এআই কীভাবে ব্যাংকিংয়ের পুরনো কর্মসংস্থান মডেল ভেঙে দিচ্ছে

কেনিয়ায় ব্যাংকিং চাকরি এবং এর মাধ্যমে বেশিরভাগ আফ্রিকান বাজারে একটি নির্দিষ্ট সামাজিক মর্যাদা বহন করে আসছে, স্থিতিশীল বেতন, পেনশন পরিকল্পনা এবং এমন একটি খাতের প্রতি আস্থার কারণে যা সংকুচিত হওয়ার জন্য খুব গুরুত্বপূর্ণ বলে মনে হয়। 

কিন্তু কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার (AI) ব্যাপক বিস্তার এই প্রতিশ্রুতি পুনর্লিখনের হুমকি দিচ্ছে। স্ট্যান্ডার্ড চার্টার্ড কেনিয়া (StanChart)-এর মতো একটি ব্যাংকের দিকে তাকালে, সংখ্যাগুলো কর্মকর্তাদের আগেই একটি বড় গল্প বলে দেয়।

২০১৩ সালে, StanChart-এ ২,২০০-এরও বেশি কর্মী ছিল। সেই সময়ে, ব্যাংকটি একটি বৃহৎ শাখা নেটওয়ার্ক, বড় অপারেশনাল টিম, বেশ কয়েকটি মধ্যম ব্যবস্থাপনার পদ এবং হাজার হাজার কর্মচারী নিয়ে চলত, যারা গ্রাহক অনবোর্ডিং থেকে শুরু করে কাগজপত্র প্রক্রিয়াকরণ, কমপ্লায়েন্স পর্যালোচনা এবং পুনর্মিলন পর্যন্ত অধিকাংশ প্রক্রিয়া ম্যানুয়ালি পরিচালনা করত।

২০২৫ সালের শেষ নাগাদ, ব্যাংকটির কর্মীবাহিনী ইতিহাসে প্রথমবারের মতো ১,০০০-এর নিচে নেমে আসে।

StanChart-এর এই পরিবর্তনগুলো আফ্রিকার ব্যাংকিং খাতে শ্রমের মূল্য পুনর্নির্ধারণের ইঙ্গিত দেয়। যে কাজগুলো একসময় হাজার হাজার প্রবেশ ও মধ্যবর্তী স্তরের পদকে ন্যায্যতা দিত, তা এখন সস্তা এবং অনেক কম মানুষ জড়িত এমন সিস্টেম দ্বারা করা হচ্ছে।

মে মাসে, ব্যাংকটির মূল কোম্পানি ইঙ্গিত দেয় যে দশকব্যাপী ছাঁটাই সাময়িক নয়, বরং এটি তাদের নতুন কৌশলগত লক্ষ্যের অংশ। ১৯ মে হংকংয়ে একটি বিনিয়োগকারী ইভেন্টে, ব্রিটিশ ব্যাংকটি জানায় যে ২০৩০ সালের মধ্যে সহায়তা কার্যক্রমের ১৫%-এরও বেশি কর্মী ছাঁটাই করার পরিকল্পনা রয়েছে। 

এরা হলেন মানব সম্পদ, কমপ্লায়েন্স, সংগ্রহ, অপারেশন এবং প্রশাসনের মতো ক্ষেত্রে কর্মরত ব্যক্তিরা। ব্যাংকটি প্রকাশ্যে বলেছে যে AI অনেক কাজ প্রতিস্থাপনে সহায়তা করবে কারণ এর ত্বরান্বিত বাস্তবায়ন "দ্রুততর কার্যকর করা এবং স্পষ্ট আর্থিক ফলাফল প্রদান করবে।"

এটি এমন একটি "সরল, সংযুক্ত এবং দ্রুত" অপারেটিং মডেলের দিকে এগিয়ে যাচ্ছে, যেখানে প্রতিটি কাজ অটোমেশন, AI-সহায়তা ওয়ার্কফ্লো বা মানুষের কাছে অর্পণ করা হয়। 

২০২৭ সালের মধ্যে, এটি আশা করে যে প্রধান প্রযুক্তি নিয়ন্ত্রণের ৯০% AI দ্বারা ক্রমাগত পর্যবেক্ষণ করা হবে, এবং ৮০% নিয়ন্ত্রণ সম্পূর্ণরূপে কার্যকরযোগ্য নিয়মে রূপান্তরিত হবে। অপারেশনাল প্রক্রিয়াগুলোও স্বয়ংক্রিয় করা হচ্ছে, যেখানে AI ডকুমেন্ট প্রক্রিয়াকরণের লক্ষ্যমাত্রা ৯৫% নির্ভুলতা (৮৫% থেকে বৃদ্ধি) এবং ভার্চুয়াল অ্যাসিস্ট্যান্টগুলো মানুষের হস্তক্ষেপ ছাড়াই ৬০% পর্যন্ত অভ্যন্তরীণ প্রশ্ন সমাধান করবে বলে আশা করা হচ্ছে।

ব্যাংকটি ৩০০-এরও বেশি AI ব্যবহারের ক্ষেত্র স্থাপন করেছে, যার মধ্যে ৪৩টি উচ্চ-প্রভাবশালী জেনারেটিভ AI অ্যাপ্লিকেশন রয়েছে এবং Microsoft Copilot-এ প্রায় ৮৫,০০০ কর্মীকে প্রশিক্ষণ দিয়েছে। এটি প্রাথমিক দক্ষতা অর্জনের রিপোর্ট করছে, যার মধ্যে ডিজিটাল সম্পদ নজরদারিতে মিথ্যা পজিটিভ ৪০% হ্রাস, কেন্দ্রীভূত সিস্টেমের মাধ্যমে পর্যবেক্ষণ জনশক্তিতে ৮৮% কাটছাঁট (বার্ষিক প্রায় $১০ মিলিয়ন সাশ্রয়), এবং নিয়ন্ত্রক পরিবর্তন বাস্তবায়নে ম্যানুয়াল প্রচেষ্টায় ৩০% হ্রাস অন্তর্ভুক্ত। 

AI মানুষের জন্য আসছে

ডিজিটাল ব্যাংকিংয়ের প্রথম ঢেউ কিছু শাখা বন্ধ করে দিয়েছিল, কিন্তু AI এখন অবশিষ্ট কয়েকটি শাখা এবং এমনকি সদর দফতরের দিকেও এগিয়ে আসছে। 

মূলত, প্রথম যুগটি ছিল গ্রাহকমুখী। ব্যাংকগুলো গত ১৫ বছর ধরে গ্রাহকদের শাখায় যাওয়া বন্ধ করে অনলাইন বা মোবাইল ব্যাংকিং, ATM এবং এজেন্সি ব্যাংকিং ব্যবহার করতে রাজি করিয়েছে। এটি সরাসরি যোগাযোগের প্রয়োজনীয়তা দূর করেছে, বেশিরভাগ লেনদেন ব্যাংক হলের বাইরে নিয়ে গেছে।

রূপান্তরের প্রথম পর্যায়টি শুধুমাত্র ফ্রন্টলাইন কর্মীদের, যেমন টেলারদের প্রভাবিত করেছিল। শাখার পরিধি সংকুচিত হওয়ার সাথে সাথে নগদ অর্থ পরিচালনা হ্রাস পেয়েছে।

কিন্তু StanChart যেমন ইঙ্গিত দিয়েছে, অটোমেশনের পরবর্তী পর্যায়টি আরও গুরুত্বপূর্ণ কারণ এটি ব্যাংকগুলোর নিজেদের প্রাতিষ্ঠানিক মেরুদণ্ডকে লক্ষ্য করে।

মানব সম্পদ, কমপ্লায়েন্স, কল সেন্টার এবং গ্রাহক অনবোর্ডিংয়ের মতো ব্যাংকিং কার্যক্রম আফ্রিকান বাজার জুড়ে হাজার হাজার মানুষকে নিয়োগ দেয়, কারণ ব্যাংকিং মহাদেশের সবচেয়ে প্রশাসনিকভাবে জটিল শিল্পগুলোর মধ্যে একটি। এই খাতকে বিচ্ছিন্ন পরিচয় ব্যবস্থা, আন্তঃসীমান্ত নিয়মকানুন, কাগজ-নির্ভর ডকুমেন্টেশন প্রয়োজনীয়তা, অর্থ পাচার বিরোধী বাধ্যবাধকতা এবং একাধিক বাজার জুড়ে বৈচিত্র্যময় পেমেন্ট অবকাঠামো নেভিগেট করতে হয়।

ঐতিহাসিকভাবে, একটি বড় কর্মীবাহিনী এই অদক্ষতার বেশিরভাগ সমাধান করত, কিন্তু AI এখন আরও সস্তায় তা করার হুমকি দিচ্ছে। StanChart-এর ঘোষণার তাৎপর্য এটাই। ব্যাংকটি যুক্তি দিচ্ছে যে অনেক সহায়তা কার্যক্রমের আর শ্রম-নিবিড় হওয়ার প্রয়োজন নেই।

উদাহরণস্বরূপ, একটি বৃহৎ ভাষা মডেল (LLM) ওভারটাইম খরচ ছাড়াই ক্রমাগত ডকুমেন্ট পর্যালোচনা করতে পারে এবং মানব বিশ্লেষকদের চেয়ে দ্রুত সন্দেহজনক লেনদেন চিহ্নিত করতে পারে। স্বয়ংক্রিয় কমপ্লায়েন্স সিস্টেমগুলো তাৎক্ষণিকভাবে বিপুল পরিমাণ নিয়ন্ত্রক তথ্য প্রক্রিয়া করতে পারে, এবং গ্রাহক সেবা চ্যাটবটগুলো একই সাথে হাজার হাজার প্রশ্ন পরিচালনা করতে পারে।

যা একসময় জুনিয়র কর্মচারীদের পুরো ফ্লোর প্রয়োজন করত, তা এখন কম সংখ্যক বিশেষজ্ঞ দ্বারা তত্ত্বাবধানকৃত সফটওয়্যার অবকাঠামো দিয়েই সম্পন্ন হয়।

মধ্যবিত্ত শ্রেণির চাকরি

আফ্রিকান অর্থনীতির জন্য ব্যাংকগুলোতে দ্রুত AI গ্রহণের বিপদ শুধু বেকারত্ব নয়। এটি হলো মধ্য স্তরের পেশাদার কাজের ক্ষয়।

ব্যাংকিং ঐতিহাসিকভাবে আফ্রিকার শহুরে মধ্যবিত্ত শ্রেণির অন্যতম গুরুত্বপূর্ণ ইঞ্জিন হয়ে এসেছে। এটি কাঠামোগত স্নাতক নিয়োগ পাইপলাইন, ম্যানেজমেন্ট-ট্রেনিং প্রোগ্রাম, পেনশন-সমর্থিত ক্যারিয়ার এবং তুলনামূলকভাবে স্থিতিশীল হোয়াইট-কলার কর্মসংস্থান তৈরি করেছে।

উল্লেখযোগ্য আফ্রিকান রাজনৈতিক ও ব্যবসায়িক অভিজাতরা তাদের কর্মজীবনের শুরুতে ব্যাংকের মধ্য দিয়ে এসেছেন। AI যে ধরনের চাকরি সরিয়ে দেওয়ার হুমকি দিচ্ছে, তা ঠিক সেই পথগুলোই তৈরি করেছিল।

এই চাকরিগুলো স্বয়ংক্রিয় করার মতো যথেষ্ট পুনরাবৃত্তিমূলক কিন্তু ঐতিহাসিকভাবে মধ্যম আয়ের শহুরে জীবন সমর্থন করার মতো যথেষ্ট দক্ষ। এটি একটি বড় সামাজিক ঝুঁকি তৈরি করে।

যদি ব্যাংকগুলো উল্লেখযোগ্যভাবে কম মানুষ নিয়োগ করার সময়ও শক্তিশালী মুনাফা অর্জন অব্যাহত রাখে, তাহলে এই খাতটি একটি প্রধান নিয়োগকর্তা হিসেবে কাজ করা বন্ধ করে দিতে পারে। ব্যাংকিং প্রযুক্তি খাতের মতোই হয়ে উঠতে পারে, অত্যন্ত উৎপাদনশীল এবং অত্যন্ত লাভজনক হয়ে উঠতে পারে, অথচ অল্প সংখ্যক বিশেষজ্ঞ কর্মী নিয়োগ করে।

এবং রূপান্তর ইতিমধ্যে শুরু হয়ে গেছে। কেনিয়ার ব্যাংকিং খাত জুড়ে, নিয়োগ ঐতিহ্যগত অপারেশনের পরিবর্তে সাইবার নিরাপত্তা, ডেটা ইঞ্জিনিয়ারিং, AI এবং বিশেষায়িত সম্পর্ক ব্যবস্থাপনার চারদিকে কেন্দ্রীভূত হচ্ছে। KCB Group এবং Equity Group-এর মতো কিছু ব্যাংক সামগ্রিক কর্মী সংখ্যা বাড়াতে থাকলেও, নিয়োগের গঠন পরিবর্তন হচ্ছে।