बँकिंग क्षेत्रात एआय एजंट्सचा वापर वेगाने वाढत असताना, संस्थांपुढे केवळ तंत्रज्ञान स्वीकारण्याचे नव्हे, तर वर्षानुवर्षे कर्मचाऱ्यांच्या अनुभवातून तयार झालेले ‘अनौपचारिक ज्ञान’ जतन करण्याचे आव्हान निर्माण झाले आहे. योग्य नियोजनाशिवाय एआयचा वापर केल्यास बँकांच्या जुन्या आणि अकार्यक्षम पद्धती अधिक वेगाने पुढे नेल्या जाण्याची शक्यता आहे.
व्यावसायिक बँका गेल्या अनेक वर्षांपासून जुन्या तंत्रज्ञान प्रणाली, कमकुवत सिस्टीम इंटिग्रेशन आणि मॅन्युअल प्रक्रियांमुळे निर्माण झालेला तंत्रज्ञानाचा बोजा कमी करण्याचा प्रयत्न करत आहेत. आता एआय एजंट्सच्या माध्यमातून अनेक प्रक्रिया स्वयंचलित करण्याची तयारी सुरू आहे. मात्र, प्रत्यक्ष कामकाजामध्ये दडलेले कर्मचारी ज्ञान या प्रक्रियेत महत्त्वाचे ठरणार आहे.
वॉल्टर्स क्लुवरच्या Q1 2026 Banking Compliance AI Trend Report नुसार, ६१% वित्तीय संस्थांनी एआय किंवा मशीन लर्निंग प्रत्यक्ष वापरात आणले आहे किंवा त्याचा प्रयोग सुरू केला आहे. मात्र, केवळ १२.२% संस्थांनी त्यांची एआय रणनीती स्पष्ट आणि आवश्यक संसाधनांसह तयार असल्याचे सांगितले.
यावरून अनेक संस्था एआयचा वापर सुरू करत असल्या तरी एआयला काय शिकवायचे, त्याने कोणत्या परिस्थितीत निर्णय घ्यायचा, कुठे थांबायचे आणि कधी मानवी हस्तक्षेप आवश्यक आहे, यासाठी आवश्यक ऑपरेटिंग मॉडेल अद्याप पूर्णपणे विकसित झालेले नसल्याचे दिसून येते.
बँकांमध्ये अनेक वर्षांच्या अनुभवातून काही अनौपचारिक प्रक्रिया तयार झालेल्या असतात. एखाद्या कर्मचाऱ्याला कोणत्या प्रकरणात अतिरिक्त कागदपत्रे मागवायची, कोणती माहिती पुन्हा तपासायची किंवा कोणत्या प्रकरणात वरिष्ठांचा सल्ला घ्यायचा, हे त्याच्या अनुभवातून ठरते.
ही माहिती अनेकदा अधिकृत नियमावली किंवा सिस्टीममध्ये नोंदलेली नसते. यालाच ‘लोकांचे कर्ज’ (People Debt) असे म्हणता येईल.
उदाहरणार्थ, केवायसी प्रक्रियेत एखाद्या कर्मचाऱ्याला एखादे डेटा फील्ड गहाळ असणे ही सामान्य दस्तऐवजीकरणाची चूक आहे, तर दुसऱ्या प्रकारच्या त्रुटीसाठी अधिक सखोल तपासणी आवश्यक आहे, हे अनुभवातून समजू शकते. एआय एजंटला हा संदर्भ उपलब्ध नसेल तर तो केवळ विद्यमान प्रक्रियेची नक्कल करू शकतो.
खाते जुळवणी, बीजक तयार करणे, कागदपत्रांची तपासणी आणि केवायसी ऑनबोर्डिंग यांसारख्या प्रक्रियांमध्ये एआयचा वापर केल्यास कामाचा वेग आणि कार्यक्षमता वाढू शकते. मात्र, प्रक्रिया स्वतःच सदोष असेल तर एआय त्या त्रुटी दूर करण्याऐवजी अधिक वेगाने पुढे नेऊ शकतो.
म्हणून एआय एजंट तैनात करण्यापूर्वी बँकांनी कोणत्या मॅन्युअल प्रक्रिया खरोखर आवश्यक आहेत आणि कोणत्या केवळ जुन्या प्रणालींच्या मर्यादांमुळे अस्तित्वात आहेत, हे ओळखणे आवश्यक आहे.
१. ऑटोमेशनपूर्वी प्रक्रियेचा अभ्यास
कर्मचारी काम पूर्ण करण्यासाठी कोणत्या अतिरिक्त प्रणाली वापरतात, कुठे प्रक्रिया थांबते आणि कोणत्या टप्प्यावर मानवी निर्णय घेतला जातो, याचा सविस्तर अभ्यास करणे आवश्यक आहे.
बँकांनी अपवादात्मक प्रकरणे ओळखून कोणते निर्णय मानवाकडे ठेवायचे आणि कोणते निश्चित नियमांनुसार एआयकडे सोपवायचे, हे स्पष्ट करावे.
२. एआयच्या ऑपरेटिंग लेयरमध्येच गव्हर्नन्स
एआय एजंट्सना केवळ सॉफ्टवेअर म्हणून पाहणे पुरेसे नाही. ते विविध प्रणालींमध्ये काम करत असल्याने डेटा कुठून येतो, त्याचा मालक कोण आहे, कोणाला त्याचा वापर करता येतो आणि कोणत्या परिस्थितीत मानवी हस्तक्षेप आवश्यक आहे, याचे स्पष्ट नियम असणे गरजेचे आहे.
एआयला संपूर्ण संस्थेत मुक्त प्रवेश देण्याऐवजी सुरुवातीला नियंत्रित वातावरणात त्याची चाचणी करणे अधिक सुरक्षित ठरेल.
३. कर्मचाऱ्यांसाठी पुनर्कौशल्य आणि सांस्कृतिक बदल
एआयच्या वापरामुळे कर्मचाऱ्यांच्या भूमिका बदलणार आहेत. त्यामुळे केवळ तंत्रज्ञानात गुंतवणूक न करता कर्मचाऱ्यांना नवीन कौशल्ये देणेही आवश्यक आहे.
ऑपरेशन्स, रिस्क आणि कंप्लायन्स टीम्सना एआयच्या निर्णयांचा त्यांच्या जबाबदाऱ्यांवर होणारा परिणाम समजावून देणे गरजेचे आहे. तसेच, चुकीच्या एआय शिफारसी, वारंवार होणारे अपवाद आणि प्रक्रियेतील त्रुटी नोंदवण्यासाठी औपचारिक यंत्रणा तयार करावी.
निष्कर्ष:- एआय बँकांसाठी कार्यक्षमता वाढविण्याचे प्रभावी साधन ठरू शकते; मात्र त्याला चुकीच्या प्रक्रियांचे प्रशिक्षण दिले तर त्याच चुका अधिक वेगाने आणि मोठ्या प्रमाणावर होऊ शकतात.
त्यामुळे एआय एजंट्स तैनात करण्यापूर्वी बँकांनी आपल्या कार्यपद्धती, अनौपचारिक नियम, मानवी हस्तक्षेपाचे टप्पे आणि नियंत्रण यंत्रणांचा आढावा घेणे आवश्यक आहे. कर्मचाऱ्यांच्या अनुभवातून निर्माण झालेले उपयुक्त ज्ञान संस्थात्मक ज्ञानात रूपांतरित करूनच एआयचा वापर केला, तर ‘लोकांचे कर्ज’ हे भविष्यातील संस्थात्मक लवचिकतेत रूपांतरित होऊ शकते.