वैश्विक अर्थव्यवस्था में हर उद्योग कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) और बड़े डेटा से लाभान्वित होता है। यह केवल कुछ समय की बात थी जब तक बैंकों, वित्तीय संस्थानों और धन प्रबंधन संगठनों ने प्रतिस्पर्धा में बढ़त हासिल करने के लिए इस तकनीक का लाभ नहीं उठाया।
एआई और बिग डेटा के वित्तीय क्षेत्र में कई अनुप्रयोग हैं। उद्योग अधिक डिजिटल रूप से डेटा-संचालित हो जाएगा क्योंकि अधिक बैंक और वित्तीय सेवा कंपनियां एआई और बड़े डेटा समाधानों को अपनाती हैं।
वित्तीय उद्योग में 5 बिग डेटा और एआई अनुप्रयोग
बड़ा डेटा और एआई उद्योग के मूलमंत्र की तरह लग सकते हैं, लेकिन वे काफी सरल हैं। बड़े डेटा समाधान कंपनियों को कच्ची जानकारी को कार्रवाई योग्य अंतर्दृष्टि में क्रमबद्ध करने की अनुमति देते हैं। एआई अधिक जटिल परियोजनाओं को संभालने के लिए कर्मचारियों को मुक्त करने के लिए नियमित, दोहराव या नीरस कार्यों को स्वचालित कर सकता है।
"एआई-संचालित और बड़े डेटा एप्लिकेशन वित्तीय संस्थानों, बैंकों, धन प्रबंधन पेशेवरों और उपभोक्ताओं को अधिक कुशलतापूर्वक और प्रभावी ढंग से काम करने में मदद कर सकते हैं।"
यहां बड़े डेटा और एआई अनुप्रयोगों के उदाहरण हैं जो आने वाले वर्षों में वित्त उद्योग को बदल देंगे।
1. धोखाधड़ी का पता लगाना
वित्तीय संस्थान बहुत सारे डेटा का प्रबंधन करते हैं, जो केवल बढ़ रहा है क्योंकि दुनिया अधिक डिजिटल हो गई है और ग्राहकों की संख्या में वृद्धि जारी है। धोखाधड़ी का पता लगाना वित्तीय क्षेत्र में सर्वोच्च प्राथमिकता है। मानव कर्मचारी विसंगतियों को खोजने के लिए बड़ी मात्रा में जानकारी की छानबीन नहीं कर सकते, लेकिन मशीन लर्निंग (एमएल) और एआई ऐसा ही कर सकते हैं।
एआई-आधारित विसंगति का पता लगाने से वित्तीय कंपनियों को अपने ग्राहकों के लिए धोखाधड़ी की घटनाओं का पता लगाने में मदद मिल सकती है। उदाहरण के लिए, वेल्स फ़ार्गो FICO सॉफ़्टवेयर का उपयोग करता है धोखे के खिलाफ वास्तविक समय में लड़ने के लिए, उपभोक्ताओं और व्यवसायों की रक्षा करना। प्रसिद्ध बैंक ने भी जीता
FICO Choice 2022 उद्योग मोहरा पुरस्कार धोखाधड़ी का पता लगाने की प्रक्रियाओं के लिए ML और AI का उपयोग करने के लिए।
2. संवादी चैटबॉट
संवादी एआई प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी) का उपयोग करने वाले समाधानों का वर्णन करता है, जो आभासी बॉट्स को ग्राहकों के साथ वास्तविक समय, मानवीय बातचीत में संलग्न करने की अनुमति देता है। श्रम की कमी वाली कंपनियां बुनियादी ग्राहक सेवा कार्यों को संभालने के लिए एआई चैटबॉट्स का उपयोग कर सकती हैं, जिससे मानव कर्मचारियों को अधिक सार्थक कार्यों पर ध्यान केंद्रित करने की अनुमति मिलती है।
"वित्तीय उद्योग में संवादी चैटबॉट तेजी से लोकप्रिय हो रहे हैं, विशेष रूप से त्वरित, सहायक ग्राहक सेवा प्रतिक्रियाओं की मांग बढ़ रही है।"
वित्तीय क्षेत्र में एआई चैटबॉट्स का एक प्रमुख उदाहरण बैंक ऑफ अमेरिका की एरिका है। एरिका बैंक के मोबाइल एप्लिकेशन के भीतर एआई-संचालित बॉट है। आभासी वित्तीय सहायक सवालों के जवाब दे सकता है बैंक खातों, क्रेडिट कार्ड आवेदनों, और बहुत कुछ के बारे में। उपयोगकर्ता कई प्रश्नों के लिए ग्राहक सेवा पर कॉल करने से बच सकते हैं, क्योंकि एरिका उन्हें कुशलतापूर्वक उत्तर दे सकती है।
3. वैयक्तिकृत अंतर्दृष्टि
बिग डेटा एनालिटिक्स और एआई का एक अन्य अनुप्रयोग बैंकों के लिए ग्राहकों के वित्तीय प्रबंधन और बैंकिंग अनुभवों को वैयक्तिकृत करने की क्षमता है। प्रतिस्पर्धा भयंकर है - जो संस्थाएँ ग्राहकों को व्यक्तिगत अंतर्दृष्टि प्रदान करती हैं, वे अक्सर दूसरों से बेहतर प्रदर्शन करेंगी।
हालांकि बैंक जानते हैं कि ग्राहकों के लिए व्यक्तिगत जानकारी कितनी मूल्यवान है, केवल 16% के पास मानक प्रोटोकॉल हैं मैकिन्से के शोध के अनुसार, इसके लिए एल्गोरिदम विकसित करने के लिए।
4. भविष्य कहनेवाला विश्लेषण
प्रिडिक्टिव एनालिटिक्स एक लाभकारी बिग डेटा एप्लिकेशन है जिसका उपयोग बैंक कर सकते हैं। ये समाधान भविष्य की भविष्यवाणी करते हैं जो ग्राहकों और व्यवसायों के लिए उपयोगी होते हैं। वित्तीय सूचना कंपनियां एकत्र करती हैं बेकार हो जाएगा विश्लेषिकी समाधान के बिना, क्योंकि यह कर्मचारियों के समझने के लिए बहुत जटिल और विशाल है।
प्रिडिक्टिव एनालिटिक्स व्यवसायों को बाजार के रुझानों को बेहतर ढंग से समझने, वित्तीय उद्योग में भविष्य के बदलावों का अनुमान लगाने और ग्राहकों को सर्वोत्तम सेवा देने का तरीका निर्धारित करने की अनुमति देता है। यह मानव कर्मचारियों द्वारा किए जाने वाले कुछ कार्यों को अपने हाथों में ले सकता है, जिससे वे अपने संगठनों के लिए अधिक सार्थक परियोजनाओं पर ध्यान केंद्रित कर सकते हैं।
5. विनियामक अनुपालन प्रबंधन
बैंकों को कई नियामक आवश्यकताओं का पालन करना चाहिए। अनुपालन प्रबंधन वित्तीय उद्योग का एक चुनौतीपूर्ण पहलू है, लेकिन फिर भी महत्वपूर्ण है। उदाहरण के लिए, बैंकों को चाहिए एंटी-मनी लॉन्ड्रिंग का पालन करें (एएमएल) विनियम, जो संदिग्ध या कपटपूर्ण गतिविधि को कम करने में मदद करते हैं।
नियामक अनुपालन प्रबंधन प्रक्रियाओं में सहायता के लिए कंपनियां एआई और बड़े डेटा समाधानों की ओर रुख कर रही हैं। ये सिस्टम बैंकों और अन्य वित्तीय संस्थानों को अनुमति देते हैं उनकी अनुपालन प्रक्रियाओं को कारगर बनाने के लिए मानवीय त्रुटि को कम करके और निर्णय लेने को स्वचालित करके।
ये पाँच अनुप्रयोग केवल बदलते वित्तीय क्षेत्र की एक झलक प्रदान करते हैं। कुछ अन्य बुनियादी अनुप्रयोगों में शामिल हैं:
- क्रेडिट जोखिम प्रबंधन
- ट्रेडिंग रणनीतियों का अनुकूलन
- एल्गोरिथम ट्रेडिंग का समर्थन
- हामीदारी और दावों का प्रबंधन
क्योंकि वित्तीय उद्योग विशाल है, आजकल कंपनियों के लिए एआई और बड़े डेटा समाधानों का लाभ उठाने के अंतहीन अवसर हैं।
वित्तीय कंपनियां: बिग डेटा और एआई की शक्ति का लाभ उठाना जारी रखें
अर्थव्यवस्था में कई अन्य क्षेत्रों की तरह, बैंकिंग और वित्तीय सेवा उद्योग डिजिटल तकनीकों पर अधिक निर्भर होता जा रहा है, और बिग डेटा और एआई कोई अपवाद नहीं हैं।
"बैंक और वित्तीय संगठन ग्राहकों को बेहतर सेवा देने, उत्पादकता बढ़ाने और दक्षता बढ़ाने के लिए अपनी पुरानी प्रणालियों को अधिक उन्नत, उच्च-तकनीकी समाधानों में अपग्रेड कर रहे हैं।"
अब बैंकों, धन प्रबंधन पेशेवरों और अन्य वित्तीय-संबंधित कंपनियों के लिए अपने प्रतिस्पर्धियों और ग्राहकों के साथ बने रहने के लिए एआई, एमएल और बड़े डेटा का लाभ उठाने का समय है। यह देखना दिलचस्प होगा कि कैसे एआई और बिग डेटा 2023 और उसके बाद भी वित्तीय सेवाओं के परिदृश्य को बदलते रहते हैं। आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस लगातार उद्योगों को आगे बढ़ा रहा है और बदल रहा है, और कंपनियों को बदलावों के साथ बने रहने में समझदारी होगी।
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