व्यापक एआई दृष्टि वित्तीय सेवाओं में 2025 और उसके बाद के लिए

वित्तीय सेवा उद्योग (एफएसआई) एक ऐसा क्षेत्र है जहां एआई लंबे समय से एक वास्तविकता रही है, न कि एक हाइप-साइकल पाइप ड्रीम। डेटा विज्ञान और विश्लेषण जैसे क्षेत्रों में धोखाधड़ी का पता लगाने, एंटी-मनी लॉन्डरिंग (एएमएल) और जोखिम प्रबंधन में दृढ़ता से निहित होने के साथ, उद्योग एआई-ईंधन वाली क्षमताओं की एक और लहर का पioneering करने वाला है, जो जनरेटिव एआई-आधारित प्रौद्योगिकियों द्वारा संचालित है।

उद्योग इंटरनेट के गोद लेने या स्मार्टफोन की शुरुआत के समान एक एआई क्रांति की दहलीज पर है। जैसे मोबाइल डिवाइस ने पूरी तरह से नए एप्लिकेशन और उपभोक्ता व्यवहार के पारिस्थितिकी तंत्र को जन्म दिया, एआई और विशेष रूप से जेनएआई-आधारित प्रणाली, हमारे काम करने, ग्राहकों के साथ बातचीत करने और जोखिम प्रबंधन करने के तरीके को मौलिक रूप से बदलने के लिए तैयार हैं।

जो संगठन आगे बढ़ने के लिए तैयार हैं, वे सुरक्षा, उत्पादकता, दक्षता, ग्राहक अनुभव और राजस्व पीढ़ी में परिवर्तनकारी परिवर्तन के लिए तैयार हैं। अधिकांश डेटा उल्लंघनों के कारण समझौता किए गए उपयोगकर्ता प्रमाणीकरण के साथ, कोई भी एआई सुरक्षा रणनीति जो अपने लायक है वह न केवल अंतिम-उपयोगकर्ता शिक्षा पर ध्यान केंद्रित करती है, बल्कि एक नए वर्ग के पीसी प्रोसेसर द्वारा संभव किए गए डिवाइस स्तर पर सशक्तिकरण पर भी निर्भर करती है। आइए पहले देखें कि क्या एफएसआई को एक संभावित अग्रणी बनाया।

एआई सेक्टर

विडंबना यह है कि रूढ़िवादिता की प्रतिष्ठा के साथ, एफएसआई ने हमेशा स्मार्ट नए तरीकों से डेटा प्रबंधन करने के लिए आगे रहा है, विशेष रूप से बड़ी मात्रा में डेटा। यह आंशिक रूप से आवश्यकता के कारण है: एफएसआई में उत्पन्न डेटा की बड़ी मात्रा एक स्थायी मात्रा-विविधता-गति चुनौती प्रस्तुत करती है और सख्त नियामक वातावरण एआई को खुले हाथों से अपनाने के लिए एक मजबूत मामला बनाता है।

जोखिम के साथ नवाचार का संतुलन

प्रत्येक उद्योग एआई प्रूफ-ऑफ-кон्सेप्ट परियोजनाओं के बाद आने वाले निराशाजनक पक्षाघात को समझेगा: कई रोमांचक प्रयोग लेकिन जहां है आरओआई? एआई लागू करने से चिंताओं का एक नया दुनिया आती है, जिनमें शामिल हैं:

• जानना कहां से शुरू करें
• एक रणनीतिक दृष्टिकोण की कमी (एआई के लिए एआई)
• डेटा के सात वीएस (मात्रा, सत्यता, वैधता, मूल्य, गति, परिवर्तनशीलता, अस्थिरता)
• कौशल सेट अंतर और प्रतिभा की कमी
• विकसित होते साइबर सुरक्षा जोखिमों का प्रबंधन
• देशों और भौगोलिक क्षेत्रों में अलग-अलग एआई और जेनएआई पर विकसित हो रहे नियामक कानूनों को पूरा करना
• विविध स्रोतों से सरल या जटिल डेटा को एकीकृत करने में कठिनाई, विशेष रूप से विरासत प्रणालियों (डेटा सिलोस) और हॉलुसिनेशन के साथ
• पारदर्शिता, व्याख्यात्मकता और न्याय/पक्षपात की कमी सुनिश्चित करना
• ग्राहक विश्वास डेटा गोपनीयता और कर्मचारी प्रतिरोध के आसपास
• ग्राहक डेटा और गोपनीय व्यापार रणनीतियों का नुकसान कंपनी के बाहर (उदाहरण के लिए, चैटजीपीटी को कुछ बड़े संस्थानों में प्रतिबंधित किया गया है)
• अपर्याप्त हार्डवेयर और डिवाइस
• डेटा की मुद्रा
• शासन
• विस्थापन का डर
• ऑन-प्रिमाइसेस, हाइब्रिड और पब्लिक क्लाउड (स์) के बीच संतुलन

सुरक्षा में आधारित एआई

यदि उद्योग में एआई को अपनाने की इच्छा है, तो इसके पास सुरक्षा के लिए एक प्रमुख चिंता भी है, विशेष रूप से साइबर सुरक्षा और डेटा संरक्षण को ध्यान में रखते हुए।

सटीकता, व्याख्यात्मकता और पारदर्शिता के अलावा, सुरक्षा व्यावसायिक प्रक्रियाओं में एआई एकीकरण का एक कोने का पत्थर है। इसमें दुनिया भर से आवश्यक और अलग-अलग एआई नियमों का पालन करना शामिल है, जैसे कि यूरोपीय संघ का एआई अधिनियम, डिजिटल ऑपरेशनल रेसिलिएंस एक्ट (डोरा) यूरोपीय संघ में, संयुक्त राज्य अमेरिका में विकेंद्रीकृत मॉडल, और जीडीपीआर, साथ ही साथ डेटा गोपनीयता और सूचना सुरक्षा सुनिश्चित करना। पारंपरिक आईटी प्रणालियों के विपरीत, एआई समाधानों को जिम्मेदार, नैतिक और विश्वसनीय होने के लिए मजबूत शासन और मजबूत सुरक्षा उपायों पर आधारित होना चाहिए।

हालांकि, एफएसआई में एआई के एकीकरण के साथ, यह कई नए हमले वेक्टर प्रस्तुत करता है, जैसे कि साइबर सुरक्षा हमले, डेटा जहर (एआई मॉडल द्वारा उपयोग किए जाने वाले प्रशिक्षण डेटा का हेरफेर, जो असटीक या दुर्भावनापूर्ण आउटपुट की ओर जाता है), मॉडल इनवर्जन (जहां हमलावर एआई मॉडल के उत्तरों से संवेदनशील जानकारी का अनुमान लगाते हैं), और एआई मॉडल को धोखा देने के लिए डिज़ाइन किए गए दुर्भावनापूर्ण इनपुट।

जिम्मेदार एआई

जिम्मेदार एआई एआई टूल विकसित और लागू करते समय अनिवार्य है। जब तकनीक का लाभ उठाते हुए, यह महत्वपूर्ण है कि एआई कानूनी, नैतिक, न्यायसंगत, गोपनीयता-संरक्षण, सुरक्षित और व्याख्यात्मक है।
यह एफएसआई के लिए महत्वपूर्ण है क्योंकि यह पारदर्शिता, न्याय और जिम्मेदारी को प्राथमिकता देता है।

जिम्मेदार एआई के छह स्तंभ जिन्हें संगठनों को अपनाना चाहिए उनमें शामिल हैं:

1. विविधता और समावेश – यह सुनिश्चित करता है कि एआई विभिन्न दृष्टिकोणों का सम्मान करता है और पूर्वाग्रह से बचता है।
2. गोपनीयता और सुरक्षा – यह उपयोगकर्ता डेटा की रक्षा करता है और मजबूत सुरक्षा और गोपनीयता उपायों के साथ।
3. जिम्मेदारी और विश्वसनीयता – यह एआई प्रणालियों/विकासकों को परिणामों के लिए जिम्मेदार ठहराता है।
4. व्याख्यात्मकता – यह एआई निर्णयों को सभी उपयोगकर्ताओं के लिए समझने योग्य और सुलभ बनाता है।
5. पारदर्शिता – यह एआई प्रक्रियाओं और निर्णय लेने में स्पष्ट अंतर्दृष्टि प्रदान करता है।
6. स्थिरता – यह एआई के पर्यावरणीय और सामाजिक प्रभाव को कम करता है और सामाजिक भलाई को बढ़ावा देता है।

आईटी की भूमिका को पुनः सोचते हुए

पारंपरिक दुनिया में, आप इन चुनौतियों का जवाब देने के लिए अपनी आईटी प्रणालियों को बढ़ावा देंगे: लेन-देन प्रसंस्करण, डेटा प्रबंधन, बैक-ऑफिस समर्थन, स्टोरेज क्षमता और इतने पर। लेकिन जैसे ही एआई आपके तकनीकी ढांचे में और गहराई से फिल्टर करता है, खेल बदलता है। जैसे ही यह सॉफ्टवेयर से अधिक बन जाता है, एआई एक पूरी तरह से नए तरीके से संचालित करने का तरीका बनाता है।

तो आपकी आईटी टीमें न केवल ‘डेटा के रखवाले’ बन जाती हैं, बल्कि आपके कार्यबल के लिए डिजिटल सलाहकार भी बन जाती हैं, जो दैनिक कार्यों को स्वचालित करती हैं, एआई-संचालित समाधानों को एकीकृत करती हैं, और डेटा को उनके लिए काम करने में मदद करती हैं, जिससे वे अपनी उत्पादकता और दक्षता में सुधार कर सकते हैं, और उन्हें व्यक्तिगत प्रसंस्करण शक्ति प्रदान कर सकते हैं जिनकी उन्हें आवश्यकता है। एआई-पावर्ड समाधान स्मार्ट डिवाइस जैसे एआई पीसी पर चलने वाले नवीनतम हाई-स्पीड प्रोसेसर जैसे इंटेल® ज़ेन® स्केलेबल प्रोसेसर पर, व्यवहार के आधार पर उपयोगकर्ता की जरूरतों का अनुमान लगाते हैं, जबकि डेटा को निजी रखते हैं जब तक कि इसे क्लाउड के साथ साझा नहीं किया जाता। इसके अलावा, आज के एआई पीसी में न्यूरल प्रोसेसिंग यूनिट (एनपीयू) जैसी उभरती प्रसंस्करण सुविधाएं हैं जो एआई कार्यों को और भी तेज़ करती हैं और सुरक्षा सुरक्षा को मजबूत करती हैं।

आज एआई का उपयोग

आज, हम कुछ रोमांचक एआई उपयोग मामलों को देख रहे हैं जिनके उद्योग व्यापी निहितार्थ होंगे। लेकिन पहले, कंपनियों को एक स्केलेबल, सुरक्षित और स्थायी एआई आर्किटेक्चर बनाना होगा और यह पारंपरिक आईटी एस्टेट बनाने से बहुत अलग है। इसके लिए एक समग्र, टीम-आधारित दृष्टिकोण की आवश्यकता होती है जिसमें प्रभाग नेतृत्व, बुनियादी ढांचा वास्तुकला, संचालन, सॉफ्टवेयर विकास, डेटा विज्ञान और व्यवसाय लाइनों से हितधारक शामिल हों। उपयोग मामलों में शामिल हैं:

• सिमुलेशन और मॉडलिंग: भविष्यवाणी सिमुलेशन, गहरा शिक्षण, और सुदृढ़ शिक्षण ग्राहकों को अनुकूलित सिफारिशें देने, आपूर्ति श्रृंखला को बेहतर बनाने और निर्णय लेने, पूर्वानुमान और जोखिम प्रबंधन को अनुकूलित करने के लिए।
• धोखाधड़ी का पता लगाना और सुरक्षा: एआई-संचालित पैटर्न मान्यता एल्गोरिदम धोखाधड़ी का पता लगाने के लिए, स्वचालित धोखाधड़ी का पता लगाने, ज्ञात-ग्राहक (केवाईसी) अनुपालन जांच को मजबूत करने और सुरक्षा को मजबूत करने के लिए।
• स्मार्ट शाखाएं और स्मार्ट भवन परिवर्तन: एआई-संचालित कियोस्क, और एज एनालिटिक्स व्यक्तिगत ग्राहक अनुभव प्रदान करने के लिए (जैसे एक ही समय में कई भाषाओं का अनुवाद); स्थानीय एलएलएम प्रसंस्करण सुनिश्चित करने के लिए पूरी तरह से गोपनीयता और स्मार्ट कैमरे शाखा सुरक्षा में सुधार करते हैं।
• प्रक्रिया स्वचालन: एआई दोहराए जाने वाले कार्यों और कार्य प्रवाहों को स्ट्रीमलाइन करता है, जैसे कि वित्तीय रिपोर्टिंग, रिकॉर्ड का पुनर्मिलन, ऋण प्रसंस्करण, और ग्राहक सेवाओं में सुधार, जबकि अनुपालन और सुरक्षा सुनिश्चित करता है।
• पुनःकल्पित प्रक्रियाएं: एआई व्यवसाय प्रक्रियाओं को मौलिक रूप से पुनः सोचने का अवसर प्रदान करता है, सरल डिजिटलीकरण से परे जाने और वास्तव में बुद्धिमान कार्य प्रवाह बनाने के लिए।
• एआई ऑप्स: एआई प्रौद्योगिकियां बुनियादी ढांचे के कार्य प्रवाहों को स्वचालित करने के लिए तेजी से प्रावधान और समस्या समाधान को तेज़ करती हैं।
• ग्राहक सेवाएं: एआई संगठनों को 24/7 समर्थन, त्वरित प्रतिक्रियाएं, व्यक्तिगत अनुभव और अधिक कुशल समस्या समाधान प्रदान करने में सक्षम बनाता है, जिसमें वर्चुअल सहायक शामिल हैं।
• देय दिलIGENCE को तेज़ करना: अपनी देय दिलIGENCE प्रक्रिया को काफी तेज़ी से आगे बढ़ाना, चाहे वह अनुबंध विश्लेषण हो या विलय और अधिग्रहण के हिस्से के रूप में, और संभावित सिनर्जी के साथ-साथ जोखिमों की पहचान करना।
• अनुपालन: नियामक जांचों को स्वचालित करना, सटीकता सुनिश्चित करना, जोखिमों को कम करना और रिकॉर्ड को कुशलता से अद्यतन रखना।
• वेल्थ मैनेजमेंट और पर्सनल वेल्थ एडवाइजर्स: ग्राहकों को उपयुक्त वित्तीय उत्पादों से मिलाना और व्यक्तिगत निवेश सलाह प्रदान करना ग्राहक संतुष्टि और परिचालन दक्षता में सुधार करने के लिए।
• ऊर्जा बचत: डेटा केंद्रों और डिवाइस पर एआई के साथ उच्च-कुशलता वाले प्रोसेसर, पावर प्रबंधन में सुधार करते हैं और ऊर्जा की खपत को कम करते हैं।
• डिजिटल कर्मचारी: एआई प्रक्रिया और कार्य स्वचालन को सक्षम बनाता है जो कर्मचारियों द्वारा पर्यवेक्षित एजेंटों द्वारा ओवरसीन होता है।

आगे का रास्ता तैयार करना

2025 में, एआई की परिवर्तनकारी शक्ति केवल यह नहीं है कि यह क्या कर सकता है, बल्कि यह कैसे तैनात किया जाता है। एक स्केलेबल, सुरक्षित और स्थायी एआई पारिस्थितिकी तंत्र का निर्माण नेतृत्व, बुनियादी ढांचे, संचालन और विकास टीमों के बीच सहयोग की मांग करता है। जैसे ही उद्योग एआई को अपनाते हैं – भविष्यवाणी सिमुलेशन से लेकर धोखाधड़ी का पता लगाने, प्रक्रिया स्वचालन और व्यक्तिगत ग्राहक अनुभवों तक – वे कार्य प्रवाह, अनुपालन में सुधार और ऊर्जा दक्षता को पुनः कल्पना कर रहे हैं। एआई अब एक उपकरण नहीं है – यह बुद्धिमान नवाचार और स्थायी विकास का आधार है।