लगभग हर उद्योग जेनरेटिव एआई से प्रभावित है और फिनटेक इसे अपनाने में अग्रणी क्षेत्रों में से एक है। वित्तीय कंपनियां भविष्य कहनेवाला निर्णय लेने, जोखिम मूल्यांकन, ग्राहक जुड़ाव, साइबर सुरक्षा, अनुपालन और अधिक सहित कई प्रमुख क्षेत्रों में संगठन के परिवर्तन प्रयासों में तेजी लाने के लिए अधिक स्थापित पारंपरिक एआई क्षमताओं के साथ जेनरेटिव एआई को जोड़ सकती हैं। फिर भी जबकि जेनरेटिव एआई बड़ी संभावनाएं प्रदान करता है, फिनटेक संगठनों को इस बात में रणनीतिक होना चाहिए कि वे उद्यम में जेनेरेटिव एआई के बड़े भाषा मॉडल (एलएलएम) और संबंधित प्रौद्योगिकियों को कैसे और कहां लागू करते हैं।
चार प्रमुख रुझान
प्रत्येक संगठन की परिवर्तन यात्रा इस मामले में अद्वितीय होगी कि एआई को प्रक्रियाओं को सुव्यवस्थित करने, वर्कफ़्लो को स्वचालित करने और लागत बचत उत्पन्न करने के लिए कैसे और कहाँ लागू किया जाता है। जैसा कि कहा गया है, यहां चार प्रमुख रुझान हैं जो आज कई कंपनियों के लिए एआई अपनाने की यात्रा को आकार दे रहे हैं:
1. जनरेटिव और पारंपरिक एआई का मिश्रण: ऐसे युग में जेनेरेटिव एआई के प्रति उत्साह को बढ़ा-चढ़ाकर बताना मुश्किल है, जहां चैटजीपीटी, सबसे प्रसिद्ध जेनेरेटिव एआई एप्लिकेशन ने तेजी से रिकॉर्ड बनाया है। इतिहास में सबसे तेजी से बढ़ता उपयोगकर्ता आधार. लेकिन यह उत्साह इस तथ्य को अस्पष्ट कर सकता है कि जेनेरिक एआई को अक्सर सबसे अधिक मूल्य बनाने के लिए पारंपरिक एआई के साथ मिलकर काम करना चाहिए। उदाहरण के लिए, एक बैंक उपयोगकर्ता व्यवहार डेटा का विश्लेषण करने के लिए पारंपरिक एआई का उपयोग कर सकता है और फिर वैयक्तिकृत सामग्री बनाने के लिए जेनरेटिव एआई के आधार के रूप में आउटपुट का उपयोग कर सकता है। या AIOps प्लेटफ़ॉर्म सुरक्षा अलर्ट को अनुकूलित करने और SOC पत्राचार की सुविधा के लिए जेनरेटिव AI को शामिल कर सकता है। इन विभिन्न प्रकार के एआई को मिश्रित करने से उन वित्तीय कंपनियों को भारी लाभ मिल सकता है जो संवेदनशील डेटा और सख्त नियमों से जूझती हैं।2. अधिक डेटा लचीलापन और कम साइलो: एआई ने वित्तीय सेवा नेताओं का ध्यान खींचा है, लेकिन यह भूलना आसान है कि अच्छे डेटा के अभाव में एआई कुछ भी नहीं है। पर्याप्त लचीलेपन और पहुंच के बिना, जो डेटासेट या विक्रेता पारिस्थितिकी तंत्र के बीच पारंपरिक साइलो से परे है, सूचना स्रोत और एल्गोरिदमिक मॉडलिंग जो कि बिजली उत्पादक एआई सीमित होगी। एक ठोस डेटा प्रबंधन रणनीति आईटी संपदा में मेटाडेटा, परिभाषाओं और डेटा विशेषताओं के लिए सुसंगत मानकों को सुनिश्चित करने के लिए पहला कदम है। इसे सही अंतर्निहित डेटा आर्किटेक्चर द्वारा समर्थित किया जाना चाहिए, आदर्श रूप से वह जो डेटा तक पहुंचता है जहां यह वर्चुअलाइजेशन परत या इसी तरह की तकनीक के माध्यम से रहता है जो सभी डेटा को एंटरप्राइज़ और तृतीय-पक्ष नेटवर्क में स्वतंत्र रूप से जोड़ता है।
3. निजी एआई को अपनाना: विशेष रूप से जब पारंपरिक एआई के साथ जोड़ा जाता है, तो जेनरेटिव एआई संगठन को पहले से कहीं अधिक अंतर्दृष्टि और मूल्य प्रदान करता है। चेतावनी यह है कि तीसरे पक्ष के रिश्तों और विक्रेताओं पर अत्यधिक निर्भर एआई पारिस्थितिकी तंत्र में ये अंतर्दृष्टि और मूल्य आसानी से अन्य कंपनियों, यहां तक कि प्रतिस्पर्धियों के लिए भी अपना रास्ता बना सकते हैं। इसीलिए निजी एआई समाधान उन फिनटेक फर्मों के लिए तेजी से महत्वपूर्ण हो जाएंगे जो अनजाने में मॉडलिंग और एल्गोरिदम प्रशिक्षण साझा करके डेटा गोपनीयता से समझौता किए बिना एआई की शक्ति का लाभ उठाना चाहते हैं। निजी एआई कंपनियों को कंपनी डेटा पर सुरक्षित रूप से प्रशिक्षित करने में सक्षम बनाता है, जिसके परिणामस्वरूप मॉडल कभी भी संगठन से परे साझा नहीं किए जाते हैं।
4. एआई अपनाने में लोगों के कारक को याद रखना: एआई क्षमताओं को क्रियान्वित करने के लिए जन कारक को संबोधित करने की आवश्यकता है। व्यापक लक्ष्य यह सुनिश्चित करना है कि एआई को शक्ति देने वाली तकनीकी जटिलताएं वित्तीय जोखिम प्रबंधकों, निवेश विश्लेषकों या अन्य व्यावसायिक उपयोगकर्ताओं के लिए प्रवेश में बाधा न बनें, जिन्हें अपना काम करने के लिए डेटा विज्ञान में पीएचडी की आवश्यकता नहीं होनी चाहिए। सफलता में सुलभ प्लेटफ़ॉर्म प्रदान करने का दो-भाग वाला नुस्खा शामिल है जो उन्नत कोडिंग की आवश्यकता के बिना एआई प्रक्रियाओं के नियंत्रण और अनुकूलन की अनुमति देता है; और फिर इन प्लेटफार्मों को प्रबंधित करने के लिए उपयोगकर्ताओं के लिए पर्याप्त प्रशिक्षण। उत्तरार्द्ध में बेहतर परिणामों के लिए खोज और त्वरित इंजीनियरिंग पर मार्गदर्शन शामिल होना चाहिए।
अधिकतम आरओआई के लिए जोखिम प्रबंधन के साथ एआई इनोवेशन का मिश्रण
उपरोक्त रुझान आज वित्तीय संस्थानों के लिए एआई अपनाने की अवस्था को परिभाषित कर रहे हैं क्योंकि वे नई एआई-संचालित दक्षताओं से अधिकतम आरओआई चाहते हैं। चेतावनी यह है कि, नई क्षमताओं के साथ-साथ एक पर्याप्त जोखिम प्रबंधन प्रयास भी आना चाहिए ताकि यह सुनिश्चित किया जा सके कि नए एआई सिस्टम खड़े होने पर सुरक्षा या अनुपालन कमजोरियां अनजाने में पैदा न हों।
हालांकि वे नाटकीय रूप से संचालन को बढ़ा सकते हैं और प्रक्रियाओं को बदल सकते हैं, एलएलएम पर भरोसा करने वाले जेनेरिक एआई प्लेटफॉर्म अपने कार्य उत्पाद में एआई मतिभ्रम और इंटरनेट गलत सूचना पेश करने के लिए जाने जाते हैं। और यहां तक कि पारंपरिक एआई भी जोखिम को बढ़ा सकता है - जिसमें उचित प्रमाणीकरण सुरक्षा उपायों के बिना नई डेटा स्ट्रीम तक पहुंच शामिल है, या ऐसे मामले जहां स्वचालन को त्रुटिपूर्ण प्रक्रियाओं पर लागू किया जाता है, जिससे जब भी स्वचालित प्रक्रिया होती है तो गैर-अनुपालन के संभावित उदाहरण बढ़ जाते हैं। परिवर्तन टीमों को एनआईएसटी का पालन करना चाहिए एआई जोखिम प्रबंधन ढांचा एआई उत्पादों, सेवाओं और प्रणालियों के डिजाइन, विकास, उपयोग और मूल्यांकन में मार्गदर्शन करने में सहायता करना।
फिनटेक संगठन में एआई को प्रभावी ढंग से और सुरक्षित रूप से तैनात करने का जोखिम विशेष रूप से ऐसे क्षेत्र में अधिक है जो बेहद संवेदनशील पीआईआई और वित्तीय लेनदेन से संबंधित है। अच्छी खबर यह है कि सफलता का प्रतिफल भी विशेष रूप से अधिक है। ऐसा इसलिए है क्योंकि जेनरेटिव एआई की समय बचाने वाली क्षमताएं मैन्युअल कार्यभार को कम कर रही हैं और ऐसे क्षेत्र में उत्पादकता में सुधार कर रही हैं जहां वेतन अधिक होता है, हर घंटे की बचत अन्य उद्योगों की तुलना में आरओआई को बढ़ाती है।
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- स्रोत: https://www.fintechnews.org/these-four-trends-are-shaping-how-fintech-should-be-using-generative-ai/
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