बैंकिंग उद्योग तकनीकी नवाचारों और बदलते ग्राहक व्यवहार की तुलना में जबरदस्त परिवर्तन के दौर से गुजर रहा है। फिनटेक स्टार्टअप्स ने विविध ग्राहक वर्ग के अनुरूप नवीन उत्पादों और सेवाओं के साथ इस परिवर्तन में क्रांति ला दी है, जो वास्तव में, बैंकिंग सेवाओं से वंचित समुदायों के वित्तीय समावेशन का कारण बना, क्योंकि नए डिजिटल उत्पाद ग्रामीण क्षेत्रों में समान रूप से लोकप्रिय और प्रभावी हैं। आज, फिनटेक कंपनी अपने उत्पादों और सेवाओं में कई अत्याधुनिक तकनीकों को शामिल करके वित्तीय सेवा उद्योग में प्रतिस्पर्धी के रूप में उभर रही हैं। एटीएम, ऑनलाइन बैंकिंग, मोबाइल बैंकिंग, पॉइंट-ऑफ-सेल (पीओएस) मशीनें शुरुआती तकनीकें थीं जिन्हें बैंकों ने अपनाया। एआई-एमएल, बिग डेटा, ब्लॉकचैन, क्लाउड कंप्यूटिंग और रोबोटिक प्रोसेस ऑटोमेशन जैसी नए युग की तकनीकों के उद्भव ने, बैंकिंग उद्योग को विभिन्न समूहों के लोगों को ग्राहक-केंद्रित सेवाएं प्रदान करने में सक्षम बनाया। बैंकिंग कंपनियों का भविष्य इन उभरती प्रौद्योगिकियों द्वारा परिभाषित किया गया है।
बिग डेटा बैंकों को और अधिक ग्राहक-अनुकूल उत्पादों और सेवाओं को लॉन्च करने के साथ-साथ बैंकिंग परिचालन का विस्तार करने के लिए विभिन्न स्रोतों से एकत्रित असंरचित वित्तीय और व्यक्तिगत डेटा का उपयोग करके दृष्टि (vision) विकसित करने में मदद करता है। बिग डेटा की परिभाषा – वह डेटा है जिसमें अधिक विविधता होती है, जो बढ़ती हुई मात्रा में और अधिक वेग के साथ आता है। इसे तीन V के रूप में भी जाना जाता है। सीधे शब्दों में कहें, बिग डेटा बड़ा है, अधिक जटिल डेटा सेट है और विशेष रूप से नए डेटा स्रोतों से प्राप्त होता है। ये डेटा सेट इतने विशाल हैं कि पारंपरिक डेटा प्रोसेसिंग सॉफ़्टवेयर उन्हें कुशलता से प्रबंधित नहीं कर सकता है। लेकिन इन विशाल डेटा का उपयोग उन व्यावसायिक समस्याओं को दूर करने के लिए किया जा सकता है जिनसे हम पहले निपटने में सक्षम नहीं होते।
एआई-एमएल (आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और मशीन लर्निंग) बैंकों को अपनी कोर-बैंकिंग सेवाओं को स्वचालित करने के काम में विशेषज्ञता और विशिष्टता प्रदान करता है, जिससे बैंक/ग्राहक संबंध बेहतर हो जाते हैं। बैंकिंग स्वचालन वह कार्य है – जो पहले व्यक्तिगत रूप से टेलर द्वारा किया जाता था और जो अब पूरी तरह से स्वचालित है। अपने सबसे बुनियादी स्तर पर, बैंकिंग स्वचालन एक स्वचालित सिक्का काउंटर की तरह लग सकता है, जो मानवीय हस्तक्षेप के बिना बड़ी मात्रा में सिक्कों की त्वरित और सटीक गणना करने का कार्य करता है।
बैंक अब ब्लॉकचेन जैसी शक्तिशाली तकनीक को शामिल कर रहे हैं ताकि लेन-देन रिकॉर्ड करने के लिए एक कुशल वितरित बहीखाता विकसित किया जा सके जिससे वित्तीय डेटा सुरक्षित रहे। एक ब्लॉकचेन में, डेटा को एक नेटवर्क पर कई “नोड” कंप्यूटरों में वितरित किए जाने वाले ब्लॉक नामक खंडों में तोड़ा जाता है। इन सभी सफल नोड्स में पूर्ववर्ती नोड्स में संग्रहीत लेनदेन के संदर्भ उपलब्ध हैं। ब्लॉक को एक साथ क्रिप्टोग्राफिक रूप से “जंजीर” (Chain) किया जाता है, ताकि प्रत्येक ब्लॉक “उन सभी ब्लॉकों से सहमत हो” जो इससे पहले हैं। प्रत्येक नोड कंप्यूटर कभी बनाए गए सभी ब्लॉकों के पूर्ण रिकॉर्ड की अपनी प्रति बनाए रखता है। यदि कोई ब्लॉक बदल दिया गया, तो उसके बाद का कोई भी ब्लॉक इसके साथ “सहमत” नहीं होगा और यह स्पष्ट होगा कि परिवर्तन हुआ था। श्रृंखला को फिर से वैध बनाने के लिए प्रत्येक बाद के ब्लॉक को बदलने की आवश्यकता होगी। लेकिन पिछले ब्लॉकों से सिर्फ एक नया ब्लॉक सहमत होने के लिए बहुत अधिक गणना की आवश्यकता होती है, और ब्लॉक की एक पूरी श्रृंखला को संशोधित करने के लिए ताकि वे सभी सहमत हों फिर से इतनी गणना की आवश्यकता होगी कि यह किसी के लिए भी व्यावहारिक नहीं है। तो ब्लॉकचेन डेटा को संग्रहीत करने का एक ऐसा साधन प्रदान करता है जिससे किसी का पता लगाए बिना डेटा को बदलना व्यावहारिक रूप से असंभव है।
क्लाउड कम्प्यूटिंग : इसे थोड़ा विस्तृत रूप में कहें तो एक सीधी सी बात है कि अब तक जो सॉफ्टवेयर प्रोग्राम आप स्थानीय रूप से अपने कम्प्यूटर और लैपटॉप-नोटबुक पर संग्रहित
करते थे, अब इनकी कतई आवश्यकता नहीं है क्योंकि ये सब सॉफ्टवेयर अब आपको वेब सेवाओं के जरिए मिला करेंगे। वेब होस्टिंग के क्षेत्र में भी क्लाउड का उपयोग कर नवीनतम प्रकार की वेब होस्टिंग , सेवा क्लाउड होस्टिंग के माध्यम से प्रस्तुत की गई है।
रोबोटिक प्रोसेस ऑटोमेशन (RPA): वित्त में आरपीए को वित्तीय क्षेत्र में मानवीय प्रयासों को बढ़ाने और बदलने के लिए रोबोटिक प्रयोगों के उपयोग के रूप में जाना जा सकता है। RPA बैंकों और लेखा विभागों को दोहराई जाने वाली मैन्युअल प्रक्रियाओं को स्वचालित करने में मदद करता है, जिससे कर्मचारियों को अधिक महत्वपूर्ण कार्यों पर ध्यान केंद्रित करने और फर्म को प्रतिस्पर्धात्मक लाभ प्राप्त करने की दिशा और परिस्थितियाँ मिलती है। एक बुनियादी नियम-संचालित रोबोटिक प्रक्रिया स्वचालन तक सीमित है जो संभव है। यह बिना किसी बदलाव के कार्यों को स्वचालित करने तक सीमित है। उदाहरण के लिए, यह किसी खाते में लॉग इन कर सकता है, कुछ फ़ाइलें स्थानांतरित कर सकता है और लॉग आउट कर सकता है। आरपीए को और बढ़ाने के लिए, बैंक आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस तकनीकों जैसे मशीन लर्निंग और नेचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग क्षमताओं को जोड़कर इंटेलिजेंट ऑटोमेशन को लागू करते हैं। यह आरपीए सॉफ्टवेयर को जटिल प्रक्रियाओं को संभालने, मानवीय भाषा को समझने, भावनाओं को पहचानने और वास्तविक समय के डेटा के अनुकूल होने में सक्षम बनाता है।
कोविड-19 संकट के कारण देश में डिजिटल डिजिटल लेन-देन बढ़ा क्योंकि सामाजिक दूरी के मानदंडों ने शाखा संचालन को लगभग अस्थिर कर दिया था, और बैंकों को ग्राहक-सामना करने वाले कार्यों के लिए दूरस्थ समाधानों पर ध्यान केंद्रित करने की आवश्यकता थी। ऐप-आधारित डिजिटल भुगतान प्रदाताओं, ई-वॉलेट और भुगतान बैंकों ने महामारी के दौरान अपने कारोबार का विस्तार किया। और इस अवधि में ही
पेटीएम पेमेंट बैंक ने अपने बचत उत्पादों की पेशकश भी शुरू कर दी, माइक्रो-लोन के लिए नए उधार देने वाले स्रोत सामने आए(जो पारंपरिक बैंकों के कार्य क्षेत्र थे
), और नए फिनटेक ने लोगों को क्रेडिट और विदेशी मुद्रा उत्पादों की भी पेशकश करना शुरू कर दिया। FY20 में, नए खुदरा डिजिटल भुगतानों की संख्या ने 30 बिलियन का आंकड़ा पार कर लिया और इस तरह के लेनदेन का मूल्य भारत में पहली बार तीन लाख बिलियन रुपये से अधिक हो गया। यह कहा जाता है कि डिजिटल भुगतान पर कोविड-19 का प्रभाव भारत में नोटबंदी के बाद के अभियान की तुलना में अधिक है। बैंकरों के बिना बैंकिंग, व्यापारियों के बिना व्यापार और शाखाओं के बिना सेवा की कल्पना करें। आज के अधिकांश बैंकिंग लेनदेन को पहले से ही ऑनलाइन किया जा चुका है, इसलिए यह समझ में आता है कि बैंकिंग को और भी सुविधाजनक बनाने के लिए इंटरनेट के माध्यम से अतिरिक्त सेवाएं प्रदान की जाएंगी। प्रौद्योगिकी के कारण बैंकों की लेखा और प्रबंधन प्रणाली बदल गई है। नई तकनीक का क्रियान्वयन महंगा हो सकता है, लेकिन इसके लाभ असीमित हैं।
एक आम आदमी के लिए, बैंकिंग सेवाओं के डिजिटलीकरण का अर्थ भुगतान और प्राप्तियों का डिजिटलीकरण हो सकता है, लेकिन वास्तव में इसमें बहुत सी अन्य गतिविधियाँ भी शामिल हैं। किसी अन्य व्यवसाय या संगठन की तरह, बैंकों में भी विक्रेता और ग्राहक होते हैं। पिछले कुछ वर्षों में, बैंक ग्राहकों के साथ-साथ विक्रेताओं को सेवाएं प्रदान करने के लिए अपने तकनीकी में सोच-समझकर सुधार कर रहे हैं। इन परिस्थितियों में, बैंकों और अन्य वित्तीय संस्थानों ने बैंकिंग के लगभग सभी कार्यों में प्रौद्योगिकी के कार्यान्वयन को प्रोत्साहित किया है, चाहे वह क्रेडिट रेटिंग, CIBIL स्कोर, निवेश बैंकिंग, उधार, निजी बैंकिंग, उपभोक्ता सेवा और ऋण आदि हों। कर्मचारी उत्पादकता में सुधार और बेहतर उपभोक्ता अनुभव प्रदान करने के परिणामस्वरूप – दुनिया के कुछ सबसे बड़े बैंक जटिल वित्तीय संगठन बन गए हैं और बैंकिंग क्षेत्र के भविष्य में और भी जटिल होने की उम्मीद है। बैंकों के लिए यह महत्वपूर्ण है कि वे नवीनतम तकनीक के साथ बने रहें और अपने ग्राहकों के लिए अनुकूलित सेवाओं का विकास करें। बैंकों को न केवल व्यक्तिगत ग्राहकों की सेवा करने की आवश्यकता है, बल्कि कॉर्पोरेट ग्राहकों के बारे में भी सोचना चाहिए। वाणिज्यिक बैंकिंग में जमा सेवाएं, ऋण सेवाएं, नकदी प्रबंधन और विदेशी मुद्रा शामिल हैं। निवेश बैंकिंग में परिसंपत्ति प्रतिभूतिकरण से लेकर कॉर्पोरेट पुनर्गठन तक सब कुछ शामिल है।
उपसंहार: ये प्रौद्योगिकियां नई संभावनाएं खोलती हैं। बैंकों सहित वित्तीय संस्थानों को यह जांचने के लिए अपनी डिजिटल रणनीति का पुनर्मूल्यांकन करना होगा कि क्या वे भविष्य की जरूरतों को पूरा करने में सक्षम हैं। इसके अलावा, इस तरह के प्रौद्योगिकी के लिए रोडमैप की रूपरेखा तैयार करने की भी आवश्यकता है। तकनीकी क्षमताओं से परे, बैंक अब पहले से कहीं अधिक बारीकी से अपने ग्राहकों की जरूरतों पर विचार कर रहे ह।
बैंकिंग उद्योग तकनीकी नवाचारों और बदलते ग्राहक व्यवहार की तुलना में जबरदस्त परिवर्तन के दौर से गुजर रहा है। फिनटेक स्टार्टअप्स ने विविध ग्राहक वर्ग के अनुरूप नवीन उत्पादों और सेवाओं के साथ इस परिवर्तन में क्रांति ला दी है, जो वास्तव में, बैंकिंग सेवाओं से वंचित समुदायों के वित्तीय समावेशन का कारण बना, क्योंकि नए डिजिटल उत्पाद ग्रामीण क्षेत्रों में समान रूप से लोकप्रिय और प्रभावी हैं। आज, फिनटेक कंपनी अपने उत्पादों और सेवाओं में कई अत्याधुनिक तकनीकों को शामिल करके वित्तीय सेवा उद्योग में प्रतिस्पर्धी के रूप में उभर रही हैं। एटीएम, ऑनलाइन बैंकिंग, मोबाइल बैंकिंग, पॉइंट-ऑफ-सेल (पीओएस) मशीनें शुरुआती तकनीकें थीं जिन्हें बैंकों ने अपनाया। एआई-एमएल, बिग डेटा, ब्लॉकचैन, क्लाउड कंप्यूटिंग और रोबोटिक प्रोसेस ऑटोमेशन जैसी नए युग की तकनीकों के उद्भव ने, बैंकिंग उद्योग को विभिन्न समूहों के लोगों को ग्राहक-केंद्रित सेवाएं प्रदान करने में सक्षम बनाया। बैंकिंग कंपनियों का भविष्य इन उभरती प्रौद्योगिकियों द्वारा परिभाषित किया गया है।
बिग डेटा बैंकों को और अधिक ग्राहक-अनुकूल उत्पादों और सेवाओं को लॉन्च करने के साथ-साथ बैंकिंग परिचालन का विस्तार करने के लिए विभिन्न स्रोतों से एकत्रित असंरचित वित्तीय और व्यक्तिगत डेटा का उपयोग करके दृष्टि (vision) विकसित करने में मदद करता है। बिग डेटा की परिभाषा – वह डेटा है जिसमें अधिक विविधता होती है, जो बढ़ती हुई मात्रा में और अधिक वेग के साथ आता है। इसे तीन V के रूप में भी जाना जाता है। सीधे शब्दों में कहें, बिग डेटा बड़ा है, अधिक जटिल डेटा सेट है और विशेष रूप से नए डेटा स्रोतों से प्राप्त होता है। ये डेटा सेट इतने विशाल हैं कि पारंपरिक डेटा प्रोसेसिंग सॉफ़्टवेयर उन्हें कुशलता से प्रबंधित नहीं कर सकता है। लेकिन इन विशाल डेटा का उपयोग उन व्यावसायिक समस्याओं को दूर करने के लिए किया जा सकता है जिनसे हम पहले निपटने में सक्षम नहीं होते।
एआई-एमएल (आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और मशीन लर्निंग) बैंकों को अपनी कोर-बैंकिंग सेवाओं को स्वचालित करने के काम में विशेषज्ञता और विशिष्टता प्रदान करता है, जिससे बैंक/ग्राहक संबंध बेहतर हो जाते हैं। बैंकिंग स्वचालन वह कार्य है – जो पहले व्यक्तिगत रूप से टेलर द्वारा किया जाता था और जो अब पूरी तरह से स्वचालित है। अपने सबसे बुनियादी स्तर पर, बैंकिंग स्वचालन एक स्वचालित सिक्का काउंटर की तरह लग सकता है, जो मानवीय हस्तक्षेप के बिना बड़ी मात्रा में सिक्कों की त्वरित और सटीक गणना करने का कार्य करता है।
बैंक अब ब्लॉकचेन जैसी शक्तिशाली तकनीक को शामिल कर रहे हैं ताकि लेन-देन रिकॉर्ड करने के लिए एक कुशल वितरित बहीखाता विकसित किया जा सके जिससे वित्तीय डेटा सुरक्षित रहे। एक ब्लॉकचेन में, डेटा को एक नेटवर्क पर कई “नोड” कंप्यूटरों में वितरित किए जाने वाले ब्लॉक नामक खंडों में तोड़ा जाता है। इन सभी सफल नोड्स में पूर्ववर्ती नोड्स में संग्रहीत लेनदेन के संदर्भ उपलब्ध हैं। ब्लॉक को एक साथ क्रिप्टोग्राफिक रूप से “जंजीर” (Chain) किया जाता है, ताकि प्रत्येक ब्लॉक “उन सभी ब्लॉकों से सहमत हो” जो इससे पहले हैं। प्रत्येक नोड कंप्यूटर कभी बनाए गए सभी ब्लॉकों के पूर्ण रिकॉर्ड की अपनी प्रति बनाए रखता है। यदि कोई ब्लॉक बदल दिया गया, तो उसके बाद का कोई भी ब्लॉक इसके साथ “सहमत” नहीं होगा और यह स्पष्ट होगा कि परिवर्तन हुआ था। श्रृंखला को फिर से वैध बनाने के लिए प्रत्येक बाद के ब्लॉक को बदलने की आवश्यकता होगी। लेकिन पिछले ब्लॉकों से सिर्फ एक नया ब्लॉक सहमत होने के लिए बहुत अधिक गणना की आवश्यकता होती है, और ब्लॉक की एक पूरी श्रृंखला को संशोधित करने के लिए ताकि वे सभी सहमत हों फिर से इतनी गणना की आवश्यकता होगी कि यह किसी के लिए भी व्यावहारिक नहीं है। तो ब्लॉकचेन डेटा को संग्रहीत करने का एक ऐसा साधन प्रदान करता है जिससे किसी का पता लगाए बिना डेटा को बदलना व्यावहारिक रूप से असंभव है।
क्लाउड कम्प्यूटिंग : इसे थोड़ा विस्तृत रूप में कहें तो एक सीधी सी बात है कि अब तक जो सॉफ्टवेयर प्रोग्राम आप स्थानीय रूप से अपने कम्प्यूटर और लैपटॉप-नोटबुक पर संग्रहित
करते थे, अब इनकी कतई आवश्यकता नहीं है क्योंकि ये सब सॉफ्टवेयर अब आपको वेब सेवाओं के जरिए मिला करेंगे। वेब होस्टिंग के क्षेत्र में भी क्लाउड का उपयोग कर नवीनतम प्रकार की वेब होस्टिंग , सेवा क्लाउड होस्टिंग के माध्यम से प्रस्तुत की गई है।
रोबोटिक प्रोसेस ऑटोमेशन (RPA): वित्त में आरपीए को वित्तीय क्षेत्र में मानवीय प्रयासों को बढ़ाने और बदलने के लिए रोबोटिक प्रयोगों के उपयोग के रूप में जाना जा सकता है। RPA बैंकों और लेखा विभागों को दोहराई जाने वाली मैन्युअल प्रक्रियाओं को स्वचालित करने में मदद करता है, जिससे कर्मचारियों को अधिक महत्वपूर्ण कार्यों पर ध्यान केंद्रित करने और फर्म को प्रतिस्पर्धात्मक लाभ प्राप्त करने की दिशा और परिस्थितियाँ मिलती है। एक बुनियादी नियम-संचालित रोबोटिक प्रक्रिया स्वचालन तक सीमित है जो संभव है। यह बिना किसी बदलाव के कार्यों को स्वचालित करने तक सीमित है। उदाहरण के लिए, यह किसी खाते में लॉग इन कर सकता है, कुछ फ़ाइलें स्थानांतरित कर सकता है और लॉग आउट कर सकता है। आरपीए को और बढ़ाने के लिए, बैंक आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस तकनीकों जैसे मशीन लर्निंग और नेचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग क्षमताओं को जोड़कर इंटेलिजेंट ऑटोमेशन को लागू करते हैं। यह आरपीए सॉफ्टवेयर को जटिल प्रक्रियाओं को संभालने, मानवीय भाषा को समझने, भावनाओं को पहचानने और वास्तविक समय के डेटा के अनुकूल होने में सक्षम बनाता है।
कोविड-19 संकट के कारण देश में डिजिटल डिजिटल लेन-देन बढ़ा क्योंकि सामाजिक दूरी के मानदंडों ने शाखा संचालन को लगभग अस्थिर कर दिया था, और बैंकों को ग्राहक-सामना करने वाले कार्यों के लिए दूरस्थ समाधानों पर ध्यान केंद्रित करने की आवश्यकता थी। ऐप-आधारित डिजिटल भुगतान प्रदाताओं, ई-वॉलेट और भुगतान बैंकों ने महामारी के दौरान अपने कारोबार का विस्तार किया। और इस अवधि में ही
पेटीएम पेमेंट बैंक ने अपने बचत उत्पादों की पेशकश भी शुरू कर दी, माइक्रो-लोन के लिए नए उधार देने वाले स्रोत सामने आए(जो पारंपरिक बैंकों के कार्य क्षेत्र थे
), और नए फिनटेक ने लोगों को क्रेडिट और विदेशी मुद्रा उत्पादों की भी पेशकश करना शुरू कर दिया। FY20 में, नए खुदरा डिजिटल भुगतानों की संख्या ने 30 बिलियन का आंकड़ा पार कर लिया और इस तरह के लेनदेन का मूल्य भारत में पहली बार तीन लाख बिलियन रुपये से अधिक हो गया। यह कहा जाता है कि डिजिटल भुगतान पर कोविड-19 का प्रभाव भारत में नोटबंदी के बाद के अभियान की तुलना में अधिक है। बैंकरों के बिना बैंकिंग, व्यापारियों के बिना व्यापार और शाखाओं के बिना सेवा की कल्पना करें। आज के अधिकांश बैंकिंग लेनदेन को पहले से ही ऑनलाइन किया जा चुका है, इसलिए यह समझ में आता है कि बैंकिंग को और भी सुविधाजनक बनाने के लिए इंटरनेट के माध्यम से अतिरिक्त सेवाएं प्रदान की जाएंगी। प्रौद्योगिकी के कारण बैंकों की लेखा और प्रबंधन प्रणाली बदल गई है। नई तकनीक का क्रियान्वयन महंगा हो सकता है, लेकिन इसके लाभ असीमित हैं।
एक आम आदमी के लिए, बैंकिंग सेवाओं के डिजिटलीकरण का अर्थ भुगतान और प्राप्तियों का डिजिटलीकरण हो सकता है, लेकिन वास्तव में इसमें बहुत सी अन्य गतिविधियाँ भी शामिल हैं। किसी अन्य व्यवसाय या संगठन की तरह, बैंकों में भी विक्रेता और ग्राहक होते हैं। पिछले कुछ वर्षों में, बैंक ग्राहकों के साथ-साथ विक्रेताओं को सेवाएं प्रदान करने के लिए अपने तकनीकी में सोच-समझकर सुधार कर रहे हैं। इन परिस्थितियों में, बैंकों और अन्य वित्तीय संस्थानों ने बैंकिंग के लगभग सभी कार्यों में प्रौद्योगिकी के कार्यान्वयन को प्रोत्साहित किया है, चाहे वह क्रेडिट रेटिंग, CIBIL स्कोर, निवेश बैंकिंग, उधार, निजी बैंकिंग, उपभोक्ता सेवा और ऋण आदि हों। कर्मचारी उत्पादकता में सुधार और बेहतर उपभोक्ता अनुभव प्रदान करने के परिणामस्वरूप – दुनिया के कुछ सबसे बड़े बैंक जटिल वित्तीय संगठन बन गए हैं और बैंकिंग क्षेत्र के भविष्य में और भी जटिल होने की उम्मीद है। बैंकों के लिए यह महत्वपूर्ण है कि वे नवीनतम तकनीक के साथ बने रहें और अपने ग्राहकों के लिए अनुकूलित सेवाओं का विकास करें। बैंकों को न केवल व्यक्तिगत ग्राहकों की सेवा करने की आवश्यकता है, बल्कि कॉर्पोरेट ग्राहकों के बारे में भी सोचना चाहिए। वाणिज्यिक बैंकिंग में जमा सेवाएं, ऋण सेवाएं, नकदी प्रबंधन और विदेशी मुद्रा शामिल हैं। निवेश बैंकिंग में परिसंपत्ति प्रतिभूतिकरण से लेकर कॉर्पोरेट पुनर्गठन तक सब कुछ शामिल है।
उपसंहार: ये प्रौद्योगिकियां नई संभावनाएं खोलती हैं। बैंकों सहित वित्तीय संस्थानों को यह जांचने के लिए अपनी डिजिटल रणनीति का पुनर्मूल्यांकन करना होगा कि क्या वे भविष्य की जरूरतों को पूरा करने में सक्षम हैं। इसके अलावा, इस तरह के प्रौद्योगिकी के लिए रोडमैप की रूपरेखा तैयार करने की भी आवश्यकता है। तकनीकी क्षमताओं से परे, बैंक अब पहले से कहीं अधिक बारीकी से अपने ग्राहकों की जरूरतों पर विचार कर रहे ह
