आधुनिकीकरण कभी खत्म नहीं होता, जमा होते जाते हैं अपवाद

वित्तीय सेवा क्षेत्र 20 से 25 वर्षों से आधुनिकीकरण को एक ऐसी परियोजना की तरह देखता आया है जिसकी समाप्ति की तारीख तय हो। लंदन में Oracle Financial Services Summit के उद्घाटन पर डॉ. लेडा ग्लिप्टिस ने तर्क दिया कि उद्योग की कमज़ोरी अपवादों का जमा होना है, और AI इस जमावड़े को हटाने के बजाय उसके ऊपर आकर बैठेगा।

कार्यकारी सारांश

• आधुनिकीकरण के निर्णय जोखिम घटाते हैं और भविष्य की प्रतिस्पर्धात्मकता बढ़ाते हैं, लेकिन वही निर्णय जोखिम प्रोफ़ाइल बदल देते हैं और परिचालन को अधिक जटिल बना सकते हैं।
• नई क्षमताएं पुरानी क्षमताओं को बदलने के बजाय उनके ऊपर परत दर परत जोड़ी जाती हैं; डॉ. ग्लिप्टिस के अनुसार यह पैटर्न 1950 से चला आ रहा है। 25 वर्षों में उन्होंने केवल दो बार किसी चीज़ को बंद किया है।
• जब कोई नीति किसी पहल को रोकती है, तो एक बार का अपवाद आम है, पहले प्रक्रिया बदलना शायद ही कभी दिखता है, और अपवाद नज़ीर बन जाता है।
• प्रति बैठक 180 डॉलर वाले हेडसेट का एक अनुरोध दिखाता है कि अनुमोदन की शृंखलाएं हर स्तर पर संदर्भ कैसे खो देती हैं। अनुमोदन प्रक्रिया की लागत बैंक के लिए हेडसेट से कहीं अधिक रही होगी।
• AI काम को तेज़ कर सकता है, पर सारे जवाब नहीं देता। नेतृत्व को न तो स्थिर नियामक ढांचे की उम्मीद करनी चाहिए, न ही पूरी तरह तैयार तकनीक की।
• बुनियाद उबाऊ है और ज़रूरी भी: एक विकास रणनीति, अच्छा डेटा, और रियल-टाइम दुनिया में एक साथ मज़बूत और फुर्तीला बने रहने का तरीका।

वित्तीय सेवाओं के ज़्यादातर तकनीकी कार्यक्रम इस वादे से शुरू होते हैं कि इस बार जटिलता घटेगी। डॉ. ग्लिप्टिस का तर्क है कि यह वादा एक पूरी पीढ़ी से किया जा रहा है और ज़्यादातर पूरा नहीं हुआ। टीमों ने इस काम पर 20 से 25 वर्ष लगाए हैं, फिर भी चुनौतियों की संख्या बढ़ती जा रही है। अगर केवल प्रयास से समस्या हल हो जाती, तो वह अब तक छोटी हो चुकी होती।

डॉ. लेडा ग्लिप्टिस ने 20 अक्टूबर 2026 को लंदन में Oracle Financial Services Summit की मेज़बानी की और AI, व्यावसायिक आधुनिकीकरण, लचीलेपन और भरोसे पर केंद्रित उसके सत्र की शुरुआत की। मेज़बान के रूप में उन्होंने तीन आपस में जुड़ी प्राथमिकताएं रखीं जो, उनके अनुसार, Oracle की ग्राहकों के साथ बातचीत में बार-बार सामने आती हैं: मापने योग्य व्यावसायिक प्रभाव के साथ AI को मुख्य परिचालन में लाना, तेज़ तकनीकी बदलाव के साथ कदम मिलाते हुए आधुनिकीकरण करना, और लचीलापन व भरोसा बनाए रखना। Oracle की भूमिका को उन सुरक्षित, स्केलेबल सिस्टम उपलब्ध कराने के रूप में बताया गया जिन पर ग्राहकों का व्यवसाय टिका है। उन्होंने Accenture और KPMG को वैश्विक स्तर पर तथा यूके और आयरलैंड में Oracle के साथ उनकी साझेदारी के लिए धन्यवाद दिया, और बताया कि दिन को सवालों, वक्ताओं, पैनलों, समानांतर सत्रों और Oracle कर्मचारियों से सीधी बातचीत के इर्द-गिर्द बनाया गया था। फिर भी, उनका अपना मुख्य वक्तव्य उत्पाद प्रस्तुति कम और निदान ज़्यादा था।

उनका केंद्रीय निर्देश दो टूक था। वित्तीय सेवाओं के नेतृत्व को आधुनिकीकरण को एक सीमित कार्यक्रम मानना बंद करना होगा और उस संचित जटिलता से निपटना होगा जो दशकों के अपवादों ने पैदा की है। उनका बाकी तर्क इसी वाक्य से निकलता है, और यह लेख भी।

लगातार खिसकती अंतिम रेखा #

आधुनिकीकरण की आम कहानी में एक पहले और एक बाद होता है। एक प्लेटफ़ॉर्म बदला जाता है, एक माइग्रेशन पूरा होता है, एक संचालन समिति कार्यक्रम बंद कर देती है। डॉ. ग्लिप्टिस इस "बाद" को नकारती हैं। उनके अनुसार आधुनिकीकरण कोई अंतिम अवस्था नहीं है। परियोजनाएं खत्म हो सकती हैं, पर संगठन हमेशा के लिए "आधुनिक" नहीं बन जाते।

यह शब्दों का खेल लगता है, जब तक हम यह न देखें कि संगठन आधुनिकीकरण का निर्णय लेते समय वास्तव में क्या करते हैं। वे जोखिम घटाने और अपनी भविष्य की प्रतिस्पर्धात्मकता सुधारने के लिए कदम उठाते हैं। ये समझदारी भरे लक्ष्य हैं। लेकिन वही निर्णय जोखिम प्रोफ़ाइल भी बदलते हैं और परिचालन को अधिक जटिल बना सकते हैं। जो कदम एक जोखिम घटाता है, वह दूसरा जोखिम ला सकता है, और नई व्यवस्था को चलाना, उसके लिए धन जुटाना और किसी को समझाना पड़ता है।

यह पैटर्न शाब्दिक अर्थ में एक जाल है। जो नेता मानता है कि कार्यक्रम खत्म होगा, वह अंत की योजना बनाता है। जो नेता स्वीकार करता है कि यह खत्म नहीं होगा, वह निरंतरता की योजना बनाता है, और इससे बजट, गवर्नेंस और सफलता मापने का तरीका बदल जाता है। पहला बार-बार चौंकता है। दूसरा कम से कम तैयार तो रह सकता है।

सरलीकरण इतनी बार क्यों नहीं आया, इसकी एक सीधी व्याख्या भी है। आधुनिकीकरण को चीज़ें सरल बनानी थीं, पर अक्सर उसने जीवन और जटिल कर दिया, क्योंकि संगठन यह नहीं देख पाए कि बाहरी परिवेश कितना जटिल हो जाएगा। यह खराब इंजीनियरिंग का आरोप नहीं है। योजनाएं समझदारी भरी थीं, और परिवेश उनसे आगे निकल गया।

एक B माइनस और दो बार बंद करना #

डॉ. ग्लिप्टिस ने पिछले 25 वर्षों के लिए उद्योग को B माइनस दिया। यह एक उपयोगी ग्रेड है, क्योंकि यह न सांत्वना देता है, न निराशा। B माइनस असफलता नहीं है। लेकिन यह वह भी नहीं है जिसकी कोई चौथाई सदी के लगातार प्रयास के बाद उम्मीद करे।

उन्होंने एक आंकड़ा जोड़ा जो इस ग्रेड को समझना आसान बनाता है: 25 वर्षों में उन्होंने केवल दो बार किसी चीज़ को बंद किया है। सोचिए कि एक चालू आर्किटेक्चर के लिए इसका क्या अर्थ है। अगर सिस्टम, प्रक्रियाएं और नियंत्रण लगभग कभी हटाए नहीं जाते, तो हर नई चीज़ कुल में जुड़ जाती है। कुछ भी बाहर नहीं जाता।

यह सीधे उनके इस दावे से जुड़ता है कि नई क्षमताएं पुरानी क्षमताओं को बदलने के बजाय उनके ऊपर परत दर परत जोड़ी जाती हैं, और यह पैटर्न 1950 से मौजूद है। उद्योग की यह आदत क्लाउड युग या ऐप युग की कोई ताज़ा चूक नहीं है। उनके अनुसार यह आज इसे संभालने की कोशिश कर रहे अधिकांश लोगों से भी पुरानी है।

परतें जोड़ने का अपना तर्क है। जोड़ना हटाने से अधिक सुरक्षित है, और हटाने के लिए किसी को नतीजों की ज़िम्मेदारी लेनी पड़ती है। पर लागत संचयी होती है। हर परत को अपने नीचे की परतों के साथ रहना पड़ता है, और हर परत डेटा, एक्सेस और अनुमोदन के बारे में अपनी मान्यताएं लेकर चलती है। सत्तर से कुछ अधिक वर्षों के बाद, इन परतों के बीच की अंतःक्रियाएं ही आधुनिकीकरण के काम का असली विषय हैं।

B माइनस उनके एक और कथन के साथ अजीब ढंग से खड़ा है: उद्योग 25 वर्षों से इस क्षण की तैयारी कर रहा है। दोनों वाक्यों को साथ पढ़ें तो वे कहते हैं कि तैयारी वास्तविक थी और नतीजे आंशिक। उन्होंने यह भी तर्क दिया कि स्थापित संस्थानों ने जितना वे अक्सर स्वीकार करते हैं, उससे अधिक सफलता से खुद को ढाला है। इस दावे को सावधानी से लेना चाहिए, क्योंकि यह उनका रखा हुआ मत है, कोई मापा गया परिणाम नहीं। पर यह ग्रेड से मेल खाता है। कोई उद्योग जितना मानता है उससे बेहतर ढल सकता है, और फिर भी कभी न हटाए गए अपवादों का हानिकारक बोझ ढोता रह सकता है।

एक बार का मामला नियम कैसे बन जाता है #

डॉ. ग्लिप्टिस के तर्क का सबसे उपयोगी हिस्सा यह वर्णन है कि जब कोई नीति या प्रक्रिया किसी पहल को रोकती है तो क्या होता है। उन्होंने तीन व्यावहारिक विकल्प बताए। पहल न की जाए। पहले प्रक्रिया बदली जाए। या एक बार का जुगाड़, जोखिम स्वीकृति या वरिष्ठ नेतृत्व द्वारा समर्थित अपवाद अपनाया जाए।

पहला विकल्प शायद ही कभी आकर्षक होता है, क्योंकि किसी ने किसी कारण से वह पहल चाही थी। दूसरा वह है जो वास्तव में जटिलता घटाएगा, क्योंकि वह बाधा को ही ठीक करता है। उन्होंने कहा कि उन्होंने ऐसा शायद ही कभी होते देखा है। तीसरा आम है।

इसके बाद चलने वाली प्रक्रिया में ही नुकसान जमा होता है। कभी-कभी संगठन प्रक्रिया ठीक करने लौटते हैं। ज़्यादातर अपवाद भुला दिया जाता है। वह अपने आप नज़ीर बन जाता है, और जब वही बाधा फिर सामने आती है, तो एक और अपवाद दे दिया जाता है।

इस क्रम को धीरे-धीरे देखिए, क्योंकि यही पूरी समस्या का इंजन है। एक अपवाद किसी जायज़ कारण से, समय के दबाव में, किसी ऐसे व्यक्ति द्वारा दिया जाता है जो उस पर हस्ताक्षर करने लायक वरिष्ठ हो। कोई मरम्मत का समय तय नहीं करता। अगली टीम उसी बाधा से टकराती है, देखती है कि पहली टीम निकल गई थी, और पिछले मामले का हवाला देती है। जुगाड़ अब एक रास्ता बन चुका है। चूंकि हर अपवाद अपने आप में उचित था, इसलिए किसी ने कभी अपवादों पर चलने वाली व्यवस्था बनाने का फ़ैसला नहीं किया।

दशकों के अपवादों की संचित जटिलता से उनका यही मतलब है। यह अभिव्यक्ति एक ठोस चीज़ की ओर इशारा करती है: अनसुलझे निर्णयों का भंडार, जिनमें से हर एक काम को आगे बढ़ाने के लिए लिया गया था। यह यह भी समझाती है कि वित्तीय सेवाओं की कमज़ोरी अपवादों का जमा होना क्यों है। उद्योग के पास काम निकालने के तरीकों की कमी नहीं है। कमी है उन्हीं बेढंगे तरीकों से काम निकालना बंद करने के तरीकों की।

किसी नेता के लिए इसका व्यावहारिक नतीजा असहज है। अपवाद देना निर्णायकता जैसा लगता है। इस व्याख्या के अनुसार, प्रक्रिया ठीक करने के बाद के कदम के बिना निर्णायकता ठीक वही है जिससे जटिलता बढ़ती जाती है। किसी प्रायोजक की परीक्षा यह नहीं है कि वह एक बार बाधा हटा सकता है या नहीं, बल्कि यह है कि अगली बार वह बाधा अब भी वहीं है या नहीं।

180 डॉलर का हेडसेट #

डॉ. ग्लिप्टिस ने एक छोटी कहानी से बात को ठोस बनाया। पहले एक senior director की भूमिका में वे लगभग 50,000 डॉलर के अनुबंधों पर हस्ताक्षर कर सकती थीं। एक हेडसेट का अनुरोध, जिसकी लागत प्रति बैठक 180 डॉलर थी, एक वरिष्ठ अधिकारी ने लगभग 24 घंटे में मंज़ूर किया।

चौबीस घंटे तेज़ लगते हैं, और अलग से देखें तो हैं भी। बात इसमें है कि अनुरोध के इर्द-गिर्द की प्रक्रिया ने संभवतः क्या खर्च कराया। उचित सावधानी के साथ रखी गई उनकी राय यह थी कि अनुमोदन प्रक्रिया की लागत बैंक के लिए हेडसेट से कहीं अधिक रही होगी। 180 डॉलर की एक वस्तु बनाम उस अनुरोध को छूने वाले लोगों के समय का हिसाब उनके पक्ष में नहीं जाता, और कभी किसी के पक्ष में नहीं जाता।

संरचनात्मक समस्या इसमें है कि एस्केलेशन कैसे काम करता है। पारंपरिक शृंखला में हर स्तर संदर्भ खो देता है। जो अनुरोध अपने शुरुआती बिंदु पर स्पष्ट रूप से सार्थक था, वह शीर्ष पर सारांश के सारांश के रूप में पहुंचता है। बीच के हर व्यक्ति को या तो स्थिति फिर से समझनी पड़ती है या बिना जांचे आगे बढ़ा देना पड़ता है। ऐसी प्रक्रिया में सहमति बनने में महीनों लग सकते हैं।

दोनों आंकड़ों को साथ रखिए: हेडसेट के लिए लगभग 24 घंटे, और पारंपरिक एस्केलेशन से सहमति के लिए महीने। ये एक ही चीज़ नहीं मापते, पर साथ मिलकर एक फैलाव दिखाते हैं। सही व्यक्ति तक पहुंचा एक छोटा, स्पष्ट अनुरोध एक दिन में आगे बढ़ सकता है। जिस मामले को कई स्तरों से गुज़रना हो, और हर स्तर उससे कुछ संदर्भ छीन ले, वह महीनों अटक सकता है।

और यह आदत गई नहीं है। संगठन आज भी छोटे खर्चों के लिए वरिष्ठ अनुमोदन मांगते हैं। यह किसी पुरानी नौकरी के एक बैंक की कहानी नहीं है। यह एक मौजूदा सीमा है, और ऊपर बताई गई अपवाद की समस्या को बढ़ावा देती है। जब सामान्य निर्णयों को शृंखला पर चढ़ना पड़ता है, तो लोग अपवाद का रास्ता खोजते हैं, क्योंकि शृंखला महंगी है और अपवाद तेज़। विरासत सिर्फ़ पुरानी तकनीक नहीं है। यह उन नियमों में भी रहती है जो तय करते हैं कि कौन किस बारे में निर्णय ले सकता है।

बीस पायलट, सभी अत्यावश्यक #

अगर अपवाद बीमारी हैं, तो प्राथमिकता निर्धारण वह जगह है जहां लक्षण सबसे पहले दिखते हैं। डॉ. ग्लिप्टिस ने कहा कि जिन कई संगठनों के साथ वे काम करती हैं, उनके पास लगभग 20 पायलट परियोजनाएं हैं, और सबको बराबर महत्वपूर्ण माना जाता है। उन्होंने इसे अपर्याप्त प्राथमिकता निर्धारण कहा।

तर्क समझना आसान है। अगर सब कुछ बराबर महत्वपूर्ण है, तो कुछ भी क्रम में नहीं है, और क्रम परोक्ष रूप से वह तय करता है जो सबसे ज़ोर से बोलता है, हस्ताक्षर करता है या एस्केलेट करता है। ठीक इसी रास्ते से अपवाद फलता-फूलता है। बीस बराबर प्राथमिकताएं सुनिश्चित करती हैं कि एक साथ कई जगह बाधाएं आएंगी, और किसी से कहा जाएगा कि उनमें से कुछ को निकल जाने दे।

उन्होंने प्राथमिकता निर्धारण को अब नेतृत्व की समस्या बताया, क्योंकि परिवर्तन कार्यक्रम शायद ही कभी दोहराए जाने योग्य बनाए गए थे। यह एक सोचा-समझा दावा है और इसे ध्यान से पढ़ना चाहिए। यह नहीं कहता कि नेता उन्हें सौंपे गए काम में विफल हो रहे हैं। यह कहता है कि काम ही बदल गया है। जब परिवर्तन कार्यक्रम एक बार का हो, तो काम के ढीले क्रम से भी काम चल जाता है। जब परिवर्तन निरंतर हो, तो क्रम तय करना ऐसा काम बन जाना चाहिए जो नेता बार-बार करें, और कार्यक्रम इसके लिए बने ही नहीं थे।

संस्थापकों और तकनीकी पाठकों के लिए यह वह हिस्सा है जिसे सबसे आसानी से अपनाया जा सकता है। 20 पायलटों का पोर्टफ़ोलियो ऊर्जा जैसा दिखता है। इस व्याख्या के अनुसार, यह अक्सर इस बात का संकेत होता है कि अभी तक किसी ने चुनाव नहीं किया। उनमें से उन्नीस को ना कहने का निर्णय नेतृत्व का कार्य है, और इसे उस प्रोजेक्ट ऑफ़िस को नहीं सौंपा जा सकता जिसके पास मना करने का अधिकार ही न हो।

AI अपनी समय-सारणी लेकर आता है #

ऊपर कही गई हर बात AI के साथ और तीखी हो जाती है, क्योंकि AI गहरी आदतें बदले बिना गति बदल देता है। डॉ. ग्लिप्टिस ने कहा कि AI काम तेज़ करने में मदद कर सकता है, पर सारे जवाब नहीं देता। यह एक उपयोगी त्वरक है। यह इस निर्णय का विकल्प नहीं है कि क्या ठीक करना है।

एक तरीके पर वे खास तौर पर स्पष्ट थीं। AI को बस समस्याओं की ओर "मोड़ देने" के विचार को उन्होंने भयानक विचार कहा। तर्क उनकी पिछली बातों से निकलता है: जिस संगठन की समस्याओं में कभी न हटाए गए अपवाद, अलग-थलग पड़े डेटा और अस्पष्ट स्वामित्व शामिल हों, वह उन पर नया उपकरण मोड़ देने से उन्हें हल होते नहीं देखेगा। उपकरण वही गड़बड़ी विरासत में पा लेता है।

उन्होंने यह भी बताया कि संगठन नएपन का गलत आकलन कैसे करते हैं। वे अक्सर ऐसा व्यवहार करते हैं जैसे कोई तकनीक दुनिया के लिए नई हो, सिर्फ़ इसलिए कि वह उनके लिए नई है। और वे मान सकते हैं कि जब तक वे जुड़ने को तैयार होंगे, तकनीक विकसित होना बंद कर देगी। वह बंद नहीं करेगी।

2024 के बारे में उनका वर्णन दोनों पहलू दिखाता है। उस वर्ष AI गतिविधि में आई उछाल ने रचनात्मकता और सशक्तीकरण लाया। उसने आश्चर्य भी लाए। कुछ कंपनियां यह जानकर चौंकीं कि विक्रेता पहले से 10 वर्ष पुराने थे। कुछ इस बात से चौंकीं कि AI खुद दशकों पुराना है और अब भी विकसित हो रहा है। आश्चर्य कंपनियों की जानकारी को लेकर था, तकनीक की उम्र को लेकर नहीं।

2009 के बारे में उनकी सुनाई एक कहानी में भी ऐसी ही समानता है। तब एक CEO ने उनसे पूछा था कि क्या उन्हें सेवानिवृत्त होने से पहले Bitcoin के बारे में जानना ज़रूरी है। सवाल यह मानकर चल रहा था कि तकनीकी निर्णय को अपने कार्यकाल के बाद तक टाला जा सकता है। आज उनका अवलोकन उल्टा है: आज के तकनीकी निर्णय अक्सर वर्तमान निर्णयकर्ता के कार्यकाल के दौरान ही सामने आएंगे। सेवानिवृत्ति का क्षितिज अब किसी को नहीं बचाता।

इन निर्णयों के आसपास का परिवेश भी स्थिर नहीं है। AI कई मानकों, नियंत्रणों और साझा समझ से तेज़ चल रहा है। नेता यह नहीं मान सकते कि तकनीकी निर्णय किसी स्थिर नियामक ढांचे या पूरी तरह तैयार तकनीक के साथ आएंगे। दोनों का इंतज़ार करना एक ऐसी योजना है जिसका ट्रिगर कभी आता ही नहीं।

शांत, पर धीमे नहीं #

इन सबके सामने उनका नुस्खा दो पहलुओं वाला है। संगठनों को घबराहट नहीं, शांति चाहिए। उनकी सलाह थी: सुरक्षित, संयमित और सावधान रहें, पर धीमे नहीं।

इसे समझौता मान लेना आसान है, पर यह दोनों तरह की विफलताओं पर एक बंधन के रूप में बेहतर काम करता है। घबराहट 20 बराबर पायलट और हस्ताक्षरित अपवाद पैदा करती है। धीमापन यह धारणा पैदा करता है कि तकनीक इंतज़ार करेगी। वे दोनों को खारिज करती हैं। वे जिस रुख का वर्णन करती हैं, उसमें गति स्थिर है, नियंत्रण मौजूद हैं, और काम फिर भी आगे बढ़ता है।

यहीं इस दावे का महत्व भी है कि उद्योग 25 वर्षों से तैयारी कर रहा है। उनके कथन में तैयारी ढील देने का कारण नहीं है। यह वह कारण है जिससे शांति संभव है: उद्योग ने इस काम की चौथाई सदी पूरी की है और उससे कुछ सीखा है, भले ही ग्रेड B माइनस रहा हो।

उबाऊ बुनियाद #

डॉ. ग्लिप्टिस ने किसी दृष्टि के साथ समापन नहीं किया। उन्होंने ऐसी बुनियादें गिनाईं जो, उनके शब्दों में, उबाऊ और ज़रूरी हैं, और पहली है एक विकास रणनीति। कारण सीधा है: कोई भी तकनीकी घटक या साझेदार हमेशा नहीं रहता। स्थायित्व मानकर चलने वाली रणनीति अगले आश्चर्य की रणनीति है।

दूसरी है अच्छा डेटा। डेटा की गुणवत्ता, उसका स्वामित्व और अलग-थलग संरचनाएं अब भी अनसुलझे विरासत के मुद्दे हैं। यह उनके इस कथन से सीधे मेल खाता है कि विरासत सिर्फ़ पुरानी तकनीक नहीं है। किसी डेटासेट का अस्पष्ट स्वामित्व विरासत है। वैसे ही वह नियम भी, जो किसी छोटी खरीद को वरिष्ठ अनुमोदक के पास भेजता है। इनमें से कोई भी पुराने सिस्टमों की परिसंपत्ति सूची में नहीं दिखता।

उनके तर्क का तीसरा हिस्सा उस दुनिया के स्वरूप से जुड़ा है जिसे इन बुनियादों को संभालना है। दुनिया रियल-टाइम हो रही है, और संगठनों को उस वास्तविकता के लिए मज़बूती बनानी होगी। उन्होंने जोड़ा कि मज़बूती और फुर्ती अब एक-दूसरे की कीमत पर नहीं आतीं। वर्षों तक मज़बूत विकल्प और फुर्तीले विकल्प को प्रतिद्वंद्वी माना गया, और किसी विनियमित संस्थान के भीतर आम तौर पर मज़बूत विकल्प जीतता था। उनका तर्क है कि अब यह चुनाव करने की ज़रूरत नहीं, क्योंकि रियल-टाइम दुनिया दोनों की एक साथ मांग करती है।

एक और अवलोकन बदलाव की ओर इशारा करता है। वित्तीय सेवा कंपनियां, खास तौर पर बीमा कंपनियां, अपनी योजनाओं और तरीकों पर अधिक खुली बातचीत में अपने साझेदारों को बढ़ती संख्या में शामिल कर रही हैं। यह विकास रणनीति के तर्क से मेल खाता है, क्योंकि जो साझेदार हमेशा नहीं रहेगा, उसके साथ योजना बनाना तब आसान होता है जब उसे पता हो कि आगे क्या आने वाला है। इससे यह साबित नहीं होता कि अपवाद घट रहे हैं, और स्रोत में भी ऐसा कुछ नहीं कहा गया। पर यह इस बात का संकेत है कि कंपनियां समस्या पर खुलकर बात करने को तैयार हैं।

एक अपवाद हटाने के लिए क्या चाहिए #

सबसे उभरकर आने वाले आंकड़े पर लौटते हैं: 25 वर्षों में दो बार बंद करना। अगर यह दर थोड़ी भी सामान्य है, तो उद्योग की चुनौती अगली क्षमता बनाना नहीं, बल्कि यह तय करना है कि अगली क्षमता किसकी जगह लेगी। यहां हर दूसरा तर्क इसी पर टिका है। अपवादों का भुगतान तभी हो सकता है जब कोई मरम्मत की ज़िम्मेदारी ले, और परतें तभी घट सकती हैं जब कोई उनमें से एक को बंद करने को तैयार हो।

यह तर्क जो खुला प्रश्न छोड़ता है, वह व्यावहारिक है। जो नेता स्वीकार कर लेता है कि आधुनिकीकरण कभी खत्म नहीं होता, उसे फिर भी तय करना है कि सबसे पहले कौन सा एक अपवाद बंद करना है, और 20 पायलटों में से कौन सा रोकना है। डॉ. ग्लिप्टिस ढांचा, ग्रेड और तीन विकल्प देती हैं, पर यह दावा नहीं करतीं कि उन्होंने मापा है कि दूसरा विकल्प, यानी पहले प्रक्रिया बदलना, कितनी बार तीसरे की जगह ले सकता है। उन्होंने इसे शायद ही कभी देखा है। AI से तेज़ होते उस दशक में, जब निर्णय एक ही कार्यकाल के भीतर सामने आ जाते हैं, क्या यह बदलेगा, यही देखने लायक बात है।

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न #

डॉ. ग्लिप्टिस ने आधुनिकीकरण का कौन सा विरोधाभास बताया? संगठन जोखिम घटाने और भविष्य की प्रतिस्पर्धात्मकता सुधारने के लिए आधुनिकीकरण के निर्णय लेते हैं, लेकिन वही निर्णय जोखिम प्रोफ़ाइल भी बदलते हैं और परिचालन को अधिक जटिल बना सकते हैं। आधुनिकीकरण को चीज़ें सरल बनानी थीं और उसने अक्सर जीवन और जटिल कर दिया, क्योंकि संगठन यह नहीं देख पाए कि बाहरी परिवेश कितना जटिल हो जाएगा।

वे क्यों कहती हैं कि आधुनिकीकरण कोई अंतिम अवस्था नहीं है? परियोजनाएं खत्म हो सकती हैं, पर संगठन हमेशा के लिए "आधुनिक" नहीं बन जाते। टीमों ने इस काम पर 20 से 25 वर्ष लगाए हैं, फिर भी चुनौतियों की संख्या बढ़ती जा रही है, और नई क्षमताएं पुरानी को बदलने के बजाय उनके ऊपर परत दर परत जोड़ी जाती हैं। उन्होंने कहा कि 25 वर्षों में उन्होंने केवल दो बार किसी चीज़ को बंद किया है।

अपवाद परिचालन मॉडल कैसे बन जाते हैं? जब कोई नीति या प्रक्रिया किसी पहल को रोकती है, तो तीन विकल्प होते हैं: पहल न करना, पहले प्रक्रिया बदलना, या एक बार का जुगाड़, जोखिम स्वीकृति या वरिष्ठ नेतृत्व द्वारा समर्थित अपवाद अपनाना। दूसरे को उन्होंने शायद ही कभी होते देखा है; तीसरा आम है। अपवाद आम तौर पर भुला दिया जाता है और अपने आप नज़ीर बन जाता है।

उन्होंने नेताओं को AI के बारे में क्या सलाह दी? सुरक्षित, संयमित और सावधान रहें, पर धीमे नहीं। उन्होंने AI को बस समस्याओं की ओर "मोड़ देने" को भयानक विचार कहा, कहा कि संगठनों को घबराहट नहीं बल्कि शांति चाहिए, और चेताया कि नेता न तो स्थिर नियामक ढांचे को मानकर चल सकते हैं, न ही पूरी तरह तैयार तकनीक को।

उन्होंने किन बुनियादों को उबाऊ और ज़रूरी कहा? एक विकास रणनीति, क्योंकि कोई भी तकनीकी घटक या साझेदार हमेशा नहीं रहता; ऐसे उपकरण और परिचालन क्षमता जो बदलाव की गति को संभाल सकें; ऐसे साझेदार जो संगठन की गति से मेल खाएं; अच्छा डेटा, क्योंकि गुणवत्ता, स्वामित्व और अलगाव अब भी अनसुलझे विरासत के मुद्दे हैं; और दोहराई जा सकने वाली प्रक्रियाएं जो छोटे खर्चों को वरिष्ठ अनुमोदन के लिए भेजना बंद करें।

संदर्भ #

• Glyptis, L., (2026). The Modernisation Paradox in Financial Services. Oracle Financial Services Summit में मुख्य वक्तव्य, लंदन, 20 अक्टूबर 2026. Oracle Financial Services ⧉. Oracle.
• Glyptis, L., (2023). Bankers Like Us: Dispatches from an Industry in Transition ⧉. Routledge.
• Glyptis, L., (2026). #LedaWrites स्तंभ का संग्रह ⧉. 11:FS.

अंतिम समीक्षा 2026-10-24.

# आधुनिकीकरण कभी खत्म नहीं होता, जमा होते जाते हैं अपवाद — Sebastien Rousseau

> Originally published at [https://sebastienrousseau.com/hi/2026-10-24-adhunikikaran-kabhi-khatm-nahin-hota-jama/](https://sebastienrousseau.com/hi/2026-10-24-adhunikikaran-kabhi-khatm-nahin-hota-jama/)

लंदन में डॉ. लेडा ग्लिप्टिस ने कहा कि आधुनिकीकरण का कोई अंत नहीं है: बैंकों को दशकों के अपवाद सुलझाने होंगे और AI को सुरक्षित, संयमित ढंग से, पर धीमे नहीं, अपनाना होगा।

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आधुनिकीकरण कभी खत्म नहीं होता, जमा होते जाते हैं अपवाद — Sebastien Rousseau

लंदन में डॉ. लेडा ग्लिप्टिस ने कहा कि आधुनिकीकरण का कोई अंत नहीं है: बैंकों को दशकों के अपवाद सुलझाने होंगे और AI को सुरक्षित, संयमित ढंग से, पर धीमे नहीं, अपनाना होगा।

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आधुनिकीकरण कभी खत्म नहीं होता, जमा होते जाते हैं अपवाद — Sebastien Rousseau

लंदन में डॉ. लेडा ग्लिप्टिस ने कहा कि आधुनिकीकरण का कोई अंत नहीं है: बैंकों को दशकों के अपवाद सुलझाने होंगे और AI को सुरक्षित, संयमित ढंग से, पर धीमे नहीं, अपनाना होगा।.

यहाँ मुख्य रणनीतिक निष्कर्ष हैं:

- लगातार खिसकती अंतिम रेखा. आधुनिकीकरण की आम कहानी में एक पहले और एक बाद होता है। एक प्लेटफ़ॉर्म बदला जाता है, एक माइग्रेशन पूरा होता है, एक संचालन समिति कार्यक्रम बंद कर देती है। डॉ.
- एक B माइनस और दो बार बंद करना. डॉ.
- एक बार का मामला नियम कैसे बन जाता है. डॉ.
- 180 डॉलर का हेडसेट. डॉ.

इस लेख में उल्लिखित चुनौतियों के प्रति आपके संगठन का दृष्टिकोण क्या है?

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#लेडाग्लिप्टिस #LedaGlyptis #आधुनिकीकरणकाविरोधाभास #OracleFinancialServicesSummit #वित्तीयसेवाओंकाआधुनिकीकरण

Sebastien Rousseau | CC-BY-4.0

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Rousseau S. आधुनिकीकरण कभी खत्म नहीं होता, जमा होते जाते हैं अपवाद — Sebastien Rousseau. sebastienrousseau.com. 2026 Oct 24. Available from: https://sebastienrousseau.com/hi/2026-10-24-adhunikikaran-kabhi-khatm-nahin-hota-jama/

Rousseau, Sebastien. "आधुनिकीकरण कभी खत्म नहीं होता, जमा होते जाते हैं अपवाद — Sebastien Rousseau." sebastienrousseau.com. October 24, 2026. https://sebastienrousseau.com/hi/2026-10-24-adhunikikaran-kabhi-khatm-nahin-hota-jama/.

Rousseau, S. (2026, October 24). आधुनिकीकरण कभी खत्म नहीं होता, जमा होते जाते हैं अपवाद — Sebastien Rousseau. sebastienrousseau.com. https://sebastienrousseau.com/hi/2026-10-24-adhunikikaran-kabhi-khatm-nahin-hota-jama/

आधुनिकीकरण कभी खत्म नहीं होता, जमा होते जाते हैं अपवाद — Sebastien Rousseau

लंदन में डॉ. लेडा ग्लिप्टिस ने कहा कि आधुनिकीकरण का कोई अंत नहीं है: बैंकों को दशकों के अपवाद सुलझाने होंगे और AI को सुरक्षित, संयमित ढंग से, पर धीमे नहीं, अपनाना होगा।

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