भारतीय बँका AIचा अवलंब वाढवत आहेत, जनरेटिव्ह AI मुळे उत्पादकतेत वाढ होण्याची शक्यता

BANKINGFINANCE
Whalesbook Logo
AuthorWhalesbook News Team|Published at:
भारतीय बँका AIचा अवलंब वाढवत आहेत, जनरेटिव्ह AI मुळे उत्पादकतेत वाढ होण्याची शक्यता
Overview

बँक ऑफ बडोदा, स्टेट बँक ऑफ इंडिया, HDFC बँक, ICICI बँक आणि YES बँक यांसारख्या भारतातील प्रमुख बँका आर्टिफिशियल इंटेलिजन्स (AI) आणि जनरेटिव्ह AI (GenAI) मध्ये गुंतवणूक आणि अवलंब वाढवत आहेत. या धोरणात्मक बदलाचा उद्देश ग्राहक अनुभव सुधारणे, कार्यान्वयन कार्यक्षमता वाढवणे आणि डेटा-आधारित निर्णय घेण्यास प्रोत्साहन देणे आहे. सुरुवातीच्या स्वीकारकर्त्यांनी पायाभरणी केली असली तरी, AI मॉडेल्स आणि टूल्सची परिपक्वता आता विविध बँकिंग कार्यांमध्ये व्यापक अंमलबजावणीसाठी सक्षम करत आहे. EY इंडियाच्या अहवालानुसार 2030 पर्यंत 46% पर्यंत उत्पादकता वाढ अपेक्षित आहे, परंतु नियमन, डेटा गोपनीयता आणि तांत्रिक कर्ज (technical debt) यांसारखी आव्हाने कायम आहेत.

भारतीय बँका आता केवळ प्रायोगिक AI अवलंबण्यापलीकडे जाऊन, वित्तीय सेवा क्षेत्रात यशासाठी एक मुख्य आवश्यकता म्हणून त्याला एकत्रित करत आहेत. बँक ऑफ बडोदा (ज्याने 2018 मध्ये पेटबाइट-स्केल डेटा प्लॅटफॉर्मसह Analytics Centre of Excellence ची स्थापना केली), स्टेट बँक ऑफ इंडिया (2017 मध्ये लॉन्च केलेल्या SIA चॅटबॉटसह), HDFC बँक (EVA चॅटबॉट), आणि ICICI बँक (iPal चॅटबॉट) यांसारख्या सुरुवातीच्या नवप्रवर्तकांनी मार्ग दाखवला आहे. सध्याची लाट जनरेटिव्ह AI (GenAI) आणि प्रगत लार्ज लँग्वेज मॉडेल्सद्वारे चालविली जात आहे, जी अधिक वैयक्तिकृत अनुभव आणि वित्तीय सल्ला यांसारख्या नवीन वैशिष्ट्यांचे आश्वासन देते.
EY इंडियाच्या अहवालानुसार, 2030 पर्यंत, भारतीय बँकिंग कार्यांमध्ये GenAI मुळे उत्पादकतेत 46% पर्यंत वाढ होऊ शकते. सध्या, भारतात 74% वित्तीय संस्थांनी GenAI प्रूफ-ऑफ-कॉन्सेप्ट (PoC) प्रकल्प सुरू केले आहेत, तर 11% उत्पादन (production) मध्ये आहेत. प्रमुख उपयोगांमध्ये विक्री वाढ, ग्राहक सेवा, दस्तऐवज ऑटोमेशन, नियामक अनुपालन, धोका विश्लेषण (risk analytics) आणि कोड विकास यांचा समावेश आहे.
तथापि, अंमलबजावणीमध्ये वास्तविक जगातील आव्हाने आहेत. बँकांना वेगाने बदलत्या तंत्रज्ञानाच्या परिदृश्यात मार्गक्रमण करावे लागेल, तांत्रिक कर्जाचे व्यवस्थापन करावे लागेल आणि नियामक चिंतांचे निराकरण करावे लागेल. डेटा गोपनीयता आणि AI मॉडेलमधील 'हॅल्युसिनेशन्स' (hallucinations) चा धोका हे गंभीर अडथळे आहेत. YES बँकेसारख्या बँका ग्राहकांपर्यंत पोहोचण्यापूर्वी अंतर्गत चाचणी आणि अनुपालनावर लक्ष केंद्रित करून सावधगिरी बाळगण्यावर जोर देतात.
AI उपायांसाठी 'बिल्ड विरुद्ध बाय' (स्वतः तयार करणे विरुद्ध विकत घेणे) हा निर्णय देखील महत्त्वाचा आहे, ज्यामध्ये हायब्रीड दृष्टिकोन अनेकदा पसंत केला जातो. यामध्ये मुख्य क्षमतांचे अंतर्गत विकास आणि विशिष्ट कार्यांसाठी बाह्य तज्ञांचा सहभाग समाविष्ट आहे. अंतर्गत AI प्रतिभा आणि पायाभूत सुविधा निर्माण करणे हे भविष्यातील कार्यांसाठी मूलभूत मानले जाते.
तृतीय-पक्ष AI विक्रेत्यांना स्पष्टता (explainability), सुरक्षा आणि कार्यक्षमतेसाठी कठोर आवश्यकता पूर्ण कराव्या लागतील. करारांमध्ये अपटाइम, अचूकता आणि पक्षपात कमी करणे (bias mitigation) यासंबंधीचे कलम समाविष्ट आहेत. AI गुंतवणुकीचे खर्च-लाभ विश्लेषण, जे साधारणपणे एकूण खर्चाच्या 2% ते 10% असते, ते पुनरावृत्ती होणारी कार्ये, ग्राहकांच्या वर्तणुकीतील अंतर्दृष्टी, नियामक गरजा आणि कार्यान्वयन क्षमता ओळखण्यावर आधारित आहे.
पायलट्सच्या पलीकडे AI चे स्केलिंग करण्यासाठी मजबूत प्रशासन, व्यवस्थापनाची स्वीकृती आणि स्पष्ट मेट्रिक्स आवश्यक आहेत. सुरुवातीच्या प्रकल्पांमधून शिकलेले धडे प्रक्रिया सुधारण्यासाठी आणि सातत्यपूर्ण, सुरक्षित आणि सुसंगत AI अंमलबजावणी सुनिश्चित करण्यासाठी महत्त्वपूर्ण आहेत.
प्रभाव: या बातमीचा भारतीय बँकिंग क्षेत्रावर आणि त्याच्या कार्यान्वयन कार्यक्षमता, नफा आणि ग्राहक सेवा क्षमतांवर लक्षणीय परिणाम झाला आहे. AI आणि GenAI चा व्यापक अवलंब एक प्रतिमान बदल दर्शवितो जो स्पर्धात्मकता आणि भविष्यातील वाढीवर प्रभाव टाकेल. रेटिंग: 9/10.
Difficult terms: GenAI (Generative AI), Analytics Centre of Excellence (CoE), Petabyte-scale, Data pipelines, Machine learning operations (MLOps), Data-science workbench, Chatbot, Large language models (LLMs), APIs, Technical debt, Hallucinations (in LLMs), Proof-of-concept (PoC), Agentic AI, Prompt engineering, BFSI.

Disclaimer:This content is for educational and informational purposes only and does not constitute investment, financial, or trading advice, nor a recommendation to buy or sell any securities. Readers should consult a SEBI-registered advisor before making investment decisions, as markets involve risk and past performance does not guarantee future results. The publisher and authors accept no liability for any losses. Some content may be AI-generated and may contain errors; accuracy and completeness are not guaranteed. Views expressed do not reflect the publication’s editorial stance.