बैंकिङ खबर/ हालका वर्षहरूमा कृत्रिम बुद्धिमत्ता (Artificial Intelligence – AI) को प्रयोग बैंकिङ क्षेत्रमा तीव्र रूपमा वृद्धि भइरहेको छ। नेपाललगायत विश्वभर बैंक तथा वित्तीय संस्थाहरूले ग्राहक सेवा सुधार, जोखिम व्यवस्थापन, धोखाधडी रोकथाम, र कार्यक्षमता वृद्धिका लागि AI प्रयोग गरिरहेका छन्।
आर्टिफिसियल इन्टेलिजेन्स (एआई)को प्रयोग बढ्दै गएपछि सिंगापुरको ठूलो बैंक डीबीएसले आउने ३ वर्षमा करिब चार हजार कमर्चारी कटौती गर्ने जनाएको छ । डीबीएस बैंक सिंगापुरको मल्टिनेश्नल बैंकिङ र फाइनान्सियल कर्पोरेसन हो।
आर्टिफिसियल इन्टेलिजेन्स (एआई)ले मानिसभन्दा बढी बैंकको काम गर्ने हुँदा यो कटौती गर्न लागेको बैंकले जनाएको छ । आउने वर्षहरुमा अस्थायी र कन्ट्रयाक्टमा काम गरिरहेकाहरुको जागिर कटौती हुने जनाइएको छ। स्थानीय कर्मचारीहरु भने यो निर्णयबाट प्रभावित हुने छैनन्।
बैंकका प्रमुख कार्यकारी अधिकृत पियुष गुप्ताले एआई सम्बन्धी एक हजार जागिर बैंकले खुला गर्ने योजना रहेको पनि बताएका छन्। डीबीएसमा हाल ८ हजारदेखि ९ हजार मानिस अस्थायी र कन्ट्रयाक्टमा काम गरिरहेका छन्। बैंकमा करिब ४१ हजार कमर्चारी कार्यरत छन्। गुप्ताले यही मार्चमा यो बैंक छाड्दैछन्। उनको ठाउँमा बहालवाला उपप्रमुख तान सु सान आउनेछन्।
बैंकिङ क्षेत्रमा एआईको बढ्दो प्रयोगले कर्मचारीलाई पर्ने प्रभाव
कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) को बढ्दो प्रयोगले बैंकिङ क्षेत्रलाई आधुनिक, छरितो, सुरक्षित, र प्रभावकारी बनाइरहेको छ। तर, यसका केही नकारात्मक असरहरू पनि छन्, विशेष गरी बैंकिङ क्षेत्रका कर्मचारीहरूका लागि।
१. रोजगारीको असुरक्षा (Job Displacement)
स्वचालन (Automation) ले केही जागिर कटौती गर्न सक्छ
ग्राहक सेवा केन्द्रमा AI च्याटबोट प्रयोग हुँदा धेरै ग्राहक प्रतिनिधिहरू आवश्यक नपर्न सक्छन्।
ऋण स्वीकृति, खाता खोल्ने प्रक्रिया, ट्रान्सक्सन जाँच आदि स्वचालित हुँदा ती काम गर्ने कर्मचारीहरूलाई असर पर्न सक्छ।
केही काम AI ले गर्दा कर्मचारीको आवश्यक संख्या घट्न सक्छ
डेटा इन्ट्री, फाइल व्यवस्थापन, ग्राहक सोधपुछ जस्ता दोहोरिने कामहरू AI ले सजिलै गर्न सक्छ।
बैंकहरूले मानव श्रम घटाएर लागत बचत गर्न चाहने सम्भावना धेरै छ।
२. नयाँ सीप (Skills) नआए जागिर गुम्न सक्ने सम्भावना
AI-संग प्रतिस्पर्धा गर्न प्रविधि बुझ्नुपर्छ
बैंकिङ कर्मचारीहरूले डिजिटल बैंकिङ, डेटा एनालिटिक्स, साइबर सुरक्षाजस्ता प्रविधि नबुझ्दा उनीहरूको भूमिका घट्न सक्छ।
“पुरानो शैलीको बैंकिङ” गर्ने कर्मचारीहरूलाई प्रतिस्पर्धा गर्न कठिन हुन सक्छ।
नयाँ प्रविधि सिक्न नसके पछि पार्न सक्ने अवस्था
नयाँ बैंकिङ सफ्टवेयर, AI-पावर्ड सिस्टम, डिजिटल भुक्तानी प्रणाली आदि नबुझ्ने कर्मचारीहरूको प्रभावकारिता घट्न सक्छ।
AI को प्रयोग बढ्दै जाँदा पुरानो तरिकाले मात्र काम गर्ने कर्मचारी प्रतिस्पर्धाबाट पछाडि पर्न सक्छन्।
३. मनोवैज्ञानिक दबाब (Work Stress) को वृद्धि
AI को कारण दक्षता र उत्पादकता वृद्धिको अपेक्षा बढ्छ
बैंकहरूले AI को प्रयोग गरी कामलाई छिटो र प्रभावकारी बनाउन चाहन्छन्।
यसले कर्मचारीहरूलाई थप दबाब दिन सक्छ, किनभने AI सँग प्रतिस्पर्धा गर्नुपर्ने हुन्छ।
कम कर्मचारीले बढी काम गर्नुपर्ने सम्भावना
AI ले स्वचालित गर्दा कम कर्मचारीमा धेरै जिम्मेवारी आउने सम्भावना हुन्छ।
जस्तै, एकजनाले पहिला १० ग्राहकको समस्या समाधान गरेकामा, अब AI को सहयोगले २० ग्राहकलाई सेवा दिनुपर्ने दबाब आउन सक्छ।
४. नयाँ रोजगारी सिर्जना गर्ने सम्भावना पनि छ
AI को कारण पुराना कामहरू हटे पनि नयाँ रोजगारी सिर्जना हुन सक्छ।
AI व्यवस्थापन, साइबर सुरक्षा, डिजिटल बैंकिङ, डेटा एनालिटिक्स जस्ता क्षेत्रमा नयाँ अवसरहरू आउन सक्छन्।
बैंकहरूले AI सम्बन्धित ट्रेनिङ तथा नयाँ सीप विकासका लागि लगानी गर्नुपर्छ।
AI सँग मिलेर काम गर्नसक्ने कर्मचारीहरूको माग बढ्नेछ।
बैंकिङ क्षेत्रमा AI को प्रमुख प्रयोगहरू
१. ग्राहक सेवा (Customer Service)
च्याटबोट (Chatbot) र भर्चुअल असिस्टेन्ट
बैंकहरूले ग्राहकको सामान्य सोधपुछ समाधान गर्न AI-आधारित च्याटबोट प्रयोग गरिरहेका छन्।
उदाहरण: नेपालमा केही बैंकहरूले Viber तथा फेसबुक म्यासेन्जरमा AI च्याटबोट उपलब्ध गराएका छन्।
AI ले ग्राहकलाई खाता अवस्थिति, मिनी स्टेटमेन्ट, शाखा जानकारी आदि छिटो दिन सक्छ।
आवाज पहिचान (Voice Recognition)
फोन बैंकिङ सेवा सुधार गर्न AI-आधारित आवाज पहिचान प्रविधि प्रयोग गर्न थालिएको छ।
AI ले ग्राहकको आवाज सुनेर उनीहरूको पहिचान गर्न सक्छ।
२. धोखाधडी रोकथाम (Fraud Detection)
एआइले अस्वाभाविक लेनदेन पत्ता लगाउँछ
यदि कुनै ग्राहकको बैंक खाता वा कार्डबाट असामान्य तरिकाले धेरै पैसा ट्रान्सफर भएमा AI ले तुरुन्त पहिचान गर्छ।
AI प्रणालीले यस्तो गतिविधि पहिचान गरेर बैंकलाई सचेत गराउँछ।
मेसिन लर्निङ (Machine Learning) को प्रयोग
AI ले विभिन्न ट्रान्सक्सनको ढाँचा अध्ययन गरेर कुनै पनि अनियमित गतिविधि पत्ता लगाउन सक्छ।
३. क्रेडिट मूल्यांकन र ऋण स्वीकृति (Credit Scoring & Loan Approval)
AI आधारित क्रेडिट स्कोरिङ प्रणाली
बैंकहरूले AI प्रयोग गरेर ग्राहकको क्रेडिट इतिहास, आर्थिक गतिविधि, सामाजिक व्यवहार आदिको मूल्यांकन गर्छन्।
यसले पारम्परिक क्रेडिट स्कोरिङभन्दा छिटो निर्णय गर्न मद्दत गर्छ।
छिटो र निष्पक्ष ऋण स्वीकृति प्रक्रिया
AI ले ऋण लिने व्यक्तिको आर्थिक अवस्था, खपत गर्ने बानी, र अन्य डेटा हेरेर ऋण दिन मिल्ने/नमिल्ने निर्णय गर्न सक्छ।
४. व्यक्तिगत बैंकिङ सेवा (Personalized Banking Services)
AI आधारित वित्तीय सल्लाह (Financial Advisory)
AI ले ग्राहकको खर्च गर्ने बानी अध्ययन गरेर वित्तीय योजना बनाउन मद्दत गर्न सक्छ।
उदाहरण: “तपाईंले पछिल्लो महिनामा अत्यधिक खर्च गर्नुभएको छ, अब बचत योजना अपनाउनुहोस्” भन्ने सुझाव दिन सक्छ।
AI को सहायताले लगानी सल्लाह (Investment Advisory)
AI ले सेयर बजार, ऋणपत्र, मुद्रास्फीति आदिको अध्ययन गरी ग्राहकलाई लगानी सम्बन्धी सुझाव दिन सक्छ।
५. बैंकिङ सञ्चालनमा स्वचालन (Automation in Banking Operations)
द्रुत कारोबार प्रक्रिया (Faster Transaction Processing)
बैंकका विभिन्न प्रणालीहरूलाई AI ले स्वचालित (Automate) गर्न मद्दत गर्छ।
उदाहरण: चेक प्रोसेसिङ, खाताको मिलान (Reconciliation), दस्तावेज प्रमाणीकरण आदिलाई AI ले छिटो गर्छ।
AI आधारित जोखीम व्यवस्थापन (Risk Management)
AI ले आर्थिक संकट, बजार अस्थिरता, र ग्राहकको भुक्तानी क्षमतामा आधारित जोखिमको पूर्वानुमान गर्न सक्छ।
नेपालमा बैंकिङ क्षेत्रमा AI को प्रयोग
नेपालका केही प्रमुख बैंकहरूले पनि AI अपनाउन थालेका छन्। उदाहरण:
एनआइसी एशिया बैंक, एनएमबी बैंक, माछापुच्छ्रे बैंक लगायतका बैंकहरूले AI च्याटबोट प्रयोग गरिरहेका छन्। AI आधारित फ्रॉड डिटेक्सन प्रणाली नेपालका वित्तीय संस्थाहरूमा विस्तार हुँदैछ। डिजिटल बैंकिङमा AI-पावर्ड ग्राहक सेवा प्रणाली नेपालका केही बैंकहरूले परीक्षण गरिरहेका छन्।
बैंकिङ क्षेत्रमा AI को प्रयोगले सेवा छिटो, सुरक्षित र प्रभावकारी बनाएको छ। नेपालमा पनि AI-आधारित प्रणालीहरू विस्तार हुँदैछन्। आगामी दिनमा पूर्ण स्वचालित बैंकिङ सेवा, AI-आधारित वित्तीय परामर्श, र साइबर सुरक्षाका लागि उन्नत प्रविधि अझ प्रभावकारी रूपमा प्रयोग हुने अपेक्षा छ।
