नई दिल्ली

 

एक मैककिन्से रिपोर्ट में बताया गया है कि एजेंटिक आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) सिस्टम तेजी से बदल रहे हैं कि बैंक फ्रंटलाइन सेल्स को कैसे मैनेज करते हैं, जो उन रिलेशनशिप मैनेजर्स के लिए एक संभावित सफलता है जो लंबे समय से इनएफिशिएंट सिस्टम, कमजोर लीड और भारी एडमिनिस्ट्रेटिव वर्कलोड से परेशान हैं। रिपोर्ट में कहा गया है, "फ्रंटलाइन सेल्स में, संभावना बहुत बड़ी है। एजेंटिक AI फाइनेंशियल सर्विसेज़ की जटिल वर्कफ़्लो को ऑटोमेट करना संभव बनाता है - कुछ ऐसा जो बैंकर लंबे समय से करना चाहते थे लेकिन जिसमें वे कभी पूरी तरह सफल नहीं हुए।"

 

प्रमुख ग्लोबल बैंकों में, एजेंटिक AI पहले से ही प्रॉस्पेक्टिंग, लीड नर्चरिंग और अकाउंट मैनेजमेंट में डिप्लॉय किया जा रहा है, जिससे कुछ ही महीनों में प्रोडक्टिविटी और रेवेन्यू में मापने योग्य लाभ मिल रहे हैं। पारंपरिक जेनरेटिव AI के विपरीत, जो प्रॉम्प्ट का जवाब देता है, एजेंटिक AI स्वतंत्र रूप से उद्देश्यों की व्याख्या कर सकता है, उन्हें कार्यों में तोड़ सकता है, सिस्टम और लोगों के साथ इंटरैक्ट कर सकता है, एक्शन ले सकता है और न्यूनतम मानवीय इनपुट के साथ लगातार अनुकूलन कर सकता है।

 

यह बदलाव बैंकिंग सेक्टर के लिए एक महत्वपूर्ण समय पर आया है, जो मार्जिन दबाव, धीमी वृद्धि और बढ़ते कॉस्ट-टू-इनकम रेशियो का सामना कर रहा है। इंडस्ट्री रिसर्च से पता चलता है कि जब बैंक एजेंटिक AI का उपयोग करके पूरे फ्रंटलाइन डोमेन को एंड-टू-एंड रीडिजाइन करते हैं, तो प्रति रिलेशनशिप मैनेजर रेवेन्यू 3 से 15 प्रतिशत तक बढ़ सकता है, जबकि सर्विस देने की लागत 20 से 40 प्रतिशत तक कम हो सकती है।

 

रिपोर्ट में कहा गया है, "जैसे-जैसे बैंक मार्जिन दबाव, धीमी वृद्धि और बढ़ते कॉस्ट-टू-इनकम रेशियो का सामना कर रहे हैं, एजेंटिक AI न केवल एक प्रोडक्टिविटी टूल है, बल्कि रिलेशनशिप मैनेजमेंट के लिए एक नया ऑपरेटिंग मॉडल भी है।"

 

फ्रंटलाइन बैंकरों ने लंबे समय से खराब क्वालिटी की लीड, अत्यधिक कंप्लायंस आवश्यकताओं और खंडित टेक्नोलॉजी सिस्टम को प्रभावी बिक्री में मुख्य बाधाओं के रूप में बताया है। कई रिलेशनशिप मैनेजर ग्राहकों के साथ जुड़ने के बजाय कस्टमर रिलेशनशिप मैनेजमेंट सिस्टम को अपडेट करने और रिपोर्ट तैयार करने में अधिक समय बिताते हैं। इस असंतुलन ने सेल्स टीमों में उच्च बर्नआउट और एट्रिशन में योगदान दिया है।

 

एजेंटिक AI इस समीकरण को फिर से संतुलित करने का एक तरीका प्रदान करता है। इंटेलिजेंट एजेंट लगातार बाजारों को स्कैन कर सकते हैं, संरचित और असंरचित डेटा का विश्लेषण कर सकते हैं, उच्च-संभावित प्रॉस्पेक्ट्स को प्राथमिकता दे सकते हैं और फॉलो-अप को ऑटोमेट कर सकते हैं। सेल्स आउटरीच में, एजेंट बड़े पैमाने पर कम्युनिकेशन को पर्सनलाइज़ कर सकते हैं, एक साथ हजारों लीड्स को नर्चर कर सकते हैं और केवल योग्य अवसरों को ही मानव बैंकरों तक पहुंचा सकते हैं। यह रिलेशनशिप मैनेजर्स को उच्च-मूल्य वाली बातचीत और जटिल ग्राहक आवश्यकताओं पर ध्यान केंद्रित करने की अनुमति देता है।

 

इन सिस्टम का पायलट कर रहे बैंकों ने महत्वपूर्ण परिचालन सुधारों की सूचना दी है। AI-संचालित मार्केट मैपिंग ने कुछ संस्थानों में सेल्स पाइपलाइन को लगभग 30 प्रतिशत तक बढ़ा दिया है, जबकि ऑटोमेटेड लीड नर्चरिंग ने योग्य लीड्स की संख्या को दोगुना या तिगुना कर दिया है। इसके साथ ही, AI-पावर्ड अकाउंट इंटेलिजेंस टूल्स ने मीटिंग की तैयारी का समय कम कर दिया है और क्लाइंट इंटरैक्शन की क्वालिटी में सुधार किया है।

 

जब रूटीन काम एजेंट संभालते हैं, तो बैंकर भरोसेमंद सलाहकार के तौर पर ज़्यादा काम कर सकते हैं, इनसाइट-बेस्ड चर्चाओं, स्ट्रेटेजिक प्रॉब्लम सॉल्विंग और लॉन्ग-टर्म रिलेशनशिप बनाने पर ध्यान दे सकते हैं।

 

हालांकि, रिपोर्ट चेतावनी देती है कि एजेंटिक AI का पूरा फायदा उठाने के लिए सिर्फ़ अलग-अलग टूल्स को डिप्लॉय करना ही काफी नहीं है। बैंकों को फ्रंटलाइन ऑपरेटिंग मॉडल को शुरू से आखिर तक फिर से सोचना होगा, मज़बूत डेटा फाउंडेशन में निवेश करना होगा, साफ़ गवर्नेंस स्थापित करना होगा, और AI एजेंट के साथ प्रभावी ढंग से काम करने के लिए कर्मचारियों को अपस्किल करना होगा।

 

अब जब रेवेन्यू में बढ़ोतरी और प्रोडक्टिविटी में फायदा दिख रहा है, तो एजेंटिक AI को अब एक्सपेरिमेंट के तौर पर नहीं, बल्कि फ्रंटलाइन बैंकिंग के लिए एक नए ऑपरेटिंग मॉडल के तौर पर देखा जा रहा है।