माल्टा विश्वविद्यालय में सूचना और संचार प्रौद्योगिकी संकाय द्वारा आयोजित और स्प्रिंगर के साथ साझेदारी में प्रकाशित, सतत कंप्यूटिंग और संचार प्रौद्योगिकियों (आईसीएससीसीटी 2026) पर अंतर्राष्ट्रीय सम्मेलन में, शुभंकर पांडा ने मुख्य वक्ता के रूप में मंच संभाला और एक ऐसा मामला पेश किया, जिस पर दर्शकों में से कुछ ने विवाद किया, लेकिन कई लोग अभी भी कार्रवाई करने में धीमे हैं: बैंकिंग का अगला दशक इस बात से तय होगा कि संस्थान एआई और मशीन लर्निंग को न केवल अपने बैक-ऑफिस टूल के अलावा अपनी मुख्य योजना में कितनी अच्छी तरह अवशोषित करते हैं।सुभांकर की बातचीत एआई की परिचित कथा से आगे निकल गई, क्योंकि लागत में कटौती की परत विरासती प्रणालियों पर टिकी हुई थी। इसके बजाय, उन्होंने एआई और एमएल को ऐसे उपकरणों के रूप में तैयार किया, जिन्हें बैंक के वित्तीय नियोजन कार्य के अंदर ही बैठना चाहिए – यह आकार देना कि जोखिम की कीमत कैसे तय की जाती है, तरलता का पूर्वानुमान कैसे लगाया जाता है, और जो निर्णय एक बार समितियों द्वारा हफ्तों में लिए जाते थे, वे अब मॉडल मिनट में लेते हैं।“जो बैंक एआई को ऐड-ऑन के रूप में मानते हैं वे कल की प्रक्रियाओं को अनुकूलित करते रहेंगे। जो बैंक इसे एक योजना भागीदार के रूप में मानते हैं वे कल की बैलेंस शीट के बारे में बेहतर प्रश्न पूछना शुरू कर देंगे।”स्वचालन से प्रत्याशा तकपते में एक आवर्ती थ्रेड एआई से बदलाव था जो ज्ञात कार्यों को एआई में स्वचालित करता है जो अज्ञात कार्यों की आशंका करता है। शुभंकर ने मशीन लर्निंग मॉडल की ओर इशारा किया जो अब उन परिदृश्यों के खिलाफ पोर्टफोलियो का तनाव-परीक्षण करने में सक्षम है, जिन्हें मानव विश्लेषक शायद ही कभी अपने दम पर बनाने के बारे में सोचेंगे, और लेनदेन डेटा में शुरुआती संकेतों को तिमाही रिपोर्ट में दिखाए जाने से बहुत पहले ही सामने ला देंगे।उन्होंने तर्क दिया कि यह बदलाव वित्तीय योजनाकार के काम को उतना ही बदल देता है जितना कि इंजीनियर के काम को बदल देता है: संख्याओं को इकट्ठा करने में कम समय खर्च होता है, संख्याओं का क्या मतलब है यह तय करने में अधिक समय लगता है।“मूल्य उत्तर देने वाले मॉडल में नहीं है। मूल्य बैंकर में है जो जानता है कि कौन सा प्रश्न पूछने लायक है।”विश्वास, शासन और मॉडल की सीमाएँशुभंकर इस बात को लेकर सावधान थे कि बैंकिंग में एआई अपनाने को पूरी तरह तकनीकी समस्या के रूप में पेश न किया जाए। उन्होंने मुख्य वक्ता का एक हिस्सा शासन पर खर्च किया – क्रेडिट और जोखिम निर्णयों में व्याख्या की आवश्यकता, वित्तीय संस्थानों द्वारा उठाए गए नियामक भार, और उन मॉडलों को तैनात करने की प्रतिष्ठित लागत जो उनके स्वयं के तर्क के लिए जिम्मेदार नहीं हो सकते हैं। ऐसे क्षेत्र में जहां एक एकल गलत कैलिब्रेटेड मॉडल ग्राहक विश्वास और अनुपालन जोखिम के माध्यम से समान रूप से प्रभावित हो सकता है, उन्होंने सुझाव दिया कि जिम्मेदार तैनाती उतनी ही मायने रखती है जितनी क्षमता।यह जोर पांडा के हालिया काम के माध्यम से चल रहे व्यापक तर्क से जुड़ता है: कि विश्वसनीयता इंजीनियरिंग और एआई अपनाना अलग-अलग बातचीत नहीं हैं। एंटरप्राइज़ डिलीवरी में एआई-संचालित परीक्षण स्वचालन पर उनके लेखन ने सॉफ्टवेयर जगत में एक संबंधित बिंदु बना दिया है – कि जैसे-जैसे सिस्टम अधिक स्वायत्त होते हैं, उन्हें सत्यापित करने का अनुशासन भी उतनी ही तेजी से बढ़ना होगा, या जिस गति का एआई वादा करता है वह लाभ के बजाय जोखिम में बदल जाता है। बैंकिंग पर लागू होने पर, वही तर्क लागू होता है: एक एआई-संचालित योजना प्रणाली केवल उतनी ही भरोसेमंद होती है जितनी इसके आसपास निर्मित परीक्षण और शासन।संस्थागत धैर्य का आह्वानपांडा ने बैंकिंग में एआई परिवर्तन को एक अंतिम तिथि वाली एकल परियोजना के रूप में मानने के खिलाफ चेतावनी देते हुए समापन किया। इसके बजाय उन्होंने इसे एक स्थायी क्षमता के रूप में वर्णित किया, जिसे वित्त पोषित किया जाना चाहिए, स्टाफ किया जाना चाहिए, और लगातार पुनरीक्षित किया जाना चाहिए – यह संस्थान जोखिम प्रबंधन के साथ कैसे व्यवहार करते हैं, इसकी तुलना में वे सॉफ्टवेयर रोलआउट के साथ कैसा व्यवहार करते हैं।“जिन बैंकों को यह अधिकार पांच साल में मिलता है, वे अब इसे बुनियादी ढांचे के रूप में मानते हैं, न कि वे जो खरीदने के लिए तैयार उत्पाद का इंतजार कर रहे हैं।”ICSCCT 2026 ने माल्टा विश्वविद्यालय में दो दिनों के सत्रों में कंप्यूटिंग, स्थिरता और अनुप्रयुक्त प्रौद्योगिकी क्षेत्रों से शोधकर्ताओं और चिकित्सकों को आकर्षित किया, जिसमें स्प्रिंगर के माध्यम से प्रकाशित होने वाली कार्यवाही शामिल थी।
Priyanka Mehta
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