डेटा परिसंपत्ति प्रबंधन का भविष्य है: लेकिन यह एक समस्या के साथ आता है

डेटा परिसंपत्ति प्रबंधन का भविष्य है: लेकिन यह एक समस्या के साथ आता है

समय टिकट: 9 नवंबर, 2023 8:23 AM
डेटा परिसंपत्ति प्रबंधन का भविष्य है: लेकिन यह प्लेटोब्लॉकचेन डेटा इंटेलिजेंस की पकड़ के साथ आता है। लंबवत खोज. ऐ.

उद्योग चाहे कोई भी हो, एआई और एमएल अब बहुत प्रचलन में हैं, और परिसंपत्ति प्रबंधन कोई अपवाद नहीं है। 2027 तक, लगभग 16% परिसंपत्ति प्रबंधक संभवतः ऐसा करेंगे

गायब होना तकनीकी प्रगति और निवेशकों की अपेक्षाओं में आमूल-चूल बदलाव के कारण। वित्तीय उद्योग के विभिन्न पहलुओं में एआई और एमएल प्रौद्योगिकियों का उपयोग किया जा रहा है। यह सब कई दशकों से परिसंपत्ति प्रबंधन के पारंपरिक तरीके के बजाय डेटा-संचालित दृष्टिकोण अपनाने के बारे में है।

इसमें कोई संदेह नहीं है कि एआई उपकरण और बड़ा डेटा परिसंपत्ति प्रबंधन पर सकारात्मक प्रभाव डाल सकते हैं और इसे और अधिक कुशल बना सकते हैं। लेकिन यह निश्चित रूप से आपकी सभी धन प्रबंधन समस्याओं का उत्तर नहीं है। शुरुआत करने वालों के लिए, डेटा को अभी भी एक कच्चा माल माना जाता है जो निर्णय लेने में सहायता कर सकता है। यह अभी तक कोई संपत्ति या रणनीतिक उपकरण नहीं है जो स्पष्ट रूप से वांछित परिणाम से जुड़ा हो। परिसंपत्ति प्रबंधन में डेटा-संचालित दृष्टिकोण को सही मायने में एकीकृत करने के लिए, कंपनियों को गहराई से अध्ययन करने और सर्वव्यापी तरीके से डेटा का उपयोग करने के तरीकों की तलाश करने की आवश्यकता है।

अकेले उपकरण से काम पूरा नहीं हो सकता

कार्यों और प्रक्रियाओं को स्वचालित करने की सबसे बड़ी समस्याओं में से एक यह है कि अधिकांश कंपनियां ये निर्णय शून्य में लेती हैं। यह "झुंड का अनुसरण करने" का एक उत्कृष्ट उदाहरण है। स्वचालन को केवल इसलिए लागू करना क्योंकि हर कोई ऐसा कर रहा है, इससे आपको प्रतिस्पर्धा में बढ़त नहीं मिलेगी। वास्तव में, इससे जितनी कोई कल्पना कर सकता है उससे कहीं अधिक समस्याएं पैदा हो सकती हैं। 

परिसंपत्ति प्रबंधन क्षेत्र दशकों से संचालन की एक विशिष्ट शैली का पालन कर रहा है, जहां बाजार का प्रदर्शन सबसे बड़ा राजस्व चालक रहा है। पूरी तरह से डेटा-संचालित दृष्टिकोण पर स्विच करने के लिए, कुशल कर्मियों का होना महत्वपूर्ण है जो इस डेटा का प्रभावी ढंग से उपयोग करने और इसे मौजूदा सिस्टम में एकीकृत करने के बारे में जानते हों।

केवल एआई और एमएल टूल को अपनाने के बजाय, परिसंपत्ति प्रबंधन कंपनियों को एक उचित रणनीति बनाने के लिए वैज्ञानिक दृष्टिकोण अपनाने की जरूरत है। बाज़ार के रुझानों की पहचान करने और ग्राहकों की ज़रूरतों का मूल्यांकन करने के लिए वैज्ञानिक आधार को आधार बनाना चाहिए। उपकरण हमेशा ऐसी परिकल्पनाओं और निष्कर्षों के आधार पर बनाए जा सकते हैं, लेकिन इन उपकरणों को नेविगेट करने और तदनुसार सुधार करने के लिए कुशल टीमों की आवश्यकता होती है। आख़िरकार, यदि उपकरण संचालित करने वाली टीमों को उनके दायरे के बारे में पता नहीं है, तो परिसंपत्ति प्रबंधन प्रणाली को बढ़ाने का पूरा उद्देश्य विफल हो जाता है। यह हमें अगले बिंदु-मानवीय कारक की ओर ले जाता है।

एक मानवीय स्पर्श की जरूरत है

परिसंपत्ति प्रबंधन क्षेत्र में एआई और एमएल को प्रभावी ढंग से अपनाने के लिए मानव विशेषज्ञता और वैज्ञानिक दृष्टिकोण के बीच तालमेल सही नुस्खा है। परिसंपत्ति प्रबंधन में अक्सर जटिल निर्णय लेना शामिल होता है जो मात्रात्मक डेटा विश्लेषण से परे होता है और इसमें गुणात्मक कारकों पर विचार करने, बाजार की गतिशीलता को समझने और भू-राजनीतिक और आर्थिक घटनाओं की व्याख्या करने की आवश्यकता हो सकती है। 

जबकि चैटजीपीटी जैसे उपकरण तेजी से परिणामों का एक सेट तैयार कर सकते हैं, लेकिन वे कुशल मानवीय दृष्टिकोण या कुशल पेशेवरों की अंतर्दृष्टि का मुकाबला नहीं कर सकते हैं। इस एआई टूल के ज्ञान की बाधाओं को देखते हुए यह विशेष रूप से उल्लेखनीय है, फिर भी "जमे हुए“2021 में और वर्तमान जानकारी प्रदान करने में असमर्थ। वित्तीय क्षेत्र के बुनियादी सिद्धांत और संरचना लंबे समय से अपरिवर्तित रहे हैं और निकट भविष्य में भी इसके वैसे ही बने रहने की संभावना है। अनुभवी परिसंपत्ति प्रबंधकों का मानवीय स्पर्श व्यक्तिगत सेवा सुनिश्चित करेगा और ग्राहकों के लिए मुनाफे की सुरक्षा करेगा।

छोटे डेटा को नजरअंदाज नहीं किया जाना चाहिए

तकनीकी प्रगति के संदर्भ में बड़े डेटा के सुर्खियों में आने के साथ, परिसंपत्ति प्रबंधन क्षेत्र में छोटे डेटा के महत्व को याद रखना आवश्यक है। जबकि एआई और एमएल उपकरणों के प्रशिक्षण के लिए बड़े डेटा को महत्वपूर्ण माना जाता है, छोटे डेटासेट और विशिष्ट ग्राहक कहानियां अक्सर सबसे सफल परिसंपत्ति प्रबंधन रणनीतियों की उत्पत्ति होती हैं। जब एक निश्चित अनुरूप दृष्टिकोण सफल होता है, तो इसे ग्राहकों के एक बड़े समूह के साथ आगे परीक्षण और परिष्कृत किया जाता है। अंततः, इन मानव-केंद्रित और व्यावहारिक रणनीतियों को विविध ग्राहकों की जरूरतों को पूरा करने के लिए बढ़ाया जा सकता है, भले ही उनके व्यवसाय की मात्रा कुछ भी हो।

एआई और एमएल में परिसंपत्ति प्रबंधन को काफी हद तक बढ़ाने की क्षमता है, लेकिन व्यवहार में, कंपनियों को मानव विशेषज्ञता और एआई/एमएल टूल के संयोजन को अपनाने की आवश्यकता है। एआई और एमएल डेटा विश्लेषण, पैटर्न पहचान और निर्णय समर्थन के कुछ पहलुओं को संभाल सकते हैं, जिससे मनुष्य उच्च-स्तरीय रणनीतिक योजना और निर्णय लेने पर ध्यान केंद्रित कर सकते हैं।

ऐसा कहने के बाद, हम इस बात को नज़रअंदाज़ नहीं कर सकते कि परिसंपत्ति प्रबंधन में मनुष्यों की भूमिका भी विकसित हो रही है। जैसे-जैसे एआई और एमएल प्रौद्योगिकियां विकसित हो रही हैं, परिसंपत्ति प्रबंधक इन उपकरणों द्वारा तेजी से "संवर्धित" होते जा रहे हैं, उनका उपयोग अपनी निर्णय लेने की क्षमताओं को बढ़ाने के लिए कर रहे हैं - पूर्वानुमानित विश्लेषण, एल्गोरिथम ट्रेडिंग, जोखिम प्रबंधन और बहुत कुछ में। इस वृद्धि से हमेशा प्रतिस्थापन की आवश्यकता नहीं होती है। मानव निर्णय और मशीन इंटेलिजेंस के बीच सहजीवी संबंध परिसंपत्ति प्रबंधन का भविष्य होने की संभावना है, क्योंकि यह अनुरूप रणनीति बनाने और बेहतर परिणाम प्राप्त करने के लिए दोनों की ताकत का लाभ उठाता है।

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