विचारक नेता
भरोसेमंद एआई की कमी नवाचार और व्यावसायिक मूल्य को प्रभावित कर सकती है
वैश्विक व्यापारिक नेताओं के बीच एक हालिया सर्वेक्षण से पता चलता है कि भरोसेमंद एआई एक प्रमुख प्राथमिकता है, फिर भी कई लोग इसे हासिल करने के लिए पर्याप्त कदम नहीं उठा रहे हैं, लेकिन किस कीमत पर?
दरअसल, आईबीएम सर्वेक्षण पता चला कि आश्चर्यजनक रूप से 85% उत्तरदाता इस बात से सहमत हैं कि उपभोक्ता ऐसी कंपनी को चुनने की अधिक संभावना रखते हैं जो अपने एआई मॉडल के निर्माण, प्रबंधन और उपयोग के बारे में पारदर्शी हो।
हालाँकि, बहुमत ने स्वीकार किया कि उन्होंने यह सुनिश्चित करने के लिए महत्वपूर्ण कदम नहीं उठाए हैं कि उनका एआई भरोसेमंद और जिम्मेदार है, जैसे पूर्वाग्रह को कम करना (74%), प्रदर्शन विविधताओं और मॉडल बहाव (68%) को ट्रैक करना, और यह सुनिश्चित करना कि वे एआई-संचालित की व्याख्या कर सकें निर्णय (61%). यह चिंताजनक है, खासकर जब आप विचार करते हैं कि एआई का उपयोग बढ़ रहा है - 35% का कहना है कि वे अब अपने व्यवसाय में एआई का उपयोग करते हैं, जो एक साल पहले 31% से अधिक है।
मैं हाल ही में केवल निमंत्रण में शामिल हुआ था कॉर्पोरेट इनोवेशन समिट टोरंटो में जहां उपस्थित लोगों ने नवीन विचारों का आदान-प्रदान किया और भविष्य को आकार देने के लिए तैयार प्रौद्योगिकियों का प्रदर्शन किया। मुझे वित्तीय सेवाओं, बीमा और खुदरा क्षेत्रों में तीन गोलमेज सम्मेलनों में भाग लेने का सौभाग्य मिला, जिसमें तीन प्रमुख क्षेत्र उभर कर सामने आए: एआई में विश्वास को बढ़ावा देने के लिए अधिक पारदर्शिता की आवश्यकता, नो-कोड/लो-कोड के माध्यम से एआई का लोकतंत्रीकरण, और विकास एआई नियामक प्रशासन की सर्वोत्तम प्रथाओं के माध्यम से तेजी से समय-दर-मूल्य और जोखिम शमन प्रदान करें।
एआई प्रौद्योगिकियों पर भरोसा बढ़ाएं। कोविड-19 ने एआई-संचालित चैटबॉट्स, आभासी वित्तीय सहायकों और टचलेस ग्राहक ऑन-बोर्डिंग की ओर रुझान को बढ़ाया और तेज किया। जैसा कि पुष्टि की गई है, यह प्रवृत्ति जारी रहेगी कैप जेमिनी द्वारा शोध जिससे पता चलता है कि सर्वेक्षण में शामिल 78% उपभोक्ता वित्तीय सेवा संगठनों के साथ अपनी बातचीत में डिजिटल पहचान प्रबंधन सहित एआई प्रौद्योगिकियों का उपयोग बढ़ाने की योजना बना रहे हैं।
अंतर्निहित लाभों के बावजूद, कई चुनौतियाँ उत्पन्न होती हैं। उनमें से प्रमुख है एआई प्रौद्योगिकियों के प्रति उपभोक्ता का अविश्वास जारी रहा और उनकी सर्वव्यापी प्रकृति उनकी गोपनीयता और सुरक्षा अधिकारों को कैसे प्रभावित करती है। 30% उपभोक्ताओं ने कहा कि यदि उनके वित्तीय सेवा प्रदाता यह समझाने में अधिक पारदर्शिता प्रदान करते हैं कि उनकी जानकारी कैसे एकत्र, प्रबंधित और सुरक्षित की जाती है, तो वे अपनी बायोमेट्रिक जानकारी साझा करने में अधिक सहज होंगे।
सीआईओ को अवश्य अपनाना चाहिए भरोसेमंद एआई सिद्धांत और गोपनीयता और सुरक्षा अधिकारों की सुरक्षा के लिए कठोर उपाय स्थापित करें। वे इसके जरिये इसे हासिल कर सकते हैं एन्क्रिप्शन, डेटा न्यूनतमकरण और सुरक्षित प्रमाणीकरण, जिसमें उभरने पर विचार करना शामिल है विकेन्द्रीकृत डिजिटल पहचान मानक। परिणामस्वरूप, आपके बुद्धिमान स्वचालन प्रयासों और स्व-सेवा पेशकशों को अधिक अपनाया जाएगा और मानवीय हस्तक्षेप की कम आवश्यकता होगी।
एआई के लोकतंत्रीकरण में आने वाली बाधाओं को दूर करें। नो-कोड/लो-कोड एआई अनुप्रयोगों के विकास की ओर बदलाव बढ़ रहा है अनुसंधान 45.5 तक $2025 बिलियन तक पहुंचने का अनुमान है। मुख्य चालक है मूल्य निर्धारण का तेज़ समय अनुप्रयोग विकास उत्पादकता में सुधार के साथ 10x द्वारा.
उदाहरण के लिए, सर्वेक्षण में शामिल 56% वित्तीय सेवा संगठन इस पर विचार करते हैं डेटा संग्रह उधारकर्ताओं से ऋण आवेदन प्रक्रिया के भीतर सबसे चुनौतीपूर्ण और अप्रभावी कदमों में से एक, जिसके परिणामस्वरूप उच्च परित्याग दर होती है। जबकि एआई-संचालित बायोमेट्रिक पहचान और डेटा संग्रह प्रौद्योगिकियां ऋण आवेदन प्रक्रिया में दक्षता में सुधार करने में सिद्ध हुई हैं, वे भी कर सकते हैं अनुपालन जोखिम पैदा करें विशेष रूप से, डेटा गोपनीयता, गोपनीयता और एआई एल्गोरिथम पूर्वाग्रह।
ऐसे जोखिमों को कम करने और दूर करने के लिए कम कोड/बिना कोड अनुप्रयोगों में व्यापक परीक्षण शामिल होना चाहिए ताकि यह सुनिश्चित किया जा सके कि वे प्रारंभिक डिजाइन उद्देश्यों के अनुसार प्रदर्शन करते हैं, प्रशिक्षण डेटा सेट में संभावित पूर्वाग्रह को हटा दें जिसमें नमूनाकरण पूर्वाग्रह, लेबलिंग पूर्वाग्रह शामिल हो सकते हैं, और प्रतिकूलता से सुरक्षित हैं एआई हमले जो एआई एल्गोरिथम परिणामों पर प्रतिकूल प्रभाव डाल सकते हैं। के विचार जिम्मेदार डेटा विज्ञान सिद्धांत निष्पक्षता, सटीकता, गोपनीयता और सुरक्षा सर्वोपरि है।
एआई शासन और नियामक ढांचा विकसित करें। एआई गवर्नेंस अब पहल करना अच्छा नहीं बल्कि अनिवार्य है। राष्ट्रीय एआई नीतियों पर ओईसीडी के ट्रैकर के अनुसार, ये खत्म हो चुके हैं 700 से अधिक देशों में 60 एआई नियामक पहल विकासाधीन हैं. हालाँकि, अंतरराष्ट्रीय मानक संगठनों जैसे स्वैच्छिक आचार संहिता और नैतिक एआई सिद्धांत विकसित किए गए हैं इंस्टीट्यूट ऑफ इलेक्ट्रिकल एंड इलेक्ट्रॉनिक इंजीनियर्स ("आईईईई") और राष्ट्रीय मानक एवं प्रौद्योगिकी संस्थान (एनआईएसटी)।).
संगठनों की चिंताएं इस धारणा को लेकर हैं कि एआई नियम और अधिक लागू करेंगे कठोर अनुपालन दायित्व उन पर, कठिन प्रवर्तन तंत्र द्वारा समर्थित, जिसमें गैर-अनुपालन के लिए दंड भी शामिल है। फिर भी, एआई विनियमन अपरिहार्य है।
यूरोप और उत्तरी अमेरिका सक्रिय रुख अपना रहे हैं जिसके लिए प्रभावी नीतियां बनाने के लिए सीआईओ को अपनी प्रौद्योगिकी और व्यावसायिक समकक्षों के साथ सहयोग करने की आवश्यकता होगी। उदाहरण के लिए, यूरोपीय आयोग ने एक प्रस्ताव रखा आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस एक्ट उपभोक्ता अधिकारों की रक्षा के लिए एआई प्रदाताओं पर जोखिम-आधारित दायित्व स्थापित करने का प्रस्ताव है, जबकि साथ ही एआई प्रौद्योगिकियों से जुड़े नवाचार और आर्थिक अवसरों को बढ़ावा देना है।
इसके अतिरिक्त, जून 2022 में, कनाडाई संघीय सरकार ने अपनी बहुप्रतीक्षित रिलीज़ जारी की डिजिटल चार्टर कार्यान्वयन अधिनियम जो उच्च जोखिम वाले AI सिस्टम के प्रतिकूल प्रभावों से बचाता है। अमेरिका भी क्षेत्रीय आधार पर एआई नियामक पहल के साथ आगे बढ़ रहा है। संघीय व्यापार आयोग (एफटीसी), को उपभोक्ता वित्तीय संरक्षण ब्यूरो (सीएफपीबी)) और फेडरल रिजर्व बोर्ड सभी अपने प्रवर्तन तंत्र के माध्यम से उपभोक्ताओं को एआई के बढ़ते अनुप्रयोगों से उत्पन्न होने वाले प्रतिकूल प्रभावों से बचाने के लिए अपनी नियामक ताकत बढ़ा रहे हैं, जिसके परिणामस्वरूप भेदभावपूर्ण परिणाम हो सकते हैं, भले ही अनजाने में। किसी भी नवोन्मेषी कंपनी के लिए एआई नियामक ढांचा जरूरी है।
भरोसेमंद एआई हासिल करने के लिए डेटा संचालित अंतर्दृष्टि की आवश्यकता होती है
कार्यान्वयन के साथ आगे बढ़ने से पहले यह निर्धारित करने के लिए कि एआई प्रौद्योगिकियों के अनुप्रयोगों का सबसे बड़ा प्रभाव कहां हो सकता है, डेटा संचालित दृष्टिकोण के बिना भरोसेमंद एआई का कार्यान्वयन हासिल नहीं किया जा सकता है। क्या यह ग्राहक जुड़ाव में सुधार करने के लिए है, या परिचालन दक्षता हासिल करने के लिए है या अनुपालन जोखिमों को कम करने के लिए है?
इनमें से प्रत्येक व्यवसाय चालक को यह समझने की आवश्यकता है कि प्रक्रियाएं कैसे निष्पादित होती हैं, वृद्धि और अपवादों को कैसे नियंत्रित किया जाता है, और प्रक्रिया निष्पादन बाधाओं और उनके मूल कारणों में भिन्नता की पहचान की जाती है। इस तरह के डेटा संचालित विश्लेषण के आधार पर, संगठन ग्राहक ऑनबोर्डिंग घर्षण को कम करने और परिचालन क्षमता में सुधार करने के लिए एआई-आधारित समाधानों के कार्यान्वयन से जुड़े प्रभाव और परिणामों के बारे में सूचित व्यावसायिक निर्णय ले सकते हैं। एक बार जब संगठनों को डेटा संचालित अंतर्दृष्टि का लाभ मिल जाता है, तो वे वित्तीय सेवाओं में एआई अनुपालन जनादेश, अनुपालन ऑडिटिंग, केवाईसी और एएमएल को पूरा करने जैसी अत्यधिक श्रम-गहन प्रक्रियाओं को स्वचालित कर सकते हैं।
मुख्य निष्कर्ष यह है कि एआई-सक्षम प्रक्रिया स्वचालन का एक अभिन्न अंग भरोसेमंद एआई सर्वोत्तम प्रथाओं का कार्यान्वयन है। एआई के नैतिक उपयोग को केवल कानूनी और नैतिक दायित्व के रूप में नहीं बल्कि एक व्यावसायिक अनिवार्यता के रूप में माना जाना चाहिए। एआई के अनुप्रयोग में पारदर्शिता होना अच्छी व्यावसायिक समझ है। यह विश्वास को बढ़ावा देता है और ब्रांड के प्रति वफादारी पैदा करता है।
