वित्त में एआई: वित्तीय सेवाओं को पुनर्परिभाषित करने वाली दोधारी तलवार

आज, केवल आलसी लोग ही आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) और हमारे जीवन के लगभग हर पहलू में क्रांति लाने की इसकी क्षमता पर चर्चा नहीं करते हैं, जिसमें वित्त भी शामिल है। वास्तव में, AI बाजार में एक चौंकाने वाली वृद्धि हुई है - यह 2018 में 100 बिलियन अमरीकी डालर से अधिक हो गई है। $184 2024 में यह आंकड़ा 50 बिलियन डॉलर तक पहुंच जाएगा, जो 2023 की तुलना में 826 बिलियन डॉलर अधिक है। इसके अलावा, यह विकास जारी रहने की उम्मीद है, और 2030 तक बाजार XNUMX बिलियन डॉलर से अधिक हो जाएगा।

लेकिन यह सिर्फ़ एक पहलू है। दूसरी ओर, शोध से पता चलता है कि AI के क्रियान्वयन में समस्याएँ बढ़ रही हैं, खास तौर पर वित्त में। 2024 में, इसे और भी ज़्यादा चुनौतियों का सामना करना पड़ेगा मुद्दों गोपनीयता और व्यक्तिगत डेटा सुरक्षा, एल्गोरिदम पूर्वाग्रह और पारदर्शिता की नैतिकता से संबंधित। संभावित नौकरी के नुकसान का सामाजिक-आर्थिक सवाल भी एजेंडे में है।

 क्या एआई से जुड़ी हर चीज़ समस्यामूलक है? आइए, वित्त में एआई के सर्वव्यापी कार्यान्वयन की वास्तविक चुनौतियों और उन कमियों पर विचार करें जिन्हें हमें अभी हल करना होगा ताकि एआई अभी भी आम लोगों तक पहुँच सके।

व्यापक एआई एकीकरण के लिए वास्तविक चुनौतियाँ

शुरुआत में, लक्ष्य मानव चेतना के स्तर पर कृत्रिम बुद्धिमत्ता बनाना था - तथाकथित मजबूत एआई - आर्टिफिशियल जनरल इंटेलिजेंस (एजीआई)। हालाँकि, हम अभी तक इस उद्देश्य को प्राप्त नहीं कर पाए हैं; इसके अलावा, हम इसके करीब भी नहीं हैं। हालाँकि हम वास्तविक एजीआई को पेश करने के कगार पर हैं, लेकिन ऐसा करने में अभी भी पाँच-सात साल से अधिक का समय बाकी है।

मुख्य समस्या यह है कि AI से वर्तमान अपेक्षाएँ बहुत अधिक हैं। हालाँकि आज हमारी प्रौद्योगिकियाँ प्रभावशाली हैं, लेकिन वे केवल संकीर्ण, विशिष्ट AI प्रणालियाँ हैं जो विशेष क्षेत्रों में व्यक्तिगत कार्यों को हल करती हैं। उनमें आत्म-जागरूकता नहीं है, वे मनुष्यों की तरह नहीं सोच सकते हैं, और अभी भी उनकी क्षमताएँ सीमित हैं। इसे देखते हुए, AI के प्रसार के लिए AI का विस्तार करना एक चुनौती बन जाता है। चूँकि बड़े पैमाने पर उपयोग किए जाने पर AI अधिक मूल्यवान होता है, इसलिए व्यवसायों को अभी भी यह सीखने की आवश्यकता है कि AI को सभी प्रक्रियाओं में प्रभावी ढंग से कैसे एकीकृत किया जाए, लेकिन इसे समायोजित करने और बदलने की इसकी क्षमता को बनाए रखा जाए। अनुकूलित.

इसके अलावा, डेटा गोपनीयता की चिंताएँ एआई की मुख्य समस्या नहीं हैं, जैसा कि कई लोग सोचते हैं। हम एक ऐसी दुनिया में रहते हैं जहाँ डेटा लंबे समय से गोपनीय नहीं रहा है। अगर कोई आपके बारे में जानकारी हासिल करना चाहता है, तो वह एआई की मदद के बिना भी किया जा सकता है। एआई के एकीकरण की असली चुनौती यह सुनिश्चित करना है कि इसका दुरुपयोग न हो और इसे ज़िम्मेदारी से, बिना किसी अवांछित परिणाम के, लागू किया जाए।

एआई के व्यापक प्रसार से पहले, एआई के उपयोग की नैतिकता एक और प्रश्न है।

मौजूदा सिस्टम में मुख्य समस्या सेंसरशिप है: जब हम न्यूरल नेटवर्क को बम बनाने की विधि साझा करने से रोकते हैं और राजनीतिक शुद्धता आदि के दृष्टिकोण से प्रतिक्रियाओं को सेंसर करते हैं, तो वह सीमा कहां है? खासकर तब जब "बुरे लोगों" के पास हमेशा बिना किसी प्रतिबंध के नेटवर्क तक पहुंच होगी। क्या हम सीमित नेटवर्क का उपयोग करके खुद को नुकसान पहुंचा रहे हैं जबकि हमारे प्रतिस्पर्धी ऐसा नहीं कर रहे हैं?

हालांकि, केंद्रीय नैतिक दुविधा लंबी दूरी के लक्ष्य का मुद्दा है। जब हम एक मजबूत एआई बनाते हैं, तो हम इस सवाल का सामना करेंगे: क्या हम नियमित कार्यों को करने के लिए एक उचित प्रणाली का उपयोग कर सकते हैं और इसे एक तरह के गुलाम में बदल सकते हैं? यह प्रवचन, जो अक्सर विज्ञान कथाओं में चर्चा में रहता है, आने वाले दशकों में एक वास्तविक समस्या बन सकता है।

निर्बाध एआई एकीकरण के लिए कंपनियों को क्या करना चाहिए?

दरअसल, AI समस्याओं को हल करने की जिम्मेदारी AI को एकीकृत करने वाली कंपनियों की नहीं, बल्कि इसे विकसित करने वाली कंपनियों की है। तकनीकें उपलब्ध होते ही चुपचाप लागू की जा रही हैं। कुछ खास करने की जरूरत नहीं है - यह प्रक्रिया स्वाभाविक है।

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस संकीर्ण जगहों पर अच्छी तरह से काम करता है जहां यह संचार में किसी व्यक्ति की जगह ले सकता है, जैसे चैट रूम। हां, यह कुछ लोगों के लिए परेशान करने वाला है, लेकिन समय के साथ यह प्रक्रिया अधिक सुलभ और अधिक सुखद हो जाएगी। एक दिन, एआई अंततः मानव संचार शैली को समायोजित कर लेगा और अधिक सहायक बन जाएगा, और प्रौद्योगिकी ग्राहक सेवा में तेजी से शामिल हो जाएगी।

एआई प्री-एनालिटिक्स में भी प्रभावी है जब बड़ी मात्रा में विषम जानकारी को संसाधित किया जाना चाहिए। यह वित्त के लिए विशेष रूप से प्रासंगिक है, क्योंकि हमेशा से विश्लेषकों के विभाग गैर-रचनात्मक लेकिन आवश्यक कार्य में लगे रहे हैं। अब, जब एआई को एनालिटिक्स के लिए लागू करने का प्रयास किया जाता है, तो इस क्षेत्र में दक्षता बढ़ जाती है। वॉल स्ट्रीट पर, वे यह भी मानते हैं कि यह पेशा गायब होना—एआई सॉफ्टवेयर विश्लेषकों का काम कहीं अधिक तेजी से और सस्ते में कर सकता है।

निर्बाध एआई एकीकरण को प्राप्त करने के लिए, कंपनियों को प्रौद्योगिकी को अपनाने से परे एक रणनीतिक दृष्टिकोण अपनाना चाहिए। उन्हें इस पर ध्यान केंद्रित करने की आवश्यकता है अपने कार्यबल को तैयार करना बदलाव के लिए उन्हें AI उपकरणों के बारे में शिक्षित करना और अनुकूलनशीलता की संस्कृति को बढ़ावा देना। इस तरह, नियमित कार्यों में किसी व्यक्ति पर बोझ कम करने से संबंधित सब कुछ विकसित होता रहता है। जब तक AI कार्यान्वयन कंपनियों को प्रतिस्पर्धात्मक लाभ देता है, वे उपलब्ध होते ही नई तकनीकें पेश करेंगे।

महत्वपूर्ण बात यह है कि एआई की दक्षता और इससे उत्पन्न चुनौतियों के बीच संतुलन कायम किया जाए।

वित्त में क्रांति लाने में एआई की क्षमता

वित्तीय बाज़ार में पिछले दशकों से काफ़ी पहले से ही पारंपरिक तरीकों और अन्य तरीकों के रूप में AI का इस्तेमाल किया जाता रहा है। उदाहरण के लिए, कुछ साल पहले, हाई-फ़्रीक्वेंसी ट्रेडिंग (HFT) का विषय विशेष रूप से प्रासंगिक हो गया था। यहाँ, AI और न्यूरल नेटवर्क का इस्तेमाल बाज़ार की सूक्ष्म संरचना का अनुमान लगाने के लिए किया जाता है, जो इस क्षेत्र में त्वरित लेनदेन के लिए महत्वपूर्ण है। और इस क्षेत्र में AI के विकास की संभावना काफी बड़ी है।

जब पोर्टफोलियो प्रबंधन की बात आती है, तो शास्त्रीय गणित और सांख्यिकी का सबसे अधिक उपयोग किया जाता है, और एआई की बहुत अधिक आवश्यकता नहीं होती है। हालांकि, इसका उपयोग, उदाहरण के लिए, एक इष्टतम और अनुकूलित पोर्टफोलियो बनाने के लिए मात्रात्मक और व्यवस्थित विधि खोजने के लिए किया जा सकता है। इस प्रकार, पोर्टफोलियो प्रबंधन में इसकी कम लोकप्रियता के बावजूद, एआई के पास वहां विकास के अवसर हैं। यह तकनीक कॉल सेंटर और ग्राहक सेवाओं में काम करने के लिए आवश्यक लोगों की संख्या को काफी कम कर सकती है, जो विशेष रूप से दलालों और बैंकों के लिए महत्वपूर्ण है, जहां खुदरा ग्राहकों के साथ बातचीत एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाती है।

इसके अलावा, AI जूनियर-लेवल विश्लेषकों के कार्य कर सकता है, खासकर उन कंपनियों में जो कई तरह के उपकरणों का व्यापार करती हैं। उदाहरण के लिए, आपको विभिन्न क्षेत्रों या उत्पादों के साथ काम करने के लिए विश्लेषकों की आवश्यकता हो सकती है। फिर भी, आप डेटा के प्रारंभिक संग्रह और प्रसंस्करण को AI को सौंप सकते हैं, विश्लेषण के केवल अंतिम भाग को विशेषज्ञों पर छोड़ सकते हैं। इस मामले में, भाषा मॉडल फायदेमंद होते हैं।

हालाँकि, इस बाजार में AI की कई क्षमताओं का पहले ही इस्तेमाल किया जा चुका है, और अभी भी केवल छोटे-मोटे सुधार किए जाने की आवश्यकता है। भविष्य में, जब कृत्रिम सामान्य बुद्धिमत्ता (AGI) प्रकट होगी, तो वित्त सहित सभी उद्योगों का वैश्विक परिवर्तन हो सकता है। हालाँकि, यह घटना केवल कुछ वर्षों में ही हो सकती है, और इसका विकास ऊपर वर्णित नैतिक मुद्दों और अन्य समस्याओं को हल करने पर निर्भर करेगा।