Fintech

কোন AI সরঞ্জামগুলি পরবর্তী প্রজন্মের ডিজিটাল ঋণদান প্ল্যাটফর্মকে চালিত করছে?

ঋণদাতারা আধুনিকীকরণ করার সাথে সাথে, আন্ডাররাইটিং এবং জালিয়াতি সনাক্তকরণ থেকে শুরু করে সংগ্রহ এবং গ্রাহক সহায়তা পর্যন্ত সবকিছু জুড়ে বিশেষভাবে ডিজিটাল ঋণদানের জন্য একটি ক্রমবর্ধমান AI সরঞ্জামের সেট তৈরি করা হচ্ছে। সাম্প্রতিক ফিনটেক তহবিল কার্যক্রম দেখায় পুঁজি, এবং তাই সরঞ্জাম, কোথায় কেন্দ্রীভূত হচ্ছে।

শুধুমাত্র ২০২৬ সালের আগস্ট মাসেই, ভারতীয় AI-নেটিভ ঋণদান প্ল্যাটফর্ম Rezolv তার AI-চালিত ঋণদান ও সংগ্রহ প্রযুক্তি সম্প্রসারণের জন্য $12.5 million সংগ্রহ করেছে, Visa AI-চালিত জালিয়াতি সনাক্তকরণকে শক্তিশালী করতে সাইবার নিরাপত্তা সংস্থা BioCatch-কে $2.4 billion-এ অধিগ্রহণ করতে সম্মত হয়েছে, এবং ডাচ ব্যাংক ABN Amro কাস্টম AI সমাধান তৈরি করতে Mistral AI-এর সাথে অংশীদারিত্ব করেছে, যা দেখায় "AI ঋণদান সরঞ্জাম" বিভাগটি কতটা বৈচিত্র্যময় হয়ে উঠেছে।

এই নিবন্ধে আজকের ডিজিটাল ঋণদান প্ল্যাটফর্মকে আকার দেওয়া AI সরঞ্জামের প্রধান বিভাগগুলি, ঋণদাতারা কেন সেগুলি গ্রহণ করছেন, এবং একটি মূল্যায়নের সময় কী দেখা উচিত তা মানচিত্রিত করা হয়েছে।

ধারণা ব্যাখ্যা

"AI ঋণদান সরঞ্জাম" একটি বিস্তৃত বিভাগ যা স্বতন্ত্র কার্যাবলী জুড়ে রয়েছে: আন্ডাররাইটিং এবং ক্রেডিট-ঝুঁকি স্কোরিং মডেল, পরিচয় এবং জালিয়াতি সনাক্তকরণ সিস্টেম, নথি এবং নগদ প্রবাহ বিশ্লেষণ সরঞ্জাম, এবং সংগ্রহ ও পরিষেবা প্ল্যাটফর্ম যা যোগাযোগের অগ্রাধিকার নির্ধারণ এবং পরিশোধ পরিকল্পনা তৈরি করতে AI ব্যবহার করে।

এই সরঞ্জামগুলির কিছু AI-নেটিভ ঋণদাতাদের দ্বারা তাদের নিজস্ব প্ল্যাটফর্মের জন্য তৈরি করা হয়, যেমন Rezolv-এর সম্মিলিত ঋণদান ও সংগ্রহ প্রযুক্তি, যেখানে অন্যগুলি বিশেষায়িত বিক্রেতাদের দ্বারা প্রদান করা হয়, যেমন জালিয়াতি সনাক্তকরণের জন্য BioCatch-এর আচরণগত বায়োমেট্রিক্স, যা প্রতিষ্ঠিত ঋণদাতারা নিজেদের অভ্যন্তরে তৈরি করার পরিবর্তে বিদ্যমান সিস্টেমে সংহত করে।

এখন কেন এটি গুরুত্বপূর্ণ

ঋণদাতারা এই সরঞ্জামগুলি গ্রহণ করছেন কারণ ম্যানুয়াল, নিয়ম-ভিত্তিক প্রক্রিয়াগুলি লাভজনকভাবে স্কেল করতে সংগ্রাম করে, বিশেষত অপর্যাপ্ত পরিষেবাপ্রাপ্ত ঋণগ্রহীতা অংশের জন্য, এবং কারণ দ্রুততর, AI-চালিত ক্রেডিট সিদ্ধান্তের পাশাপাশি জালিয়াতির ঝুঁকিও বাড়ছে। AI-সক্ষম প্রতারণা এবং জালিয়াতি ঝুঁকি মোকাবেলার জন্য বিশেষভাবে BioCatch-কে $2.4 billion-এ অধিগ্রহণ করার Visa-এর সিদ্ধান্ত দেখায় পেমেন্ট এবং ঋণদান সংস্থাগুলি এই ট্রেড-অফকে কতটা গুরুত্বের সাথে বিবেচনা করছে।

Cambridge Centre for Alternative Finance-এর গবেষণা যা দেখায় ফিনটেক প্রতিষ্ঠানগুলি প্রযুক্তি ও পণ্য বিভাগে ৮৬ শতাংশ উৎপাদনশীলতা বৃদ্ধির কথা জানিয়েছে, ঐতিহ্যবাহী প্রতিষ্ঠানগুলির জানানো ৬৮ শতাংশের অনেক আগে, কেন ঋণদাতারা অপেক্ষা না করে এখনই AI সরঞ্জাম গ্রহণকে অগ্রাধিকার দিচ্ছেন তার একটি পরিমাপযোগ্য ধারণা দেয়।

চাপটি জমা হচ্ছে: আরও বেশি ঋণদাতা দ্রুত এগোনোর জন্য AI-চালিত আন্ডাররাইটিং গ্রহণ করার সাথে সাথে, যেসব ঋণদাতা এখনও ম্যানুয়াল প্রক্রিয়ার উপর নির্ভরশীল তারা অনুমোদনের গতি এবং তাদের প্রতিযোগীদের কাছে উপলব্ধ ঝুঁকি মূল্যায়নের গভীরতা উভয় ক্ষেত্রেই পিছিয়ে পড়ার ঝুঁকিতে রয়েছে, যা সমগ্র শিল্পজুড়ে গ্রহণের সময়সূচি এগিয়ে নিয়ে আসছে।

AI কীভাবে এই ক্ষেত্রকে বদলে দিচ্ছে

আন্ডাররাইটিং সরঞ্জামগুলি স্থির স্কোরকার্ড থেকে এমন মডেলের দিকে এগিয়ে যাচ্ছে যা ক্রমাগত নতুন লেনদেন এবং পরিশোধের তথ্য অন্তর্ভুক্ত করে। জালিয়াতি এবং পরিচয় সরঞ্জামগুলি সাধারণ নিয়ম যাচাই থেকে আচরণগত বায়োমেট্রিক্স এবং প্যাটার্ন বিশ্লেষণের দিকে সরে যাচ্ছে, এমন একটি বিভাগ যাতে BioCatch বিশেষজ্ঞ, যা সরল যাচাইগুলি মিস করবে এমন AI-উৎপন্ন জালিয়াতির প্রচেষ্টা ধরতে পারে।

সংগ্রহ এবং পরিষেবা সরঞ্জামগুলি কোন অ্যাকাউন্টগুলি খেলাপির ঝুঁকিতে রয়েছে তা পূর্বাভাস দিতে এবং সেই অনুযায়ী যোগাযোগ ও পরিশোধ পরিকল্পনা তৈরি করতে অনুরূপ কৌশল প্রয়োগ করছে, ঋণগ্রহীতার প্রকৃত পরিস্থিতি নির্বিশেষে প্রতিটি বকেয়া অ্যাকাউন্টে একই সংগ্রহ কর্মপ্রবাহ প্রয়োগ করার পরিবর্তে।

গ্রাহক-মুখী সরঞ্জামগুলিও পরিবর্তিত হচ্ছে, যেখানে নিয়মিত ঋণগ্রহীতা প্রশ্নের উত্তর দিতে, আবেদনকারীদের নথির প্রয়োজনীয়তার মধ্য দিয়ে গাইড করতে, এবং সহজ ভাষায় ঋণদান সিদ্ধান্ত ব্যাখ্যা করতে AI ক্রমবর্ধমানভাবে ব্যবহৃত হচ্ছে, যা পুনরাবৃত্তিমূলক প্রশ্নের জন্য মানব সহায়তা দলের উপর পরিচালন চাপ কমায়।

বাস্তব বিশ্বের উদাহরণ

Rezolv অপর্যাপ্ত পরিষেবাপ্রাপ্ত বাজারের জন্য সম্মিলিত AI-চালিত ঋণদান ও সংগ্রহ সরঞ্জাম তৈরিকারী একটি বিক্রেতার স্পষ্ট উদাহরণ, যেখানে Norwest-এর নেতৃত্বাধীন এর Series A রাউন্ডটি বিশেষভাবে সেই প্রযুক্তি আরও সম্প্রসারণের জন্য সংগ্রহ করা হয়েছিল।

প্রতিষ্ঠিত প্রতিষ্ঠানের দিক থেকে, AI সক্ষমতা তৈরি ও সম্প্রসারণের জন্য তিন বছরে €2 billion পর্যন্ত প্রতিশ্রুতিবদ্ধ করার Rabobank-এর পরিকল্পনা, এবং ABN Amro-এর Mistral AI-এর সাথে অংশীদারিত্ব দেখায় যে বড় ব্যাংকগুলি শুধুমাত্র রেডিমেড সফটওয়্যারের উপর নির্ভর করার পরিবর্তে হয় বড় পরিসরে অভ্যন্তরীণ AI সরঞ্জাম তৈরি করছে অথবা বিশেষায়িত AI সংস্থাগুলির সাথে অংশীদারিত্ব করছে।

Visa-এর BioCatch-কে $2.4 billion-এ অধিগ্রহণ এই বিভাগগুলির সংযোগস্থলে অবস্থিত, কারণ জালিয়াতি এবং পরিচয় সরঞ্জামগুলিকে ক্রমবর্ধমানভাবে একটি সংযুক্ত নিরাপত্তা স্তরের পরিবর্তে সেগুলি যে ঋণদান এবং পেমেন্ট অবকাঠামো রক্ষা করে তার থেকে অবিচ্ছেদ্য হিসেবে বিবেচনা করা হচ্ছে।

ব্যবহারিক আর্থিক পরামর্শ

AI সরঞ্জাম মূল্যায়নকারী ঋণদাতাদের প্রথমে নিজেদের সমস্যা চিহ্নিত করা উচিত, তা সীমিত-ফাইল আন্ডাররাইটিং হোক, জালিয়াতি সনাক্তকরণ হোক, বা সংগ্রহের দক্ষতা হোক, কারণ সবচেয়ে শক্তিশালী AI ঋণদান সরঞ্জামগুলি একটি সর্বজনীন সমাধান হিসেবে বিপণনের পরিবর্তে ঋণদান জীবনচক্রের একটি নির্দিষ্ট অংশের জন্য তৈরি করা হতে থাকে।

এটি যাচাই করা মূল্যবান যে একটি সরঞ্জাম সেই নির্দিষ্ট কার্যে একটি ট্র্যাক রেকর্ডসহ একজন বিশেষজ্ঞ বিক্রেতা দ্বারা প্রদান করা হচ্ছে, জালিয়াতি সনাক্তকরণে BioCatch-এর অনুরূপ, নাকি একটি বিস্তৃত প্ল্যাটফর্ম দ্বারা, Rezolv-এর সম্মিলিত ঋণদান ও সংগ্রহ প্রস্তাবের অনুরূপ, কারণ সঠিক পছন্দ নির্ভর করে একজন ঋণদাতার একটি পয়েন্ট সমাধান নাকি একটি আরও সংহত প্ল্যাটফর্ম প্রয়োজন তার উপর।

সীমিত ইঞ্জিনিয়ারিং সম্পদসহ ছোট ঋণদাতা এবং ফিনটেকগুলিরও কাঁচা সক্ষমতার পাশাপাশি সংহতকরণের প্রচেষ্টা বিবেচনা করা উচিত, কারণ বিদ্যমান সিস্টেমের সাথে সংহত করা কঠিন এমন একটি অত্যন্ত সক্ষম AI সরঞ্জাম সহজ গ্রহণের জন্য তৈরি একটি সামান্য সরল সরঞ্জামের তুলনায় মূল্য প্রদান করতে বেশি সময় নিতে পারে।

ভবিষ্যৎ দৃষ্টিভঙ্গি

এই ক্ষেত্রে Visa-এর BioCatch অধিগ্রহণ এবং ABN Amro-এর Mistral AI-এর সাথে অংশীদারিত্বের ধরন অনুসরণ করে অব্যাহত একত্রীকরণ এবং অংশীদারিত্ব কার্যক্রম আশা করা যায়, কারণ বড় আর্থিক প্রতিষ্ঠানগুলি প্রতিটি সরঞ্জাম শূন্য থেকে তৈরি করার পরিবর্তে বিশেষায়িত AI সক্ষমতার জন্য অধিগ্রহণ বা অংশীদারিত্ব খুঁজছে।

একই সময়ে, Rezolv-এর মতো AI-নেটিভ ঋণদাতারা, যারা একটি একক পয়েন্ট সরঞ্জামের পরিবর্তে একটি সম্মিলিত প্রযুক্তি স্ট্যাকের চারপাশে নির্মিত, ইঙ্গিত দেয় যে সবচেয়ে শক্তিশালী প্রবৃদ্ধির কিছু অংশ ঋণদান প্রক্রিয়ার একটি একক ধাপ মোকাবেলাকারী স্বতন্ত্র সরঞ্জামের পরিবর্তে একাধিক AI ঋণদান কার্য সংহতকারী প্ল্যাটফর্ম থেকে আসতে পারে।

আগামী কয়েক বছরে, এখানে বর্ণিত সরঞ্জাম বিভাগগুলি আরও অস্পষ্ট হয়ে উঠতে পারে, যেখানে আন্ডাররাইটিং, জালিয়াতি সনাক্তকরণ এবং সংগ্রহ সরঞ্জামগুলি প্রতিটির নিজস্ব সংহতকরণ ও রক্ষণাবেক্ষণের প্রচেষ্টা প্রয়োজন এমন পৃথক সিস্টেম হিসেবে পরিচালনার পরিবর্তে ক্রমবর্ধমানভাবে একই অন্তর্নিহিত তথ্য ও মডেল ভাগ করে নেবে।

গ্রহণের আগে একটি AI ঋণদান সরঞ্জাম কীভাবে মূল্যায়ন করবেন

একটি AI ঋণদান সরঞ্জাম গ্রহণ করার আগে, জিজ্ঞাসা করুন এটি কোন নির্দিষ্ট সিদ্ধান্ত বা প্রক্রিয়া উন্নত করে, এটির কী তথ্য প্রয়োজন, এবং এর কার্যক্ষমতা কীভাবে পরিমাপ করা হয়, কারণ "AI-চালিত" কার্যকারিতা সম্পর্কে অস্পষ্ট দাবি আপনার নির্দিষ্ট ঋণগ্রহীতা জনসংখ্যার সাথে প্রাসঙ্গিক প্রমাণের বিকল্প নয়।

এটিও জিজ্ঞাসা করার মতো যে সরঞ্জামটি কীভাবে চলমান পর্যবেক্ষণ এবং পুনরায় প্রশিক্ষণ পরিচালনা করে, এটি সম্মতির উদ্দেশ্যে কীভাবে ব্যাখ্যাযোগ্যতা সমর্থন করে, এবং এটি বিভিন্ন অর্থনৈতিক পরিস্থিতিতে পরীক্ষা করা হয়েছে কিনা, কারণ একটি পরিবেশে ভালো পারফর্ম করা একটি সরঞ্জাম স্বয়ংক্রিয়ভাবে অন্য পরিবেশে ভালো পারফর্ম করার জন্য প্রমাণিত নয়।