বিশ্লেষণ ব্যবহার করার সময় আর্থিক প্রতিষ্ঠানগুলি যে সবচেয়ে বড় চ্যালেঞ্জগুলির মুখোমুখি হয় তা অতিক্রম করা

আর্থিক প্রতিষ্ঠানগুলি প্রকৃতি দ্বারা ডেটা চালিত হয়। গ্রাহকের উপযুক্ততা মূল্যায়ন, ক্রেডিট বরাদ্দের সিদ্ধান্ত এবং তারল্য বাফার ব্যবস্থাপনা সহ তাদের সমস্ত মূল প্রক্রিয়াগুলি - সর্বোত্তম ঝুঁকি-সামঞ্জস্যপূর্ণ ব্যবসায়িক সিদ্ধান্ত নেওয়ার জন্য ডেটা অ্যাক্সেসিবিলিটি এবং এআই মডেলের উপর নির্ভরশীল। 

এই ডেটা ঘনিষ্ঠতা আর্থিক পরিষেবা প্রতিষ্ঠানগুলিকে সম্পূর্ণ বিশ্লেষণ এবং এআই এম্বেডিং-এ খাড়া ত্বরণ প্রদানের দিকে একটি প্রধান সূচনা দেবে, তবে উল্লেখযোগ্য বাধাগুলি রয়ে গেছে। 

এর ডেটা অ্যাক্সেস দিয়ে শুরু করা যাক

ডেটা হল আর্থিক প্রতিষ্ঠানগুলির রুটি এবং মাখন, যেখানে ডেটা স্ট্রাকচারগুলি ব্যবসায়িক মডেল এবং অন্তর্নিহিত তথ্য সিস্টেমগুলির ঐতিহাসিক রচনা থেকে আসে। এর ফলস্বরূপ, ডেটা প্রায়শই পণ্য এবং ক্রিয়াকলাপ দ্বারা সংগঠিত হয়। 

একীভূতকরণ এবং অধিগ্রহণের ইতিহাস তথ্য ব্যবস্থার ভিত্তিকেও প্রভাবিত করেছে, উত্তরাধিকারের বোঝা তৈরি করেছে এবং ডেটা অ্যাক্সেস সহজ করার ক্ষেত্রে বাধা তৈরি করেছে। এটি, ডেটা অ্যাক্সেসের আশেপাশে একটি উচ্চ স্তরের নিয়ন্ত্রক প্রশাসনের সাথে মিলিত, বিশ্লেষণ বিকাশের প্রথম গুরুত্বপূর্ণ বাধা।  

একটি প্রথম পদক্ষেপ হল সংস্থাগুলিকে স্বীকৃতি দেওয়া যে বিশ্লেষণের সাহায্যে স্কেলিং ডেটাতে অ্যাক্সেস প্রসারিত করার সাথে শুরু হয়। ব্যাঙ্ক এবং বীমা কোম্পানীগুলি যথাযথভাবে বিভিন্ন কারণে এটি করতে অত্যন্ত অনিচ্ছুক যার মধ্যে রয়েছে নিয়ন্ত্রণ (যেমন, জিডিপিআর), কেন্দ্রীয় গুদামের অনুপস্থিতি, অবকাঠামোর স্থিতিস্থাপকতার উপর অনুভূত ঝুঁকি এবং আরও অনেক কিছু। 

যাইহোক, সঠিক ত্বরণ প্রদানের জন্য এটি একটি গুরুত্বপূর্ণ পদক্ষেপ। এটা করা যেতে পারে উন্মুক্ত পরীক্ষা-নিরীক্ষার স্থানের তত্পরতার সাথে দৃঢ় শাসনের সাথে গেট সমালোচনামূলক মূল্যায়ন এবং উৎপাদনে যাওয়ার জন্য। 

এই কৌশলটির প্রধান সুবিধাগুলির মধ্যে একটি হল ডেটা ম্যানেজমেন্ট দলগুলির একটি প্রমাণ-ভিত্তিক পদ্ধতিতে যাওয়ার ক্ষমতার মধ্যেও বসে। কেন? কারণ সমস্ত ব্যবসা দাবি করবে যে তাদের ডেটা অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ, একইভাবে সমস্ত দল সর্বদা তাদের সরঞ্জামগুলিকে পুনরুদ্ধার পরিকল্পনাগুলিতে একটি P1 স্থিতি থাকতে বলবে। 

বাস্তব ব্যবহারের উপর প্রমাণ লাভ করা প্রশাসনিক আলোচনা এবং বেদনাদায়ক যোগ্যতা প্রচেষ্টা কম করার একটি শক্তিশালী উপায়। এটি অবশ্যই, সমস্ত সম্পর্কিত ঝুঁকিগুলি কমাতে সঠিক ধরণের প্রযুক্তি কাঠামোর সাথে করা দরকার — এটি নমুনা ডেটা ব্যবহার করে ডেটা অ্যাক্সেসের দৃষ্টিকোণ থেকে হোক, সুরক্ষা এবং অ্যাক্সেস নিয়ন্ত্রণে।   

আপস্কিলিংয়ের গুরুত্ব

বিশ্লেষণ বিকাশের আরেকটি প্রধান বাধা হল আপস্কিলিং এবং বিশ্বাসের সাথে যুক্ত। মডেলিং বিশেষজ্ঞদের মধ্যে আর্থিক পরিষেবা প্রতিষ্ঠানগুলিতে গড় ডেটা সাক্ষরতার মাত্রা বেশি। যাইহোক, অন্যদের জন্য, বিজনেস এমবেডেড অ্যানালিটিক্সে যাওয়ার জন্য মানসিকতার পরিবর্তনের পাশাপাশি সম্ভাব্য প্রযুক্তি আপস্কিলিং এবং পরিবর্তন ব্যবস্থাপনা প্রয়োজন। 

একটি ভাল উদাহরণ হল অনুপস্থিত ডেটা কীভাবে মোকাবেলা করা যায় তার সর্বোত্তম অনুশীলন। কিছু ডোমেইন আছে যেখানে প্রক্সি নেওয়া সম্পূর্ণরূপে গ্রহণযোগ্য হবে, এবং অন্যগুলি যেখানে প্রক্সি নেওয়া খারাপ অনুশীলন হবে। যদি একটি নির্দিষ্ট দিনে লেনদেন করা সমস্ত যন্ত্রের দাম এবং বৈশিষ্ট্য না থাকে, তবে এমন সময় আছে যখন একটি অনুমান করা অনেক অর্থবহ হতে পারে (উদাহরণস্বরূপ, মার্জিন কল এবং ঝুঁকি অনুমান করা)।  

যাইহোক, কিছু ক্ষেত্রে, "অনুমান করা" খালি ডেটা সিদ্ধান্ত নেওয়ার উপর উল্লেখযোগ্য প্রভাব ফেলতে পারে। অ্যানালিটিক্স গ্রহণ করতে ইচ্ছুক কোম্পানিগুলিকে অবশ্যই তাদের কর্মচারীদের দক্ষতা বৃদ্ধিতে বিনিয়োগ করতে হবে এবং সুনিয়ন্ত্রিত উদ্যোগ বিকাশের জন্য ঝুঁকি বিশেষজ্ঞ, ব্যবসায়িক পেশাদার এবং ডেটা বিজ্ঞানীদের মধ্যে বিনিময় এবং নিয়ন্ত্রণ সংগঠিত করার জন্য একটি উপযুক্ত সহযোগিতার পরিবেশ তৈরি করতে হবে।

আর্থিক পরিষেবা খাত কীভাবে এআই-এর সাথে সাফল্য অর্জন করছে? 

AI যাত্রাকে আলিঙ্গনকারী প্রথম ব্যক্তিরা ছিল বিনিয়োগ দল, যারা - অনন্য বাজার অন্তর্দৃষ্টি এবং বিনিয়োগ মডেলগুলির জন্য তাদের অবিরাম অনুসন্ধানে - AI-তে উদ্ভাবনের একটি অনন্য সুযোগ দেখেছে। যদিও এটি কয়েকটির জন্য অত্যন্ত সফল হয়েছে, এটি অনেক ফলপ্রসূ উদ্যোগের দিকে পরিচালিত করেছে এবং একটি নির্দিষ্ট পরিমাণে ভুল ধারণার জন্ম দিয়েছে যে AI শুধুমাত্র উদ্ভাবন এবং অত্যন্ত উন্নত বাজারের বিষয়গুলিকে ক্র্যাক করে। 

যে সমস্ত আর্থিক কোম্পানিগুলি AI এর সাথে সবচেয়ে বেশি সফল হয়েছে তারা হল যারা তাদের AI উদ্যোগগুলিকে "একদিন সমাধান করার বিষয়" যেমন অপারেশনাল প্রসেস অপটিমাইজেশন, গ্রাহক বিশ্লেষণ এবং গ্রাহক যাত্রা বৃদ্ধি, সমস্ত মাত্রা জুড়ে ঝুঁকি ব্যবস্থাপনা এবং আরও অনেক কিছুতে ফোকাস করে।

10 বছরেরও বেশি গভীর নিয়ন্ত্রক রূপান্তরের পরে, সমস্ত আর্থিক খেলোয়াড়রা তাদের ঝুঁকি কাঠামো উল্লেখযোগ্যভাবে উন্নত করেছে। কিন্তু সব মাত্রা জুড়ে অনেক কিছু করা বাকি আছে। ঝুঁকি ব্যবস্থাপনায় AI-এর সফল একীকরণ ব্যাঙ্কিং ব্যবস্থার দৃঢ়তা, তদন্তে তত্পরতা এবং প্রভাব, নতুন অভ্যন্তরীণ নিয়ন্ত্রণের উন্নয়ন, এবং বিশ্লেষণের মাধ্যমে আর্থিক অপরাধ মনিটরিং বৃদ্ধি সহ ব্যাঙ্কিং ব্যবস্থার দৃঢ়তাকে সমর্থন করার জন্য একটি অপরিহার্য ভূমিকা পালন করেছে, কয়েকটি উদাহরণের নাম।

AI ঝুঁকি মূল্যায়নের মধ্যেও একটি বাস্তব বিপ্লব, বিশেষ করে বিকল্প ডেটার বর্ধিত ব্যবহারের মাধ্যমে। এটি ঐতিহ্যগত ঝুঁকি এবং জলবায়ু পরিবর্তনের মতো উদীয়মান ঝুঁকি উভয়ের ক্ষেত্রেই সত্য, সমস্ত আর্থিক খেলোয়াড়দের সাহায্য করে — ব্যাঙ্ক এবং বীমাকারীদের একইভাবে — তারা কীভাবে ঝুঁকির মূল্য নির্ধারণ করে তা পুনর্বিবেচনা করতে। যারা বিকল্প ডেটা এবং চটপটে মডেলিং ব্যবহারে একটি শক্তিশালী দক্ষতা গড়ে তুলেছেন তারা চলমান স্বাস্থ্য সংকটের সময় তাদের বিনিয়োগ থেকে সত্যিকার অর্থে উপকৃত হতে পেরেছেন, যা ঐতিহ্যগত মডেলগুলিকে গভীরভাবে চ্যালেঞ্জ করেছে (বিশেষ করে কর্পোরেটদের জন্য স্কোরিংয়ে)।

সবশেষে, গ্রাহকদের উপর AI এর ইতিবাচক প্রভাবকে অবমূল্যায়ন করা উচিত নয়। আর্থিক পরিষেবাগুলি একটি আক্রমনাত্মক প্রতিযোগিতামূলক ল্যান্ডস্কেপ এবং সেইসাথে উন্নত ব্যক্তিগতকরণের জন্য গ্রাহকদের চাহিদার মুখোমুখি হয়, এই সংস্থাগুলিতে উন্নত গ্রাহক অভিযোজন পরিচালনা করে৷ সম্পূর্ণ গ্রাহকের দৃষ্টিভঙ্গি তৈরি করার এবং গ্রাহকের ভ্রমণকে অপ্টিমাইজ করার ক্ষমতা, বিশেষত দাবি ব্যবস্থাপনার ক্ষেত্রে, দুটি উদাহরণ যেখানে AI ব্যাঙ্ক এবং বীমা কোম্পানিগুলির মধ্যে গভীর রূপান্তরকে উল্লেখযোগ্যভাবে সমর্থন করেছে এবং অন্বেষণের অপেক্ষায় আরও অনেক সুযোগ রয়েছে। 

সামগ্রিকভাবে, অ্যানালিটিক্স এবং এআই বেশিরভাগের জন্য ফলন করার একটি উল্লেখযোগ্য সুযোগ রয়েছে। আমরা দেখছি যে AI এবং বিশ্লেষণগুলি ব্যবসায়িক লাইনগুলিতে সম্পূর্ণরূপে এমবেড করার জন্য ডেটা ল্যাব থেকে আরও ঘন ঘন প্রস্থান করে তা দেখায় যে গতি রয়েছে। যাইহোক, এখনও অনেক কিছু করার বাকি আছে, এবং খেলোয়াড়দের মধ্যে একটি রেস আছে তা দেখার জন্য যে কে আগে পূর্ণ সম্ভাবনাকে দখল করবে। আমার বাজি তাদের উপর থাকবে যারা ডাটা অ্যাক্সেসের বাস্তব এবং অনুভূত বাধাগুলি অতিক্রম করার সিদ্ধান্ত নেয়, শাসনের উপর সম্মিলিত জোর দিয়ে, পদ্ধতিগত প্রক্রিয়া বর্ধনের উপর একটি নির্ধারক ফোকাস।

• এসইও চালিত বিষয়বস্তু এবং পিআর বিতরণ। আজই পরিবর্ধিত পান।
• প্লেটোএআইস্ট্রিম। Web3 ডেটা ইন্টেলিজেন্স। জ্ঞান প্রসারিত. এখানে প্রবেশ করুন.
• অ্যাড্রিয়েন অ্যাশলির সাথে ভবিষ্যত মিন্টিং। এখানে প্রবেশ করুন.
• PREIPO® এর সাথে PRE-IPO কোম্পানিতে শেয়ার কিনুন এবং বিক্রি করুন। এখানে প্রবেশ করুন.
• উত্স: https://www.finextra.com/blogposting/24220/overcoming-the-biggest-challenges-that-financial-institutions-face-when-it-comes-to-using-analytics?utm_medium=rssfinextra&utm_source=finextrablogs