Gen AI ব্যাংকিংয়ে একমাত্র টেক ড্রাইভিং অটোমেশন নয়

প্লেটো দ্বারা প্রকাশিত

অনুসরণকারী: 0

Gen AI ব্যাঙ্কিং PlatoBlockchain ডেটা ইন্টেলিজেন্সে একমাত্র প্রযুক্তিগত ড্রাইভিং অটোমেশন নয়। উল্লম্ব অনুসন্ধান. আ.

কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (AI) মূল স্রোতে উত্থিত হয়েছে এবং ব্যাঙ্কিং সেক্টরে ক্রিয়াকলাপগুলিকে বিপ্লব করতে প্রস্তুত৷ বেশ কয়েকটি কারণ এই ঊর্ধ্বগতিকে জ্বালানি দিয়েছে, বিশেষ করে ডেটা ভলিউম এবং জটিলতার সূচকীয় বৃদ্ধি, দ্রুততার জন্য চাপ বৃদ্ধি
এবং সুনির্দিষ্ট সিদ্ধান্ত গ্রহণ, এবং স্বচ্ছতার জন্য অপরিহার্য। যদিও জেনারেটিভ এআই অমূল্য হতে চলেছে ব্যাঙ্কগুলিকে বিশাল জনসংখ্যার ডেটা সংক্ষিপ্ত করতে সাহায্য করার জন্য, এবং আপনাকে এটি ফিসফিস করতে হতে পারে, এটি বিশ্বের একমাত্র প্রযুক্তি ড্রাইভিং অটোমেশন নয়
ব্যাংকিং খাত.

AI প্রসঙ্গ দিয়ে শুরু হয়

ঝুঁকি মডেলিং-এ, ইনপুট ডেটা পয়েন্ট বা বৈশিষ্ট্যগুলি নির্বাচন করা সর্বাধিক গুরুত্ব বহন করে, প্রায়শই মডেল বা অ্যালগরিদমের পছন্দকে ছাড়িয়ে যায়। মডেলিং স্বচ্ছতা এবং ব্যাখ্যাযোগ্যতার জন্য কঠোর নিয়ন্ত্রক প্রয়োজনীয়তা দ্বারা আবদ্ধ একটি শিল্পে, এর সুযোগ
মডেল নির্বাচন প্রায়শই সীমাবদ্ধ থাকে, মডেলের সাফল্য বা ব্যর্থতার প্রাথমিক নির্ধারক হিসাবে ইনপুট বৈশিষ্ট্যগুলির তাত্পর্যকে উন্নত করে। অতএব, মূল অনুসন্ধানটি হয়ে ওঠে: কীভাবে আমরা আমাদের বৈশিষ্ট্যগুলিকে সর্বাধিক প্রাসঙ্গিক প্রাসঙ্গিকতার সাথে আবদ্ধ করতে পারি?

নেটওয়ার্ক-ভিত্তিক বৈশিষ্ট্যগুলি মডেলগুলিতে প্রচুর পরিমাণে তথ্য ঢোকানোর জন্য একটি শক্তিশালী প্রক্রিয়া হিসাবে আবির্ভূত হয় এবং স্বচ্ছতা এবং ব্যাখ্যাযোগ্যতার জন্য প্রয়োজনীয়তা বজায় রাখে। একটি কার্যকর পদ্ধতির মধ্যে রয়েছে বেসপোক ডকুমেন্ট-এন্টিটি নেটওয়ার্কের সুবিধা
এমন বৈশিষ্ট্যগুলি তৈরি করে যা ব্যবসা এবং ব্যক্তিদের আন্তঃসংযুক্ততাকে চিত্রিত করে। উদাহরণস্বরূপ, নেটওয়ার্ক বৈশিষ্ট্যগুলির ব্যবহার, কোম্পানি এবং তাদের পরিচালকদের মধ্যে সম্পর্ক চিত্রিত করে, মেশিন লার্নিং শেল কোম্পানির জন্য গুরুত্বপূর্ণ ইনপুট হিসাবে কাজ করতে পারে
সনাক্তকরণ মডেল, কিছু ক্ষেত্রে শুধুমাত্র রেকর্ড-স্তরের বৈশিষ্ট্যগুলির উপর নির্ভর করার তুলনায় কর্মক্ষমতা 20% বৃদ্ধি করে।

এই ধরনের মডেলগুলির আউটপুট - শেল কোম্পানিগুলির সাথে সম্পর্কিত ভবিষ্যদ্বাণী এবং তাদের গঠনের আয়োজনকারী এজেন্টগুলি - অ্যান্টি-মানি লন্ডারিং (এএমএল), আপনার গ্রাহককে জানুন (কেওয়াইসি) এবং জালিয়াতি প্রশমন জুড়ে ঝুঁকি সনাক্তকরণ প্রচেষ্টা জোরদার করার জন্য প্রভাব রাখে৷
ডোমেনগুলি।

একটি যৌগিক AI টেক স্ট্যাক ব্যবহার করে ব্যাঙ্কগুলি বিশাল কাঠামোগত এবং অসংগঠিত শিল্প ডেটা অ্যাক্সেসের পাশাপাশি মেশিন লার্নিং এবং গভীর শিক্ষার কৌশলগুলির সাথে বিষয়গত দক্ষতাকে একীভূত করতে পারে। এই ব্যাপক পদ্ধতি অভিযোজন ক্ষমতা বাড়ায়,
নির্ভুলতা, এবং মডেলের কার্যকারিতা। মডেল উন্নয়ন প্রক্রিয়া জুড়ে দক্ষতা এবং ডোমেন জ্ঞানের ব্যবহার জটিল ব্যবসায়িক সমস্যা সমাধানে উচ্চ নির্ভুলতা এবং বিশ্বাস নিশ্চিত করে। সংক্ষেপে, AI বাস্তবায়ন করতে চাইছে এমন ব্যাঙ্কগুলির উপর নির্ভর করা এড়ানো উচিত
একটি মডেল, কৌশল বা পদ্ধতি। এটি করার ফলে দৃষ্টিকোণ, অভিযোজনযোগ্যতা এবং কর্মক্ষমতা সীমাবদ্ধতা হতে পারে।

নেটওয়ার্ক বৈশিষ্ট্যের গুরুত্ব

নেটওয়ার্কগুলি বিভিন্ন প্রেক্ষাপটে সত্তা সম্পর্কের মডেলিং করার জন্য একটি বহুমুখী কাঠামো অফার করে। উদাহরণস্বরূপ, পার্টির মধ্যে অর্থপ্রদানের লেনদেন চিত্রিত করা নেটওয়ার্কগুলি আর্থিক অনিয়মের লক্ষণগুলি উন্মোচন করতে পারে। মধ্যে নির্দিষ্ট নিদর্শন scrutinizing দ্বারা
নেটওয়ার্ক—যেমন একই মাত্রার লেনদেনের চক্র—ব্যাঙ্কগুলি এমন ঝুঁকির সন্ধান করতে পারে যা অন্যথায় বিচ্ছিন্নভাবে লেনদেন পরীক্ষা করার সময় সনাক্তকরণ এড়াতে পারে। অধিকন্তু, যখন জালিয়াতির পরিচিত উদাহরণগুলির একটি সংগ্রহস্থলের সাথে সম্পূরক হয়, নেটওয়ার্ক বৈশিষ্ট্যগুলি৷
যেমন ইউ-টার্নের ফ্রিকোয়েন্সি বা চক্রাকার অর্থপ্রদানগুলি তত্ত্বাবধানে থাকা শেখার মডেলগুলিকে শক্তিশালী করতে পারে, ভবিষ্যতের ঝুঁকির পরিস্থিতিগুলির জন্য তাদের ভবিষ্যদ্বাণী করার ক্ষমতা বৃদ্ধি করে।

কর্পোরেট ঝুঁকি মডেলিং করার জন্য একটি বিশেষভাবে গুরুত্বপূর্ণ নেটওয়ার্ক হল সাংগঠনিক আইনি শ্রেণিবিন্যাস, পরিচালক, শেয়ারহোল্ডার এবং সহায়ক সংস্থাগুলি। মৌলিক গুণাবলী যেমন নেটওয়ার্কের আকার, সংযোগের ঘনত্ব এবং শ্রেণিবদ্ধ স্তরগুলি হিসাবে কাজ করে
তত্ত্বাবধানে থাকা শেখার মডেলগুলিতে বিভাজন এবং বৈশিষ্ট্য তৈরির জন্য অমূল্য মাত্রা, সম্ভাব্য ঝুঁকিগুলিকে কার্যকরভাবে উপলব্ধি করার এবং প্রশমিত করার ক্ষমতা বৃদ্ধি করে।

তদন্তকারী এবং বিশ্লেষকদের জন্য, এখানেই গ্রাফ বিশ্লেষণগুলি তাদের আলাদা ডেটাসেটগুলির মধ্যে লুকানো সংযোগগুলিকে বিশ্লেষণ, কল্পনা এবং বোঝার অনুমতি দিয়ে নিজের মধ্যে আসে৷ গুরুত্বপূর্ণভাবে এটি স্কেলযোগ্য এবং স্বজ্ঞাত, দলগুলিকে বিলিয়ন বিলিয়ন অতিক্রম করতে দেয়
উচ্চ ফ্রিকোয়েন্সি অনুসন্ধানের সাথে থ্রুপুটে আপস না করে প্রান্তগুলির।

এন্টিটি রেজোলিউশন হচ্ছে ব্যাংকিং এর ভবিষ্যৎকে রূপান্তরিত করছে

এন্টিটি রেজোলিউশন উন্নত AI এবং মেশিন লার্নিং কৌশলগুলিকে ডেটা পার্স, ক্লিন এবং স্ট্যান্ডার্ডাইজ করতে সাহায্য করে, যা নির্ভরযোগ্যভাবে আলাদা ডেটাসেট জুড়ে সত্তার সনাক্তকরণ সক্ষম করে। এই প্রক্রিয়ার মধ্যে ক্লাস্টারিং সম্পর্কিত রেকর্ড, একত্রিত বৈশিষ্ট্য জড়িত
প্রতিটি সত্তার জন্য, এবং সত্তা এবং তাদের উত্স রেকর্ডের মধ্যে লেবেলযুক্ত সংযোগ স্থাপন করা। ঐতিহ্যগত রেকর্ড-টু-রেকর্ড ম্যাচিং পদ্ধতির তুলনায়, সত্তা রেজোলিউশন উল্লেখযোগ্যভাবে বর্ধিত কার্যকারিতা প্রদান করে।

প্রতিটি উত্স রেকর্ড সরাসরি লিঙ্ক করার চেষ্টা করার পরিবর্তে, সংস্থাগুলি বাস্তব-বিশ্বের ডেটা সংযোগের জন্য কেন্দ্রীয় পয়েন্ট হিসাবে নতুন সত্তা নোডগুলি প্রবর্তন করতে পারে। উচ্চ-মানের সত্তা রেজোলিউশন শুধুমাত্র অভ্যন্তরীণ ডেটা লিঙ্ক করার সুবিধা দেয় না কিন্তু ইন্টিগ্রেশনও সক্ষম করে
মূল্যবান বাহ্যিক ডেটা উত্সের, যেমন কর্পোরেট রেজিস্ট্রি, যা আগে সঠিকভাবে মেলানো চ্যালেঞ্জ ছিল।

ব্যাঙ্কিং সেক্টরের মধ্যে সত্তা রেজোলিউশন প্রযুক্তির একীকরণ একটি উল্লেখযোগ্য অগ্রগতি চিহ্নিত করে, যা ব্যাচ-ভিত্তিক প্রক্রিয়াগুলি থেকে সমস্ত চ্যানেল পরিষেবা কাঠামো জুড়ে প্রায় রিয়েল-টাইম প্রোডাক্ট-এবং-পরিষেবা অফারগুলিতে রূপান্তর করতে ব্যাঙ্কগুলিকে সক্ষম করে। এই
কল সেন্টার, শাখা এবং ডিজিটাল চ্যানেল সহ বিভিন্ন টাচপয়েন্টের মাধ্যমে সমস্ত গ্রাহকের মিথস্ক্রিয়াকে অন্তর্ভুক্ত করার জন্য বিবর্তন পাল্টা জালিয়াতির বাইরে যেতে পারে, একটি নির্বিঘ্ন এবং গতিশীল গ্রাহক অভিজ্ঞতা নিশ্চিত করে।

জেনারেটিভ এআই-এর একটি গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা রয়েছে

পরের বছর ধরে, আমি আশা করি যে জেনারেটিভ এআই সহকারীরা ব্যাঙ্কিং-এর মধ্যে ক্রমবর্ধমানভাবে প্রচলিত হয়ে উঠবে। জেনারেটিভ এআই একটি স্বজ্ঞাত এবং কথোপকথন ইন্টারফেসের অনুমতি দেয়, বিশ্লেষকদের জন্য দক্ষতা বৃদ্ধি করে
তদন্তের মধ্যে ঝুঁকি শনাক্তকরণে নিযুক্ত। সংস্থাগুলির জন্য, সম্ভাব্য সুবিধাগুলি যথেষ্ট, কারণ এই এআই সহকারী সমস্ত বিশ্লেষক কর্মীদের সবচেয়ে অভিজ্ঞ তদন্তকারীদের স্তরে কাজ করার ক্ষমতা দেয়। এসব সহকারী অনেকেই থাকবেন
LLM-অজ্ঞেয়বাদী হোন, ব্যবসাগুলিকে তাদের পছন্দের মডেলগুলি নিয়োগ করার নমনীয়তা দেয়, মালিকানা, ওপেন সোর্স, অথবা OpenAI থেকে ChatGPT-এর মতো বাণিজ্যিকভাবে উপলব্ধ মডেল। কম্পোজিট AI স্ট্যাকের অন্যান্য দিকগুলির সাথে একীভূত হলে এটি সমর্থন করবে
সত্তা রেজোলিউশন, গ্রাফ বিশ্লেষণ, এবং স্কোরিং ক্ষমতা, প্রাকৃতিক ভাষা প্রশ্ন এবং প্রম্পট সক্ষম করে অভূতপূর্ব সম্ভাবনা আনলক করে।

গুরুত্বপূর্ণভাবে, সমস্ত জেনারেটিভ এআই পণ্যগুলি বোল্ট-অন হিসাবে বা বিস্তৃত এআই অটোমেশনের বিচ্ছিন্নভাবে কাজ করতে পারে না। এটি যে ফলাফলগুলি তৈরি করবে তা কেবলমাত্র ডেটা, প্রসঙ্গ এবং সত্তা রেজোলিউশন প্রযুক্তির মতোই ভাল যা এটি তৈরি করা হয়েছে৷ ব্যাংকগুলো বাস্তবায়ন করতে চাইছে
জেনারেটিভ এআই-এর আরও বিস্তৃতভাবে চিন্তা করা উচিত যে কীভাবে বিভিন্ন প্রযুক্তি তাদের AI অটোমেশন টেক স্ট্যাকের সাথে ফিট করে।