Standard Chartered: AI ਦੇ ਚਲਦੇ **7,000** ਨੌਕਰੀਆਂ 'ਤੇ ਕਾਟ? ਬੈਂਕ ਦਾ ਵੱਡਾ ਫੈਸਲਾ

'ਘੱਟ ਮੁੱਲਵਾਨ ਮਨੁੱਖੀ ਪੂੰਜੀ' ਨੂੰ AI ਨਾਲ ਬਦਲਣ ਦੀ ਤਿਆਰੀ

Standard Chartered ਦੇ CEO Bill Winters ਨੇ ਇਸ ਫੈਸਲੇ ਨੂੰ ਸਿਰਫ ਖਰਚਾ ਘਟਾਉਣ (Cost Cutting) ਵਜੋਂ ਨਹੀਂ, ਸਗੋਂ 'ਘੱਟ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਮਨੁੱਖੀ ਪੂੰਜੀ (lower-value human capital) ਨੂੰ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਵਿੱਚ ਨਿਵੇਸ਼ (investment capital) ਨਾਲ ਬਦਲਣ' ਵਜੋਂ ਦੱਸਿਆ ਹੈ। ਬੈਂਕ ਆਪਣੀਆਂ ਕਾਰਪੋਰੇਟ ਫੰਕਸ਼ਨ (Corporate Function) ਨੌਕਰੀਆਂ ਦਾ 15% ਤੋਂ ਵੱਧ ਹਿੱਸਾ ਖਤਮ ਕਰੇਗਾ, ਜੋ ਕਿ ਕੁੱਲ 80,000 ਦੇ ਕਰੀਬ ਗਲੋਬਲ ਸਟਾਫ ਵਿੱਚੋਂ 7,000 ਤੋਂ ਵੱਧ ਅਹੁਦਿਆਂ 'ਤੇ ਅਸਰ ਪਾਏਗਾ।

ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਅਤੇ ਵਿੱਤੀ ਟੀਚੇ

ਇਸ ਪੂਰੇ ਪ੍ਰੋਸੈਸ (Overhaul) ਦਾ ਉਦੇਸ਼ 2028 ਤੱਕ ਪ੍ਰਤੀ ਕਰਮਚਾਰੀ (per employee) ਕਾਰਜਕੁਸ਼ਲਤਾ (productivity) ਨੂੰ 20% ਤੱਕ ਵਧਾਉਣਾ ਹੈ। StanChart ਨੇ 2028 ਤੱਕ ਟੈਂਜੀਬਲ ਇਕਵਿਟੀ 'ਤੇ ਰਿਟਰਨ (ROTE) 15% ਤੋਂ ਉੱਪਰ ਅਤੇ 2030 ਤੱਕ ਲਗਭਗ 18% ਤੱਕ ਪਹੁੰਚਾਉਣ ਦਾ ਟੀਚਾ ਰੱਖਿਆ ਹੈ। ਇਸ ਦੇ ਨਾਲ ਹੀ, 2028 ਤੱਕ ਕੋਸਟ-ਟੂ-ਇਨਕਮ (Cost-to-Income) ਅਨੁਪਾਤ ਨੂੰ 57% ਤੱਕ ਲਿਆਉਣ ਦੀ ਯੋਜਨਾ ਹੈ। ਮਈ 2026 ਦੀ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਵਿੱਚ, ਬੈਂਕ ਦਾ ਬਾਜ਼ਾਰ ਮੁੱਲ (Market Value) ਲਗਭਗ £41.3 ਬਿਲੀਅਨ ਸੀ।

ਮੁਕਾਬਲੇਬਾਜ਼ਾਂ ਦਾ AI 'ਤੇ ਨਜ਼ਰੀਆ

ਇਹ ਕਦਮ ਵਿੱਤੀ ਖੇਤਰ (Financial Sector) ਵਿੱਚ AI ਦੇ ਵਧਦੇ ਪ੍ਰਭਾਵ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਸਾਲਾਨਾ $200 ਬਿਲੀਅਨ ਤੋਂ $340 ਬਿਲੀਅਨ ਤੱਕ ਦਾ ਵਾਧਾ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। JPMorgan Chase ਅਤੇ Goldman Sachs ਵਰਗੇ ਮੁਕਾਬਲੇਬਾਜ਼ ਵੀ AI ਵਿੱਚ ਭਾਰੀ ਨਿਵੇਸ਼ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ, ਪਰ ਉਹ ਆਪਣੇ ਮੁਲਾਜ਼ਮਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ (Training) ਦੇਣ 'ਤੇ ਜ਼ਿਆਦਾ ਧਿਆਨ ਦੇ ਰਹੇ ਹਨ। JPMorgan Chase ਸਾਲਾਨਾ $2 ਬਿਲੀਅਨ AI 'ਤੇ ਖਰਚ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ 60% ਤੋਂ ਵੱਧ ਮੁਲਾਜ਼ਮ AI ਟੂਲਜ਼ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਨ। Goldman Sachs ਦੇ 46,000 ਮੁਲਾਜ਼ਮਾਂ ਲਈ AI ਅਸਿਸਟੈਂਟ ਹਨ, ਜੋ ਮਨੁੱਖ-AI ਸਹਿਯੋਗ (collaboration) ਰਾਹੀਂ 20% ਤੱਕ ਕਾਰਜਕੁਸ਼ਲਤਾ ਵਧਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਹਾਲਾਂਕਿ, Goldman Sachs Research ਦਾ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਹੈ ਕਿ ਦੁਨੀਆ ਭਰ ਵਿੱਚ 300 ਮਿਲੀਅਨ ਨੌਕਰੀਆਂ AI ਕਾਰਨ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਦੇ ਖਤਰੇ ਵਿੱਚ ਹਨ।

AI ਦੇ ਜੋਖਮ ਅਤੇ ਰੈਗੂਲੇਟਰੀ ਚਿੰਤਾਵਾਂ

AI ਦੇ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਅਪਣਾਏ ਜਾਣ ਨਾਲ ਜੋਖਮ (Risks) ਵੀ ਵਧ ਰਹੇ ਹਨ। ਗਲੋਬਲ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ BIS ਅਤੇ ECB ਪ੍ਰਣਾਲੀਗਤ ਜੋਖਮਾਂ (systemic risks) ਬਾਰੇ ਚੇਤਾਵਨੀ ਦੇ ਰਹੀਆਂ ਹਨ। ਰੈਗੂਲੇਟਰ ਜਿਵੇਂ ਕਿ NYDFS ਸਾਈਬਰ ਸੁਰੱਖਿਆ (Cybersecurity) ਦੇ ਖਤਰਿਆਂ, ਪੱਖਪਾਤੀ ਐਲਗੋਰਿਦਮ (biased algorithms) ਅਤੇ ਡਾਟਾ ਬ੍ਰੀਚ (data breach) ਦੀਆਂ ਚਿੰਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਲੈ ਕੇ ਗਾਈਡੈਂਸ ਜਾਰੀ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ। ਹਾਲ ਹੀ ਵਿੱਚ, AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਤਿੰਨ ਗੁਣਾ ਵਧ ਗਈ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ (Machine Learning) ਅਤੇ ਜਨਰੇਟਿਵ AI (Generative AI) ਅੱਗੇ ਹਨ।

ਭਵਿੱਖ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਕਾਂ ਦੀ ਰਾਏ

Jefferies ਦੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਕਾਂ (Analysts) ਦਾ ਮੰਨਣਾ ਹੈ ਕਿ StanChart ਦੇ ਨਵੇਂ ਵਿੱਤੀ ਟੀਚੇ (financial targets) ਰੂੜੀਵਾਦੀ (conservative) ਹਨ। Gartner ਦਾ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਹੈ ਕਿ 2030 ਤੱਕ ਰੋਜ਼ਾਨਾ 15% ਵਿੱਤੀ ਫੈਸਲੇ (financial decisions) ਆਟੋਨੋਮਸ (autonomous) ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਜੋ ਬੈਂਕਿੰਗ ਉਦਯੋਗ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਵੱਡਾ ਬਦਲਾਅ ਲਿਆਏਗਾ।