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मशीन लर्निंग फॉर इन्वेस्टमेंट मैनेजमेंट 2021
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निवेश बैंकिंग का एक अभिन्न अंग है, और यह जोखिम भरा हिस्सा भी है। क्या अपने संपत्ति को अन्यायपूर्ण जोखिमों से बचाने और प्रत्येक नए निवेश की दक्षता बढ़ाने का कोई तरीका है? हाँ, बैंकिंग में मशीन लर्निंग और आर्टिफ़िशियल इंटेलिजेंस अपनी सीमाओं को आगे बढ़ा रहे हैं, जिससे यह और भी आशाजनक, लाभदायक, स्मार्ट और सुरक्षित हो रहा है। इस लेख में, हम फिनटेक क्षेत्र के लिए इन प्रौद्योगिकियों के भविष्य पर नजर डालेंगे और निवेश प्रबंधन के लिए एआई और मशीन लर्निंग के उपयोग पर ध्यान केंद्रित करेंगे।
बैंकिंग में आर्टिफ़िशियल इंटेलिजेंस 2021 – क्या उम्मीद करें
अब तक, बैंकिंग में आर्टिफ़िशियल इंटेलिजेंस सबसे आशाजनक प्रौद्योगिकियों में से एक है जिसका उपयोग विभिन्न उद्देश्यों के लिए किया जा सकता है। अनुकूलन, डेटा विश्लेषण और विभिन्न कार्यों को हल करने की क्षमता के लिए बड़े अवसरों के कारण, साथ ही लागू करने के लिए सस्ती कीमत, बैंकिंग में एआई और मशीन लर्निंग का उपयोग एक और फिनटेक रुझान है जो विकसित हो रहा है, इस इंफोग्राफिक के अनुसार।
बैंकिंग में मशीन लर्निंग लाभ
बैंकिंग में आर्टिफ़िशियल इंटेलिजेंस और मशीन लर्निंग के मूल्य में यह तेजी से और सबसे महत्वपूर्ण, व्यापक वृद्धि मजबूत आधारों पर है, क्योंकि ये प्रौद्योगिकियां पूरी तरह से नए और अत्यधिक प्रभावी लाभों का वादा करती हैं।
- उन्नत डेटा विश्लेषण। पहले, बैंकों को सीमित जानकारी तक पहुंच के साथ डेटा का विश्लेषण करने के लिए मजबूर किया गया था। उदाहरण के लिए, जब एक ग्राहक ऋण जारी करने के अनुरोध के साथ आता है, तो निर्णय केवल ग्राहक की आय के बयान, वर्तमान संपत्ति और देनदारियों और उसके क्रेडिट इतिहास के आधार पर किया जाता था। इस समय, बैंकिंग में आर्टिफ़िशियल इंटेलिजेंस बड़ी मात्रा में जानकारी का विश्लेषण करने की अनुमति देता है, यहां तक कि सामाजिक नेटवर्क में उपयोगकर्ता के अनुरोध को भी, अधिक सक्षम और कम जोखिम वाले निर्णय लेने के लिए।
- कटिंग एज एडवांटेज। बैंकिंग में मशीन लर्निंग आपको अधिक प्रतिस्पर्धी बना सकता है, जो कि आप इसकी मदद से हल करना चाहते हैं उस कार्य पर निर्भर करता है। आगे, हम बैंकिंग में आर्टिफ़िशियल इंटेलिजेंस के मामलों पर ध्यान केंद्रित करेंगे ताकि आप अपने व्यवसाय के लिए प्रासंगिक और एक ही समय में एआई के साथ हल की जा सकने वाली कार्य खोज सकें।
- लागत में कटौती। आपके वित्तीय संस्थान के लिए एआई और एमएल का उपयोग करने के तरीके पर निर्भर करते हुए, यह आपके लिए कुछ लागतों में कटौती कर सकता है। उदाहरण के लिए, अपने समर्थन टीम के हिस्से के रूप में रोबो-सलाहकार का उपयोग करने से कर्मचारियों के रखरखाव की लागत कम हो सकती है।
- बेहतर सुरक्षा। बैंकिंग में आर्टिफ़िशियल इंटेलिजेंस को विभिन्न तरीकों से लागू किया जा सकता है यदि आप अधिक सुरक्षा प्राप्त करना चाहते हैं। उदाहरण के लिए, मशीन लर्निंग का उपयोग करके क्रेडिट कार्ड धोखाधड़ी का पता लगाना इस प्रौद्योगिकी का एक मानक अनुप्रयोग बन गया है, जबकि नवाचार कैमरे चेहरे की पहचान कर सकते हैं और यह निर्धारित कर सकते हैं कि ग्राहक के इरादे झूठे हैं या नहीं।
बैंकिंग में आर्टिफ़िशियल इंटेलिजेंस के मामले
बैंकिंग और वित्त के क्षेत्र में इन नवाचारों के व्यावहारिक अनुप्रयोग के लिए, एआई और एमएल का उपयोग सफलतापूर्वक किया जा सकता है:
- ग्राहक सेवा में सुधार। उदाहरण के लिए, एक चैटबॉट ग्राहकों को बैंक की वेबसाइट और एप्लिकेशन के माध्यम से नेविगेट करने में मदद कर सकता है, नियमित भुगतान करने का सुझाव दे सकता है, और उपयोगकर्ताओं को अधिक भुगतान के मामले में सूचित कर सकता है। और भी उन्नत चैटबॉट पहले से ही ग्राहकों को उनके बजट योजना, पैसे बचाने और निवेश प्रबंधन में मदद कर रहे हैं।
- जोखिम मूल्यांकन। पैसे से पैसा बनाना हमेशा एक जोखिम भरा प्रक्रिया है, इसलिए एआई और एमएल ऋण जारी करते समय जोखिमों का सही मूल्यांकन करने में मदद कर सकते हैं, और यह सुनिश्चित कर सकते हैं कि ग्राहक मनी लॉन्डरिंग और आतंकवादी वित्तपोषण में शामिल नहीं है। इसके अलावा, निवेश प्रबंधन और जोखिम मूल्यांकन के लिए मशीन लर्निंग भी बहुत उपयोगी है।
- एआई और मशीन लर्निंग के साथ धोखाधड़ी का पता लगाना। मशीन लर्निंग का उपयोग करके क्रेडिट कार्ड धोखाधड़ी का पता लगाना इस प्रौद्योगिकी का एकमात्र उदाहरण नहीं है। इसके अलावा, आर्टिफ़िशियल इंटेलिजेंस आपके कर्मचारियों के इनबॉक्स को फ़िशिंग ईमेल से बचा सकता है, साथ ही मोबाइल बैंकिंग एप्लिकेशन में ग्राहकों के डेटा को सुरक्षित रख सकता है। वैकल्पिक रूप से, आप एक तैयार सुरक्षा समाधान का उपयोग कर सकते हैं या धोखाधड़ी का पता लगाने में विशेषज्ञता वाली कंपनी के साथ साझेदारी कर सकते हैं जैसे कि एसपीडी ग्रुप अपने स्वयं के धोखाधड़ी रोकथाम प्रणाली बनाने के लिए जो आपके सामने आने वाले मुख्य खतरों पर आधारित है।
- निवेश प्रबंधन। निवेश प्रबंधन के लिए मशीन लर्निंग के बारे में अधिक जानकारी निम्नलिखित है।
निवेश प्रबंधन का क्या अर्थ है?
इन्वेस्टोपेडिया के अनुसार, “निवेश प्रबंधन वित्तीय संपत्ति और अन्य निवेशों को संभालने को संदर्भित करता है – न कि केवल उन्हें खरीदना और बेचना। प्रबंधन में एक छोटी या लंबी अवधि की रणनीति बनाना शामिल है जिसमें पोर्टफोलियो धारण को प्राप्त करना और निपटाना शामिल है। इसमें बैंकिंग, बजटिंग और कर सेवाएं और कर्तव्य भी शामिल हो सकते हैं।”
एमएल और एआई निवेश प्रबंधन को कैसे लाभान्वित कर सकते हैं?
अगर हम उपरोक्त इंफोग्राफिक्स पर एक और नज़र डालें, तो हम देखेंगे कि निवेश प्रबंधन के लिए मशीन लर्निंग इस प्रक्रिया के सभी मूलभूत पहलुओं के साथ मददगार हो सकती है।
- सटीक विश्लेषण के लिए नए रूपों के डेटा को विषय बनाएं। आप कभी भी यह सुनिश्चित नहीं कर सकते कि आप सभी जानकारी को ध्यान में रख रहे हैं। इसके बदले, एआई गहराई से खुदाई कर सकता है और उन अदृश्य संबंधों को खोज सकता है जो सीधे निवेश लाभों को प्रभावित करते हैं।
- निर्णय लेने की प्रक्रिया में मानव पूर्वाग्रहों के प्रभाव को कम करें। एआई में कोई भावना नहीं है और यह किसी भी निर्णय के प्रति पूरी तरह से उदासीन है। इसका कार्य केवल एक बेहतर सौदे का सुझाव देना है जिसमें पूर्वाग्रह नहीं है।
- संभावित जोखिमों और अवसरों को स्पष्ट करें। जैसा कि हमने कहा, जोखिम मूल्यांकन निवेश प्रबंधन के लिए मशीन लर्निंग का एक सक्षम लाभ है। इसके लिए धन्यवाद, आप सबसे सुरक्षित निवेश निर्णय ले सकते हैं।
- सटीक भविष्यवाणियां करें। निवेश प्रबंधन के लिए आर्टिफ़िशियल इंटेलिजेंस भविष्यवाणीकर्ता से भी संचालित हो सकता है जो आपको वास्तविक और ऐतिहासिक डेटा को ध्यान में रखते हुए संभावित भविष्यवाणियां प्राप्त करने की अनुमति देगा।
- निश्चित पैरामीटर द्वारा निर्देशित सर्वोत्तम निर्णय का सुझाव दें। उदाहरण के लिए, यदि आप किसी विशिष्ट क्षेत्र में रियल एस्टेट में निवेश करने का अवसर ढूंढ रहे हैं, तो दो पैरामीटर हैं जिनके द्वारा मॉडल सर्वोत्तम विकल्पों की तलाश में निर्देशित किया जा सकता है।
निवेश रणनीतियों के मुख्य प्रकार और प्रत्येक के लिए एमएल कैसे उपयोगी हो सकता है
यहाँ बताया गया है कि मशीन लर्निंग और आर्टिफ़िशियल इंटेलिजेंस विभिन्न निवेश रणनीतियों को सुरक्षित और लाभदायक बनाने के लिए कैसे काम कर सकते हैं।
| रणनीति परिभाषा | एमएल और एआई को लागू करने का तरीका | |
| मूल्य निवेश | इस रणनीति का अर्थ है कम मूल्य वाली लेकिन आशाजनक प्रतिभूतियों में निवेश करना। | एमएल और एआई डेटा विश्लेषण और भविष्यवाणी क्षमताओं का उपयोग करके ऐसे शेयरों की तलाश कर सकते हैं। |
| आय निवेश | इस रणनीति का उद्देश्य एक नियमित प्रवाह प्राप्त करना है। | एआई और एमएल का कार्य विभिन्न बाजारों और वर्तमान रुझानों का विश्लेषण करना होगा, जिसका उद्देश्य सबसे पассив आय वादा करने वाले सौदों को खोजना है। |
| विकास निवेश | इस रणनीति का लक्ष्य पूंजी बढ़ाना है। सबसे सरल उदाहरण एक जमा है जिसमें ब्याज पूंजीकरण विकल्प है। | एक एआई-संचालित प्रणाली विभिन्न विकल्पों का विश्लेषण कर सकती है, एक निश्चित अवधि के लिए संभावित पूंजी वृद्धि की गणना कर सकती है, और सभी उपलब्ध विकल्पों में से सबसे अच्छा समाधान सुझा सकती है। |
| छोटे पैमाने पर निवेश | यह रणनीति छोटे बाजार पूंजीकरण वाली कंपनियों के शेयरों में निवेश करने की रणनीति है। | एआई और एमएल सबसे आशाजनक छोटे पैमाने पर कंपनियों के शेयरों की तलाश कर सकते हैं और सुझाव दे सकते हैं। |
| सामाजिक रूप से जिम्मेदार निवेश | यह रणनीति हरित और/या सामाजिक रूप से आशाजनक परियोजनाओं में निवेश करने का सुझाव देती है। | एमएल मॉडल वर्तमान सामाजिक रुझानों का शोध कर सकता है ताकि यह पता लगाया जा सके कि कौन सी परियोजनाएं निवेश करने के लिए सबसे आशाजनक हैं। |
निष्कर्ष
जैसा कि आप देख सकते हैं, मशीन लर्निंग और आर्टिफ़िशियल इंटेलिजेंस बैंकिंग और वित्त के लिए बहुत आशाजनक हैं, खासकर बढ़े हुए जोखिम और गारंटी की कमी के माहौल में, अर्थात निवेश प्रबंधन और बैंकिंग धोखाधड़ी का मुकाबला करने में। 2021 में, आपको इन चुनौतियों पर ध्यान केंद्रित करना चाहिए और फिनटेक नवाचार का लाभ उठाना चाहिए ताकि आप अतिरिक्त बढ़त प्राप्त कर सकें।
