मशीन लर्निंग फॉर इन्वेस्टमेंट मैनेजमेंट 2021

निवेश बैंकिंग का एक अभिन्न अंग है, और यह सबसे 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 अधिक आशाजनक, लाभदायक, स्मार्ट और सुरक्षित हो रहा है। इस लेख में, हम फिनटेक क्षेत्र के लिए इन प्रौद्योगिकियों के भविष्य पर गौर करेंगे और निवेश प्रबंधन के लिए एआई और मशीन लर्निंग के उपयोग पर ध्यान केंद्रित करेंगे।

बैंकिंग में आर्टिफ़िशियल इंटेलिजेंस 2021 – क्या उम्मीद करनी है

वर्तमान में, बैंकिंग में आर्टिफ़िशियल इंटेलिजेंस सबसे आशाजनक प्रौद्योगिकियों में से एक है जिसे विभिन्न उद्देश्यों के लिए उपयोग किया जा सकता है। अनुकूलन, डेटा विश्लेषण और विभिन्न कार्यों को हल करने की क्षमता के कारण, साथ ही लागू करने की किफायती कीमत के कारण, बैंकिंग में एआई और मशीन लर्निंग का उपयोग फिनटेक का एक और रुझान है जो विकसित हो रहा है, जैसा कि इस इन्फोग्राफिक में दिखाया गया है।

बैंकिंग में मशीन लर्निंग के लाभ

बैंकिंग में आर्टिफ़िशियल इंटेलिजेंस और मशीन लर्निंग के मूल्य में यह तेजी से और सबसे महत्वपूर्ण, व्यापक वृद्धि मजबूत आधार 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 होना पड़ता 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 आपको निर्णय लेने के लिए अधिक सक्षम और कम जोखिम वाले निर्णय लेने के लिए विशाल मात्रा में जानकारी का विश्लेषण करने की अनुमति देता है, यहां तक कि उपयोगकर्ता के सोशल नेटवर्क में अनुरोध तक।
• आगे की बढ़त. 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 मामले के अध्ययन पर ध्यान केंद्रित करेंगे ताकि आप अपने व्यवसाय के लिए प्रासंगिक कार्य और एक ही समय में एआई के साथ हल किए जा सकें।
• लागत में कटौती. आपके वित्तीय संस्थान के लिए एआई और एमएल का उपयोग करने के तरीके के आधार पर, यह आपके लिए कुछ लागतों में कटौती कर सकता है। उदाहरण के लिए, अपने समर्थन टीम के एक हिस्से के रूप में रोबो-सलाहकार का उपयोग करने से कर्मचारी 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 प्रौद्योगिकी का एक मानक अनुप्रयोग बन गया है, जबकि नवाचार कैमरे चेहरे की पहचान कर सकते हैं कि ग्राहक के चेहरे के भाव से उसके इरादे झूठे हैं या नहीं।

बैंकिंग में आर्टिफ़िशियल इंटेलिजेंस के मामले के अध्ययन के उदाहरण

बैंकिंग और वित्त के क्षेत्र में इन नवाचारों के व्यावहारिक अनुप्रयोग के लिए, एआई और एमएल का सफलतापूर्वक उपयोग 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 अधिक भुगतान होने पर उपयोगकर्ताओं को सूचित कर सकता है। यहां तक कि अधिक उन्नत चैटबॉट ग्राहकों को उनके बजट योजना, पैसे बचाने और निवेश प्रबंधन में मदद कर सकते हैं।
• जोखिम मूल्यांकन. पैसे से पैसा बनाना हमेशा एक जोखिम भरा प्रक्रिया होती है, इसलिए एआई और एमएल ऋण जारी करने और यह सुनिश्चित करने में मदद कर सकते हैं कि ग्राहक मनी लॉन्ड्रिंग 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 प्रौद्योगिकी का एक मानक अनुप्रयोग नहीं है। इसके अलावा, आर्टिफ़िशियल इंटेलिजेंस आपके कर्मचारियों के इनबॉक्स को फ़िशिंग ईमेल से बचा सकता है, साथ ही मोबाइल बैंकिंग एप्लिकेशन में आपके 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 जैसे एसपीडी ग्रुप के साथ साझेदारी कर सकते हैं ताकि आप अपने सामने आने वाले मुख्य खतरों के आधार पर अपनी धोखाधड़ी रोकथाम प्रणाली बना सकें।
• निवेश प्रबंधन. निवेश प्रबंधन के लिए मशीन लर्निंग के बारे में, नीचे इस विषय पर अधिक जानकारी है।

निवेश प्रबंधन से क्या तात्पर्य है?

इन्वेस्टोपेडिया के अनुसार, “निवेश प्रबंधन वित्तीय संपत्ति और अन्य निवेशों को संभालने से संबंधित है – न कि केवल उन्हें खरीदना और बेचना। प्रबंधन में एक अल्पकालिक या दीर्घकालिक रणनीति बनाना शामिल है जो पोर्टफोलियो धारण को प्राप्त करने और निपटाने के लिए 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?

यदि हम उपरोक्त इन्फोग्राफिक्स पर एक और नज़र डालें, तो हम पाएंगे कि निवेश प्रबंधन के लिए मशीन लर्निंग इस प्रक्रिया के सभी मूलभूत पहलुओं के साथ सहायक हो सकता है।

• नई डेटा फॉर्म को सटीक विश्लेषण के अधीन रखें. आप कभी भी यह सुनिश्चित नहीं कर सकते कि आप सभी जानकारी को ध्यान में रख रहे हैं। इसके बजाय, 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 जो पूर्वाग्रह से मुक्त हो।
• संभावित जोखिमों और अवसरों को स्पष्ट करें. जैसा कि हमने कहा, जोखिम मूल्यांकन निवेश प्रबंधन के लिए मशीन लर्निंग का एक सक्षम लाभ है। इस अवसर के कारण, आप सबसे सुरक्षित निवेश निर्णय ले पाएंगे।
• सटीक भविष्यवाणियां करें. निवेश प्रबंधन के लिए आर्टिफ़िशियल इंटेलिजेंस एक प्रेडिक्टर द्वारा संचालित हो सकता है जो आपको वास्तविक समय और ऐतिहासिक डेटा को ध्यान में रखते हुए संभावित भविष्यवाणियां प्राप्त करने की अनुमति देगा।
• निर्देशित पैरामीटर के अनुसार सर्वोत्तम निर्णय का सुझाव दें. उदाहरण के लिए, यदि आप एक विशिष्ट क्षेत्र में रियल एस्टेट में निवेश का अवसर ढूंढ रहे हैं, तो दो पैरामीटर हैं जिनके द्वारा मॉडल को सर्वोत्तम विकल्पों की तलाश में मार्गदर्शन किया जा सकता है।

निवेश रणनीतियों के मुख्य प्रकार और प्रत्येक के लिए एमएल कैसे उपयोगी हो सकता है

यह देखें कि मशीन लर्निंग और आर्टिफ़िशियल इंटेलिजेंस विभिन्न निवेश रणनीतियों को सुरक्षित और लाभदायक बनाने के लिए कैसे काम कर सकते 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 अतिरिक्त बढ़त हासिल करने के लिए फिनटेक नवाचार का लाभ उठाना चाहिए।