బ్యాంకింగ్‌లో AI నిజంగా ఎక్కడ పనిచేస్తుంది: మీరు అనుకునే చోట కాదు

ప్రతి ఒక్కరూ AIతో ఫైనాన్స్‌ను వేగవంతం చేయాలనుకుంటున్నారు. మీరు దీన్ని ఎల్లప్పుడూ వింటారు: "ఈ ప్రక్రియను ఆటోమేట్ చేయడానికి భాషా నమూనాను ఉపయోగిద్దాం." కానీ మీరు నియంత్రిత రుణాలలో ఏదైనా నిర్మిస్తుంటే, ఆ ప్రవృత్తి మిమ్మల్ని తప్పుదారి పట్టిస్తుంది.

ఈరోజు—జూలై 4, 2026—మరిన్ని బృందాలు తమ ఆర్థిక వర్క్‌ఫ్లోలకు AIని జోడించడానికి పరుగెత్తుతున్నందున, ఒక అడుగు వెనక్కి తీసుకుని అడగడం విలువైనదే: AI నిజంగా ఎక్కడ ఉండాలి? ముఖ్యంగా భాషా నమూనా షోకు స్టార్‌గా ఉండాలని మీరు భావించినట్లయితే, సమాధానం మిమ్మల్ని ఆశ్చర్యపరుస్తుంది.

వాస్తవ రుణ వర్క్‌ఫ్లోల యొక్క ఇటీవలి విశ్లేషణ ప్రకారం, ఒకప్పుడు 2 నుండి 3 వారాలు పట్టిన మరియు 40 పేజీల పత్రాన్ని ఉత్పత్తి చేసిన ప్రక్రియ, కంపెనీలు AIతో ఆటోమేట్ చేయాలనుకుంటున్నది. కానీ చాలా బృందాలు ఇక్కడే పొరపాటు చేస్తాయి: వారు మొదట భాషా నమూనాను చేరుకుంటారు. ఆచరణలో, భాషా నమూనా అనేది చివరి మరియు అతిచిన్న పైప్‌లైన్ భాగం. కష్టమైన భాగాలు దానికి ముందే వస్తాయి.

నిజమైన అడ్డంకులు

మీరు వాస్తవానికి రుణ వర్క్‌ఫ్లోను మ్యాప్ చేసినప్పుడు, పని ఊహించదగిన దశలుగా విడిపోతుంది. చాలా సంక్లిష్టత వచనాన్ని ముసాయిదా చేయడంలో లేదు-అది ముందు వచ్చే ప్రతిదానిలో ఉంది.

కష్టమైన భాగాలు:

• అస్తవ్యస్తమైన పత్రాలను విశ్వసనీయంగా తీసుకోవడం. ఆర్థిక పత్రాలు అన్ని ఆకృతులలో వస్తాయి: PDFలు, ఇమెయిల్‌లు, చిత్ర స్కాన్‌లు, కొన్నిసార్లు చేతితో రాసిన గమనికలు. సమాచారాన్ని కోల్పోకుండా వాటి నుండి డేటాను పొందడం నిజంగా కష్టం.
• కానానికల్ మోడల్‌లోకి డేటాను సంగ్రహించడం. మీరు పత్రాన్ని అన్వయించిన తర్వాత, దానిలోని విషయాలను మీ సిస్టమ్ అర్థం చేసుకునే ప్రామాణిక నిర్మాణంలోకి సరిపోయేలా చేయాలి. ఆ మ్యాపింగ్ ప్రక్రియ అంత తేలికైనది కాదు, ముఖ్యంగా పత్రాలు అస్థిరమైన పరిభాషను ఉపయోగించినప్పుడు.
• డేటాను ధృవీకరించడం మరియు క్రాస్-రీకన్సిల్ చేయడం. ఆర్థిక ఖచ్చితత్వం అంటే సంఖ్యలు సరిపోలుతున్నాయా, తేదీలు అర్థవంతంగా ఉన్నాయా, విరుద్ధమైన సమాచారం ఫ్లాగ్ చేయబడిందా అని తనిఖీ చేయడం. ఇది చాలా శ్రమతో కూడుకున్నది.
• వాస్తవ ఆర్థిక గణనలను చేయడం. వడ్డీ, ఫీజులు, నిష్పత్తులు, సమ్మతి పరిమితులు—వీటిని కచ్చితంగా లెక్కించాలి. తప్పు స్థానంలో ఒక గుండ్రని సంఖ్య రుణ నిర్ణయాన్ని విచ్ఛిన్నం చేయగలదు.

కోడ్ డబ్బును ఎందుకు నిర్వహిస్తుంది, మోడల్స్ కాదు

ఇక్కడ కీలకమైన అంతర్దృష్టి ఉంది: ఆర్థిక గణనలు నిర్ణయాత్మక కోడ్‌లో చేయాలి, ఎప్పుడూ భాషా నమూనా ద్వారా కాదు. ఒక మోడల్ నిశ్శబ్దంగా సంఖ్యను తప్పుగా చుట్టుముట్టవచ్చు, ఫార్ములాను అస్థిరంగా వర్తింపజేయవచ్చు లేదా ఆమోదయోగ్యమైనదిగా కనిపించే కానీ నిబంధనను ఉల్లంఘించే నిర్ణయం తీసుకోవచ్చు.

బాగా రూపొందించిన సిస్టమ్‌లో కార్యకలాపాల క్రమం:

1. కోడ్ తీసుకుంటుంది మరియు ధృవీకరిస్తుంది. నిర్ణయాత్మక సాఫ్ట్‌వేర్ డేటా అన్వయించడం, సంగ్రహించడం మరియు ధృవీకరణను నిర్వహిస్తుంది.
2. కోడ్ గణితాన్ని చేస్తుంది. మీరు ఆడిట్ చేయగల మరియు పరీక్షించగల కోడ్‌లో అన్ని ఆర్థిక గణనలు జరుగుతాయి.
3. LLM గద్యాన్ని ముసాయిదా చేస్తుంది. సంఖ్యలు పటిష్టంగా ఉన్న తర్వాత, మోడల్ రుణ సారాంశం, రిస్క్ వివరణ లేదా కస్టమర్‌కు ఎదురయ్యే వివరణను వ్రాస్తుంది.
4. ఒక మానవుడు రిస్క్ నిర్ణయాన్ని స్వంతం చేసుకుంటాడు. నిజమైన బాధ్యత ఉన్న వ్యక్తి అవుట్‌పుట్‌ను సమీక్షించి చివరి కాల్ చేస్తాడు.

ఆ ఆర్డరింగ్ ఒక పరిమితి కాదు-OSFI E-21 వంటి ఆర్థిక నిబంధనల ప్రకారం, ఉనికిలో ఉండటానికి అనుమతించబడిన ఏకైక డిజైన్ ఇది. నియంత్రకాలు AI మోడల్‌ని నిర్ణయం తీసుకోనివ్వవు; ఒక మానవుడు తప్పక తీసుకోవాలి.

10% నియమం

బ్యాంకింగ్‌లో AIతో వాస్తవానికి గెలిచే బృందాలు అతిపెద్ద మోడల్‌ను ఉపయోగించేవి కావు. సమస్యలో ఏ 10% మోడల్ తాకాలో వారికి తెలుసు.

మీ వర్క్‌ఫ్లో డాక్యుమెంట్ తీసుకోవడం, డేటా సంగ్రహణ, ధృవీకరణ, గణన మరియు రిపోర్టింగ్ అయితే, రిపోర్టింగ్ భాగాన్ని బహుశా భాషా నమూనా స్వంతం చేసుకుంటుంది. మీ పత్రాలు విస్తృతంగా భిన్నంగా ఉంటే మరియు మోడల్ నమూనాలను నేర్చుకోగలిగితే డేటా వెలికితీత భాగం కావచ్చు. కానీ క్లిష్టమైన మార్గాలు—ధృవీకరణ మరియు గణన—అవి కోడ్‌లోనే ఉంటాయి.

ఇది ఒక అడ్డంకిలా అనిపిస్తుంది, కానీ ఇది వాస్తవానికి ఒక సూపర్ పవర్. ఈ సరిహద్దును అర్థం చేసుకునే బృందం కఠినమైన మౌలిక సదుపాయాల పనిపై తన ప్రయత్నాన్ని వెచ్చిస్తుంది: బలమైన డాక్యుమెంట్ పైప్‌లైన్‌లను నిర్మించడం, క్లీన్ డేటా మోడల్‌లను రూపొందించడం, ఆర్థిక గణనల కోసం పరీక్షలు రాయడం. ఆపై, చివరగా, LLM అవుట్‌పుట్‌ను మరింత చదవగలిగేలా మరియు సహజంగా చేస్తుంది.

సరిహద్దును అర్థం చేసుకోని బృందం మోడల్‌తో ప్రతిదీ చేయించడానికి ప్రయత్నిస్తుంది, అది తప్పులు చేయడాన్ని గమనిస్తుంది మరియు చివరకు కోడ్‌లో పునర్నిర్మించడం ముగుస్తుంది—సాధారణంగా తక్కువ గడువుతో, ఉత్పత్తికి పొరపాటు జరిగిన తర్వాత.

ఇది ఇప్పుడు ఎందుకు ముఖ్యమైనది

2026లో AI హైప్ కొనసాగుతుండగా, ప్రతిదీ "AI-ify" చేయాలనే ఒత్తిడి వాస్తవం. పోటీదారులు AI లక్షణాలను ప్రచారం చేస్తున్నారు. ఎగ్జిక్యూటివ్‌లు వేగవంతమైన టర్న్‌అరౌండ్ కోరుకుంటారు. కానీ ఫైనాన్స్‌లో, నెమ్మదిగా మరియు సరైనదానికంటే వేగంగా మరియు తప్పు అధ్వాన్నంగా ఉంటుంది.

AIని ఉపయోగించడం ద్వారా వేగంగా కదలడం గెలుపు వ్యూహం కాదు—మీ వర్క్‌ఫ్లోలో AI దేనికి పనికి వస్తుందో స్పష్టం చేయడం మరియు మిగతావన్నీ సరిగ్గా చేయడం. అంటే మీరు భాషా నమూనాలో పెట్టుబడి పెట్టినంత (లేదా అంతకంటే ఎక్కువ) డేటా ఇన్‌ఫ్రాస్ట్రక్చర్, ధృవీకరణ మరియు సమ్మతిలో పెట్టుబడి పెట్టడం.

ముగింపు

ఫైనాన్స్‌లో AI యొక్క ఆకర్షణ అర్థమయ్యేలా ఉంది: 3 వారాల ప్రక్రియను గంటలకు తగ్గించడం ఊహించుకోండి. కానీ AI నిజంగా ఎక్కడ సహాయపడుతుంది మరియు నిర్ణయాత్మక కోడ్ ఎక్కడ అవసరం అని అర్థం చేసుకోవడం ద్వారా వాస్తవిక ప్రయోజనం వస్తుంది. గద్యాన్ని రూపొందించడానికి మరియు గజిబిజి ఇన్‌పుట్‌లో నమూనాలను కనుగొనడానికి భాషా నమూనా శక్తివంతమైనది. మిగతా ప్రతిదానికీ-ముఖ్యంగా లెక్కలు మరియు సమ్మతి-ఇది చాలా పెద్ద సిస్టమ్‌లో ఫుట్‌నోట్.

ప్రయోజనాలు

• ఖచ్చితత్వం సంరక్షించబడుతుంది. నిర్ణయాత్మక కోడ్‌లో లెక్కలు ఉంచడం అంటే ఆర్థిక నిర్ణయాలు LLM అదృష్టంపై ఆధారపడి ఉండవు.
• నియంత్రణ సమ్మతి నిర్మించబడింది. OSFI E-21 మరియు సారూప్య ఫ్రేమ్‌వర్క్‌లకు మానవ యాజమాన్యం అవసరం; ఈ నిర్మాణం ఆ అవసరాన్ని సంతృప్తిపరుస్తుంది.
• నిజమైన సమస్యలు పరిష్కరించబడతాయి. డేటా తీసుకోవడం మరియు ధృవీకరణ కష్టం; ఇంజనీరింగ్ ప్రయత్నాన్ని అక్కడ కేంద్రీకరించడం వాస్తవ అడ్డంకిని పరిష్కరిస్తుంది.
• LLM అవుట్‌పుట్ అధిక నాణ్యత కలిగి ఉంది. మోడల్ కేవలం గద్యాన్ని మాత్రమే నిర్వహించినప్పుడు, దాని అవుట్‌పుట్‌ను పరీక్షించడం, సమీక్షించడం మరియు ఆడిట్ చేయడం సులభం.
• సిస్టమ్‌లను డీబగ్ చేయడం సులభం. ఏదైనా విచ్ఛిన్నమైనప్పుడు కోడ్ మరియు మోడల్ మధ్య స్పష్టమైన సరిహద్దులు ఉన్న పైప్‌లైన్‌ను ట్రబుల్షూట్ చేయడం సులభం.

లోపాలు

• నిర్మాణ క్రమశిక్షణ అవసరం. మోడల్‌లను ఎండ్-టు-ఎండ్ వర్తింపజేయడానికి ఉపయోగించే బృందాలు వారి ఆలోచనను రీఫాక్టర్ చేయాలి.
• మరింత సంక్లిష్టమైన పైప్‌లైన్‌లు. ఆందోళనలను వేరు చేయడం అంటే నిర్మించడానికి, ఏకీకృతం చేయడానికి మరియు నిర్వహించడానికి మరిన్ని భాగాలు.
• ఇప్పటికీ డొమైన్ నైపుణ్యం అవసరం. మీరు మొత్తం వర్క్‌ఫ్లోను ML బృందానికి అప్పగించలేరు; ఆర్థిక డొమైన్ పరిజ్ఞానం అవసరం.
• "పూర్తిగా ఆటోమేటెడ్" కాదు. ఒక మానవుడు ఇప్పటికీ తుది నిర్ణయాన్ని సమీక్షిస్తాడు-మీరు మానవ సమీక్షకుడిని తొలగించలేరు.
• LLM "పని చేస్తున్నట్లు" అనిపించదు. మోడల్ పెద్ద సిస్టమ్‌లో చిన్న భాగం వలె అనిపిస్తుంది, నాయకత్వం AI ప్రధాన ఈవెంట్‌గా ఉండాలని ఆశించినట్లయితే విక్రయించడం కష్టంగా ఉంటుంది.

హెచ్చరిక

ఈ కథనం విద్యాపరమైనది మరియు DEV కమ్యూనిటీ పోస్ట్ నుండి విశ్లేషణను సంగ్రహిస్తుంది. ఉదాహరణలలోని ఏదైనా ప్లేస్‌హోల్డర్ విలువలను ఉపయోగించడానికి ముందు నిజమైన, ధృవీకరించబడిన సమాచారంతో భర్తీ చేయాలి. పాఠకులు OSFI E-21, నియంత్రణ అవసరాలు మరియు అధికారిక నియంత్రణ మూలాధారాలకు వ్యతిరేకంగా రుణ సమ్మతి గురించి క్లెయిమ్‌లను ధృవీకరించాలి మరియు ఆర్థిక వ్యవస్థలను రూపొందించడానికి ముందు న్యాయ మరియు సమ్మతి నిపుణులను సంప్రదించాలి. ఆర్థిక గణనలు మరియు సమ్మతి ప్రయోగానికి సంబంధించిన రంగాలు కావు; ఎల్లప్పుడూ అర్హత కలిగిన నిపుణులతో పని చేయండి.

తరచుగా అడిగే ప్రశ్నలు

• OSFI E-21 అంటే ఏమిటి మరియు రుణంలో AI కి ఇది ఎందుకు ముఖ్యమైనది?
• ఆర్థిక డేటా కోసం మీరు డాక్యుమెంట్ ఇంజెషన్ పైప్‌లైన్‌ను ఎలా డిజైన్ చేస్తారు?
• రుణ వర్క్‌ఫ్లోలో డేటా ధృవీకరణ దశలు ఏమిటి?
• భాషా నమూనాలు ఆర్థిక గణనలను ఖచ్చితంగా నిర్వహించగలవా?
• కొన్ని బృందాలు కోడ్‌కు బదులుగా గణనల కోసం AIని ఎందుకు ఉపయోగించడానికి ప్రయత్నిస్తాయి?
• LLM ద్వారా లెండింగ్ వర్క్‌ఫ్లో ఎంత వరకు నిర్వహించబడాలి?
• డేటాను "కానానికల్ మోడల్"గా మార్చడం అంటే ఏమిటి?
• ఆర్థిక పత్రాలలో విరుద్ధమైన సమాచారాన్ని మీరు ఎలా రాజీ చేస్తారు?

ట్యాగ్‌లు

#banking #ai #finance #lending #automation #fintech #regulation #LLM