ConnectOne Bank AI: लोन दस्तावेज़ खोज 30 सेकंड में
nCino के साथ बने ConnectOne Bank AI टूल ने कमर्शियल लेंडिंग के दस्तावेज़ों की खोज 20 मिनट से घटाकर कम से कम 30 सेकंड कर दी है, nCino ने 14 जुलाई 2026 को घोषणा की। दस्तावेज़ों में क्लाइंट संबंध अपडेट करने वाले एक कस्टम एजेंट ने काम का समय 60% घटाया है। छोटे और मध्यम कारोबारों को सेवा देने वाले बैंक के लिए यह बदलाव बैंकरों को प्रशासनिक काम की जगह क्लाइंट्स के लिए ज़्यादा समय देता है।
कमर्शियल लेंडर कागज़ी काम में समय क्यों गंवाते हैं
ConnectOne Bank की समस्या कमर्शियल लेंडिंग का प्रशासनिक काम था। Englewood Cliffs में स्थित यह बैंक ज़्यादातर छोटे और मध्यम कारोबारों को सेवा देता है, और उसके बैंकर क्रेडिट पॉलिसी और जॉब एड दस्तावेज़ खोजने और क्लाइंट रिकॉर्ड हाथ से अपडेट करने में समय लगाते थे।
CEO फ्रैंक सोरेंटिनो III लागत को घंटों में बताते हैं। उन्होंने American Banker से कहा कि औसत व्यक्ति साल में 2,000 घंटे काम करता है, और रोज़मर्रा के प्रशासनिक काम हटाने से फ्रंटलाइन बैंकरों को उस समय का आधा वापस मिल सकता है।
ConnectOne ने nCino के साथ क्या तैनात किया
ConnectOne ने nCino का रुख़ किया, जो बैंक सॉफ़्टवेयर प्रोवाइडर है और जिसके साथ वह 2017 से काम कर रहा है। अप्रैल 2026 में nCino ने बैंक के कमर्शियल बैंकिंग सिस्टम में कई AI टूल जोड़े। रोलआउट के दो हिस्से हैं।
पहला nCino Banking Advisor है, जिसकी Knowledge Base क्षमता अब बैंक के nCino Commercial Banking Solution के भीतर प्रोडक्शन में लाइव है। दूसरा nCino Agentic Operating System, यानी AOS, पर बने दो कस्टम AI एजेंट हैं। दोनों एजेंट मिलकर 16 अनूठे स्किल कवर करते हैं जो धीमे, ज़्यादा घर्षण वाले लेंडिंग कामों के लिए हैं, और आने वाले महीनों में और क्षमताएं आनी हैं।
AI एजेंट कैसे बनाए और गवर्न किए गए
nCino के फ़ॉरवर्ड डिप्लॉयड इंजीनियरों ने ConnectOne के स्टाफ़ के साथ साइट पर काम करके एजेंटों को सीधे बैंक के एनवायरनमेंट में डिज़ाइन, बनाया और निखारा। nCino का कहना है कि इससे वह चीज़ जो पारंपरिक रूप से कई साल का परिवर्तन होती, हफ़्तों में मापी जाने वाली चरणबद्ध तैनाती बन गई।
AOS बैंक को nCino के नेटिव Banking Advisor फ़ीचर से शुरू करने और फिर उनके ऊपर अपने वर्कफ़्लो, डेटा और संस्थागत ज्ञान से बनाने देता है। nCino का कहना है कि AI की मदद से होने वाली हर कार्रवाई ऑडिट योग्य, समझाई जा सकने वाली और संस्था के नियंत्रण में है। दो में से एक एजेंट दस्तावेज़ों में व्यक्तिगत और कारोबारी संबंध अपडेट करने के लिए Document Intelligence इस्तेमाल करता है।
पहले महीनों के बाद नतीजे क्या दिखाते हैं
सबसे साफ़ नतीजा दस्तावेज़ खोज में है। जो खोज बैंकरों को पहले 20 मिनट लेती थी, वह अब कम से कम 30 सेकंड में हो जाती है, nCino ने 14 जुलाई 2026 को कहा। nCino इसे खोज में लगने वाले समय में 97.5% की कमी बताता है; American Banker ने इसे 98% बताया। टूल का इस्तेमाल भी बढ़ा: nCino के अनुसार सक्रिय यूज़र्स सिर्फ़ 10 हफ़्तों में 41% बढ़े।
बैंक के मुताबिक संबंध अपडेट करने वाले एजेंट ने काम का समय 60% घटाया है। American Banker लिखता है कि ConnectOne ने ये दक्षता लाभ तीन महीने के भीतर बताए। ये सभी आंकड़े बैंक और उसके विक्रेता से आते हैं; किसी भी स्रोत ने प्रोजेक्ट की लागत या राजस्व के आंकड़े नहीं दिए।
"हम अपने फ्रंटलाइन लोगों का 50% समय बचा सकते हैं, अगर वे जिन प्रशासनिक कामों से रोज़ जूझते हैं उन्हें हटा दें।" फ्रैंक सोरेंटिनो III, ConnectOne Bank के CEO, बैंक के लक्ष्य पर
कमर्शियल बैंकों के लिए क्या बदलता है
कमर्शियल लेंडर के लिए यहां मुद्दा समय का है: बैंकर के दिन का कम हिस्सा पॉलिसी के जवाब खोजने और डेटा भरने में जाए, और ज़्यादा क्लाइंट्स पर। सोरेंटिनो का 50% का आंकड़ा लक्ष्य है, नतीजा नहीं। उन्होंने American Banker से कहा कि जिस बैंकर को 1,000 घंटे वापस मिलते हैं वह कहीं ज़्यादा उत्पादक हो सकता है, और यह स्टाफ़ घटाने की वजह नहीं है।
उन्होंने इस विचार को भी ख़ारिज किया कि एजेंटिक AI मुख्य रूप से लागत घटाने का उपाय है। उन्होंने कहा कि बैंकर ज़्यादा क्लाइंट्स संभाल रहे हैं और ज़्यादा अवसर ला रहे हैं, और बढ़ोतरी संभालने के लिए बैंक को बैक ऑफ़िस में संभवतः ज़्यादा लोग चाहिए होंगे। यह CEO का नज़रिया है, मापा हुआ नतीजा नहीं। American Banker के 2026 AI Talent Shift Survey में बैंक के लगभग आधे उत्तरदाताओं (54%) ने कहा कि उनके कार्यबल पर AI का असर सकारात्मक रहा है।
ConnectOne और nCino के लिए आगे क्या
ConnectOne की योजना आने वाले महीनों में अपने दोनों एजेंटों में क्षमताएं जोड़ने की है। nCino, जो दुनिया भर में 2,700 से ज़्यादा ग्राहकों को सेवा देने की बात कहता है, बैंक को ऐसे शुरुआती उदाहरण के रूप में पेश करता है जिसने तय फ़ीचर ख़रीदने की जगह अपने प्लेटफ़ॉर्म पर कस्टम एजेंट बनाए।
सवाल और जवाब
ConnectOne ने दस्तावेज़ खोज में कितना समय बचाया?
जो दस्तावेज़ खोज 20 मिनट लेती थी वह अब कम से कम 30 सेकंड में हो जाती है। nCino इस कटौती को 97.5% बताता है; American Banker ने 98% बताया।
ConnectOne Bank कौन से AI टूल इस्तेमाल करता है?
वह nCino Banking Advisor की Knowledge Base इस्तेमाल करता है, जो अब प्रोडक्शन में लाइव है, और nCino Agentic Operating System पर बने दो कस्टम AI एजेंट, जिनके बीच 16 अनूठे स्किल हैं।
क्या ConnectOne नौकरियां घटाने के लिए AI इस्तेमाल कर रहा है?
CEO फ्रैंक सोरेंटिनो III कहते हैं कि नहीं। वे एजेंटिक AI को लागत घटाने का उपाय नहीं, निवेश बताते हैं और उम्मीद करते हैं कि कारोबार बढ़ने पर बैंक को ज़्यादा लोग चाहिए होंगे।
MOZGII की राय
हम इसे कैसे बनाते
बैंकिंग AI एजेंट के लिए अच्छी जगह है, क्योंकि ज़्यादातर काम सही नियम खोजने और सही संख्या को सही फ़ील्ड में उतारने का है। ConnectOne का मामला दोनों काम साथ-साथ दिखाता है: पॉलिसी दस्तावेज़ों से जवाब देने वाला सर्च असिस्टेंट, और क्लाइंट रिकॉर्ड अपडेट करने वाला एजेंट।
अगर हम यह बना रहे होते, तो पॉलिसी लाइब्रेरी को ही प्रोडक्ट मानते। सर्च असिस्टेंट का हर जवाब सटीक दस्तावेज़ और सेक्शन का हवाला देता, और एक क्रेडिट ऑफ़िसर उस लाइब्रेरी का मालिक होता और पुराने वर्ज़न हटाता। रिकॉर्ड अपडेट करने वाले एजेंट के लिए बैंकर हर बदलाव लोन फ़ाइल तक पहुंचने से पहले मंज़ूर करता, कम से कम तब तक जब तक त्रुटि दरें पता न हों। हर कार्रवाई उस दस्तावेज़ के साथ लॉग होती जिससे वह आई।
यह तब टूटेगा जब दस्तावेज़ ग़लत या पुराने हों। पुरानी पड़ चुकी क्रेडिट पॉलिसी को उद्धृत करने वाला सर्च टूल धीमी खोज से बुरा है, क्योंकि वह पक्का सुनाई देता है। रिकॉर्ड एजेंट गंदे स्कैन और जटिल स्वामित्व ढांचे वाले क्लाइंट्स पर टूटेगा। जिस एक मेट्रिक पर हम नज़र रखते, वह है एजेंट के उन बदलावों का हिस्सा जिन्हें बैंकर को सुधारना पड़ता है, स्किल-दर-स्किल ट्रैक किया हुआ।
इसके बाद हम ऐसा एजेंट बनाते जो उन्हीं दस्तावेज़ों से क्रेडिट मेमो का पहला ड्राफ़्ट तैयार करे, जिसकी हर संख्या अपने स्रोत से जुड़ी हो।
स्रोत
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