Whalesbook
AI ਚੈਟਬਾਟ ਤੋਂ ਅੱਗੇ ਨਿਕਲ ਕੇ ਫਿਨਟੈਕ ਦੇ ਮੁੱਖ ਕੰਮਾਂ 'ਚ ਸ਼ਾਮਲ
ਭਾਰਤ ਦੀਆਂ ਫਿਨਟੈਕ ਕੰਪਨੀਆਂ AI ਨੂੰ ਹੋਰ ਡੂੰਘਾਈ ਨਾਲ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰ ਰਹੀਆਂ ਹਨ। ਉਹ ਚੈਟਬਾਟ ਵਰਗੇ ਗਾਹਕਾਂ ਨਾਲ ਸਿੱਧੇ ਜੁੜੇ ਟੂਲਜ਼ ਤੋਂ ਅੱਗੇ ਵੱਧ ਕੇ ਬੈਕਐਂਡ ਆਪਰੇਸ਼ਨਜ਼ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਅੰਡਰਰਾਈਟਿੰਗ, ਧੋਖਾਦੇਹੀ (Fraud) ਦੀ ਐਡਵਾਂਸਡ ਪਛਾਣ, ਨੋ ਯੂਅਰ ਕਸਟਮਰ (KYC) ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ, ਕਰਜ਼ਾ ਵਸੂਲੀ (Debt Collection), ਗਾਹਕ ਸੇਵਾ, ਅਤੇ ਕੰਪਲਾਇੰਸ ਨਿਗਰਾਨੀ (Compliance Monitoring) ਵਿੱਚ AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਰਹੀਆਂ ਹਨ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਵਰਕਫਲੋ ਅਤੇ ਅੰਦਰੂਨੀ ਉਤਪਾਦਕਤਾ (Internal Productivity) ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਵੀ AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ ਜਾ ਰਹੀ ਹੈ।
AI ਨੂੰ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਅਪਣਾਉਣ ਦਾ ਇਹ ਕਦਮ ਡਿਜੀਟਲ ਲੈਣ-ਦੇਣ ਵਿੱਚ ਹੋਏ ਭਾਰੀ ਵਾਧੇ ਦਾ ਸਿੱਟਾ ਹੈ। ਸਿਰਫ਼ ਮਾਰਚ ਮਹੀਨੇ ਵਿੱਚ ਹੀ ਭਾਰਤ ਵਿੱਚ 22.64 ਅਰਬ ਤੋਂ ਵੱਧ ਯੂਨੀਫਾਈਡ ਪੇਮੈਂਟਸ ਇੰਟਰਫੇਸ (UPI) ਲੈਣ-ਦੇਣ ਹੋਏ, ਜਿਸ ਕਾਰਨ ਮੈਨੂਅਲ ਤੌਰ 'ਤੇ ਨਿਗਰਾਨੀ ਕਰਨਾ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੋ ਗਿਆ ਹੈ। Plutos ONE ਦੇ ਸੀ.ਈ.ਓ. ਰੋਹਿਤ ਮਹਾਜਨ ਨੇ ਕਿਹਾ, "AI ਸਪੱਸ਼ਟ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪ੍ਰਯੋਗ ਦੇ ਪੜਾਅ ਤੋਂ ਅੱਗੇ ਵਧ ਚੁੱਕਿਆ ਹੈ ਅਤੇ ਹੁਣ ਸਾਡੇ ਆਪਰੇਸ਼ਨਲ ਤੇ ਟੈਕਨੋਲੋਜੀ ਫਰੇਮਵਰਕ ਵਿੱਚ ਡੂੰਘਾਈ ਨਾਲ ਜੁੜ ਰਿਹਾ ਹੈ।" ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੀ ਕੰਪਨੀ AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੰਪਲਾਇੰਸ, ਓਨਬੋਰਡਿੰਗ ਅਤੇ ਆਪਰੇਸ਼ਨਲ ਸਪੋਰਟ ਲਈ ਕਰਦੀ ਹੈ।
ਐਡਵਾਂਸਡ ਧੋਖਾਦੇਹੀ ਨਾਲ AI ਨਾਲ ਲੜਾਈ
ਨਵੇਂ ਜਨਰੇਟਿਵ AI ਟੂਲਜ਼ ਫਿਸ਼ਿੰਗ ਅਤੇ ਸਕੈਮ ਦੇ ਵਧੇਰੇ ਸੂਖਮ ਯਤਨਾਂ ਨੂੰ ਬਣਾ ਰਹੇ ਹਨ, ਜੋ ਮੌਜੂਦਾ ਧੋਖਾਦੇਹੀ ਪਛਾਣ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਲਈ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਪੈਦਾ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ। ਇੱਕ ਅਧਿਐਨ ਨੇ ਪਾਇਆ ਹੈ ਕਿ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਭਾਰਤੀ ਸੰਗਠਨ ਮਹਿਸੂਸ ਕਰਦੇ ਹਨ ਕਿ AI-ਜਨਰੇਟਿਡ ਜਾਅਲੀ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਦੇ ਵਿਰੁੱਧ ਮੌਜੂਦਾ KYC ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਨਾਕਾਫ਼ ਹਨ, ਅਤੇ GenAI ਨੂੰ ਧੋਖਾਦੇਹੀ ਦਾ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਖ਼ਤਰਾ ਮੰਨਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਪੇਮੈਂਟ ਪ੍ਰਦਾਤਾ PayU ਰੀਅਲ-ਟਾਈਮ ਧੋਖਾਦੇਹੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਲਈ AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ। PayU ਅਤੇ Wibmo ਦੇ ਚੀਫ ਪ੍ਰੋਡਕਟ ਅਫਸਰ ਮਾਨਸ ਮਿਸ਼ਰਾ ਨੇ ਕਿਹਾ, "ਪੇਮੈਂਟ ਫਰਾਡ ਮਸ਼ੀਨ ਦੀ ਸਪੀਡ ਨਾਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਰੀਅਲ-ਟਾਈਮ ਨਿਗਰਾਨੀ ਪਰਤ AI-ਆਧਾਰਿਤ ਹੈ, ਪਰ ਗਵਰਨੈਂਸ, ਜਾਂਚ, ਰੈਗੂਲੇਟਰੀ ਜੱਜਮੈਂਟ ਅਤੇ ਜਟਿਲ ਮਾਮਲਿਆਂ ਲਈ ਮਨੁੱਖੀ ਮਹਾਰਤ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ।" PayU ਦਾ AI ਲਗਾਤਾਰ ਨਿਗਰਾਨੀ ਅਤੇ ਪੈਟਰਨ ਰੈਕਗਨੀਸ਼ਨ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਦਾ ਹੈ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਮਨੁੱਖੀ ਟੀਮਾਂ ਰਣਨੀਤਕ ਜਾਂਚਾਂ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਿਤ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ।
ਮੁਨਾਫੇਬਾਜ਼ੀ ਦੀ ਦੌੜ AI ਅਪਣਾਉਣ ਨੂੰ ਬਲ ਦੇ ਰਹੀ ਹੈ
ਫੰਡਿੰਗ ਵਿੱਚ ਸੁਸਤੀ ਅਤੇ ਬਾਜ਼ਾਰ ਦੀ ਵਧਦੀ ਜਾਂਚ ਕਾਰਨ, ਫਿਨਟੈਕ ਕੰਪਨੀਆਂ AI ਰਾਹੀਂ ਆਪਰੇਸ਼ਨਲ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਅਤੇ ਲਾਗਤਾਂ ਵਿੱਚ ਕਮੀ ਲਿਆਉਣ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰ ਰਹੀਆਂ ਹਨ। Payoneer ਦੇ ਸੀਨੀਅਰ ਵਾਈਸ-ਪ੍ਰੈਜ਼ੀਡੈਂਟ ਗੌਰਵ ਗੁਪਤਾ ਨੇ ਉਤਪਾਦ ਵਿਕਾਸ, R&D, ਗਾਹਕ ਸਹਾਇਤਾ, ਕੰਪਲਾਇੰਸ ਅਤੇ ਵਿਕਾਸ ਵਿੱਚ AI ਦੇ ਡੂੰਘੇ ਏਕੀਕਰਨ ਦਾ ਨੋਟਿਸ ਲਿਆ। ਉਨ੍ਹਾਂ ਕਿਹਾ, "ਇੱਕ ਐਗਜ਼ੀਕਿਊਸ਼ਨ ਲੇਅਰ ਕੰਮ ਕਰਨ ਦੇ ਤਰੀਕੇ ਨੂੰ ਬਦਲਦੀ ਹੈ, ਜਿੱਥੇ AI ਵਰਕਫਲੋ ਦੇ ਵਧੇਰੇ ਹਿੱਸੇ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਮਨੁੱਖ ਲੋੜ ਅਨੁਸਾਰ ਨਿਗਰਾਨੀ ਕਰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਅੰਤਿਮ ਫੈਸਲੇ ਲੈਂਦੇ ਹਨ।" ਹਾਲਾਂਕਿ AI ਕੰਪਨੀਆਂ ਨੂੰ ਹੈੱਡਕਾਊਂਟ ਵਿੱਚ ਅਨੁਪਾਤਕ ਵਾਧੇ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਸਕੇਲ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਮਾਹਿਰ ਇਸ ਗੱਲ 'ਤੇ ਜ਼ੋਰ ਦਿੰਦੇ ਹਨ ਕਿ ਇਹ ਸਿਰਫ਼ ਲਾਗਤ ਘਟਾਉਣ ਦਾ ਉਪਾਅ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਡੇਲੋਇਟ ਇੰਡੀਆ ਦੇ ਪਾਰਟਨਰ ਵਿਜੇ ਮਨੀ ਨੇ ਟਿੱਪਣੀ ਕੀਤੀ, "ਉਨ੍ਹਾਂ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਲਾਗਤ ਘਟਾਉਣ ਦੇ ਮਜ਼ਬੂਤ ਸਬੂਤ ਹਨ ਜਿੱਥੇ AI ਪ੍ਰਯੋਗ ਤੋਂ ਅੱਗੇ ਵਧ ਗਿਆ ਹੈ।"
AI ਨਾਲ ਉਧਾਰ, ਸਹਾਇਤਾ, ਅਤੇ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਨੂੰ ਬੂਸਟ
ਲੈਂਡਿੰਗ (Lending) ਅਤੇ ਅੰਡਰਰਾਈਟਿੰਗ AI ਲਈ ਮੁੱਖ ਖੇਤਰ ਹਨ। ਫਿਨਟੈਕ ਲੈਂਡਰ ਕ੍ਰੈਡਿਟ ਅਸੈਸਮੈਂਟ, ਬਿਹੇਵੀਅਰਲ ਸਕੋਰਿੰਗ, ਅਤੇ ਰੀਅਲ-ਟਾਈਮ ਰਿਸਕ ਮਾਨੀਟਰਿੰਗ ਲਈ ਬਦਲਵੇਂ ਡਾਟਾ (Alternative Data) ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ। ਭਾਰਤੀ ਰਿਜ਼ਰਵ ਬੈਂਕ (RBI) ਦੇ ਗਵਰਨਰ ਨੇ ਬੈਂਕਾਂ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਗਾਹਕ ਸ਼ਿਕਾਇਤ ਨਿਵਾਰਨ ਲਈ AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਲਈ ਉਤਸ਼ਾਹਿਤ ਕੀਤਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਬਹੁ-ਭਾਸ਼ਾਈ AI ਸਹਾਇਤਾ ਅਤੇ ਗੱਲਬਾਤ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਇੰਟਰਫੇਸ ਪ੍ਰਾਪਤ ਹੋਏ ਹਨ। PayU ਲਗਭਗ 30-40% ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਵਪਾਰੀ ਸਵਾਲਾਂ ਲਈ AI-ਸਹਾਇਤਾ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਟੈਕਨੋਲੋਜੀ ਟੀਮਾਂ ਵੀ ਡਿਵੈਲਪਮੈਂਟ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰਨ ਲਈ AI ਕੋਡਿੰਗ ਸਹਾਇਕਾਂ ਅਤੇ ਆਟੋਮੇਟਿਡ ਟੈਸਟਿੰਗ ਨੂੰ ਅਪਣਾ ਰਹੀਆਂ ਹਨ।
ਗਵਰਨੈਂਸ ਅਤੇ ਜਵਾਬਦੇਹੀ ਦੀਆਂ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਬਰਕਰਾਰ
ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਅਪਣਾਉਣ ਦੇ ਬਾਵਜੂਦ, AI ਗਵਰਨੈਂਸ ਅਤੇ ਜਵਾਬਦੇਹੀ ਵਿੱਚ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਬਰਕਰਾਰ ਹਨ। ਲੈਂਡਿੰਗ ਵਿੱਚ ਸਮਝਣਯੋਗਤਾ (Explainability), ਪੱਖਪਾਤ (Bias), ਅਤੇ AI ਹਾਲੂਸੀਨੇਸ਼ਨ (AI Hallucinations) ਵਰਗੇ ਮੁੱਦੇ ਵਿੱਤ ਵਿੱਚ ਵੱਡੀਆਂ ਚਿੰਤਾਵਾਂ ਹਨ। ਮਿਸ਼ਰਾ ਨੇ ਕਿਹਾ, "PayU ਵਿੱਚ, ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਪੂਰੀ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਨਾਲੋਂ ਜ਼ਿਆਦਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ। ਪੈਸੇ ਦੇ ਮੂਵਮੈਂਟ, ਰੈਗੂਲੇਟਰੀ ਕੰਪਲਾਇੰਸ, ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਡਾਟਾ, ਅਤੇ ਗਾਹਕ ਸੁਰੱਖਿਆ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਮਨੁੱਖੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਜਾਰੀ ਰਹਿਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ।" ਡੇਲੋਇਟ ਦੇ ਮਨੀ ਨੇ ਅੱਗੇ ਕਿਹਾ ਕਿ AI ਨੂੰ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖ ਕੇ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਮੁੜ-ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕਰਨ ਨਾਲ ਅਸਲ AI ਪ੍ਰਭਾਵ ਆਵੇਗਾ, ਜਿਸਨੂੰ ਗਵਰਨੈਂਸ ਨਾਲ ਸੰਤੁਲਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾਵੇਗਾ। ਵੱਡੇ ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ ਨੂੰ ਵਧੇਰੇ ਡਾਟਾ ਨਾਲ ਫਾਇਦਾ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਪਰ AI ਇਕੱਲਾ ਠੋਸ ਬਿਜ਼ਨਸ ਫੰਡਾਮੈਂਟਲਸ ਦੀ ਥਾਂ ਨਹੀਂ ਲੈ ਸਕਦਾ।