1980 के दशक में बैंकों में डिजिटलाइज़ेशन की शुरुआत सेवाओं और रिकॉर्ड रखने की आवश्यकता के साथ की गई. शुरुआत में, बैंकों ने "पर्सनल कंप्यूटर" का उपयोग किया, जो उस समय नए थे. बाद में, उन्होंने बेहतर संचार के लिए कई कंप्यूटर को कनेक्ट करने के लिए लोकल एरिया नेटवर्क (LAN) शुरू किए.

लेकिन, 1990 के दशक में, भारत की अर्थव्यवस्था खुल गई, और कई निजी और विदेशी बैंकों ने बाजार में प्रवेश किया. बैंकिंग उद्योग में इस बढ़ी हुई प्रतिस्पर्धा और प्रतिस्पर्धी रहने के लिए, भारतीय घरेलू बैंकों ने अपने कंप्यूटराइजेशन के प्रयासों को बढ़ाना शुरू किया.

आखिरकार, वे "Core बैंकिंग सॉल्यूशन (CBS)" में चले गए, जिसने अकाउंट खोलने, लोन प्रोसेसिंग और कैश डिपॉज़िट और निकासी जैसे दैनिक ऑपरेशन करना आसान बना दिया. विशेष रूप से, सीबीएस को "शाखा बैंकिंग" करने और बैंकिंग सेवाओं का चौबीसों घंटे एक्सेस प्रदान करने की अनुमति भी दी गई है. इसका उपयोग करके, ग्राहक अब "कोई भी जगह और कभी भी बैंकिंग" कर सकते हैं.

इस आर्टिकल में, आइए बैंकों में डिजिटलीकरण की अवधारणा को बेहतर तरीके से समझते हैं और देखें कि इन संस्थानों ने वर्षों के दौरान कैसे प्रगति की है.

• 1980 के दशक में, भारतीय बैंक बेसिक पर्सनल कंप्यूटर के उपयोग के माध्यम से डिजिटलाइज होना शुरू कर देते हैं.
• धीरे-धीरे, वे पहले LAN में चले गए और फिर Core बैंकिंग सॉल्यूशन (सीबीएस) जैसी अधिक उन्नत टेक्नोलॉजी में चले गए.
• भारत सरकार UPI और भीम जैसी पहलों के माध्यम से बैंकों में डिजिटलाइज़ेशन को भी बढ़ावा दे रही है.
• आजकल, बैंक अपने संचालन में एआई और डेटा एनालिटिक्स को लागू कर रहे हैं.
• यह कार्यान्वयन उन्हें अधिक पर्सनलाइज़्ड सेवाएं प्रदान करने और उनकी ऑपरेशनल लागतों को कम करने की अनुमति देता है.

पिछले कुछ वर्षों में, भारतीय बैंकों ने नई प्रौद्योगिकियों को अपनाया है जिन्होंने ग्राहकों के लिए बैंकिंग को अधिक यूज़र-अनुकूल बना दिया है. बैंकों के लिए, "ई-बैंकिंग" ने विशेष रूप से ऑपरेशनल लागतों को कम किया है और ग्राहकों के आधारों का विस्तार किया है. इसके अलावा, बैंकों में डिजिटलीकरण ने भी मानवीय एरर को कम किया है. भारतीय बैंकों द्वारा अपनाई गई कुछ प्रमुख तकनीकी प्रगति नीचे दी गई हैं:

• MICR चेक प्रोसेसिंग
  यह तकनीक चेक की सुरक्षा और वैधता को बढ़ाता है. यह मैग्नेटिक इंक कैरेक्टर रिकग्निशन (MICR) टेक्नोलॉजी का उपयोग करता है.
• इलेक्ट्रॉनिक फंड ट्रांसफर
  ग्राहक को बैंक में जाए बिना अकाउंट के बीच पैसे ट्रांसफर करने की अनुमति देता है.
• ATM चैनल
  बैंक शाखा में जाने की आवश्यकता के बिना ग्राहक को कहीं भी ट्रांज़ैक्शन करने में सक्षम बनाता है.
• शाखा इंटरकनेक्टिविटी
  यह एक सामान्य सॉफ्टवेयर है जो बैंक शाखाओं को जोड़ता है. इस तरह की इंटरकनेक्टिविटी से निर्णय लेने और डेटा तक पहुंच में सुधार होता है.
• भुगतान प्रणाली मजबूत हो रही है
  केंद्रीय बैंक पहलों ने भुगतान और सेटलमेंट सिस्टम की सुरक्षा और दक्षता में सुधार किया है.

भारत सरकार बैंकों में डिजिटलीकरण को सक्रिय रूप से बढ़ावा दे रही है. यूनिफाइड पेमेंट्स इंटरफेस (UPI) और भारत इंटरफेस फॉर मनी (भीम) जैसी पहलों ने बैंकिंग सिस्टम को महत्वपूर्ण रूप से बदल दिया है.

जानकारी के लिए, UPI यूज़र को बार-बार बैंक विवरण दर्ज किए बिना तुरंत पैसे ट्रांसफर करने की अनुमति देता है, जबकि BHIM भुगतान करने का किफायती तरीका प्रदान करता है. ये इनोवेशन लोगों की निर्भरता को कैश पर कम कर रहे हैं और भारत को कैशलेस अर्थव्यवस्था बनने में मदद कर रहे हैं.

UPI और BHIM के अलावा, पूरे भारत में कई अन्य इलेक्ट्रॉनिक भुगतान सिस्टम आम हो गए हैं. कुछ सामान्य उदाहरण हैं NEFT, RTGS, मोबाइल बैंकिंग और कार्ड आधारित भुगतान.

इसके अलावा, कई बैंक अधिक ग्राहकों को आकर्षित करने के लिए नई सुविधाएं भी पेश कर रहे हैं. यह न केवल उनके राजस्व को बढ़ाता है बल्कि ग्राहक के लिए बैंकिंग को भी आसान बनाता है. अब, अधिक एटीएम और डिजिटल टूल उपलब्ध होने के साथ, हम कह सकते हैं कि भारतीय बैंकिंग अधिक सुलभ और यूज़र-फ्रेंडली हो गई है.

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) और डेटा एनालिटिक्स ऐसी लेटेस्ट तकनीक हैं जो बैंकों को अपने ग्राहक अनुभवों को बेहतर बनाने और जोखिम को मैनेज करके लाभप्रदता में सुधार करने में मदद कर रही हैं. इसके अलावा, ये टेक्नोलॉजी बैंकों को पर्सनलाइज़्ड सेवाएं प्रदान करने और डेटा को सुरक्षित रूप से मैनेज करने की अनुमति देती हैं.

अधिक स्पष्टता के लिए, एआई और डेटा एनालिटिक्स के कुछ प्रमुख लाभ देखें:

• एआई अनुकूलित सेवाएं और ग्राहक सहायता प्रदान करता है. यह यूज़र के अनुभवों को बढ़ाता है.
• एआई कार्यों को स्वचालित करके परिचालन लागत को कम करता है. यह समय और संसाधनों की बचत करता है.
• एआई धोखाधड़ी या खराब लोन की भविष्यवाणी करने के लिए डेटा का विश्लेषण करके बैंकों को जोखिमों को कम करने में मदद करता.
• डेटा एनालिटिक्स रियल टाइम में बड़ी मात्रा में डेटा को प्रोसेस करता है.
• यह निर्णय लेने और समग्र फाइनेंशियल परफॉर्मेंस में सुधार करता है.
• डेटा एनालिटिक्स बैंकों को प्राथमिकता क्षेत्र के लोन (कृषि, आवास, शिक्षा) को रणनीतिक रूप से मैनेज करने में मदद करता है.
• डीप डेटा एनालिसिस करके, कई बैंकों ने अपनी लागतों को कम कर दिया है और ग्राहकों के आधारों का विस्तार किया है.

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