जेनेरेटिव आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (जेनएआई) अब केवल एक प्रचलित शब्द नहीं रह गया है। यह एक परिवर्तनकारी शक्ति के रूप में विकसित हो रही है जो दुनिया को नया आकार दे रही है। 2023 GenAI स्टार्टअप्स के लिए एक ब्रेकआउट वर्ष रहा है, जिसमें इक्विटी फंडिंग $21.8B से अधिक है, जो कि तुलना में 4X है।
2022.
बैंकिंग और वित्तीय सेवा उद्योग विघटनकारी प्रौद्योगिकियों को अपनाने और उपयोग के मामलों को विकसित करने में हमेशा सबसे आगे रहा है। GenAI बैंकिंग के क्षेत्र में अत्यधिक महत्व रखता है, जो दक्षता, सटीकता और नवीनता के एक नए युग की शुरुआत करता है।
मैकिन्से के अनुसार, यह तकनीक बैंकिंग उद्योग में सालाना अतिरिक्त $200 बिलियन से $340 बिलियन के बराबर मूल्य प्रदान कर सकती है।
जबकि लाइमलाइट अक्सर ग्राहक-सामना करने वाले अनुप्रयोगों जैसे कन्वर्सेशनल एआई, चैटबॉट्स, वॉयस बॉट आदि पर चमकती है, बैंकिंग बैक ऑफिस को नजरअंदाज करना एक चूकने वाला अवसर होगा। ऐसे उद्योग में जहां डेटा आधारशिला है, GenAI की प्रसंस्करण करने की क्षमता विशाल है
ढेर सारी जानकारी, संदर्भ को समझना, जटिल पैटर्न को पहचानना और सार्थक अंतर्दृष्टि उत्पन्न करना वास्तव में बैक ऑफिस के भविष्य को आकार दे सकता है।
जबकि जनरल एआई के साथ संभावनाओं की अधिकता है, इस ब्लॉग में, हम बैंकिंग बैक-ऑफिस से 4 चुनिंदा उपयोग मामलों पर गहराई से विचार करेंगे, जिनमें सार्थक प्रभाव लाने की क्षमता है:
1- क्रेडिट जोखिम मूल्यांकन और हामीदारी:
बैंक आवेदकों पर बड़ी मात्रा में डेटा इकट्ठा करते हैं, जिसमें क्रेडिट स्कोर, वित्तीय इतिहास, आय और व्यय विवरण और बहुत कुछ शामिल है। पारंपरिक अंडरराइटिंग प्रक्रियाओं में मैन्युअल डेटा प्रविष्टि और विश्लेषण शामिल होता है, जिससे देरी और संभावित त्रुटियां होती हैं। GenAI
सटीकता और स्थिरता सुनिश्चित करते हुए विभिन्न स्रोतों से डेटा को स्वचालित रूप से एकत्र करना, साफ करना और तैयार करना।
एक बार उच्च-गुणवत्ता वाला डेटा उपलब्ध हो जाने पर, GenAI डेटा से प्रासंगिक सुविधाएँ निकालने के लिए उन्नत एल्गोरिदम का उपयोग करता है। यह उन पैटर्न, सहसंबंधों और रुझानों की पहचान करता है जो मैन्युअल विश्लेषण के माध्यम से स्पष्ट नहीं हो सकते हैं। इससे जटिल रिश्तों को उजागर करने में मदद मिलती है
जो क्रेडिट जोखिम को प्रभावित कर सकता है। GenAI गहन शिक्षण का उपयोग करता है और अत्यधिक जटिल जोखिम मॉडल बनाता है जो गतिशील और वास्तविक समय डेटा को शामिल करते हुए पारंपरिक क्रेडिट स्कोरिंग सिस्टम से परे जाता है।
GenAI सिंथेटिक परिदृश्य उत्पन्न करता है जो विभिन्न आर्थिक स्थितियों, बाजार के रुझान और उधारकर्ता के व्यवहार का अनुकरण करता है। ये परिदृश्य ऋण चुकौती पर बाहरी कारकों के संभावित प्रभाव का आकलन करने में मदद करते हैं और बैंकों को जोखिम की सटीकता में सुधार करने में मदद कर सकते हैं
भविष्यवाणियाँ. यह लेनदेन पैटर्न, खर्च करने की आदतों और अन्य डेटा बिंदुओं का विश्लेषण करके वित्तीय संकट या डिफ़ॉल्ट के शुरुआती चेतावनी संकेतों को भी चिह्नित कर सकता है।
यह न केवल निर्णय लेने में लगने वाले समय को कम करता है बल्कि यह भी सुनिश्चित करता है कि निर्णय व्यक्तिपरक और पक्षपातपूर्ण निर्णयों के बजाय डेटा-संचालित अंतर्दृष्टि पर आधारित हों।
2- ग्राहक के निर्देशों और अनुरोधों को संसाधित करें:
स्व-सेवा क्षमताओं में क्रांतिकारी परिवर्तन और उन्नयन के बाद भी, बैंक बड़ी संख्या में ग्राहक निर्देशों और अनुरोधों से अभिभूत हैं जिन्हें मध्य और बैक कार्यालयों में मैन्युअल रूप से संसाधित करने की आवश्यकता है।
GenAI उन्नत प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण क्षमताओं से लैस है जो इसे इस्तेमाल किए गए वाक्यांश या भाषा की परवाह किए बिना ग्राहकों के अनुरोधों को समझने और व्याख्या करने में सक्षम बनाता है। इसमें कीवर्ड, इरादों को पहचानना और समझने के लिए भावनाओं का विश्लेषण शामिल है
ग्राहक की ज़रूरतें सटीक रूप से। एक बार ग्राहक के अनुरोध की व्याख्या हो जाने पर, GenAI बैंक के रिकॉर्ड सिस्टम से प्रासंगिक डेटा पुनर्प्राप्त कर सकता है। इसमें खाते की जानकारी, लेनदेन इतिहास और ग्राहक से संबंधित कोई अन्य प्रासंगिक विवरण शामिल हैं
अनुरोध। ग्राहक के निर्देश और उपलब्ध डेटा के आधार पर, GenAI पूर्वनिर्धारित मापदंडों के भीतर स्वचालित निर्णय लेता है।
उदाहरण के लिए, यदि कोई ग्राहक क्रेडिट कार्ड के बिलिंग चक्र को बदलने का अनुरोध करता है, तो GenAI ग्राहक विवरण प्राप्त कर सकता है, बैंक की नीति देख सकता है, समान अनुरोधों का विश्लेषण कर सकता है, निर्णय ले सकता है और मैन्युअल हस्तक्षेप के बिना क्रेडिट कार्ड सिस्टम में अनुरोध को संसाधित कर सकता है।
ऐसे मामलों में जहां ग्राहक के अनुरोधों में कोई अपवाद शामिल है, GenAI स्थिति का विश्लेषण कर सकता है और उचित और वैयक्तिकृत प्रतिक्रियाएं उत्पन्न कर सकता है। यह ऐतिहासिक पैटर्न या संदर्भ के आधार पर संभावित समाधान भी प्रस्तावित कर सकता है।
3- धोखाधड़ी का पता लगाना, रोकथाम और जांच:
जालसाज़ लगातार रणनीति विकसित करते और बदलते रहते हैं। इसलिए, धोखाधड़ी प्रबंधन प्रणालियों को अनुकूली रणनीतियों पर आधारित होने की आवश्यकता है। धोखाधड़ी से प्रभावी ढंग से निपटने के लिए GenAI एक मजबूत उपकरण है। GenAI स्थिर नियमों पर भरोसा नहीं करता है। यह अनुकूली और प्रासंगिक रणनीतियों का उपयोग करता है।
यदि धोखेबाज रणनीति बदलते हैं, तो यह नए और उभरते पैटर्न और विसंगतियों का पता लगाने के लिए विकसित होता है।
GenAI लेनदेन, चैनल, उपयोगकर्ता व्यवहार, डिवाइस पैटर्न, आईपी पते, भू स्थान डेटा, तीसरे पक्ष के डेटाबेस, ऐतिहासिक धोखाधड़ी के मामले, बाहरी जोखिम संकेतक सहित विभिन्न स्रोतों से डेटा इकट्ठा करता है और इस विविध डेटा को एकीकृत करता है, जिससे
बैंकिंग पारिस्थितिकी तंत्र का एक व्यापक और समग्र दृष्टिकोण। यह उन पैटर्न, विसंगतियों और सहसंबंधों को पहचानता है जो संभावित धोखाधड़ी गतिविधियों का संकेत देते हैं।
GenAI सिंथेटिक डेटा उत्पन्न करता है जो सामान्य और धोखाधड़ी वाले लेनदेन व्यवहार का अनुकरण करता है। इस सिंथेटिक डेटा का उपयोग धोखाधड़ी का पता लगाने वाले मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए किया जाता है, जिससे वे धोखेबाजों द्वारा उपयोग की जाने वाली नई रणनीति के लिए अधिक मजबूत और अनुकूलनीय बन जाते हैं। जब यह संभावित धोखाधड़ी को चिह्नित करता है
लेन-देन या व्यवहार, यह आगे की जांच के लिए मानव विश्लेषकों या स्वचालित प्रणालियों को अलर्ट ट्रिगर करता है। चिह्नित लेनदेन के लिए, GenAI मानव विश्लेषकों को अंतर्दृष्टि और संदर्भ प्रदान करता है, जिससे विश्लेषकों को तेजी से सूचित निर्णय लेने में मदद मिलती है। यह स्वचालित रूप से भी हो सकता है
कम जोखिम वाले लेनदेन को मंजूरी दें, चक्र समय को कम करें और उत्पादकता बढ़ाएं। प्रदर्शन को मजबूत करने और इसे नवीनतम धोखाधड़ी का पता लगाने वाली रणनीतियों के साथ संरेखित रखने के लिए मानव विश्लेषकों के निर्णय और फीडबैक को GenAI की सीखने की प्रक्रिया में शामिल किया गया है।
4- हाइपर-ऑटोमेशन के लिए बैक-ऑफिस ऑटोमेशन में तेजी लाएं:
GenAI रोबोटिक प्रोसेस ऑटोमेशन (RPA) और ऑप्टिकल कैरेक्टर रिकॉग्निशन (OCR) जैसे ऑटोमेशन टूल की क्षमताओं को बढ़ाने में महत्वपूर्ण भूमिका निभा सकता है। यह आरपीए बॉट्स के सामने आने वाले अपवादों और विफलताओं को संबोधित करने में मदद कर सकता है, जिससे मैनुअल की आवश्यकता कम हो जाती है
हस्तक्षेप और स्वचालित प्रक्रियाओं की समग्र दक्षता में सुधार। आरपीए बॉट पूर्वनिर्धारित नियमों का पालन करते हैं, लेकिन उन्हें अक्सर ऐसे अपवादों का सामना करना पड़ता है जो इन नियमों से बाहर होते हैं। इन अपवादों का विश्लेषण करने, संदर्भ को समझने और उत्पन्न करने के लिए GenAI को नियोजित किया जा सकता है
उचित प्रतिक्रियाएँ या समाधान। जटिल अपवादों के लिए, GenAI विफलता डेटा का विश्लेषण कर सकता है और मानव-पठनीय स्पष्टीकरण उत्पन्न कर सकता है, जिससे आईटी टीमों या व्यावसायिक उपयोगकर्ताओं को यह समझने में मदद मिलती है कि अपवाद क्यों हुआ। इसी तरह, GenAI OCR का विश्लेषण और सुधार कर सकता है
ज्ञात पैटर्न, ऐतिहासिक डेटा और प्रासंगिक जानकारी के साथ निकाले गए पाठ की तुलना करके त्रुटियां।
GenAI समय के साथ अपवादों और विफलताओं से लगातार सीख सकता है। जैसे-जैसे यह अधिक मामलों का सामना करता है, यह पैटर्न की पहचान करने और संभावित अपवादों की भविष्यवाणी करने में बेहतर हो जाता है। यह वास्तविक समय की सीख GenAI को अधिक से अधिक जटिल अपवादों को संभालने में सक्षम बनाती है
समय के साथ।
GenAI को RPA और OCR के साथ जोड़कर, बैंक उच्च स्तर की स्वचालन परिपक्वता प्राप्त कर सकते हैं। यह तालमेल हाइपर-ऑटोमेशन को सक्षम बनाता है, मैन्युअल हस्तक्षेप को कम करता है, और प्रक्रियाओं की दक्षता और सटीकता को बढ़ाता है, जिससे अंततः ग्राहकों में सुधार होता है।
अनुभव और परिचालन उत्कृष्टता।
बैंकिंग बैक-ऑफिस संचालन में GenAI का एकीकरण उद्योग की डिजिटल परिवर्तन यात्रा में एक महत्वपूर्ण छलांग का प्रतिनिधित्व करता है। निर्णय लेने की क्षमता बढ़ाने और परिचालन दक्षता में सुधार से बैंकों को पर्याप्त लाभ मिलेगा
सुरक्षा उपायों को मजबूत करना और हाइपर-ऑटोमेशन का मार्ग प्रशस्त करना। जैसे-जैसे वित्तीय परिदृश्य विकसित हो रहा है, बैंकों के लिए लगातार बदलते बाजार परिवेश में प्रतिस्पर्धी, चुस्त और लचीला बने रहने के लिए जेनएआई प्रौद्योगिकियों को अपनाना सर्वोपरि होगा।
सन्दर्भ:
जेनेरिक एआई की आर्थिक क्षमता | मैकिन्से
सीबी इनसाइट्स रिपोर्ट द स्टेट ऑफ जेनरेटिव एआई
- 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. कार्बन, क्लीनटेक, ऊर्जा, पर्यावरण, सौर, कचरा प्रबंधन। यहां पहुंचें।
- प्लेटोहेल्थ। बायोटेक और क्लिनिकल परीक्षण इंटेलिजेंस। यहां पहुंचें।
- स्रोत: https://www.finextra.com/blogposting/25828/generative-ai-can-it-be-banking-backoffices-new-best-friend?utm_medium=rssfinextra&utm_source=finextrablogs
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