Gen AI بینکنگ میں واحد ٹیک ڈرائیونگ آٹومیشن نہیں ہے۔

مصنوعی ذہانت (AI) مرکزی دھارے میں شامل ہو گئی ہے اور بینکنگ سیکٹر میں کاموں میں انقلاب لانے کے لیے تیار ہے۔ کئی عوامل نے اس اضافے کو ہوا دی ہے، خاص طور پر ڈیٹا کے حجم اور پیچیدگی میں تیزی سے اضافہ، تیزی کے لیے دباؤ میں اضافہ
اور درست فیصلہ سازی، اور شفافیت کے لیے ضروری۔ اگرچہ تخلیقی AI بینکوں کو ڈیٹا کی بڑی آبادی کا خلاصہ کرنے میں مدد کرنے کے ساتھ انمول ثابت ہونے والا ہے، اور آپ کو اس کے بارے میں سرگوشی کرنے کی ضرورت پڑسکتی ہے، لیکن یہ صرف ٹیکنالوجی ڈرائیونگ آٹومیشن نہیں ہے۔
بینکنگ سیکٹر. 

AI سیاق و سباق سے شروع ہوتا ہے۔ 

رسک ماڈلنگ میں، ان پٹ ڈیٹا پوائنٹس، یا فیچرز کا انتخاب بہت زیادہ اہمیت رکھتا ہے، جو اکثر ماڈل یا الگورتھم کے انتخاب کو پیچھے چھوڑ دیتا ہے۔ ماڈلنگ کی شفافیت اور وضاحت کے لیے سخت ریگولیٹری تقاضوں کی پابند صنعت میں، اس کی گنجائش
ماڈل کا انتخاب اکثر محدود ہوتا ہے، ماڈل کی کامیابی یا ناکامی کے بنیادی عامل کے طور پر ان پٹ خصوصیات کی اہمیت کو بڑھاتا ہے۔ لہذا، اہم استفسار بن جاتا ہے: ہم اپنی خصوصیات کو زیادہ سے زیادہ سیاق و سباق کے ساتھ کیسے ڈھال سکتے ہیں؟ 

نیٹ ورک پر مبنی خصوصیات شفافیت اور وضاحت کے لیے ضروری کو برقرار رکھتے ہوئے ماڈلز میں معلومات کی وافر مقدار میں داخل کرنے کے لیے ایک مضبوط طریقہ کار کے طور پر ابھرتی ہیں۔ ایک مؤثر نقطہ نظر میں bespoke دستاویز-ہستی کے نیٹ ورکس کا فائدہ اٹھانا شامل ہے۔
ایسی خصوصیات پیدا کریں جو کاروبار اور افراد کے باہمی ربط کو بیان کرتی ہیں۔ مثال کے طور پر، نیٹ ورک کی خصوصیات کا استعمال، جو کمپنیوں اور ان کے ڈائریکٹرز کے درمیان تعلقات کو ظاہر کرتا ہے، مشین لرننگ شیل کمپنی کے لیے اہم معلومات کے طور پر کام کر سکتا ہے۔
پتہ لگانے والے ماڈلز، کچھ صورتوں میں کارکردگی میں 20% اضافہ کرتے ہیں جو کہ مکمل طور پر ریکارڈ سطح کی خصوصیات پر انحصار کرتے ہیں۔ 

اس طرح کے ماڈلز کے نتائج—شیل کمپنیوں سے متعلق پیشین گوئیاں اور ان کی تشکیل کو ترتیب دینے والے ایجنٹ—اینٹی منی لانڈرنگ (AML)، اپنے صارف کو جانیں (KYC) اور دھوکہ دہی میں تخفیف کے خطرے کا پتہ لگانے کی کوششوں کو تقویت دینے کے مضمرات رکھتے ہیں۔
ڈومینز 

جامع AI ٹیک اسٹیک اسٹیک کا فائدہ اٹھا کر بینک وسیع ساختی اور غیر ساختہ صنعت کے ڈیٹا تک رسائی کے ساتھ ساتھ مشین لرننگ اور گہری سیکھنے کی تکنیکوں کے ساتھ موضوع کی مہارت کو مربوط کر سکتے ہیں۔ یہ جامع نقطہ نظر موافقت کو بڑھاتا ہے،
درستگی، اور ماڈل کی تاثیر۔ ماڈل کی ترقی کے پورے عمل میں مہارت اور ڈومین کے علم کا فائدہ اٹھانا پیچیدہ کاروباری مسائل کو حل کرنے میں اعلی درستگی اور اعتماد کو یقینی بناتا ہے۔ مختصراً، AI کو نافذ کرنے کے خواہاں بینکوں کو انحصار کرنے سے گریز کرنا چاہیے۔
ایک ماڈل، تکنیک یا نقطہ نظر۔ ایسا کرنے سے نقطہ نظر، موافقت اور کارکردگی میں حدود پیدا ہو سکتی ہیں۔  

نیٹ ورک کی خصوصیات کی اہمیت 

نیٹ ورک مختلف سیاق و سباق میں ہستی کے تعلقات کی ماڈلنگ کے لیے ایک ورسٹائل فریم ورک پیش کرتے ہیں۔ مثال کے طور پر، فریقین کے درمیان ادائیگی کے لین دین کی تصویر کشی کرنے والے نیٹ ورک مالی خرابی کی واضح علامات کو ظاہر کر سکتے ہیں۔ کے اندر مخصوص پیٹرن کی چھان بین کرکے
نیٹ ورک — جیسے کہ اسی طرح کے لین دین کے چکر — بینک ایسے خطرات کا پتہ لگا سکتے ہیں جو بصورت دیگر تنہائی میں لین دین کی جانچ کرتے وقت پتہ لگانے سے بچ جائیں گے۔ مزید برآں، جب فراڈ کی معروف مثالوں کے ذخیرے کے ساتھ ضمیمہ کیا جاتا ہے، نیٹ ورک کی خصوصیات
جیسا کہ یو ٹرن کی فریکوئنسی یا سائیکلک ادائیگیاں زیر نگرانی سیکھنے کے ماڈلز کو مضبوط بنا سکتی ہیں، مستقبل کے خطرے کے منظرناموں کے لیے ان کی پیشن گوئی کی صلاحیت کو بڑھاتی ہیں۔ 

کارپوریٹ رسک کی ماڈلنگ کے لیے ایک خاص طور پر نمایاں نیٹ ورک تنظیمی قانونی درجہ بندی ہے، جس میں ڈائریکٹرز، شیئر ہولڈرز اور ماتحت ادارے شامل ہیں۔ بنیادی اوصاف جیسے کہ نیٹ ورک کا سائز، کنکشن کثافت، اور درجہ بندی کی پرتیں کام کرتی ہیں۔
زیر نگرانی سیکھنے کے ماڈلز میں سیگمنٹیشن اور فیچر جنریشن کے لیے انمول جہتیں، ممکنہ خطرات کو مؤثر طریقے سے سمجھنے اور کم کرنے کی ہماری صلاحیت کو بڑھاتی ہیں۔  

تفتیش کاروں اور تجزیہ کاروں کے لیے، یہاں یہ ہے کہ گراف کے تجزیات ان کو مختلف ڈیٹاسیٹس میں چھپے ہوئے رابطوں کا تجزیہ کرنے، تصور کرنے اور سمجھنے کی اجازت دے کر اپنے آپ میں آتے ہیں۔ اہم طور پر یہ توسیع پذیر اور بدیہی ہے، ٹیموں کو اربوں کو عبور کرنے کی اجازت دیتا ہے۔
ہائی فریکوئنسی استفسار کے ساتھ تھرو پٹ پر سمجھوتہ کیے بغیر کناروں کا۔  

ہستی کی قرارداد بینکنگ کے مستقبل کو بدل رہی ہے۔ 

اینٹٹی ریزولوشن ڈیٹا کو پارس کرنے، صاف کرنے اور معیاری بنانے کے لیے جدید ترین AI اور مشین لرننگ تکنیکوں کا فائدہ اٹھاتا ہے، جس سے مختلف ڈیٹاسیٹس میں موجود اداروں کی شناخت قابل اعتماد طریقے سے ہو سکتی ہے۔ اس عمل میں متعلقہ ریکارڈوں کو کلسٹر کرنا، صفات کو جمع کرنا شامل ہے۔
ہر ایک ہستی کے لیے، اور اداروں اور ان کے ماخذ کے ریکارڈ کے درمیان لیبل لگا ہوا کنکشن قائم کرنا۔ روایتی ریکارڈ سے ریکارڈ مماثلت کے طریقوں کے مقابلے میں، ہستی کی قرارداد نمایاں طور پر بہتر افادیت پیش کرتی ہے۔ 

ہر سورس ریکارڈ کو براہ راست لنک کرنے کی کوشش کرنے کے بجائے، تنظیمیں حقیقی دنیا کے ڈیٹا کو جوڑنے کے لیے مرکزی پوائنٹس کے طور پر نئے ہستی نوڈس کو متعارف کروا سکتی ہیں۔ اعلیٰ معیار کی ہستی کی قرارداد نہ صرف اندرونی ڈیٹا کو جوڑنے میں سہولت فراہم کرتی ہے بلکہ انضمام کو بھی قابل بناتی ہے۔
قیمتی بیرونی ڈیٹا کے ذرائع، جیسے کارپوریٹ رجسٹریاں، جو پہلے درست طریقے سے مماثل ہونا مشکل تھیں۔ 

بینکنگ سیکٹر کے اندر ہستی ریزولوشن ٹیکنالوجی کا انضمام ایک نمایاں چھلانگ کی نشاندہی کرتا ہے، جس سے بینکوں کو بیچ پر مبنی عمل سے تقریباً حقیقی وقت میں مصنوعات اور خدمات کی پیشکشوں کو تمام چینل سروس فریم ورک میں منتقل کرنے کے قابل بنایا جاتا ہے۔ یہ
ارتقاء کاؤنٹر فراڈ سے آگے بڑھ کر مختلف ٹچ پوائنٹس بشمول کال سینٹرز، برانچز اور ڈیجیٹل چینلز کے ذریعے صارفین کے تمام تعاملات کو شامل کر سکتا ہے، جس سے ہموار اور متحرک صارف کے تجربے کو یقینی بنایا جا سکتا ہے۔ 

جنریٹو AI کا ایک اہم کردار ہے۔ 

اگلے سال میں، میں توقع کرتا ہوں کہ جنریٹو AI معاونین بڑے لینگویج ماڈلز (LLMs) کا فائدہ اٹھاتے ہوئے بینکنگ کے اندر تیزی سے رائج ہوں گے۔ جنریٹو اے آئی ایک بدیہی اور بات چیت کے انٹرفیس کی اجازت دیتا ہے، تجزیہ کاروں کے لیے افادیت کو بڑھاتا ہے۔
تحقیقات کے اندر خطرے کی شناخت میں مصروف۔ تنظیموں کے لیے، ممکنہ فوائد کافی ہیں، کیونکہ یہ AI اسسٹنٹ تمام تجزیہ کاروں کو انتہائی تجربہ کار تفتیش کاروں کی سطح پر کارکردگی کا مظاہرہ کرنے کا اختیار دیتا ہے۔ ان میں سے بہت سے معاونین کریں گے۔
LLM-agnostic بنیں، کاروباروں کو اپنے ترجیحی ماڈلز، خواہ ملکیتی، اوپن سورس، یا OpenAI سے ChatGPT جیسے تجارتی طور پر دستیاب ماڈلز کو استعمال کرنے کی لچک کی اجازت دیتا ہے۔ جامع AI اسٹیک کے دیگر پہلوؤں کے ساتھ مربوط ہونے پر یہ سپورٹ کرے گا۔
ہستی ریزولوشن، گراف اینالیٹکس، اور اسکورنگ کی صلاحیتیں، قدرتی زبان کے سوالات اور اشارے کو فعال کر کے بے مثال صلاحیت کو غیر مقفل کرنا۔  

اہم بات یہ ہے کہ تمام تخلیقی AI مصنوعات بولٹ آن کے طور پر یا وسیع تر AI آٹومیشن کے لیے الگ تھلگ کام نہیں کر سکتیں۔ اس سے جو نتائج پیدا ہوں گے وہ صرف اتنے ہی اچھے ہوں گے جتنے ڈیٹا، سیاق و سباق اور ہستی کے حل کی ٹیکنالوجی جس پر اسے بنایا گیا ہے۔ بینک لاگو کرنے کے خواہاں ہیں۔
جنریٹو AI کو اس بارے میں مزید وسیع پیمانے پر سوچنا چاہیے کہ مختلف ٹیکنالوجیز ان کے AI آٹومیشن ٹیک اسٹیک میں کیسے فٹ ہوتی ہیں۔  

• SEO سے چلنے والا مواد اور PR کی تقسیم۔ آج ہی بڑھا دیں۔
• پلیٹو ڈیٹا ڈاٹ نیٹ ورک ورٹیکل جنریٹو اے آئی۔ اپنے آپ کو بااختیار بنائیں۔ یہاں تک رسائی حاصل کریں۔
• پلیٹوآئ اسٹریم۔ ویب 3 انٹیلی جنس۔ علم میں اضافہ۔ یہاں تک رسائی حاصل کریں۔
• پلیٹو ای ایس جی۔ کاربن، کلین ٹیک، توانائی ، ماحولیات، شمسی، ویسٹ مینجمنٹ یہاں تک رسائی حاصل کریں۔
• پلیٹو ہیلتھ۔ بائیوٹیک اینڈ کلینیکل ٹرائلز انٹیلی جنس۔ یہاں تک رسائی حاصل کریں۔
• ماخذ: https://www.finextra.com/blogposting/25822/gen-ai-isnt-the-only-tech-driving-automation-in-banking?utm_medium=rssfinextra&utm_source=finextrablogs