OpenAI ले बैंक, investment banking र equity research लक्षित गर्दै “ChatGPT for Financial Services” सार्वजनिक गरेको छ। Reuters र OpenAI का अनुसार यो product Morgan Stanley र Evercore सँगको design partnership बाट विकास गरिएको हो, जसले financial modelling, company research, valuation analysis र pitchbook/client material तयार गर्न सहयोग गर्ने लक्ष्य राख्छ।
यो सामान्य chatbot भन्दा फरक रूपमा financial services workflow का लागि बनाइएको platform हो। OpenAI का अनुसार यसमा Daloopa, PitchBook, LSEG News, Crunchbase, Quartr लगायतका financial data source जोडिएका छन्। Firm सँग पहिले नै रहेका data subscription लाई FactSet, S&P Global, Preqin र Datasite जस्ता integration मार्फत जोड्न सकिने व्यवस्था पनि गरिएको छ।
Product मा GPT-6 Astra प्रयोग गरिएको OpenAI ले जनाएको छ। कम्पनीका अनुसार यो model financial data retrieval, financial reasoning र artifact generation अर्थात् document, spreadsheet र presentation बनाउन केन्द्रित छ। यसको अर्थ analyst वा banker ले company data खोज्ने, model तयार गर्ने, valuation तुलना गर्ने र त्यसलाई firm को template अनुसार pitchbook वा research note मा बदल्ने काम एउटै workflow भित्र गर्न सक्छन्।
वित्तीय क्षेत्रमा AI प्रयोग गर्दा सबैभन्दा ठूलो प्रश्न data security र compliance हो। त्यसैले OpenAI ले role-based access control, encryption, audit-log export, SAML SSO र SCIM provisioning जस्ता enterprise security controls राखिएको जनाएको छ। Reuters का अनुसार regulated industry का लागि यस्तो governance control महत्वपूर्ण भएकाले product लाई investment bank र equity research जस्ता संवेदनशील क्षेत्रमा पहिले लक्षित गरिएको हो।
नेपालका लागि यो खबर केवल Wall Street को technology update मात्र होइन। नेपालका commercial bank, merchant banker, investment company, stock broker, research analyst र corporate finance team हरूका लागि AI अब सामान्य लेखन tool बाट financial-analysis infrastructure तर्फ सर्दै गएको संकेत हो। कम्पनीको financial statement पढ्ने, valuation model बनाउने, IPO/merger document तयार गर्ने, client proposal बनाउने र market research गर्ने काममा AI को प्रयोग बढ्दै जाने सम्भावना छ।
तर यहीँबाट नेपालको नियामकीय प्रश्न सुरु हुन्छ। बैंक र वित्तीय संस्थाले ग्राहकको विवरण, loan file, company financials, unpublished transaction data वा confidential board material जस्ता सूचना third-party AI system मा हाल्दा data कहाँ host हुन्छ, कसले access गर्छ, audit कसरी हुन्छ र गल्ती भए जिम्मेवारी कसको हुन्छ भन्ने स्पष्ट नीति चाहिन्छ। नेपाल राष्ट्र बैंकको IT Guidelines, Cyber Resilience Guidelines र Artificial Intelligence Guidelines ले licensed institutions लाई technology risk, data security, governance र responsible AI प्रयोगमा ध्यान दिनुपर्ने दिशा दिएको छ।
यसैले नेपालका बैंक तथा लगानी संस्थाले AI प्रयोग गर्दा “काम छिटो भयो” भन्ने लाभ मात्रै हेरेर हुँदैन। Data classification, approval workflow, audit trail, vendor risk assessment, human review र confidential information को सीमा स्पष्ट नगरी financial AI प्रयोग जोखिमपूर्ण हुन सक्छ।
OpenAI को नयाँ product ले एउटा ठूलो संकेत दिएको छ: वित्तीय क्षेत्रमा AI अब प्रयोगकर्ताले prompt लेख्ने साधन मात्र होइन, institution को data, compliance र document workflow सँग जोडिने professional platform बन्न थालेको छ। नेपालमा पनि यो बहस अब “AI प्रयोग गर्ने कि नगर्ने?” भन्दा अगाडि बढेर “कुन data, कुन system, कुन जिम्मेवारी र कुन नियामकीय सुरक्षासहित प्रयोग गर्ने?” भन्ने तहमा पुग्नुपर्ने देखिन्छ।
० प्रतिक्रिया