भारत में आधुनिक बैंकिंग का पहला चरण 1947 में स्वतंत्रता के बाद शुरू हुआ, जब सरकार ने प्रमुख बैंकों का राष्ट्रीयकरण किया और वित्तीय समावेशन और सामाजिक कल्याण को बढ़ावा देने के लिए विभिन्न सुधारों की शुरुआत की। दूसरा चरण 1990 के दशक में शुरू हुआ, जब अर्थव्यवस्था के उदारीकरण और प्रौद्योगिकी के आगमन ने नए निजी और विदेशी बैंकों के उद्भव को सक्षम किया, जो ग्राहकों को प्रतिस्पर्धी और अभिनव उत्पाद और सेवाएँ प्रदान करते हैं। 2000 के दशक में, तीसरा चरण तब शुरू हुआ जब इंटरनेट और मोबाइल की पहुंच बढ़ी, जिससे ऑनलाइन और मोबाइल बैंकिंग का उदय हुआ, साथ ही गैर-बैंकिंग वित्तीय कंपनियों (NBFC) और फिनटेक स्टार्टअप्स का प्रवेश हुआ, जो आबादी के बिना बैंक वाले और कम बैंकिंग वाले क्षेत्रों की सेवा करने के लिए डिजिटल समाधान पेश करते हैं। भारत में बैंकिंग का चौथा और वर्तमान चरण नियो बैंकों के उद्भव की विशेषता है, जो केवल डिजिटल बैंक हैं जो बिना भौतिक शाखाओं के काम करते हैं और मोबाइल ऐप और वेब प्लेटफ़ॉर्म के माध्यम से बैंकिंग और वित्तीय सेवाओं की एक श्रृंखला प्रदान करते हैं। नियो बैंक अक्सर ग्राहकों को अपनी सेवाएँ प्रदान करने के लिए लाइसेंस प्राप्त बैंकों के साथ साझेदारी करके काम करते हैं। जबकि भारत में डिजिटल बैंकिंग परिदृश्य तेज़ी से विकसित हो रहा है, फिर भी कई चुनौतियाँ और कमियाँ हैं जिन्हें संबोधित करने की आवश्यकता है। प्रमुख चुनौतियों में से एक पारिस्थितिकी तंत्र में विभिन्न खिलाड़ियों, प्लेटफ़ॉर्म और प्रणालियों के बीच मानकीकरण और अंतर-संचालन की कमी है। उदाहरण के लिए, UPI, IMPS, NEFT, RTGS, कार्ड, वॉलेट और QR कोड जैसे कई भुगतान विधियाँ हैं, जिनमें से प्रत्येक की अपनी विशेषताएँ, सीमाएँ और शुल्क हैं। यह ग्राहकों के लिए भ्रम और असुविधा पैदा करता है, जिन्हें भुगतान करने और अपने खातों तक पहुँचने के लिए विभिन्न ऐप और इंटरफ़ेस के बीच स्विच करना पड़ता है।
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) एक शक्तिशाली तकनीक है जो डिजिटल बैंकों को ऊपर बताई गई चुनौतियों और कमियों को दूर करने और अपने ग्राहकों और हितधारकों के लिए मूल्य जोड़ने में मदद कर सकती है। AI डिजिटल बैंकों को डेटा और एनालिटिक्स, मशीन लर्निंग, प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण, कंप्यूटर विज़न और अन्य उन्नत तकनीकों का लाभ उठाने में सक्षम बना सकता है ताकि ग्राहक पहचान और सत्यापन, ग्राहक सेवा और सहायता, उत्पाद अनुशंसा और क्रॉस-सेलिंग, धोखाधड़ी का पता लगाना और जोखिम प्रबंधन, क्रेडिट स्कोरिंग और अंडरराइटिंग, और विनियामक अनुपालन और रिपोर्टिंग जैसी विभिन्न बैंकिंग प्रक्रियाओं को स्वचालित और बेहतर बनाया जा सके।