ڈیٹا مینجمنٹ کی سرگرمیاں اور ڈیٹا تجزیہ ٹیکنالوجی کا اطلاق بینکنگ سیکٹر میں تنظیموں کے لیے کوئی نئی بات نہیں ہے۔

ویتنام بینکنگ ایسوسی ایشن (VNBA) کے ٹریننگ سینٹر کے ڈائریکٹر مسٹر Nguyen Thanh Son کے مطابق، 2017 سے، VNBA نے ممبر یونٹس کے لیے بہت سے سیمینار اور تربیتی پروگرام منعقد کیے ہیں۔ اگر اس وقت، ان میں سے زیادہ تر صرف دلچسپی رکھتے تھے اور صرف چند ہی تحقیق کر رہے تھے اور کاروباری سرگرمیوں، فیصلہ سازی، اور رسک مینجمنٹ میں ٹیکنالوجی کو لاگو کرنے کے طریقے تلاش کر رہے تھے، اب، 5-6 سال کے بعد، سب کچھ بدل گیا ہے۔

ہنوئی میں 19 ستمبر کو "کامیابی کے لیے ڈیٹا کا فائدہ اٹھانا" ورکشاپ میں اشتراک کرتے ہوئے، مسٹر Nguyen Thanh Son نے کہا کہ بہت سے بینک ڈیٹا مینجمنٹ ایپلی کیشنز سمیت ڈیجیٹل ایکو سسٹم میں دھوکہ دہی کی روک تھام اور ادائیگی کی سرگرمیوں میں نئی ​​ٹیکنالوجی کا استعمال کر رہے ہیں۔

ایک بہت بڑا ڈیٹا گودام رکھنے کے عظیم فائدے کے ساتھ، اگر فائدہ اٹھانا جانتے ہیں، تو بینک مسابقتی فائدہ میں اضافہ کریں گے، برانڈ کو بڑھا دیں گے، اور خطرات کو کم کریں گے۔

W-Nguyen Thanh Son.jpg
ویتنام بینکس ایسوسی ایشن (VNBA) کے ٹریننگ سینٹر کے ڈائریکٹر جناب Nguyen Thanh Son نے 19 ستمبر کو ہنوئی میں "کامیابی کے لیے ڈیٹا کا فائدہ اٹھانا" ورکشاپ میں افتتاحی تقریر کی۔ تصویر: تھائی کھانگ

تاہم، اس اثاثے سے فائدہ اٹھانے کے لیے، پہلے ڈیٹا کو کنٹرول اور پروسیس کیا جانا چاہیے، یا دوسرے لفظوں میں، مؤثر طریقے سے کنٹرول کیا جانا چاہیے۔

VNBA کے نمائندے کے مطابق، بڑے بینکوں نے گورننس فریم ورک، بورڈ آف ڈائریکٹرز، اسٹاف اور خصوصی یونٹس کے ساتھ ساتھ اسٹیک ہولڈرز کے کردار کو ریگولیٹ کرنے والی پالیسیوں کے ساتھ، ہر مرحلے کے لیے حکمت عملی مرتب کرنے، اور انہیں منظم طریقے سے نافذ کرنے کے ساتھ ڈیٹا کی حکمت عملی جاری کی ہے۔ دریں اثنا، چھوٹے بینک نچلی سطح پر ڈیٹا کی حکمت عملیوں کو نافذ کرتے ہیں۔

محترمہ ڈنہ ہونگ ہان، ڈپٹی جنرل ڈائریکٹر، فنانشل ایڈوائزری سروسز لیڈر، PwC ویتنام نے تبصرہ کیا کہ ڈیٹا سے حاصل ہونے والے فوائد سبھی ڈیٹا مینجمنٹ سے حاصل ہوتے ہیں۔ صرف اچھے، پائیدار، اور محفوظ انتظامی ٹولز ہی ڈیٹا کا مؤثر طریقے سے فائدہ اٹھا سکتے ہیں۔

بینکوں کے لیے موثر ڈیٹا گورننس کا ایک اور فائدہ یہ ہے کہ یہ انہیں عالمی سطح پر بدلتے ہوئے ضابطوں اور قانونی تقاضوں کے مطابق ڈھالنے اور ان کی تعمیل کرنے میں مدد کرتا ہے۔

جنوب مشرقی ایشیا میں، مالیاتی ادارے ریگولیٹری تقاضوں کے ساتھ ساتھ ڈیجیٹل ٹرانسفارمیشن ڈرائیورز اور سرحد پار ڈیٹا کو منظم کرنے کی ضرورت کے دباؤ کی وجہ سے اپنے ڈیٹا گورننس کو تیزی سے پختہ کر رہے ہیں۔

ٹیکنالوجی کا اطلاق بینکوں کو کامیابیاں حاصل کرنے میں مدد کرتا ہے۔

بینکنگ سیکٹر میں، GenAI اور مشین لرننگ جیسی نئی ٹیکنالوجیز کا اطلاق صارفین کی ترجیحات اور طرز عمل کو سمجھنے کے ذریعے اہم حل لانے میں مدد کرتا ہے۔ دریں اثنا، بگ ڈیٹا کا تجزیہ ذاتی خدمات فراہم کرتا ہے، مناسب مصنوعات کی سفارش کرتا ہے، انفرادی مالیاتی اہداف کو پورا کرتا ہے، اس طرح صارفین کی اطمینان اور بینک کے ساتھ مشغولیت کو بہتر بناتا ہے۔

اس کے علاوہ، GenAI کی سیکھنے کی صلاحیت پیچیدہ عمل کو خودکار بنانے، غلطیوں کو کم کرنے، آپریشنز میں وقت بچانے اور مضبوط رسک مینجمنٹ فراہم کرنے میں مدد کرتی ہے۔ GenAI اور نئی ٹیکنالوجیز غیر معمولی رویے کے نمونوں کو سمجھ کر خطرات کو بہتر طریقے سے منظم کرنے میں مدد کرتی ہیں، اس طرح دھوکہ دہی کے رویے کو روکتی ہیں۔

GenAI، تاریخی اعداد و شمار کے تجزیے کے ذریعے، مارکیٹ کے رجحانات کی پیشن گوئی کرتا ہے، بہتر اور زیادہ درست فیصلے کرتا ہے، نئی مصنوعات اور خدمات تیار کرنے کے مواقع فراہم کرتا ہے، اور مارکیٹ کی تیز رفتار تبدیلیوں کا جواب دیتا ہے۔

McKinsey Institute کی تحقیق کے مطابق، AI بالعموم اور GenAI بالخصوص پیداواری صلاحیت میں اضافہ کے ذریعے 340 بلین امریکی ڈالر تک کا حصہ ڈال سکتا ہے۔ Statista کے مطابق، GenAI میں بینکنگ انڈسٹری کی سرمایہ کاری 2030 تک 85 بلین امریکی ڈالر تک پہنچنے کی توقع ہے۔

بینک GenAI کو سرگرمیوں کے لیے استعمال کر رہے ہیں جیسے: خلاصہ، گہری معلومات کی بازیافت، تبدیلی/ترجمہ، موجودہ مواد کی توسیع/اضافہ، سوال و جواب، نئے مواد کی تخلیق۔

تاہم، جیسا کہ AI تیزی سے کاموں میں لاگو ہوتا ہے، ڈیٹا اور ماڈلز کی تعداد میں اضافہ ہوتا جائے گا، جس سے سائبرسیکیوریٹی، رازداری، آپریشنز، قانونی حیثیت اور تعمیل کو خطرات لاحق ہوں گے۔ لہذا، ممکنہ خطرات کو کم کرنے کے لیے ذمہ دار AI ایپلی کیشن کی ضرورت ہے۔