एआई-संचालित फैसलों को जिम्मेदारी से और आत्मविश्वास के साथ कैसे स्वचालित करें

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) प्रौद्योगिकियों जैसे आसपास के सभी चर्चाओं के साथ ChatGPT, तो सवाल बन जाता है कि "व्यावसायिक परिणामों को चलाने के लिए हम इन उपकरणों की शक्ति का सबसे अच्छा उपयोग कैसे करते हैं?"

आज के अनिश्चित आर्थिक माहौल में, बेल्ट बोर्ड भर में कस रहे हैं, और निवेश प्राथमिकताएं दूर की कौड़ी, चांदनी परियोजनाओं से दूर स्थानांतरित हो रही हैं व्यावहारिक, निकट अवधि के अनुप्रयोग. इस दृष्टिकोण का अर्थ उन अवसरों को खोजना है जहां एआई को डेटा-संचालित निर्णय लेने की गति और गुणवत्ता में सुधार के लिए व्यावहारिक रूप से लागू किया जा सकता है।

बैंकों के लिए, ये अवसर कई क्षेत्रों में मौजूद हैं - क्रेडिट ऑफ़र देने और ग्राहक व्यवहार को वैयक्तिकृत करने से लेकर धोखाधड़ी का पता लगाने और जोखिम वाले खातों की पहचान करने तक। हालांकि, अत्यधिक विनियमित वित्तीय सेवा उद्योग के भीतर, इस प्रकार के निर्णयों को स्वचालित करने के लिए एआई का लाभ उठाने से जोखिम और जटिलता की एक परत जुड़ जाती है।

एआई-संचालित निर्णय लेने को व्यवसाय के हाथों में लाने और वास्तविक, सार्थक परिणामों को आगे बढ़ाने के लिए, प्रौद्योगिकी टीमों को एआई मॉडल को जिम्मेदारी से विकसित करने और तैनात करने के लिए सही ढांचा प्रदान करना चाहिए।

रिस्पॉन्सिबल एआई क्या है और यह इतना महत्वपूर्ण क्यों है?

जिम्मेदार ए.आई. यह सुनिश्चित करने के लिए एक मानक है कि AI सुरक्षित, भरोसेमंद और निष्पक्ष है। यह सुनिश्चित करता है कि एआई और मशीन लर्निंग (एमएल) मॉडल मजबूत, व्याख्या योग्य, नैतिक और श्रव्य हैं।

दुर्भाग्य से, नवीनतम के अनुसार वित्तीय सेवाओं में उत्तरदायी एआई की स्थिति रिपोर्ट, जबकि एआई उत्पादों और उपकरणों की मांग बढ़ रही है, विशाल बहुमत (71%) ने अपनी मूल रणनीतियों में नैतिक और जिम्मेदार एआई को लागू नहीं किया है। सबसे खतरनाक रूप से, केवल 8% ने बताया कि उनकी एआई रणनीतियाँ मॉडल विकास मानकों के साथ पूरी तरह से परिपक्व हैं, जिन्हें लगातार बढ़ाया गया है।

विनियामक निहितार्थों से परे, वित्तीय संस्थानों की यह सुनिश्चित करने की नैतिक जिम्मेदारी है कि उनके निर्णय निष्पक्ष और पूर्वाग्रह से मुक्त हों। यह सही काम करने और हर निर्णय के साथ ग्राहकों का विश्वास अर्जित करने के बारे में है। एआई और एमएल एल्गोरिदम अंततः वास्तविक लोगों को डाउनस्ट्रीम कैसे प्रभावित करेंगे, इस बारे में एक महत्वपूर्ण पहला कदम गहराई से संवेदनशील हो रहा है।

यह कैसे सुनिश्चित करें कि एआई का उपयोग जिम्मेदारी से किया जाए

वित्तीय संस्थानों को अपने ग्राहकों के सर्वोत्तम हितों को अपने प्रौद्योगिकी निवेशों के सामने रखने की आवश्यकता है।

इसका मतलब है मजबूत मॉडल गवर्नेंस प्रथाएं होना जो उद्यम-व्यापी पारदर्शिता और सभी संपत्तियों की लेखापरीक्षा सुनिश्चित करती हैं - विचार और परीक्षण से लेकर तैनाती और उत्पादन के बाद के प्रदर्शन की निगरानी, ​​​​रिपोर्टिंग और अलर्टिंग तक।

इसका अर्थ यह समझना है कि मॉडल और प्रणालियाँ निर्णयों पर कैसे पहुँचती हैं। एआई-संचालित तकनीक को एल्गोरिदम को निष्पादित करने से अधिक कुछ करने की आवश्यकता है - इसे पूर्ण पारदर्शिता प्रदान करनी चाहिए कि निर्णय क्यों किया गया, जिसमें डेटा का उपयोग किया गया था, मॉडल कैसे व्यवहार करते थे, और कौन सा तर्क लागू किया गया था।

एक एकीकृत उद्यम मंच विश्लेषण और निर्णय रणनीतियों के लेखक, परीक्षण, परिनियोजन और निगरानी के लिए एक सामान्य स्थान प्रदान करता है। टीमें यह ट्रैक कर सकती हैं कि मॉडल का उपयोग कैसे और कहां किया जा रहा है, और सबसे महत्वपूर्ण बात यह है कि वे कौन से निर्णय और परिणाम ले रहे हैं। यह फीडबैक लूप उद्यम भर में एआई-संचालित निर्णयों के एंड-टू-एंड प्रभावों में महत्वपूर्ण दृश्यता प्रदान करता है।

सिमुलेशन के साथ एक गुप्त लाभ अनलॉक करें

मजबूत निर्णय रणनीतियों और एआई समाधानों को डिजाइन करने के लिए अक्सर कुछ स्तर के प्रयोग की आवश्यकता होती है। विकास प्रक्रिया में पर्याप्त परीक्षण और सत्यापन कदम शामिल होने चाहिए ताकि यह सुनिश्चित हो सके कि समाधान कठोर मानकों को पूरा करता है और वास्तविक दुनिया में उम्मीद के मुताबिक प्रदर्शन करेगा।

समग्र और ड्रिल-डाउन दोनों विचारों के साथ, निर्णय परीक्षण यह बता सकता है कि आउटपुट उत्पन्न करने के लिए इनपुट डेटा पूरी रणनीति में कैसे चलता है। यह डिबगिंग, ऑडिटिंग और गवर्नेंस उद्देश्यों के लिए उपयोगी पता लगाने की क्षमता प्रदान करता है।

इसे एक कदम आगे बढ़ाते हुए, एंड-टू-एंड परिदृश्यों का अनुकरण करने की क्षमता उपयोगकर्ताओं को वह क्रिस्टल बॉल देती है जिसकी उन्हें रचनात्मक रूप से विचारों का पता लगाने और उभरते रुझानों पर प्रतिक्रिया देने की आवश्यकता होती है। परिदृश्य परीक्षण, मॉडल, नियमसेट और डेटासेट के संयोजन का उपयोग करके, अपेक्षित प्रदर्शन परिणामों के परिणामों की तुलना करने के लिए "क्या होगा अगर" विश्लेषण प्रदान करता है। यह टीमों को डाउनस्ट्रीम प्रभावों को जल्दी से समझने और सर्वोत्तम संभव जानकारी के साथ रणनीतियों को बेहतर बनाने की अनुमति देता है।

एआई निर्णय लेने के लिए एक एकीकृत मंच के भीतर परीक्षण और सिमुलेशन क्षमताओं का संयोजन टीमों को मॉडल और रणनीतियों को जल्दी और आत्मविश्वास से तैनात करने में मदद करता है।

अनुप्रयुक्त बुद्धि के साथ यह सब एक साथ लाओ

सही नींव के साथ, प्रौद्योगिकी टीमें पूरे विश्लेषणात्मक जीवनचक्र में एंड-टू-एंड दृश्यता के साथ एक कनेक्टेड डिसीजनिंग इकोसिस्टम बना सकती हैं। यह फाउंडेशन व्यवहारिक एआई विकास को गति देता है और व्यावहारिक बुद्धिमत्ता के साथ वास्तविक दुनिया की समस्याओं से निपटने के एक नए युग की शुरुआत करते हुए उत्पादन में अधिक मॉडल प्राप्त करने की सुविधा प्रदान करता है।

आगे जानिए कैसे एफआईसीओ प्लेटफार्म अग्रणी बैंकों को यह विश्वास दे रहा है कि उन्हें तेजी से आगे बढ़ने, एआई को जिम्मेदारी से तैनात करने और बड़े पैमाने पर परिणाम देने की जरूरत है।

- जेरोन मर्फी, डिसीजनिंग टेक्नोलॉजीज पार्टनर, एफआईसीओ

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• स्रोत: https://bankautomationnews.com/allposts/business-banking/how-to-automate-ai-powered-decisions-responsibly-and-with-confidence/