AI fintech innovation

কীভাবে AI ক্ষুদ্র, ছোট ও মাঝারি ব্যবসাগুলিকে (MSME) ১ ট্রিলিয়ন ডলারের অর্থনীতির দিকে এগিয়ে যেতে সাহায্য করছে

AI ক্রেডিট স্কোরিং, নগদ প্রবাহ পূর্বাভাস এবং আর্থিক পরামর্শ সেবা স্বয়ংক্রিয় করে ক্ষুদ্র, ছোট ও মাঝারি ব্যবসাগুলিকে (MSME) দ্রুত বৃদ্ধি পেতে সাহায্য করছে, যা একসময় ছোট ব্যবসার জন্য অ্যাক্সেস করা খুব ব্যয়বহুল ছিল। নাইজেরিয়ার ফেডারেল সরকার এবং Access Bank সম্প্রতি ঘোষণা করেছে যে তারা যৌথভাবে AI এবং ডিজিটাল সরঞ্জাম ব্যবহার করে MSME-দের সমর্থন করবে, যা ১ ট্রিলিয়ন ডলারের অর্থনীতি গড়ার একটি বৃহত্তর জাতীয় উচ্চাকাঙ্ক্ষার অংশ। এই অংশীদারিত্ব উদীয়মান বাজারগুলি ছোট ব্যবসার বৃদ্ধিকে কীভাবে দেখে তার একটি পরিবর্তন নির্দেশ করে: এটি একটি ম্যানুয়াল, কাগজপত্র-ভারী প্রক্রিয়া নয়, বরং একটি ডেটা-চালিত সুযোগ যা AI বৃহৎ পরিসরে উন্মোচন করতে পারে।

কয়েক দশক ধরে আফ্রিকা, দক্ষিণ এশিয়া এবং লাতিন আমেরিকা জুড়ে MSME-রা একই বাধার সম্মুখীন হয়েছে — সাশ্রয়ী, সময়োপযোগী ঋণে প্রবেশাধিকার। প্রথাগত ব্যাংকগুলি প্রায়ই ছোট ব্যবসাগুলিকে উচ্চ-ঝুঁকিপূর্ণ হিসেবে দেখে কারণ তাদের আনুষ্ঠানিক আর্থিক রেকর্ড, জামানত বা ক্রেডিট ইতিহাসের অভাব থাকে। AI এই সমীকরণ পরিবর্তন করে মোবাইল মানি লেনদেন, ইউটিলিটি পেমেন্ট এবং পয়েন্ট-অফ-সেল রেকর্ডের মতো বিকল্প ডেটা উৎস বিশ্লেষণ করে রিয়েল টাইমে ঋণযোগ্যতার প্রোফাইল তৈরি করে। এর অর্থ হল লাগোসের একজন ছোট ব্যবসায়ী বা নাইরোবির একজন দর্জি এখন ব্যাংক স্টেটমেন্টের বছরের পর বছর দরকার ছাড়াই ন্যায্যভাবে মূল্যায়িত হতে পারেন।

এই বাজি অনেক বড়। বেশিরভাগ উন্নয়নশীল অর্থনীতিতে MSME-রা ব্যবসার ৯০%-এরও বেশি এবং কর্মসংস্থান ও জিডিপিতে উল্লেখযোগ্যভাবে অবদান রাখে। যখন AI-চালিত আর্থিক অবকাঠামো ঋণদান, ব্যবসা নিবন্ধন এবং আর্থিক পরিকল্পনা থেকে ঘর্ষণ সরিয়ে দেয়, তখন এর প্রভাব লক্ষ লক্ষ জীবিকাকে স্পর্শ করে। এই কারণেই FG-Access Bank উদ্যোগটিকে একটি মডেল হিসেবে ঘনিষ্ঠভাবে পর্যবেক্ষণ করা হচ্ছে যা দক্ষিণ-পূর্ব এশিয়া থেকে পূর্ব আফ্রিকা পর্যন্ত অন্যান্য অর্থনীতিগুলি অন্তর্ভুক্তিমূলক বৃদ্ধি ত্বরান্বিত করতে অনুসরণ করতে পারে।

AI-MSME বৃদ্ধি মডেল বোঝা

মূলত, AI-MSME বৃদ্ধি মডেল তিনটি স্তরকে একত্রিত করে: ডেটা সংগ্রহ, বুদ্ধিমান ঝুঁকি মূল্যায়ন এবং স্বয়ংক্রিয় আর্থিক নির্দেশনা। ডেটা সংগ্রহ ডিজিটাল পদচিহ্ন থেকে টানা হয় — মোবাইল ওয়ালেট, ই-কমার্স বিক্রয়, সরবরাহ শৃঙ্খল লেনদেন — একটি ব্যবসার একটি জীবন্ত আর্থিক প্রোফাইল তৈরি করতে। বুদ্ধিমান ঝুঁকি মূল্যায়ন হাজার হাজার অনুরূপ ব্যবসার উপর প্রশিক্ষিত মেশিন লার্নিং মডেল ব্যবহার করে যা স্ট্যাটিক ক্রেডিট স্কোরিং সূত্রের চেয়ে অনেক বেশি নির্ভুলভাবে পরিশোধের সম্ভাবনা পূর্বাভাস দেয়। স্বয়ংক্রিয় আর্থিক নির্দেশনা তারপর ব্যক্তিগতকৃত সুপারিশ প্রদান করে, যেমন সর্বোত্তম ঋণের আকার বা ইনভেন্টরি ফাইন্যান্সিংয়ের সময়, সরাসরি মোবাইল অ্যাপের মাধ্যমে ব্যবসার মালিকদের কাছে।

এই মডেলটি ঐতিহ্যবাহী ব্যাংকিং থেকে তীব্রভাবে ভিন্ন, যেখানে ঋণ কর্মকর্তারা সপ্তাহের পর সপ্তাহ ধরে ম্যানুয়ালি আবেদন পর্যালোচনা করতেন। AI সিস্টেম এখন মিনিটের মধ্যে একটি MSME ঋণ আবেদন প্রক্রিয়া করতে পারে, একসাথে কয়েক ডজন ডেটা পয়েন্ট ক্রস-রেফারেন্স করে। Access Bank-এর এই উদ্যোগ বিশ্বব্যাপী দেখা একটি বৃহত্তর ফিনটেক প্রবণতা প্রতিফলিত করে — ভারতের অ্যাকাউন্ট অ্যাগ্রিগেটর কাঠামো থেকে ব্রাজিলের ওপেন ব্যাংকিং রোলআউট পর্যন্ত — যেখানে নিয়ন্ত্রক এবং ব্যাংকগুলি বিশেষভাবে ব্যাংকিং সুবিধাবঞ্চিত ছোট ব্যবসাগুলিকে সেবা দেওয়ার জন্য AI-প্রস্তুত ডেটা পাইপলাইন তৈরি করছে।

গুরুত্বপূর্ণভাবে, এটি শুধুমাত্র ঋণদান সম্পর্কে নয়। AI বুককিপিং, কর সম্মতি এবং ইনভেন্টরি ম্যানেজমেন্ট সরঞ্জামগুলিতেও যুক্ত করা হচ্ছে যা বিশেষভাবে সেইসব ছোট ব্যবসার মালিকদের জন্য তৈরি করা হয়েছে যাদের নিবেদিত আর্থিক দল নেই। rupiya.ai-এর মতো প্ল্যাটফর্মগুলি বিশ্বব্যাপী একই দর্শন প্রতিফলিত করে: AI ব্যবহার করে জটিল আর্থিক তথ্যকে সহজ, কার্যকরী নির্দেশনায় রূপান্তর করে ব্যক্তি এবং ছোট উদ্যোগ উভয়ের জন্য, তাদের আনুষ্ঠানিক আর্থিক সাক্ষরতার স্তর নির্বিশেষে।

কেন এটি এখন গুরুত্বপূর্ণ

এই AI-MSME উদ্যোগের সময়টি আকস্মিক নয়। নাইজেরিয়া, অনেক উদীয়মান অর্থনীতির মতো, মুদ্রার অস্থিরতা, উচ্চ সুদের হার এবং মুদ্রাস্ফীতির চাপের মধ্য দিয়ে যাচ্ছে যা ঐতিহ্যবাহী ঋণকে আরও ব্যয়বহুল এবং অ্যাক্সেস করা কঠিন করে তুলেছে। এই পরিবেশে, AI-চালিত দক্ষতা একটি বিলাসিতা নয় — এটি একটি বেঁচে থাকার সরঞ্জাম। যখন কেন্দ্রীয় ব্যাংকগুলি মুদ্রাস্ফীতি নিয়ন্ত্রণ করতে হার উচ্চ রাখে, তখন ছোট ব্যবসাগুলি প্রায়ই আনুষ্ঠানিক ঋণ বাজার থেকে প্রথম বাদ পড়ে, যা বিকল্প AI-ভিত্তিক আন্ডাররাইটিংকে মূলধন প্রবাহ বজায় রাখার জন্য গুরুত্বপূর্ণ করে তোলে।

বিশ্বব্যাপী, একই ধরনের চাপ দেখা যাচ্ছে। মার্কিন যুক্তরাষ্ট্রের ফেডারেল রিজার্ভ এবং ইউরোপীয় কেন্দ্রীয় ব্যাংক উভয়ই ২০২৫ জুড়ে এবং ২০২৬ পর্যন্ত তুলনামূলকভাবে কঠোর মুদ্রানীতি বজায় রেখেছে, এবং সেই বাজারগুলিতে ছোট ব্যবসাগুলিও দ্রুত, সস্তা মূলধনের জন্য ঐতিহ্যবাহী ব্যাংকের পরিবর্তে AI-চালিত ফিনটেক ঋণদাতাদের দিকে ঝুঁকছে। এই মিলন দেখায় যে MSME-AI প্রবণতা একটি আঞ্চলিক ব্যতিক্রম নয় বরং উচ্চ-হার পরিস্থিতিতে ছোট ব্যবসার অর্থায়ন কীভাবে কাজ করে তার একটি বিশ্বব্যাপী পুনর্গঠনের অংশ।

এখানে একটি জাতীয় বৃদ্ধির বর্ণনাও কাজ করছে। ১ ট্রিলিয়ন ডলারের অর্থনীতিতে পৌঁছানোর নাইজেরিয়ার উচ্চাকাঙ্ক্ষা তার অনানুষ্ঠানিক ব্যবসা খাতকে আনুষ্ঠানিকীকরণ ও স্কেল করার উপর ব্যাপকভাবে নির্ভরশীল, যা দেশের প্রকৃত অর্থনৈতিক কার্যক্রমের একটি উল্লেখযোগ্য অংশ প্রতিনিধিত্ব করে বলে অনুমান করা হয়। AI-চালিত MSME সহায়তাকে এই অনানুষ্ঠানিক ব্যবসাগুলিকে আনুষ্ঠানিক আর্থিক ব্যবস্থায় আনার দ্রুততম, সবচেয়ে স্কেলযোগ্য উপায় হিসেবে অবস্থান দেওয়া হচ্ছে, একই সাথে কর ভিত্তি প্রশস্ত করা এবং জাতীয় অর্থনৈতিক তথ্যের নির্ভুলতা উন্নত করা।

কীভাবে AI এই ক্ষেত্রকে রূপান্তরিত করছে

মেশিন লার্নিং ক্রেডিট মডেলগুলি সবচেয়ে দৃশ্যমান রূপান্তর, স্ট্যাটিক স্কোরকার্ডগুলিকে গতিশীল ঝুঁকি ইঞ্জিন দিয়ে প্রতিস্থাপন করছে যা একটি ব্যবসার লেনদেনের ইতিহাস বৃদ্ধির সাথে সাথে রিয়েল টাইমে আপডেট হয়। এই মডেলগুলি নগদ প্রবাহ চাপের প্রাথমিক সতর্কতা সংকেত চিহ্নিত করতে পারে — যেমন দৈনিক বিক্রয় হ্রাস বা বিলম্বিত সরবরাহকারী পেমেন্ট — যা ঋণদাতাদের সংগ্রহে ডিফল্ট হওয়ার পরিবর্তে সক্রিয়ভাবে ঋণ পুনর্গঠন করতে সক্ষম করে। এটি ঋণদাতা-ঋণগ্রহীতা সম্পর্ককে প্রতিক্রিয়াশীল থেকে প্রতিরোধমূলক করে তোলে, যা অস্থির ছোট ব্যবসার রাজস্ব চক্রের জন্য বিশেষভাবে মূল্যবান।

প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণও গ্রাহক-মুখী চ্যাটবটে মোতায়েন করা হচ্ছে যা MSME মালিকদের স্থানীয় ব্যবসায়িক প্রেক্ষাপটে ঋণ আবেদন, কর দাখিল এবং আর্থিক সাক্ষরতা বিষয়বস্তুর মধ্য দিয়ে পরিচালিত করে। Access Bank এবং অনুরূপ প্রতিষ্ঠানগুলি ক্রমবর্ধমানভাবে AI সহায়ক প্রদান করছে যা জটিল ব্যাংকিং পণ্যগুলি সরল ভাষায় ব্যাখ্যা করতে পারে, যা নাইজেরিয়া এবং তুলনীয় বাজার জুড়ে গ্রামীণ ও আধা-শহুরে অঞ্চলে এখনও দুর্লভ ফিজিক্যাল ব্যাংক শাখাগুলির উপর নির্ভরতা হ্রাস করে।

প্রেডিক্টিভ অ্যানালিটিক্স MSME-দের মৌসুমী চাহিদার পরিবর্তন, মুদ্রার ওঠানামা এবং সরবরাহ শৃঙ্খল ব্যাঘাতের চারপাশে ইনভেন্টরি এবং নগদ প্রবাহ পরিকল্পনা করতে সাহায্য করছে। AI-চালিত পূর্বাভাস ব্যবহারকারী একজন খুচরা বিক্রেতা ছুটির মৌসুমের আগে চাহিদার বৃদ্ধির পূর্বাভাস দিতে পারেন এবং জরুরি ঋণের জন্য উচ্চ হারে ছুটোছুটি করার পরিবর্তে আগে থেকে অর্থায়ন সুরক্ষিত করতে পারেন। এই সক্রিয় সক্ষমতা AI ছোট ব্যবসার আর্থিক ব্যবস্থাপনায় যে সবচেয়ে কম মূল্যায়িত সুবিধাগুলি নিয়ে আসে তার মধ্যে একটি।

বাস্তব-বিশ্বের বৈশ্বিক উদাহরণ

Access Bank-এর নাইজেরিয়া সরকারের সাথে সহযোগিতা বিশ্বব্যাপী অন্যান্য AI-চালিত MSME উদ্যোগগুলি দ্বারা স্থাপিত পূর্ববর্তী উদাহরণের উপর নির্মিত। ভারতে, রিজার্ভ ব্যাংক অফ ইন্ডিয়ার অ্যাকাউন্ট অ্যাগ্রিগেটর ইকোসিস্টেম KreditBee এবং Lendingkart-এর মতো AI-চালিত ঋণদাতাদের সক্ষম করেছে প্রথাগত জামানতের পরিবর্তে সম্মতিপ্রাপ্ত ডিজিটাল ডেটা ব্যবহার করে লক্ষ লক্ষ ছোট ব্যবসার ঋণ আন্ডাররাইট করতে, যা টিয়ার-২ এবং টিয়ার-৩ শহরগুলিতে ঋণ অ্যাক্সেস নাটকীয়ভাবে প্রসারিত করেছে।

কেনিয়ায়, M-Pesa-এর ঋণদান শাখা বছরের পর বছর ধরে AI লেনদেন বিশ্লেষণ ব্যবহার করেছে শুধুমাত্র মোবাইল মানি ব্যবহারের প্যাটার্নের উপর ভিত্তি করে ছোট ব্যবসায়ীদের কাছে ক্ষুদ্রঋণ প্রসারিত করতে, একটি মডেল যা এখন নাইজেরিয়ার ফিনটেক খেলোয়াড়রা অধ্যয়ন এবং অভিযোজিত করছে। এদিকে, মার্কিন যুক্তরাষ্ট্রে, Kabbage-এর (এখন American Express-এর অংশ) মতো AI-চালিত ছোট ব্যবসা ঋণদাতারা অ্যালগরিদমিক আন্ডাররাইটিং প্রবর্তন করেছে যা রিয়েল-টাইম ব্যবসায়িক ব্যাংক অ্যাকাউন্টের তথ্য মূল্যায়ন করে একই দিনে ঋণ সিদ্ধান্ত প্রদান করে, একটি মানদণ্ড যা অনেক আফ্রিকান ফিনটেক এখন লক্ষ্য করছে।

ইউরোপে, যুক্তরাজ্যের ওপেন ব্যাংকিং কাঠামো Iwoca-এর মতো AI ফিনটেক ঋণদাতাদের সক্ষম করেছে সেইসব ছোট ব্যবসাগুলিকে সেবা দিতে যাদের মূলধারার ব্যাংকগুলি নিয়মিতভাবে প্রত্যাখ্যান করে, লেনদেন-স্তরের AI ঝুঁকি মডেল ব্যবহার করে। চারটি মহাদেশ জুড়ে এই সমান্তরাল উন্নয়নগুলি এটি নিশ্চিত করে যে নাইজেরিয়ার FG-Access Bank উদ্যোগটি AI-প্রথম ছোট ব্যবসা অর্থায়নের দিকে একটি বৃহত্তর, কাঠামোগতভাবে অনুরূপ বৈশ্বিক আন্দোলনের অংশ।

ব্যবহারিক আর্থিক পরামর্শ

যেসব MSME মালিকরা এই AI পরিবর্তন থেকে উপকৃত হতে চান তাদের যেখানেই সম্ভব তাদের লেনদেন ডিজিটাইজ করা শুরু করা উচিত, যেহেতু AI ক্রেডিট মডেলগুলি সামঞ্জস্যপূর্ণ, ট্রেসযোগ্য আর্থিক তথ্যের উপর নির্ভর করে। শুধুমাত্র নগদ কার্যক্রমের পরিবর্তে মোবাইল ব্যাংকিং, POS সিস্টেম বা ডিজিটাল ইনভয়েসিং ব্যবহার করা সরাসরি AI-মূল্যায়িত ঋণের যোগ্যতা উন্নত করে এবং সময়ের সাথে সাথে একটি শক্তিশালী ডেটা ইতিহাস তৈরি হওয়ার সাথে সাথে ঋণ গ্রহণের খরচ যথেষ্টভাবে কমাতে পারে।

ব্যবসার মালিকদের নগদ প্রবাহ সিদ্ধান্তের জন্য শুধুমাত্র অন্তর্দৃষ্টির উপর নির্ভর করার পরিবর্তে সক্রিয়ভাবে AI-চালিত আর্থিক পরিকল্পনা সরঞ্জামের সাথে জড়িত হওয়া উচিত। এমনকি বিনামূল্যে বা কম খরচের AI বাজেটিং এবং পূর্বাভাস অ্যাপগুলি এমন প্যাটার্ন প্রকাশ করতে পারে — যেমন পুনরাবৃত্ত মৌসুমী ঘাটতি — যা মালিকরা গুরুতর হওয়ার আগে সমাধান করতে পারেন। rupiya.ai-এর মতো প্ল্যাটফর্মগুলি অনিশ্চিত আয়ের চক্রের মধ্য দিয়ে যাওয়া ব্যক্তি এবং ছোট ব্যবসার মালিকদের জন্য এই ধরনের অ্যাক্সেসযোগ্য, AI-নির্দেশিত আর্থিক স্বচ্ছতা প্রদান করে।

অবশেষে, একটি একক ব্যাংক সম্পর্কের উপর নির্ভর করার পরিবর্তে ঋণের উৎস বৈচিত্র্যময় করা মূল্যবান। যেহেতু AI-চালিত ফিনটেক ঋণদাতাদের সংখ্যা বৃদ্ধি পাচ্ছে, প্রথাগত ব্যাংক, ডিজিটাল ঋণদাতা এবং সরকার-সমর্থিত AI ক্রেডিট স্কিম জুড়ে অফার তুলনা করা MSME-দের ভাল হার এবং শর্তাবলী সুরক্ষিত করতে সাহায্য করতে পারে, বিশেষ করে উচ্চ সুদের হারের সময়কালে যখন প্রদানকারীদের মধ্যে ঋণ গ্রহণের খরচ উল্লেখযোগ্যভাবে পরিবর্তিত হয়।

ভবিষ্যতের দৃষ্টিভঙ্গি

২০২৭ এবং তার পরের দিকে তাকিয়ে, AI-MSME একীকরণ আরও গভীর হবে বলে আশা করা হচ্ছে কারণ জেনারেটিভ AI সরঞ্জামগুলি একটি ছোট ব্যবসার প্রকৃত লেনদেন ডেটা অনুসারে সম্পূর্ণ ব্যবসা পরিকল্পনা, কর দাখিল এবং বিনিয়োগকারী পিচ ডেক তৈরি করতে সক্ষম হয়ে উঠছে। এটি এমন উদ্যোক্তাদের জন্য আনুষ্ঠানিক আর্থিক অংশগ্রহণের বাধা আরও কমিয়ে দেবে যাদের বর্তমানে অ্যাকাউন্টিং দক্ষতা বা পরামর্শদাতা নিয়োগের সংস্থান নেই।

সরকারগুলি সম্ভবত FG-Access Bank মডেলের অনুরূপ পাবলিক-প্রাইভেট AI অংশীদারিত্ব সম্প্রসারিত করবে, বিশেষ করে যেহেতু তারা আনুষ্ঠানিকীকৃত ছোট ব্যবসা খাত থেকে পরিমাপযোগ্য জিডিপি অবদান প্রদর্শনের জন্য প্রতিদ্বন্দ্বিতা করছে। আরও কেন্দ্রীয় ব্যাংক বিশেষভাবে AI ক্রেডিট স্কোরিংয়ের জন্য নিয়ন্ত্রক স্যান্ডবক্স প্রবর্তনের আশা করুন, যা ফিনটেকগুলিকে জাতীয়ব্যাপী রোলআউটের আগে তত্ত্বাবধানে বিকল্প আন্ডাররাইটিং মডেল পরীক্ষা করতে দেয়।

দীর্ঘমেয়াদে, এই উদ্যোগগুলির সাফল্য শুধুমাত্র ঋণের পরিমাণ দিয়ে নয় বরং AI-অর্থায়িত ব্যবসাগুলির বেঁচে থাকার হার, পূর্বে অনানুষ্ঠানিক উদ্যোগগুলির আনুষ্ঠানিকীকরণ এবং জাতীয় অর্থনৈতিক তথ্যের নির্ভুলতায় উন্নতি দ্বারা পরিমাপ করা হবে। যদি নাইজেরিয়ার মডেল কার্যকর প্রমাণিত হয়, তাহলে এটি বিশ্বব্যাংক এবং IMF দ্বারা অন্যান্য উদীয়মান অর্থনীতির জন্য উদ্ধৃত একটি টেমপ্লেট হয়ে উঠতে পারে যারা অনুরূপ ট্রিলিয়ন-ডলার অর্থনৈতিক উচ্চাকাঙ্ক্ষা অনুসরণ করছে।

AI-চালিত MSME অর্থায়নের ঝুঁকি এবং সীমাবদ্ধতা

এর প্রতিশ্রুতি সত্ত্বেও, AI-চালিত MSME অর্থায়ন প্রকৃত ঝুঁকি বহন করে। অ্যালগরিদমিক পক্ষপাত একটি উদ্বেগের বিষয় থেকে যায়, কারণ প্রধানত শহুরে বা ডিজিটালভাবে সক্রিয় ব্যবসার উপর প্রশিক্ষিত মডেলগুলি গ্রামীণ বা কম ডিজিটালাইজড উদ্যোক্তাদের কম সেবা দিতে পারে, যা যত্ন সহকারে পর্যবেক্ষণ ও নিরীক্ষণ না করা হলে আর্থিক অন্তর্ভুক্তির ব্যবধান কমানোর পরিবর্তে বাড়িয়ে দিতে পারে।

ডেটা গোপনীয়তা আরেকটি উল্লেখযোগ্য চ্যালেঞ্জ, বিশেষ করে সেইসব বাজারে যেখানে ভোক্তা আর্থিক তথ্য সম্পর্কিত নিয়ন্ত্রক কাঠামো এখনও পরিপক্ব হচ্ছে। MSME মালিকরা প্রায়ই একাধিক প্ল্যাটফর্মের সাথে সংবেদনশীল লেনদেন ডেটা শেয়ার করেন এটি সম্পূর্ণরূপে না বুঝে যে এটি কীভাবে ব্যবহার করা হবে, সংরক্ষণ করা হবে, বা সম্ভাব্যভাবে পুনরায় বিক্রি করা হবে, যা নাইজেরিয়ার কেন্দ্রীয় ব্যাংকের মতো নিয়ন্ত্রকদের AI ঋণদান স্কেল হওয়ার সাথে সাথে সমাধান করতে হবে এমন প্রশ্ন উত্থাপন করে।

অর্থনৈতিক ধাক্কার সময় AI মডেলের উপর অতিরিক্ত নির্ভরতার ঝুঁকিও রয়েছে, যেমন মুদ্রা অবমূল্যায়ন বা পণ্যের দামের ওঠানামা, যা ঐতিহাসিক ডেটা পর্যাপ্তভাবে ধারণ করতে নাও পারে। ঋণদাতা এবং নীতিনির্ধারকদের অবশ্যই নিশ্চিত করতে হবে যে মানুষের তত্ত্বাবধান ঋণ সিদ্ধান্ত প্রক্রিয়ার অংশ থেকে যায়, বিশেষ করে সেইসব প্রান্তিক ক্ষেত্রে যেখানে AI মডেলগুলি তাদের প্রশিক্ষণ ডেটার বাইরে অভূতপূর্ব অর্থনৈতিক পরিস্থিতির সম্মুখীন হয়।