এই সিরিজের আগের চারটি ব্লগে, আমি অন্বেষণ করেছি যে কীভাবে নেতৃস্থানীয় আর্থিক পরিষেবা সংস্থাগুলি মূল্যের জন্য AI-কে স্কেল করছে, দ্রুত পরিবর্তন চালাচ্ছে, কাজ এবং ব্যবসাগুলিকে নতুন করে উদ্ভাবনের জন্য এজেন্টিক আর্কিটেকচার ব্যবহার করছে এবং হাইব্রিড কর্মীবাহিনীকে পুনর্নির্মাণ করছে। এই চূড়ান্ত ব্লগে, আমি বৃহত্তর চিত্রে ফিরে আসি:কীভাবে নেতৃত্ব, সংস্কৃতি এবং অপারেটিং মডেল পরিবর্তন হয় যখন AI এন্টারপ্রাইজ জুড়ে মাপানো হয়। বোর্ডগুলি এখন যে প্রশ্নগুলি জিজ্ঞাসা করছে তার কয়েকটি আমি হাইলাইট করি৷
৷
Accenture's Banking Top Trends 2026:সীমাহীন ব্যাঙ্কিং এখানে আছে
আরও জানুন
এআই ফলাফলের ক্ষেত্রে নেতৃত্ব একটি নির্ধারক ফ্যাক্টর। আমাদের গবেষণায় দেখা গেছে যে সিইও-স্পনসর্ড জেন এআই-সক্ষম এন্টারপ্রাইজ পুনঃউদ্ভাবন সংস্থার আরও নিচে শুরু করা প্রচেষ্টার চেয়ে 2.5 গুণ বেশি মূল্য প্রদান করে। এটি কোম্পানির কৌশল এবং ভবিষ্যতের জন্য AI এর গুরুত্বকে নির্দেশ করে।
ব্যবসায়িক কৌশল এবং বিস্তৃত বিনিয়োগ এবং রূপান্তর পোর্টফোলিওর অংশ হিসাবে আমরা AI-এর সাথে কাজ করি এমন সেরা সিইওরা। তারা AI কে উদ্দেশ্য, দৃষ্টি এবং কর্মক্ষমতার সাথে সংযুক্ত করে। তারা একটি সুসংগত আখ্যানও তৈরি করে যা সংস্থাকে বুঝতে সাহায্য করে কী পরিবর্তন হচ্ছে, কেন এটি গুরুত্বপূর্ণ এবং কীভাবে জড়িত হতে হবে। (আমাদের স্টোরিটেলার টিমের আমার সহকর্মীরা ঠিক এই বিষয়ে অনেক ক্লায়েন্টকে সমর্থন করে।)
বেশিরভাগ সিইও AI এর জন্য কাউকে "অন পয়েন্ট" নিয়োগ করেন, প্রায়শই CIO বা CTO। কিছু ফার্মে, চিফ ডেটা অফিসারকে উন্নীত করা হয়েছে, বা একজন চিফ এআই অফিসারকে সি-স্যুট বা বর্ধিত নেতৃত্ব দলে যুক্ত করা হয়েছে। এই ভূমিকাগুলি দক্ষতা এবং দায়বদ্ধতা নিয়ে আসে, কিন্তু AI একটি ফাংশন নিয়ে বসতে পারে না। এটি সম্পূর্ণ সি-স্যুটের দায়িত্ব। প্রতিটি নেতাকে তাদের ব্যবসায় কীভাবে AI ব্যবহার করা হয়, কীভাবে ঝুঁকিগুলি পরিচালনা করা হয় এবং কীভাবে ফলাফল প্রদান করা হয় তার মালিকানা থাকতে হবে৷
সিইও এবং প্রধান নেতাদের বোর্ড থেকে প্রান্তিককরণ এবং সমর্থন প্রয়োজন। বোর্ড সম্পর্ক এবং প্রযুক্তিগত অভিজ্ঞতা উল্লেখযোগ্যভাবে পরিবর্তিত হয়। আমাদের গবেষণা দেখায় যে বোর্ড সদস্যদের মধ্যে প্রযুক্তিগত দক্ষতা 2015 সালে 6% থেকে আজ 16% হয়েছে৷ প্রায় 20% ব্যাঙ্কের এখন বোর্ড সদস্যদের এক তৃতীয়াংশেরও বেশি প্রযুক্তি অভিজ্ঞতা রয়েছে এবং তাদের সফল হওয়ার সম্ভাবনা বেশি। তবুও 17% ব্যাঙ্ক বোর্ডের এখনও প্রযুক্তিগত অভিজ্ঞতা সহ কোনও সদস্য নেই, যা সমর্থন এবং তদারকিকে আরও কঠিন করে তোলে৷
আমার অভিজ্ঞতায়, বোর্ড সেশনগুলি গুরুত্বপূর্ণ। তারা কৌশল, বিনিয়োগ এবং ঝুঁকির ক্ষুধায় সারিবদ্ধ করার জন্য স্থান তৈরি করে। তারা প্রায়শই মানব-নেতৃত্বাধীন পদ্ধতির জন্য কিছু শক্তিশালী ওকালতি তৈরি করে।
এআই পরিবর্তন করে কিভাবে নেতারা নেতৃত্ব দেয়। এটি সিদ্ধান্ত গ্রহণের গতি, কাজের প্রকৃতি এবং সহযোগিতার আকার পরিবর্তন করে। নেতা এবং নেতৃত্বের দলগুলির নতুন জ্ঞান, দক্ষতা এবং আচরণ প্রয়োজন। দ্য টুরিং ইনস্টিটিউটের এআই স্কিলস ফর বিজনেস কম্পিটেন্সি ফ্রেমওয়ার্ক নেতাদের একটি গুরুত্বপূর্ণ ব্যক্তিত্ব হিসেবে স্বীকৃতি দেয়।
বেশিরভাগ নেতাদের এআই বিশেষজ্ঞ হওয়ার দরকার নেই। তাদের ব্যবসায়িক সাবলীলতা প্রয়োজন:ক্ষমতা এবং সীমা সম্পর্কে বোঝা, প্রধান AI প্রকারগুলি এবং কীভাবে AI ডেটা, প্রযুক্তি এবং ব্যবসায়িক স্থাপত্যে ফিট করে। এই সাবলীলতা নেতাদের সুযোগগুলি চিহ্নিত করতে, সমস্যাগুলিকে ভালভাবে সংজ্ঞায়িত করতে এবং বুদ্ধিমত্তার সাথে উদ্যোগগুলিকে স্পনসর করতে সহায়তা করে। যখন নেতারা নিজেরাই এআই টুল ব্যবহার করেন তখন এটি দ্রুত বৃদ্ধি পায়।
নেতাদের অবশ্যই উন্নত করতে হবে যে তারা কীভাবে এআই বিনিয়োগকে মূল্যায়ন করে এবং স্কেল করে। এর মধ্যে একটি সুষম পোর্টফোলিও তৈরি করা, সংস্থানগুলিকে অগ্রাধিকার দেওয়া এবং প্রযুক্তির বাইরে পরিবর্তনের জন্য অর্থায়ন অন্তর্ভুক্ত রয়েছে। স্কেলিং এআই-এর জন্য শুধু মডেল এবং অবকাঠামো নয়, প্রক্রিয়া, কাজের নকশা, দক্ষতা, গ্রহণ এবং পরিচালনায় বিনিয়োগ প্রয়োজন।
নেতাদের তাদের ঝুঁকির ক্ষমতা আরও গভীর করতে হবে। ব্লগ 3-এ যেমন আলোচনা করা হয়েছে, তাদের অবশ্যই বোর্ডের সাথে ঝুঁকির ক্ষুধা নির্ধারণ করতে হবে, এআই পণ্যের জন্য জবাবদিহিতা নির্ধারণ করতে হবে এবং দায়ী এআই ফ্রেমওয়ার্ক, সরঞ্জাম এবং বিশেষজ্ঞ সহায়তা ব্যবহার করতে হবে। এটি মানি লন্ডারিং বিরোধী এবং জালিয়াতি প্রতিরোধের মতো ক্ষেত্রগুলিতে আইনি এবং নিয়ন্ত্রক সম্মতি, প্রতিরক্ষা এবং নিয়ন্ত্রণ আচরণের তিনটি লাইনের মধ্যে ঝুঁকির মালিকানা জুড়ে নেতৃত্বের দায়িত্বগুলিকে প্রসারিত করে৷
FS নেতাদের অবশ্যই কেন্দ্রীয় ব্যাংক, নিয়ন্ত্রক এবং নীতিনির্ধারকদের সাথে সক্রিয়ভাবে জড়িত থাকতে হবে। আমরা শুধুমাত্র প্রমাণ এবং এমবেডেড অনুশীলনের মাধ্যমে স্কেলে বিশ্বাস তৈরি করব, বিশেষ করে ক্রেডিট, দাবি এবং ট্রেডিংয়ের মতো উচ্চ-স্টেকের সিদ্ধান্তে। একই সময়ে, নেতাদের অবশ্যই AI-ত্বরিত হুমকির বিশ্বে স্থিতিস্থাপকতা এবং নিরাপত্তা জোরদার করতে হবে, সাইবার প্রতিরক্ষা, অপারেশনাল ঝুঁকি এবং স্ট্রেস টেস্টিং এ AI এম্বেড করা।
এটি সহকর্মী, গ্রাহক, বাজার এবং সমাজ জুড়ে দ্রুতগতির, বিকশিত পরিবর্তন। নেতাদের অবশ্যই তাদের পরিবর্তনের নেতৃত্বকে শাণিত করতে হবে। তাদের অবশ্যই উকিল হতে হবে যারা দৃষ্টিকে জীবনে নিয়ে আসে, বিশ্বাস তৈরি করে এবং দত্তক গ্রহণকে সক্রিয় করে। তাদের অবশ্যই ব্যবসা এবং প্রযুক্তিগত দল এবং ইকোসিস্টেম জুড়ে সহযোগিতা করতে হবে। তাদের অবশ্যই সত্যতা এবং অন্তর্ভুক্তির সাথে নেতৃত্ব দিতে হবে, কঠিন সিদ্ধান্ত নিতে হবে এবং সরাসরি উদ্বেগের সমাধান করতে হবে।
এআইও প্রতিনিয়ত পরিবর্তন হচ্ছে। কৌতূহল এবং ক্রমাগত শেখার এখন নেতৃত্ব অপরিহার্য। গত দুই বছরে আমি বোর্ড এবং সি-স্যুট থেকে ফ্রন্টলাইন ম্যানেজারদের নেতাদের সমর্থন করেছি এবং তাদের শেখার ক্ষুধা আমাকে মুগ্ধ করে চলেছে। লোকেরা বিভিন্ন প্রারম্ভিক পয়েন্ট নিয়ে আসে, কিন্তু যে নেতারা দ্রুত অগ্রগতি করেন তারা প্রশ্ন জিজ্ঞাসা করেন, সরঞ্জামগুলি ব্যবহার করেন এবং সচেতনতাকে বাস্তব প্রয়োগে অনুবাদ করেন৷
আপনি যদি অন্বেষণ করতে চান যে আমরা কীভাবে নেতৃত্বের সক্ষমতা বৃদ্ধি এবং বাস্তব-বিশ্ব AI অ্যাপ্লিকেশনকে সমর্থন করি, অনুগ্রহ করে যোগাযোগ করুন৷
অনেক নেতৃত্বের দল ইতিমধ্যেই একটি AI “101” ব্রিফিং বা “201” বিজনেস স্কুল ভিজিট করেছে। এটি বেসলাইন সাক্ষরতা তৈরি করে এবং এটি গুরুত্বপূর্ণ। এই চলমান শিক্ষাকে সমর্থন করার জন্য আমাদের LearnVantage ক্ষমতার মধ্যে এখন আমাদের একটি সম্পূর্ণ AI একাডেমি এবং TQ মডিউল রয়েছে।
বেশিরভাগ সংস্থার জন্য, নেতৃত্বের চ্যালেঞ্জ এখন বাস্তব ব্যবসার সুযোগ এবং সমস্যাগুলির জন্য AI প্রয়োগের দিকে চলে গেছে এবং ফাংশন এবং টিম জুড়ে স্কেলে পরিবর্তনের নেতৃত্ব দিচ্ছে৷
এআই পরিচালন কাজ পরিবর্তন করে। এজেন্টিক আর্কিটেকচারগুলি প্রতিদিনের ক্রিয়াকলাপের অংশ হয়ে উঠলে সমন্বয় করা, তত্ত্বাবধান করা এবং কাজ নিয়ন্ত্রণ করা আলাদা দেখায়। AI একটি হাতিয়ারের চেয়ে বেশি হয়ে ওঠে৷
৷এআই মানব নয় এবং সম্পূর্ণ স্বায়ত্তশাসিত নয়, তবে এটি উপলব্ধি করতে, তৈরি করতে, মনে রাখতে, পরিকল্পনা করতে এবং কাজ করতে পারে। একটি নিয়ন্ত্রিত শিল্পে, মানব কর্মী এবং এআই এজেন্ট উভয়ের মধ্যে কর্মক্ষমতা, আচরণ এবং সিদ্ধান্ত গ্রহণের তদারকি করার ক্ষমতা ক্রমশ গুরুত্বপূর্ণ হয়ে উঠবে। পরিচালকদের এজেন্টিক কর্মপ্রবাহের মধ্যে অর্কেস্ট্রেশন এজেন্টদের তত্ত্বাবধান করতে হতে পারে।
10 থেকে 100-এ চলে যাওয়ায় "টিম"-এ মানুষ এবং এজেন্ট উভয়ই অন্তর্ভুক্ত হওয়ায় নিয়ন্ত্রণের স্প্যানগুলি দ্রুত প্রসারিত হতে পারে। এটি পরিচালনা করার জন্য, নেতাদের শাসন ও নিয়ন্ত্রণের জন্য ড্যাশবোর্ড এবং এআই-সক্ষম ম্যানেজমেন্ট টুলের প্রয়োজন হবে। লক্ষ্য হল প্রশাসকের জন্য কম সময় এবং বিচারে বেশি সময় ব্যয় করা।
এই কারণেই নেতৃত্ব শেখার মধ্যে ম্যানেজার এবং দলের নেতাদের অন্তর্ভুক্ত করতে হবে, শুধুমাত্র নির্বাহীদের নয়। এই নেতাদের বোঝাপড়া তৈরি করতে, প্রশ্ন জিজ্ঞাসা করতে এবং AI ব্যবহার শুরু করার জন্য একই জায়গা প্রয়োজন। তারা উদ্বেগ মোকাবেলা, দত্তক সমর্থন, এবং কাজ করার উপায় পুনরায় সেট করার দৈনন্দিন দায়িত্ব বহন করে। সমস্ত স্তরে নেতাদের সারিবদ্ধ করা বস্তুগতভাবে রূপান্তর ফলাফলকে উন্নত করে (অ্যাকসেঞ্চার ট্রান্সফরমেশন জিপিএস, 2025)।
AI একটি ব্যাঙ্ক বা বীমাকারীর উদ্দেশ্য এবং মান পরিবর্তন করে না। এটি আমরা কীভাবে কাজ করি, চিন্তা করি এবং সিদ্ধান্ত গ্রহণ করি তা পরিবর্তন করে। আর্থিক সেবায় ডিজিটাল স্থানান্তরিত সংস্কৃতি; AI এটিকে আরও এবং দ্রুত স্থানান্তর করবে৷
৷নির্দিষ্ট সাংস্কৃতিক থিম দৃঢ়ভাবে পরিবর্তিত হয়, তবে সাধারণ ক্ষেত্রগুলি অন্তর্ভুক্ত করে:
প্রথমত, টোন গুরুত্বপূর্ণ। নেতারা বিশ্বাস এবং মনস্তাত্ত্বিক নিরাপত্তার জন্য জলবায়ু সেট করেন, কিছু ভুল হলে কথা বলার নিরাপত্তা সহ। আমি এমন নেতাদের দ্বারা উৎসাহিত হয়েছি যারা ঝুঁকি নিয়ে খোলাখুলি আলোচনা করে এবং উদ্বেগকে বৈধ বলে মনে করে৷
দ্বিতীয়ত, প্রথম পদক্ষেপ নেওয়ার জন্য দলগুলির ক্ষমতায়নের সুযোগ দরকার। কীভাবে কাজ করা হবে সে সম্পর্কে সংস্থার একটি সুসংগত দৃষ্টিভঙ্গি সেট করা উচিত এবং তারপরে টিমকে পরীক্ষা, শিখতে এবং AI ভালভাবে গ্রহণ করার জন্য জায়গা দেওয়া উচিত।
তৃতীয়ত, নেতাদের অবশ্যই সাইলোকে চ্যালেঞ্জ করতে হবে এবং "যেভাবে আমরা সবসময় এটি করেছি।" আর্থিক পরিষেবাগুলি প্রায়ই স্থিতাবস্থার প্রতি পক্ষপাতিত্ব করেছে৷ পুনঃউদ্ভাবনের জন্য ইচ্ছাকৃত ব্যাঘাত প্রয়োজন।
অবশেষে, মানুষের আচরণ ন্যূনতম প্রতিরোধের পথ অনুসরণ করে। আমরা যদি নতুন আচরণ করতে চাই, আমাদের অবশ্যই তাদের চারপাশের অপারেটিং মেকানিজম পরিবর্তন করতে হবে। AI দিয়ে ডেলিভারি কম ঘর্ষণ হওয়া উচিত।
নিয়ন্ত্রক টোন পাশাপাশি বিষয়. আরও উদ্ভাবন-ইতিবাচক অবস্থান, যেমন UK FCA-এর দিকনির্দেশ, দৃঢ় নীতি, সম্মতি প্রত্যাশা এবং অডিট অগ্রাধিকারগুলিকে আকার দেয়৷
গত পাঁচ বছরে, আমরা কর্মক্ষেত্রে মানুষের চাহিদার গুরুত্বে দীর্ঘস্থায়ী পরিবর্তন করেছি:সুস্থতা, উদ্দেশ্য, বৃদ্ধি এবং অন্তর্ভুক্তি। আমরা AI প্রয়োগ করার সময়, আমাদের অবশ্যই এই উপাদানগুলিকে শক্তিশালী করতে হবে, তাদের ক্ষয় করতে হবে না। অর্থপূর্ণ কাজ, দৃঢ় সম্পর্ক, বিশ্বাস এবং আত্মীয়তা প্রদান করলে আর্থিক পরিষেবাগুলি তার সেরা হয়৷
নেতৃস্থানীয় সংস্থাগুলি এই মানব উপাদানগুলিকে শক্তিশালী করে যখন তারা AI স্কেল করে। তারা কেরিয়ারের বিকাশ এবং শেখার পথগুলিকে ব্যক্তিগতকৃত করতে AI ব্যবহার করে, কর্মীদের শক্তি এবং লক্ষ্যের সাথে সংযুক্ত অর্থপূর্ণ কাজের মাধ্যমে বৃদ্ধি পেতে সহায়তা করে। Accenture-এ, নেতারা একটি সাহসী প্রশ্ন করেন:"আমাদের লোকেরা কি এখানে কাজ করার জন্য ভাল?" তারা পরিমাপ করে যে কর্মীরা বিপণনযোগ্য দক্ষতা তৈরি করছে, সুস্থতা বজায় রাখছে, এবং উদ্দেশ্য এবং স্বত্ব অনুভব করছে কিনা। আমাদের Talent Reinventors এর সমীক্ষা অনুসারে, কর্মচারীরা যখন "ভালো লাগে" তখন তারা পরিবর্তনের জন্য 1.7X বেশি খাপ খাইয়ে নিতে পারে, 1.9X বেশি সংস্থাকে বিশ্বাস করার এবং 35% বেশি উদ্ভাবনের সম্ভাবনা বেশি।
একটি অপারেটিং মডেল হল সামর্থ্যের সেট এবং তারা কীভাবে গ্রাহকদের সেবা দিতে একসাথে কাজ করে। যেহেতু এআই এবং এজেন্টিক আর্কিটেকচারগুলি ব্যাঙ্ক এবং বীমাকারীদের মূলে কর্মপ্রবাহ পরিবর্তন করে, অপারেটিং মডেলগুলিকে অবশ্যই মানিয়ে নিতে হবে। আমাদের সাম্প্রতিক চিন্তা নেতৃত্ব AI এর জন্য প্রয়োজনীয় অপারেটিং মডেল পরিবর্তনের উপর দৃষ্টি নিবদ্ধ করেছে। এটি আরও অভিযোজিত কাঠামো এবং ক্রমাগত পরিবর্তনের জন্য প্রস্তুতির প্রয়োজনীয়তা তুলে ধরে (ব্লগ 3 দেখুন)।
এই পরিবর্তন ঐতিহ্যগত সাংগঠনিক সীমানাকে চ্যালেঞ্জ করে। মান স্ট্রীম siloes মাধ্যমে কাটা, এবং আর্থিক সেবা তাদের পূর্ণ. আমাদের এক-অফ ব্যবহারের ক্ষেত্রে এবং এআইকে স্বতন্ত্র মডেল হিসাবেও এগিয়ে যেতে হবে। এজেন্টিক AI মানুষ, প্রক্রিয়া, ডেটা এবং প্রযুক্তির সাথে একত্রিত একটি পুনঃব্যবহারযোগ্য ক্ষমতা হয়ে উঠছে।
অনেক ক্লায়েন্ট এখন একটি বড় প্রশ্ন জিজ্ঞাসা করছে:একটি "AI-ফার্স্ট ব্যাঙ্ক" বা "AI-প্রথম বীমাকারী" দেখতে কেমন? বেশ কিছু থিম এই প্রশ্নের ভিতরে বসে। আসুন এর মধ্যে কয়েকটি বড় প্রশ্ন অন্বেষণ করি।
Agentic AI ব্যাঙ্কিং এবং বীমাকে আরও সক্রিয়, কথোপকথন এবং প্রাসঙ্গিক করে তুলতে পারে। এটি এক-অফ ডিজিটাল লেনদেনকে অবিচ্ছিন্ন মিথস্ক্রিয়ায় পরিণত করতে পারে যা পছন্দ এবং প্রয়োজন মনে রাখে। এটি ফার্মগুলির জন্য আরও বেশি মানবিক হওয়ার জায়গা তৈরি করতে পারে যখন এটি সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ:আবেগের মুহুর্তগুলিতে (শোক, জালিয়াতি), সম্পর্ক (ব্যক্তিগত ব্যাঙ্কিং), এবং পরামর্শ (আর্থিক পরিকল্পনা)।
নিকটবর্তী সময়ে, AI মিথস্ক্রিয়া বয়স্ক এবং দুর্বল গ্রাহকদের জন্য ভয়ঙ্কর বোধ করতে পারে। পছন্দ এবং অন্তর্ভুক্তিমূলক নকশা গুরুত্বপূর্ণ।
গ্রাহক পছন্দও প্রসারিত হবে। কিছু গ্রাহক ওপেন ব্যাঙ্কিংয়ের মাধ্যমে প্রোভাইডার জুড়ে ডিপোজিট এবং পেমেন্ট সরাসরি করতে ব্যক্তিগত এজেন্ট ব্যবহার করবেন। গ্রাহকদের যাত্রা ক্রমবর্ধমানভাবে মানুষের মধ্যে যতটা বটগুলির মধ্যে দালালি করা যেতে পারে। এটি বিতরণ, মূল্য নির্ধারণ এবং আনুগত্যকে নতুন আকার দেবে।
সংস্থাগুলি বিভিন্ন প্রতিযোগিতামূলক অবস্থান গ্রহণ করবে। কেউ কেউ এজেন্ট-গ্রাহক ইন্টারঅ্যাকশনের মালিক হওয়ার চেষ্টা করবে। অন্যরা মালিকানা, অত্যন্ত অনুগত এজেন্টদের মাধ্যমে বিশ্বাসের উপর প্রতিদ্বন্দ্বিতা করবে। অন্যরা ইকোসিস্টেম তৈরি করবে এবং ব্যাপকভাবে সংহত করবে।
এই পছন্দগুলি প্রতিটি প্রতিষ্ঠানে অর্থনীতি, কাজ এবং কর্মশক্তিকে নতুন আকার দেবে৷
একটি বৃহৎ এশীয় ব্যাঙ্কে, আমরা সৃজনশীল প্রক্রিয়ায় (সিন্থেটিক গ্রাহক পরীক্ষা সহ) AI ব্যবহার করে মোবাইল অ্যাপটি পুনঃতফসিল করেছি এবং ব্যক্তিগতকরণ এবং স্বয়ংক্রিয় ডিজিটাল সামগ্রী এবং বার্তাপ্রেরণের জন্য এম্বেডেড AI। লক্ষ লক্ষ টাচপয়েন্ট জুড়ে, জেনার AI রিডিজাইন গ্রাহকের সন্তুষ্টি বাড়িয়েছে, 50% বেশি ব্যবহার করেছে, মার্কেটিং খরচ 40% কমিয়েছে, ডিজিটাল বিক্রি 65% বাড়িয়েছে এবং ক্রস-সেল 30% এ উন্নীত করেছে। এগুলি এখনও গ্রাহক-মালিকানাধীন এজেন্ট নয়, তবে এটি ইঙ্গিত দেয় যে AI কত দ্রুত অভিজ্ঞতা এবং কর্মক্ষমতা উন্নত করতে পারে৷
এআই ধীরে ধীরে প্রতিযোগিতামূলক যুক্তিকে নতুন আকার দেবে। কোর ভ্যালু চেইন জুড়ে সংস্থাগুলি এজেন্টিক আর্কিটেকচারগুলি এম্বেড করার সাথে সাথে তারা AI-প্রথম বৃদ্ধির মডেলগুলির ভিত্তি স্থাপন করে। সময়ের সাথে সাথে, এই মডেলগুলি AI নেটওয়ার্ক প্রভাব তৈরি করতে পারে, যেখানে শেখার লুপগুলি ঐতিহ্যগত স্কেলের সুবিধার চেয়ে দ্রুত কর্মক্ষমতা উন্নত করে৷
জালিয়াতি এবং লেনদেন পর্যবেক্ষণ দিক নির্দেশ করে। এজেন্টরা যেমন নিদর্শন এবং একে অপরের কাছ থেকে শেখে, তারা নতুন বৈশিষ্ট্য এবং সংকেত সনাক্ত করতে পারে। এজেন্টিক আর্কিটেকচারগুলি কেবল স্বয়ংক্রিয় হয় না। তারা শেখার সিস্টেম তৈরি করতে পারে যা ক্রমাগত উন্নতি করে এবং সম্মিলিত বুদ্ধিমত্তাকে ফিড করে। আমরা প্রারম্ভিক, কিন্তু অপারেটিং মডেলের প্রভাব উল্লেখযোগ্য।
Agentic AI তিনটি অপারেটিং মডেলের প্রয়োজনীয়তার দিকে নির্দেশ করে:
1. কম্পোজেবিলিটি :আর্থিক পরিষেবার ক্ষমতা গভীরভাবে আন্তঃসংযুক্ত এবং লিগ্যাসি প্ল্যাটফর্মগুলিতে প্রায়ই শক্ত তারযুক্ত। সংমিশ্রণযোগ্যতা মানে মডুলার AI উপাদান এবং এজেন্ট ডিজাইন করা যা পণ্য এবং ভৌগলিক অঞ্চল জুড়ে পুনরায় ব্যবহারযোগ্য। এটি দ্রুত পুনর্নবীকরণ সক্ষম করে এবং প্রযুক্তিগত ঋণ হ্রাস করে।
2. স্থিতিস্থাপকতা :সংস্থাগুলিকে অবশ্যই মানব-এবং-এজেন্ট অপারেটিং দলগুলি তৈরি করতে হবে যা শক শোষণ করতে পারে, সততা বজায় রাখতে পারে এবং দ্রুত পুনরুদ্ধার করতে পারে। নিয়ন্ত্রিত সেক্টরে, ধারাবাহিকতা এবং বিশ্বাস অ-আলোচনাযোগ্য। এর মধ্যে একটি এজেন্টিক স্তর ব্যর্থ হলে প্রয়োজনীয় পরিষেবাগুলি চালানোর ক্ষমতা অন্তর্ভুক্ত।
3. টেকসইতা :AI কম্পিউট কাজের চাপ বাড়ার সাথে সাথে ব্যাঙ্ক এবং বীমাকারীদের অবশ্যই শক্তি, কার্বন এবং জলের ব্যবহার, মডেল দক্ষতা এবং সবুজ ক্লাউড আর্কিটেকচারগুলি পরিচালনা করতে হবে৷ এই পছন্দগুলি নেট-শূন্য লক্ষ্য এবং নিয়ন্ত্রক, গ্রাহক এবং বিনিয়োগকারীদের মনোভাবকে প্রভাবিত করবে। এছাড়াও টেকসই শক্তি এবং জল সমাধান ডেটা সেন্টারের প্রয়োজনে অর্থায়ন করার সুযোগ রয়েছে৷
এজেন্টিক AI আসে যখন অনেক ব্যাঙ্ক এবং বীমাকারী ইতিমধ্যেই প্রশাসনকে সরলীকরণ করছে, ক্রমাগত পরিবর্তনের জন্য পণ্য অপারেটিং মডেলগুলি গ্রহণ করছে এবং গ্লোবাল ক্যাপাবিলিটি সেন্টার (GCCs) কে বুদ্ধিমান ক্রিয়াকলাপে পরিণত করছে৷
পণ্যের মালিকদের ক্রমাগত AI সক্ষমতা বিকাশ করতে হবে এবং প্রকৌশলী, গ্রাহক, প্রস্তাবনা এবং পরিবর্তন পেশাদারদের পাশাপাশি ডেলিভারি স্কোয়াডে AI দক্ষতা আনতে হবে। GCC ক্রমবর্ধমানভাবে এন্টারপ্রাইজ পুনঃউদ্ভাবনের জন্য বুদ্ধিমান ক্রিয়াকলাপগুলি সরবরাহ করতে গভীর প্রযুক্তি, ডেটা এবং AI সক্ষমতার সাথে স্কেল করা অপারেশনগুলিকে একত্রিত করছে। প্রতিষ্ঠিত সক্ষমতা কেন্দ্রগুলি ছাড়া সংস্থাগুলি পরিবর্তে উপকূলবর্তী বা জায়গায় ক্রিয়াকলাপ রূপান্তর করতে বেছে নিতে পারে৷
একটি বৃহৎ জটিল-লাইন বীমাকারীর সাথে, আমরা GCC-এর মধ্যে মূল্য স্ট্রীম এবং প্রক্রিয়া জুড়ে 100 টিরও বেশি RPA, AI, এবং এখন এজেন্টিক AI সমাধান স্থাপন করেছি। এটি উন্নত পরিষেবা, অন্তর্দৃষ্টি এবং গতি, এবং একটি 35% খরচ হ্রাস প্রদান করেছে। গুরুত্বপূর্ণ কারণগুলির মধ্যে রয়েছে সুসংহত কাজের দৃশ্যমানতা, সামনে থেকে পিছনের উচ্চাকাঙ্ক্ষা, শক্তিশালী প্রতিভা এবং মূল প্ল্যাটফর্ম এবং এআই উভয় ক্ষেত্রেই টেকসই বিনিয়োগ।
ঐতিহাসিকভাবে, অনেক সংস্থা তথ্যকে প্রযুক্তিগত সমস্যা হিসাবে বিবেচনা করে, প্রাথমিকভাবে প্রতিকার এবং নিয়ন্ত্রক সম্মতির জন্য অর্থায়ন করা হয়। সেই দৃশ্যটি উল্টে যাচ্ছে।
ব্যাংক এবং বীমাকারীরা ক্রমবর্ধমানভাবে ডেটাকে একটি কৌশলগত ব্যবসায়িক সম্পদ হিসাবে বিবেচনা করছে। এটিকে কিউরেট করার নিজস্ব মূল্য রয়েছে, এবং এটি এআইকে সঠিকভাবে প্রশিক্ষণ দেওয়ার জন্য এবং দায়িত্বের সাথে এটিকে স্কেল করার জন্যও অপরিহার্য। ফলস্বরূপ, আমরা ডেটা এবং এআই সক্ষমতায় ক্রমবর্ধমান বিনিয়োগ এবং ডেটা পেশাদারদের জন্য ব্যবসা এবং গ্রাহক ডোমেন জ্ঞানের উপর অধিক জোর দেখতে পাচ্ছি।
আমরা তার 20 মিলিয়ন গ্রাহকদের জন্য ডিজিটাল, ডেটা, অ্যানালিটিক্স এবং AI ক্ষমতার আধুনিকীকরণকে ত্বরান্বিত করতে AWS এবং NatWest গ্রুপের সাথে পাঁচ বছরের সহযোগিতার ঘোষণা দিয়েছি। সহযোগিতার মধ্যে সহকর্মীর দক্ষতা এবং ডেটা চালিত সংস্কৃতিতে বিনিয়োগ অন্তর্ভুক্ত রয়েছে। পল থোয়াইট, ন্যাটওয়েস্ট সিইও, বলেছেন:“আমাদের শিল্প — এবং আমাদের গ্রাহকদের প্রত্যাশা — দ্রুত পরিবর্তিত হচ্ছে এবং আমরা আগের চেয়ে আরও ভাল এবং দ্রুত তাদের চাহিদা বোঝার এবং পরিবেশন করার জন্য আমাদের সক্ষমতা তৈরি করছি৷ উচ্চ মানের ডেটা দিয়ে সজ্জিত, আমরা নীরবে বিপ্লব চালিয়ে যেতে পারি যে কীভাবে আমরা AI ব্যবহার করে আমাদের গ্রাহকদের পরিষেবা দিতে পারি এবং অন্যান্য টেকনোলগ পণ্যগুলিতে আরও বিশ্বাসযোগ্য পরিষেবা প্রদান করার জন্য ব্যক্তিগত পরিষেবা প্রদান করে সেটাই সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ৷
এটি একটি নেতৃত্বের মুহূর্ত। সি-স্যুট এবং বোর্ডগুলি তাদের সংস্থার জন্য AI বলতে কী বোঝাতে পারে সে সম্পর্কে একটি সীমাবদ্ধ এবং একটি সীমাবদ্ধ দৃষ্টিভঙ্গির মধ্যে একটি পরিষ্কার পছন্দের মুখোমুখি হয়৷
সীমাবদ্ধ দৃষ্টিভঙ্গির লক্ষ্য "10% বের করা"। এটি সংকীর্ণ টাস্ক অটোমেশন, নিম্ন-মূল্যের কাজ অপসারণ এবং কর্মশক্তি অপ্টিমাইজ করার উপর ফোকাস করে। এটি "এখনও নয়" বা "দ্রুত অনুসরণকারী" হিসাবে ডিফল্ট হতে পারে। বাজার চাপ, অনিশ্চয়তা, এবং বিনিয়োগ ক্লান্তি দেওয়া, এই প্রতিক্রিয়া বোধগম্য. কিন্তু এটি শেষ পর্যন্ত সীমাবদ্ধ।
অনিয়ন্ত্রিত দৃষ্টি ভিন্ন। এটি ক্রমবর্ধমান সঞ্চয় সম্পর্কে নয়, 10x কার্যক্ষমতা এবং বৃদ্ধি আনলক করার বিষয়ে। এই মডেলে, একটি ব্যাংক কতজন লোক নিয়োগ করতে পারে তার দ্বারা বৃদ্ধি আর সীমাবদ্ধ নয়। একজন ব্যক্তি এআই সহকর্মীদের একটি দলকে নেতৃত্ব দিতে এবং অর্কেস্ট্রেট করতে পারেন যাতে তা দ্রুতগতিতে বেশি প্রভাব ফেলতে পারে।
এটি একটি ইচ্ছাকৃত পছন্দ যা মানুষের এবং এআই সক্ষমতাকে একত্রিত করে ব্যবসাকে নতুন করে উদ্ভাবন করা। এটি ক্রমাগত পরিবর্তন, সমন্বিত নেতৃত্ব এবং গভীর আস্থার অনুমান করে, যার সাথে মানুষ রূপান্তরের নেতৃত্ব দেয়। সফলতা নির্ভর করে কর্মীদের কর্মপ্রবাহের পুনর্কল্পনা করতে এবং সহ-ডিজাইন করার জন্য স্বজ্ঞাত মানব-এআই মিথস্ক্রিয়া যা কাজকে প্রতিস্থাপন করার পরিবর্তে উন্নত করে। কেন্দ্রীয় প্রশ্ন “এআই কোথায় খরচ কমাতে পারে?” থেকে স্থানান্তরিত হয় "কোথায় বুদ্ধিমত্তা ফলাফল পরিবর্তন করতে পারে?"
নেতৃত্বের পরবর্তী প্রজন্মকে আমরা কতটা নিয়ন্ত্রণ ধরে রাখি তা দ্বারা সংজ্ঞায়িত করা হবে না, তবে আমরা কতটা দায়িত্বশীলতার সাথে সক্ষমতাকে ত্বরান্বিত করব, মানব এবং কৃত্রিম উভয়ের দ্বারা। যে ব্যাঙ্ক এবং বীমাকারীরা উন্নতি লাভ করে তাদের নেতৃত্ব দেওয়া হবে এমন ব্যক্তিদের দ্বারা যারা উদ্দেশ্য, কৌতূহল এবং সাহসকে একত্রিত করে এবং যারা গ্রাহক, সহকর্মী, শেয়ারহোল্ডার এবং সমাজের সুবিধার জন্য বুদ্ধিমত্তাকে উন্নত করে৷
গত পাঁচটি ব্লগে আমরা অনেক জায়গা কভার করেছি:
AI আর্থিক পরিষেবা এবং কাজের বিস্তৃত জগতের মধ্যে সবচেয়ে বিঘ্নিত এবং উত্তেজনাপূর্ণ পরিবর্তনগুলির মধ্যে একটি হয়ে চলেছে৷ যে নেতারা AI-কে মূল্যের জন্য স্কেল করেছেন এবং মানব-নেতৃত্বপূর্ণ পদ্ধতি গ্রহণ করেছেন তাদের মধ্যে একটি ব্যবধান তৈরি হয়েছে।
আমি আশা করি বাস্তব উদাহরণ এবং আমার প্রতিফলনগুলি আপনার জন্য সহায়ক হয়েছে এমন কিছু পদ্ধতি যা পার্থক্য করতে পারে। আমি আপনার সুযোগ এবং চ্যালেঞ্জ সম্পর্কে আপনার সাথে আরও চ্যাট করতে চাই — অনুগ্রহ করে আমার সাথে সরাসরি LinkedIn এ যোগাযোগ করুন এবং 2026 এর জন্য আমাদের ব্যাঙ্কিং শীর্ষ প্রবণতা পড়ুন।