आईटी सेवा कंपनी एमफसिस ने कहा है कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) पर आधारित सौदों की बढ़ती संख्या के साथ, ग्राहक केवल समय और सामग्री मॉडल पर ही नहीं, बल्कि प्राप्त परिणाम के लिए भुगतान किए जाने वाले अनुबंधों के प्रति अधिक ग्रहणशील हो रहे हैं। हालांकि, ऐसे अनुबंध अभी भी कंपनी के राजस्व का एक छोटा हिस्सा हैं।
औसत आईटी सेवा फर्म एमफसिस ने बताया कि एआई द्वारा प्रबंधित सौदों की बढ़ती संख्या के कारण ग्राहक केवल खर्च किए गए समय और संसाधनों के लिए ही नहीं, बल्कि परिणामों के लिए भी भुगतान करने के लिए अधिक इच्छुक हैं। ये सौदे उत्पादकता बढ़ाने, दक्षता प्राप्त करने और समग्र मेट्रिक्स में सुधार पर केंद्रित होते हैं।
निटिन राकेश, मुख्य कार्यकारी अधिकारी और प्रबंध निदेशक ने बिजनेस स्टैंडर्ड को पहले तिमाही के परिणामों के प्रकाशन के बाद बताया कि पारंपरिक खरीद चक्र में ग्राहकों को परिणाम के आधार पर भुगतान करने के लिए मनाना मुश्किल है क्योंकि इसे निर्धारित करना कठिन है, और खरीदार इस प्रारूप के आदी नहीं हैं। हालांकि, कुछ मामलों में, जो व्यावसायिक परिणामों से संबंधित हैं, यह अधिक स्वीकार्य हो जाता है क्योंकि खरीदार खरीद या आईटी खरीद विशेषज्ञ नहीं होता है, बल्कि स्वयं व्यवसाय विशेषज्ञ होता है।
जब उनसे परिणाम-आधारित मूल्य निर्धारण की वृद्धि दर के बारे में पूछा गया, तो उन्होंने उल्लेख किया कि अगले कुछ तिमाहियों में स्थिति के विकास को बेहतर ढंग से समझा जा सकेगा। उन्होंने इस बात पर जोर दिया कि समग्र दिशा ग्राहकों के लिए भी स्पष्ट है: 'यदि संभव हो, तो मैं इनपुट या आउटपुट शक्ति के बजाय परिणाम के लिए भुगतान करना चाहूंगा।'
इस वर्ष मई में, एमफसिस ने अपना एमफसिस ट्रिया प्लेटफॉर्म लॉन्च किया, जो पूरी तरह से परिणाम-उन्मुख मूल्य निर्धारण पर काम करेगा। राकेश ने पहले मीडिया ब्रीफिंग में कहा था कि 2027 वित्तीय वर्ष इस प्रणाली को ग्राहकों के बीच लागू करने के लिए मौलिक होगा, और 2028 वित्तीय वर्ष से कंपनी वार्षिक आवर्ती राजस्व सुनिश्चित करने का प्रयास करेगी।
30 जून तक, समय और सामग्री मॉडल पर अनुबंध कंपनी की परियोजनाओं का 46.5 प्रतिशत थे, जो मार्च 2020 के अंत में 72 प्रतिशत से कम हो गया था। निश्चित मूल्य वाली परियोजनाओं में बढ़कर 44.3 प्रतिशत हो गए, जो समान अवधि में 28 प्रतिशत थे। लेनदेन संबंधी परियोजनाएं 9.2 प्रतिशत रखती हैं, जो आमतौर पर 8 और 13 प्रतिशत के बीच उतार-चढ़ाव करती हैं।
राकेश ने जोड़ा कि परिणाम-आधारित मूल्य निर्धारण आउटपुट-आधारित मूल्य निर्धारण से अलग है, जिसमें लागत में कमी, अपवाद प्रसंस्करण समय को कम करना या सभी संसाधित लेनदेन में निश्चित सटीकता स्तर प्राप्त करना शामिल है। उन्होंने समझाया कि परिणाम को मापने पर, चाहे कार्य पूरा करने के लिए 100 या 10 लोगों की आवश्यकता हो, कंपनी उपयुक्त वाणिज्यिक संरचनाएं बनाने का प्रयास करती है।
उनकी टिप्पणियां इंफोसिस के सीईओ सलील पारेख के विचार से मेल खाती हैं, जिन्होंने भी इसी तरह के मूल्य निर्धारण मॉडल में ग्राहकों की बढ़ी हुई रुचि पर ध्यान दिया, हालांकि यह अभी तक कंपनी के व्यवसाय का एक महत्वपूर्ण हिस्सा नहीं बना है। उन्होंने पिछले सप्ताह बताया कि इस संबंध में चर्चाएँ अधिक सक्रिय रूप से चल रही हैं, खासकर जब परिवर्तन के लिए बड़े निवेश की आवश्यकता होती है, लेकिन कंपनी इस मॉडल पर बड़े पैमाने पर नहीं जा रही है।
एक तिमाही में एमफसिस के जीते गए अनुबंधों का कुल मूल्य 461 मिलियन डॉलर था, जो पिछली तिमाही की तुलना में 13 प्रतिशत अधिक था, लेकिन पिछले साल की तुलना में 39 प्रतिशत कम था, क्योंकि पिछले साल कंपनी ने कुछ बड़े सौदे किए थे। इनमें से 63 प्रतिशत जीत एआई से संबंधित थीं।
एमफसिस ने स्पष्ट किया कि एआई से संबंधित जीत न केवल लागत बचत से संबंधित हैं, बल्कि विशिष्ट सुधारों से भी संबंधित हैं। कंपनी ने उल्लेख किया कि भले ही वित्तीय लाभ प्रदान किया जाए, बातचीत जल्दी से इस बात पर चली जाती है कि यह वास्तव में कैसे लागू किया जाएगा: 'ठीक है, यदि आप मुझे 20-30 प्रतिशत की छूट देते हैं, लेकिन क्या मैं साइबर घटनाओं की संख्या को 50 प्रतिशत या आवेदन की मात्रा को 50 प्रतिशत कम कर सकता हूं?'
पहली तिमाही में कंपनी का शुद्ध लाभ 10.8 प्रतिशत बढ़कर 4,895 मिलियन रुपये हो गया, और राजस्व 17.5 प्रतिशत बढ़कर 43,841 मिलियन रुपये हो गया। यह वृद्धि बैंकिंग, वित्तीय सेवाओं और बीमा क्षेत्रों के व्यवसायों के कारण हुई, जो क्रमशः स्थिर मुद्रा में 8.5 प्रतिशत और 17.6 प्रतिशत बढ़े। परिचालन मार्जिन घटकर 50 आधार अंकों पर 14.8 प्रतिशत हो गया।
बीमा कंपनियां बीमा चक्र के सभी चरणों में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) के उपयोग का सक्रिय रूप से विस्तार कर रही हैं। इस कदम का उद्देश्य कार्यप्रवाहों का स्वचालन करना, अंडरराइटिंग और दावों के प्रबंधन को मजबूत करना, ग्राहक जुड़ाव बढ़ाना और धोखाधड़ी का पता लगाना है। वार्षिक रिपोर्टों के अनुसार, एआई को अपनाने से परिचालन दक्षता में वृद्धि होती है, उत्पादकता बढ़ती है और कार्यों को पूरा करने में लगने वाला समय कम होता है।
ICICI प्रूडेंशियल लाइफ कंपनी ग्राहक यात्रा के हर चरण में एआई का उपयोग करती है - लीड जनरेशन और अंडरराइटिंग से लेकर पॉलिसियों के जारी होने और रखरखाव तक। वित्तीय वर्ष 26 के दौरान, कंपनी ने क्रॉस-सेलिंग को बढ़ावा देने, सलाहकारों की सक्रियता में सुधार करने, अभियानों पर लागत कम करने, अनुकूलन प्रक्रिया को मजबूत करने, धोखाधड़ी का पता लगाने, भुगतान संग्रह में सुधार करने, गलत बिक्री को रोकने और दावों के प्रसंस्करण में तेजी लाने के लिए आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस, मशीन लर्निंग और डीप लर्निंग का उपयोग किया। उस वर्ष, ग्राहक इंटरैक्शन का 96.8% से अधिक डिजिटल सेल्फ-सर्विस चैनलों के माध्यम से पूरा किया गया था।
HDFC लाइफ ने पारंपरिक स्वचालन से हटकर एक कॉर्पोरेट जेनरेटिव एआई प्लेटफॉर्म बनाया है, जिससे डेटा, क्लाउड तकनीक और एआई पर आधारित परिचालन मॉडल में बदलाव आया है। कंपनी ने स्वचालित जांच, बेहतर निर्णय लेने और जांच के समय को कम करने के लिए अंडरराइटिंग, दावा निपटान, धोखाधड़ी का पता लगाने और ग्राहक सेवा प्रक्रियाओं में एआई को एकीकृत किया है। वार्षिक रिपोर्ट में कंपनी ने उल्लेख किया कि 'एआई-आधारित उपकरण और स्वचालन ने सेवा की सटीकता में सुधार किया है, समय सीमा को कम किया है और सेवा और दावा प्रक्रियाओं में मुद्दों के समाधान की प्रभावशीलता को बढ़ाया है।'
एआई-आधारित चैटबॉट फ्रंटलाइन कर्मचारियों को वास्तविक समय में परिचालन और अंडरराइटिंग प्रश्नों को हल करने की अनुमति देता है, जबकि डिजिटल सेल्स असिस्टेंट उत्पादों के लिए व्यक्तिगत सिफारिशें, तत्काल गणना और आवेदन ट्रैकिंग प्रदान करता है। इसके अलावा, HDFC लाइफ कई स्रोतों से डेटा की स्वचालित क्रॉस-चेकिंग के लिए एआई का उपयोग करती है, जो अंडरराइटिंग और धोखाधड़ी का पता लगाने की दक्षता को बढ़ाता है।
सरकारी बीमा कंपनी लाइफ इंश्योरेंस कॉर्पोरेशन ऑफ इंडिया (LIC) भी ग्राहक सेवा और परिचालन गतिविधियों में एआई के उपयोग का विस्तार कर रही है। LIC ने तत्काल दावों पर भुगतान सूचनाओं और राष्ट्रीय इलेक्ट्रॉनिक फंड ट्रांसफर (NEFT) पंजीकरण से संबंधित संचार के लिए एआई-सक्षम वॉयस कम्युनिकेशन सिस्टम लागू किया है, और इस समाधान को बीमा प्रीमियम भुगतान अनुस्मारक तक विस्तारित कर रहा है। कंपनी आवेदन फॉर्म से डेटा निकालने के लिए एआई-आधारित प्रणाली भी लागू कर रही है ताकि प्रसंस्करण की सटीकता बढ़ाई जा सके, मैन्युअल हस्तक्षेप कम हो सके और पॉलिसियों के जारी होने में तेजी लाई जा सके। इसके अलावा, LIC ग्राहकों के पत्रों के बुद्धिमान वर्गीकरण, शिकायतों को प्राथमिकता देने और प्रतिक्रिया की प्रभावशीलता बढ़ाने के लिए एआई-आधारित ईमेल एनालिटिक्स प्लेटफॉर्म लॉन्च कर रही है। अपनी वार्षिक रिपोर्ट में, बीमाकर्ता ने कहा कि एआई-आधारित एनालिटिक्स, वैयक्तिकरण और इकोसिस्टम एकीकरण में आगे का निवेश उसके डिजिटल परिवर्तन के अगले चरण में योगदान देगा।
जनरल इंश्योरर ICICI लोम्बार्ड ने भी पॉलिसी जारी करने, अंडरराइटिंग, दावा निपटान और ग्राहक सेवा प्रक्रियाओं में एआई के कार्यान्वयन को बढ़ाया है। कंपनी ने बताया कि वन आईएल वन कॉल सेंटर जैसी पहलें व्यक्तिगत ग्राहक इंटरैक्शन प्रदान करने के लिए एआई, वॉयस बॉट और प्रोनेंस मॉडलिंग का उपयोग करती हैं, जबकि प्रोजेक्ट ओरियन डिजिटल प्रौद्योगिकी-उन्मुख दृष्टिकोण का उपयोग करके व्यावसायिक प्रक्रियाओं को पुनर्गठित करने में मदद करता है। बीमाकर्ता ने जोड़ा कि प्रोजेक्ट ओरियन ने मूल्य श्रृंखला के पूरे हिस्से में निष्पादन समय और निर्णय लेने में सुधार के लिए एआई-आधारित समाधान लागू किए हैं।
वित्तीय वर्ष 26 के दौरान, कंपनी ने पायलट परियोजनाओं से दैनिक संचालन तक जेनरेटिव एआई के उपयोग का विस्तार किया, जिसमें अंडरराइटिंग, दावा निपटान, सेवा, विपणन और समग्र उद्यम प्रदर्शन शामिल है। जेनरेटिव एआई को चिकित्सा बीमा के प्रसंस्करण और संचालन में समय सीमा को कम करने के लिए तैनात किया गया था, जबकि मानवीय नियंत्रण बना रहता है। मोटर बीमा क्षेत्र में, इस तकनीक का उपयोग अंडरराइटिंग, दावा निपटान और सेवा के विशिष्ट कार्यों में किया जाता है।
ICICI लोम्बार्ड के प्रबंध निदेशक और मुख्य कार्यकारी अधिकारी, संजीव मंत्री ने वार्षिक रिपोर्ट में कहा: 'एआई तकनीकों का उपयोग करके हमारे अनुरोधों के समाधान में 30 प्रतिशत से बढ़कर लगभग 70 प्रतिशत तक सुधार हुआ है। हमारी तकनीकी संचालन एक अधिक भविष्य कहनेवाला मॉडल में बदल गए हैं... इस सबके पीछे का सिद्धांत अपरिवर्तित रहता है: प्रौद्योगिकी को मानव निर्णय को प्रतिस्थापित नहीं करना चाहिए, बल्कि उसे सशक्त बनाना चाहिए।'
