ব্র্যাক ব্যাংকের এআই মডেল: ক্ষুদ্রঋণে ডিফল্ট রেট ২৫% কমিয়ে আর্থিক অন্তর্ভুক্তির নতুন দিগন্ত
ব্র্যাক ব্যাংক ক্ষুদ্রঋণে মেশিন লার্নিং ব্যবহার করে ডিফল্ট রেট ২৫% কমিয়েছে। বিকল্প ডেটা (মোবাইল ব্যাংকিং, ইউটিলিটি বিল) বিশ্লেষণ করে ৯২% নির্ভুলতায় ঋণযোগ্যতা মূল্যায়ন করছে, যা আর্থিক অন্তর্ভুক্তিতে নতুন মাত্রা যোগ করছে।
ব্র্যাক ব্যাংক ক্ষুদ্রঋণে মেশিন লার্নিং ব্যবহার করে ডিফল্ট রেট ২৫% কমিয়েছে। বিকল্প ডেটা (মোবাইল ব্যাংকিং, ইউটিলিটি বিল) বিশ্লেষণ করে ৯২% নির্ভুলতায় ঋণযোগ্যতা মূল্যায়ন করছে, যা আর্থিক অন্তর্ভুক্তিতে নতুন মাত্রা যোগ করছে।
বাংলাদেশের ব্যাংকিং খাতে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (AI) ব্যবহারের এক অনন্য উদাহরণ স্থাপন করেছে ব্র্যাক ব্যাংক। প্রতিষ্ঠানটি তাদের ক্ষুদ্রঋণ (SME) পোর্টফোলিওতে ঝুঁকি মূল্যায়নে মেশিন লার্নিং (ML) মডেল চালু করার পর ডিফল্ট রেট ২৫ শতাংশ কমিয়ে আনতে সক্ষম হয়েছে। ব্যাংকটির কর্মকর্তারা জানিয়েছেন, এই প্রযুক্তি প্রথাগত ক্রেডিট স্কোরিংয়ের বাইরে গিয়ে ঋণগ্রহীতার লেনদেনের ইতিহাস, মোবাইল ব্যাংকিং ব্যবহারের ধরন এবং সামাজিক আচরণ বিশ্লেষণ করে আরও নির্ভুল সিদ্ধান্ত নিতে সাহায্য করছে।
ব্র্যাক ব্যাংকের চিফ ইনোভেশন অফিসার জানান, 'আমরা প্রায় ৫০ হাজার ক্ষুদ্র উদ্যোক্তার তথ্য নিয়ে মডেলটি ট্রেনিং করেছি। মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম এখন প্রতি সেকেন্ডে হাজার হাজার ডেটা পয়েন্ট বিশ্লেষণ করে কে ঋণ পরিশোধে সক্ষম হবে তা ৯২ শতাংশ নির্ভুলতার সঙ্গে শনাক্ত করতে পারে।' বিশেষ করে গ্রামীণ নারী উদ্যোক্তাদের জন্য এই মডেলটি অত্যন্ত কার্যকর প্রমাণিত হয়েছে, যাদের আগে কোনো আনুষ্ঠানিক ক্রেডিট ইতিহাস ছিল না।
এই সাফল্যের পেছনে ব্যাংকটির 'অল্টারনেটিভ ডেটা' ব্যবহারের কৌশল গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা রেখেছে। শুধু আর্থিক বিবরণী নয়, মডেলটি ঋণগ্রহীতার ইউটিলিটি বিল পরিশোধের অভ্যাস, বিকাশ বা নগদের লেনদেনের ধরণ এবং এমনকি ব্যবসায়িক স্থানান্তরের প্যাটার্নও বিশ্লেষণ করে। ফলে যারা আগে ব্যাংকের কাছ থেকে ঋণ পেতেন না, তারা এখন সহজেই ক্ষুদ্রঋণ পাচ্ছেন। ব্যাংক সূত্রে জানা গেছে, এই পদ্ধতিতে ঋণ বিতরণের পরবর্তী ৬ মাসে এনপিএল (Non-Performing Loan) হার ৪.২% থেকে কমে ৩.১% এ নেমে এসেছে।
বাংলাদেশের এআই খাতে এই উদ্যোগটি বিশেষভাবে গুরুত্বপূর্ণ কারণ দেশের মোট উদ্যোক্তার ৬৫% এর বেশি ক্ষুদ্র ও মাঝারি খাতে (SME) নিয়োজিত। কিন্তু প্রথাগত ব্যাংকিং প্রক্রিয়ায় জামানত ও কাগজপত্রের জটিলতার কারণে তাদের ৪০% এর বেশি ব্যাংকঋণের আওতার বাইরে থাকে। ব্র্যাক ব্যাংকের এই মডেল প্রমাণ করছে যে, এআই প্রযুক্তি ব্যবহার করে ডিজিটাল ফুটপ্রিন্টের ভিত্তিতে ঝুঁকি মূল্যায়ন করলে ব্যাংকগুলোর জন্য 'আনব্যাঙ্কড' জনগোষ্ঠীকেও সেবা দেওয়া লাভজনক হয়ে ওঠে।
বিশেষজ্ঞরা বলছেন, এই মডেলটি শুধু ব্যাংকের মুনাফা বাড়ায়নি, বরং এটি আর্থিক অন্তর্ভুক্তির মডেলকে বদলে দিচ্ছে। ব্র্যাক ব্যাংক এখন এই মডেলটি অন্যান্য পণ্য যেমন কৃষিঋণ ও স্টুডেন্ট লোনে প্রয়োগের পরিকল্পনা করছে। পাশাপাশি বাংলাদেশ ব্যাংকের ডিপার্টমেন্ট অফ আইটি অ্যান্ড কমিউনিকেশন এই ধরনের এআই-ভিত্তিক রিস্ক অ্যাসেসমেন্ট মডেলকে উৎসাহিত করার জন্য নতুন গাইডলাইন প্রণয়নের কাজ করছে। ফলে আগামী দিনে দেশের অন্যান্য ব্যাংকও এই পথ অনুসরণ করবে বলে আশা করা যাচ্ছে।
পাঠকদের জন্য actionable insight: আপনি যদি একজন ক্ষুদ্র উদ্যোক্তা হন, তাহলে নিয়মিত ডিজিটাল লেনদেন (বিকাশ/নগদ), ইউটিলিটি বিল সময়মতো পরিশোধ এবং ব্যবসায়িক রেকর্ড সংরক্ষণ করুন। আপনার ডিজিটাল আচরণই এখন ব্যাংকের কাছে আপনার সবচেয়ে বড় ক্রেডিট রিপোর্ট।
এই সংবাদটি আন্তর্জাতিক সূত্রের তথ্য অবলম্বনে AI-সহায়তায় বাংলায় উপস্থাপন ও বাংলাদেশের প্রেক্ষাপটে সম্পাদিত। মূল তথ্যের জন্য নিচের সূত্র দেখুন।
মূল প্রতিবেদন: AIখবর রিসার্চ
সোর্স দেখুন ↗মন্তব্য০
লোড হচ্ছে...
