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इन एआई विशेषज्ञों का मानना ​​है कि 5 रुझान भुगतान और वाणिज्य को बदल सकते हैं

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इन एआई विशेषज्ञों का मानना ​​है कि 5 रुझान भुगतान और वाणिज्य को बदल सकते हैं
अपने उद्योगों में सबसे आगे रहने वाले व्यवसायों के लिए, कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) अपरिहार्य हो गई है। 
An अपरिहार्य निश्चितता, अर्थात्। 
इसीलिए, पिछले पांच महीनों से, PYMNTS प्रत्येक सप्ताह विभिन्न एआई विशेषज्ञों, नवप्रवर्तकों और उद्यमियों के साथ बैठ रहा है और प्रौद्योगिकी के प्रभाव पर उनके विचार प्राप्त कर रहा है। कनेक्टेड अर्थव्यवस्था - साथ ही वे क्षितिज पर क्या देखते हैं क्योंकि नवाचार आगे बढ़ता है, और भुगतान और वाणिज्य दोनों में क्रमिक परिवर्तन होता है। 
हमने एक दर्जन से अधिक वार्तालापों से क्या सीखा है PYMNTS "एआई इफ़ेक्ट" श्रृंखला यह है कि ये विशेषज्ञ, जो विभिन्न क्षेत्रों से आए हैं, उद्यम के भीतर एआई के विशिष्ट शक्तिशाली अनुप्रयोगों के बारे में पांच सामान्य सूत्र देखते हैं।
पहला यह है कि जेनरेटिव एआई (जेनएआई) क्षमताओं ने मौलिक रूप से उस तरीके को बदल दिया है जिससे व्यक्ति और व्यवसाय कंप्यूटर और सूचना के साथ बातचीत करने में सक्षम हैं। 

एआई और डिजिटल इंटरफेस: एक नया सूचना युग 

कंप्यूटर और डिजिटल प्रौद्योगिकी के उदय ने हमारे जीने और व्यवसाय करने के तरीके को बदल दिया है। और यह परिवर्तन उपभोक्ताओं और व्यवसायों के व्यवहार में बदलाव से प्रेरित था कि कैसे उपभोक्ताओं और व्यवसायों ने जानकारी बनाई, संग्रहीत की और उस तक पहुंच बनाई - अधिकांश भाग के लिए, मनुष्यों को उनके साथ उत्पादक रूप से जुड़ने के लिए कंप्यूटर की तरह व्यवहार करने के लिए मजबूर किया। 
लेकिन GenAI की क्षमताएं इसे बदलने की क्षमता रखती हैं। 
“कंप्यूटर अब कर सकते हैं इंसानों की तरह व्यवहार करें. वे व्यक्त कर सकते हैं, वे लिख सकते हैं और एक इंसान की तरह संवाद कर सकते हैं।" बीरूड शेठ, कन्वर्सेशनल एआई प्लेटफॉर्म के सीईओ गुप्शप, PYMNTS को बताया। “किसी ने कभी नहीं सोचा था कि पूरे इतिहास में एक बुलडोज़र इंसान, आग या किसी पूर्व आविष्कार की तरह व्यवहार कर सकता है। एआई ने समाज को इस तरह से एनिमेटेड किया है जैसा पहले किसी अन्य तकनीक ने नहीं किया है।
“सामान्य तौर पर बड़े भाषा मॉडल बेहद अच्छे होते हैं मनुष्यों के साथ बातचीत करना, डेटा एकत्र करना और ज्ञान और डेटा को सुलभ बनाना," एक प्रकार का अखरोट सीईओ और सह-संस्थापक ज़ोहर ब्रोंफ़मैन श्रृंखला "एआई इफ़ेक्ट" के लिए बातचीत के दौरान PYMNTS को बताया। "वे मानवता द्वारा बनाई गई सबसे अच्छी तकनीक हैं जो ज्ञान को सुलभ बनाने में मदद करती हैं।"
“जेनरेटिव एआई बहुत शक्तिशाली है क्योंकि यह है सभी के लिए AI लाना ... फोर्ड कारों से पहले, किसी के पास कार नहीं थी, और फिर अचानक हर किसी के पास कार थी - और हमें फ्रीवेज़, मैकेनिक्स मिले, इसने बहुत अधिक नवाचार को प्रेरित किया," अकली एडजाउते, वेंचर कैपिटल फंड के संस्थापक और सामान्य भागीदार घातांक, पीआईएमएनटीएस को बताया।
दूसरा, विशेषज्ञ सार्वभौमिक रूप से सहमत हैं कि एआई सिस्टम व्यवसायों को नई दक्षता हासिल करने और मौजूदा वर्कफ़्लो को सुव्यवस्थित करने का एक अद्वितीय तरीका प्रदान करता है। 

एआई और कार्य समापन: कठिन कार्यप्रवाह के लिए एक प्रयास

हालांकि एआई में दिलचस्पी का मौजूदा विस्फोट नया लग सकता है, लेकिन पूर्वानुमानित एल्गोरिदम और मशीन लर्निंग सिस्टम की पिछली पीढ़ियां वर्षों से चुपचाप थकाऊ, उच्च-मूल्य वाले कार्य कर रही हैं।
और जबकि आज का AI दोहराए जाने वाले कार्यों को स्वचालित कर सकता है और बेहतर निर्णय लेने, वर्कफ़्लो को सुव्यवस्थित करने और लागत को कम करने के लिए डेटा का लाभ उठा सकता है, GenAI अनुप्रयोगों का पूरा स्पेक्ट्रम और उनके कार्य पूरा करने की तीव्र गति पिछले सिस्टम की क्षमताओं को खत्म कर देती है। 
“हम हमेशा किसी प्रौद्योगिकी के पहले तीन वर्षों को अधिक महत्व देते हैं, और गंभीर रूप से कम आंकना 10 साल का समय क्षितिज,'' जेक जोरानस्टैडपर सीईओ बुशल, PYMNTS को बताया।
" ChatGPT हर किसी के दिमाग में लाइट बल्ब बंद हो गया, और इसने कृत्रिम बुद्धिमत्ता और अत्याधुनिक गहन शिक्षा को सार्वजनिक चर्चा में ला दिया।'' एंडी हॉक, उत्पाद और रणनीति के वरिष्ठ उपाध्यक्ष सेरेब्रल, PYMNTS को बताया।
“और एक से उद्यम दृष्टिकोणहॉक ने कहा, "कई फॉर्च्यून 1000 सीआईओ और सीटीओ के दिमाग में भी बिजली का बल्ब बुझ गया।" “ये जेनरेटिव मॉडल समय श्रृंखला डेटा का अनुकरण करने जैसे काम करते हैं। वे वित्त और कानूनी जैसे अनुप्रयोगों के लिए भाषाओं और दस्तावेजों को वर्गीकृत कर सकते हैं। उनका उपयोग व्यापक डोमेन में ऐसे कार्यों के लिए भी किया जा सकता है, जैसे शोधकर्ताओं को नई फार्मास्युटिकल थेरेपी विकसित करने में मदद करना या इलेक्ट्रॉनिक स्वास्थ्य रिकॉर्ड को बेहतर ढंग से समझना और विशेष उपचारों से स्वास्थ्य परिणामों की भविष्यवाणी करना।
“यदि आप ऐसे क्षेत्र में जाते हैं जहां डेटा वास्तविक है, विशेष रूप से भुगतान उद्योग में, चाहे वह क्रेडिट जोखिम हो, चाहे वह चूक हो, चाहे वह एएमएल [एंटी-मनी लॉन्ड्रिंग] हो, चाहे वह धोखाधड़ी की रोकथाम हो, चाहे भुगतान से संबंधित कुछ भी हो... एआई कर सकता है बहुत सारा लाभ लाएं,'' एक्स्पोनियन के एडजाउते ने PYMNTS से कहा। 
सीधे शब्दों में कहें, जैसे जेम्स क्लॉ, मुख्य प्रौद्योगिकी अधिकारी और सह-संस्थापक रॉबिन ए.आई, PYMNTS को बताया, “वकील जो AI का उपयोग करते हैं हम उन वकीलों को प्रतिस्थापित करने जा रहे हैं जो ऐसा नहीं करते हैं, बजाय इसके कि AI सभी वकीलों को प्रतिस्थापित कर दे।''
लेकिन हालाँकि AI आसान है, लेकिन ऐसा नहीं है कि आसान। तीसरी बात जो विशेषज्ञों ने पीवाईएमएनटीएस पर जोर दी, वह यह थी कि हर कंपनी "एआई अपनाने के लिए तैयार" पैमाने पर 10 में से एक नहीं है, और प्रौद्योगिकी की तैनाती के आसपास प्रतिभा और संसाधन अंतराल को संबोधित करने की आवश्यकता होगी। 

एआई अपनाने के लिए तैयार होना: पहला कदम उठाना 

वहाँ बहुत सारे व्यवसाय हैं। और कुछ कंपनियों के पास परिपक्व डेटा प्रथाएं और परिष्कृत इंजीनियरिंग टीमें हो सकती हैं, जो उन्हें न्यूनतम घर्षण के साथ एआई आउटपुट को मौजूदा व्यावसायिक प्रक्रियाओं में एकीकृत करने में सक्षम बनाती हैं। लेकिन अधिकांश कंपनियां ऐसा नहीं करतीं - और अपने संगठन के लाभ के लिए प्रभावी ढंग से और जिम्मेदारी से एआई सिस्टम का लाभ उठाने के लिए, उन्हें इस अंतर को कम करने से पहले इसे संबोधित करना होगा। 
"कई बड़े उद्यमों के पास असाधारण डेटा संपत्तियां हैं, लेकिन डेटा जो इन मॉडलों में से किसी एक को प्रशिक्षित करने के लिए उपयोग करने के लिए तैयार है - चीजें जैसे कि क्या यह साफ है, डी-डुप्लिकेट है, और क्या वे जानते हैं कि इसे कैसे टोकन किया जाए और इसे एक में फीड करने के लिए तैयार किया जाए इन एआई मॉडलों में से - यह एक अलग मामला है," सेरेब्रस' ओल PYMNTS को बताया, यह देखते हुए कि दुनिया भर में ऐसे लोगों का प्रतिशत छोटा है जो एआई सिस्टम बनाना जानते हैं।
As एड्रियन औनपर सीईओ आगे, ने PYMNTS को बताया, “चीजें होनी चाहिए AI की दुनिया के लिए बनाया गया उस एआई को काम करने और स्केल करने के लिए।
"मैं पिछले 20 वर्षों से अधिक समय से कृत्रिम बुद्धिमत्ता और मशीन लर्निंग (एमएल) क्षेत्र में हूं।" योव अमीएल, फ्रेट ब्रोकरेज प्लेटफॉर्म और थर्ड-पार्टी लॉजिस्टिक्स कंपनी में मुख्य सूचना अधिकारी आरएक्सओ, PYMNTS को बताया। “जब हम प्रौद्योगिकी का निर्माण करते हैं, तो हम इसे केवल अपने लिए नहीं बना रहे हैं, हम प्रौद्योगिकी का निर्माण करते हैं व्यवसाय में मदद करने के लिए," लेकिन जैसा कि हम "प्रौद्योगिकी को अधिक से अधिक निर्णय लेने की शक्ति दे रहे हैं... हमें यह सुनिश्चित करने की आवश्यकता है कि यदि मशीनें किसी कारण से ये निर्णय लेने में असमर्थ हैं, तो हम कार्य करने की क्षमता से वंचित न रहें।"
ये चिंताएँ अगले बड़े विषय पर आधारित हैं जिसे विशेषज्ञों ने चिह्नित किया है: एंटरप्राइज़ एआई सिस्टम के आसपास अनुपालन और शासन कार्यक्रमों के निर्माण की आवश्यकता, साथ ही साथ उनकी सुरक्षा सुनिश्चित करना। 

अगला कदम उठाना: डेटा सुरक्षा सुनिश्चित करना और एक गवर्नेंस प्रोग्राम बनाना

यहां तक ​​कि एआई को तस्वीर से हटाकर भी, कई संगठन परिष्कृत सॉफ्टवेयर समाधानों को एकीकृत करते समय गुणवत्ता नियंत्रण, शासन, अनुपालन और साइबर सुरक्षा जैसे मुद्दों से जूझ सकते हैं। 
एआई उन जरूरतों को पूरा करता है। 
"पारंपरिक एमएल आमतौर पर पीएचडी या अच्छी तरह से प्रशिक्षित डेटा वैज्ञानिकों का क्षेत्र था, लेकिन हर कोई केवल साइन अप करके जेनेरिक एआई का उपयोग शुरू कर सकता है," कोजिन ओशिबा, एंड-टू-एंड एआई सुरक्षा मंच के सह-संस्थापक मजबूत खुफिया, ने PYMNTS को बताया, यह समझाते हुए कि यह स्थिति स्वाभाविक रूप से जोखिम पैदा करती है। 
ओशिबा ने कहा, "साइबर सुरक्षा और एआई सुरक्षा के बीच हम एक अंतर देखते हैं।" “सीआईएसओ साइबर सुरक्षा के विभिन्न घटकों को जानते हैं, जैसे डेटाबेस सुरक्षा, नेटवर्क सुरक्षा, ईमेल सुरक्षा इत्यादि, और प्रत्येक के लिए, वे एक समाधान रखने में सक्षम हैं। लेकिन एआई के साथ, एआई सुरक्षा के घटक और प्रत्येक के लिए क्या करने की आवश्यकता है व्यापक रूप से ज्ञात नहीं है. जोखिमों और आवश्यक समाधानों का परिदृश्य अस्पष्ट है।”
एआई को एकीकृत करना केवल आधी लड़ाई है। पहेली के दूसरे पक्ष में यह सुनिश्चित करना शामिल है कि एआई प्रणाली को वास्तविक व्यावसायिक समस्या पर लागू किया जा रहा है - और इसके परिणाम प्रयोग करने योग्य और व्यवहार्य हैं। 
पेकन के ब्रोंफमैन ने पीवाईएमएनटीएस से कहा, "एक मॉडल उतना ही अच्छा होता है जितनी समस्या का समाधान करता है।" “और मॉडल को व्यावसायिक समस्या से जोड़ने के लिए न केवल सटीकता की समझ की आवश्यकता है, जो बहुत तकनीकी है, बल्कि प्रभावकारिता की भी समझ है कि एआई मॉडल कितना अच्छा है।” समस्या का समाधान, और इसे व्यावसायिक प्रक्रिया में कैसे एकीकृत किया जाना चाहिए, जो एक अधिक जटिल प्रश्न है।"
लेकिन, जब ये बाधाएं दूर हो गईं, तो विशेषज्ञ इस बात पर सहमत हुए कि चीजें बहुत, बहुत रोमांचक होने लगती हैं - क्योंकि वे सभी भविष्य में जो घटित होते हुए देखते हैं, वह एआई सिस्टम का उद्भव है, जिसका अपना जीवन है और जिसमें न्यूनतम मानवीय हस्तक्षेप की आवश्यकता होती है। 

एजेंटिक एआई सिस्टम का उदय 

हीथर विल्सनके सीईओ क्लारा एनालिटिक्स, PYMNTS को बताया कि वह देखती है एजेंटिक एआई अंतरिक्ष में अगले महान नवाचार के रूप में अनुप्रयोग। ये एजेंटिक एआई सिस्टम निर्णय समर्थन प्रदान करेंगे और नियमित कार्य संभालें, मानव कर्मचारियों को अपने काम के अधिक जटिल पहलुओं पर ध्यान केंद्रित करने की अनुमति देता है।
यह एक भविष्य का दृष्टिकोण है जिसे कई लोगों ने साझा किया है, पेकन के ब्रोंफमैन ने भविष्यवाणी की है कि एआई का भविष्य निर्णय लेने की प्रक्रियाओं को स्वचालित करने और बिना पर्यवेक्षित कार्रवाई करके व्यावसायिक संचालन को अनुकूलित करने में निहित है। 
रॉबिन ए.आईहै क्लो चैट-आधारित इंटरफेस से अधिक एजेंटिक एआई मॉडल में बदलाव की भी भविष्यवाणी की गई है जो प्रदर्शन कार्यों के उत्तर प्रदान करने से आगे बढ़ते हैं।  
उन्होंने कहा, "यह ऐसा कुछ नहीं होगा जिसे आप पूछेंगे और जवाब मिलेगा, बल्कि यह एक ऐसी प्रणाली होगी जिसे आप अपने लिए कुछ करने के लिए कह सकते हैं।" “…केवल उस ईमेल को ड्राफ्ट करने के बजाय, यह ईमेल को ड्राफ्ट कर सकता है और अनुलग्नक प्राप्त कर सकता है और इसे आपके आउटबॉक्स में डाल सकता है और फिर भेजें पर भी क्लिक कर सकता है। मुझे लगता है कि चैट से एजेंटों में बदलाव सबसे रोमांचक चीजों में से एक है जिसे हम अगले साल देखेंगे।

लिंक: https://www.pymnts.com/news/artificial-intelligence/2024/5-trends-these-ai-experts-think-could-change- payment-and-commerce/

स्रोत: https://www.pymnts.com

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