लेख का मुख्य बिंदु यह है कि वित्तीय AI की प्रतिस्पर्धा इस बात पर नहीं है कि कौन एक और अधिक बातचीत करने वाला "वित्तीय ChatGPT" बना सकता है, बल्कि इस बात पर है कि कौन वित्तीय पेशेवरों के दैनिक कार्य उपकरणों (जैसे Excel, PPT, Word) और मुख्य व्यावसायिक प्रक्रियाओं (जैसे जांच, अनुमोदन) में गहराई से एकीकृत हो सकता है और सीधे समीक्षा और आर्काइव के लिए योग्य "प्राप्ति" उत्पन्न कर सकता है।

लेखक: Resonant Ones

स्रोत: Suichu.AI

फाइनेंशियल एआई की प्रतिस्पर्धा "जो बातचीत करेगा" नहीं, बल्कि "जो एक्सेल, पीपीटी और अनुमोदन प्रवाह में प्रवेश करेगा" में है।

बहुत से लोग सोचते हैं कि वित्तीय AI की प्रतिस्पर्धा, एक ऐसे बड़े मॉडल को प्रशिक्षित करना है जो वित्त को बेहतर समझता हो।

लेकिन Claude for Financial Services ने वास्तविक उत्तर को उजागर किया: वित्तीय AI का केंद्र मॉडल नहीं, बल्कि कार्यप्रवाह है।

यह AI को उपयोगकर्ताओं के साथ स्टॉक के बारे में बात करने के लिए नहीं है, बल्कि AI को Excel, PPT, Word, निवेश शोध, निवेश बैंकिंग, ड्यू डिलीजेंस, कम्प्लायंस, रीकंकिलिएशन और अनुमोदन प्रवाह में शामिल करने के लिए है।

यह मामला देशी उद्यमियों के लिए बहुत महत्वपूर्ण है। क्योंकि अगर आप अभी भी "फाइनेंशियल ChatGPT" पर काम कर रहे हैं, तो बड़ी कंपनियों, डेटा टर्मिनल और ऑफिस सूट द्वारा आपको निगल लिया जाएगा; लेकिन अगर आप फाइनेंशियल संस्थानों के दैनिक दोहराए जाने वाले Excel, PPT, Word और अनुमोदन पैकेज को संभाल सकते हैं, तो अभी अवसर शुरू हो रहे हैं।

एक वास्तविक परिदृश्य

पिछले महीने मैंने एक PE करने वाले दोस्त से बात की। उनकी टीम ने एक उपभोक्ता कंपनी के लिए ड्यू डिलिजेंस किया, और उन्हें 17 फोल्डर और 400 से अधिक फाइलें मिलीं—अनुबंध, ऑडिट रिपोर्ट, बैंक स्टेटमेंट, ऑर्डर डिटेल्स, इंटरव्यू सारांश, प्रबंधन सामग्री।

पहले एक VP और दो विश्लेषकों को एक अच्छा IC Memo ड्राफ्ट तैयार करने में दो हफ्ते लगते थे।

अब क्या? अगर कोई व्यक्ति (या एजेंट) 24 घंटे में डेटा संग्रह, जोखिम चिह्नित करना, अनुपलब्ध आइटम पहचानना और प्रारंभिक रूप बनाना कर सकता है—क्या आपको लगता है कि ग्राहक इसके लिए भुगतान करेगा?

यह काल्पनिक नहीं है। Claude for Financial Services पहले से ही यह काम कर रहा है। और यह एक ऐप नहीं, बल्कि एक «एजेंट + कौशल + कनेक्टर + डिलीवरेबल + मानवीय स्वीकृति» उत्पाद प्रणाली को ओपन सोर्स कर रहा है।

सबसे पहली खोज यह है। क्लॉड फॉर फाइनेंशियल सर्विसेज की उत्पाद संरचना वास्तव में सरल है: एजेंट एंड-टू-एंड कार्यों के लिए जिम्मेदार है, स्किल फाइनेंशियल प्रोफेशनल प्रक्रियाओं को संग्रहीत करता है, कनेक्टर फाइनेंशियल डेटा और एंटरप्राइज इंटरनल सिस्टम्स से जुड़ता है, एक्सेल, पावरपॉइंट, वर्ड अंतिम डिलीवरेबल्स को संभालते हैं, और अधिकार, संदर्भ, ऑडिट और मानव समीक्षा के साथ सुनिश्चित किया जाता है कि वित्तीय संस्थान इसका उपयोग कर सकें।

पिछले वित्तीय AI का रूप यह था कि आप एक प्रश्न पूछते हैं, AI एक उत्तर देता है। लेकिन वित्तीय संस्थानों को वास्तव में जो चाहिए वह है: मुझे कुछ डेटा दें, मुझे एक ऐसा आउटपुट चाहिए जिसे समीक्षा किया जा सके, संदर्भित किया जा सके, आर्काइव किया जा सके और व्यावसायिक प्रणाली में शामिल किया जा सके। इन दोनों के बीच भारी अंतर है। वित्तीय AI का मूल्य चैटबॉक्स में नहीं, बल्कि आउटपुट में है।

एक और महत्वपूर्ण परिवर्तन यह है कि घरेलू वित्तीय संस्थानें अब देखते रहने की स्थिति में नहीं हैं।

2025 से 2026 तक, मैंने लागू होने की स्थिति को तीन स्तरों में देखा। बैंक सबसे तेजी से आगे बढ़ रहे हैं, जिसमें चीना बैंक ने DeepSeek का निजी स्थापना पूरा किया है और सैकड़ों परिदृश्यों को कवर किया है। सिनची जियानटॉउ फंड ने DeepSeek का उपयोग REITs की जांच के लिए किया है, जिससे 5 कर्मचारियों के 70 दिनों का कार्य 1 कर्मचारी के 10 दिनों में समाप्त हो गया—दक्षता में 30 गुना की वृद्धि हुई।

बीएमसी इंश्योरेंस भी शामिल हो गया है, सिंचुआ ट्रेडिंग सेक्युरिटीज ने मल्टी-एजेंट आधारित निवेश सलाह सेवा शुरू की है, बीएमसी इंश्योरेंस ने डीपसीक को जोड़कर पेशेवर ज्ञान भंडार बनाया है, और पिंगअन के मॉडल ने आधे साल में 818 करोड़ बार का उपयोग किया है।

लेकिन वास्तविक रूप से दिलचस्प तीसरे स्तर है—PE, एसेट मैनेजमेंट और वेल्थ मैनेजमेंट। उनके पास अधिक डेटा, अधिक बजट और बड़ा डिलीवरी दबाव है, लेकिन वर्तमान में अधिकांश अभी POC चरण में हैं। इसे पिछड़ेपन नहीं कहते, इसे स्टार्टअप का अवसर कहते हैं।

स्टार्टअप के प्रवेश की बात आए तो, बहुत से लोग पहली प्रतिक्रिया के रूप में फाइनेंशियल वर्जन ऑफ ChatGPT करने की सोचते हैं। लेकिन इस बात का जोखिम बहुत अधिक है, क्योंकि इसके साथ तीन प्रकार के मजबूत प्रतिद्वंद्वी सामने आएंगे।

मॉडल निर्माता सामान्य क्षमताओं को हर बार सस्ता बनाते जा रहे हैं। विंड, चॉइस, आईफिंड, टोंगहुआशुन जैसे वित्तीय डेटा टर्मिनल्स के पास पहले से ही डेटा और उपयोगकर्ता प्रवेश बिंदु हैं, जब AI को एम्बेड किया जाता है, तो सामान्य वित्तीय प्रश्नोत्तर के लिए अलग से शुल्क लेना मुश्किल हो जाता है। बड़े वित्तीय संस्थान अपने आंतरिक AI मिडलेयर को स्वयं विकसित करने की प्रवृत्ति रखते हैं, ताकि सामान्य क्षमताओं को अपनी अधिकार प्रणाली में शामिल किया जा सके।

एक स्टार्टअप सीधे संघर्ष में है, तीन ओर से घेरा गया है।

लेकिन अगर आप इनपुट की बजाय ऑपरेशनल लेयर को देखें, तो स्थिति अलग हो जाती है। वर्टिकल ऑपरेशनल लेयर का क्या मतलब है? इसका मतलब है कि एक विशिष्ट भूमिका, एक विशिष्ट प्रक्रिया और एक विशिष्ट आउटपुट के चारों ओर AI को गहराई से लागू करना। उदाहरण के लिए, PE/इन्वेस्टमेंट बैंकिंग के ड्यू डिलीजेंस डॉक्यूमेंट्स को स्ट्रक्चराइज़ करना, Excel फाइनेंशियल मॉडल की ऑडिट, क्रेडिट अप्रूवल मटेरियल की प्रारंभिक समीक्षा, कॉम्प्लायंस चेकलिस्ट का स्वयं से उत्पादन, बीमा क्लेम और अंडरव्राइटिंग मटेरियल की सहायता से समीक्षा, कस्टमर मैनेजर की मीटिंग मिनट्स का स्वचालित संग्रह।

ये दिशाएँ "फाइनेंशियल लार्ज मॉडल" जितनी विशाल नहीं लगतीं, लेकिन ग्राहक बजट के अधिक करीब हैं।

कौन सा उत्पाद बनाने लायक है

मैंने सारांशित किया कि चारों शर्तों को एक साथ पूरा करना आवश्यक है।

डेटा को संभालें

वास्तविक उच्च मूल्य वाले स्थितियाँ अक्सर ग्राहक के आंतरिक फ़ाइलों, CRM, नेटस्टोरेज, ईमेल, अनुबंधों और अनुमोदन प्रणाली से जुड़ती हैं। केवल सार्वजनिक वेबपेजों को संसाधित करने का मूल्य बहुत सीमित है।

प्रक्रिया काम करती है

फाइनेंशियल यूजर्स AI के लिए अपनी कार्य प्रक्रिया नहीं बदलेंगे। उत्पाद को उनके द्वारा पहले से उपयोग किए जा रहे Excel, PPT, Feishu, Enterprise WeChat, DingTalk, WPS, CRM में शामिल होना चाहिए।

Document जमा करें

संस्थागत निवेशक उत्तरों के लिए नहीं, बल्कि सामग्री के लिए भुगतान करते हैं। समीक्षा पत्र, मेमो, डेक और एक्सेल निकालने की क्षमता ही भुगतान की इच्छा जगाती है।

Keep the responsibility boundary

AI को संदर्भ, ट्रेस, अधिकार, ऑडिट और मानवीय समीक्षा का समर्थन करना चाहिए। निवेश सुझाव नहीं देना चाहिए, स्वचालित लेनदेन नहीं करना चाहिए, और अंतिम अनुमोदन का स्थान नहीं लेना चाहिए।

इन चार में से एक भी नहीं होगा, तो उत्पाद वास्तविक उत्पादन परिवेश में प्रवेश करने में कठिनाई का सामना करेगा।

अगर आप दृष्टिकोण को दूर ले जाएं और आगामी 24 महीनों को देखें, तो मुझे लगता है कि सात सबसे महत्वपूर्ण उप-क्षेत्र हैं।

अनुसंधान और निष्कर्षण सबसे पहले। अधिक डेटा, समय कम, और स्पष्ट आउटपुट, यह Hebbia और Rogo की दिशा के सबसे निकट है।

दूसरा है एक्सेल मॉडल ऑडिट—इन्वेस्टमेंट बैंकिंग, PE, क्रेडिट, एसेट मैनेजमेंट में बहुत सारे एक्सेल होते हैं, जिनमें फॉर्मूला त्रुटियाँ, हार्डकोडेड डेटा और असमान अनुमान होते हैं, जहाँ AI की सहायता का बहुत बड़ा स्थान है।

क्रेडिट अनुमोदन सहायता तीसरे स्थान पर है, बैंक और गैर-बैंक दोनों को दस्तावेज़ प्रारंभिक समीक्षा, लेनदेन विश्लेषण, जोखिम निकालना और क्रेडिट रिपोर्ट उत्पन्न करने की आवश्यकता होती है। अनुपालन समीक्षा चौथे स्थान पर है, नियमों की तुलना, मार्केटिंग सामग्री की समीक्षा, KYC जांच, सभी के लिए संदर्भित और ट्रेस करने योग्य AI सहायक उपयुक्त हैं।

फंड एडमिनिस्ट्रेशन और फाइनेंशियल ऑपरेशन्स के लिए रिकॉन्सिलिएशन, वैल्यूएशन, फीस वेरिफिकेशन और ऑडिट वर्किंग पेपर्स बहुत प्रोसेस-ड्रिवन होते हैं और त्रुटि की लागत बहुत अधिक होती है।

बीमा दावे और अंडरराइटिंग दस्तावेज़ अधिक हैं, नियम अधिक हैं, जांच का दबाव अधिक है, लेकिन मानव पुष्टि को बनाए रखना आवश्यक है।

अंत में, ग्राहक प्रबंधक और निवेश सलाहकार Copilot हैं, जो AI द्वारा सीधे निवेश सलाह नहीं देते, बल्कि सलाहकारों को मीटिंग से पहले की तैयारी, उत्पाद व्याख्या, मीटिंग के सारांश और CRM अपडेट में मदद करते हैं।

इन सात दिशाओं की एक सामान्य पूर्वधारणा है: उत्पाद को ऑडिट करने योग्य, संदर्भित करने योग्य और निजीकृत करने योग्य होना चाहिए।

संस्थागत संगठन "AI ने शायद ऐसा कहा है" को स्वीकार नहीं करते। डिजिटल डेटा कहाँ से आया? संदर्भ कहाँ है? किसने समीक्षा की? डेटा बाहर निकला है? यह खरीदारी निर्णय की पूर्वशर्त है। इसलिए शुरुआत से ही संदर्भ का ट्रेस, मानवीय स्वीकृति, डेटा अलगाव और ऑपरेशन लॉगिंग को डिज़ाइन किया जाना चाहिए। यह केवल अनुपालन लागत नहीं है, बल्कि उत्पाद की बाधा है।

एक बड़ा ट्रेंड भी है। मॉडल क्षमताओं के कमोडिटीकरण के बाद, अवसर workflow, connector और गवर्नेंस लेयर की ओर जा रहे हैं। जैसे कि पिछली बार云计算 ने IT बुनियादी ढांचे को API में बदल दिया, नई पीढ़ी के उद्यमी उस पर SaaS बनाएंगे। आज के बड़े मॉडल के लिए भी ऐसा ही है—जो व्यवसाय workflow को इस पर पैकेज कर सकता है, उसके पास बाधा है।

फाइनेंशियल इंडस्ट्री में ज्ञान-आधारित कार्यों की जानकारी घनत्व अधिक, फॉर्मेट की आवश्यकताएँ उच्च और जिम्मेदारी के प्रतिबंध मजबूत होते हैं, इन विशेषताओं के कारण यह क्षेत्र सामान्य AI द्वारा तुरंत कवर नहीं किया जा सकता। यही इसका स्टार्टअप कंपनियों के लिए सुरक्षित क्षेत्र है।

कैसे शुरू करें

शुरुआत में प्लेटफॉर्म न बनाएं।

एक संकीर्ण परिदृश्य ढूंढें: वास्तविक डेटा, निर्धारित टेम्पलेट, स्पष्ट डिलीवरेबल, मानवीय समीक्षा, विभागीय बजट, और 60-90 दिनों में ROI की पुष्टि की जा सके।

ऐसा मत कहो:

मैं फाइनेंशियल इंस्टीट्यूशन्स के लिए एआई प्लेटफॉर्म बनाना चाहता हूँ।

ऐसा कहना होगा:

मैं PE/FA टीम के लिए डेटा रूम के डेटा को स्वचालित रूप से संरचित करता हूँ, जिससे ड्यू डिलिजेंस Q&A, जोखिम सूची और IC मेमो का प्रारंभिक रूप तैयार होता है।

जितना अधिक विशिष्ट, उतना ही आसानी से ट्रेड होगा।

क्या सबसे बड़ा जोखिम बड़ी कंपनियों द्वारा प्रतिस्थापित हो रहा है?

सामान्य एंट्री को प्रतिस्थापित कर दिया जाएगा। सामान्य वित्तीय प्रश्नोत्तर, सामान्य अनुसंधान सारांश और सरल डेटा क्वेरीज़ को बड़े मॉडल और डेटा टर्मिनल्स द्वारा आसानी से कवर किया जा सकता है।

लेकिन वर्टिकल डीप प्रोसेस नहीं करता।

क्योंकि बड़ी कंपनियाँ प्रत्येक विशेष भूमिका के लिए गंदा काम नहीं करना चाहतीं। वास्तविक कठिनाई यह है: ग्राहक के आंतरिक प्रणाली में एकीकरण, भूमिका प्रक्रिया को समझना, ग्राहक के टेम्पलेट के अनुकूलन, और ग्राहक के साथ POC से उत्पादन तक का साथ देना।

ये एक मॉडल API द्वारा स्वचालित रूप से हल नहीं किए जा सकते।