এআই এবং ফিনটেকের শিল্প সম্ভব

এআই এবং ফিনটেকের শিল্প সম্ভব

সময় স্ট্যাম্প: নভেম্বর 15, 2023 1:40 এএম
এআই এবং ফিনটেকের আর্ট সম্ভব প্লাটোব্লকচেন ডেটা ইন্টেলিজেন্স। উল্লম্ব অনুসন্ধান. আ.
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (AI) যেকোনো প্রযুক্তির সবচেয়ে বেশি পরিবর্তনকে উৎসাহিত করবে রবি সুব্রামানিয়ান তার 25 বছরের অর্থায়নে দেখেছে কারণ এটি স্বপ্নদর্শীদের বড় স্বপ্ন দেখতে দেয়। সুব্রামানিয়ান ইভিপি এবং ব্যাংকিং অনুশীলনের প্রধান হেক্সাওয়্যার টেকনোলজিস, একটি বিশ্বব্যাপী প্রযুক্তি এবং ব্যবসায়িক প্রক্রিয়া পরিষেবা সংস্থা। AI এর মত প্রযুক্তিগত অগ্রগতির জন্য ধন্যবাদ, তার কর্মজীবনের প্রথম দিকে যা করতে চার বছর সময় লাগত তা এখন চার সপ্তাহ লাগে।
সেই সংক্ষিপ্ত বিকাশের সময়টি সৃজনশীল মনকে এমন সম্ভাবনার কথা চিন্তা করতে মুক্ত করে যা শিল্পগুলিকে রূপান্তর করতে পারে। Hexaware-এর জন্য, এর অর্থ হল নতুন এবং অনন্য উপায়ে ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশন এবং পেমেন্ট প্রযুক্তি প্রয়োগ করা।
"এটি খুবই উত্তেজনাপূর্ণ সময় কারণ আমি একটি SaaS-ভিত্তিক ব্যাঙ্কিং প্রদানকারীকে আসতে দেখেছি এবং একটি মূলধারার খেলোয়াড় হয়ে উঠতে অনেক সময় হয়ে গেছে," সুব্রামানিয়ান শুরু করেছিলেন। “আমি মাম্বু এবং থট মেশিনকে ব্যাঙ্কে CXO-এর চিন্তা প্রক্রিয়া দখল করতে দেখেছি। আমি এখনও এনএফআইএস-এর সাথে তুলনীয় একটি পূর্ণ-বিকশিত বাস্তবায়ন দেখতে পাইনি…, কিন্তু তবুও, পৃথিবীর সেই অংশটি রূপান্তরিত হওয়ার পর থেকে বহু যুগ হয়ে গেছে, এবং আমি খুশি যে আমি এই যুগে বাস করছি।"

AI এবং Payscopium, পেমেন্টের তিন-পর্যায়ের ভবিষ্যত

অন্যান্য প্রযুক্তির তুলনায়, সুব্রামানিয়ান AI এর উত্থানকে দ্রুত দেখেন। এটি পেসকোপিয়ামকে চালিত করবে, পেমেন্টের ভবিষ্যতের জন্য হেক্সাওয়ারের তিন-পর্যায়ের দৃষ্টিভঙ্গি। আজ, আমরা একটি অভিজ্ঞতা (PaaX) হিসাবে অর্থপ্রদানে আছি। কিছু জায়গায় (সম্ভবত কয়েক বছর পরে মার্কিন যুক্তরাষ্ট্রে) 2024-এর মধ্যেই আসছে লাইফস্টাইল (PaaL) হিসেবে পেমেন্ট। অর্থ প্রোগ্রামেবল হয়ে ওঠে। ভোক্তারা সিদ্ধান্ত নেয় কিভাবে আবাসন, মুদি এবং অন্যান্য প্রয়োজনীয় জিনিসগুলির মধ্যে তহবিল ভাগ করা যায়। সরকার CBDC-এর মাধ্যমে অর্থ প্রোগ্রাম করতে পারে। ভোক্তারা যা চায় কেবল সেই জিনিসগুলি ঘটবে, মেশিনগুলি আমাদের নিদর্শন এবং প্রয়োজনগুলি সনাক্ত করে৷
অদৃশ্য পেমেন্ট চূড়ান্ত পর্যায়। সবকিছু আমাদের জন্য করা হয়. পেমেন্ট এই পর্যায়ে অগ্রসর হওয়ার সাথে সাথে, তারা সীমানা, ব্যবসা এবং ভোক্তাদের জুড়ে আরও নিমগ্ন হয়ে উঠবে। অনুভূমিক প্রক্রিয়াটি ব্যাঙ্কিং অংশগুলিকে সংযুক্ত করবে।
প্রভাবগুলি শুরু হয় ব্যাঙ্কবিহীন এবং আন্ডারব্যাঙ্কড গ্রাহকদের তাদের মূল্যের কারণে অন্তর্ভুক্ত করা হয়, সহানুভূতির বাইরে নয়। আর্থিক এবং অ-আর্থিক উদ্যোগগুলি একই স্তরে থাকবে। এটি ব্যবসা-নেতৃত্বাধীন, মানুষ-কেন্দ্রিক রূপান্তরকে উৎসাহিত করে। ফলস্বরূপ পেমেন্ট গণতন্ত্রীকরণ ব্যবসায় 10X সুবিধা নিয়ে আসবে।
"বাণিজ্যিক অর্থপ্রদানের ক্ষেত্রে অর্থপ্রদানের উবারাইজেশন হবে একটি নিষ্পত্তিমূলক মুহূর্ত (জন্য) মাইক্রো, ক্ষুদ্র ও মাঝারি উদ্যোগ," হেক্সাওয়্যার তার পেস্কোপিয়াম বিবরণে বলে৷ “ওয়ার্কিং ক্যাপিটাল রিয়েল-টাইমে পুনরায় পূরণ করা হবে, উদ্ভাবনের গতি এবং স্কেল বৃদ্ধি করবে।
“সমাজ অভিজ্ঞতা, মূল্যবোধ সৃষ্টি এবং চারপাশে জীবনমানের উন্নতির সামুদ্রিক পরিবর্তনের দ্বারপ্রান্তে রয়েছে। অর্থপ্রদানগুলি জনসংখ্যার একটি বড় অংশের জন্য এই রূপান্তরিত অভিজ্ঞতার চালক হবে।"

AI এর জ্বালানি: সঠিক সময়ে সঠিক ডেটা

গ্রাহকরা যখন তাদের সবচেয়ে বেশি একটি ক্রেডিট কার্ডের প্রয়োজন হয় এবং তাদের ব্যাঙ্ক তাদের একটি ঋণ দেয় তখন তারা পরিষেবার মানের পার্থক্য অনুভব করে। সেই মুহুর্তে সঠিক পণ্য দেওয়া হলে তারা প্রতিশ্রুতিবদ্ধ হতে ইচ্ছুক।
সুব্রামানিয়ান বলেছিলেন যে সমস্যাটি সঠিক সময়ে ভুল ডেটাতে ফুটে ওঠে। সঠিক তথ্য দেওয়া হলে, একটি আর্থিক প্রতিষ্ঠান তরুণ পরিবারগুলিকে কলেজ তহবিল, ছুটি বা বাড়ির উন্নতি ঋণ বা বন্ধকী প্রদান করতে পারে। একজন গ্রাহক শীঘ্রই অন্য দেশে ভ্রমণ করলে, তাদের একটি ফরেক্স কার্ড প্রদান করা যেতে পারে।
গোপনীয়তা হল ব্যাঙ্কের স্ট্রাকচার্ড ডেটাকে সামাজিক মিডিয়া সাইট, অ্যামাজন অ্যাকাউন্ট এবং এমনকি ফিটবিটগুলিতে ব্যবহারকারী-অনুমতিপ্রাপ্ত অ্যাক্সেসের সাথে সংযুক্ত করা।
“যদি আমি ইন্টারনেটে থাকা অসংগঠিত ডেটা একত্রিত করি, যা সর্বজনীনভাবে উপলব্ধ বা আধা-সর্বজনীনভাবে উপলব্ধ, এবং ব্যাংকারকে বলি যে আমার সম্পর্কে তাদের কাছে থাকা স্ট্রাকচার ডেটা, যেমন আয় এবং ব্যয়, এবং আমাকে কিছু দিতে যেটা আমার দরকার,” সুব্রামানিয়ান বলেছিলেন।
এআই এই প্রক্রিয়ার আঠা। এটি ব্যাঙ্ককে কাস্টমাইজ করতে দেয়, তবে গ্রাহককেও স্কোর করতে দেয়। আরো নির্ভরযোগ্য ঋণগ্রহীতা একটি ভাল হার পায়.
সুব্রামানিয়ান তার দৃষ্টি পরীক্ষা করার জন্য একটি মডেল তৈরি করেছিলেন, শুরু করেছিলেন বড় ডেটা সেটগুলি পাওয়ার মাধ্যমে। তিনি ক্রেডিট কার্ড এবং শপিং অ্যাকাউন্ট থেকে ব্যাঙ্ক ডেটা এবং খরচের তথ্য যোগ করেছেন। মডেল ব্যায়াম অ্যাপ্লিকেশন এবং এমনকি দাতব্য দান থেকে অন্তর্দৃষ্টি সংগ্রহ করে। এই ডেটা ট্রভের মাধ্যমে, গ্রাহকরা একটি লক্ষ্য নিয়ে তাদের ব্যাঙ্কের সাথে যোগাযোগ করতে পারেন এবং সেরা পণ্যের পরিকল্পনা পেতে পারেন।
সুব্রামানিয়ান বলেন, "এটি যখন ব্যবসায়িক প্রেক্ষাপটে রাখা হয় তখন আমি AI এর শক্তি বলে মনে করি।" "একটি ব্যবসায়িক প্রেক্ষাপটে রাখুন এবং সঠিক ডেটা, ব্যক্তি এবং সময়ের সাথে মেশ করুন, তাহলে AI অসাধারণ।"

সমস্ত রাস্তা AI এর দিকে নিয়ে যায়

AI এর দিকগুলিকে ভয় পেয়ে, কিছু ব্যাঙ্ক একটি ভিন্ন পদ্ধতি অবলম্বন করে৷ তারা ক্রেডিট ঝুঁকি মূল্যায়ন করার জন্য মালিকানাধীন মেশিন-লার্নিং অ্যালগরিদম তৈরি করে এবং এটি মোবাইল ফোন এবং ওয়েবসাইটের মতো বিদ্যমান চ্যানেলগুলির সাথে সংযুক্ত করে। ধীরে ধীরে, তারা AI প্রবর্তন করে কারণ তারা ভয় পায় যে কেউ সেই ডেটা ব্যবহার করবে এবং তাদের প্রতিযোগিতামূলক সুবিধা মুছে যাবে।
এই প্রতিষ্ঠানগুলি অসংগঠিত ডেটা থেকে বুদ্ধিমত্তা অর্জনের জন্য গভীর শিক্ষার উপর ফোকাস করে। জেনারেটিভ এআই তাদের সামনের প্রান্তে উপলব্ধ সবকিছু সংগ্রহ করে এবং কার্যকরী অন্তর্দৃষ্টি প্রদান করে সাহায্য করবে। প্রতিক্রিয়া হিসাবে Hexaware ব্যাপক AI তৈরি করেছে। এটি একটি প্রতিষ্ঠানের বিভিন্ন ক্ষেত্র থেকে তথ্য সংশ্লেষ করে নতুন বুদ্ধিমত্তা তৈরি করে।
সময়ের সাথে সাথে, এটি জেনারেটিভ এআই-এর সাথে মিলিত হয়ে আরও বেশি মান প্রদান করে। একটি সিস্টেম স্বয়ংক্রিয়ভাবে পণ্যগুলিকে সুদের চার্জ বাঁচাতে এবং গ্রাহককে তাদের ফোন, ঘড়ি, বা পছন্দের গ্যাজেট যাই হোক না কেন একটি সতর্কতার মাধ্যমে জানাতে পারে। সুব্রামানিয়ান এক দশকের মধ্যে এটিকে বাস্তবতা হিসাবে দেখেন।

বাস্তবায়নে বাধা

ট্রানজিশনটি সম্পূর্ণ প্রতিষ্ঠান জুড়ে স্ট্রাকচার্ড ডেটা কোয়ালিশন প্রতিরোধ করে সাইলো দ্বারা বাধা হতে পারে। বিভাগগুলি একে অপরের বিরুদ্ধে প্রতিদ্বন্দ্বিতা করে। সুব্রামানিয়ান স্বাধীনভাবে একাধিক বিভাগের সাথে কাজ করার মাধ্যমে এই তথ্য দ্বীপগুলির মধ্যে সেতু নির্মাণের দিকে মনোনিবেশ করেন। তিনি সেই তথ্যটিকে একটি এআই-ভিত্তিক মডেলে একত্রিত করেন যা তাদের দেখায় যে কতটা ভিন্নভাবে ডেটা মূল্যায়ন করা যেতে পারে।
"তাই যখন তারা সম্ভবের শিল্প উপলব্ধি করে," সুব্রামানিয়ান বলেছিলেন।
সুব্রামানিয়ান দেখেন যে অন্যান্য কারণগুলি AI গ্রহণ করা থেকে কিছুটা পিছিয়ে রয়েছে। একটি হল বিশ্বাসের গুরুত্ব। তারা তাদের নেটওয়ার্কে AI আনতে এবং তারপর তথ্য ফাঁস হওয়ার ভয় পায়।
তারপরে, AI আলিঙ্গনকারী বড় খেলোয়াড়দের থেকে বাস্তব ফলাফলের অভাব রয়েছে। অবশ্যই, স্টার্টআপ বা ডিজিটাল সত্তা থেকে কিছু প্রাথমিক সংখ্যা থাকতে পারে, তবে কেউ কেউ উচ্চ স্তর থেকে ইতিবাচক না দেখা পর্যন্ত বন্দুক-লজ্জায় থাকবে।

ভবিষ্যৎ উজ্জ্বল

সুব্রামানিয়ান সেই দিনটির জন্য অপেক্ষা করছেন যখন AI এর সুবিধাগুলি ছোট উদ্যোক্তাদের জন্য ফিল্টার করা হবে যাদের উদ্ভাবনী ব্যাঙ্কিং সবচেয়ে বেশি প্রয়োজন৷ বড় কোম্পানিগুলো পণ্যের লাইন বাড়ানো বা অবস্থান যোগ করার মতো ঝুঁকি নিতে পারে। বেশিরভাগ ছোট ব্যবসার এটি করার জন্য কুশন নেই।
AI আরও গণনা করা ঝুঁকি তৈরি করতে সাহায্য করতে পারে। সম্ভবত এটি একটি বাস্তব-সময়ের ভিত্তিতে একটি ব্যাংক থেকে তাদের সমস্ত লেনদেনের তথ্য সহ পিজারিয়ার জন্য রিলিজ করা মূলধন। সেই ডেটার উপর ভিত্তি করে, আপনি পরিশোধের সময়কাল দীর্ঘ করেন। এটি তাদের একটি অবস্থান যোগ করতে বা মেনু আকার বাড়াতে অনুমতি দেয়। আয় বৃদ্ধি পায় এবং ব্যবসা বৃদ্ধি পায়।
"এটাই আমরা দেখছি যে ব্যাঙ্কগুলি করতে পারে," সুব্রামানিয়ান বলেছিলেন। “প্রাইভেট ব্যাঙ্কিং এখন আর একটা বিশেষ জিনিস নয়। প্রত্যেকেরই প্রাইভেট ব্যাঙ্কিং প্রয়োজন, এবং প্রাইভেট ব্যাঙ্কিং এখন স্বাভাবিক।
"হাইপারপার্সোনালাইজেশন যে কেউ এবং প্রত্যেকের জন্য। এটা আর শুধু ধনীদের জন্য নয়।"

সময় স্ট্যাম্প:

থেকে আরো ফিনটেক নিউজ