ایسا لگتا ہے کہ مالی تعمیل کی دنیا ہمیشہ تیز ہوتی جارہی ہے۔ لیکن پچھلے تین سالوں میں ڈیجیٹل ٹرانسفارمیشن کو آگے بڑھانے کے ساتھ، جیسا کہ دنیا نے کبھی نہیں دیکھا، مستقل طور پر آمد کی تعمیل کی صنعت اس سے کہیں زیادہ مصروف ہو گئی ہے
معمول.
آج مالیاتی کاروبار اس طرح کام نہیں کرتے جس طرح وہ کرتے تھے۔ اور جب کہ کمپلائنس فیلڈ نے ان خلا کو دور کرنے کے لیے انکریمنٹل تبدیلیاں کرنے کا ایک قابل ستائش کام کیا ہے جو کہ تبدیلی کے آنے کے ساتھ ہی لازمی طور پر کھلتے ہیں، فیلڈ ایک واٹرشیڈ تک پہنچ گیا ہے۔
جدیدیت کے نقطہ نظر میں لمحہ، خاص طور پر جب یہ خطرے کی بات آتی ہے۔
جدید کاروباری دنیا ترجیحات اور ابھرتے ہوئے چیلنجوں کے ایک وسیع نیٹ ورک پر مشتمل ہے جسے صرف روایتی تحقیقی طریقوں اور صرف ٹانگ ورک کا استعمال کرتے ہوئے منظم نہیں کیا جا سکتا۔ یہی وجہ ہے کہ زیادہ سے زیادہ تعمیل کرنے والی ٹیمیں AI کو ممکنہ طور پر دیکھنا شروع کر رہی ہیں۔
حل.
اس بات کو ذہن میں رکھتے ہوئے، یہاں چند وجوہات ہیں کہ AI کو پوری صنعت میں زیادہ تعدد پر کیوں ڈھال لیا جا رہا ہے اور یہ کس طرح تعمیل پیشہ ور افراد کو بااختیار بنانے میں مدد کر رہا ہے۔
نیٹ ورک کی توسیع اور سماجی صارفیت
کرپٹو سے لے کر روس-یوکرین کے بحران سے نکلنے والی پابندیوں تک، خلل ڈالنے والی قوتوں کی کوئی کمی نہیں ہے جو آج مالیاتی تعمیل کی جگہ کو تشکیل دے رہی ہیں۔ اس کو اس حقیقت کے ساتھ جوڑیں کہ پارٹنر نیٹ ورکس اور سپلائی چین مزید بنتے جارہے ہیں۔
COVID-19 وبائی امراض کے تناظر میں پیچیدہ اور متنوع، اور تعمیل کی جگہ ناقابل برداشت سے چلی گئی ہے - بہترین طور پر - عملی طور پر ناقابل انتظام ہے۔ مزید برآں، ضابطے کے گرنے کے مالی اور آپریشنل اثرات سے ہٹ کر، کسی بھی قسم کی اخلاقی
سماجی صارفیت کے مروجہ عروج کی وجہ سے آج کی غلطی نمایاں طور پر زیادہ ساکھ کے خطرات کے ساتھ آتی ہے۔ عوامل کے اس سنگم نے تعمیل کرنے والی کمیونٹی کو یہ احساس دلایا ہے کہ ان کے پاس وہ اوزار نہیں ہیں جن کی انہیں مؤثر طریقے سے سونگھنے کی ضرورت ہے۔
ان کے کاروباری ماحول کے لیے ابھرتے ہوئے خطرات ان کو ختم کرنے دیں اس سے پہلے کہ وہ مکمل طور پر مسائل کا شکار ہو جائیں۔ اس کے ساتھ، تعمیل کمیونٹی نے خاموشی سے ابھرتی ہوئی ٹیکنالوجی جیسے AI، کوانٹم کمپیوٹنگ اور دیگر جدید ترین ٹیکنالوجی کے ساتھ مزید تجربہ کرنا شروع کر دیا ہے۔
ڈیٹا سائنس تاکہ وہ مرئیت اور پیشگی اطلاع حاصل کر سکیں جس کی انہیں ضرورت ہے۔
فعال ہونا ضروری ہو جاتا ہے۔
برسوں پہلے صرف یہ کہنا کہ آپ کے پاس ٹکنالوجی سپورٹ انفراسٹرکچر موجود ہے جب تعمیل کی بات آتی ہے تو ریگولیٹرز کو خوش رکھنے کے لیے کافی تھا۔ یہ متحرک نمایاں طور پر بدل گیا ہے حالانکہ ٹیکنالوجی زیادہ مرکزی دھارے میں شامل ہو گئی ہے اور متحرک بمقابلہ۔
ری ایکٹو ایک مضبوط تجویز سے لے کر ریگولیٹرز کے درمیان ایک توقع تک چلا گیا ہے۔ اس کے نتیجے میں تعمیل کرنے والی ٹیموں کے درمیان زیادہ چست اور آگے کی سوچ رکھنے کی کوشش کرنے کے لیے وسیع تر تبدیلی آئی ہے۔ اور آسان الفاظ میں، ان کی بہترین کوششوں کے باوجود، تعمیل کرنے والی ٹیمیں۔
صرف اتنا فعال نہیں ہو سکتا جتنا کہ ٹیکنالوجی کے بغیر ہونے کی ضرورت ہے – خاص طور پر جب باقی دنیا آٹومیشن کا استعمال کر رہی ہے اور وہ نہیں ہے۔ اس کے علاوہ، جیسا کہ رپورٹنگ کے تقاضے زیادہ سخت اور سخت ہوتے جاتے ہیں، ایسی ٹیکنالوجی موجود ہے جو ہو سکتی ہے۔
شفافیت کی مطلوبہ مقدار فراہم کرنا اور احتساب ضروری ہو گیا ہے۔
ڈیٹا پر مبنی فیصلہ سازی ادارہ جاتی بن جاتی ہے۔
چاہے لاجسٹکس ہو یا فنانس، آج کاروبار کے فیصلے کرنے میں ڈیٹا مرکزی حیثیت اختیار کر گیا ہے۔ اور چونکہ دوسرے محکمے زیادہ ڈیٹا پر مبنی اور موثر ہو گئے ہیں، نہ صرف تعمیل کرنے والی ٹیمیں اس عمل میں شامل ہونے کی کوشش کر رہی ہیں، بلکہ انہیں دباؤ کا سامنا ہے۔
قیادت سے جو اپنی تنظیموں میں موجودہ ڈیٹا کی کامیابی کو نقل کرنے کے خواہاں ہیں۔ اس کے نتیجے میں نہ صرف کمپلائنس ٹیمیں زیادہ ڈیٹا سیوی بن گئی ہیں، بلکہ مکمل طور پر نئے میٹرکس پر مبنی نقطہ نظر بھی بنائے جا رہے ہیں۔ مثال کے طور پر، تعمیل کے محکمے۔
اب اپنی کامیابی کو منظم اور تقویت دینے کے لیے متعدد میٹرکس اور تجزیاتی حکمت عملیوں کو نافذ کر رہے ہیں۔ اس میں پیشن گوئی ماڈلنگ کے استعمال سے لے کر بے ضابطگیوں کا پتہ لگانے اور دھوکہ دہی کے ممکنہ مواقع کے درمیان نقطوں کو جوڑنے سے لے کر کھولنے تک سب کچھ شامل ہے۔
ایسے مواقع جو غیر منظم ڈیٹا اور غیر روایتی ڈیٹا کے ذرائع جیسے خبروں کے مضامین میں سرخ جھنڈوں کی ابتدائی شناخت کے لیے موجود ہیں۔
-
مالی تعمیل کی دنیا بدل رہی ہے۔ تاہم، صرف اس لیے کہ یہ محسوس ہوتا ہے کہ جگہ آپریشنل انقلابی کے دور میں ہے، اس لیے اسے زبردست ہونے کی ضرورت نہیں ہے۔ ان اہم باتوں کو ذہن میں رکھ کر، تعمیل کرنے والی ٹیمیں اپنانے کی مقدار کو کم کر سکتی ہیں۔
وہ سر درد کا سامنا کرتے ہیں اور آنے والے سالوں تک پائیدار AI اور ڈیٹا پر مبنی انفراسٹرکچر بناتے ہیں۔
