वित्तीय सेवाओं में GenAI के कार्यान्वयन की चुनौतियाँ

वित्तीय सेवाओं में GenAI के कार्यान्वयन की चुनौतियाँ

समय टिकट: 24 जनवरी, 2024 शाम 12:06 बजे
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गद्य पाठ उत्पन्न करने की कंप्यूटर की क्षमता हाल ही में व्यावहारिक व्यावसायिक उपयोग के लिए विचार करने के लिए काफी अच्छी हो गई है। तो अधिकांश कंपनियाँ अभी तक इसका उपयोग क्यों नहीं कर रही हैं? आइए इन तरीकों को लागू करने में कुछ चुनौतियों पर नजर डालें। जबकि जेनरेटिव एआई (जेनएआई)
चित्र, ऑडियो या वीडियो भी उत्पन्न कर सकता है, हम यहां टेक्स्ट उत्पन्न करने की इसकी क्षमता पर ध्यान केंद्रित करेंगे।

GenAI के केंद्र में एक मॉडल है, जो टेक्स्ट के एक टुकड़े को दूसरे में बदल देता है। इनपुट टेक्स्ट अक्सर एक प्रश्न पूछा जाता है या एक मानव उपयोगकर्ता द्वारा दिया गया आदेश होता है। उम्मीद है कि आउटपुट टेक्स्ट एक सही और सार्थक प्रतिक्रिया है। हममें से अधिकांश के साथ खेला है
टेक्स्ट-मैसेजिंग वातावरण में इनमें से एक या अधिक मॉडल ऑनलाइन बातचीत की याद दिलाते हैं। बातचीत जैसी प्रतीत होने के बावजूद दरारें हमें संकेत देती नजर आती हैं कि हम किसी इंसान से बात नहीं कर रहे हैं.

चुनौतियों का पहला समूह यह है कि ये मॉडल कैसे बनाए गए। वे इंटरनेट से प्राप्त विशाल पाठ संग्रहों पर आधारित हैं। इस पाठ का अधिकांश भाग काल्पनिक है या इसमें भेदभाव जैसे अनुचित भाषण शामिल हैं। इस पाठ का अधिकांश भाग कॉपीराइट के अधीन भी है
कानून, जो मॉडलों की वैधता को कुछ हद तक अस्पष्ट बनाता है।

चुनौतियों का अगला समूह इन मॉडलों की प्रकृति से संबंधित है। वे एक विशाल संभाव्यता मैट्रिक्स का प्रतिनिधित्व करते हैं कि कौन सा शब्द शब्दों के दिए गए शुरुआती अनुक्रम का पालन करने की सबसे अधिक संभावना है। इस प्रकार, वे तार्किक तर्क, कार्य-कारण में सक्षम नहीं हैं
तर्क-वितर्क, या सामान्य ज्ञान। व्यावहारिक परिणाम यह है कि वे कभी-कभी गलत या असंभव उत्तर देते हैं - जिसे मतिभ्रम कहा जाता है।

इसके अलावा, व्यावसायिक व्यवहार में ये मॉडल अपने दम पर नहीं चल सकते हैं, बल्कि इन्हें कई अन्य सॉफ़्टवेयर टूल में एकीकृत किया जाना चाहिए, जो अक्सर अन्य विक्रेताओं द्वारा बनाए जाते हैं। GenAI मॉडल तब इन सॉफ़्टवेयर टूल को सुव्यवस्थित करने के लिए एक भाषा इंटरफ़ेस का प्रतिनिधित्व कर सकते हैं
अनेक कार्य. हालाँकि, GenAI मॉडल को पुराने सॉफ़्टवेयर के साथ एकीकृत करने का काम अभी शुरू ही हुआ है और विक्रेताओं के विविध और तेज़ी से बदलते परिदृश्य ने इसे जटिल बना दिया है।

यह मानते हुए कि GenAI को वित्तीय सेवा उद्योग में उपयोग की जाने वाली सामान्य सॉफ़्टवेयर उपयोगिताओं में पूरी तरह से एकीकृत किया गया था, हमें अभी भी उस उद्योग के कार्यबल में प्रशिक्षण और परिवर्तन प्रबंधन की चुनौती का सामना करना पड़ेगा जो मानव बुद्धि पर गर्व करता है।

सैद्धांतिक रूप से ये सभी चुनौतियाँ हैं। आइए अभी के लिए उन्हें एक तरफ रख दें और पूछें कि हम वित्तीय सेवाओं में GenAI को क्या नियोजित करेंगे।

कुछ उपयोग अन्य उद्योगों में आम हैं जैसे सवालों के जवाब देने में ग्राहक सेवा का स्वचालन या स्मार्ट स्वचालित हॉटलाइन जैसे नियमित कार्य करना। प्रत्येक व्यक्ति के व्यवहार के अनुरूप जटिल तरीके से कई ग्राहकों को मार्केटिंग ईमेल भेजा जा सकता है
उस व्यक्ति के लिए वास्तव में उपयुक्त विशिष्ट उत्पादों और सेवाओं का विज्ञापन करने का पैटर्न। 

यह तब और दिलचस्प हो जाता है जब हमें पता चलता है कि GenAI सिर्फ मानवीय भाषाएं ही नहीं बल्कि कंप्यूटर भाषाएं भी बोलता है। यह अंग्रेजी में पूछे गए प्रश्न का SQL, डेटाबेस की भाषा, या जावास्क्रिप्ट, वेब पेजों की भाषा में अनुवाद कर सकता है। एक वित्तीय
विश्लेषक अंग्रेजी में एक प्रश्न पूछ सकता है, इसे सही एसक्यूएल में एक डेटाबेस में डाल दिया गया है और उत्तर एक जावास्क्रिप्ट पेज में बदल दिया गया है जो एक एनालिटिक्स चार्ट के रूप में प्रदर्शित होता है। वित्तीय विश्लेषक के लिए, चार्ट विश्वसनीय संख्यात्मक डेटा के साथ तुरंत दिखाई देता है।
यह भरोसेमंद है क्योंकि GenAI ने संख्यात्मक सामग्री नहीं बनाई है, बल्कि इसे एक अच्छी तरह से बनाए गए डेटाबेस से पुनर्प्राप्त किया है। तत्काल उत्तर एक महत्वपूर्ण लाभ है क्योंकि सभी मानवीय कार्य और देरी से बचा जाता है।

GenAI मूल रूप से गद्य पाठ लिखने में सक्षम है और इसलिए किसी मानव द्वारा सही किए जाने वाले वित्तीय विश्लेषण या रिपोर्ट का पहला मसौदा प्रदान कर सकता है। यह अच्छी तरह से प्रलेखित है कि पहले ड्राफ्ट के स्वचालन से कुल मानव श्रम प्रयास का 40% तक बचाया जा सकता है
रिपोर्ट के लिए।

संक्षेप में, मुख्य चुनौतियाँ स्वयं मॉडल और अन्य उपकरणों में उनके एकीकरण को लेकर हैं। एक बार एकीकृत होने के बाद, उन्हें उस कार्यबल द्वारा सही ढंग से उपयोग किया जाना चाहिए जो ऐसा करने के लिए इच्छुक और प्रशिक्षित है।

यह हमें वित्तीय सेवाओं को अपनाने की अंतिम बाधा पर लाता है: ट्रस्ट। वित्त पेशेवर, कॉर्पोरेट अधिकारी और सरकारी नियामक समान रूप से अभी भी इन तकनीकों पर उतना भरोसा नहीं करते हैं जितना हम चाहते हैं कि वे सेवा प्रदान करें।
एक विनियमित उद्योग जिसमें एक पल में बड़ी रकम का नुकसान हो सकता है। इसे सटीक डेटाबेस के साथ GenAI को नियंत्रित करने के लिए ऊपर उल्लिखित एकीकरण जैसे एकीकरण के साथ पूरा किया जाना चाहिए, और AI उद्योग की बेहतर वकालत के साथ भी ताकि समझ हो सके
विश्वास की कमी पर विजय प्राप्त करता है।

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