Sunday, July 25, 2021
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वह क्रांति जो भारत के बीएफएसआई क्षेत्र, आईटी न्यूज, ईटी सीआईओ के भविष्य को मजबूत करेगी

उदय चौधरी द्वारा

चौथी औद्योगिक क्रांति ने पूरे विश्व में पुराने स्कूल व्यवसाय मॉडल को अपने कब्जे में ले लिया है। वर्तमान में उद्योग और वर्टिकल के कारोबारी आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) की ओर रुख कर रहे हैं, यंत्र अधिगम (एमएल), इंटरनेट ऑफ थिंग्स (IoT), बड़ा डेटा, और अन्य आधुनिक प्रौद्योगिकियों के संचालन को कारगर बनाने के लिए। वैश्विक बैंकिंग और वित्तीय क्षेत्र कोई अपवाद नहीं हैं जब ग्राहकों को डिजिटल-पहला अनुभव देने के लिए अपने व्यवसाय मॉडल को बदलने की बात आती है।

भारत में बैंकिंग क्षेत्र ने भी एक क्रांतिकारी बदलाव का अनुभव किया है, और बैंकिंग की बहुत परिभाषा बदल गई है। देश ने कई लोगों का उदय देखा है फिनटेक गैर-बैंकिंग वित्तीय कंपनियां (एनबीएफसी)।

के चार अलग-अलग वेरिएंट एनालिटिक्स – वर्णनात्मक, डायग्नोस्टिक्स, भविष्य कहनेवाला, प्रिस्क्रिपटिव एनालिटिक्स तेजी से भारत का अभिन्न अंग बन रहा है बीएफएसआई उद्योग, और एमएल बेंचमार्क सेट करने के लिए काफी समर्थन कर रहे हैं। योजनाओं के सुझाव और विभिन्न परिणामों का विश्लेषण करने के लिए ऐतिहासिक आंकड़ों के आधार पर यह शिक्षण को लागू कर रहा है।

आईडीसी के अनुमानों के अनुसार, 2017 में वैश्विक मशीन सीखने का बाजार $ 1.58B था, और 2024 में $ 20.83B तक पहुंचने की उम्मीद है, 2017 और 2024 के बीच 44.06% की गणना वार्षिक विकास दर (CAGR) में बढ़ रही है। कई बहुमुखी क्षेत्रों के साथ, BFSI के साथ, मशीन लर्निंग एल्गोरिदम पर भरोसा कर रहे हैं डेटा से अंतर्दृष्टि प्राप्त करने के लिए जो व्यवसाय के परिणामों को बेहतर बनाने में मदद करेगा, ग्राहकों के अनुभवों को वैयक्तिकृत करेगा और एक मजबूत साइबर सुरक्षा रणनीति चलाएगा।

भारतीय अर्थव्यवस्था के व्यापार घरानों में से एक ने अपना नवीनतम म्यूचुअल फंड लॉन्च किया है, जो एआई और एमएल द्वारा संचालित है। इस फंड को काफी मात्रा में मॉडल द्वारा समर्थित किया जाता है, जिसे एक साथ जोड़कर एक पूरी स्वचालित प्रक्रिया बनाई जा सकती है। यह निवेश के लिए पोर्टफोलियो बनाने के लिए कई नियम इंजनों और भविष्य कहनेवाला मॉडलों को जोड़ती है जो बाजार के डाउनट्रेंड के दौरान नुकसान को अधिकतम करते हैं और नुकसान को कम करते हैं।

इसकी मशीन भाषा मौजूदा बाजार की स्थितियों और मैक्रो-आर्थिक परिस्थितियों को पोर्टफोलियो के लिए तय करने के लिए भविष्य कहनेवाला एल्गोरिदम के साथ संचालित है जो हर अगले महीने के दौरान बेहतर प्रदर्शन की संभावना है। चयनित पोर्टफोलियो में लंबी स्थिति केवल उन महीनों के लिए ली जाती है जहां अनुमानित रिटर्न सकारात्मक है। दूसरी ओर, महीनों के दौरान जब नकारात्मक रिटर्न की भविष्यवाणी की जाती है, तो रणनीति पहले से आयोजित सकल दीर्घकालिक इक्विटी स्थिति को हेज करने के लिए डेरिवेटिव का उपयोग करती है। एमएल एल्गोरिथ्म भविष्यवाणी के लिए वास्तविक समय में चलता था और फिर हर स्थिति पर बेहतर अपडेट के लिए मोबाइल ऐप के माध्यम से फ्लैश किया गया था। मशीन लर्निंग विभिन्न तेजी से और अधिक सटीक समाधान के लिए विभिन्न अन्य मॉडलों को चलाने के लिए त्वरण का समर्थन करता है।

ऐसा नहीं है कि केवल प्रमुख कारोबारी खिलाड़ी ही इस तरह की पहल कर रहे हैं। अधिक से अधिक कंपनियां धीरे-धीरे ऋण वसूली में मदद करने के लिए ग्राहकों के ऋण मूल्यांकन को विनियमित करने के लिए डेटा संग्रह पर अधिक सटीक क्रेडिट निर्णय मॉडल के लिए एमएल के उपयोग को स्वीकार कर रही हैं। एक प्रमुख फिनटेक, जो BFSI में प्रमुख नामों के लिए डिजिटल परिवर्तन को गति देता है, एमएलआर गले लगाया, भविष्य के विकास के लिए अपने वित्तीय नवाचार लैब्स के माध्यम से आर एंड डी में भारी निवेश कर रहा है।

तकनीकी सहायता के लिए, विभिन्न आईटी कंपनियों द्वारा क्लाउड प्रौद्योगिकी का तेजी से निर्माण किया गया है, जिससे विभिन्न संगठन अपनी क्लाउड रणनीति पर पुनर्विचार कर सकते हैं। इसलिए, संगठन आज, ओपन-सोर्स क्षेत्र में आगे खरीद सकते हैं, और अपना सकते हैं शहद की मक्खी ESG जैसे विषयों के लिए माइक्रोसिस्ट्रिस विकसित करना। जेन-जेड क्लाउड-आधारित सेवाएं बैंकों और वित्तीय संस्थानों को पैसे की स्मार्ट हैंडलिंग के लिए बेहतर मशीन लर्निंग और अन्य एनालिटिक्स टूल को गले लगाने के लिए भी प्रोत्साहित करेंगी।

एक सक्षम, सरल और कुशल समाधान हमेशा घंटे का आह्वान रहा है। जब बाजार के परिदृश्य के तकनीकी पहलू विकास की प्रवृत्ति को दर्शा रहे थे, 2020 के महामारी ने व्यवसाय का संचालन करने के लिए एमएल को अपनी प्राथमिकता बनाने का संकल्प लिया। जबकि सभी उद्योग अप्रत्याशित स्थिति से निपटने की पूरी कोशिश कर रहे हैं, बीएफएसआई कोई अपवाद नहीं था।

भारतीय बैंकों ने कई स्थितियों को बनाए रखने पर ध्यान केंद्रित करने के लिए उपाय किए हैं, जैसे शाखाओं में महत्वपूर्ण कर्मचारियों की देखभाल करना, अस्थायी रूप से कर्मचारियों को फिर से तैयार करना या ग्राहकों से ऑनलाइन पूछताछ करना। कोविद की स्थिति ने वीडियो सहयोग उपकरण, संदेश और चैट सॉफ़्टवेयर और अन्य फिनटेक नवाचारों को लागू करने और ग्राहकों के साथ लाइव इंटरैक्शन जारी रखने के लिए सामाजिक भेद मानदंडों का पालन करने के लिए कई अन्य प्रतिबंधों को जोड़ा है।

BFSI उद्योग बेहतर सेवाओं और समाधानों के लिए मशीन लर्निंग का लाभ उठा सकता है। इसने अपनी बाहों को विभिन्न दिशाओं में फैलाया है और इसके रूप में विकसित होने की संभावना है:

* जोखिम प्रबंधन और धोखाधड़ी का पता लगाना
* ऋण प्रबंधन
* एल्गोरिथम आधारित विपणन
* हर बदलते विनियमन के साथ अनुपालन
* ग्राहकों की संतुष्टि, और इतने पर बढ़ाएँ।

भारत में BFSI को अपग्रेड करने के लिए मशीन लर्निंग के समर्थन में आने की संभावनाएं और गुंजाइश अनंत हैं। यह उन संगठनों के लिए एक गेम-चेंजर होगा जो प्रतिस्पर्धी और लाभदायक बने रहना चाहते हैं। यह पहले से ही इसकी कीमत साबित कर चुका है, और यह बैंकों को लागत में कटौती करने और दक्षता हासिल करने में मदद करने का वादा करता है। जैसा कि अनुमान है, एमएल ने वास्तव में किसी भी भविष्य के तूफान में समर्थन सुनिश्चित करने और कभी-कभी स्थानांतरित भारतीय बीएफएसआई उद्योग में ग्राहकों के लिए उनके मूल्य को फिर से परिभाषित करने के लिए पथ को उकेरा है।

लेखक वरिष्ठ निदेशक, प्रौद्योगिकी हैं, सिनक्रोन

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