वित्त में एआई? उपयोग के मामले, लाभ और चुनौतियाँ

वित्त में एआई? यदि आप इस संयोजन से अपरिचित हैं, तो संभावना है कि आप बहुत कुछ चूक रहे हैं। वित्तीय संस्थानों - बैंकों, हेज फंड और बीमा कंपनियों - के मुख्य लक्ष्य जोखिम को कम करना, लागत कम करना और एआई का उपयोग करके ग्राहकों को उच्च-स्तरीय ग्राहक सेवाएं प्रदान करना है।

वित्तीय क्षेत्र में बड़ी मात्रा में डेटा के साथ, डेटा विश्लेषण, जोखिम प्रबंधन, वैयक्तिकृत सेवा और पोर्टफोलियो प्रबंधन के लिए एआई का उपयोग करना तेजी से महत्वपूर्ण हो गया है। द्वारा 2023 में किये गये एक सर्वेक्षण के अनुसार NVIDIA अमेरिका और यूरोप में स्थित 200 वित्तीय संस्थानों पर, कंपनियां निम्नलिखित उपयोग के मामलों पर काम कर रही थीं:

• उनमें से 26% बड़े भाषा मॉडल पर काम कर रहे थे
• अनुशंसा प्रणाली पर 23%
• पोर्टफोलियो अनुकूलन पर 23%
• धोखाधड़ी का पता लगाने पर 22%

आधे उत्तरदाताओं का मानना ​​था कि एआई उनके वार्षिक रिटर्न को 10% तक बढ़ा देगा, और एक तिहाई का अनुमान है कि एआई उनके वार्षिक खर्चों को 10% तक कम कर देगा।

इस ब्लॉग में, हम वित्त में एआई के उपयोग के मामलों, इसके लाभों और एआई को नियोजित करते समय वित्तीय संस्थानों के सामने आने वाली चुनौतियों के बारे में जानेंगे।

वित्त में एआई

AI डेटा, कम्प्यूटेशनल पावर और प्रौद्योगिकी का एक संयोजन है। AI का तकनीकी पहलू इस प्रकार है:

मशीन लर्निंग: मशीन लर्निंग में ऐसे एल्गोरिदम शामिल होते हैं जिन्हें वित्तीय डेटा को वर्गीकृत करने, भविष्यवाणी करने और वित्तीय डेटा में विसंगतियों का पता लगाने के लिए वित्तीय डेटा पर प्रशिक्षित किया जा सकता है, या तो पर्यवेक्षित या गैर-पर्यवेक्षित।

डीप लर्निंग: डीप लर्निंग वित्तीय डेटा का विश्लेषण करने के लिए तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग करता है। डीप लर्निंग तब उपयुक्त होती है जब हमारे पास बाज़ार डेटा के लिए अरबों रिकॉर्ड हों।

प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण: वित्त में प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण का उपयोग अनुबंधों से जानकारी का विश्लेषण और निकालने, वित्तीय बाजारों की भावना का विश्लेषण करने और चैटबॉट्स का उपयोग करके फिनटेक में ग्राहक अनुभव को बढ़ाने के लिए किया जाता है।

वित्त में AI के उपयोग के मामले क्या हैं?

धोखाधड़ी का पता लगाना

बैंकिंग और वित्त में धोखाधड़ी न केवल वित्तीय संकट का कारण बनती है बल्कि संस्थान की छवि पर भी असर डालती है। एआई को ऐतिहासिक डेटा पर प्रशिक्षित किया गया है और यह एक विशिष्ट लेनदेन को एक विसंगति से अलग कर सकता है। जैसे-जैसे अधिक डेटा और अनुसंधान विधियां उपलब्ध होंगी, धोखाधड़ी का पता लगाने के लिए एआई सिस्टम की सटीकता और बढ़ेगी।

जोखिम मूल्यांकन

ऋण पात्रता और उधारकर्ता द्वारा ऋण पर चूक करने की संभावना की जांच करने के लिए जोखिम मूल्यांकन आवश्यक है। एआई उधारकर्ताओं के जोखिम प्रोफाइल का आकलन करने के लिए क्रेडिट रिकॉर्ड और वित्तीय विवरणों का विश्लेषण कर सकता है। इसके अलावा, ऑडिटर यह सुनिश्चित करने के लिए वित्तीय रिकॉर्ड की जांच करने के लिए एआई का उपयोग कर सकते हैं कि कंपनी लागू कानूनों और विनियमों का अनुपालन करती है।

व्यापार

एआई को वर्षों के वित्तीय डेटा पर प्रशिक्षित किया गया है और यह उन रुझानों की पहचान कर सकता है जिन्हें नग्न आंखों से देखना मुश्किल हो सकता है। सीधे शब्दों में कहें तो AI बेहतर ट्रेडिंग सिग्नल उत्पन्न करता है। एआई का उपयोग उच्च-आवृत्ति ट्रेडिंग में किया जा सकता है, जहां कीमतों में मामूली उतार-चढ़ाव पर ट्रेडों को विभाजित सेकंड में लिया जाता है। पोर्टफोलियो प्रबंधन कंपनियां रिटर्न की उच्च दर हासिल करने के लिए एआई सिस्टम विकसित कर सकती हैं जिससे ग्राहकों का विश्वास हासिल होगा और बदले में, अधिक व्यवसाय मिलेगा।

24/7 ग्राहक सेवा

बैंकिंग में, एआई-संचालित चैटबॉट सामान्य प्रश्नों का उत्तर देकर 24/7 ग्राहक सेवा प्रदान कर सकते हैं। चैटजीपीटी के आगमन के साथ, बड़े भाषा मॉडल की व्यावसायिक क्षमता से इनकार नहीं किया जा सकता है।

वित्त में AI का उपयोग करने के क्या लाभ हैं?

समय बचाना

वित्त में एआई दोहराए जाने वाले कार्यों को स्वचालित करके, मनुष्यों को जटिल मुद्दों से निपटने के लिए मुक्त करके समय बचाता है। ऑडिट करते समय ऑडिटरों को कंपनी के वित्तीय रिकॉर्ड पढ़ने की ज़रूरत नहीं होती है। इसके अलावा, फिनटेक ऐप्स में ग्राहक सहायता चैटबॉट का उपयोग करने से समय की बचत होती है, प्रक्रियाओं में तेजी आती है और 24/7 सेवा प्रदान होती है।

धन बचाना

एआई ऋण देते समय धोखाधड़ी का पता लगाने, पोर्टफोलियो प्रबंधन और जोखिम मूल्यांकन में मदद करता है। इस प्रकार, एआई का उपयोग वित्तीय संस्थान को अच्छी तरह से सूचित निर्णय लेने में सहायता कर सकता है जो घाटे को कम करता है।

कुशल

वित्तीय पारिस्थितिकी तंत्र में मानवीय त्रुटि का प्रतिकूल प्रभाव पड़ सकता है। एआई सिस्टम जटिल निर्णय लेने में कुशल हैं, जिससे मानवीय त्रुटि का खतरा कम हो जाता है।

वित्त में एआई के उपयोग की चुनौतियाँ

डेटा की गुणवत्ता

कचरा आया कचरा गया। किसी वित्तीय संस्थान के लिए एक प्रभावी डेटा रणनीति बनाने के लिए उचित परिश्रम की आवश्यकता होती है। डेटा स्रोतों की पहचान करना और उनकी जांच करना, उन्हें एकत्र करना और उन्हें आवश्यक रूप में परिवर्तित करना एआई-संचालित वित्तीय क्षेत्रों के लिए चुनौतीपूर्ण हो सकता है।

डेटा गोपनीयता और सुरक्षा

वित्तीय संस्थान प्रतिदिन व्यक्तिगत डेटा का उपयोग करते हैं। इसलिए जरूरी है कि वे निजी डेटा को निजी बनाए रखने के लिए सुरक्षा उपाय अपनाएं. इसके अलावा, उन्हें डेटा के वैध उपयोग को समझने के लिए डेटा विनियमन कानूनों का पालन करना चाहिए।

पूर्वाग्रह

रंग, नस्ल, जातीयता या लिंग जैसे चर के प्रति ज्ञानवादी व्यवहार को एआई में पूर्वाग्रह कहा जाता है। ऐतिहासिक प्रशिक्षण डेटा में पूर्वाग्रह हो सकते हैं जो एआई सिस्टम में अनुवादित हो सकते हैं। पक्षपातपूर्ण आवेदन हानिकारक हो सकते हैं: अल्पसंख्यक समूह को ऋण देने में सीमाएं। निष्पक्ष एआई अनुप्रयोग के लिए जोखिम मूल्यांकन और प्रबंधन आवश्यक है।

वित्त में एआई- आगे का रास्ता

वित्त में एआई ग्राहक अनुभव को बढ़ा सकता है, धोखाधड़ी वाले लेनदेन का पता लगा सकता है, जोखिमों का आकलन कर सकता है, हेज फंड के लिए ट्रेडिंग रणनीति बनाने में मदद कर सकता है, और भी बहुत कुछ। एआई पारिस्थितिकी तंत्र (अनुप्रयोग और अनुसंधान विधियां) लगातार विकसित हो रहा है, और ग्राहक परेशानी मुक्त अनुभवों की ओर झुकते हैं। वित्तीय संस्थानों को अपने ग्राहकों की जरूरतों और उपलब्ध अत्याधुनिक एआई उपयोग मामलों के आधार पर अपने एआई सिस्टम को लगातार अपडेट करना चाहिए।

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