बैंक चैटजीपीटी की क्षमता और खतरों का आकलन कर रहे हैं

वित्तीय संस्थानों के प्रौद्योगिकी प्रमुख यह देख रहे हैं कि चैटजीपीटी और अन्य भाषा-शिक्षण मॉडल (एलएलएम) उत्पादकता लाभ कैसे प्रदान कर सकते हैं - और ऐसे सॉफ़्टवेयर को तैनात करने से पहले उन्हें किन बाधाओं से पार पाना होगा।

जब अमेरिकी सॉफ्टवेयर कंपनी ओपनएआई ने नवंबर, 2022 में अपना चैटजीपीटी जारी किया, तो एलएलएम ने बाकी दुनिया के साथ-साथ बैंकों का भी ध्यान आकर्षित किया। कृत्रिम बुद्धिमत्ता के इस रूप की शक्ति सहज है, और चैटजीपीटी के 100 मिलियन से अधिक उपयोगकर्ता हैं (जिनमें से केवल 12) डिमांडेज.कॉम के अनुसार, प्रतिशत अमेरिका से हैं)।

Google और अन्य ने तब से अपने स्वयं के LLM जारी किए हैं, और Microsoft (जो OpenAI का मालिक है) उद्यमों के लिए अपने Azure क्लाउड व्यवसाय के माध्यम से GPT प्लग-इन को लाइसेंस दे रहा है।

लेकिन वित्तीय संस्थान वास्तव में इस तकनीक का उपयोग कैसे कर सकते हैं?

कई बैंकों और निगमों ने अपने कर्मचारियों को इसका उपयोग करने से मना कर दिया है, इस डर से कि वे मालिकाना या ग्राहक जानकारी सार्वजनिक डोमेन में जारी कर देंगे - क्योंकि एक बार जब आप ChatGPT के ऑनलाइन प्लेटफ़ॉर्म में डेटा क्वेरी करते हैं, तो यह खोजने योग्य होता है।

---

---

बैंक एलएलएम की "मतिभ्रम" करने की प्रवृत्ति से भी सावधान रहते हैं, यानी, उत्तरों का आविष्कार करते हैं और उन्हें तथ्यों के रूप में प्रस्तुत करते हैं। इससे ग्राहकों या नियामकों के सामने बात रखना या महत्वपूर्ण निर्णयों के लिए उन पर भरोसा करना खतरनाक हो जाता है।

पिछले हफ्ते, तीन प्रौद्योगिकी अधिकारियों ने वित्तीय संस्थानों के लिए एक चीनी तकनीकी विक्रेता, GienTech द्वारा हांगकांग में आयोजित एक कार्यक्रम में बोलते हुए चैटजीपीटी के बारे में अपने विचार साझा किए।

उनका दृष्टिकोण उनकी व्यावसायिक आवश्यकताओं और अपने स्वयं के डिजिटलीकरण के संदर्भ में वे कहां खड़े हैं, के आधार पर भिन्न होता है।

लिवि बैंक

लिवी बैंक हांगकांग के लाइसेंस प्राप्त वर्चुअल बैंकों में से एक है। इसके सीटीओ, गैरी लैम ने कहा कि इसे डिजिटल परिवर्तन से गुजरने की आवश्यकता नहीं है: इसका जन्म वस्तुतः क्लाउड-आधारित तकनीकी स्टैक के साथ हुआ था। यह ऑनलाइन विज्ञापन और प्रचार सहित ग्राहकों को प्राप्त करने के लिए ई-कॉमर्स कंपनियों से उधार ली गई रणनीति पर निर्भर करता है।

एक ओर, यह पहले से ही कृत्रिम बुद्धिमत्ता के उपयोग में डूबा हुआ है। यह चेहरे की पहचान और धोखाधड़ी का पता लगाने जैसे ग्राहक ऑनबोर्डिंग के पहलुओं के लिए एआई पर निर्भर करता है। दूसरी ओर, लैम का कहना है कि एक आभासी संस्था के रूप में, लिवी साइबर सुरक्षा जोखिमों के प्रति और भी अधिक संवेदनशील है।

इसलिए जेनरेटिव एआई को कम से कम समान स्तर के जोखिम प्रबंधन और देखभाल की आवश्यकता होती है।

“जनरल एआई सॉफ्टवेयर का एक टुकड़ा है। मैं स्टैक में अन्य मॉड्यूल के समान मानक डेटा-हानि सुरक्षा लागू करूंगा। हालाँकि, हमें अपने ग्राहकों को चैटजीपीटी संदेश जारी करने से पहले अतिरिक्त फ़िल्टर की आवश्यकता हो सकती है।

यह अन्वेषण के अधीन है, क्योंकि एलएलएम ग्राहक संचार और सर्विसिंग में उत्पादकता को बढ़ा सकते हैं। लेकिन यही बात आंतरिक उपयोगकर्ताओं पर भी लागू होती है, जिसके बारे में लैम का कहना है कि इसमें कोडर, रिलेशनशिप मैनेजर और जोखिम प्रबंधक शामिल हो सकते हैं।

सबसे बड़ा आंतरिक उपयोग का मामला नियामक दस्तावेजों के विशाल भंडार को खोजने के लिए मानव-भाषा प्रश्नों का उपयोग करना है। उन्होंने कहा, "हमारे पास बड़ी मात्रा में सामग्री से गुजरने के लिए एक मानव जैसा खोज इंजन हो सकता है।"

वीबैंक

Tencent के स्वामित्व वाला WeBank दुनिया के सबसे परिष्कृत डिजिटल बैंकों में से एक है, जिसके मुख्य भूमि चीन में केवल आठ वर्षों के संचालन के बाद 360 मिलियन खुदरा ग्राहक हैं। यह अपने मालिकाना प्रौद्योगिकी पर निर्भर करता है ताकि वह ग्राहकों को लाभप्रद रूप से सेवा दे सके जो कि औसत राजस्व है जो एक पारंपरिक बैंक के लिए बहुत कम है। WeBank उपभोक्ता बैंकिंग में बड़े पैमाने पर तेजी से नवाचार के लिए पोस्टर चाइल्ड है।

शेन्ज़ेन स्थित फिनटेक इनोवेशन के प्रमुख याओ हुईया ने कहा, एलएलएम एक वास्तविक बदलाव का प्रतिनिधित्व करते हैं। लेकिन WeBank ग्राहकों के साथ बातचीत करने के लिए GPT सेवा में जल्दबाजी नहीं कर रहा है: यह बहुत जोखिम भरा होगा, खासकर एक विनियमित संस्थान के लिए। उन्होंने कहा, "इसके स्वभाव के कारण आप इसे बेवकूफी भरी बातें करने से नहीं रोक सकते।"

डेटा को उजागर करने और नियमों के उल्लंघन के जोखिमों को देखते हुए, WeBank द्वारा सार्वजनिक इंटरनेट पर आधारित एलएलएम का उपयोग करने की संभावना नहीं है। लेकिन यह फाइन-ट्यूनिंग है जो छोटे हैं और जो केवल बैंक के अपने डेटा तक पहुंचते हैं।

याओ का कहना है कि बैंक की ग्राहक ऑनबोर्डिंग और एसएमई ऋण प्रक्रियाओं की उत्पादकता में सुधार के लिए एलएलएम को तैनात किया जा सकता है। मॉडल ऋण के बारे में ग्राहकों से संपर्क करने के लिए अच्छे समय का सुझाव दे सकता है, परिचयात्मक संपर्क को कैसे अनुकूलित किया जाए, और क्रेडिट अधिकारियों को कंपनी डेटा का विश्लेषण करने में मदद करके ऋण पुस्तिका के प्रदर्शन में सुधार किया जा सकता है।

याओ को संदेह है कि एलएलएम क्रेडिट टीमों की जगह ले लेंगे। "यह मानव को लूप में डाल देगा, ताकि वे बेहतर निर्णय लेने के लिए जेनरेटर एआई प्रश्न पूछ सकें।"

इसका असर बैंक के तकनीकी बुनियादी ढांचे पर महसूस किया जाएगा। प्रोसेसर के प्रकारों का जिक्र करते हुए उन्होंने कहा, "कंप्यूटिंग शक्ति सीपीयू से जीपीयू में स्थानांतरित हो जाएगी।" "हमारे आर्किटेक्चर को प्लगइन्स की आवश्यकता होगी ताकि हम कई मॉडल तैनात कर सकें और उन पर ए/बी परीक्षण चला सकें।"

यह केवल डिजिटल बैंकों के लिए ही नहीं, बल्कि सभी उद्यमों के लिए सच होने जा रहा है। याओ ने कहा, "यह पूरी दुनिया की वास्तुकला को बदल देगा।" "एलएलएम का प्रभाव ख़त्म नहीं होगा।"

हांगकांग जॉकी क्लब

हांगकांग जॉकी क्लब एक लाइसेंस प्राप्त वित्तीय संस्थान नहीं है, लेकिन यह कई वित्त जैसी गतिविधियों में संलग्न है। हांगकांग में घुड़दौड़ और फुटबॉल सट्टेबाजी पर इसका एकाधिकार है। अन्य संगठनों की तरह, यह डिजिटल हो रहा है, जैसे कि अपने दांव सिस्टम के लिए डेटा का उपयोग करके - और अन्य पदाधिकारियों की तरह, इसके पास संघर्ष करने के लिए अपने स्वयं के विरासती मुद्दे हैं।

डेटा और एनालिटिक्स सॉल्यूशंस के कार्यकारी प्रबंधक ली साई-चिन का कहना है कि चैटजीपीटी जॉकी क्लब को हाथापाई करने के लिए मजबूर कर रहा है। "इसने डेटा और एनालिटिक्स के बारे में सोच में एक महत्वपूर्ण बदलाव लाया है।" यह कई अधिकारियों के लिए डिजिटल अपनाने की आवश्यकता के बारे में एक उपयोगी चेतावनी है।

घोड़ों पर दांव लगाने में बहुत सारा डेटा शामिल होता है: लोग दांव लगाने से पहले स्प्रेड और घोड़े और जॉकी के ट्रैक रिकॉर्ड जैसी जानकारी देखते हैं। "हम उम्मीद करते हैं कि वे और अधिक प्रश्न पूछें," ली ने कहा, जो चैटजीपीटी जैसी चीज़ को संभावित रूप से प्रासंगिक बनाता है।

यह जॉकी क्लब को अपने ग्राहकों के साथ अधिक नियमित रूप से जुड़ने में मदद करने का एक तरीका है। उदाहरण के लिए, सीज़न के दौरान, क्लब प्रत्येक सप्ताह घुड़दौड़ के दो सत्र आयोजित करता है। अन्य दिनों में, सट्टेबाजों के साथ कोई बातचीत नहीं होती है। समझदार चैटबॉट ग्राहकों को अधिक नियमित रूप से बातचीत करने और अधिक प्रश्न पूछने की अनुमति दे सकते हैं।

पहला कदम लोगों को क्लब के डेटा के साथ अधिक नियमित रूप से बातचीत करने के लिए प्रोत्साहित करना है। धीरे-धीरे, ली देखता है कि क्लब अपने मैदानों के भीतर सेंसर का उपयोग कर उपयोगकर्ताओं को वास्तविक समय की क्वेरी और डेटा अनुभव प्रदान करता है, जब वे इधर-उधर घूमते हैं, घोड़ों की जाँच करते हैं, बीयर लेते हैं, या दांव लगाते हैं।

उन्होंने कहा, "हम ऑफलाइन-टू-ऑनलाइन अनुभव के बारे में सोचकर काफी काम कर रहे हैं।" "अगर हम उनके साथ वास्तविक समय में बातचीत कर रहे हैं जब वे एक क्षेत्र से गुजर रहे हैं, तो क्या हम उन्हें अगला घोड़ा बता सकते हैं जिसे वे देखना चाहेंगे?"

• एसईओ संचालित सामग्री और पीआर वितरण। आज ही प्रवर्धित हो जाओ।
• प्लेटोडेटा.नेटवर्क वर्टिकल जेनरेटिव एआई। स्वयं को शक्तिवान बनाएं। यहां पहुंचें।
• प्लेटोआईस्ट्रीम। Web3 इंटेलिजेंस। ज्ञान प्रवर्धित। यहां पहुंचें।
• प्लेटोईएसजी. ऑटोमोटिव/ईवीएस, कार्बन, क्लीनटेक, ऊर्जा, पर्यावरण, सौर, कचरा प्रबंधन। यहां पहुंचें।
• BlockOffsets. पर्यावरणीय ऑफसेट स्वामित्व का आधुनिकीकरण। यहां पहुंचें।
• स्रोत: https://www.digfingroup.com/chatgpt-banks/