AI की दौड़ में फाइनेंस कंपनियां, पर गवर्नेंस पीछे: रिपोर्ट

AI को अपनाने की होड़, पर नींव कमजोर?

फाइनेंशियल इंस्टीट्यूट तेजी से आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) को फाइनेंशियल प्लानिंग, रिपोर्टिंग और एनालिसिस के लिए अपना रहे हैं। लेकिन, KPMG की एक हालिया रिपोर्ट के अनुसार, इस तेजी से अपनाने की प्रक्रिया में एक गंभीर असंतुलन पैदा हो रहा है। जहां 76% कंपनियां अब अपने फाइनेंस फंक्शन्स में AI को इंटीग्रेट कर चुकी हैं, वहीं इन टूल्स को मैनेज करने के लिए जरूरी इंफ्रास्ट्रक्चर और गवर्नेंस फ्रेमवर्क तालमेल बिठाने के लिए संघर्ष कर रहे हैं।

सिर्फ इस्तेमाल नहीं, असली फायदा जरूरी

निवेशकों के लिए यह समझना बहुत जरूरी है कि AI का व्यापक उपयोग और उसका असल परफॉरमेंस (Performance) के बीच फर्क करना। जहां 71% कंपनियां रिपोर्ट करती हैं कि उनकी AI पहलों से रिटर्न ऑन इन्वेस्टमेंट (ROI) की उम्मीदें पूरी हो रही हैं, वहीं केवल 23% ही ऐसे नतीजे देख रही हैं जो उनके शुरुआती लक्ष्यों से बेहतर हैं। इससे पता चलता है कि सिर्फ AI सॉफ्टवेयर लागू करने से अपने आप एक बड़ा कॉम्पिटिटिव एडवांटेज (Competitive Advantage) या कॉस्ट एफिशिएंसी (Cost Efficiency) नहीं मिल जाती।

बड़े ऑपरेशनल रिस्क

रिपोर्ट तीन बड़े ऑपरेशनल रिस्क पर प्रकाश डालती है जो फाइनेंशियल परफॉरमेंस को प्रभावित कर सकते हैं: गवर्नेंस, डेटा क्वालिटी और टैलेंट गैप। कई कंपनियां अभी भी बिखरे हुए या खराब क्वालिटी वाले डेटा से जूझ रही हैं, जो सटीक, AI-संचालित फाइनेंशियल पूर्वानुमान (Forecasts) उत्पन्न करने में एक बड़ी बाधा बना हुआ है। इन रिस्क को मैनेज करने के लिए, 33% कंपनियां मानव निरीक्षण (Human Oversight) बढ़ा रही हैं - यानी AI प्रक्रियाओं में मैन्युअल जांच जोड़ रही हैं ताकि रेगुलेटरी कंप्लायंस (Regulatory Compliance) सुनिश्चित हो और प्रोफेशनल जजमेंट (Professional Judgment) बना रहे।

वर्कफोर्स मैनेजमेंट की रणनीति

कंपनियां अपने वर्कफोर्स को कैसे मैनेज कर रही हैं, इसमें भी एक खास ट्रेंड दिख रहा है। लगभग 38% कंपनियां अपने मौजूदा कर्मचारियों को AI टूल्स के साथ काम करने के लिए अपस्किल (Upskill) करने पर ध्यान केंद्रित कर रही हैं, जबकि केवल 28% ही नए स्किल सेट्स के लिए सक्रिय रूप से हायरिंग कर रही हैं या मानव-AI सहयोग के लिए भूमिकाओं को फिर से परिभाषित कर रही हैं। मौजूदा कर्मचारियों को ट्रेनिंग देने को नए टैलेंट लाने पर तरजीह देना, इस बात पर असर डाल सकता है कि कंपनियां कितनी जल्दी अपनी AI क्षमताओं को प्रभावी ढंग से स्केल कर पाती हैं।

निवेशकों के लिए क्या है खास?

आगे चलकर निवेशकों के लिए मुख्य निगरानी का विषय ऑपरेशनल डिसिप्लिन (Operational Discipline) होगा। इस सेक्टर में सफलता संभवतः एक कंपनी की AI को इंटीग्रेट करने की क्षमता पर निर्भर करेगी, साथ ही सख्त डेटा गवर्नेंस और निगरानी बनाए रखने पर भी। शेयरधारकों को भविष्य की अर्निंग रिपोर्ट्स में मैनेजमेंट की कमेंट्री पर नजर रखनी चाहिए कि क्या AI निवेश से उत्पादकता में मापने योग्य लाभ (Productivity Gains) और बेहतर निर्णय लेने की क्षमता मिल रही है, या वे केवल बॉटम-लाइन लाभ (Bottom-line benefit) दिए बिना ऑपरेशनल जटिलता (Operational Complexity) बढ़ा रहे हैं।