ਭਾਰਤੀ ਨਾਨ-ਬੈਂਕਿੰਗ ਵਿੱਤੀ ਕੰਪਨੀਆਂ (NBFCs), ਜਿਵੇਂ ਕਿ Jio Financial Services ਅਤੇ Piramal Finance, ਹੁਣ ਉਧਾਰ (Lending) ਅਤੇ ਪੈਸਾ ਵਸੂਲਣ (Collections) ਵਿੱਚ ਤੇਜ਼ੀ ਲਿਆਉਣ ਲਈ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ (AI) ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਰਹੀਆਂ ਹਨ। Piramal Finance ਨੇ ਦੱਸਿਆ ਹੈ ਕਿ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੇ AI-ਡਰਾਈਵਨ ਕਲੈਕਸ਼ਨ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਨੇ Q1 FY27 ਵਿੱਚ **₹1,019 ਕਰੋੜ** ਦੀ ਮਹੀਨਾਵਾਰ ਵਸੂਲੀ ਕੀਤੀ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ Q1 FY26 ਦੇ **₹84 ਕਰੋੜ** ਤੋਂ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ ਇਹ ਟੂਲ ਕੰਮਕਾਜ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ, ਕੰਪਨੀਆਂ ਜ਼ੋਰ ਦੇ ਰਹੀਆਂ ਹਨ ਕਿ AI ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਨੂੰ ਬਦਲਣ ਲਈ ਨਹੀਂ, ਸਗੋਂ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੀ ਮਦਦ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ।
NBFCs 'ਚ AI ਦਾ ਵਧਦਾ ਇਸਤੇਮਾਲ
ਭਾਰਤ ਦੀਆਂ NBFCs ਆਪਣੀ ਕਾਰਜਕੁਸ਼ਲਤਾ (Operational Efficiency) ਅਤੇ ਕਮਾਈ (Bottom-line Performance) ਨੂੰ ਸੁਧਾਰਨ ਲਈ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ (AI) ਅਪਣਾ ਰਹੀਆਂ ਹਨ। ਡਾਕੂਮੈਂਟ ਵੈਰੀਫਿਕੇਸ਼ਨ, KYC ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਅਤੇ ਪੈਸਾ ਵਸੂਲਣ ਵਰਗੇ ਆਮ ਕੰਮਾਂ ਨੂੰ ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਕਰਕੇ, ਇਹ ਕੰਪਨੀਆਂ ਆਪਣੇ ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਨੂੰ ਜ਼ਿਆਦਾ ਨਾ ਵਧਾਏ ਬਿਨਾਂ ਜ਼ਿਆਦਾ ਕੰਮਕਾਜ ਸੰਭਾਲਣ ਦਾ ਟੀਚਾ ਰੱਖ ਰਹੀਆਂ ਹਨ।
Piramal Finance ਅਤੇ Jio Financial Services ਅੱਗੇ
ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਦੌਰ 'ਤੇ ਅਪਣਾਉਣ ਵਾਲਿਆਂ ਵਿੱਚੋਂ, Piramal Finance ਨੇ ਆਪਣੇ AI-ਫਸਟ ਸਟਰੈਗਲਜੀ ਤੋਂ ਕਾਫੀ ਵਿੱਤੀ ਲਾਭ ਰਿਪੋਰਟ ਕੀਤਾ ਹੈ। ਕੰਪਨੀ ਦੇ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਟ ਕਲੈਕਸ਼ਨ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਨੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਭਾਰੀ ਵਾਧਾ ਦੇਖਿਆ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਵਿੱਤੀ ਸਾਲ 2027 ਦੀ ਪਹਿਲੀ ਤਿਮਾਹੀ ਵਿੱਚ ਮਹੀਨਾਵਾਰ ਕਲੈਕਸ਼ਨ ₹1,019 ਕਰੋੜ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਗਈ ਹੈ। ਇਹ ਪਿਛਲੇ ਸਾਲ ਦੀ ਇਸੇ ਤਿਮਾਹੀ ਵਿੱਚ ਰਿਪੋਰਟ ਹੋਏ ₹84 ਕਰੋੜ ਦੇ ਮੁਕਾਬਲੇ ਬਾਰਾਂ ਗੁਣਾ ਵਾਧਾ ਹੈ। ਕੰਪਨੀ ਅਨੁਸਾਰ, ਇਹ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਕੰਮਕਾਜ ਦੇ ਖਰਚੇ ਘਟਾ ਕੇ ਅਤੇ ਵਸੂਲੀ ਦੀ ਗਤੀ ਵਧਾ ਕੇ ਸਿੱਧੇ ਮੁਨਾਫੇ ਅਤੇ ਨੁਕਸਾਨ (Profit and Loss Statement) ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰ ਰਹੀ ਹੈ।
Jio Financial Services ਵੀ ਇੱਕ AI-ਨੇਟਿਵ ਆਪਰੇਟਿੰਗ ਮਾਡਲ ਬਣਾ ਰਹੀ ਹੈ। ਇਹ ਕੰਪਨੀ ਇਸ ਸਮੇਂ ਰਿਸਕ, ਕੰਪਲਾਇੰਸ ਅਤੇ ਆਡਿਟਿੰਗ ਦੇ ਜਟਿਲ ਕੰਮਾਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਲਈ ਲਗਭਗ 130 AI ਏਜੰਟਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਰਹੀ ਹੈ। 800 ਤੋਂ ਵੱਧ ਵਿਹਾਰਕ ਗੁਣਾਂ (Behavioral Attributes) ਨੂੰ ਪ੍ਰੋਸੈਸ ਕਰਨ ਲਈ ਡਾਟਾ ਐਨਾਲਿਟਿਕਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ, ਫਰਮ ਨੇ ਕ੍ਰੈਡਿਟ ਅਸੈਸਮੈਂਟ ਲਈ ਲੱਗਣ ਵਾਲੇ ਸਮੇਂ ਨੂੰ 76% ਘਟਾ ਦਿੱਤਾ ਹੈ। Jio Financial Services ਆਪਣੇ ਮੌਜੂਦਾ ਏਜੰਟਿਕ AI ਪਹਿਲਕਦਮੀਆਂ ਰਾਹੀਂ ਕਾਰਜਕਾਰੀ ਖਰਚਿਆਂ (Operational Costs) ਨੂੰ 30% ਤੱਕ ਘਟਾਉਣ ਦਾ ਟੀਚਾ ਰੱਖ ਰਹੀ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਡਿਜੀਟਲ ਉਧਾਰ ਅਤੇ ਵਿੱਤੀ ਉਤਪਾਦਾਂ ਦੇ ਪੈਮਾਨੇ ਦੇ ਨਾਲ-ਨਾਲ ਇੱਕ ਹਲਕੀ ਬਣਤਰ ਬਣਾਈ ਰੱਖੀ ਜਾ ਸਕੇ।
ਮੁਨਾਫੇ ਅਤੇ ਵਰਕਫੋਰਸ ਰਣਨੀਤੀ 'ਤੇ ਅਸਰ
ਨਿਵੇਸ਼ਕਾਂ (Investors) ਲਈ, ਇਹਨਾਂ AI ਡਿਪਲਾਇਮੈਂਟਸ ਦਾ ਮੁੱਖ ਫਾਇਦਾ ਬਿਹਤਰ ਮੁਨਾਫਾ ਮਾਰਜਿਨ (Profit Margins) ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਹੈ। ਬੈਕ-ਆਫਿਸ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਵਿੱਚ ਮੈਨੂਅਲ ਕੰਮ ਨੂੰ 40% ਤੱਕ ਘਟਾ ਕੇ, NBFCs ਬਿਹਤਰ ਓਪਰੇਟਿੰਗ ਲੇਵਰੇਜ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ - ਜਿਸਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਆਮਦਨ ਉਸ ਵਿਕਾਸ ਨਾਲ ਜੁੜੇ ਖਰਚਿਆਂ ਨਾਲੋਂ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਵਧਦੀ ਹੈ।
ਭਾਵੇਂ ਕਿ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਨਾਲ ਨੌਕਰੀਆਂ ਜਾਣ ਦੇ ਡਰ ਹਨ, Piramal Finance ਅਤੇ Jio Financial Services ਦੋਵਾਂ ਨੇ ਜਨਤਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕਿਹਾ ਹੈ ਕਿ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦਾ ਕਰਮਚਾਰੀ ਵਰਗ ਸਥਿਰ ਹੈ। ਕੰਪਨੀਆਂ AI ਨੂੰ ਦੁਹਰਾਉਣ ਵਾਲੇ, ਨਿਯਮਾਂ-ਆਧਾਰਿਤ ਕੰਮਾਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਲਈ ਇੱਕ ਸਾਧਨ ਵਜੋਂ ਪੇਸ਼ ਕਰ ਰਹੀਆਂ ਹਨ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਸਟਾਫ ਰਣਨੀਤਕ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਅਤੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਗਾਹਕ ਸਬੰਧਾਂ ਵਰਗੀਆਂ ਉੱਚ-ਮੁੱਲ ਵਾਲੀਆਂ ਗਤੀਵਿਧੀਆਂ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਿਤ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਦਰਅਸਲ, Piramal Finance ਨੇ 260 ਤੋਂ ਵੱਧ ਸੇਲਜ਼ ਸਟਾਫ ਦੀ ਭਰਤੀ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਲਈ AI ਟੂਲਜ਼ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ, ਜੋ ਮਨੁੱਖ-ਮਸ਼ੀਨ ਸਹਿਯੋਗ ਵੱਲ ਤਬਦੀਲੀ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਜੋਖਮ ਅਤੇ ਭਵਿੱਖ ਵਿੱਚ ਨਿਗਰਾਨੀਯੋਗ ਗੱਲਾਂ
ਜਦੋਂ ਕਿ AI ਕਾਰਜਕੁਸ਼ਲਤਾ ਦੇ ਲਾਭ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਸੈਕਟਰ ਨੂੰ ਕੁਦਰਤੀ ਜੋਖਮਾਂ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰਨਾ ਪੈਂਦਾ ਹੈ। ਜਿਵੇਂ-ਜਿਵੇਂ NBFCs ਅੰਡਰਰਾਈਟਿੰਗ ਅਤੇ ਧੋਖਾਧੜੀ ਦੀ ਪਛਾਣ ਲਈ ਅੰਦਰੂਨੀ ਐਲਗੋਰਿਦਮ 'ਤੇ ਵਧੇਰੇ ਨਿਰਭਰ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ, ਇਹਨਾਂ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਕ੍ਰਿਟੀਕਲ ਬਣ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਕੰਪਲਾਇੰਸ ਜਾਂ ਧੋਖਾਧੜੀ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਵਿੱਚ ਕੋਈ ਵੀ ਅਸਫਲਤਾ ਰਿਜ਼ਰਵ ਬੈਂਕ ਆਫ ਇੰਡੀਆ (RBI) ਵਰਗੇ ਰੈਗੂਲੇਟਰੀ ਬਾਡੀਜ਼ ਤੋਂ ਜਾਂਚ ਨੂੰ ਸੱਦਾ ਦੇ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਜੋ ਡਿਜੀਟਲ ਲੈਂਡਿੰਗ ਪ੍ਰੈਕਟਿਸ 'ਤੇ ਸਖਤ ਨਿਗਰਾਨੀ ਰੱਖਦਾ ਹੈ।
ਨਿਵੇਸ਼ਕਾਂ ਨੂੰ ਇਹ ਟਰੈਕ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਕਲੈਕਸ਼ਨ ਅਤੇ ਕ੍ਰੈਡਿਟ ਅਸੈਸਮੈਂਟ ਵਿੱਚ ਇਹ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਲਾਭ ਆਉਣ ਵਾਲੇ ਤਿਮਾਹੀ ਨਤੀਜਿਆਂ ਵਿੱਚ ਰਿਟਰਨ ਰੇਸ਼ੋ (Return Ratios) ਵਿੱਚ ਸਥਾਈ ਸੁਧਾਰ ਅਤੇ ਘੱਟ ਕ੍ਰੈਡਿਟ ਲਾਗਤਾਂ ਵਿੱਚ ਬਦਲਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਜਿਵੇਂ-ਜਿਵੇਂ ਡਿਜੀਟਲ ਲੈਂਡਿੰਗ ਸਪੇਸ ਵਿੱਚ ਮੁਕਾਬਲਾ ਵਧਦਾ ਹੈ, ਇਹਨਾਂ ਫਰਮਾਂ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ, ਸੰਭਾਵੀ ਡਾਟਾ ਸੁਰੱਖਿਆ ਅਤੇ ਮਾਡਲ-ਪੱਖਪਾਤ ਦੇ ਜੋਖਮਾਂ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਆਪਣੇ ਟੈਕਨਾਲੋਜੀ-ਡਰਾਈਵਨ ਲਾਗਤ ਲਾਭ ਨੂੰ ਬਰਕਰਾਰ ਰੱਖਣ ਦੀ ਹੋਵੇਗੀ।