हम पहले ही देख चुके हैं कि किस तरह तकनीक ने वाणिज्यिक बैंकिंग क्षेत्र को आकार दिया है। हालाँकि, वाणिज्यिक बैंकिंग क्षेत्र इतना विशाल है कि यह एक साथ कई बड़े बदलावों से प्रभावित हो रहा है।

वाणिज्यिक ऋण के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता का बढ़ता उपयोग एक अन्य महत्वपूर्ण प्रवृत्ति है जो वाणिज्यिक बैंक ऋण उद्योग को प्रभावित कर रही है।

बड़े डाटाबेस की उपलब्धता, जहां पिछले ऋणों से संबंधित लेन-देन संबंधी डेटा को आसानी से संग्रहीत किया जा सकता है, साथ ही कंप्यूटिंग शक्ति की कीमतों में गिरावट ने वाणिज्यिक ऋण देने में बड़े डाटा तकनीकों का उपयोग करना संभव बना दिया है।

कृत्रिम बुद्धिमत्ता को अक्सर विज्ञान-कथा फिल्मों में दिखाए जाने वाले बेहद जटिल सॉफ़्टवेयर समझ लिया जाता है। हकीकत में, कृत्रिम बुद्धिमत्ता सॉफ्टवेयर वह सॉफ्टवेयर है जो डेटा का उपयोग कर सकता है और आश्चर्यजनक गति से आँकड़ों का विश्लेषण कर सकता है.

इस लेख में हम इस बात पर करीब से नजर डालेंगे कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता वाणिज्यिक बैंक ऋण को किस प्रकार प्रभावित करती है।

हम वाणिज्यिक बैंक ऋण के विभिन्न लाभों को भी समझने का प्रयास करेंगे।

कृत्रिम बुद्धिमत्ता वाणिज्यिक बैंक ऋण को कैसे प्रभावित करती है?

जारी किए जा रहे ऋणों की गुणवत्ता से समझौता किए बिना वाणिज्यिक बैंकिंग ऋण पोर्टफोलियो को बढ़ाने की क्षमता कई वाणिज्यिक बैंकों के लिए एक बड़ी समस्या रही है।

वाणिज्यिक बैंक ज़्यादा निगमों को ऋण देना चाहते हैं, लेकिन उन्हें कई समस्याओं का सामना करना पड़ता है।

उदाहरण के लिए, वाणिज्यिक बैंकों में ऋण देने की प्रक्रिया व्यक्तियों के निर्णय पर निर्भर करती है। हालाँकि बैंकों ने इन कार्यों को अधिक प्रक्रिया-आधारित बनाने की कोशिश की है, फिर भी व्यक्तिगत पसंद और राय इस प्रक्रिया में एक बड़ी भूमिका निभाते हैं।

इसके अलावा, यदि कोई बैंक अपने ऋण पोर्टफोलियो का विस्तार करना चाहता है, तो उसे अधिक संख्या में अंडरराइटर्स को नियुक्त करना होगा, जिससे प्रशासनिक लागत बढ़ जाएगी।

अंत में, वाणिज्यिक ऋण की मात्रा में वृद्धि के साथ, दिए जा रहे ऋणों की गुणवत्ता में गिरावट आमतौर पर देखी जाती है।

इन समस्याओं को दूर करने के लिए, कॉर्पोरेट ऋण के क्षेत्र में कृत्रिम बुद्धिमत्ता और मशीन लर्निंग द्वारा संचालित प्रौद्योगिकी समाधानों को बड़े पैमाने पर लागू किया जा रहा है।

एआई-आधारित कॉर्पोरेट ऋण तंत्र के प्रकार

वाणिज्यिक बैंकिंग के क्षेत्र में दो मुख्य प्रकार के कृत्रिम बुद्धिमत्ता आधारित ऋण तंत्र का उपयोग किया जा रहा है।

• पर्यवेक्षित कृत्रिम बुद्धिमत्ता: पर्यवेक्षित कृत्रिम बुद्धिमत्ता एक प्रकार की कृत्रिम बुद्धिमत्ता है जो पूर्णतः स्वतंत्र तरीके से कार्य नहीं करती है।

  इसका मतलब है कि लोन अंडरराइटिंग प्रक्रिया पूरी तरह से मशीन-चालित नहीं है। कंप्यूटर को अच्छे और बुरे लोन के बीच का अंतर समझाने के लिए मानवीय हस्तक्षेप की आवश्यकता होती है।

  सॉफ़्टवेयर को अच्छे ऋण को बुरे ऋण से अलग करने वाली विभिन्न विशेषताओं की पहचान करने में मदद करने के लिए मानवीय हस्तक्षेप की भी आवश्यकता हो सकती है। एक बार बुनियादी सेटअप हो जाने के बाद, सॉफ़्टवेयर सिस्टम में प्रवाहित होने वाले अधिक से अधिक डेटा को शामिल करके मॉडल को परिष्कृत करना जारी रखेगा।

  पर्यवेक्षित कृत्रिम बुद्धिमत्ता आधारित ऋण देने में समस्या यह है कि यह अभी भी मानवीय पूर्वाग्रह से पूरी तरह मुक्त नहीं है, क्योंकि अंततः मनुष्य ही कंप्यूटर मॉडल में चरों को भर रहे हैं।

• अप्रशिक्षित कृत्रिम बुद्धिमत्ता: अप्रशिक्षित कृत्रिम बुद्धिमत्ता (अनसुपरवाइज्ड आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस) कृत्रिम बुद्धिमत्ता का वह प्रकार है जिसमें सॉफ़्टवेयर को कोई मानवीय इनपुट नहीं दिया जाता। सॉफ़्टवेयर को बस बैंक से प्राप्त ऋणों और पुनर्भुगतान संबंधी विशाल डेटा तक पहुँच प्रदान की जाती है।

  यह सॉफ्टवेयर डेटा माइनिंग तकनीक का इस्तेमाल करके ऋणों को उनकी सामान्य विशेषताओं के आधार पर समूहीकृत करता है। फिर यह विभिन्न पैटर्न का मूल्यांकन करके अच्छी गुणवत्ता वाले ऋण और खराब गुणवत्ता वाले ऋण के बीच अंतर करता है।

  जब एक बार कोई नई फाइल अंडरराइटिंग के लिए सॉफ्टवेयर के सामने प्रस्तुत की जाती है, तो यह नए ऋण की विशेषताओं की तुलना पिछले ऋणों से करता है, ताकि ऋण के जोखिम-वापसी प्रोफाइल को समझने में मदद मिल सके।

  अप्रशिक्षित कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) की समस्या यह है कि यह तकनीक अभी भी प्रारंभिक अवस्था में है। इसलिए, कई वाणिज्यिक बैंक किसी एल्गोरिथम द्वारा लिए गए निर्णयों के आधार पर बड़े जोखिम लेने में सहज नहीं हैं। बैंकरों द्वारा इस तकनीक में पर्याप्त विश्वास दिखाने से पहले इसे कुछ और वर्षों तक अस्तित्व में रहना होगा।

क्या कृत्रिम बुद्धिमत्ता को लागू करना बहुत महंगा है?

कृत्रिम बुद्धिमत्ता-आधारित ऋण प्रणालियों की सबसे अच्छी बात यह है कि इन्हें लागू करना बहुत महंगा नहीं है। बेशक, बड़े बहुराष्ट्रीय बैंक स्वामित्व वाली तकनीक बनाने के लिए लाखों डॉलर का पूंजीगत व्यय करेंगे, जिसका लाभ लंबे समय तक उठाया जा सके।

हालाँकि, यह ज़रूरी नहीं है कि हर बैंक लाखों डॉलर खर्च करे। दरअसल, किसी भी तरह के पूंजीगत व्यय की ज़रूरत को पूरी तरह से ख़त्म किया जा सकता है। ऐसी कई कंपनियां हैं जो कृत्रिम बुद्धिमत्ता-आधारित वाणिज्यिक ऋण के लिए क्लाउड-आधारित समाधान प्रदान कर रही हैं.

इसलिए, किसी भी बैंक के लिए भुगतान-जैसे-आप-जाते हैं प्रणाली को अपनाना और परिचालन व्यय-आधारित प्रणाली पर ध्यान केंद्रित करना काफी संभव है।

परिचालन व्यय-आधारित प्रणाली का दूसरा पहलू यह है कि बैंक अपने स्वामित्व वाले डेटा पर नियंत्रण खो सकता है। हालाँकि, प्लग-एंड-प्ले सिस्टम प्रदान करने वाले सॉफ़्टवेयर विक्रेताओं की संख्या को देखते हुए, यह संभावना है कि गोपनीयता संबंधी चिंताओं का भी जल्द ही समाधान कर लिया जाएगा।

मूल बात यह है कि वाणिज्यिक ऋण में कृत्रिम बुद्धिमत्ता का उदय अब आसन्न हैअभी, वाणिज्यिक बैंक पर्यवेक्षित कृत्रिम बुद्धिमत्ता तकनीकों का उपयोग कर रहे हैं। आने वाले वर्षों में, संभावना है कि ये बैंक अपर्यवेक्षित तकनीकों की ओर भी रुख करेंगे।