जनरल एआई बैंकिंग में एकमात्र तकनीकी ड्राइविंग स्वचालन नहीं है

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) मुख्यधारा में आ गया है और बैंकिंग क्षेत्र में परिचालन में क्रांति लाने के लिए तैयार है। कई कारकों ने इस उछाल को बढ़ावा दिया है, विशेष रूप से डेटा की मात्रा और जटिलता में तेजी से वृद्धि ने स्विफ्ट के लिए दबाव बढ़ा दिया है
और सटीक निर्णय लेना, और पारदर्शिता की अनिवार्यता। जबकि बैंकों को डेटा की बड़ी आबादी को सारांशित करने में मदद करने के लिए जेनरेटिव एआई अमूल्य होने जा रहा है, और आपको इस बारे में फुसफुसाहट की आवश्यकता हो सकती है, यह दुनिया में स्वचालन को बढ़ावा देने वाली एकमात्र तकनीक नहीं है।
बैंकिंग क्षेत्र। 

एआई की शुरुआत संदर्भ से होती है 

जोखिम मॉडलिंग में, इनपुट डेटा बिंदुओं या सुविधाओं का चयन करना सर्वोपरि महत्व रखता है, जो अक्सर मॉडल या एल्गोरिदम की पसंद से आगे निकल जाता है। मॉडलिंग पारदर्शिता और व्याख्यात्मकता के लिए कठोर नियामक आवश्यकताओं से बंधे उद्योग में, इसकी गुंजाइश है
मॉडल चयन अक्सर बाधित होता है, जिससे मॉडल की सफलता या विफलता के प्राथमिक निर्धारक के रूप में इनपुट सुविधाओं का महत्व बढ़ जाता है। इसलिए, महत्वपूर्ण पूछताछ यह बन जाती है: हम अपनी विशेषताओं को अधिकतम प्रासंगिक प्रासंगिकता के साथ कैसे जोड़ सकते हैं? 

पारदर्शिता और व्याख्या की अनिवार्यता को कायम रखते हुए नेटवर्क-आधारित सुविधाएँ मॉडलों में प्रचुर मात्रा में जानकारी डालने के लिए एक मजबूत तंत्र के रूप में उभरती हैं। एक प्रभावी दृष्टिकोण में कस्टम दस्तावेज़-इकाई नेटवर्क का लाभ उठाना शामिल है
ऐसी विशेषताएँ उत्पन्न करें जो व्यवसायों और व्यक्तियों के अंतर्संबंध को चित्रित करें। उदाहरण के लिए, कंपनियों और उनके निदेशकों के बीच संबंधों को दर्शाने वाली नेटवर्क सुविधाओं का उपयोग, मशीन लर्निंग शेल कंपनी के लिए महत्वपूर्ण इनपुट के रूप में काम कर सकता है।
डिटेक्शन मॉडल, कुछ मामलों में केवल रिकॉर्ड-स्तरीय सुविधाओं पर निर्भर रहने की तुलना में प्रदर्शन में 20% की वृद्धि प्रदान करते हैं। 

ऐसे मॉडलों के आउटपुट - शेल कंपनियों और उनके गठन की योजना बनाने वाले एजेंटों से संबंधित भविष्यवाणियां - एंटी-मनी लॉन्ड्रिंग (एएमएल), नो योर कस्टमर (केवाईसी), और धोखाधड़ी शमन में जोखिम का पता लगाने के प्रयासों को मजबूत करने के लिए निहितार्थ रखती हैं।
डोमेन। 

समग्र एआई तकनीक स्टैक का लाभ उठाकर बैंक विशाल संरचित और असंरचित उद्योग डेटा तक पहुंच के साथ-साथ मशीन लर्निंग और गहन शिक्षण तकनीकों की एक श्रृंखला के साथ विषय वस्तु विशेषज्ञता को एकीकृत कर सकते हैं। यह व्यापक दृष्टिकोण अनुकूलनशीलता को बढ़ाता है,
मॉडलों की सटीकता और प्रभावशीलता। मॉडल विकास प्रक्रिया के दौरान विशेषज्ञता और डोमेन ज्ञान का लाभ उठाने से जटिल व्यावसायिक समस्याओं को हल करने में उच्च सटीकता और विश्वास सुनिश्चित होता है। संक्षेप में, एआई लागू करने के इच्छुक बैंकों को इस पर भरोसा करने से बचना चाहिए
एक मॉडल, तकनीक या दृष्टिकोण. ऐसा करने से परिप्रेक्ष्य, अनुकूलनशीलता और प्रदर्शन में सीमाएं आ सकती हैं।  

नेटवर्क सुविधाओं का महत्व 

नेटवर्क विभिन्न संदर्भों में इकाई संबंधों के मॉडलिंग के लिए एक बहुमुखी ढांचा प्रदान करते हैं। उदाहरण के लिए, पार्टियों के बीच भुगतान लेनदेन को दर्शाने वाले नेटवर्क वित्तीय गड़बड़ी के संकेत दे सकते हैं। भीतर विशिष्ट पैटर्न की जांच करके
नेटवर्क - जैसे समान परिमाण वाले लेनदेन के चक्र - बैंक उन जोखिमों का पता लगा सकते हैं जो अन्यथा अलगाव में लेनदेन की जांच करते समय पता लगाने से बच जाएंगे। इसके अलावा, जब धोखाधड़ी के ज्ञात उदाहरणों, नेटवर्क सुविधाओं के भंडार के साथ पूरक किया जाता है
जैसे यू-टर्न या चक्रीय भुगतान की आवृत्ति पर्यवेक्षित शिक्षण मॉडल को मजबूत कर सकती है, जिससे भविष्य के जोखिम परिदृश्यों के लिए उनकी पूर्वानुमानित क्षमता बढ़ सकती है। 

कॉर्पोरेट जोखिम मॉडलिंग के लिए एक विशेष रूप से प्रमुख नेटवर्क संगठनात्मक कानूनी पदानुक्रम है, जिसमें निदेशक, शेयरधारक और सहायक कंपनियां शामिल हैं। नेटवर्क आकार, कनेक्शन घनत्व और पदानुक्रमित परतें जैसी मूलभूत विशेषताएं काम करती हैं
पर्यवेक्षित शिक्षण मॉडल में विभाजन और फीचर निर्माण के लिए अमूल्य आयाम, संभावित जोखिमों को प्रभावी ढंग से समझने और कम करने की हमारी क्षमता को बढ़ाते हैं।  

जांचकर्ताओं और विश्लेषकों के लिए, यहीं पर ग्राफ़ एनालिटिक्स अपने आप में आता है, जो उन्हें अलग-अलग डेटासेट में छिपे कनेक्शनों का विश्लेषण, कल्पना और समझने की अनुमति देता है। महत्वपूर्ण रूप से यह स्केलेबल और सहज ज्ञान युक्त है, जो टीमों को अरबों की यात्रा करने की अनुमति देता है
उच्च आवृत्ति क्वेरी के साथ थ्रूपुट से समझौता किए बिना किनारों का।  

इकाई संकल्प बैंकिंग के भविष्य को बदल रहा है 

इकाई रिज़ॉल्यूशन डेटा को पार्स करने, साफ़ करने और मानकीकृत करने के लिए उन्नत एआई और मशीन लर्निंग तकनीकों का लाभ उठाता है, जिससे अलग-अलग डेटासेट में इकाइयों की पहचान विश्वसनीय रूप से सक्षम हो जाती है। इस प्रक्रिया में संबंधित रिकॉर्ड्स को क्लस्टर करना, विशेषताओं को एकत्रित करना शामिल है
प्रत्येक इकाई के लिए, और इकाइयों और उनके स्रोत रिकॉर्ड के बीच लेबल कनेक्शन स्थापित करना। पारंपरिक रिकॉर्ड-टू-रिकॉर्ड मिलान दृष्टिकोण की तुलना में, इकाई समाधान काफी बढ़ी हुई प्रभावकारिता प्रदान करता है। 

प्रत्येक स्रोत रिकॉर्ड को सीधे लिंक करने का प्रयास करने के बजाय, संगठन वास्तविक दुनिया के डेटा को जोड़ने के लिए केंद्रीय बिंदु के रूप में नई इकाई नोड्स पेश कर सकते हैं। उच्च-गुणवत्ता वाला इकाई रिज़ॉल्यूशन न केवल आंतरिक डेटा को जोड़ने की सुविधा देता है बल्कि एकीकरण को भी सक्षम बनाता है
कॉरपोरेट रजिस्ट्रियां जैसे मूल्यवान बाहरी डेटा स्रोतों का, जिनका सटीक मिलान करना पहले चुनौतीपूर्ण था। 

बैंकिंग क्षेत्र के भीतर इकाई समाधान प्रौद्योगिकी का एकीकरण एक महत्वपूर्ण छलांग है, जो बैंकों को बैच-आधारित प्रक्रियाओं से लगभग वास्तविक समय के उत्पाद और सेवा की पेशकशों को ओमनीचैनल सेवा ढांचे में बदलने में सक्षम बनाता है। यह
एक निर्बाध और गतिशील ग्राहक अनुभव सुनिश्चित करते हुए, विकास कॉल सेंटर, शाखाओं और डिजिटल चैनलों सहित विभिन्न टचप्वाइंट के माध्यम से सभी ग्राहक इंटरैक्शन को शामिल करने के लिए धोखाधड़ी-रोधी से आगे बढ़ सकता है। 

जनरेटिव एआई की महत्वपूर्ण भूमिका है 

अगले वर्ष में, मुझे उम्मीद है कि बड़े भाषा मॉडल (एलएलएम) का लाभ उठाते हुए जेनेरिक एआई सहायक बैंकिंग में तेजी से प्रचलित होंगे। जेनरेटिव एआई एक सहज और संवादी इंटरफ़ेस की अनुमति देता है, जो विश्लेषकों की दक्षता बढ़ाता है
जांच के भीतर जोखिम की पहचान में लगे हुए हैं। संगठनों के लिए, संभावित लाभ पर्याप्त हैं, क्योंकि यह एआई सहायक सभी विश्लेषक कर्मियों को सबसे अनुभवी जांचकर्ताओं के स्तर पर प्रदर्शन करने का अधिकार देता है। इनमें से कई सहायक होंगे
एलएलएम-अज्ञेयवादी बनें, जिससे व्यवसायों को अपने पसंदीदा मॉडल, चाहे मालिकाना, खुला स्रोत, या ओपनएआई से चैटजीपीटी जैसे व्यावसायिक रूप से उपलब्ध मॉडल को नियोजित करने की लचीलापन मिल सके। समग्र एआई स्टैक के अन्य पहलुओं के साथ एकीकृत होने पर यह समर्थन करेगा
इकाई रिज़ॉल्यूशन, ग्राफ विश्लेषण और स्कोरिंग क्षमताएं, प्राकृतिक भाषा प्रश्नों और संकेतों को सक्षम करके अभूतपूर्व क्षमता को अनलॉक करना।  

महत्वपूर्ण रूप से, सभी जेनरेटिव एआई उत्पाद व्यापक एआई स्वचालन के लिए बोल्ट-ऑन या अलगाव के रूप में कार्य नहीं कर सकते हैं। इससे जो परिणाम उत्पन्न होंगे वे उतने ही अच्छे होंगे जितने डेटा, संदर्भ और इकाई समाधान तकनीक जिस पर इसे बनाया गया है। बैंक कार्यान्वयन करना चाह रहे हैं
जेनरेटिव एआई को इस बारे में अधिक व्यापक रूप से सोचना चाहिए कि विभिन्न प्रौद्योगिकियां उनके एआई ऑटोमेशन तकनीक स्टैक में कैसे फिट होती हैं।  

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• स्रोत: https://www.finextra.com/blogposting/25822/gen-ai-isnt-the-only-tech-driving-automation-in-banking?utm_medium=rssfinextra&utm_source=finextrablogs