरिक क्षमताओं के अभाव में भी।

ग्राहकों के दृष्टिकोण से, भारत की वित्तीय सेवाओं की कहानी आश्चर्यजनक डिजिटल सफलता का एक अनोखा मिश्रण है, जिसमें अभी भी कई महत्वपूर्ण कमियाँ हैं। लगभग 90% से अधिक भारतीय वयस्कों के पास अब बैंक खाता है, और UPI ने अकेले जून 2025 में 18 बिलियन लेनदेन को सक्षम किया - जो दुनिया की सबसे बड़ी रीयल-टाइम भुगतान प्रणाली है।

हालाँकि, पहुँच और अनुभव दोनों में अभी भी बड़ी कमियाँ हैं। बीमा और धन उत्पादों की पहुँच दुनिया में सबसे कम है (भारत में बीमा पहुँच सकल घरेलू उत्पाद का लगभग 3.7% है; म्यूचुअल फंड एयूएम सकल घरेलू उत्पाद के प्रतिशत के रूप में लगभग 19% है)। इससे भी महत्वपूर्ण बात यह है कि जिन ग्राहकों के पास पहुँच है, उनमें भी ग्राहकों का प्यार नहीं बढ़ा है: औसत बैंकिंग नेट प्रमोटर स्कोर (एनपीएस) +30 के आसपास है—जो किसी भी उपभोक्ता श्रेणी में सबसे कम है।

एआई में पहुँच और अनुभव, दोनों के अंतर को इस तरह पाटने की क्षमता है जो डिजिटलीकरण की पहली लहर नहीं कर सकी। मेनू में बदलाव करने या नए इंटरफेस सीखने के बजाय, ग्राहक केवल टेक्स्ट, आवाज़ या यहाँ तक कि स्थानीय भाषा में वीडियो के ज़रिए बातचीत करेंगे, 24/7 उपलब्ध सहायकों से व्यक्तिगत पसंद जानेंगे, आसपास के डेटा से इरादे का पता लगाएँगे, और मानवीय पूर्वाग्रहों या समय की पाबंदी के बिना सलाह देंगे। इसे जनसंख्या के पैमाने पर "सेवा के लिए क्लिक करें" से "ऐसे बात करें जैसे मैं आपका आरएम हूँ" की ओर बढ़ने के रूप में सोचें।