बैंकिंग क्षेत्र में डेटा प्रबंधन गतिविधियां और डेटा विश्लेषण प्रौद्योगिकी का अनुप्रयोग कोई नई बात नहीं है।

वियतनाम बैंकिंग एसोसिएशन (VNBA) के प्रशिक्षण केंद्र के निदेशक, श्री गुयेन थान सोन के अनुसार, 2017 से, VNBA ने सदस्य इकाइयों के लिए कई सेमिनार और प्रशिक्षण कार्यक्रम आयोजित किए हैं। उस समय, ज़्यादातर सदस्य बस रुचि रखते थे और कुछ ही व्यावसायिक गतिविधियों, निर्णय लेने और जोखिम प्रबंधन में तकनीक के अनुप्रयोग के तरीकों पर शोध और खोज कर रहे थे, लेकिन अब, 5-6 वर्षों के बाद, सब कुछ बदल गया है।

19 सितंबर को हनोई में "सफलता के लिए डेटा का लाभ उठाना" कार्यशाला में श्री गुयेन थान सोन ने कहा कि कई बैंक डिजिटल पारिस्थितिकी तंत्र में धोखाधड़ी की रोकथाम और भुगतान गतिविधियों में नई तकनीक को लागू कर रहे हैं, जिसमें डेटा प्रबंधन अनुप्रयोग भी शामिल हैं।

विशाल डेटा वेयरहाउस रखने के महान लाभ के साथ, यदि यह पता हो कि इसका लाभ कैसे उठाया जाए, तो बैंक प्रतिस्पर्धात्मक लाभ बढ़ाएंगे, ब्रांड को बढ़ावा देंगे, और जोखिम को कम करेंगे।

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वियतनाम बैंक एसोसिएशन (वीएनबीए) के प्रशिक्षण केंद्र के निदेशक, श्री गुयेन थान सोन ने 19 सितंबर को हनोई में "सफलता के लिए डेटा का लाभ उठाना" कार्यशाला में उद्घाटन भाषण दिया। फोटो: थाई खांग

हालाँकि, इस परिसंपत्ति का दोहन करने के लिए, पहले डेटा को नियंत्रित और संसाधित किया जाना चाहिए, या दूसरे शब्दों में, प्रभावी ढंग से शासित किया जाना चाहिए।

वीएनबीए प्रतिनिधि के अनुसार, बड़े बैंकों ने शासन ढाँचे, निदेशक मंडल, कर्मचारियों और विशिष्ट इकाइयों के साथ-साथ हितधारकों की भूमिकाओं को विनियमित करने वाली नीतियों, प्रत्येक चरण के लिए रणनीतियाँ निर्धारित करने और उन्हें व्यवस्थित रूप से लागू करने के लिए डेटा रणनीतियाँ जारी की हैं। वहीं, छोटे बैंक निचले स्तर पर डेटा रणनीतियों को लागू कर रहे हैं।

पीडब्ल्यूसी वियतनाम की वित्तीय सलाहकार सेवाओं की प्रमुख, उप-महानिदेशक, सुश्री दिन्ह होंग हान ने टिप्पणी की कि डेटा से प्राप्त होने वाले सभी लाभ डेटा प्रबंधन से आते हैं। केवल अच्छे, टिकाऊ और सुरक्षित प्रबंधन उपकरण ही डेटा का प्रभावी ढंग से उपयोग कर सकते हैं।

बैंकों के लिए प्रभावी डेटा गवर्नेंस का एक अन्य लाभ यह है कि इससे उन्हें वैश्विक स्तर पर लगातार बदलते नियमों और कानूनी आवश्यकताओं के साथ अनुकूलन और अनुपालन करने में मदद मिलती है।

दक्षिण-पूर्व एशिया में, वित्तीय संस्थाएं विनियामक आवश्यकताओं के दबाव के साथ-साथ डिजिटल परिवर्तन चालकों और सीमा-पार डेटा के प्रबंधन की आवश्यकता के कारण अपने डेटा प्रशासन को तेजी से परिपक्व बना रही हैं।

प्रौद्योगिकी के प्रयोग से बैंकों को सफलता प्राप्त करने में मदद मिलती है

बैंकिंग क्षेत्र में, जेनएआई और मशीन लर्निंग जैसी नई तकनीकों का अनुप्रयोग ग्राहकों की प्राथमिकताओं और व्यवहारों को समझकर अभूतपूर्व समाधान लाने में मदद करता है। साथ ही, बिग डेटा विश्लेषण व्यक्तिगत सेवाएँ प्रदान करता है, उपयुक्त उत्पादों की सिफ़ारिश करता है, व्यक्तिगत वित्तीय लक्ष्यों को पूरा करता है, जिससे ग्राहकों की संतुष्टि और बैंक के साथ जुड़ाव में सुधार होता है।

इसके अलावा, GenAI की सीखने की क्षमता जटिल प्रक्रियाओं को स्वचालित करने, त्रुटियों को कम करने, संचालन में समय बचाने और मज़बूत जोखिम प्रबंधन प्रदान करने में मदद करती है। GenAI और नई तकनीकें असामान्य व्यवहार पैटर्न को समझकर जोखिमों को बेहतर ढंग से प्रबंधित करने में मदद करती हैं, जिससे धोखाधड़ी वाले व्यवहार को रोका जा सकता है।

जेनएआई ऐतिहासिक डेटा विश्लेषण के माध्यम से बाजार के रुझानों का पूर्वानुमान लगाता है, अधिक स्मार्ट और सटीक निर्णय लेता है, नए उत्पादों और सेवाओं को विकसित करने के अवसर खोलता है, और तेजी से बाजार में होने वाले बदलावों पर प्रतिक्रिया करता है।

मैकिन्से इंस्टीट्यूट के शोध के अनुसार, सामान्य रूप से AI और विशेष रूप से GenAI उत्पादकता बढ़ाकर 340 बिलियन अमेरिकी डॉलर तक का योगदान दे सकते हैं। स्टेटिस्टा के अनुसार, GenAI में बैंकिंग उद्योग का निवेश 2030 तक 85 बिलियन अमेरिकी डॉलर तक पहुँचने की उम्मीद है।

बैंक निम्नलिखित गतिविधियों के लिए GenAI का उपयोग कर रहे हैं: सारांशीकरण, गहन सूचना पुनर्प्राप्ति, परिवर्तन/अनुवाद, मौजूदा सामग्री का विस्तार/संवर्द्धन, प्रश्नोत्तर, नई सामग्री का निर्माण।

हालाँकि, जैसे-जैसे एआई का उपयोग कार्यों में बढ़ता जाएगा, डेटा और मॉडलों की मात्रा भी बढ़ती जाएगी, जिससे साइबर सुरक्षा, गोपनीयता, संचालन, वैधता और अनुपालन संबंधी जोखिम पैदा होंगे। इसलिए, संभावित जोखिमों को कम करने के लिए ज़िम्मेदार एआई अनुप्रयोग की आवश्यकता है।