Whalesbook
AI-யின் வளர்ச்சிப் பாதை: எதிர்பார்ப்புகளும், வாய்ப்புகளும்
இந்திய ஃபின்டெக் மார்க்கெட் தற்போது $550.9 பில்லியன் என்ற பிரம்மாண்டத்தை நோக்கி நகர்ந்து கொண்டிருக்கிறது. இதில் AI-யின் பங்கு மிக அதிகம். 2030-க்குள் AI மூலம் $376 பில்லியன் பொருளாதார மதிப்பு உருவாகும் என எதிர்பார்க்கப்படுகிறது. இன்டர்நெட், ஸ்மார்ட்போன் பயன்பாடு அதிகரிப்பு, ஆதார், UPI போன்ற அரசின் டிஜிட்டல் முயற்சிகள், நடுத்தர வர்க்கத்தின் கையில் பணம் என பல காரணிகள் இதை ஊக்குவிக்கின்றன.
வங்கிகள் மற்றும் நிதி நிறுவனங்கள் AI-யை வாடிக்கையாளர் சேவை, மோசடி கண்டறிதல், இடர் மேலாண்மை, செயல்பாட்டுத் திறன் போன்றவற்றுக்குப் பயன்படுத்த ஆராய்ந்து வருகின்றன. குறிப்பாக, ஜெனரேட்டிவ் AI, வங்கிகளின் செயல்பாடுகளை 46% வரை மேம்படுத்தும் என்றும், வாடிக்கையாளர்களுக்கு ஏற்ற தனிப்பயனாக்கப்பட்ட சேவைகள், பின்தங்கிய பிரிவினருக்கு கடன் வசதி போன்றவை எளிதாகும் என்றும் கூறப்படுகிறது. HDFC, ICICI போன்ற பெரிய வங்கிகள் ஏற்கனவே AI சாட்போட்களை பயன்படுத்தி வருகின்றன.
சிக்கல்களின் ஆழம்: எங்கே தடுமாறுகிறது AI?
இவ்வளவு எதிர்பார்ப்புகள் இருந்தாலும், இந்தியாவில் AI பயன்பாடு இன்னும் ஆரம்ப கட்டத்தில்தான் உள்ளது. சுமார் 21% நிறுவனங்கள்தான் AI தீர்வுகளை தீவிரமாக செயல்படுத்தி வருகின்றன. இதற்கு முக்கிய காரணம், தரவு உள்கட்டமைப்பில் (Data Infrastructure) உள்ள சிக்கல்கள்தான். பழைய சிஸ்டம்கள் (Legacy Systems) மற்றும் தரவுகள் சிதறிக்கிடப்பது, நிகழ்நேர செயலாக்கத்திற்கு (Real-time Processing) தடையாக உள்ளது. இதனுடன், திறமையான AI நிபுணர்களின் பற்றாக்குறையும் ஒரு பெரிய சவால்.
ரிசர்வ் வங்கி (RBI), செபி (SEBI) போன்ற ஒழுங்குமுறை ஆணையங்கள் AI பயன்பாட்டிற்கான வழிகாட்டுதல்களை உருவாக்கி வருகின்றன. ஆனால், இந்த விதிமுறைகள் மாறும் தன்மை கொண்டவை. மேலும், சைபர் பாதுகாப்பு மற்றும் தரவு தனியுரிமை (Data Privacy) சார்ந்த பிரச்சனைகளும் தொடர்ந்து சவாலாக உள்ளன.
பெரிய தடைகள்: யார் பின்தங்குகிறார்கள்?
இந்திய நிதித்துறையில் AI பயன்பாட்டில் ஒரு பெரிய வேறுபாடு காணப்படுகிறது. தனியார் வங்கிகள் AI விஷயத்தில் முன்னோக்கி செல்கின்றன. ஆனால், பொதுத்துறை வங்கிகள் பழைய சிஸ்டம்கள், அதிகாரத்துவ முடிவெடுக்கும் முறை, திறமையானவர்களை ஈர்ப்பதில் உள்ள சிக்கல்கள் போன்ற காரணங்களால் பின்தங்குகின்றன. இது AI-யின் முழுப் பலனையும் பெறுவதைத் தடுக்கிறது.
மேலும், AI முடிவுகளில் நெறிமுறை சார்ந்த கவலைகள், அல்காரிதம் சார்பு (Algorithmic Bias), பொறுப்புக்கூறல் (Accountability) போன்ற விஷயங்கள் முக்கியத்துவம் பெறுகின்றன. AI, ஏற்கனவே இருக்கும் ஏற்றத்தாழ்வுகளை மேலும் அதிகரிக்கவும் வாய்ப்புள்ளது. ஒரு BCG அறிக்கைப்படி, இந்திய வங்கிகளில் 35-50% வேலைகள் AI-யால் மாற்றியமைக்கப்படலாம். இதனால், பணியாளர் பயிற்சி மற்றும் வேலை இழப்பு குறித்த கேள்விகள் எழுகின்றன. சிறிய நிறுவனங்களுக்கு, AI சிஸ்டம்களை நிறுவுவதற்கான செலவு மிக அதிகமாகவும் உள்ளது.
எதிர்கால பார்வை: எப்படி முன்னேறுவது?
இந்திய நிதித்துறையில் AI-யின் எதிர்காலம், இந்த சவால்களை எதிர்கொள்வதில்தான் உள்ளது. AI மூலம் கடன் முடிவெடுக்கும் வேகம், தனிப்பயனாக்கப்பட்ட தயாரிப்புகள் மூலம் புதிய வருவாய் வாய்ப்புகள் மற்றும் செலவு சேமிப்பு சாத்தியமாகும். ஆனால், இதற்கு உத்திசார்ந்த, நன்கு நிர்வகிக்கப்பட்ட ஒருங்கிணைப்பு தேவை.
AI-யின் முழுப் பயனும் அனைவருக்கும் கிடைக்க, நிறுவனங்கள் தரவு உள்கட்டமைப்பை நவீனமயமாக்குதல், பணியாளர்களுக்கு புதிய திறன்களைக் கற்றுக்கொடுத்தல், AI செயல்முறைகளில் வெளிப்படைத்தன்மை மற்றும் நம்பிக்கையை வளர்த்தல் ஆகியவற்றில் கவனம் செலுத்த வேண்டும். AI-யின் பரிசோதனைக் கட்டத்திலிருந்து பெரிய அளவிலான பயன்பாட்டிற்கு வருவது என்பது, இந்த கட்டமைப்பு மற்றும் செயல்பாட்டு தடைகளைத் தாண்டி வருவதற்கு தொடர்ச்சியான அர்ப்பணிப்பு தேவை.