একটি কমপ্লায়েন্স ফাংশন ছাড়া সমসাময়িক ব্যাঙ্কিং অসম্ভব, যা নিশ্চিত করে যে আর্থিক প্রতিষ্ঠানগুলি একাধিক আইন, নিয়ম এবং মান সহ জটিল নিয়ন্ত্রক পরিবেশে সুচারুভাবে কাজ করে। এর মূল লক্ষ্য হল সংশ্লিষ্ট ঝুঁকি থেকে ব্যাংকগুলোকে রক্ষা করা
নিয়ন্ত্রক নিষেধাজ্ঞা, আর্থিক ক্ষতি, এবং সুনামগত ক্ষতি যা তাদের অবৈধ বা অনৈতিক কার্যকলাপে জড়িত থাকার ফলে হতে পারে। এইভাবে, সম্মতি নিশ্চিত করে যে ব্যাংকগুলি গ্রাহকদের এবং বাজারের খেলোয়াড়দের আস্থা বজায় রাখে, যা একটি সুস্থতার স্তম্ভ।
অর্থনৈতিক ব্যবস্থা. 

এটা যোগ করার কোন প্রয়োজন নেই যে আজকাল সমস্ত ব্যাঙ্ক তাদের সম্মতি প্রক্রিয়াগুলিকে স্ট্রিমলাইন করার চেষ্টা করে, যেগুলি প্রায়শই দীর্ঘ, জটিল এবং কায়িক শ্রমের উপর খুব বেশি নির্ভরশীল। নিম্নলিখিত নিবন্ধে, আমি কীভাবে এআই এই বিপ্লব করতে পারে সে সম্পর্কে কিছু ধারণা দেব
প্রক্রিয়া।

ব্যাংকিং কমপ্লায়েন্সের চ্যালেঞ্জগুলো কী কী?

সম্মতি প্রক্রিয়ার জটিলতা তাদের স্ট্রিমলাইন করার ক্ষেত্রে একটি বড় চ্যালেঞ্জ। আর্থিক প্রতিষ্ঠানগুলিকে অবশ্যই বিভিন্ন রাজ্য, ফেডারেল, আঞ্চলিক এবং শিল্প-নির্দিষ্ট নিয়ম ও প্রবিধান মেনে চলতে হবে। ব্যবসায়িক ক্রিয়াকলাপগুলির উপর নির্ভর করে সম্মতির নিয়মগুলি পরিবর্তিত হয়,
পরিষেবা অফার, এবং এখতিয়ার যেখানে ব্যাঙ্কগুলি কাজ করে৷ এই কারণে আর্থিক প্রতিষ্ঠানগুলি সম্মতি নিশ্চিত করতে বিভিন্ন পদ্ধতি ব্যবহার করে।  

এতে অবাক হওয়ার কিছু নেই যে কমপ্লায়েন্স ফাংশন জটিলতা প্রায়শই এটিকে সম্পূর্ণ করার জন্য একটি দীর্ঘ প্রক্রিয়া করে তোলে। এমনকি একাধিক নিরাপত্তা এবং ঝুঁকি ব্যবস্থাপনা চেকের কারণে একজন ব্যবসায়িক গ্রাহকের জন্য একটি অ্যাকাউন্ট খোলার সময় সাধারণত 7 দিন পর্যন্ত স্থায়ী হতে পারে। তারা সাধারণত সংগ্রহ অন্তর্ভুক্ত
এবং মানি লন্ডারিং এবং সন্ত্রাসবাদে অর্থায়নের সাথে যুক্ত ঝুঁকি মোকাবেলা করার জন্য গ্রাহকের পরিচয়, ঝুঁকি প্রোফাইল এবং আর্থিক কার্যক্রম সম্পর্কে ডেটা বিশ্লেষণ করা। ব্যাঙ্ক কর্মীদের কর্পোরেট নথি সহ ম্যানুয়ালি নথির বড় সেট বিশ্লেষণ করতে হবে
(ইনকর্পোরেশন সার্টিফিকেট, শেয়ারহোল্ডারদের রেজিস্টার থেকে এক্সট্রাক্ট), ব্যবসায়িক নথি (চালান, চুক্তি এবং বিবৃতি), পরিচয় যাচাইকরণ (যেমন, পাসপোর্ট, জাতীয় পরিচয়পত্র, ড্রাইভারের লাইসেন্স) এবং ঠিকানার প্রমাণ (যেমন, ইউটিলিটি বিল, ব্যাঙ্ক স্টেটমেন্ট,
ইজারা চুক্তি) নথি।

অবশ্যই সম্মতি সফ্টওয়্যার প্রদানকারী আছে, যা এই প্রক্রিয়া স্বয়ংক্রিয় সাহায্য করে। জনপ্রিয়গুলির মধ্যে রয়েছে পেগা, অ্যালয়, সামসাব এবং আরও অনেকগুলি। তারা সাধারণত কেস ম্যানেজমেন্ট সিস্টেম, রেজিস্টার চেক, অনুমোদন তালিকা অনুসন্ধান সরঞ্জাম ইত্যাদি প্রদান করে
কার্যকারিতা বাড়াতে উল্লেখযোগ্যভাবে সাহায্য করে, কিন্তু দুর্ভাগ্যবশত এমন কোনো সমাধান নেই যা একজন মানুষকে সম্পূর্ণভাবে প্রক্রিয়া থেকে সরিয়ে দিতে পারে। কারণ কি?

কারণটি সহজ: ঐতিহ্যগত প্রোগ্রামগুলি এখনও গ্রাহকদের মালিকানাধীন নথিগুলির পুঙ্খানুপুঙ্খ বিশ্লেষণ পরিচালনা করতে অক্ষম। এই নথিগুলি প্রায়শই বিভিন্ন ফর্ম্যাটের হয় এবং প্রসঙ্গটি না বুঝে সহজেই ভুল ব্যাখ্যা করা যেতে পারে। সত্ত্বেও
সমস্ত অটোমেশন, আমরা এখনও একটি কর্পোরেট কাঠামো সম্পূর্ণ করতে বা ব্যবসার প্রকৃতি যাচাই করার জন্য চুক্তি বা কর্পোরেট নথি পড়তে কয়েক ডজন ঘন্টা ব্যয় করতে চাই৷ এবং এটি একটি সম্পদ- এবং সময়-নিবিড় প্রক্রিয়া যা সবসময়
ব্যাঙ্কিং কমপ্লায়েন্স প্রক্রিয়ার জটিলতা বাড়ায়।

তাহলে এআই কিভাবে সাহায্য করতে পারে?

প্রকৃতপক্ষে, AI ব্যাঙ্কিং কমপ্লায়েন্স প্রক্রিয়ার সবচেয়ে কঠিন অংশ নিতে পারে, এটি হল অসংগঠিত নথিগুলির বিশ্লেষণ। স্ট্রাকচার্ড ডকুমেন্টের বিপরীতে, যা ডেটাকে সারি এবং কলামে সংগঠিত করে (যেমন ডাটাবেস বা স্প্রেডশীট) যা বিশ্লেষণ করা সহজ,
অসংগঠিত নথিগুলি কোনও নির্দিষ্ট বিন্যাস অনুসরণ করে না। এই ধরনের নথিতে ইমেল, আইনি চুক্তি, আর্থিক বিবৃতি, গ্রাহকের চিঠিপত্র, সংবাদ নিবন্ধের পাশাপাশি অন্যান্য বিনামূল্যে-ফর্মের পাঠ্য নথি অন্তর্ভুক্ত থাকতে পারে।

এআই, বিশেষ করে বড় ভাষা মডেল (এলএলএম), মানুষের মতোই একটি পাঠ্যের প্রসঙ্গ, অর্থ এবং সূক্ষ্মতা বুঝতে পারে। এটি নাম, সংস্থা, তারিখ ইত্যাদির মতো সত্তাকে আলাদা করতে পারে এবং তাদের মধ্যে সম্পর্ক সংজ্ঞায়িত করতে পারে, সেইসাথে তথ্য শ্রেণীবদ্ধ করতে পারে
পূর্বনির্ধারিত বা শেখা মানদণ্ডের উপর। আরও গুরুত্বপূর্ণ কি, আধুনিক এআই মডেলগুলি সময়ের সাথে সাথে ক্রমবর্ধমান নথিগুলির প্রক্রিয়াকরণের মাধ্যমে তাদের বোঝার এবং নির্ভুলতার ক্ষমতাগুলিকে স্বয়ংক্রিয়ভাবে উন্নত করতে পারে।

গভীর শিক্ষার কৌশলগুলির জন্য ধন্যবাদ, এলএলএমগুলি তাদের প্রশিক্ষণপ্রাপ্ত ডেটা থেকে সাধারণীকরণ করতে শিখেছে। এর অর্থ হল তারা যে পাঠ্যগুলি প্রক্রিয়া করে তাতে সাধারণ বৈশিষ্ট্য এবং নিদর্শনগুলি শিখে এবং ভবিষ্যতে নতুন ডেটাতে এই জ্ঞান প্রয়োগ করে৷ প্রশিক্ষণের পর
একটি বৃহৎ এবং বৈচিত্র্যময় ডেটাসেট, LLM পূর্বে অদেখা টেক্সট ফরম্যাট বা নথির ধরনগুলিকে লক্ষ্যযুক্ত পুনঃপ্রশিক্ষণের প্রয়োজন ছাড়াই পরিচালনা করতে সক্ষম হয়। এই ক্ষমতা উল্লেখযোগ্যভাবে কমপ্লায়েন্স কাজগুলি সম্পন্ন করার জন্য তাদের প্রয়োজনীয় সময় এবং সংস্থানগুলিকে হ্রাস করে
এছাড়াও বিশ্লেষণের গুণমান উন্নত করে এবং মানুষের ত্রুটির ঝুঁকি হ্রাস করে।

এলএলএম-এর আরেকটি গুরুত্বপূর্ণ দিক হল যে আপনি এই পাঠ্যটি পড়ার সাথে সাথে তারা বিকশিত হতে থাকে। তারা স্বয়ংক্রিয়ভাবে নথি থেকে তথ্য বের করার, প্রসঙ্গ বুঝতে এবং জটিল পরিস্থিতিতে ডেটা বিশ্লেষণ করার ক্ষমতা বাড়ায়, যার মানে তারা হবে
সময়ের সাথে সাথে ক্রমবর্ধমান জটিলতার নথিগুলি পরিচালনা করতে সক্ষম। এই বিবর্তন ঝুঁকি মূল্যায়ন এবং সিদ্ধান্ত গ্রহণের প্রক্রিয়াকে সহজতর করবে।

এখনও অবধি, এলএলএমগুলি ইতিমধ্যেই ব্যাঙ্কিং সম্মতি প্রক্রিয়াগুলিতে মূল অসংগঠিত নথিগুলিকে সহজে পরিচালনা করতে পারে, যা স্বয়ংক্রিয়তার মাত্রা বাড়াতে এবং বিশ্লেষণের গুণমান উন্নত করতে পারে। এই ধরনের নথির উদাহরণগুলির মধ্যে রয়েছে: 

• মালিকানা কাঠামোর নথি: AI কর্পোরেট ক্লায়েন্টদের মালিকানা এবং নিয়ন্ত্রণ কাঠামো সনাক্ত করতে এবং বুঝতে পারে।

• চালান এবং চুক্তি: এলএলএম শর্তাবলী, বাধ্যবাধকতা এবং শর্তাবলী বের করতে পারে যার সম্মতির প্রভাব থাকতে পারে।

• ঠিকানা এবং ব্যাঙ্কিং স্টেটমেন্টের প্রমাণ: AI গ্রাহকের তথ্য এবং আর্থিক কার্যকলাপ যাচাই করতে পারে।

• আর্থিক বিবৃতি: AI আর্থিক স্বাস্থ্য, তহবিলের উত্স বিশ্লেষণে এবং আর্থিক অপরাধের ইঙ্গিত হতে পারে এমন কোনও অসঙ্গতি সনাক্ত করতে পারদর্শী।

এআই অ্যাপ্লিকেশনের জন্য নতুন দিগন্ত

যাইহোক, ব্যাংকিং শিল্পে AI অ্যাপ্লিকেশনগুলি নথি বিশ্লেষণে হ্রাস পায় না। সুইডিশ-ভিত্তিক ফিনটেক ক্লারনার উদাহরণ হিসাবে দেখায়, গ্রাহকদের সাথে কাজের জন্য AI ব্যবহার করা যেতে পারে। Klarna গ্রাহক পরিষেবার জন্য একটি মালিকানাধীন এআই সহকারী তৈরি করেছে
অপারেশন, যা প্রতিস্থাপিত হয়েছে 700 জন কর্মী। তাদের সহকারী 24/7 একই সাথে গ্রাহক যোগাযোগের একটি বিশাল পরিমাণ পরিচালনা করতে পারে, উচ্চ মানের পরিষেবা সরবরাহ করে। এআই-চালিত প্রযুক্তি দ্রুত প্রতিক্রিয়ার সময় এবং শর্তহীন গুণমান নিশ্চিত করে
ধারাবাহিকতা AI ইতিমধ্যেই ব্যাংকিং শিল্পকে কীভাবে রূপান্তরিত করছে তার এটি একটি উদাহরণ।

• এসইও চালিত বিষয়বস্তু এবং পিআর বিতরণ। আজই পরিবর্ধিত পান।
• PlatoData.Network উল্লম্ব জেনারেটিভ Ai. নিজেকে ক্ষমতায়িত করুন। এখানে প্রবেশ করুন.
• প্লেটোএআইস্ট্রিম। Web3 ইন্টেলিজেন্স। জ্ঞান প্রসারিত. এখানে প্রবেশ করুন.
• প্লেটোইএসজি। কার্বন, ক্লিনটেক, শক্তি, পরিবেশ সৌর, বর্জ্য ব্যবস্থাপনা. এখানে প্রবেশ করুন.
• প্লেটো হেলথ। বায়োটেক এবং ক্লিনিক্যাল ট্রায়াল ইন্টেলিজেন্স। এখানে প্রবেশ করুন.
• উত্স: https://www.finextra.com/blogposting/26032/how-to-use-generative-ai-to-revolutionize-banking-compliance?utm_medium=rssfinextra&utm_source=finextrablogs