सिबोस 2023 से तीन टेक टेकअवे

सिबोस 2023 से तीन टेक टेकअवे

समय टिकट: 9 अक्टूबर, 2023 5:59 पूर्वाह्न
सिबोस 2023 प्लेटोब्लॉकचेन डेटा इंटेलिजेंस से तीन टेक टेकअवे। लंबवत खोज. ऐ.

सिबोस 2023 वित्तीय उद्योग का एक बड़ा जमावड़ा है और यह रोमांचक और चुनौतीपूर्ण लोगों की नब्ज टटोलने का स्थान है।  

जबकि सम्मेलन के चरण उद्योग के दूरदर्शी लोगों के साथ सुर्खियों में रहते हैं, यह सम्मेलन के मैदान, फ़ोयर्स और - हां - बार में घूमने वाले प्रतिनिधियों की जमीनी स्तर की राय है जो और भी अधिक व्यावहारिक है। 

यह बता रहा था कि जबकि एआई सिबोस प्रतिनिधियों के लिए एक प्रमुख विषय था, यहां और भी अन्य मुद्दे थे जो ज़ोर से और स्पष्ट रूप से सामने आए। 

ISO20022 पर अभी तक नहीं है 

जबकि बड़े बैंक ज्यादातर तैयार हैं, सिबोस ने मुझे बताया कि कितने छोटे, मध्यम आकार के बैंक और व्यावसायिक ग्राहक हैं जो अभी तक ISO20022 संक्रमण पर नहीं हैं। इन संगठनों के मुख्य भुगतान प्लेटफार्मों और अपवाद प्रक्रियाओं को बदलने के लिए काफी अधिक प्रयास किए जाने की आवश्यकता है। ISO20022 के लिए तैयार बड़े संस्थान उम्मीद कर रहे थे कि स्विफ्ट 2025 की समय सीमा पर कायम रहेगी। लेकिन, एक प्रश्न जो सामने आया वह यह था कि क्या इन अन्य संगठनों को आगे बढ़ने में मदद करने के लिए स्थगन की आवश्यकता हो सकती है? इसकी भविष्यवाणी करना कठिन है, लेकिन हमने जिन बैंकों से बात की, वे समय सीमा पर रोक लगाना चाहेंगे, अन्यथा बजट और काम में गिरावट आएगी, जिससे अधिकांश यह सोचेंगे कि 2024 वह वर्ष होगा जब इस संक्रमण बाधा को पार कर लिया जाएगा। 

वास्तविक समय भुगतान में वृद्धि से बैंक टूट रहे हैं? 

प्रतिनिधियों की ओर से स्पष्ट संदेश था कि वास्तविक समय भुगतान की मात्रा वास्तव में बहुत तेजी से बढ़ रही है। सिबोस में कैप जेमिनी द्वारा जारी एक रिपोर्ट में इस पर कुछ महत्वपूर्ण आंकड़े उपलब्ध कराए गए हैं। उन्होंने बताया कि वैश्विक गैर-नकद वाणिज्यिक भुगतान यातायात लगभग 11% की चक्रवृद्धि वार्षिक दर से बढ़ रहा है। सिबोस 2023 में मूड संगीत यह था कि वाणिज्यिक डिजिटल भुगतान गति पकड़ रहा था और उपभोक्ता डिजिटल भुगतान बैंडवागन से आगे निकलने के करीब पहुंच रहा था।  

लेकिन सिबोस में मैंने जो संदेश सुना वह यह था कि सीमा पार से भुगतान की मात्रा के कारण इस क्षेत्र में सेवा के स्तर में फिर से सुधार करने का दबाव बढ़ रहा था, लेकिन अधिक व्यापक रूप से भी। बैंकों के वाणिज्यिक ग्राहक वही भुगतान अनुभव चाहते हैं जो वे अपने व्यक्तिगत वित्त के लिए प्राप्त करते हैं। इसका मतलब है कि भुगतान कैसे प्रबंधित किया जाता है, इसमें अधिक पारदर्शिता और लचीलापन है, इसके बावजूद कि वाणिज्यिक भुगतान कई मैन्युअल प्रक्रियाओं और हस्तक्षेपों को बनाए रखते हैं। मुद्रास्फीति के बढ़ते स्तर, व्यापार में कमी और बजट पर दबाव के कारण इन दबावों के साथ तालमेल बिठाने की गुंजाइश अब और अधिक बाधित हो गई है, जिससे भुगतान बुनियादी ढांचे में थोक परिवर्तन करने के लिए "बड़ी धमाके" की रणनीतियों को हासिल करना कठिन हो गया है। क्या यह भुगतान प्रवाह और अपवादों को डिजिटाइज़ और स्वचालित करने के लिए अधिक चुस्त दृष्टिकोण के लिए आदर्श स्थितियाँ बना सकता है?  

और निस्संदेह, जनरल एआई सिबोस में एक बड़ी चीज़ थी लेकिन... 

जैसा कि मैंने, और शायद हर दूसरे व्यक्ति ने भविष्यवाणी की थी, हमने सिबोस में जनरल एआई के बारे में बहुत बात की। वाणिज्यिक बैंकिंग के लिए वास्तविक उपयोग के मामले क्या हो सकते हैं, इस पर प्रतिक्रिया प्राप्त करना बहुत अच्छा था। रुचि के दो बड़े क्षेत्र थे।  

एक यह था कि जेनेरिक एआई कैसे गैर-सॉफ्टवेयर कोडर्स को नए ऐप्स और प्रक्रियाओं के डिजाइन और विकास में तेजी लाने में मदद कर सकता है जो वाणिज्यिक बैंकिंग टीमें चाहती हैं। यह काफी हद तक जेनरेटिव एआई कम कोड एप्लिकेशन डेवलपमेंट मॉडल को और भी उपयोगी बनाता है। इन उपकरणों में जनरल एआई का इंजेक्शन एक टीम को एक व्यावहारिक प्रोटोटाइप को बहुत तेजी से तैयार करने देता है और भुगतान मरम्मत या व्यापार वित्त या उधार जैसे क्षेत्रों के आसपास प्रक्रियाओं को सुव्यवस्थित करने में सक्षम होने के लिए और अधिक तेजी से आगे बढ़ता है।  

दूसरा यह है कि जेन एआई कैसे टीमों को काफी जटिल और दबाव वाले वर्कफ़्लो में तेजी से और अधिक कुशलता से काम करने में मदद कर सकता है। सिबोस के पास इस बात के कई बेहतरीन उदाहरण थे कि एआई का यह स्वाद कैसे उपयोगी हो सकता है। उदाहरण के लिए, हमने एक उपयोग का मामला साझा किया, जिसमें स्विफ्ट मैसेजिंग के घने ब्लॉकों को संक्षिप्त सादे अंग्रेजी में अनुवादित किया गया था जो तुरंत समझ में आता था और इसे ईमेल पर तुरंत साझा किया जा सकता था या ग्राहकों के साथ बात करते समय फ्रंट ऑफिस द्वारा उपयोग किया जा सकता था।  

फिर भी, इस प्रकार के अनुप्रयोगों ने यह भी प्रदर्शित किया कि कैसे जेन एआई महान है लेकिन प्रक्रिया एआई के साथ संयुक्त नहीं होने पर सीमित है। जेनरेटिव एआई किसी स्थिति का सारांश प्रस्तुत कर सकता है लेकिन तकनीक स्वयं अनुकूली नहीं है और केवल अपने द्वारा प्राप्त डेटा से उत्तर उत्पन्न करती है। इसके विपरीत, प्रक्रिया AI स्वयं-सीखने वाली हो सकती है और इसमें पूर्वानुमानित मॉडल निर्मित होते हैं। इसके आधार पर, इस बात के महत्व का गहरा अहसास हुआ कि एआई कैसे प्रक्रिया में कदम रखता है और मनुष्यों को मुद्दों को सुलझाने के लिए एआई को लागू करने में मदद करता है या कम से कम उन्हें सर्वोत्तम पथ पर मार्गदर्शन करता है। 

इसलिए, जनरल एआई ने सिबोस पर लोगों का ध्यान आकर्षित किया, लेकिन वाणिज्यिक बैंक और ग्राहक क्या करते हैं इसकी वास्तविकता - प्रौद्योगिकी के मामले में सिबोस परिचालन और सेवा सुधार पर निरंतर ध्यान केंद्रित करने, जैसे क्षेत्रों में स्वचालन के माध्यम से वॉल्यूम से निपटने में सक्षम होने के बारे में अधिक होगा। प्रतिबंध, स्वयं-सेवा विकल्पों में सुधार, एक ओमनी-चैनल सेवा अनुभव बनाना और वास्तविक समय से निपटना। रोमांचक बात यह है कि इन सभी चुनौतियों को अन्य स्वचालन प्रौद्योगिकियों और कल्पनाशील दृष्टिकोणों के साथ-साथ एआई के तत्वों द्वारा कैसे हल किया जा सकता है। 

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