কীভাবে GenAI 'হাইপার-পার্সোনালাইজেশন' এর মাধ্যমে আর্থিক পরিষেবাগুলিকে রূপান্তরিত করছে

মাইকেল হ্যানি, পণ্য কৌশল প্রধান গ্যালিলিও ফাইন্যান্সিয়াল টেকনোলজিস, বলেন, জেনারেটিভ কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার উত্থানের সাথে মিলিত মেশিন লার্নিং ব্যাক-অফিস উত্পাদনশীলতার একটি নতুন যুগের সূচনা করবে এবং শেষ পর্যন্ত কীভাবে আর্থিক পরিষেবা সংস্থাগুলি হাইপার-ব্যক্তিগত অভিজ্ঞতা প্রদানের জন্য ডেটা ব্যবহার করে তা রূপান্তরিত করবে।

Haney এবং PYMNTS-এর মধ্যে কথোপকথন হল "পেমেন্টে পরবর্তী কী: পেমেন্টস এবং GenAI" সিরিজের অংশ।

আমরা এখনও এমন এক যুগে আছি যেখানে আর্থিক পরিষেবা সংস্থাগুলি মেশিন লার্নিং (AI-এর একটি উপসেট) গ্রহণ করছে, তিনি বলেছিলেন। কিন্তু ক্রমবর্ধমানভাবে, সংস্থাগুলি উত্পাদনশীলতা, দক্ষতা এবং গুণমান বাড়াতে তাদের ব্যাক-এন্ড অপারেশনগুলিকে "সুপারচার্জ" করার জন্য জেনারেটিভ এআই এবং মেশিন লার্নিংয়ের দিকে ঝুঁকছে।

যদিও মেশিন লার্নিং এর জন্য মাঝে মাঝে ম্যানুয়াল হস্তক্ষেপের প্রয়োজন হয় কারণ ব্যবহারকারীরা নিজেরাই মডেলগুলিকে পরিবর্তন করে এবং কোনটি সেরা পারফর্ম করছে তা পরীক্ষা করে, মডেলগুলি পরিস্থিতির পরিবর্তনের সাথে সাথে দ্রুত শিখতে এবং মানিয়ে নেওয়ার ক্ষমতা অর্জন করে, হ্যানি ব্যাখ্যা করেন।

মেশিন লার্নিং এর এই ক্ষেত্রটিতে নিউরাল নেটওয়ার্ক নামে পরিচিত কৌশল বিদ্যমান। নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি হল "মানুষের মস্তিষ্ক কীভাবে কাজ করে তা অনুকরণ করার প্রচেষ্টা, এবং তাদের প্রায়শই একাধিক স্তর থাকে," হ্যানি বলেছিলেন। যত বেশি স্তর ব্যবহার করা হবে, তত বেশি ক্ষমতা, দক্ষতা, কর্মক্ষমতা এবং নির্ভুলতা উন্নত করা যেতে পারে।

জেনারেটিভ এআই-এর অগ্রগতি অতীতের "কঠোর এবং অনমনীয় নিয়ম ইঞ্জিন" এর বাইরে মেশিন লার্নিংয়ের সম্ভাবনা তৈরি করেছে যা নির্দিষ্ট ধরণের সামগ্রীর মধ্যে সীমাবদ্ধ ছিল। আধুনিক পদ্ধতিগুলি ট্রান্সফরমার, বা গভীর শিক্ষার মডেলগুলির উপর নির্ভর করে, যা একটি বাক্যে পরবর্তী শব্দটি বা কোন ছবি, ভিডিও বা সঙ্গীত অফার করতে পারে তা অনুমান করতে পারে, হ্যানি বলেন।

"এটি এমন স্তরে মানুষের মতো প্রতিক্রিয়া তৈরি করে যা আমরা আগে কখনও দেখিনি," তিনি বলেছিলেন।

ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজ করা

অর্থপ্রদানের দিকে মনোযোগ কেন্দ্রীভূত করে, হ্যানি বলেন, এআই বিভিন্ন কর্মপ্রবাহ এবং মিথস্ক্রিয়া জুড়ে আর্থিক পরিষেবাগুলিকে রূপান্তর করতে পারে, যার মধ্যে ক্লায়েন্ট সার্ভিসিং - ক্রিয়াকলাপের উত্পাদনশীলতা বৃদ্ধি এবং উন্নত করা। যেহেতু আর্থিক প্রতিষ্ঠান এবং পেমেন্ট প্রসেসরগুলি অনন্য উপায়ে সেই ডেটা ব্যবহার করতে চায়, তাই ভোক্তাদের ডেটা ভাগ করে নেওয়ার অপ্ট-ইন গুরুত্বপূর্ণ হবে, তিনি বলেছিলেন।

"অপারেশনাল দলগুলি ডেটা, রিপোর্ট, ড্যাশবোর্ড এবং সেই প্রকৃতির জিনিসগুলি পছন্দ করে," হ্যানি বলেছিলেন। "তারা প্রাকৃতিক ভাষার প্রশ্নের মাধ্যমে ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশন করার ক্ষমতা পেতে শুরু করেছে।"

এই স্বাভাবিক ভাষার প্রশ্নগুলি মূল্যবান অন্তর্দৃষ্টি প্রদান করতে পারে, যেমন ইন্টেল কীভাবে পেমেন্টের পরিমাণ প্রতিদিন পরিবর্তিত হচ্ছে। অন্যান্য জেনারেটিভ এআই-চালিত প্রযুক্তি, যেমন ভার্চুয়াল সহকারী, গ্রাহক এবং ব্যাঙ্ক কর্মীদের উভয়ের জন্য মূল্য প্রদান করে। উদাহরণস্বরূপ, শত শত পৃষ্ঠার পুরু ম্যানুয়ালগুলি পড়ার পরিবর্তে, কর্মীরা প্রতিক্রিয়ার সময় উন্নত করার সর্বোত্তম উপায় খুঁজে পেতে এবং অন্যথায় গ্রাহকদের পরিষেবা দেওয়ার জন্য তাদের AI-চালিত অ্যাপ্লিকেশনগুলিতে একটি প্রশ্ন টাইপ করতে পারেন। জালিয়াতি প্রতিরক্ষা হল স্বয়ংক্রিয় বিশ্লেষণের মাধ্যমে আরও একটি ব্যবহারের ক্ষেত্রে।

জেনারেটিভ এআই ঋণের সিদ্ধান্ত গ্রহণ এবং অন্যান্য মিথস্ক্রিয়াকেও উন্নত করতে পারে, অ্যাপ্লিকেশন থেকে ক্রেডিট সংগ্রহ পর্যন্ত ঋণ জীবনচক্র ব্যবস্থাপনাকে সমর্থন করে, তিনি বলেন। আরও বাণিজ্যিক সেটিংসে, AI ইতিমধ্যেই বিভিন্ন ব্যাঙ্কের মধ্যে ট্রেজারি ম্যানেজারদের নগদ প্রবাহ এবং সুদের হার পরিবর্তন পরীক্ষা করতে এবং তারল্য ঝুঁকি নেভিগেট করতে সহায়তা করছে।

হাইপার-পার্সোনালাইজেশন হবে এআই-এর একটি প্রাকৃতিক উপ-পণ্য, হ্যানি বলেন, যদিও তিনি সতর্ক করেছিলেন যে পক্ষপাতের বিরুদ্ধে সুরক্ষার জন্য মডেলগুলি অবশ্যই পরীক্ষা করা উচিত। তিনি যোগ করেছেন যে ভোক্তাদের ঐতিহ্যগতভাবে অর্থপ্রদানের বিকল্পগুলির আধিক্যের মাধ্যমে ম্যানুয়ালি নেভিগেট করতে হয়েছিল, ACH থেকে তারে এবং সাম্প্রতিককালে, রিয়েল-টাইম বিকল্পগুলি বিস্তৃত। বিকল্পগুলির মাধ্যমে তাদের দ্রুত গাইড করতে সাহায্য করার জন্য একটি "ইঞ্জিন" থাকা মূল্যবান প্রমাণিত হতে পারে।

"ভোক্তারা প্রায়ই অর্থ স্থানান্তরের বিভিন্ন উপায়ে সম্পূর্ণরূপে অভিভূত হয়," তিনি বলেছিলেন। "তাদের গতি, মূল্য এবং ঝুঁকির ট্রেড-অফের মাধ্যমে তাদের গাইড করার জন্য এবং তারা যে লেনদেনের চেষ্টা করছে তার উপর ভিত্তি করে তাদের বিবেচনা করা উচিত এমন সেরা ধরণের পেমেন্ট রেলের সুপারিশ করার জন্য তাদের এই ইঞ্জিনগুলির প্রয়োজন।"

একইভাবে, বিক্রয়ের স্থানে পরবর্তী সেরা অফারগুলি তৈরি এবং প্রচার করতে কাঠামোগত এবং অসংগঠিত ডেটা এবং রিয়েল-টাইম প্রসঙ্গ ব্যবহার করার সম্ভাবনাও রয়েছে। ক্লায়েন্ট সার্ভিস অপারেশন, মার্কেটিং অপারেশন এবং প্রোডাক্ট ডেভেলপমেন্ট সহ আর্থিক পরিষেবার অনেক দিক জুড়ে নতুন ব্যবহারের ক্ষেত্রেও বিকশিত হচ্ছে।

প্রযুক্তি যেভাবে বিকশিত হচ্ছে তা নতুন সম্ভাবনার দ্বার উন্মোচন করছে।

"আমরা যে জিনিসগুলি দেখতে শুরু করতে যাচ্ছি তার মধ্যে একটি হল নতুন, উল্লম্ব এবং বিশেষায়িত বৃহৎ ভাষার মডেল," হ্যানি বলেন, আরও সিদ্ধান্ত নেওয়ার ক্ষেত্রে ব্যবহার করা হবে সামনের মাস এবং বছরগুলির বৈশিষ্ট্য৷

তিনি ভবিষ্যদ্বাণী করেছিলেন, "শুধুমাত্র মডেলের বাইরেও এই বছর অনেক নতুন এবং আকর্ষণীয় জিনিস ঘটতে চলেছে।"

লিঙ্ক: https://www.pymnts.com/news/artificial-intelligence/2024/how-generative-ai-is-transforming-financial-services-through-hyper-personalization/

সূত্র: https://www.pymnts.com

• এসইও চালিত বিষয়বস্তু এবং পিআর বিতরণ। আজই পরিবর্ধিত পান।
• PlatoData.Network উল্লম্ব জেনারেটিভ Ai. নিজেকে ক্ষমতায়িত করুন। এখানে প্রবেশ করুন.
• প্লেটোএআইস্ট্রিম। Web3 ইন্টেলিজেন্স। জ্ঞান প্রসারিত. এখানে প্রবেশ করুন.
• প্লেটোইএসজি। কার্বন, ক্লিনটেক, শক্তি, পরিবেশ সৌর, বর্জ্য ব্যবস্থাপনা. এখানে প্রবেশ করুন.
• প্লেটো হেলথ। বায়োটেক এবং ক্লিনিক্যাল ট্রায়াল ইন্টেলিজেন্স। এখানে প্রবেশ করুন.
• উত্স: https://www.fintechnews.org/how-genai-is-transforming-financial-services-through-hyper-personalization/