இந்திய வங்கிகள் மற்றும் நிதி நிறுவனங்கள் தற்போது லோன் ப்ராசஸிங் மற்றும் KYC பணிகளுக்கு Agentic AI தொழில்நுட்பத்தை பயன்படுத்தத் தொடங்கியுள்ளன. இது MSME கடன்களில் வேகத்தை அதிகரித்தாலும், Reserve Bank of India (RBI) விதித்துள்ள கடுமையான கட்டுப்பாடுகளை பின்பற்றுவது பெரும் சவாலாக உள்ளது.
பாரம்பரியமான வங்கி செயல்பாடுகளில் இருந்து முற்றிலும் மாறுபட்டு, சிக்கலான பணிகளை தானியங்கி முறையில் செய்யும் 'Agentic AI' தொழில்நுட்பத்தை இந்திய நிதி நிறுவனங்கள் வேகமாக தத்தெடுத்து வருகின்றன. சாதாரண ஆட்டோமேஷன் போலல்லாமல், இந்த ஏஜென்ட்கள் டேக்ஸ் ரிப்போர்ட்கள், பேங்க் ஸ்டேட்மென்ட்கள் மற்றும் KYC ஆவணங்களை நிகழ்நேரத்தில் சரிபார்த்து, மனிதர்களின் தலையீடு இல்லாமலேயே முடிவுகளை எடுக்க உதவுகின்றன.\n\n### MSME கடன்களில் அதிரடி வேகம்\n\nDBS Bank India போன்ற முன்னணி வங்கிகள் ஏற்கனவே இந்த ஏஜென்ட்களை பயன்படுத்தி MSME கடன்களை வழங்கும் செயல்முறையை எளிதாக்கியுள்ளன. வாடிக்கையாளர்களை இணைப்பது முதல், கடன் வசூல் வரை அனைத்தையும் இந்தத் தொழில்நுட்பம் கவனிக்கிறது. இதனால் வங்கிகள் பெரிய அளவிலான பணிகளை, கூடுதல் ஆட்கள் தேவைப்படாமலேயே திறம்பட கையாள முடிகிறது.\n\n### கட்டுப்பாட்டு அமைப்புகளின் சவால் (Regulatory Oversight)\n\nதொழில்நுட்பம் வளர்ந்தாலும், Reserve Bank of India (RBI) விதித்துள்ள தரவுப் பாதுகாப்பு மற்றும் வெளிப்படைத்தன்மை விதிகள் மிகவும் கண்டிப்பானவை. குறிப்பாக, ஒரு AI ஏன் ஒரு கடனை நிராகரித்தது என்பதை வங்கி நிர்வாகத்தால் விளக்க முடிய வேண்டும் (Explainable AI). 'பிளாக் பாக்ஸ்' போன்ற சிக்கல்கள் ஏற்பட்டால், அது வங்கிகளுக்கு பெரும் அபராதத்தை பெற்றுத் தரும்.\n\nமுதலீட்டாளர்களைப் பொறுத்தவரை, ஒரு வங்கி இந்தத் தொழில்நுட்பத்தை எவ்வளவு வேகத்தில் புகுத்துகிறது என்பதை விட, அதன் தரவு மேலாண்மை (Data Architecture) எவ்வளவு வலுவாக உள்ளது என்பதே முக்கியம். விதிகளை மீறாமல், AI-ஐ சரியாக கையாளும் நிறுவனங்களே வருங்காலத்தில் லாபகரமாகச் செயல்படும்.