बैंकिंग में जनरेटिव एआई: भविष्य का वादा या वर्तमान प्रचार?

बैंकिंग क्षेत्र के लिए जेनरेटिव एआई की परिवर्तनकारी क्षमता एक ऐसा विषय था जिसे हमने वर्ष की शुरुआत में गहराई से खोजा था। प्रौद्योगिकी क्षेत्र में बवंडर भरी प्रगति के साथ, छह महीने जीवन भर के समान महसूस हो सकते हैं। एक क्षण का समय निकालकर देखना उचित है
वापस जाएँ और आकलन करें कि जेनेरिक एआई ने बैंकिंग उद्योग को कैसे आकार दिया है और प्रभावित किया है। 

जेनरेटिव एआई के वादे का सार मानव-जैसी बातचीत का अनुकरण करने, उपयोगकर्ता से प्रासंगिक और संवादी इनपुट के आधार पर उत्तर और समाधान तैयार करने की इसकी सहज क्षमता में निहित है। इसका अनुप्रयोग उन्नत ग्राहक सेवा से लेकर के माध्यम से होता है
धोखाधड़ी वाले लेनदेन का शीघ्र पता लगाने और रोकथाम में मदद करने के लिए अनुकूलित उत्पाद पेशकश। मुख्य विचार अभी भी पारंपरिक बैंकिंग अनुभव को उन्नत करना, उसमें जवाबदेही, वैयक्तिकरण और सुरक्षा शामिल करना है। 

लेकिन अब हमें यह सवाल पूछना चाहिए - क्या बैंकिंग में जेनरेटिव एआई गेम-चेंजर है या सिर्फ उद्योग में चर्चा है? संक्षेप में, मुझे लगता है कि मैं गार्टनर के प्रचार चक्र से सहमत हूं कि हम वर्तमान में बढ़ी हुई उम्मीदों के चरम के करीब हैं। इस प्रकार, व्यवसाय का परिणाम और कुल मिलाकर
जेनेरिक एआई के कार्यान्वयन के लिए व्यावसायिक मामला महत्वपूर्ण है। 

जैसे-जैसे साल आगे बढ़ा, बैंकों के साथ-साथ प्रौद्योगिकी कंपनियों द्वारा बैंकिंग के विभिन्न क्षेत्रों में जेनेरिक एआई क्षमता को एकीकृत करने के शुरुआती चरण में अपनाने के कई उदाहरण सामने आए हैं। इष्टतम, और सर्वथा संभव, परिणाम एक से बदल गया है
चैटबॉट केवल ग्राहक के प्रश्न का उत्तर दे रहा है; उस चैटबॉट को अब ग्राहकों की भावनाओं की बारीकियों को समझने, वास्तविक समय के समाधान की पेशकश करने और कई मामलों में, प्रश्नों को सामने आने से पहले ही दूर करने के लिए स्थापित किया जा सकता है। प्रौद्योगिकी की क्षमता
समझें कि संदर्भ में काफी सुधार हुआ है, जिससे गलत संचार की घटनाओं को कम करने के विकल्प सामने आए हैं। 

धोखाधड़ी का पता लगाने और रोकथाम का मूल्य प्रस्ताव भी है। पारंपरिक धोखाधड़ी का पता लगाने वाली प्रणालियाँ ज्ञात पैटर्न के आधार पर काम करती हैं। इस प्रकार, जेनरेटिव एआई नई और विकसित हो रही धोखाधड़ी वाली तकनीकों को पहचानने के लिए मॉडलों को प्रशिक्षित करने के लिए सिंथेटिक डेटासेट बना सकता है
धोखाधड़ी का पता लगाने वाली प्रणालियों की मजबूती बढ़ाना। 

क्रेडिट जोखिम में, वास्तविक दुनिया की क्रेडिट स्थितियों को प्रतिबिंबित करने वाले सिंथेटिक डेटा उत्पन्न करने की प्रौद्योगिकी की क्षमता बैंकों को अधिक परिष्कृत निर्णय लेने की प्रक्रिया को बढ़ावा देते हुए गहरी अंतर्दृष्टि प्रदान कर सकती है। इसके अलावा, विविध ग्राहक व्यवहारों का अनुकरण करके,
बैंक अधिक सटीकता के साथ ग्राहकों की जरूरतों का अनुमान लगा सकते हैं, इस प्रक्रिया में अपनी सेवाओं को बेहतर बना सकते हैं, लेकिन सबसे महत्वपूर्ण बात यह है कि वे अपने क्रेडिट निर्णय को अनुकूलित कर सकते हैं। 

हालाँकि, जेनेरिक एआई अपनी चिंताओं के साथ आता है। जबकि सिंथेटिक डेटा एक शक्तिशाली उपकरण हो सकता है, कठोर सत्यापन के बिना इस पर अत्यधिक भरोसा करने से भ्रामक परिणाम हो सकते हैं। वास्तविक दुनिया के डेटा की अपनी बारीकियाँ होती हैं, जिन्हें हमेशा पूरी तरह से कैप्चर नहीं किया जा सकता है
जनरेटिव मॉडल द्वारा. 

इसके अतिरिक्त, सिंथेटिक व्यक्तिगत वित्तीय डेटा उत्पन्न करना, भले ही उसकी पहचान न हो, नैतिक चिंताएँ पैदा कर सकता है। मॉडल प्रशिक्षण के लिए यथार्थवादी डेटा का अनुकरण करने और व्यक्तिगत डेटा अधिकारों का उल्लंघन करने के बीच एक महीन रेखा है। स्रोतों की पारदर्शिता और
डेटा पर नियंत्रण अधिक महत्वपूर्ण हो जाएगा। इसके अलावा, नियामक बड़े पैमाने पर सिंथेटिक डेटा पर आधारित वित्तीय मॉडल से सावधान रहेंगे, और पूर्वाग्रह से बचने के लिए नियंत्रण और परीक्षण को समझना चाहेंगे, उसी तरह जैसे वे क्रेडिट नीति के मूल्यांकन को मानते हैं।
आवेदन पत्र। वे एआई मॉडल कैसे संचालित होते हैं, इस पर अधिक पारदर्शिता की मांग करेंगे, जिससे बैंकों के लिए चुनौतियां खड़ी हो जाएंगी, जिन्हें जटिल एआई निर्णयों को समझाने में कठिनाई हो सकती है। 

निष्कर्षतः, बैंकिंग में जेनेरिक एआई स्पष्ट रूप से एक प्रचलित प्रवृत्ति नहीं होने जा रही है - यह अपार संभावनाओं वाला एक उपकरण है। लेकिन, किसी भी उपकरण की तरह, इसका मूल्य इस बात से आंका जाता है कि इसका उपयोग कितने प्रभावी ढंग से किया गया है और व्यावसायिक परिणाम और सुधार प्राप्त हुए हैं। यह है
यह सब कुछ नहीं है, और वांछित परिणाम प्राप्त करने के लिए इसे अक्सर अन्य एआई मॉडल और प्रौद्योगिकी के साथ संयोजित करने की आवश्यकता होगी। हालांकि इसके संभावित मूल्य का खंडन नहीं किया जा सकता है, लेकिन अपेक्षाओं पर काबू पाना और नुकसान के प्रति सतर्क रहना महत्वपूर्ण है।

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• स्रोत: https://www.finextra.com/blogposting/25368/generative-ai-in-banking-future-promise-or-present-hype?utm_medium=rssfinextra&utm_source=finextrablogs