बैंकिंग का AI निर्णायक क्षण: 2026 के लिए 13 विशेषज्ञ भविष्यवाणियां

SAS विशेषज्ञ उन सफलताओं, कमजोरियों और निर्णायक बिंदुओं का पूर्वानुमान लगाते हैं जो बैंकिंग को आकार देंगे - और बताते हैं कि संस्थान किन चीजों के लिए तैयार नहीं हैं

CARY, N.C., 16 दिसंबर, 2025 /PRNewswire/ — AI प्रयोग समाप्त हो गए हैं। 2026 में, बैंकिंग एक नए चरण में प्रवेश करती है - जहां स्वायत्त एजेंट वास्तविक ग्राहक अनुरोधों को संभालते हैं, सिंथेटिक डेटा मूल भंडारों को खतरे में डालता है और विश्वास एक मापने योग्य प्रदर्शन मीट्रिक बन जाता है। सवाल अब यह नहीं है कि AI बैंकिंग को बदल देगा या नहीं, बल्कि यह है कि क्या संस्थान पहले से चल रहे तेज परिवर्तन के परिणामों के लिए तैयार हैं।

एजेंटिक कॉमर्स विवादों से लेकर क्वांटम-संचालित जोखिम मॉडलिंग तक, SAS विशेषज्ञ "बैंकर्स डज़न," 13 उद्योग-परिभाषित भविष्यवाणियां पेश करते हैं जो उन संस्थानों को अलग करेंगी जो इंटेलिजेंट बैंकिंग में महारत हासिल करते हैं और जो अभी भी बुनियादी बातों से जूझ रहे हैं। यहां बताया गया है कि क्या आ रहा है - और बैंकों को अभी क्या जानने की जरूरत है।

सत्यापित बुद्धिमत्ता विश्वास की नई मुद्रा बन जाती है
"AI ने वित्तीय संस्थानों को तेज, स्मार्ट और असीम रूप से अधिक आत्मविश्वासी बना दिया है - कभी-कभी बहुत अधिक आत्मविश्वासी। क्रेडिट स्कोरिंग से लेकर धोखाधड़ी का पता लगाने से लेकर ग्राहक सेवा तक, हमने बुद्धिमान प्रणालियों को मिलीसेकंड में निर्णय लेने के लिए प्रशिक्षित किया है। लेकिन क्या उद्योग ने इस रास्ते में अपने सबसे मानवीय सिद्धांत को खोने का जोखिम उठाया है? विश्वास अर्जित किया जाना चाहिए, माना नहीं जाना चाहिए।

"2026 में, विश्वास एक वादे से एक प्रदर्शन मीट्रिक में बदल जाएगा क्योंकि बैंक मॉडल-संचालित से प्रमाण-संचालित बुद्धिमत्ता की ओर बढ़ते हैं। प्रत्येक भविष्यवाणी, निर्णय और इंटरैक्शन में सत्यापन योग्य पारदर्शिता की मांग बुद्धिमत्ता का नया मानक बन जाएगी। दूसरे शब्दों में, इस भविष्यवाणी पर विश्वास न करें - जब तक कि आप इसे साबित नहीं कर सकते।"

– एलेक्स क्विएटकोव्स्की, ग्लोबल फाइनेंशियल सर्विसेज के निदेशक, SAS

एजेंटिक AI वादे से उत्पादन तक स्नातक होती है
"2026 बैंकिंग में एजेंटिक AI की शुरुआत का प्रतीक होगा क्योंकि अर्ध-स्वायत्त प्रणालियां उद्यम में सार्थक काम करना शुरू कर देती हैं। इंटेलिजेंट बैंकिंग का भविष्य AI-संचालित एजेंटों द्वारा आकार दिया जाएगा जो ग्राहक अनुरोधों का प्रबंधन करते हैं, वर्कफ़्लो को व्यवस्थित करते हैं और बड़े पैमाने पर शासित, समझाने योग्य निर्णय लेते हैं। यह बदलाव मौलिक रूप से बदल देगा कि बैंक संचालन कैसे डिज़ाइन करते हैं और AI के मूल्य को कैसे मापते हैं।

"IDC के अनुसार, वित्तीय सेवा फर्म 2028 तक AI पर $67 बिलियन से अधिक खर्च करेंगी। निर्णय और संचालन से जुड़ी उत्पादन तैनाती में सबसे बड़ी वृद्धि होने वाली है। उद्योग प्रूफ-ऑफ-कॉन्सेप्ट से परे परिपक्व हो गया है, और जो बैंक सफल होंगे वे वे होंगे जो अपनी AI को औद्योगिक बनाते हैं ताकि पायलटों को लाभ में और शासन को प्रतिस्पर्धी लाभ में बदल सकें।"

– डायना रोथफस, रिस्क, फ्रॉड & कंप्लायंस सॉल्यूशंस के लिए ग्लोबल सॉल्यूशंस स्ट्रैटेजी निदेशक, SAS

"मदद करो! मेरा AI एजेंट बदमाश हो गया और $900 का टोस्टर खरीद लिया।" बैंकों को रोबो-शॉपिंग के परिणाम विरासत में मिलते हैं।
"कॉल सेंटर से लेकर C-सूट तक, वित्तीय संस्थानों को तेजी से विस्तार कर रही एजेंटिक कॉमर्स अर्थव्यवस्था के प्रभावों का सामना करने के लिए मजबूर किया जाएगा। बैंकों को स्वायत्त AI एजेंटों द्वारा ऐसी खरीदारी करने से उत्पन्न विवादों में वृद्धि देखने को मिलेगी जिन्हें ग्राहक ने कभी स्वीकृत नहीं किया, और धोखाधड़ी टीमों को नए जोखिमों का सामना करना पड़ेगा क्योंकि अपराधी वैध एजेंटों को हाईजैक करना या उनकी नकल करना सीखते हैं।

"जैसे-जैसे एजेंटिक ई-कॉमर्स बढ़ता है, बैंकों को न केवल लोगों को बल्कि उनके नाम पर काम करने वाले AI एजेंटों को भी प्रमाणित करना सीखना होगा, जो पहले से ही कठिन वित्तीय अपराध लड़ाई में एक नई जटिलता की परत जोड़ता है। एजेंटिक टोकन, व्यवहारिक हस्ताक्षर और गतिशील जोखिम स्कोरिंग जैसे फ्रेमवर्क नियंत्रण की पहली लहर का प्रतिनिधित्व करते हैं जो बैंकों को अपने मानव ग्राहकों और उनकी निचली रेखा की सुरक्षा के लिए आवश्यक होंगे।"

– एडम नीबर्ग, ग्लोबल बैंकिंग सीनियर मार्केटिंग मैनेजर, SAS

बैंक सिंथेटिक डेटा संदूषण के बीच डेटा शुद्धता "वॉल्ट" खड़े करते हैं
"बैंक एक नए प्रकार के डेटा अखंडता संकट का सामना करेंगे क्योंकि जनरेटिव AI और सिंथेटिक डेटा मूल भंडारों में ऐसे तरीकों से रिसते हैं जिन्हें पता लगाना मुश्किल है। अतीत की अलग-थलग डेटा गुणवत्ता समस्याओं के विपरीत, GenAI बड़े पैमाने पर त्रुटियां पेश कर सकता है - और यथार्थवाद के एक स्तर के साथ जो दूषित डेटा को सतह पर लाना अत्यंत कठिन बनाता है।

"जैसे-जैसे वित्तीय संस्थान मॉडल विकास में तेजी लाने के लिए सिंथेटिक डेटा के साथ प्रयोग करते हैं, कई अनजाने में क्रेडिट, धोखाधड़ी और जोखिम निर्णय पाइपलाइनों में सूक्ष्म पूर्वाग्रह और विकृतियां पेश करेंगे। महत्वपूर्ण वर्कफ़्लो की रक्षा के लिए, बैंक नियंत्रित डिजिटल वॉल्ट में अपने गोल्डन सोर्स डेटा को सुरक्षित करना शुरू करेंगे और GenAI टूल्स कोर डेटा सेट के साथ कैसे इंटरैक्ट कर सकते हैं, इस पर सख्त शासन लागू करेंगे।"

– इयान होम्स, एंटरप्राइज फ्रॉड सॉल्यूशंस के निदेशक और ग्लोबल लीड, SAS

GenAI ज्ञान एजेंट असंरचित डेटा की क्षमता को अनलॉक करते हैं
"2026 में, जनरेटिव AI असंरचित डेटा के लिए वह बन जाएगी जो पारंपरिक सांख्यिकी संरचित डेटा के लिए लंबे समय से रही है, जो बैंकों को बड़े पैमाने पर अर्थ और अंतर्दृष्टि निकालने की क्षमता देती है। उद्यम डेटा का 80% से अधिक टेक्स्ट और छवियों जैसे असंरचित प्रारूपों में है, और यह मात्रा हर साल 50% से 60% बढ़ रही है।

"बैंक बड़े भाषा मॉडल और रिट्रीवल ऑगमेंटेड जनरेशन तकनीक द्वारा संचालित ज्ञान एजेंटों को अपनाना शुरू करेंगे ताकि पहले से कम उपयोग किए गए असंरचित डेटा को त्वरित, कार्रवाई योग्य उत्तरों में बदल सकें। वे इन नई अंतर्दृष्टियों का उपयोग रणनीतिक व्यावसायिक निर्णय लेने में तेजी लाने और जोखिम प्रबंधन को बदलने के लिए करेंगे ताकि इसे अधिक सक्रिय, बुद्धिमत्ता-संचालित अनुशासन में बदल सकें।"

– टेरीसा रॉबर्ट्स, रिस्क मॉडलिंग, डिसीजनिंग और गवर्नेंस के लिए ग्लोबल निदेशक, SAS

रोमांस घोटालों को एजेंटिक अपग्रेड मिलता है
"किसी मॉडल के साथ डेटिंग करने की आपकी संभावना पहले कभी इतनी अधिक नहीं रही है - एक बड़ा भाषा मॉडल, यानी। जबकि AI-संचालित रोमांस घोटाले पहले से ही मौजूद हैं, वे रिकॉर्ड स्तर पर पहुंच जाएंगे क्योंकि धोखेबाज बड़े पैमाने पर भावनात्मक धोखे को हथियार बनाते हैं। जिसमें कभी हफ्तों या महीनों की सीधी भागीदारी की आवश्यकता होती थी, अब न्यूनतम प्रयास के साथ स्वचालित और त्वरित किया जा सकता है।

"जैसे-जैसे मशीन-सहायता प्राप्त हेरफेर आगे बढ़ती है, वास्तविक संबंध और सिंथेटिक प्रलोभन के बीच की रेखा और धुंधली हो जाएगी, न केवल धोखाधड़ी सुरक्षा बल्कि मानव अंतर्ज्ञान का भी परीक्षण करेगी। वित्तीय संस्थानों को अपने ग्राहकों के लिए भावनात्मक फ़ायरवॉल के रूप में कार्य करने के लिए दबाव डाला जाएगा, व्यवहार विश्लेषण और AI-संचालित निगरानी को जोड़कर मौद्रिक क्षति होने से पहले शोषण पैटर्न का पता लगाने के लिए।" 

– स्टू ब्रैडली, रिस्क, फ्रॉड और कंप्लायंस सॉल्यूशंस के सीनियर वाइस प्रेसिडेंट, SAS

AI निवेश दबाव वित्तीय अपराध प्रौद्योगिकी में बदलाव को ट्रिगर करता है
"एंटी-फाइनेंशियल क्राइम कंप्लायंस बाजार आने वाले वर्ष में एक बड़े बदलाव से गुजरेगा क्योंकि विक्रेता अपनी पेशकशों में उन्नत AI को एम्बेड करने के लिए संघर्ष करते हैं। हाल की विनिवेश दिनांकित, नियम-आधारित प्लेटफ़ॉर्म को आधुनिक बनाने के लिए आवश्यक पुनर्निवेश के पैमाने को रेखांकित करते हैं, जिससे कई बैंक ऐसे टूल के साथ रह जाते हैं जो विकसित धोखाधड़ी और मनी-लॉन्ड्रिंग खतरों के साथ तालमेल नहीं रख सकते। जैसे-जैसे विरासत प्लेटफॉर्म पर AI को बोल्ट करने की कठिनाइयां सामने आती हैं, AI प्लेटफॉर्म पर मूल रूप से निर्मित वित्तीय अपराध प्रौद्योगिकियां सबसे अधिक चमकेंगी।

"2026 में, वित्तीय संस्थान क्लाउड-नेटिव, AI-संचालित AML और धोखाधड़ी समाधानों को अपनाने में तेजी लाएंगे जो जटिल पैटर्न को सामने ला सकते हैं। ACAMS सदस्यों का हमारा नवीनतम सर्वेक्षण दिखाता है कि अधिकांश संस्थान पहले से ही AI को AML आधुनिकीकरण के लिए आवश्यक मानते हैं, और जो बैंक समझाने योग्य, रियल-टाइम विश्लेषण की ओर बढ़ते हैं, उन्हें महत्वपूर्ण अनुपालन और जोखिम लाभ मिलेगा।"

– बेथ हेरॉन, बैंकिंग कंप्लायंस सॉल्यूशंस के लिए अमेरिका लीड, SAS

AI और क्वांट क्रेडिट बॉन्ड बाजार दक्षता में तेजी लाएंगे
"मात्रात्मक क्रेडिट रणनीतियों की वृद्धि कॉर्पोरेट बॉन्ड बाजारों में मूल्य खोज में तेजी लाएगी, AI-सहायता प्राप्त मॉडल द्वारा उत्प्रेरित जो तेजी से नई जानकारी, वैकल्पिक डेटा और आगे देखने वाले क्रेडिट संकेतकों को शामिल करते हैं। सक्रिय निश्चित आय टीमें रेटिंग-केंद्रित वर्कफ़्लो से आगे बढ़ेंगी और लचीली, ML-संचालित मॉडलिंग और निर्णय लेने वाली बुनियादी ढांचे को अपनाएंगी जो विविध संकेतों को ट्रेडिंग निर्णयों में अनुवादित करती हैं।

"मजबूत डेटा शासन और कठोर मॉडल जोखिम प्रबंधन इस प्रक्रिया और प्रौद्योगिकी विकास के लिए आवश्यक घटक होंगे। इसके अतिरिक्त, क्रेडिट रेटिंग जोखिम मॉडलिंग में नवाचार निवेशकों को नुकसान कम करने और अवसरों को पकड़ने में मदद करेगा।"

– स्टास मेलनिकोव, क्वांटिटेटिव रिसर्च और रिस्क डेटा सॉल्यूशंस के प्रमुख, SAS

बबल-अवेयर जोखिम प्रबंधन 2026 में मानक अभ्यास बन जाना चाहिए ... लेकिन नहीं होगा
"2026 में, अग्रणी बैंक और परिसंपत्ति प्रबंधक मूल्य निर्धारण, ALM और तनाव परीक्षण में बबल-अवेयर मॉडल को एम्बेड करना शुरू कर देंगे। ये मॉडल स्पष्ट रूप से संपत्ति की बाजार कीमत को उनके मौलिक चालकों में विभाजित करेंगे, साथ ही जोखिम प्रीमियम और क्षणिक बबल घटकों की भी जांच करेंगे। बबल-अवेयर मॉडल फर्मों को उन कारकों को पहचानने में मदद करते हैं जो संपत्ति की कीमतों को तेजी से और असतत रूप से बढ़ने का कारण बनते हैं। और जबकि ये मॉडल 2026 में सभी बैंकों की मानक प्रथा का हिस्सा बन जाने चाहिए, मुझे डर है - और भविष्यवाणी करता हूं - वे नहीं होंगे।"

– रॉबर्ट जैरो, सलाहकार और उद्योग सलाहकार, क्वांटिटेटिव रिसर्च और रिस्क डेटा सॉल्यूशंस, SAS

स्टेबलकॉइन सिद्धांत से व्यवहार में बढ़ते हैं
"एक US-EU कॉर्पोरेट गलियारे की कल्पना करें जो दिनों के बजाय मिनटों में तय हो जाए। हम अभी तक वहां नहीं हैं, लेकिन आने वाला वर्ष नियमित स्टेबलकॉइन को वास्तविक बैंकिंग पायलटों में स्थानांतरित करते हुए देखेगा। US और EU में स्पष्ट ढांचे के साथ, बैंक अपने अंतर्निहित लाभों के लिए सीमा पार निपटान और ट्रेजरी के लिए स्टेबलकॉइन का परीक्षण करना शुरू करेंगे: तेज फंड मूवमेंट, कम लागत और अधिक पारदर्शिता। कुछ बैंक टोकनाइज्ड जमा या लाइसेंस प्राप्त जारीकर्ताओं के साथ साझेदारी का भी पता लगाएंगे ताकि मजबूत ऑडिटेबिलिटी और अनुपालन के साथ डिजिटल रेल पर पैसे को स्थानांतरित कर सकें। ये प्रारंभिक पायलट अंतर्राष्ट्रीय भुगतान को आधुनिक बनाने की दिशा में पहले सार्थक कदम का संकेत देते हैं।"

– अहमद द्रिसी, एशिया-प्रशांत के लिए एंटी-मनी लॉन्ड्रिंग (AML) लीड, SAS

खुदरा बैंक कॉमर्स मीडिया मॉडल के परीक्षण से उन्हें स्केल करने की ओर बढ़ते हैं
"2026 के अंत तक, हर प्रमुख खुदरा बैंक की एक मीडिया रणनीति होगी, चाहे वे इसे वह कहें या नहीं। जिन बैंकों ने पिछले 12 से 18 महीनों में चुपचाप मॉडल का परीक्षण किया, वे मापने योग्य राजस्व लाभ की रिपोर्ट करना शुरू कर देंगे क्योंकि विज्ञापनदाता और ब्रांड सत्यापित वित्तीय डेटा की शक्ति को पहचानते हैं। जो संस्थान फाइनेंशियल मीडिया नेटवर्क को संचालित करती हैं, वे यथार्थवादी रूप से दो वर्षों के भीतर गैर-ब्याज आय में 20% से 30% की वृद्धि देख सकती हैं।"

– कॉर्नेलिया रीटिंगर, एडवरटाइजिंग बिजनेस डेवलपमेंट की प्रमुख, SAS

बैंक जलवायु जोखिम तनाव परीक्षण को अपनाते हैं
"जैसे-जैसे बैंक पोर्टफोलियो पर तूफान, जंगल की आग और सूखे का प्रभाव दुनिया भर में तेज होता है, बैंकों को ग्राहकों, नियामकों और शेयरधारकों से अपने जलवायु जोखिम प्रबंधन प्रयासों में सुधार करने के लिए बढ़ते दबाव का सामना करना पड़ता है। 2025 में जलवायु जोखिम नियमों के साथ बैंक की गैर-अनुपालन के लिए पहली बार जुर्माना देखा गया। इसलिए, मैं देखता हूं कि बैंक मॉडलिंग, शासन और बुनियादी ढांचे में अंतराल को बंद करने के लिए अपने जलवायु जोखिम तनाव परीक्षण को बढ़ाएंगे। बढ़ते दबावों का प्रभावी ढंग से जवाब देने के लिए बैंकों के मुख्य बिजनेस-एज-यूजुअल जोखिम प्रबंधन ढांचे के साथ इसका करीबी एकीकरण आवश्यक होगा।

"AI-संचालित स्वचालन और तनाव परीक्षण प्रक्रियाओं का एकीकरण न केवल जलवायु जोखिम की आवश्यकताओं को संबोधित करने के लिए बल्कि अन्य उभरते परिदृश्य विश्लेषण उपयोग मामलों के लिए भी महत्वपूर्ण सक्षमकर्ता होगा, जैसे कि यूरोपीय सेंट्रल बैंक द्वारा हाल ही में घोषित भू-राजनीतिक जोखिम रिवर्स तनाव परीक्षण।"

– पीटर प्लोचन, EMEA प्रिंसिपल रिस्क मैनेजमेंट एडवाइजर, SAS

बैंकिंग क्वांटम छलांग लेती है
"यह वह वर्ष होगा जब हम पहले प्रभाव देखेंगे जो संकेत देते हैं कि क्वांटम AI दशक के अंत तक बैंकिंग परिदृश्य को कैसे नया आकार देगा। हाइब्रिड क्वांटम-क्लासिकल कंप्यूटिंग पायलटों से उत्पादन में जाएगी, जोखिम और धोखाधड़ी में सफलताएं प्रदान करती है - और यह उस सीमा को विस्तारित करेगी कि बैंक कैसे अनुकूलित, अनुकरण और निर्णय लेते हैं, विशेष रूप से उन क्षेत्रों में जहां शास्त्रीय मॉडल खराब होते हैं। प्रारंभिक अनुभव बनाने वाले बैंक सटीकता, चपलता और प्रदर्शन में परिवर्तनकारी लाभ देखेंगे जो प्रतिस्पर्धा पर एक अत्यधिक बढ़त प्रदान करते हैं।"

– जूली मकलेरॉय, ग्लोबल बैंकिंग स्ट्रैटेजिस्ट, SAS

भविष्यवाणियों का अन्वेषण करें, समाधान खोजें
बैंकिंग पर AI का प्रभाव इन 13 भविष्यवाणियों से कहीं आगे तक फैला हुआ है। उद्योगों में अधिक 2026 प्रौद्योगिकी रुझानों का अन्वेषण करें, या जानें कि SAS बैंकिंग समाधान कैसे वित्तीय संस्थानों को सत्यापित बुद्धिमत्ता को विश्वसनीय निर्णयों में बदलने में मदद करते हैं।

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SOURCE SAS