विजय मेहता, एक्सपेरियन के EVP और ग्लोबल सॉल्यूशंस और एनालिटिक्स के GM – इंटरव्यू सीरीज

विजय मेहता, एक्सपेरियन के कार्यकारी उपाध्यक्ष और ग्लोबल सॉल्यूशंस और एनालिटिक्स के महाप्रबंधक, एक परिवर्तनकारी नेता हैं जिनके पास 20 से अधिक वर्षों का अनुभव है जो नवाचार, प्रौद्योगिकी रणनीति और विकास को बढ़ावा देते हैं। एक्सपेरियन में, उन्होंने एसेंड बिग डेटा प्लेटफ़ॉर्म लॉन्च किया, इनोवेशन और सॉल्यूशंस ग्रुप की स्थापना की और कंपनी के क्लाउड और एआई परिवर्तन का नेतृत्व किया। इससे पहले, सीटीओ और चीफ आर्किटेक्ट के रूप में, उन्होंने उच्च प्रदर्शन वाली टीमों का निर्माण किया, सास समाधान विकसित किए और मजबूत राजस्व वृद्धि को वितरित किया जबकि लागत में कटौती की। उनका करियर बेकर हिल, सैली मे, और रियलमेड में नेतृत्व भूमिकाओं में फैला हुआ है, जो गहरी तकनीकी विशेषज्ञता के साथ रणनीतिक दृष्टि को मिलाता है।

एक्सपेरियन एक वैश्विक नेता है जो उपभोक्ता और व्यवसाय क्रेडिट रिपोर्टिंग, डेटा विश्लेषण, और विपणन सेवाओं में काम करता है, जो 40 से अधिक देशों में संचालित होता है और जिसकी वार्षिक आय 5 अरब डॉलर से अधिक है। कंपनी व्यक्तियों को वित्तीय पहुंच प्राप्त करने में मदद करती है, व्यवसायों को सूचित निर्णय लेने में समर्थन प्रदान करती है, और अर्थव्यवस्थाओं को डेटा, उन्नत विश्लेषण, और उभरती प्रौद्योगिकियों जैसे एआई और क्लाउड प्लेटफ़ॉर्म का लाभ उठाकर समृद्धि प्राप्त करने में मदद करती है।

आप दशकों से एक्सपेरियन की विश्लेषण और एआई क्षमताओं का निर्माण कर रहे हैं। आपको व्यक्तिगत रूप से इस डेटा विज्ञान, जोखिम मॉडलिंग, और उपभोक्ता परिणामों के交 क्या आकर्षित करता है?

मुझे इस क्षेत्र में आकर्षित करने वाली बात यह है कि डेटा और एआई का उपयोग न केवल तकनीकी चुनौतियों को हल करने के लिए किया जा सकता है, बल्कि वास्तविक जीवन में लोगों के वित्तीय जीवन में भी सकारात्मक प्रभाव डाला जा सकता है। अपने करियर की शुरुआत में, मैंने देखा कि विश्लेषण कितना शक्तिशाली हो सकता है जोखिम प्रबंधन में, लेकिन यह भी उपभोक्ताओं के लिए दरवाजे खोल सकता है – क्रेडिट तक पहुंच बढ़ाने, उन्हें धोखाधड़ी से बचाने, और अधिक व्यक्तिगत वित्तीय अवसर प्रदान करने। यह विज्ञान, जटिल समस्या-समाधान, और उपभोक्ताओं पर सकारात्मक प्रभाव का मिश्रण है जो मुझे दशकों से इस काम में बनाए रखता है।

एसेंड प्लेटफ़ॉर्म अब क्लाउड-नेटिव है और मास्टरकार्ड के पहचान सत्यापन डेटा का लाभ उठाता है। यह संयोजन ग्राहकों को धोखाधड़ी रोकथाम और जोखिम निर्णय लेने के तरीके को कैसे बदल दिया है?

मास्टरकार्ड की पहचान सत्यापन प्रौद्योगिकी को एक्सपेरियन एसेंड प्लेटफ़ॉर्म में एकीकृत करने से हमारे ग्राहक धोखाधड़ी और जोखिम निर्णय लेने के तरीके में क्रांति आ गई है। मास्टरकार्ड की सुरक्षित, कुशल पहचान सत्यापन क्षमताओं को एसेंड के उन्नत डेटा विश्लेषण के साथ मिलाकर, वे अब एक ही शक्तिशाली वातावरण में पहचानों को निर्बाध रूप से प्रमाणित कर सकते हैं।

एसेंड में एक गहरा, व्यापक सुविधा सेट है। यह असाधारण अंतर्दृष्टि प्रदान करता है, उन्नत डेटा दृश्यीकरण, और एक सुव्यवस्थित मॉडल विकास प्रक्रिया प्रदान करता है। हमारे ग्राहकों को एसेंड की सभी कार्यक्षमता का लाभ उठाने और अन्य उन्नत विश्लेषण, मॉडलिंग, और निर्णय लेने के कार्यों को तेज़ करने में मदद करने के लिए, हमने पिछले अक्टूबर में अपना वास्तविक समय, एजेंटिक एआई टूल, एक्सपेरियन असिस्टेंट लॉन्च किया।

एक्सपेरियन असिस्टेंट के साथ, व्यवसाय जटिल वित्तीय डेटा के साथ संवादात्मक रूप से बातचीत कर सकते हैं, विश्लेषण को अधिक सुलभ और कार्रवाई योग्य बना सकते हैं। यह उपयोगकर्ता की आसानी से निर्णय लेने की प्रक्रिया को तेज़ करता है, मॉडल-विकास समयरेखा को महीनों से दिनों या घंटों में कम कर देता है, और ग्राहकों को धोखाधड़ी रोकथाम रणनीतियों का परीक्षण, लॉन्च, और परिष्करण तेज़ी से करने में सक्षम बनाता है।

इन नवाचारों के साथ मिलकर, एक्सपेरियन के 1,800 से अधिक क्रॉस-इंडस्ट्री वैश्विक ग्राहक धोखाधड़ी के खिलाफ अपनी रक्षा को मजबूत कर सकते हैं, ग्राहक अनुभव में सुधार कर सकते हैं, और तेज़, बेहतर सूचित जोखिम निर्णय ले सकते हैं, अंततः परिचालन घर्षण को कम करते हुए उत्पादकता और सहयोग को बढ़ावा देते हैं।

एक्सपेरियन लगभग सभी प्रमुख बैंकों और उधारदाताओं को सेवा प्रदान करता है – आप मंच को नवाचार की गति से कैसे तालमेल बिठाते हैं और वास्तविक समय विश्लेषण में?

एक दशक से अधिक समय से, हमने परिवर्तनकारी प्रगति का विकास किया है, जिसमें नो-और लो-कोड एआई समाधानों का पioneering और मौलिक क्रेडिट जोखिम मूल्यांकन मॉडल विकसित करना शामिल है जो वित्तीय समावेशन को बढ़ावा देते हैं।

हमारे पीएच.डी. स्तर के डेटा वैज्ञानिकों और सॉफ़्टवेयर इंजीनियरों की विशेषज्ञता का लाभ उठाकर और एक सहयोगी संस्कृति को बढ़ावा देकर जो कर्मचारी-संचालित नवाचार को प्रोत्साहित करती है, हम तेज़ी से मॉडल, प्रोटोटाइप, और नए प्रौद्योगिकियों का परीक्षण विकसित करते हैं जो तेज़ी से विकसित होते बाज़ार की मांगों और ग्राहकों की अपेक्षाओं के साथ तालमेल बिठाते हैं। यह गतिशील दृष्टिकोण, जो जनरेटिव एआई और मशीन लर्निंग में हमारे गहरे अनुभव के साथ जुड़ा हुआ है, यह सुनिश्चित करता है कि हम डेटा-चालित प्रगति में सबसे आगे रहते हैं जो हमारे ग्राहकों को विकास करने, व्यवसायिक चुनौतियों का समाधान करने, और बेहतर उपभोक्ता अनुभव प्रदान करने में मदद करते हैं।

उदाहरण के लिए, हम एसेंड प्लेटफ़ॉर्म को तेज़ी से विकसित करने के लिए इसकी एआई/एमएल क्षमताओं को निरंतर अद्यतन करते हैं, वास्तविक समय डेटा और भागीदार नवाचारों को एकीकृत करते हैं, और एक लचीला क्लाउड वातावरण प्रदान करते हैं जहां ग्राहक तेज़ी से नए मॉडल बना और तैनात कर सकते हैं – जेनरेटिव एआई और वास्तविक समय निर्णय लेने जैसी प्रगति के साथ तालमेल बिठाते हैं।

एसेंड नए धोखाधड़ी पैटर्न या पहचान खतरों के अनुकूल होने के लिए मशीन लर्निंग का उपयोग कैसे करता है, विशेष रूप से सिंथेटिक पहचानों और डीपफ़ेक्स के युग में?

एक्सपेरियन का एसेंड प्लेटफ़ॉर्म कई संकेतों (क्रेडिट, डिजिटल पहचान, डिवाइस, और व्यवहार डेटा) को मिलाता है और उपयोगकर्ताओं को एमएल मॉडल और निर्णय रणनीतियों को उस डेटा पर बनाने और तैनात करने की अनुमति देता है। यह संयोजन ही है जो इसे नए धोखाधड़ी पैटर्न – जैसे सिंथेटिक आईडी और डीपफ़ेक्स-सहायता प्राप्त प्रतिरूपण – को तेज़ी से और बड़े पैमाने पर पहचानने में मदद करता है।

व्यवसायों को उपभोक्ता अनुभवों को वैयक्तिकृत करने और सुरक्षा और गोपनीयता की रक्षा करते हुए निर्णय लेने में मदद करने के लिए एसेंड कैसे मदद करता है? एसेंड यह उन्नत विश्लेषण को सुरक्षित, एआई-संचालित उपकरणों के साथ जोड़कर करता है। एक्सपेरियन असिस्टेंट व्यवसायों को वित्तीय डेटा के साथ संवादात्मक रूप से बातचीत करने में सक्षम बनाता है, जटिल विश्लेषण को अधिक सुलभ बनाता है।

वास्तविक समय की अंतर्दृष्टि के साथ, हमारे ग्राहक तेज़ी से अपनी विशिष्ट आवश्यकताओं के अनुसार निर्णय ले सकते हैं, उपभोक्ता अनुभवों में सुधार कर सकते हैं, और परीक्षण या लॉन्च करने में तेज़ी ला सकते हैं, सभी जबकि सख्त डेटा गोपनीयता और सुरक्षा प्रोटोकॉल का पालन करते हैं। यह दृष्टिकोण ग्राहकों को उत्पादकता में सुधार करने, सहयोग को बढ़ावा देने, और सुलभ, वैयक्तिकृत सेवाएं प्रदान करने में सक्षम बनाता है।

बाज़ार में कई मंच “एआई निर्णय लेने” का दावा करते हैं। एसेंड को अन्य विश्लेषण या क्लाउड-आधारित क्रेडिट निर्णय लेने के उपकरणों से क्या अलग करता है?

एक्सपेरियन एसेंड इसलिए खड़ा है क्योंकि यह एक्सपेरियन के समृद्ध क्रेडिट और पहचान डेटा को एक अंत-से-अंत एआई/एमएल वातावरण के साथ जोड़ता है – जो उपयोगकर्ताओं को नियंत्रित डेटा पर सीधे मॉडल बनाने, परीक्षण करने और तैनात करने की अनुमति देता है। जेनेरिक प्लेटफ़ॉर्म के विपरीत, यह निर्णय लेने, धोखाधड़ी/पहचान बुद्धिमत्ता, और अनुपालन-तैयार शासन को एक ही स्थान पर एकीकृत करता है, जो बाज़ार और नियामक परिवर्तनों के अनुकूलन में तेज़ी लाने में सक्षम बनाता है।

एसेंड मापने योग्य परिणाम भी प्रदान करता है। वास्तव में, एक स्वतंत्र अध्ययन में पाया गया कि एसेंड वित्तीय संस्थानों को क्रेडिट और धोखाधड़ी निर्णय लेने में काफी सुधार करने में मदद करता है, 183% रिटर्न ऑन इन्वेस्टमेंट प्रदान करता है और 12 महीनों के भीतर स्वयं को भुगतान करता है।

एआई पूर्वाग्रह वित्तीय सेवाओं में एक बढ़ती चिंता है। एक्सपेरियन अपने मॉडलों में, विशेष रूप से क्रेडिट निर्णय लेने या पहचान सत्यापन के लिए उपयोग किए जाने वाले में, संभावित पूर्वाग्रह की पहचान और कम करने के लिए कैसे काम करता है?

हम उत्पाद विकास में एक जिम्मेदार एआई-पहले के दृष्टिकोण को अपनाते हैं, जो न्यायसंगतता, पारदर्शिता, और सुरक्षा को हर मॉडल निर्माण और तैनाती के चरण में एम्बेड करता है।

हम एआई पूर्वाग्रह की पहचान और कम करने के लिए इसे करते हैं bằng cách मॉडलों का विषम प्रभाव के लिए जोरदार परीक्षण करते हैं, पूर्वाग्रहपूर्ण विशेषताओं को बाहर करते या प्रतिबंधित करते हैं, व्याख्यात्मक एआई टूल (जैसे शाप/लाइम) का उपयोग करते हैं, और उत्पादन में न्यायसंगतता की निरंतर निगरानी करते हैं। क्रेडिट और पहचान सत्यापन में, हम जोखिम को कम करने के लिए विविध डेटा संकेतों को परत करते हैं, जैवमेट्रिक उपकरणों को जनसांख्यिकी भर में मान्य करते हैं, और न्यायसंगत उधार नियमों के अनुपालन को सुनिश्चित करते हैं।

आपके ग्राहक एसेंड का उपयोग कैसे कर रहे हैं न केवल धोखाधड़ी को कम करने या अंडरराइटिंग में सुधार करने के लिए, बल्कि अपने ग्राहक आधार को विस्तारित करने और नए वित्तीय उत्पादों को नवाचार करने के लिए?

ग्राहक हमारे एसेंड प्लेटफ़ॉर्म का उपयोग नए ग्राहक खंडों को उन्नत विश्लेषण के साथ उजागर करने के लिए करते हैं, क्रेडिट निर्णय लेने को तेज़ करने के लिए, और जोखिम को बेहतर ढंग से समझने के द्वारा सुरक्षित रूप से क्रेडिट पहुंच का विस्तार करने के लिए। वे इसकी अंतर्दृष्टि का उपयोग वैयक्तिकृत वित्तीय उत्पादों को डिज़ाइन करने और अधिक व्यक्तिगत ग्राहक अनुभव प्रदान करने के लिए भी करते हैं, जो दोनों विकास और नवाचार को बढ़ावा देते हैं।

एक्सपेरियन की वैश्विक पहुंच को देखते हुए, क्या आप क्षेत्रों या वित्तीय प्रणालियों में एआई को अपनाने में अंतर देख रहे हैं? एसेंड कैसे विभिन्न डेटा वातावरणों के लिए अनुकूल है?

एआई को अपनाने में अंतर होता है, जिसमें बाज़ार जैसे अमेरिका और यूके उन्नत क्रेडिट और धोखाधड़ी मॉडल पर ध्यान केंद्रित करते हैं, जबकि उभरते क्षेत्र वित्तीय समावेशन पर प्राथमिकता देते हैं। हमारा एसेंड प्लेटफ़ॉर्म स्थानीय डेटा स्रोतों, नियमों, और बाज़ार की स्थितियों के साथ काम करके अनुकूल है, जो एक लचीला प्लेटफ़ॉर्म प्रदान करता है जो क्षेत्रीय अनुपालन का समर्थन करता है जबकि वैश्विक एआई क्षमताओं को बनाए रखता है।

उदाहरण के लिए, जैसे वित्तीय संस्थान जेनएआई-सक्षम क्षमताओं की ओर तेज़ी से बढ़ रहे हैं, उन्हें वैश्विक मॉडल-जोखिम-प्रबंधन दिशानिर्देशों जैसे एसआर 11-7 (यूएस) और एसएस1/23 (यूके) के अनुपालन के साथ इस कदम को संतुलित करना होगा। एक्सपेरियन असिस्टेंट फॉर मॉडल रिस्क मैनेजमेंट, जो प्लेटफ़ॉर्म में एकीकृत है, वित्तीय संस्थानों को अनुकूलन योग्य, पूर्व-निर्धारित टेम्पलेट, केंद्रीकृत मॉडल शासन भंडार, और पारदर्शी आंतरिक कार्यप्रवाह अनुमोदन प्रदान करता है – उन्हें नियामक दिशानिर्देशों का पालन करने में सक्षम और कुशलता से मदद करता है।

आगे देखते हुए, आप प्लेटफ़ॉर्म जैसे एसेंड को वित्तीय बुनियादी ढांचे की अगली पीढ़ी को आकार देने के लिए कैसे देखते हैं? क्या एआई अंततः डिजिटल वित्त में विश्वास और पहचान की परिभाषा को बदल देगा?

एसेंड वित्तीय बुनियादी ढांचे की अगली पीढ़ी में केंद्रीय होगा जो उन्नत विश्लेषण, विश्वसनीय पहचान बुद्धिमत्ता, और एजेंटिक एआई को मिलाकर तेज़, सटीक, और सुरक्षित निर्णय प्रदान करेगा। एजेंटिक एआई की क्षमता व्यवहार सीखने, तर्क लागू करने, और परिणामों की भविष्यवाणी करने का अर्थ है कि यह जटिल, डेटा-चालित प्रक्रियाओं को मानव क्षमता से परे स्केल और गति पर स्वचालित कर सकता है। भविष्य में “सुरक्षित एआई” फ्रेमवर्क की आवश्यकता होगी – जैसे कि वर्चुअल सहायक जो मानव-नियंत्रित एआई-चालित प्रक्रियाओं को बनाए रखते हैं – यह सुनिश्चित करने के लिए कि अधिकतम प्रभावशीलता के साथ गंभीर निर्णय लेने के लिए मानवों को शामिल किया जाता है। इस प्रकार, एसेंड डिजिटल वित्त में विश्वास और पहचान की परिभाषा को पुनः परिभाषित करने में मदद कर सकता है: स्वचालन और मानव शासन के बीच एक संतुलन जो नवाचार और विश्वास दोनों को बढ़ावा देता है।

साक्षात्कार के लिए धन्यवाद, पाठक जो अधिक जानना चाहते हैं उन्हें एक्सपेरियन पर जाना चाहिए。