مضمون کا مرکزی نقطہ یہ ہے کہ فنانشل AI کی مقابلہ کی بنیاد اس بات پر نہیں ہے کہ کون ایک زیادہ بہتر "فینانشل ChatGPT" تیار کرتا ہے، بلکہ اس بات پر ہے کہ کون فنانشل پیشہ ور افراد کے روزمرہ کے ٹولز (جیسے Excel، PPT، Word) اور مرکزی کاروباری عملوں (جیسے ڈیویلپمنٹ، منظوری) میں گہرا ادماج کرتا ہے اور جانچنے اور فائل کرنے کے قابل رسمی "پروڈکٹ" فراہم کرتا ہے۔

لکھنے والے: Resonant Ones

ماخذ: Suichu.AI

فائننسی AI کی مقابلہ "جو بات چیت کرے گا" نہیں، بلکہ "جو ایکسل، پی پیٹی اور منظوری کے عمل میں داخل ہو سکے گا"۔

بہت سے لوگ سمجھتے ہیں کہ فنانسی AI کی مقابلہ، فنانس کو زیادہ سمجھنے والے بڑے ماڈل کو تربیت دینا ہے۔

لیکن Claude for Financial Services نے اصل جواب کو ظاہر کر دیا: فنانشل AI کا مرکزی نقطہ مدل نہیں، بلکہ ورک فلو ہے۔

یہ AI کو صرف صارفین کے ساتھ اسٹاک کے بارے میں بات کرنے کے لیے نہیں ہے، بلکہ AI کو Excel، PPT، Word، تحقیق اور تجزیہ، سرمایہ کاری بینک، due diligence، مطابقت، اور آڈٹ اور منظوری کے عمل میں شامل کرنے کے لیے ہے۔

یہ بات ملکی کاروباری افراد کے لیے بہت اہم ہے۔ کیونکہ اگر آپ ابھی تک "فینانشل ChatGPT" بنانے پر مبنی ہیں، تو اس کا احتمال زیادہ ہے کہ آپ بڑی کمپنیوں، ڈیٹا ٹرمینلز اور آفس سوٹس کے ذریعے دبانے لگیں گے؛ لیکن اگر آپ فنانشل اداروں کے روزانہ دہرائے جانے والے ایکسل، پی پیٹی، ورڈ اور منظوری پیکجز کو سنبھال سکتے ہیں، تو موقع ابھی شروع ہو رہا ہے۔

ایک حقیقی منظر

پچھلے ماہ میں نے ایک PE کے دوست سے بات کی۔ ان کی ٹیم نے ایک صارفین کمپنی کے لیے ڈیو ڈیل جانچ کی، جس میں 17 فولڈرز اور 400 سے زائد فائلیں موصول ہوئیں — معاہدے، آڈٹ رپورٹس، بینک اسٹیٹمنٹس، آرڈر کی تفصیلات، انٹرویو کے نوٹس، اور مینجمنٹ میٹریل۔

پہلے ایک وائس پریزیڈنٹ دو تجزیہ کاروں کے ساتھ دو ہفتے تک کام کر کے صرف ایک اچھی IC میمو کا مسودہ تیار کر سکتا تھا۔

اب؟ اگر کوئی ایک شخص (یا ایک ایجنٹ) 24 گھنٹوں میں دستاویزات کی تفصیل، خطرات کی نشاندہی، کمیوں کی شناخت اور ابتدائی مسودہ تیار کر سکے — کیا آپ کو لگتا ہے کہ کلائنٹ اس کا ادائیگی کرے گا؟

یہ فکشن نہیں ہے۔ کلاڈ فار فنانشل سروسز پہلے ہی یہ کام کر رہا ہے۔ اور یہ ایک ایپ نہیں، بلکہ ایک «ایجنٹ + سکل + کنیکٹر + ڈلیوریبل + انسانی تصدیق» کا پروڈکٹ پیراڈائم ہے جو اوپن سورس ہے۔

سب سے پہلا دریافت یہ ہے کہ Claude for Financial Services کی پروڈکٹ سٹرکچر اصل میں بہت آسان ہے: ایجنٹ end-to-end کاموں کو سنبھالتا ہے، سکل فنانشل پیشہ ورانہ عملوں کو ذخیرہ کرتا ہے، کنیکٹر فنانشل ڈیٹا اور کاروباری اندر کے سسٹمز سے جُڑتا ہے، ایکسل، پاورپوائنٹ، اور ورڈ آخری ڈیلیوریبلز کو سنبھالتے ہیں، اور اجازت، حوالہ جات، آڈٹ، اور انسانی جانچ کے ذریعے فنانشل ادارے استعمال کر سکتے ہیں۔

پچھلے مالیاتی AI کا فارمیٹ یہ تھا کہ آپ ایک سوال پوچھتے تھے، اور AI ایک جواب دیتا تھا۔ لیکن مالیاتی اداروں کو حقیقت میں چاہیے: مجھے کچھ مواد دیں، اور مجھے ایک ایسا پروڈکٹ چاہیے جسے جانچا جا سکے، حوالہ دیا جا سکے، فائل کیا جا سکے، اور بزنس سسٹم میں داخل کیا جا سکے۔ دونوں کے درمیان بہت بڑا فرق ہے۔ مالیاتی AI کی قیمت پروڈکٹ میں ہے، چیٹ باکس میں نہیں۔

ایک اور قابل توجہ تبدیلی یہ ہے کہ ملکی مالیاتی ادارے اب مشاہدہ کرنے والے نہیں رہے۔

2025 سے 2026 تک، میں نے جو عملی اطلاق دیکھا ہے، وہ تین طبقات میں تقسیم ہے۔ بینک سب سے آگے ہیں؛ بنک آف کومریس نے DeepSeek کا پرائیویٹ ڈیپلومنٹ مکمل کر لیا ہے جو سینکڑوں سیناریوز کو کور کرتا ہے۔ سینچوئن کیپٹل فنڈ نے REITs کی ڈیو ڈلیجنس کے لیے DeepSeek کا استعمال کیا، جس سے 5 افراد کا 70 دن کا کام صرف ایک شخص کے 10 دنوں میں مکمل ہو گیا — اس طرح کارکردگی 30 گنا بڑھ گئی۔

سیکورٹیز کمپنیز، پی ایچ سی آئی سی، اور سین چین کمپنیز نے بھی اس رجحان کو اپنا لیا ہے: سین چین جیان تھو سیکورٹیز نے متعدد ایجنٹس کے بنیاد پر مشورہ فراہم کیا ہے، پی ایچ سی آئی سی نے ڈیپ سیک کو جوڑ کر اپنا ماہرین کا معلوماتی ڈیٹا بیس تعمیر کیا ہے، اور پنگ این کا بڑا ماڈل صرف چھ ماہ میں 818 کروڑ بار استعمال ہوا۔

لیکن سچ مچ دلچسپ بات تیسری ٹیم ہے — PE، ایسٹ مینجمنٹ اور ویلتھ مینجمنٹ۔ ان کے پاس زیادہ ڈیٹا، زیادہ بجٹ، اور زیادہ ڈیلیوری کا دباؤ ہے، لیکن اب تک ان میں سے زیادہ تر POC مرحلے میں ہیں۔ اسے پیچھے رہ جانا نہیں کہتے، اسے اسٹارٹ اپ کا موقع کہتے ہیں۔

کاروبار شروع کرنے کے حوالے سے، بہت سے لوگ پہلی بار فکر کرتے ہیں کہ فنانشل چیٹ جی پی ٹی بنائیں۔ لیکن اس کام میں بہت بڑا خطرہ ہے، کیونکہ آپ ایک ساتھ تین قسم کے طاقتور مقابلہ کرنے والوں کا سامنا کریں گے۔

ماڈل فراہم کنندگان عام صلاحیتیں مزید سستی بناتے جائیں گے۔ فنانشل ڈیٹا ٹرمینلز جیسے ونڈ، چوئس، آئی فنڈ، ٹونگہوا شون، جن کے پاس پہلے سے ڈیٹا اور صارفین تک رسائی ہے، جب AI کو ان میں شامل کیا جائے گا تو عام فنانشل سوالات کے لیے الگ سے کرایہ لینا مشکل ہو جائے گا۔ بڑے فنانشل ادارے اپنے اندر AI مڈل ویئر بنانے کی ترجیح دیں گے اور عام صلاحیتیں اپنے اپنے اجازت نظام میں شامل کر لیں گے۔

ایک اسٹارٹ اپ سامنے سے لڑ رہا ہے، تینوں طرف سے دشمن۔

لیکن اگر آپ منظر بدل دیں اور انٹری کی بجائے آپریشنل لیول پر نظر ڈالیں، تو صورتحال مختلف ہو جاتی ہے۔ عمودی آپریشنل لیول کا کیا مطلب ہے؟ اس کا مطلب ہے کہ ایک خاص نوکری، ایک خاص عمل، یا ایک خاص ڈیلیوریبل کے اردگرد AI کو گہرا کیا جائے۔ مثلاً: PE/انویسٹمنٹ بینکنگ کے ڈیو ڈائلنس مواد کو سٹرکچرائز کرنا، ایکسل فنانشل ماڈلز کی آڈٹ، کریڈٹ اپروول مواد کا ابتدائی جائزہ، کمپلائنس ریویو فارم کا خودکار تخلیق، بیمہ دعوؤں اور اندراج مواد کی مدد سے جائزہ لینا، اور کلائنٹ منیجرز کے میٹنگ نوٹس کا خودکار ترتیب دینا۔

یہ راستے "فینانشل لارج مڈل" جیسے بڑے نہیں لگتے، لیکن صارفین کے بجٹ کے قریب تر ہیں۔

کون سا مصنوعہ خریدنے کے قابل ہے

میں نے خلاصہ کیا ہے کہ چاروں شرائط ایک ساتھ پوری ہونی چاہئیں۔

ڈیٹا کو سنبھالیں

حقیقی طور پر اعلیٰ قیمت والے مناظر، عام طور پر صارف کے اندر کے فائلز، CRM، ویب ڈسک، ای میل، معاہدے، اور منظوری سسٹم سے جُڑتے ہیں۔ صرف عوامی ویب صفحات کو ہی سنبھالنا، اس کی قیمت بہت محدود ہوتی ہے۔

عمل کامیاب ہو گیا

فائننسی صارفین AI کے لیے اپنی کام کی عادات نہیں بدلیں گے۔ پروڈکٹ کو ان کے استعمال کر رہے ایکسل، پی پیٹی، فیشُو، کارپوریٹ ویچ، دنگنگ، وی پی ایس، اور سی آر ایم میں داخل ہونا چاہیے۔

دستاویزات جمع کرائیں

ادارہ جاتی ادارے جوابات کی نہیں، بلکہ مواد کا ادائیگی کرتے ہیں۔ جانچ فارم، میمو، ڈیک، ایکسل فائلز پیدا کر سکنا ہی ادائیگی کا ارادہ ہے۔

ذمہ داری کا دائرہ برقرار رکھیں

AI کو حوالہ دینا، نشان لگانا، اجازتیں، جائزہ لینا اور انسانی جانچ کی ضرورت ہے۔ یہ سرمایہ کاری کی تجویز نہیں دے گا، خودکار ٹریڈنگ نہیں کرے گا اور آخری منظوری کی جگہ نہیں لے گا۔

ان چار میں سے ایک کم ہو جائے تو پروڈکٹ حقیقی پروڈکشن ماحول میں داخل نہیں ہو سکتا۔

اگر آپ نظر کو دور کر کے آنے والے 24 ماہ کو دیکھیں، تو میں سب سے زیادہ توجہ دینے والے سات تفصیلی شعبے دیکھتا ہوں۔

تحقیق اور due diligence پہلے نمبر پر ہے۔ زیادہ مواد، کم وقت، اور واضح deliverables، Hebbia اور Rogo کی طرف سب سے زیادہ قریب ہیں۔

دوسرے، ایکسل ماڈل کی جانچ — سرمایہ کاری بینک، پرائیویٹ ایکویٹی، کریڈٹ، اور ایسٹیٹ مینجمنٹ میں ایکسل کا بہت زیادہ استعمال ہوتا ہے، جہاں فارمولوں میں غلطیاں، ہارڈ کوڈڈ اقدار، اور فرضیات میں عدم اتفاق ہوتا ہے، جس کے لیے AI کا بہت بڑا مددگار کردار ہے۔

کریڈٹ اپروول ایسسٹنٹ تیسرے نمبر پر ہے، جس میں بینک اور غیر بینک دونوں کو دستاویزات کا ابتدائی جائزہ، اسٹریم تجزیہ، خطرہ نکالنا اور کریڈٹ سرٹیفکیٹ کی تیاری درکار ہوتی ہے۔ کمپلائنس ریویو چوتھے نمبر پر ہے، جس میں سسٹم کا موازنہ، مارکیٹنگ دستاویزات کا جائزہ، اور KYC چیکنگ شامل ہے، جو حوالہ دینے اور ریکارڈ رکھنے کے لیے موزوں AI ایسسٹنٹ ہیں۔

فندز ایڈمنسٹریشن اور فنانشل آپریشنز کے لیے ریکنکلیشن، ویلیویشن، فیس ویریفیکیشن اور آڈٹ ورک پیپرز بہت زیادہ پروسیجرائزڈ ہیں اور غلطیوں کا اخراج بہت زیادہ ہوتا ہے۔

بیمہ دعوؤں اور نیچہ کاری کے دستاویزات زیادہ، قواعد زیادہ، اور جانچ کا دباؤ زیادہ ہے، لیکن انسانی تصدیق ضروری ہے۔

آخر میں کلائنٹ منیجر اور سلسلہ کونسلٹنٹ کوپائلٹ ہیں، نہ کہ AI براہ راست سرمایہ کاری کی تجویز دیتا ہے، بلکہ یہ مشورہ گر کی میٹنگ سے پہلے کی تیاری، مصنوعات کی وضاحت، میٹنگ کے نوٹس، اور CRM اپڈیٹ میں مدد کرتا ہے۔

ان ساتھ مراکز کا ایک مشترکہ پیش گوئی ہے: پروڈکٹ قابل آڈٹ، قابل حوالہ، اور قابل خصوصیت ہونا چاہیے۔

ادارہ جات مالیاتی ادارے "AI نے شاید ایسا کہا ہے" کو قبول نہیں کرتے۔ ڈیٹا کہاں سے آیا؟ حوالہ جات کہاں ہیں؟ کس نے جانچ کی؟ ڈیٹا بیرونی ہو گیا؟ یہ خریداری کے فیصلے کی بنیاد ہیں۔ اس لیے شروع سے ہی حوالہ جات کا پتہ لگانا، انسانی تصدیق، ڈیٹا الگ کرنا اور عمل کا ریکارڈ رکھنا ڈیزائن کرنا ضروری ہے۔ یہ مطابقت کا خرچ نہیں، بلکہ مصنوعات کا رکاوٹ ہے۔

ایک بڑا ٹرینڈ بھی ہے۔ جب مدلز کی صلاحیتیں مصنوعات بن جائیں، تو مواقع ورک فلو، کنیکٹرز اور گورننس لیئر کی طرف منتقل ہو جائیں گے۔ جیسے کہ پہلے کلاؤڈ کمپوٹنگ نے آئی ٹی بنیادی ڈھانچے کو API میں تبدیل کر دیا تھا، نئی نسل کے کاروباری افراد اس پر SaaS بنائیں گے۔ آج بھی بڑے ماڈلز کے لیے یہی بات لاگو ہوتی ہے—جس نے صنعتوں کے ورک فلو کو اس پر پیکج کیا، اس کے لیے رکاوٹیں ہوں گی۔

فائننس سیکٹر کی معلومات کی اونچی ڈینسٹی، سخت فارمیٹ کی ضروریات، اور مضبوط ذمہ داریوں کے تقاضوں کی وجہ سے یہ عام AI کے لیے جلدی کور نہیں ہو سکتا۔ یہی اس کا کامیاب اسٹارٹ اپ سیف زون ہے۔

کاروباری شروعاتی کیسے داخل ہوں

شروع میں پلیٹ فارم نہ بنائیں۔

ایک تنگ سکین کی تلاش کریں: جس میں حقیقی ڈیٹا، مخصوص ٹیمپلیٹ، واضح ڈیلیوریبل، انسانی جانچ، اور محکمہ کا بجٹ ہو، اور ROI کو 60-90 دن کے اندر تصدیق کیا جا سکے۔

یہ نہ کہیں

میں ایک مالیاتی اداروں کے لیے AI پلیٹ فارم بنانا چاہتا ہوں۔

یہ کہیں:

میں PE/FA ٹیم کے لیے ڈیٹا روم کے مواد کو خودکار طور پر ساخت بند کروں گا، اور ڈیویلپمنٹ کے سوالات اور جوابات، خطرات کی فہرست اور IC میمو کا پہلا مسودہ فراہم کروں گا۔

جتنا مخصوص، اتنا ہی آسان ٹریڈ ہوگا۔

بڑی کمپنیوں کے ذریعے سب سے بڑا خطرہ بدل جائے گا؟

عام دروازہ کو بدل دیا جائے گا۔ عام مالی سوالات، عام تحقیقی خلاصے، اور آسان ڈیٹا کی تلاش آسانی سے بڑے ماڈلز اور ڈیٹا ٹرمینلز سے کور ہو جائے گی۔

لیکن عمودی گہری پروسیس نہیں کرتی۔

کیونکہ بڑی کمپنیاں ہر مخصوص ملازمت کے لیے گندے کام نہیں کرنا چاہتیں۔ اصل مشکل یہ ہے: صارف کے اندر کے سسٹم سے جُڑنا، ملازمت کے عمل کو سمجھنا، صارف کے ٹیمپلیٹس کے ساتھ مطابقت رکھنا، اور صارف کو POC سے لے کر پروڈکشن تک ساتھ دینا۔

یہ کسی مدل API کے ذریعے خودکار طور پر حل نہیں ہو سکتے۔