कैसे GenAI 'हाइपर-पर्सनलाइजेशन' के माध्यम से वित्तीय सेवाओं को बदल रहा है

माइकल हैनी, उत्पाद रणनीति के प्रमुख गैलीलियो फाइनेंशियल टेक्नोलॉजीज, ने कहा कि जेनेरिक आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के उदय के साथ संयुक्त मशीन लर्निंग बैक-ऑफिस उत्पादकता के एक नए युग की शुरुआत करेगी और अंततः यह बदल देगी कि वित्तीय सेवा संगठन हाइपर-पर्सनलाइज्ड अनुभव देने के लिए डेटा का उपयोग कैसे करते हैं।

हैनी और पीवाईएमएनटीएस के बीच बातचीत "भुगतान में आगे क्या है: भुगतान और जेनएआई" श्रृंखला का हिस्सा है।

उन्होंने कहा, हम अभी भी ऐसे युग में हैं जहां वित्तीय सेवा संगठन मशीन लर्निंग (एआई का एक उपसमूह) को अपना रहे हैं। लेकिन तेजी से, संगठन उत्पादकता, दक्षता और गुणवत्ता बढ़ाने के लिए अपने बैक-एंड संचालन को "सुपरचार्ज" करने के लिए जेनेरिक एआई और मशीन लर्निंग की ओर रुख कर रहे हैं।

जबकि मशीन लर्निंग को कभी-कभी मैन्युअल हस्तक्षेप की आवश्यकता होती है क्योंकि उपयोगकर्ता स्वयं मॉडल को बदलते हैं और जांचते हैं कि कौन सा मॉडल सबसे अच्छा प्रदर्शन कर रहा है, हनी ने बताया कि जैसे-जैसे स्थितियां बदलती हैं, मॉडल तेजी से सीखने और अनुकूलित करने की क्षमता हासिल करते हैं।

मशीन लर्निंग के इस क्षेत्र में तंत्रिका नेटवर्क नामक तकनीकें मौजूद हैं। हैनी ने कहा, तंत्रिका नेटवर्क "मानव मस्तिष्क कैसे काम करता है इसकी नकल करने का प्रयास है, और उनमें अक्सर कई परतें होती हैं।" जितनी अधिक परतों का उपयोग किया जाएगा, उतनी अधिक क्षमता, दक्षता, प्रदर्शन और सटीकता में सुधार किया जा सकता है।

जेनरेटिव एआई में प्रगति ने अतीत के "कठोर और अनम्य नियम इंजन" से परे मशीन लर्निंग की क्षमता विकसित की है जो विशिष्ट प्रकार की सामग्री तक सीमित थे। हैनी ने कहा, आधुनिक तरीके ट्रांसफार्मर, या गहन शिक्षण मॉडल पर निर्भर करते हैं, जो एक वाक्य में अगले शब्द की भविष्यवाणी कर सकते हैं, या कौन सी तस्वीर, वीडियो या संगीत पेश कर सकते हैं।

उन्होंने कहा, "यह उन स्तरों पर मानव जैसी प्रतिक्रिया पैदा करता है जो हमने पहले कभी नहीं देखी।"

डेटा विज़ुअलाइज़ करना

भुगतान पर ध्यान केंद्रित करते हुए, हैनी ने कहा कि एआई वित्तीय सेवाओं को कई वर्कफ़्लो और इंटरैक्शन में बदल सकता है, उनमें से क्लाइंट सर्विसिंग - परिचालन की उत्पादकता को बढ़ाना और सुधारना भी शामिल है। उन्होंने कहा, चूंकि वित्तीय संस्थान और भुगतान प्रोसेसर उस डेटा को अनूठे तरीकों से उपयोग करना चाहते हैं, इसलिए उपभोक्ता द्वारा डेटा साझा करने का विकल्प महत्वपूर्ण होगा।

हैनी ने कहा, "ऑपरेशनल टीमों को डेटा, रिपोर्ट, डैशबोर्ड और उस प्रकृति की चीजें पसंद हैं।" "वे प्राकृतिक भाषा प्रश्नों के माध्यम से डेटा विज़ुअलाइज़ेशन करने की क्षमता प्राप्त करना शुरू कर रहे हैं।"

ये प्राकृतिक भाषा प्रश्न मूल्यवान अंतर्दृष्टि प्रदान कर सकते हैं, जैसे कि भुगतान की मात्रा हर दिन कैसे बदल रही है, इसकी जानकारी। अन्य जेनरेटिव एआई-संचालित प्रौद्योगिकियां, जैसे वर्चुअल असिस्टेंट, ग्राहकों और बैंक कर्मचारियों दोनों के लिए मूल्य प्रदान करती हैं। उदाहरण के लिए, सैकड़ों पृष्ठों वाले मैनुअल को पढ़ने के बजाय, कर्मचारी प्रतिक्रिया समय में सुधार करने और अन्यथा ग्राहकों की सेवा करने का सबसे अच्छा तरीका ढूंढने के लिए अपने एआई-संचालित अनुप्रयोगों में एक प्रश्न टाइप कर सकते हैं। धोखाधड़ी से बचाव स्वचालित विश्लेषण के माध्यम से समर्थित एक और उपयोग का मामला है।

उन्होंने कहा कि जेनरेटिव एआई ऋण निर्णय लेने और अन्य इंटरैक्शन में भी सुधार कर सकता है, जो अनुप्रयोगों से लेकर क्रेडिट संग्रह तक ऋण जीवनचक्र प्रबंधन का समर्थन करता है। अधिक व्यावसायिक सेटिंग्स में, एआई पहले से ही विभिन्न बैंकों के ट्रेजरी प्रबंधकों को नकदी प्रवाह और ब्याज दर में बदलाव की जांच करने और तरलता जोखिम से निपटने में मदद कर रहा है।

हैनी ने कहा, हाइपर-वैयक्तिकरण एआई का एक स्वाभाविक उप-उत्पाद होगा, हालांकि उन्होंने आगाह किया कि पूर्वाग्रह से बचाव के लिए मॉडलों की जांच की जानी चाहिए। उन्होंने कहा कि उपभोक्ताओं को परंपरागत रूप से भुगतान विकल्पों के ढेरों के माध्यम से मैन्युअल रूप से नेविगेट करना पड़ता है, जिसमें एसीएच से लेकर तारों तक और हाल ही में, वास्तविक समय के विकल्प शामिल हैं। विकल्पों के माध्यम से उन्हें शीघ्रता से मार्गदर्शन करने में मदद करने के लिए एक "इंजन" का होना मूल्यवान साबित हो सकता है।

उन्होंने कहा, "उपभोक्ता अक्सर पैसे स्थानांतरित करने के विभिन्न तरीकों से पूरी तरह से अभिभूत हो जाते हैं।" "उन्हें गति, कीमत और जोखिम के उस व्यापार-बंद के माध्यम से मार्गदर्शन करने के लिए और सर्वोत्तम प्रकार के भुगतान रेल की सिफारिश करने के लिए इन इंजनों की आवश्यकता होती है, जिस पर वे जिस लेनदेन को करने की कोशिश कर रहे हैं उसके आधार पर विचार करना चाहिए।"

इसी तरह, बिक्री के स्थान पर अगले सर्वोत्तम ऑफ़र बनाने और प्रसारित करने के लिए संरचित और असंरचित डेटा और वास्तविक समय के संदर्भ का उपयोग करने की भी संभावना है। ग्राहक सेवा संचालन, विपणन संचालन और उत्पाद विकास सहित वित्तीय सेवाओं के कई पहलुओं में नए उपयोग के मामले भी विकसित हो रहे हैं।

जिस तरह से प्रौद्योगिकी विकसित हो रही है उससे नई संभावनाएं खुलती हैं।

हैनी ने कहा, "जिन चीजों को हम देखना शुरू करने जा रहे हैं उनमें से एक नए, लंबवत और विशिष्ट बड़े भाषा मॉडल हैं।" उन्होंने कहा कि अधिक निर्णय लेने वाले उपयोग के मामले आने वाले महीनों और वर्षों की पहचान होंगे।

उन्होंने भविष्यवाणी की, "इस साल सिर्फ मॉडलों के अलावा बहुत सी नई और दिलचस्प चीजें घटित होने वाली हैं।"

लिंक: https://www.pymnts.com/news/artificial-intelligence/2024/how-generative-ai-is-transforming-financial-services-throw-hyper-personalization/

स्रोत: https://www.pymnts.com

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• स्रोत: https://www.fintechnews.org/how-genai-is-transforming-financial-services-through-hyper-personalization/