دنیا بھر میں لوگ اور کاروبار ایک حیرت انگیز تخلیق کرتے ہیں۔
1,145 ٹریلین میگا بائٹس ڈیٹا فی دن. بیماریوں کی تشخیص کو تیز کرنے سے لے کر خوردہ قیمتوں کو بہتر بنانے تک ڈیٹا ہماری تمام زندگیوں کو تبدیل کر رہا ہے۔
ڈیٹا ایندھن AI ٹیکنالوجیز اور AI صرف اتنا ہی اچھا ہو سکتا ہے جتنا کہ وہ استعمال کرتا ہے۔
پی ڈبلیو سی کے مطابق، AI 15.7 تک عالمی معیشت میں 2030 ٹریلین ڈالر کا حصہ ڈالنے کی صلاحیت رکھتا ہے اور اسی وقت میں مقامی معیشتوں میں جی ڈی پی کو 26 فیصد تک بڑھا سکتا ہے۔ اس کے علاوہ،
میکنسی پیشن گوئی کی گئی ہے کہ AI 22 تک برطانیہ کی معیشت میں 2030 فیصد اضافہ کر سکتا ہے۔
۔
مالیاتی خدمات کے شعبے نے تعاون کیا۔ 173.6 میں برطانیہ کی معیشت کو 2021 بلین پاؤنڈ ملے گا اور یہ شعبہ OECD کی معیشتوں میں چوتھا بڑا ہے۔ برطانیہ کی مالیاتی خدمات کی صنعت کے سائز کے ساتھ مل کر AI اخراجات میں پیشن گوئی میں اضافہ ظاہر کرتا ہے۔
ٹربو چارج جدت طرازی اور ترقی کے لیے ایک بے پناہ موقع۔ یہ بلاگ اس بات پر بحث کرے گا کہ کس طرح تنظیمیں اپنے ڈیٹا پریکٹسز کو درست کرکے AI کے مواقع کو زیادہ سے زیادہ کر سکتی ہیں۔
ضائع نہ کریں، نہیں چاہتے
عالمی سطح پر اور برطانیہ دونوں میں، ہم ہر روز حیران کن ڈیٹا تیار کرتے ہیں، لیکن
اس میں سے اکثریت اصل میں ضائع ہو جاتی ہے۔ (68%)۔ ڈیٹا کے استعمال نہ ہونے کی دو اہم وجوہات ہیں۔ سب سے پہلے ریگولیشن کی وجہ سے ہے. فنانس انڈسٹری کے اندر، کچھ ڈیٹا کو اس کی درجہ بندی اور ریگولیٹری/گورننس وجوہات کی بنا پر استعمال کرنے کی اجازت نہیں ہے۔
مثال کے طور پر جی ڈی پی آر کی قانون سازی ذاتی ڈیٹا کو ضرورت سے زیادہ دیر تک رکھنے کی اجازت نہیں دیتی، اس لیے اسے ختم کر دینا چاہیے۔
دوسری وجہ سمجھ کی کمی ہے۔ بہت سے بینک نہیں جانتے کہ ان کے پاس کون سا ڈیٹا ہے یا ان کے پاس موجود ڈیٹا کی اقسام کی سمجھ نہیں ہے۔ یہ علمی فرق بہت سے کاروباروں میں ڈیجیٹل تبدیلی کو روک رہا ہے جو ڈیٹا سے بھرپور ہیں لیکن
معلومات بھی ناقص ہیں۔
بہت سے معاملات میں ڈیٹا کو درستگی اور رفتار کے بغیر ہینڈل کیا جا رہا ہے جس سے ڈیٹا کی بہتر تفہیم ممکن ہوتی ہے۔ اگر لوگ اپنے ڈیٹا کو زیادہ سے زیادہ کرنے میں ناکام رہتے ہیں اور ان کے پاس موجود چیزوں سے بصیرت حاصل کرنے میں ناکام رہتے ہیں تو AI کا موقع ضائع ہو جائے گا۔
اپنے ڈیٹا اثاثوں کو زیادہ سے زیادہ کرنا
تو تنظیمیں اپنے ڈیٹا اثاثوں کی بہتر تفہیم کیسے حاصل کر سکتی ہیں؟ ڈیٹا گورننس کی خدمات جو ڈیٹا کے ذرائع کو آن پریمیس اور کلاؤڈ دونوں کو اسکین کرتی ہیں، ڈیٹا کی درجہ بندی کرنے اور نجی معلومات کی شناخت کرنے کے لیے لاگو کی جا سکتی ہیں - اس کے نتیجے میں یہ سیکیورٹی کو کم کرنے میں مدد کر سکتی ہے۔
اور تعمیل کے خطرات۔
آپ کے پاس موجود ڈیٹا کو سمجھنا صرف تجارتی لحاظ سے نقصان نہیں ہے (چھوٹے ہوئے مواقع کے لحاظ سے) بلکہ دیگر آپریشنل پہلوؤں (تعمیل کو بہتر بنا کر) کے لیے فائدہ مند ہے۔ جب بات AI اور ML کی ہو تو بہتر کرنے کے لیے بصیرت حاصل کی جا سکتی ہے۔
دفاع اور گاہکوں کی بہتر خدمت. AI انسانی غلطی سے لے کر دھوکہ دہی کی روک تھام تک مشترکہ چیلنجوں سے نمٹنے میں مدد کر سکتا ہے، لہذا ٹیک کے پاس مثبت تبدیلی لانے اور صارفین کے ساتھ زیادہ اعتماد پیدا کرنے کی حقیقی طاقت ہے۔
ڈیٹا فیبرک
AI اور ML دونوں کے ساتھ، ریگولیٹری تعمیل بہت ضروری ہے اور پائپ لائن کے ذریعے چلنے والا ڈیٹا ہر مرحلے پر مطابقت پذیر اور قیمتی ہونا چاہیے۔ اداروں کو ڈیٹا کے تانے بانے کو لاگو کرنے پر غور کرنا چاہیے، تاکہ ڈیٹا کو کنارے پر جمع کیا جا سکے اور پھر اس پر کارروائی کی جا سکے۔
یہ ایسے ماڈلز کو چلانے کے لیے طاقتور GPUs کا استعمال کرتا ہے جو فوری کاروباری قدر فراہم کرتے ہیں۔
کلاؤڈ ایک ملٹی کلاؤڈ حکمت عملی بنا کر AI کو زیادہ سے زیادہ بنانے میں بھی مدد کر سکتا ہے جو کہ بڑھتی ہوئی لچک اور متعدد ماحول میں ڈیٹا کو سکیل کرنے کے لیے ایک بہتر پلیٹ فارم پیش کرتا ہے۔ نئے پر مئی میں یورپی یونین کے عارضی معاہدے تک پہنچنے کے ساتھ
ڈیجیٹل آپریشنل لچک ایکٹ (DORA)، تنظیموں کو اب اپنے ڈیجیٹل رسک مینجمنٹ اور ریگولیٹری فریم ورک کے بارے میں زیادہ احتیاط سے سوچنے کی ضرورت ہے۔ امکان ہے کہ برطانیہ مستقبل قریب میں اسی طرح کی قانون سازی کرے گا اور اس لیے اس کی ضرورت ہے۔
منحنی خطوط سے آگے نکلنے کے لیے اور نئی ضروریات کو پورا کرنے کے بجائے ممکنہ ریگولیٹری تبدیلیوں کے لیے تیار رہنا۔
لہذا، نتیجہ اخذ کرنے کے لیے، FS تنظیموں کے پاس AI کے مواقع سے فائدہ اٹھانے کا ایک بہت بڑا موقع ہے، لیکن ایسا کرنے کے لیے انہیں اس بات کو یقینی بنانا ہوگا کہ ان کے ڈیٹا کو پوری صلاحیت کے ساتھ استعمال کیا جا رہا ہے، اس کا استعمال مناسب طریقے سے کیا جا رہا ہے اور لچکدار طریقے سے ذخیرہ کیا جا رہا ہے۔
انداز. آج، تنظیمیں بڑے پیمانے پر ڈیٹا پر بیٹھی ہوئی ہیں اور اس کی 'غیر استعمال شدہ صلاحیت FS کی ترقی کو ابھی اور مستقبل میں بھی تیز کر سکتی ہے، یہ موقع ضائع کرنے کا موقع نہیں ہے۔
