पांच तरीके जनरेटिव एआई भुगतान उद्योग को बदल देगा (ओलिवर टियरल)

भुगतान उद्योग लक्षित विपणन, प्रक्रिया स्वचालन और ग्राहक प्रोफाइलिंग सहित अनुप्रयोगों की एक विस्तृत श्रृंखला में एआई/एमएल प्रौद्योगिकियों का व्यापक उपयोग करता है। धोखाधड़ी की रोकथाम में एआई और एमएल का उपयोग विशेष रूप से आम है, क्योंकि यह धोखाधड़ी रोकथाम टीमों को धोखाधड़ी वाले व्यवहार की पहचान करने और उभरते खतरों की पहचान करने के लिए लेनदेन डेटा की बड़ी मात्रा को परिमार्जन करने में सक्षम बनाता है।

भुगतान उद्योग में कई एमएल विधियों का उपयोग किया जाता है, हालांकि, एक स्थापित स्पष्ट नेता नहीं रहा है। जनरेटिव एआई के उद्भव के साथ यह बदलने वाला हो सकता है, और कई विशेषज्ञों का मानना ​​है कि भुगतान में एआई और एमएल का उपयोग इस तकनीक के कार्यान्वयन के साथ प्रदर्शन के मामले में एक विशाल छलांग लगाने वाला हो सकता है।

जनरेटिव एआई प्रौद्योगिकी का एक बेहद जटिल टुकड़ा है, जो बड़े पैमाने पर गहरे तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग करता है, जटिल पैटर्न पहचान को सक्षम करने के लिए अरबों मापदंडों से बना है, और शुरुआती संकेत हैं कि यह गेम चेंजर हो सकता है। OpenAI ने पहली बड़े पैमाने पर प्रशिक्षित जनरेटिव AI का व्यावसायीकरण किया है,
GPT-3, जिसे एलोन मस्क ने चैटजीपीटी को "डरावना अच्छा" कहा और चेतावनी दी, "हम खतरनाक रूप से मजबूत एआई से दूर नहीं हैं"। हो सकता है उन्होंने इसे सही कहा हो।

GPT-3 के मॉडल को डेटा की खगोलीय मात्रा पर प्रशिक्षित किया गया है - किताबें, इंटरनेट लेख, सोशल मीडिया और स्रोत कोड से सब कुछ। यह एक साधारण संकेत दिए जाने के बाद सीखी गई सामग्री की शैली में अपनी स्वयं की सामग्री भी तैयार कर सकता है। उदाहरण के लिए, एआई को प्रदान किए गए कोड के आधार पर तकनीकी दस्तावेज लिखने के लिए प्रेरित किया जा सकता है, या यह तकनीकी सवालों के साथ-साथ अनुवाद भाषाओं (मानव और प्रोग्रामिंग भाषा दोनों) का उत्तर दे सकता है। भुगतान या धोखाधड़ी की रोकथाम में इस प्रकार की क्षमता का स्पष्ट उपयोग मामला नहीं हो सकता है, लेकिन जनरेटिव एआई जटिल धोखाधड़ी का पता लगाने, डेटा खनन और समाधान विकास चुनौतियों के लिए असंख्य समाधान प्रदान करता है।

धोखाधड़ी और भुगतान उद्योग में यह तकनीक क्या करने में सक्षम हो सकती है? यहां पांच तरीके दिए गए हैं जिनसे जनरेटिव एआई भुगतान उद्योग को बदल देगा।

निर्णय का समर्थन - आज उपयोग में आने वाले कई उपकरण हैं जो निर्णय समर्थन में सहायता करते हैं। डैशबोर्ड विशेष रूप से लोकप्रिय हैं, जो एक ही स्थान पर ढेर सारी जानकारी प्रदान करते हैं। नकारात्मक पक्ष यह है कि अधिकांश निर्णय डैशबोर्ड केवल वही दिखाते हैं जो उन्हें दिखाने के लिए डिज़ाइन किया गया है, और कई नवीनतम डेटा रुझानों को प्रदर्शित करने के लिए पर्याप्त रूप से जल्दी से नहीं बदल सकते हैं। इसका अर्थ यह हो सकता है कि उपयोगकर्ता महत्वपूर्ण जानकारी खो देते हैं जो निर्णय लेने के लिए अधिक विस्तृत तस्वीर प्रदान करने में उपयोगी हो सकती है।

जनरेटिव लैंग्वेज मॉडल निर्णय निर्माताओं को केवल उनके लिए आवश्यक जानकारी का अनुरोध करने में सक्षम करके एक समाधान की पेशकश कर सकते हैं, और इसे एक ऐसे रूप में प्रस्तुत किया जा सकता है जिसे वे आसानी से पचा सकें, साथ ही सबसे अच्छा निर्णय लेने में मदद करने के लिए सहायक साक्ष्य के साथ। जनरेटिव मॉडल भी लाइव डेटा पर प्रतिक्रिया कर सकते हैं और नए, या तेजी से चलने वाले रुझानों के लिए डैशबोर्ड को लगातार अपडेट कर सकते हैं, जिससे तेजी से निर्णय लेने में भी मदद मिलती है।

वास्तविक समय के भुगतान में यह सिस्टम को बड़े पैमाने पर धोखाधड़ी के हमलों पर तेजी से प्रतिक्रिया करने में सक्षम बनाता है, जो अक्सर नई भुगतान विधियों के विरुद्ध किए जाते हैं। एक विशेष भौगोलिक क्षेत्र में, या एक विशिष्ट ग्राहक समूह द्वारा भुगतान विधियों की एक श्रृंखला का उपयोग कैसे किया जा सकता है, यह निर्धारित करने के लिए एक जनरेटिव मॉडल का उपयोग किया जा सकता है, यह दर्शाता है कि आगे निवेश की आवश्यकता हो सकती है।

ज्ञानकोष खोज। किसी संगठन का अधिकांश ज्ञान कई अलग-अलग स्रोतों और स्थानों पर संग्रहीत होता है। प्रलेखन, ईमेल, कार्य टिकट और स्रोत कोड से, बहुत कुछ जाना है और महत्वपूर्ण जानकारी को याद करना बेहद आसान हो सकता है - एक बड़ा भाषा मॉडल सहायता करने में सक्षम होगा। संदर्भ और प्रासंगिक जानकारी के साथ एक विस्तृत सारांश प्रदान करना एक शोधकर्ता को वह सब कुछ प्राप्त करने में सक्षम बनाता है जिसकी उसे बहुत जल्दी आवश्यकता होती है, वह भी एक साधारण संकेत से।

एक डेवलपर जल्द ही एआई से 'भुगतान पद्धति एकीकरण के लिए सभी आंतरिक जानकारी प्रदान करने' के लिए कह सकेगा, जो उन्हें जल्दी से यह समझने में सक्षम करेगा कि पिछली भुगतान विधियों को कैसे एकीकृत किया गया है, और वे नई विधियों को और अधिक तेज़ी से कैसे एकीकृत कर सकते हैं।  

उत्पाद प्रोटोटाइप के लिए कोड जनरेशन। एक साधारण संकेत के साथ, GPT-3 लगभग किसी भी परिदृश्य के लिए नमूना कोड तैयार कर सकता है। हालाँकि इसकी पूरी क्षमता वर्तमान में एक तरह से बंद है, भविष्य में हम जनरेटिव AI को बहुत तेज़ी से प्रोटोटाइप उत्पादों या सुविधाओं का उत्पादन करते हुए देख सकते हैं। डेवलपर्स तब अतिरिक्त, अधिक जटिल सुविधाओं को जोड़ने के लिए आगे बढ़ सकते हैं। एआई तब प्रतिक्रिया ले सकता है और अपनी पिछली प्रतिक्रिया में सुधार कर सकता है, क्योंकि उसके पास अनुवर्ती अनुरोध को बेहतर ढंग से पूरा करने के लिए पहले से पूछी गई कुछ 'स्मृति' है। अंतत: यह डेवलपर्स को बहुत विशिष्ट कार्यक्षमता को परिभाषित करने के लिए प्रेरित कर सकता है, शायद एक कार्यात्मक आवश्यकताओं का दस्तावेज प्रदान करके - और एआई कोड का उत्पादन करेगा, एक परीक्षण वातावरण बनाएगा और तेजी से परीक्षण के लिए प्रोटोटाइप को तैनात करेगा। यह अंततः बहुत सरल भुगतान एकीकरण का कारण बन सकता है, जिससे उन सुविधाओं के लिए बाजार में तेजी से समय आ सके।

GPT-3 कोड में बग खोजने और फिक्स पर समाधान पेश करने में सहायता करने के लिए भी एक बढ़िया टूल है। यह सुविधा, यदि विकास के वातावरण में लागू की जाती है, तो कोड गुणवत्ता दोनों में तेजी से सुधार कर सकती है और उत्पादों और सुविधाओं के लिए समय-समय पर बाजार को कम कर सकती है। यह उल्लेखनीय क्षमता उत्पाद विकास के समय को बड़े पैमाने पर कम करके सॉफ्टवेयर विकास को पूरी तरह से बदल देगी।

उत्पाद समर्थन स्वचालन। जब मैंने GPT-3 से पूछा कि यह समर्थन कार्यक्षमता कैसे प्रदान कर सकता है, तो इसकी निम्न प्रतिक्रिया थी: 

"ओपनएआई द्वारा प्रशिक्षित एक बड़े भाषा मॉडल के रूप में, मैं प्रश्नों की एक विस्तृत श्रृंखला को समझने और उनका जवाब देने और विषयों की एक विस्तृत श्रृंखला पर जानकारी प्रदान करने में सक्षम हूं। यह मुझे एक व्यवसाय में एक समर्थन समारोह के रूप में इस्तेमाल करने के लिए उपयुक्त बनाता है, जहां मुझे ग्राहकों के सवालों के जवाब देने, उत्पादों या सेवाओं के बारे में जानकारी प्रदान करने और कई अन्य कार्यों में सहायता करने के लिए इस्तेमाल किया जा सकता है। उदाहरण के लिए, मुझे कंपनी की ग्राहक सहायता प्रणाली में एकीकृत किया जा सकता है, जहां मैं अधिक जटिल मुद्दों को संभालने के लिए मानव एजेंटों को मुक्त करते हुए ग्राहक पूछताछ का त्वरित और सटीक उत्तर देने में मदद कर सकता हूं।

GPT-3 स्पष्ट रूप से समझता है कि इसके उपयोग कहाँ हैं। ग्राहक सहायता दल इस एआई से बड़े पैमाने पर लाभान्वित होंगे और उनकी दक्षता में नाटकीय रूप से सुधार देखने की उम्मीद कर सकते हैं, क्योंकि एआई अधिकांश ग्राहक बातचीत को संभाल सकता है, मानव टीमों को जटिल मामलों पर काम करने के लिए छोड़ सकता है, या व्यवसाय में कहीं और प्रशिक्षण और अधिक सहायता प्रदान कर सकता है।

धोखाधड़ी का पता लगाना. GPT-3 को धोखाधड़ी का पता लगाने के लिए कैसे उपयोग किया जा सकता है, इस बारे में पूछे जाने पर, यह निम्नलिखित के साथ आया:

"भुगतान में GPT-3 का एक संभावित अनुप्रयोग धोखाधड़ी रोकथाम के क्षेत्र में है। बड़ी मात्रा में डेटा को संसाधित करने और समझने की मॉडल की क्षमता, साथ ही इसकी प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण क्षमताओं का उपयोग वास्तविक समय में संभावित धोखाधड़ी वाले लेनदेन की पहचान करने और फ़्लैग करने के लिए किया जा सकता है।

GPT-3 को धोखाधड़ी पर लागू करने से क्रांतिकारी परिणाम मिल सकते हैं। एआई को बड़ी मात्रा में ऐतिहासिक भुगतान जानकारी के साथ प्रशिक्षित किया जा सकता है, जिससे यह सीखने की अनुमति मिलती है कि व्यक्तिगत कार्ड आमतौर पर कैसे उपयोग किए जाते हैं, साथ ही विश्लेषकों को वर्तमान धोखाधड़ी के रुझान के दृष्टिकोण के साथ प्रदान करते हैं, लेकिन यह केवल इसकी क्षमता की शुरुआत है। मॉडल कम संभावना वाले धोखाधड़ी अलर्ट को फ़िल्टर करके, मैन्युअल समीक्षा प्रयास को कम करके धोखाधड़ी विश्लेषकों की मदद कर सकता है।

जनरेटिव एआई टूल्स फ्रॉड डिफेंस टीम के टूल किट के लिए एक उत्कृष्ट अतिरिक्त साबित हो सकते हैं, जो डेटाबेस प्रश्नों के विपरीत मानवीय प्रश्नों के साथ डेटा की पूछताछ करने की क्षमता प्रदान करते हैं। उदाहरण के लिए, धोखाधड़ी प्रबंधक एआई से सभी संदिग्ध भुगतान व्यवहारों को सारांशित करने के लिए कह सकते हैं - एक ऐसा कार्य जिसमें वर्तमान में धोखाधड़ी प्रबंधक का अधिकांश समय लगता है। इसके बाद नए धोखाधड़ी नियमों को विकसित करने और एमएल मॉडल को लागू करने के लिए नए विकसित नियमों और मॉडल का प्रदर्शन करने और प्रदर्शन को बढ़ावा देने के लिए सुधार का सुझाव देने के लिए धोखाधड़ी प्रबंधकों के साथ काम करने वाले धोखाधड़ी प्रबंधकों के साथ एक कदम आगे बढ़ाया जा सकता है।

एक ही जनरेटिव मॉडल का उपयोग व्यावसायिक अंतर्दृष्टि प्राप्त करने के लिए किया जा सकता है, जैसे ग्राहक के व्यवहार में परिवर्तन होने पर समझना, या बड़े पैमाने पर व्यवहार परिवर्तन के लिए और संभावित कारण प्रदान करना - सब कुछ केवल एक साधारण संकेत से।

जनरेटिव एआई हमें धोखाधड़ी का पता लगाने, रीयल-टाइम भुगतान, सुविधा विकास (विशेष रूप से एकीकरण) और डेटा विश्लेषण में व्यापक उपयोग के साथ एमएल ईंधन भुगतान के भविष्य में एक झलक प्रदान करता है। GPT-3 केवल शुरुआत है जो निस्संदेह AI क्रांति बन जाएगी।

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• स्रोत: https://www.finextra.com/blogposting/23601/five-ways-generative-ai-will-change-the-payments-industry?utm_medium=rssfinextra&utm_source=finextrablogs