एआई और फिनटेक की कला संभव

Artificial Intelligence (एआई) किसी भी प्रौद्योगिकी में सबसे अधिक बदलाव को बढ़ावा देगा रवि सुब्रमण्यन वित्त में अपने 25 वर्षों में देखा है क्योंकि यह दूरदर्शी लोगों को बड़े सपने देखने की अनुमति देता है। सुब्रमण्यन ईवीपी और बैंकिंग प्रैक्टिस के प्रमुख हैं हेक्सावेयर टेक्नोलॉजीज, एक वैश्विक प्रौद्योगिकी और व्यवसाय प्रक्रिया सेवा कंपनी। एआई जैसी तकनीकी प्रगति की बदौलत, जिस काम को अपने करियर की शुरुआत में पूरा करने में चार साल लगते थे, अब उसे पूरा करने में चार सप्ताह लगते हैं।

वह छोटा सा विकास समय रचनात्मक दिमागों को उन संभावनाओं के बारे में सोचने के लिए मुक्त करता है जो उद्योगों को बदल सकती हैं। हेक्सावेयर के लिए, इसका अर्थ है डेटा विज़ुअलाइज़ेशन और भुगतान तकनीकों को नए और अनूठे तरीकों से लागू करना।

सुब्रमण्यन ने कहा, "यह बहुत रोमांचक समय है क्योंकि काफी समय हो गया है जब मैंने एक SaaS-आधारित बैंकिंग प्रदाता को आते और मुख्यधारा का खिलाड़ी बनते देखा है।" “मैंने माम्बू और थॉट मशीन को बैंकों में सीएक्सओ की विचार प्रक्रियाओं पर कब्ज़ा करते हुए देखा है। मैंने अभी तक एनएफआईएस के तुलनीय पूर्ण विकसित कार्यान्वयन को नहीं देखा है..., लेकिन फिर भी, दुनिया के उस हिस्से को परिवर्तित हुए काफी समय हो गया है, और मुझे खुशी है कि मैं इस युग में रह रहा हूं।

एआई और पेस्कोपियम, भुगतान का तीन चरणों वाला भविष्य

अन्य प्रौद्योगिकियों की तुलना में, सुब्रमण्यन एआई के उद्भव को तेजी से देखते हैं। यह भुगतान के भविष्य के लिए पेस्कोपियम, हेक्सावेयर के तीन-चरणीय दृष्टिकोण को आगे बढ़ाएगा। आज, हम एक अनुभव के रूप में भुगतान (PaaX) में हैं। कुछ स्थानों पर 2024 में (संभवतः संयुक्त राज्य अमेरिका में कुछ वर्षों बाद) पेमेंट्स एज़ ए लाइफस्टाइल (PaaL) आ रहा है। पैसा प्रोग्राम योग्य हो जाता है। उपभोक्ता तय करते हैं कि आवास, किराने का सामान और अन्य आवश्यकताओं के बीच धन का वितरण कैसे किया जाए। सरकारें सीबीडीसी के माध्यम से धन का कार्यक्रम कर सकती हैं। केवल वही चीजें होंगी जो उपभोक्ता चाहता है, मशीनें हमारे पैटर्न और जरूरतों की पहचान करेंगी।

अदृश्य भुगतान अंतिम चरण है। सब कुछ हमारे लिए किया जाता है. जैसे-जैसे भुगतान इस बिंदु तक आगे बढ़ता है, वे सीमाओं, व्यवसायों और उपभोक्ताओं के बीच और अधिक व्यापक हो जाएंगे। क्षैतिज प्रक्रिया बैंकिंग भागों को जोड़ेगी।

इसका प्रभाव बैंक रहित और कम बैंकिंग सुविधाओं वाले उपभोक्ताओं को उनके मूल्य के कारण शामिल किए जाने से शुरू होता है, सहानुभूति के कारण नहीं। वित्तीय और गैर-वित्तीय उद्यम एक ही स्तर पर होंगे। यह व्यवसाय-आधारित, लोगों-केंद्रित परिवर्तनों को बढ़ावा देता है। परिणामी भुगतान लोकतंत्रीकरण से व्यवसायों को 10 गुना लाभ मिलेगा।

हेक्सावेयर ने अपने पेस्कोपियम विवरण में कहा, "वाणिज्यिक भुगतान क्षेत्र में भुगतान का उबरीकरण सूक्ष्म, लघु और मध्यम उद्यमों के लिए एक निर्णायक क्षण होगा।" “कार्यशील पूंजी की वास्तविक समय में भरपाई की जाएगी, जिससे नवाचार की गति और पैमाने में वृद्धि होगी।

“समाज अनुभव में व्यापक बदलाव, मूल्य निर्माण और चारों ओर जीवन की गुणवत्ता में सुधार के शिखर पर है। भुगतान आबादी के एक बड़े हिस्से के लिए इस परिवर्तित अनुभव का चालक होगा।”

एआई का ईंधन: सही समय पर सही डेटा

उपभोक्ताओं को सेवा की गुणवत्ता में अंतर तब महसूस होता है जब उन्हें क्रेडिट कार्ड की सबसे अधिक आवश्यकता होती है और उनका बैंक उन्हें ऋण प्रदान करता है। यदि उन्हें उस समय सही उत्पाद दिया जाए तो वे प्रतिबद्ध होने को तैयार हैं।

सुब्रमण्यम ने कहा कि समस्या सही समय पर गलत डेटा से आती है। सही डेटा को देखते हुए, एक वित्तीय संस्थान युवा परिवारों को कॉलेज फंड, अवकाश या गृह सुधार ऋण या बंधक की पेशकश कर सकता है। यदि कोई ग्राहक जल्द ही दूसरे देश की यात्रा कर रहा है, तो उन्हें एक विदेशी मुद्रा कार्ड प्रदान किया जा सकता है।

रहस्य बैंक के संरचित डेटा को सोशल मीडिया साइटों, अमेज़ॅन खातों और यहां तक ​​​​कि फिटबिट्स तक उपयोगकर्ता-अनुमत पहुंच से जोड़ना है।

"अगर मैं इंटरनेट पर मौजूद असंरचित डेटा को जोड़ दूं, जो सार्वजनिक रूप से उपलब्ध है या अर्ध-सार्वजनिक रूप से उपलब्ध है, और बैंकर से कहूं कि वे इसे मेरे बारे में संरचना डेटा, जैसे आय और व्यय, पर आरोपित करें, और मुझे कुछ दें मुझे इसकी आवश्यकता है, ”सुब्रमण्यम ने कहा।

इस प्रक्रिया में एआई गोंद है। यह बैंक को ग्राहक को अनुकूलित करने के साथ-साथ स्कोर करने की भी अनुमति देता है। अधिक विश्वसनीय उधारकर्ता को बेहतर दर मिलती है।

सुब्रमण्यम ने अपनी दृष्टि का परीक्षण करने के लिए एक मॉडल विकसित किया, जिसकी शुरुआत बड़े डेटा सेट प्राप्त करने से हुई। उन्होंने बैंक डेटा और क्रेडिट कार्ड और शॉपिंग खातों से खर्च की जानकारी जोड़ी। मॉडल व्यायाम ऐप्स और यहां तक ​​कि धर्मार्थ दान से भी अंतर्दृष्टि प्राप्त करता है। इस डेटा भंडार के साथ, ग्राहक एक लक्ष्य के साथ अपने बैंक से संपर्क कर सकते हैं और सर्वोत्तम उत्पाद योजना प्राप्त कर सकते हैं।

सुब्रमण्यम ने कहा, "जब इसे व्यावसायिक संदर्भ में रखा जाता है तो मुझे लगता है कि यही एआई की ताकत है।" "व्यावसायिक संदर्भ में रखें और सही डेटा, व्यक्ति और समय के साथ जुड़ें, तो एआई अभूतपूर्व है।"

सभी सड़कें एआई की ओर जाती हैं

एआई के पहलुओं से डरकर, कुछ बैंक एक अलग दृष्टिकोण अपनाते हैं। वे क्रेडिट जोखिम का आकलन करने और इसे मोबाइल फोन और वेबसाइटों जैसे मौजूदा चैनलों से जोड़ने के लिए मालिकाना मशीन-लर्निंग एल्गोरिदम बनाते हैं। धीरे-धीरे, वे एआई का परिचय देते हैं क्योंकि उन्हें डर है कि कोई उस डेटा का उपयोग करेगा और उनका प्रतिस्पर्धात्मक लाभ मिट जाएगा।

ये संस्थान असंरचित डेटा से बुद्धिमत्ता प्राप्त करने के लिए गहन शिक्षण पर ध्यान केंद्रित करते हैं। जेनरेटिव एआई उपलब्ध सभी चीजों को इकट्ठा करके और कार्रवाई योग्य अंतर्दृष्टि प्रदान करके उन्हें अग्रिम मोर्चे पर मदद करेगा। प्रतिक्रिया में हेक्सावेयर ने व्यापक एआई विकसित किया। यह नई बुद्धिमत्ता बनाने के लिए किसी संस्थान के विभिन्न क्षेत्रों से जानकारी को संश्लेषित करता है।

समय के साथ, यह और भी अधिक मूल्य प्रदान करने के लिए जेनरेटिव एआई के साथ जुड़ जाता है। एक सिस्टम ब्याज शुल्क बचाने के लिए उत्पादों को स्वचालित रूप से स्थानांतरित कर सकता है और ग्राहक को उनके फोन, घड़ी या पसंद के गैजेट पर अलर्ट के माध्यम से सूचित कर सकता है। सुब्रमण्यन इसे एक दशक में ही वास्तविकता के रूप में देखते हैं।

कार्यान्वयन बाधाएँ

पूरे संस्थान में संरचित डेटा गठबंधन को रोकने वाले साइलो द्वारा संक्रमण में बाधा उत्पन्न की जा सकती है। विभाग एक-दूसरे से प्रतिस्पर्धा करते हैं। सुब्रमण्यम कई विभागों के साथ स्वतंत्र रूप से काम करके इन डेटा द्वीपों के बीच पुल बनाने पर ध्यान केंद्रित करते हैं। वह उस जानकारी को एआई-आधारित मॉडल में एक साथ लाता है जो उन्हें दिखाता है कि डेटा का कितना अलग मूल्यांकन किया जा सकता है।

सुब्रमण्यन ने कहा, "तभी उन्हें संभव की कला का एहसास होता है।"

सुब्रमण्यम अन्य कारकों को एआई को अपनाने से रोकते हुए देखते हैं। एक तो विश्वास का महत्व है. उन्हें अपने नेटवर्क में एआई लाने और फिर जानकारी लीक होने का डर है।

फिर, एआई को अपनाने वाले बड़े खिलाड़ियों के ठोस परिणामों की कमी है। निश्चित रूप से, स्टार्टअप्स या डिजिटल संस्थाओं से कुछ शुरुआती आंकड़े आ सकते हैं, लेकिन कुछ लोग तब तक डरे रहेंगे जब तक कि कुछ को उच्च स्तर से सकारात्मकता नहीं मिल जाती।

भविष्य उज्जवल है

सुब्रमण्यम उस दिन का इंतजार कर रहे हैं जब एआई का लाभ छोटे उद्यमियों तक पहुंचेगा जिन्हें इनोवेटिव बैंकिंग की सबसे ज्यादा जरूरत है। बड़ी कंपनियाँ उत्पाद शृंखला का विस्तार करने या स्थान जोड़ने जैसे जोखिम उठा सकती हैं। अधिकांश छोटे व्यवसायों के पास ऐसा करने की सुविधा नहीं है।

एआई अधिक परिकलित जोखिम उठाने में मदद कर सकता है। शायद यह किसी बैंक से पिज़्ज़ेरिया के लिए वास्तविक समय के आधार पर जारी की गई कार्यशील पूंजी है, जिसमें उनकी सभी लेन-देन की जानकारी वर्षों पुरानी है। उस डेटा के आधार पर, आप पुनर्भुगतान अवधि बढ़ा देते हैं। इससे उन्हें कोई स्थान जोड़ने या मेनू का आकार बढ़ाने की अनुमति मिलती है। राजस्व बढ़ता है और व्यवसाय बढ़ता है।

सुब्रमण्यम ने कहा, ''हम देख रहे हैं कि बैंक ऐसा कर सकते हैं।'' “निजी बैंकिंग अब कोई खास चीज नहीं रह गई है। हर किसी को निजी बैंकिंग की आवश्यकता है, और बड़े पैमाने पर निजी बैंकिंग अब आदर्श है।

“हाइपरपर्सनलाइज़ेशन किसी के लिए भी और हर किसी के लिए है। यह अब सिर्फ अमीरों के लिए नहीं है।”

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• स्रोत: https://www.fintechnews.org/ai-and-the-art-of-the-fintech-possible/