सहकारी बँका आणि पतसंस्थांमध्ये ग्राहकांचा डेटा सुरक्षित ठेवण्यासाठी मोठ्या प्रमाणावर तंत्रज्ञान आणि सुरक्षा यंत्रणांचा वापर केला जात आहे. मात्र, ग्राहकांशी थेट संपर्क साधणाऱ्या कर्मचाऱ्यांनाच आवश्यक माहिती योग्य वेळी उपलब्ध होत नसेल, तर ही बाब संस्थेसाठी मोठा व्यावसायिक धोका ठरू शकते.
बँकेच्या विविध प्रणालींमध्ये ग्राहकांच्या ठेवी, कर्ज व्यवहार, व्यवहारातील बदल, तक्रारी आणि सेवांच्या वापराची माहिती उपलब्ध असते. मात्र, ही माहिती वेगवेगळ्या विभागांमध्ये विखुरलेली असल्याने शाखाधिकारी, ग्राहक सेवा कर्मचारी किंवा कर्ज अधिकाऱ्यांना ग्राहकाचे संपूर्ण चित्र समजणे अनेकदा कठीण जाते.
ग्राहकांच्या डेटाला प्रत्येक कर्मचाऱ्याला अमर्याद प्रवेश देणे हा यावरील योग्य उपाय नाही. त्यामुळे ग्राहकांच्या गोपनीयतेला आणि डेटा सुरक्षेला धोका निर्माण होऊ शकतो. त्याऐवजी कर्मचाऱ्याला त्याच्या कामासाठी आवश्यक असलेली नियंत्रित आणि कृतीयोग्य माहिती उपलब्ध करून देणे अधिक प्रभावी ठरू शकते.
उदाहरणार्थ, एखाद्या ग्राहकाच्या ठेवी सलग तीन महिन्यांपासून कमी होत असतील, तर कर्मचाऱ्याला संपूर्ण व्यवहार इतिहास देण्याऐवजी ग्राहकाच्या ठेवींमध्ये घट होत असल्याचा संकेत देऊन त्याच्या गरजा जाणून घेण्यासाठी संपर्क करण्यास सांगता येईल.
ग्राहकांच्या माहितीचे संरक्षण करण्यासाठी कर्मचाऱ्यांना त्यांच्या कामापुरताच डेटा उपलब्ध करून देणे आवश्यक आहे. मात्र, या प्रक्रियेत आवश्यक व्यावसायिक अंतर्दृष्टीही मर्यादित होऊ नये.
एखादा ग्राहक वारंवार एकाच समस्येसाठी बँकेशी संपर्क साधत असेल आणि प्रत्येक वेळी संबंधित कर्मचाऱ्याला मागील माहिती उपलब्ध नसेल, तर ग्राहकाला पुन्हा पुन्हा त्याच गोष्टी सांगाव्या लागू शकतात. यामुळे ग्राहकांचा अनुभव खराब होण्याची शक्यता असते.
कर्मचाऱ्यांना अधिक माहिती देण्यासाठी आणखी एक डॅशबोर्ड किंवा स्वतंत्र प्रणाली तयार करणे नेहमीच उपयुक्त ठरत नाही. ग्राहक सेवा कर्मचाऱ्याला माहिती हवी असेल, तर त्याने वेगवेगळ्या प्रणाली उघडून माहिती शोधण्याऐवजी ती माहिती त्याच्या विद्यमान कार्यप्रवाहातच उपलब्ध झाली पाहिजे.
शाखा कर्मचाऱ्याला शाखा व्यवस्थापन प्रणालीमध्ये, ग्राहक सेवा प्रतिनिधीला सेवा देत असलेल्या स्क्रीनवर आणि कर्ज अधिकाऱ्याला कर्ज व्यवस्थापन प्रणालीमध्ये आवश्यक संकेत मिळणे अधिक परिणामकारक ठरू शकते.
कर्मचाऱ्याला एखादी समस्या दिसली, पण त्यावर निर्णय घेण्याचा अधिकार नसेल, तर माहितीचा अपेक्षित फायदा मिळत नाही.
उदाहरणार्थ, ग्राहकाला शुल्कमाफीची गरज असल्याचे कर्मचाऱ्याला समजले, परंतु शुल्कमाफीचा अधिकार त्याच्याकडे नसेल, तर प्रत्येक प्रकरण वरिष्ठांकडे पाठवावे लागू शकते.
त्यामुळे प्रत्येक कृतीयोग्य संकेतासोबत काय करायचे आणि किती अधिकार आहेत, हे स्पष्ट असणे आवश्यक आहे.
कृत्रिम बुद्धिमत्तेमुळे मोठ्या प्रमाणातील ग्राहक डेटामधून महत्त्वाचे बदल आणि नमुने ओळखणे अधिक सोपे झाले आहे. ग्राहकांच्या व्यवहारात अचानक बदल, ठेवींमध्ये घट, वारंवार होणाऱ्या तक्रारी किंवा एखाद्या सेवेचा कमी झालेला वापर यासारखे संकेत AI ओळखू शकते.
मात्र, AI ने संकेत दिल्यानंतर त्यावर कोणत्या कर्मचाऱ्याने कृती करायची, कोणती कृती करायची आणि त्यासाठी किती अधिकार आहेत, हे बँकेने निश्चित करणे आवश्यक आहे.
बँका डेटा चुकीच्या पद्धतीने वापरल्यामुळे निर्माण होणाऱ्या जोखमीवर मोठ्या प्रमाणावर लक्ष देतात. मात्र, आवश्यक माहिती कर्मचाऱ्याला वेळेवर न मिळाल्यामुळे झालेल्या नुकसानीकडे तुलनेने कमी लक्ष दिले जाते.
एखादा ग्राहक दुसऱ्या संस्थेकडे वळणे, ग्राहक निष्क्रिय होणे किंवा टाळता येणारे शुल्क दीर्घकाळ भरत राहणे, यामागे आवश्यक संकेत वेळेवर न मिळणे हेही एक कारण असू शकते.
त्यामुळे डेटा गव्हर्नन्समध्ये चुकीचा डेटा दिसण्याबरोबरच योग्य डेटा न दिसण्याच्या जोखमीचाही विचार करणे आवश्यक आहे.
संपूर्ण संस्थेतील डेटा व्यवस्था एकाच वेळी बदलण्याची गरज नाही. सहकारी बँका आणि पतसंस्था एका कर्मचारी, एका निर्णय आणि एका ग्राहकाच्या क्षणापासून सुरुवात करू शकतात.
उदाहरणार्थ, ग्राहक सेवा प्रतिनिधीच्या एखाद्या विशिष्ट प्रकारच्या कॉलचा अभ्यास करून त्या संवादासाठी आवश्यक असलेल्या तीन महत्त्वाच्या माहितीची निवड करता येईल. त्यानंतर त्या माहितीच्या आधारे कर्मचाऱ्याला कोणती कृती करण्याचा अधिकार आहे, हे निश्चित करता येईल.
यशस्वी ठरलेली ही पद्धत पुढे इतर शाखा, उत्पादने आणि ग्राहक सेवा प्रक्रियांमध्ये लागू करता येईल
निष्कर्ष:- सहकारी बँका आणि पतसंस्थांसाठी ग्राहकांचा डेटा सुरक्षित ठेवणे जितके महत्त्वाचे आहे, तितकेच त्या डेटाचा योग्य वापर करून ग्राहकसेवा सुधारणेही गरजेचे आहे. प्रत्येक कर्मचाऱ्याला सर्व डेटा उपलब्ध करून देणे हे उद्दिष्ट नसावे. योग्य कर्मचाऱ्याला, योग्य वेळी, योग्य अंतर्दृष्टी आणि त्यावर कृती करण्याचा स्पष्ट अधिकार देणे, हीच डिजिटल बँकिंगच्या काळातील प्रभावी डेटा व्यवस्थापनाची दिशा ठरू शकते.