जेनरेटिव एआई - पूंजी बाजार में अगली लहर का नेतृत्व कर रहा है

  जेनरेटिव एआई ने हाल के दिनों में अपनी वास्तविक परिवर्तनकारी और विघटनकारी क्षमता के कारण प्रमुखता हासिल की है। विकास की शुरुआत पूर्वानुमानित विश्लेषण और अंतर्दृष्टि सृजन के लिए मशीन लर्निंग तकनीकों में तेजी से प्रगति के साथ हुई, जिसके बाद गहन शिक्षण मॉडल को अपनाया गया। मॉडल अब अधिक उन्नत एलएलएम (बड़े भाषा मॉडल) में विकसित हो गए हैं जो जेनरेटिव एआई मॉडल का आधार बनते हैं। एलएलएम ने सभी भाषाओं में संदर्भ, आशय आदि को समझने के लिए पाठ, छवियों और ऑडियो सहित बड़ी मात्रा में डेटा पर प्रशिक्षण को सक्षम करके भाषा जटिलता पर बाधाओं को तोड़ दिया है, जिसके परिणामस्वरूप प्रासंगिक और शब्दार्थ रूप से सही आउटपुट मिल सकते हैं। जेनरेटिव एआई का अब कई उपयोग के मामलों में लाभ उठाया जा सकता है जैसे ज्ञान के आधार पर सवालों के जवाब देना, विषयों को सारांशित करना, कोड लिखना आदि।

जेनरेटिव एआई अनुप्रयोगों के वर्तमान सेट में चैटजीपीटी, डीएएलएल-ई, स्टेबल डिफ्यूजन, बार्ड, मिडजर्नी, डीपमाइंड और अन्य शामिल हैं जो टेक्स्ट, ई-मेल, चैट, इमेज, वीडियो और ऑडियो रिकॉर्डिंग जैसे विशाल संगठनात्मक डेटा को संसाधित कर सकते हैं। व्यावसायिक परिवर्तनों को आगे बढ़ाने के लिए उपयोग किया जाए। कुछ लाभों में बेहतर ग्राहक अनुभव, बढ़ी हुई उत्पादकता, तेज़ उत्पाद विकास और कम लागत शामिल हैं।

पूंजी बाज़ार में उभरते उपयोग के मामले

प्रमुख निवेश और फिनटेक फर्मों ने पहले से ही जनरेटिव आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस में विभिन्न उपयोग के मामलों के लिए अवधारणाओं के प्रमाण के साथ प्रयोग करना शुरू कर दिया है। अधिकांश उपयोग के मामले ग्राहक सेवा, संचालन, अनुसंधान और अंतर्दृष्टि और सामग्री निर्माण में सुधार और परिवर्तन पर केंद्रित हैं। जेनरेटिव एआई एप्लिकेशन फर्मों के लिए उपयोग में आसान एपीआई प्रदान करते हैं ताकि वे या तो उपभोग कर सकें या मालिकाना डेटा का उपयोग करके मॉडल को अनुकूलित करने का विकल्प चुन सकें। इंटरकनेक्टेड प्लेटफ़ॉर्म समाधान प्रदान करने के लिए इन एपीआई को एंटरप्राइज़ अनुप्रयोगों के साथ सहजता से एकीकृत किया जा सकता है।

संलग्न चित्र सार्वजनिक रूप से उपलब्ध जानकारी के आधार पर पूंजी बाजार के भीतर व्यापार की विभिन्न दिशाओं के लिए कुछ संभावित उपयोग के मामलों पर एक दृश्य देता है।

  हमारे विचार में, ग्राहक सेवा, सामग्री निर्माण और निवेश अनुसंधान ऐसे उपयोग के मामले हैं जिन्हें अधिकांश कंपनियां तलाश रही हैं। उपयोग के मामलों पर एक संक्षिप्त विवरण अगले पैराग्राफ में दिया गया है।

  ग्राहक सेवा उपयोग के मामले में ग्राहक सेवा चैटबॉट शामिल है जो प्रश्नों के इरादे को समझकर, प्रतिक्रियाएँ तैयार करके और प्रतिक्रिया की गुणवत्ता में सुधार करके संचार में सहायता कर सकता है। हाइपर वैयक्तिकरण के माध्यम से बेहतर ग्राहक संबंध का मार्ग प्रशस्त करने के लिए इंटरैक्शन से प्राप्त डेटा का रुचियों और भावनाओं के लिए भी विश्लेषण किया जा सकता है। धन प्रबंधन कंपनियां डिजिटल चैनलों के माध्यम से व्यक्तिगत निवेश सलाह देने के लिए प्रौद्योगिकी का लाभ उठा सकती हैं, जिससे ग्राहक अनुभव में वृद्धि होगी।

 रिलेशनशिप मैनेजर ग्राहक क्षेत्रों, भौगोलिक क्षेत्रों और जनसांख्यिकी में वैयक्तिकृत विपणन अभियान बनाने के लिए भी इसका लाभ उठा सकते हैं, जिससे डिजिटल बिक्री और मार्केटिंग स्वचालित हो जाएगी। इससे संभावित रूप से लंबी अवधि में ग्राहक मूल्य, रूपांतरण और प्रतिधारण में वृद्धि हो सकती है। कानूनी और अनुपालन टीम भी विनियामक और अनुपालन रिपोर्ट तैयार करके लाभान्वित हो सकती है और इस प्रकार रिपोर्टिंग की बहु-प्रारूप चुनौतियों पर काबू पा सकती है।

 जेनरेटिव एआई की व्यापक डेटा विश्लेषण क्षमताओं का उपयोग कंपनियों द्वारा पैटर्न, रुझान, सहसंबंधों का पता लगाने के लिए सोशल मीडिया, समाचार, लेखों आदि से बड़ी मात्रा में पाठ्य विश्लेषक रिपोर्ट और सिफारिशों, वॉयस ट्रांसक्रिप्ट और डेटा का विश्लेषण करने के लिए किया जा सकता है, इस प्रकार सूचित निवेश अंतर्दृष्टि और ध्वनि को सक्षम किया जा सकता है। निवेश निर्णय.

जेनरेटिव एआई को अपनाने में वर्तमान चुनौतियाँ और जोखिम

हालाँकि यह एक अभूतपूर्व तकनीक है, यह अपनी चुनौतियों और जोखिमों के साथ आती है जिसे इसके जिम्मेदार उपयोग के लिए कंपनियों द्वारा प्रभावी ढंग से प्रबंधित करने की आवश्यकता है।

जेनरेटिव एआई प्रचार चक्र के उच्चतम बिंदु पर है। कंपनियों के लिए एक उपयुक्त उपयोग के मामले की पहचान करके जेनरेटिव एआई क्षमताओं का पता लगाना महत्वपूर्ण है जो व्यावसायिक मूल्य प्रदान करता है और प्रौद्योगिकी क्षमताओं को बेहतर ढंग से समझने में मदद करता है। उपयोग के मामले को चुनने के लिए एक विचार डेटा है। चूंकि मॉडल आउटपुट अत्यधिक डेटा पर निर्भर होते हैं, इसलिए प्रशिक्षण, डेटा गुणवत्ता और डेटा सुरक्षा उपायों के लिए डेटा के सही सेट की पहचान करने पर करीब से नज़र डालने की ज़रूरत है।

सार्वजनिक रूप से उपलब्ध डेटा सेटों पर पहले से ही प्रशिक्षित पहले से मौजूद मॉडलों का लाभ उठाने में चुनौतियाँ बनी हुई हैं, क्योंकि उनमें संभावित रूप से गलत और गुमराह करने वाली जानकारी हो सकती है जिससे निर्णय संबंधी त्रुटियाँ हो सकती हैं।

डेटा गोपनीयता और गोपनीयता, साइबर धोखाधड़ी के मुद्दों और उत्पन्न आउटपुट बनाम मानव उत्पन्न की व्याख्या से संबंधित मुद्दों से संबंधित कानूनी और अनुपालन जोखिम हैं।

जेनरेटिव एआई की पूरी क्षमता का एहसास करने के लिए कंपनियों को कैसे प्रतिक्रिया देनी चाहिए? 

     जेनरेटिव एआई कंपनियों के लिए महत्वपूर्ण लाभ प्रदान करने का वादा करता है। प्रतिस्पर्धात्मक लाभ हासिल करने के लिए कंपनियों के लिए अब इस उभरती हुई तकनीक का पता लगाना महत्वपूर्ण है। कंपनियों को अपने मौजूदा इनोवेशन पोर्टफोलियो की समीक्षा करने और जेनरेटिव एआई को अपने तत्काल फोकस क्षेत्र में से एक बनाने की जरूरत है। बेहतर परिवर्तन यात्रा के लिए सर्वोत्तम प्रौद्योगिकी क्षमताएं लाने के लिए कंपनियों को बाहरी प्रदाताओं के साथ साझेदारी करने की आवश्यकता है।

दृष्टिकोण एक पीओसी निष्पादित करना है जिसमें व्यावसायिक उपयोग के मामलों की पहचान करना और उपयोग के मामले से प्राप्त की जा सकने वाली मान्य सीख के आधार पर प्राथमिकता देना शामिल होगा। अधिकतम लाभ प्राप्त करने के लिए डिज़ाइन सोच और/या लीन स्टार्टअप पद्धतियों का पता लगाना एक दृष्टिकोण हो सकता है। अन्य एआई मॉडल के समान, कंपनियों के लिए स्पष्ट और भरोसेमंद एआई फ्रेमवर्क के साथ एक मजबूत एआई ढांचा और शासन का होना महत्वपूर्ण है।

निष्कर्ष 

वैश्विक जेनरेटिव एआई बाजार के 34 तक 2032% बढ़ने की उम्मीद है और इसके 165 बिलियन अमेरिकी डॉलर तक बढ़ने की उम्मीद है। कंपनियां तेजी से अनुसंधान और विकास, पीओसी (अवधारणाओं का प्रमाण) का निर्माण, व्यावसायिक मामलों की स्थापना और उद्यम प्लेटफार्मों में एकीकरण में निवेश कर रही हैं। जो कंपनियां अपने फ्रंट, मिडिल और बैक-ऑफिस कार्यों में क्षमताओं को एकीकृत करती हैं, उन्हें बाजार में पहला लाभ मिलेगा। किसी भी उभरती प्रौद्योगिकियों की तरह, जोखिमों को शासन और अनुपालन ढांचे के साथ प्रबंधित करना होगा और सावधानीपूर्वक निर्णय सुनिश्चित करना होगा क्योंकि इसके लिए प्रौद्योगिकी बुनियादी ढांचे और कार्यबल से जुड़े महत्वपूर्ण निवेश की आवश्यकता होती है।

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• स्रोत: https://www.finextra.com/blogposting/24544/generative-ai–pioneering-the-next-wave-in-capital-markets?utm_medium=rssfinextra&utm_source=finextrablogs