ਭਾਰਤੀ ਵਿੱਤੀ ਅਦਾਰੇ ਹੁਣ ਲੋਨ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ, KYC ਅਤੇ ਰਿਸਕ ਅਸੈਸਮੈਂਟ ਨੂੰ ਸੁਚਾਰੂ ਬਣਾਉਣ ਲਈ 'Agentic AI' ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ। ਜਿੱਥੇ ਇਹ ਤਕਨੀਕ MSME ਲੈਂਡਿੰਗ ਵਿੱਚ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਵਧਾਉਂਦੀ ਹੈ, ਉੱਥੇ ਹੀ Reserve Bank of India (RBI) ਦੇ ਸਖ਼ਤ ਨਿਯਮਾਂ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਨਾ ਵੀ ਬਹੁਤ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ।
ਵਿੱਤੀ ਅਦਾਰੇ ਹੁਣ ਬੁਨਿਆਦੀ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਤੋਂ ਅੱਗੇ ਵਧ ਕੇ 'Agentic AI' ਵੱਲ ਵਧ ਰਹੇ ਹਨ। ਇਹ ਅਜਿਹੀ ਤਕਨੀਕ ਹੈ ਜੋ ਉਹਨਾਂ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਕੰਮਾਂ ਨੂੰ ਖੁਦ ਸੰਭਾਲ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਲਈ ਪਹਿਲਾਂ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਮਨੁੱਖੀ ਯਤਨਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਪੈਂਦੀ ਸੀ। ਇਹ ਸਿਸਟਮ ਟੈਕਸ ਰਿਕਾਰਡ, ਬੈਂਕ ਸਟੇਟਮੈਂਟਾਂ ਅਤੇ KYC ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਤੋਂ ਡਾਟਾ ਕੱਢ ਕੇ ਰੀਅਲ-ਟਾਈਮ ਵਿੱਚ ਕੰਮ ਕਰਨ ਦੇ ਸਮਰੱਥ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਆਉਣ ਵਾਲੀਆਂ ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਘੱਟ ਹੋ ਰਹੀਆਂ ਹਨ।
MSME ਲੈਂਡਿੰਗ ਵਿੱਚ ਵਧੀ ਕੁਸ਼ਲਤਾ
DBS Bank India ਵਰਗੇ ਅਦਾਰੇ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ MSME ਲੈਂਡਿੰਗ ਅਤੇ ਆਨਬੋਰਡਿੰਗ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਸੁਚਾਰੂ ਬਣਾਉਣ ਲਈ AI-ਡ੍ਰਿਵਨ ਸਿਸਟਮਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ। NBFCs (Non-Banking Financial Companies) ਲਈ, ਇਹ ਤਕਨੀਕ ਲੋਨ ਦੇ ਪੂਰੇ ਸਾਈਕਲ—ਗਾਹਕਾਂ ਨੂੰ ਜੋੜਨ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਰਿਕਵਰੀ ਤੱਕ—ਵਿੱਚ ਮਦਦਗਾਰ ਸਾਬਤ ਹੋ ਰਹੀ ਹੈ। ਇਹ ਸਿਸਟਮ ਆਪਣੇ ਆਪ ਲੈਣ-ਦੇਣ ਵਿੱਚ ਖਾਮੀਆਂ ਅਤੇ ਰਿਸਕ ਸਿਗਨਲਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰ ਲੈਂਦੇ ਹਨ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਬੈਂਕਾਂ ਨੂੰ ਸਟਾਫ ਵਧਾਏ ਬਿਨਾਂ ਵੱਡੀ ਮਾਤਰਾ ਵਿੱਚ ਕੰਮ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਮਿਲਦੀ ਹੈ।
ਰੈਗੂਲੇਟਰੀ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਅਤੇ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ
ਭਾਵੇਂ ਇਹ ਤਕਨੀਕ ਕੰਮ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਪਰ Reserve Bank of India (RBI) ਨੇ ਪਾਰਦਰਸ਼ਤਾ ਅਤੇ ਡਾਟਾ ਸੁਰੱਖਿਆ ਨੂੰ ਲੈ ਕੇ ਸਖ਼ਤ ਦਿਸ਼ਾ-ਨਿਰਦੇਸ਼ ਜਾਰੀ ਕੀਤੇ ਹਨ। ਬੈਂਕਾਂ ਨੂੰ 'Explainable AI' ਲਾਗੂ ਕਰਨਾ ਹੋਵੇਗਾ ਤਾਂ ਜੋ ਹਰ ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਫੈਸਲੇ ਦਾ ਸਬੂਤ ਰੱਖਿਆ ਜਾ ਸਕੇ ਅਤੇ ਇਸ ਨੂੰ ਰੈਗੂਲੇਟਰਾਂ ਅੱਗੇ ਜਾਇਜ਼ ਠਹਿਰਾਇਆ ਜਾ ਸਕੇ।
ਨਿਵੇਸ਼ਕਾਂ ਲਈ ਇਹ ਦੇਖਣਾ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ ਕਿ ਕੋਈ ਵੀ ਬੈਂਕ ਆਪਣੀ ਡਾਟਾ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਨੂੰ ਕਿੰਨੀ ਮਜ਼ਬੂਤੀ ਨਾਲ ਸੰਭਾਲਦਾ ਹੈ। ਜੋ ਕੰਪਨੀਆਂ ਗਵਰਨੈਂਸ ਨਿਯਮਾਂ ਨੂੰ ਨਜ਼ਰਅੰਦਾਜ਼ ਕਰਨਗੀਆਂ, ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਰੈਗੂਲੇਟਰੀ ਜੁਰਮਾਨਿਆਂ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰਨਾ ਪੈ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਅਸਲ ਸਫਲਤਾ ਇਸ ਗੱਲ ਵਿੱਚ ਹੈ ਕਿ ਬੈਂਕ AI ਦੀ ਤੇਜ਼ੀ ਅਤੇ RBI ਦੀਆਂ ਸਖ਼ਤ ਨੀਤੀਆਂ ਵਿਚਕਾਰ ਕਿਵੇਂ ਸੰਤੁਲਨ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ।