BFSI में AI का बोलबाला, पर रेवेन्यू ट्रैक करने में फिसड्डी!

एफिशिएंसी की दौड़ में BFSI, रेवेन्यू पर नजर कम!

बैंकिंग, वित्तीय सेवा और बीमा (BFSI) सेक्टर में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) का इस्तेमाल ज़ोरों पर है, खासकर काम को ज़्यादा असरदार और तेज बनाने के लिए। 94.1% कंपनियां AI का उपयोग अपने कामकाज को बेहतर बनाने और समय बचाने में कर रही हैं, जबकि 60.3% फर्म क्वालिटी और जोखिम प्रबंधन (risk management) को लेकर AI का इस्तेमाल कर रही हैं। इससे साफ है कि AI को मुख्य रूप से मौजूदा ऑपरेशंस को बेहतर बनाने वाले टूल के तौर पर देखा जा रहा है, न कि सीधे नए कमाई के रास्ते (revenue streams) खोलने या नए ग्राहक लाने के लिए।

रेवेन्यू पर AI का असर, क्या डेटा मिसिंग?

हालांकि, एफिशिएंसी में AI की इस व्यापक स्वीकार्यता के बावजूद, इसके सीधे वित्तीय फायदों को मापने में एक बड़ी खामी नजर आती है। केवल 19.1% BFSI फर्म ही AI के सीधे रेवेन्यू पर पड़ने वाले प्रभाव को सक्रिय रूप से ट्रैक करती हैं। यह समस्या लर्निंग और डेवलपमेंट (learning and development) से जुड़े कार्यक्रमों के ROI को मापने तक भी फैली हुई है। सिर्फ 57.4% कंपनियां ट्रेनिंग को सीधे बिजनेस आउटकम से जोड़ पाती हैं, और इससे भी कम 47.1% ऐसे कार्यक्रमों पर किए गए निवेश के रिटर्न को मापती हैं। इस मात्रात्मक विश्लेषण (quantitative analysis) की कमी के कारण, कई संगठन टेक्नोलॉजी और ट्रेनिंग में किए गए निवेश के पूरे व्यावसायिक मूल्य को साबित करने के लिए संघर्ष करते हैं। इससे संसाधनों का गलत आवंटन और विकास के अवसरों को खोने का खतरा बढ़ जाता है।

रेवेन्यू-ड्रिवन AI में BFSI, दूसरों से पीछे

दूसरे सेक्टरों के मुकाबले, BFSI का AI के रेवेन्यू योगदान को मापने में संघर्ष साफ दिखाई देता है। टेक्नोलॉजी फर्म और कंसल्टेंसी अक्सर सीधे रेवेन्यू या मार्केट शेयर से जुड़े ROI ट्रैकिंग पर ज़ोर देती हैं। उदाहरण के तौर पर, फिनटेक (Fintech) कंपनियां अक्सर व्यक्तिगत ग्राहक ऑफर्स या अनुमानित बिक्री (predictive sales) के लिए AI का इस्तेमाल करती हैं, इन प्रयासों को सीधे कन्वर्जन रेट से जोड़कर। लेकिन, कई पुरानी BFSI फर्म, जो अक्सर लीगेसी सिस्टम और सख्त नियमों से बंधी होती हैं, कंप्लायंस, फ्रॉड डिटेक्शन और बैक-ऑफिस ऑटोमेशन के लिए AI को प्राथमिकता देती हैं। ये क्षेत्र सीधे रेवेन्यू बढ़ाने के बजाय एफिशिएंसी में ज़्यादा ठोस सुधार लाते हैं, जिससे एक रणनीतिक अंतर पैदा होता है जो प्रतिस्पर्धी बढ़त (competitive edge) को कम कर सकता है, अगर रेवेन्यू ग्रोथ को प्राथमिकता न दी जाए।

सिर्फ एफिशिएंसी पर फोकस का रणनीतिक जोखिम

रेवेन्यू जनरेशन से ज़्यादा एफिशिएंसी मेट्रिक्स पर यह जबरदस्त फोकस एक गंभीर भेद्यता (vulnerability) पैदा करता है। यदि बाजार की स्थितियां बदलती हैं या प्रतिस्पर्धी अधिक नवीन, राजस्व-संचालित AI एप्लिकेशन विकसित करते हैं, तो BFSI फर्म तकनीकी रूप से उन्नत होने के बावजूद वित्तीय रूप से स्थिर (stagnant) रह सकती हैं। रेवेन्यू पर AI के प्रभाव को मापने में असमर्थता जवाबदेही की कमी और उन पहलों पर बेकार खर्च का संकेत देती है जो सीधे बॉटम लाइन (bottom line) में योगदान नहीं करतीं। इसके अलावा, व्यावसायिक परिणामों और ROI के साथ सीखने का सीमित जुड़ाव, टेक्नोलॉजिकल एडॉप्शन को ठोस शेयरधारक मूल्य (shareholder value) में बदलने में एक व्यापक समस्या को दर्शाता है। रेवेन्यू प्रभाव के लिए मजबूत मेट्रिक्स के बिना, AI डिप्लॉयमेंट एक महंगा ऑपरेशनल एक्सरसाइज बनने का जोखिम उठाता है, न कि विकास का एक सच्चा ड्राइवर बनने का। ऐतिहासिक डेटा बताता है कि जो कंपनियां टेक्नोलॉजिकल एडॉप्शन के साथ-साथ अपने मापन ढांचे (measurement frameworks) को अनुकूलित करने में विफल रहती हैं, वे अक्सर मार्केट लीडरशिप बनाए रखने के लिए संघर्ष करती हैं, खासकर अनिश्चित आर्थिक समय में।

AI में BFSI के लिए आगे की राह: अंतर को पाटना

भविष्य को देखते हुए, BFSI फर्मों को ऑपरेशनल एफिशिएंसी और AI-संचालित रेवेन्यू जनरेशन के बीच मापन के अंतर को पाटना होगा। उद्योग विश्लेषकों (analysts) का अनुमान है कि प्रत्यक्ष रेवेन्यू प्रभाव वाले एडवांस्ड AI मॉडल विकसित करने पर ज़्यादा ध्यान दिया जाएगा, साथ ही इन लाभों को ट्रैक करने के लिए आवश्यक टूल्स भी। जैसे-जैसे AI परिपक्व (matures) होगा, BFSI संस्थानों से उम्मीद है कि वे व्यक्तिगत ग्राहक जुड़ाव, अनुमानित उत्पाद विकास और बिक्री पूर्वानुमान (sales forecasting) को बेहतर बनाने के लिए इसका तेज़ी से लाभ उठाएं ताकि AI का पूरी तरह से रेवेन्यू एक्सेलेरेटर (revenue accelerator) के रूप में उपयोग किया जा सके। कंसेंसस (consensus) का कहना है कि जो फर्म बेहतर AI ROI मापन और रेवेन्यू-संचालित AI अनुप्रयोगों के लिए एक स्पष्ट रणनीति दिखाएंगी, वे संभवतः उच्च मूल्यांकन (valuations) प्राप्त करेंगी और अपने साथियों से बेहतर प्रदर्शन करेंगी।