बाय-रितेश श्रीवास्तव,
पिछले कुछ वर्षों में, कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) और मशीन लर्निंग (एमएल) के उद्भव से वैश्विक वित्तीय प्रौद्योगिकी उद्योग बहुत प्रभावित हुआ है।
जैसे-जैसे उद्योग तेजी से स्वचालित और डिजिटल रूप से रूपांतरित होता जा रहा है, एआई और एमएल तकनीकों का उपयोग सुरक्षित डिजिटल लेनदेन और व्यक्तिगत वित्तीय सलाह सहित विभिन्न वित्तीय सेवाओं के निर्माण के लिए किया जा रहा है। उद्योग के आंकड़ों के अनुसार, 2021 से 2026 तक 23.17% की चक्रवृद्धि वार्षिक वृद्धि दर के साथ, फिनटेक में एआई के लिए वैश्विक बाजार का आकार 2026 तक 26.67 बिलियन अमेरिकी डॉलर तक पहुंचने की उम्मीद है।
2023 में देखने के लिए फिनटेक उद्योग में कुछ शीर्ष एआई रुझान यहां दिए गए हैं:
मशीनें मनुष्यों पर अधिकार कर लेंगी (शाब्दिक रूप से) – बहुभाषी संवादी चैटबॉट्स का उदय।
आने वाले महीनों में, हम देखेंगे कि चैटबॉट ग्राहकों से उनकी स्थानीय भाषाओं और बोलियों में अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्नों को संभालने के लिए मशीन लर्निंग और एआई का उपयोग करते हैं, जो कॉल सेंटर अक्सर जवाब देने में महत्वपूर्ण समय और संसाधन खर्च करते हैं।
बड़े डेटा का विश्लेषण करके, फिनटेक कंपनियां विशिष्ट ग्राहक प्रश्नों और इंटरैक्शन पैटर्न की पहचान कर सकती हैं और इस जानकारी का उपयोग अपने चैटबॉट्स को प्रशिक्षित करने के लिए कर सकती हैं। पूर्व-प्रोग्राम किए गए सवालों के जवाब देने के अलावा, भावना विश्लेषण चैटबॉट्स को वित्तीय सेवाओं के साथ ग्राहकों के संबंधों को समझने की अनुमति देता है, जिससे ग्राहकों की संतुष्टि और प्रक्रिया स्वचालन में सुधार होता है।
एआई निर्णय लेने की प्रक्रिया में केंद्र की सीट लेगी
एआई को अपनाने के लिए क्रेडिट निर्णय लेना अक्सर पहले क्षेत्रों में से एक है। मैकिन्से के अनुसार, एआई अधिक सटीक क्रेडिट निर्णय लेने के लिए संरचित और असंरचित डेटा के साथ काम करता है और क्रेडिट अनुमोदन प्रक्रिया को सकारात्मक रूप से प्रभावित करता है, जिसमें टर्नअराउंड समय और स्वीकृत आवेदनों का प्रतिशत शामिल है।
2023 में एआई-संचालित क्रेडिट निर्णय लेने के तीन मुख्य तरीके अपनाए जाएंगे:
- क्रेडिट योग्यता: एआई कई उपभोक्ताओं का विश्लेषण करेगा और सटीक रूप से यह निर्धारित करेगा कि कोई विशेष ग्राहक ऋण के लिए पात्र है या नहीं
- सीमा मूल्यांकन: एआई एल्गोरिदम विभिन्न कारकों के आधार पर अधिकतम उधार सीमा निर्धारित करने को स्वचालित करेगा
- मूल्य निर्धारण: एआई-संचालित फिनटेक प्रतिस्पर्धी दरों की पेशकश कर सकता है और बाजार में बदलाव के आधार पर मूल्य निर्धारण को समायोजित कर सकता है
पारंपरिक क्रेडिट जोखिम विश्लेषण अक्सर जटिल सांख्यिकीय मॉडल का उपयोग करता है जो गणितीय समीकरणों के रूप में सुविधाओं के बीच औपचारिक संबंधों को मानता है। इसके विपरीत, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) मशीन लर्निंग (एमएल) विधियों का उपयोग करता है जो नियम-आधारित प्रोग्रामिंग की आवश्यकता के बिना डेटा से सीख सकते हैं। एआई कई प्रकार के शास्त्रीय एमएल एल्गोरिदम और गहन शिक्षण तकनीकों का उपयोग करता है, जिनमें शामिल हैं अनियमित वन विधि, समर्थन वेक्टर मशीन (एसवीएम), के-निकटतम पड़ोसी (केएनएन), और तंत्रिका नेटवर्क (एनएन)सीडीओ/सीडीएस की भूमिका और अधिक महत्वपूर्ण हो जाएगी
जैसा कि फिनटेक कंपनियां डेटा को अपने संचालन का अधिक केंद्रीय हिस्सा बनाना चाहती हैं, मुख्य डेटा अधिकारी (सीडीओ) या की भूमिका शेफ डेटा साइंटिस्ट (सीडीएस) तेजी से रणनीतिक होता जा रहा है। सीडीओ/सीडीएस अंतर्दृष्टि प्रदान करने के लिए जिम्मेदार है जो डेटा-संचालित निर्णय लेने में सक्षम बनाता है और संगठन के समग्र कामकाज पर डेटा के प्रभाव का आकलन करने में मदद करता है। वर्तमान में, इस मूल्यांकन के लिए अभी एक स्थापित ढांचा तैयार होना बाकी है, लेकिन सीडीओ/सीडीएस इस भूमिका को निभाने के लिए अच्छी स्थिति में हैं।
बड़े पैमाने पर डेटा की तैनाती और तकनीकी परिपक्वता में सुधार के कई निहितार्थ हो सकते हैं। सीडीओ/सीडीएस विकसित नियामक परिदृश्य के साथ इन प्रयासों को संरेखित करने और एक खुली और पारदर्शी डेटा संस्कृति स्थापित करने में मदद करने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाएंगे जो संगठनात्मक और कार्यात्मक साइलो को पार करती है।
डेफी और ब्लॉकचेन धमाके के साथ वापस आएंगे
विकेंद्रीकृत वित्त (DeFi) एक उभरती हुई वित्तीय तकनीक है जो क्रिप्टोकरंसी द्वारा उपयोग किए जाने वाले सुरक्षित वितरित लेजर पर आधारित है।
विकेंद्रीकृत वित्त (DeFi), जिसका उद्देश्य पीयर-टू-पीयर लेनदेन को तत्काल और मुफ्त बनाना है, महंगे, धीमे अंतरराष्ट्रीय भुगतानों की मौजूदा चुनौतियों का समाधान करना, फिर से प्रचलन में आने की उम्मीद है।
उपयोगकर्ताओं की सेवा करने के लिए DeFi की वास्तविक क्षमता अनुप्रयोगों और साथ ही पारिस्थितिक तंत्र की सेवा करने की क्षमता में निहित है। इसके अतिरिक्त, यह DeFi लेगो की बहुमुखी प्रतिभा है जो उन्हें वेब 3.0 पारिस्थितिकी तंत्र को शक्ति प्रदान करने के लिए सही बुनियादी ढांचागत उपकरण बनाती है, जिन्हें भरोसेमंद, ऑन-चेन वित्तीय सेवाओं और गहरी तरलता की आवश्यकता होती है।
निष्कर्ष
ऐसा लग सकता है कि एआई भविष्य की तकनीक है, लेकिन यह लगभग 50 वर्षों से अधिक समय से है। पहला एआई 1956 में पेश किया गया था, और अब व्यवसायों के लिए इसकी क्षमता को पूरी तरह से समझने और विश्व स्तर पर इसका उपयोग करने का समय है। एआई फिनटेक फर्मों को और अधिक सफल बना सकता है, और जो कंपनियां इसे नहीं अपनाती हैं, वे प्रतिस्पर्धा में बने रहने के लिए संघर्ष कर सकती हैं। अब एआई के साथ जुड़ने से उन्हें प्रतिस्पर्धात्मक लाभ मिलेगा और उन्हें दौड़ में आगे बढ़ने की अनुमति मिलेगी। साथ ही, एआई के साथ, कंपनियां सर्वश्रेष्ठ-इन-क्लास फिनटेक उत्पादों का निर्माण करने में सक्षम होंगी जो नए जमाने के, सुरक्षित और सुरक्षित हैं।
लेखक चीफ डेटा साइंटिस्ट हैं भारतपे.
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