पैमाने बनाने की क्षमता ही किसी नवाचार को योग्य बनाती है।
जबकि कई पर्यवेक्षकों के अनुसार, जनरेटिव आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस पहले से ही व्यापक स्तर पर नवाचार की स्थिति तक पहुंच गया है, सवाल यह है: क्या एआई भुगतान पारिस्थितिकी तंत्र में स्केल कर सकता है?
2024 वह वर्ष हो सकता है जब हमें पता चलेगा।
"आज की दुनिया में जहां कंपनियों के बीच विभेदक, विशेष रूप से भुगतान पारिस्थितिकी तंत्र में, अधिक से अधिक संकीर्ण होते जा रहे हैं, आपको जल्दी अपनाने वाला और अपने पैरों पर तेजी से खड़ा होने की जरूरत है," नेतनल कबला, मुख्य डेटा और विश्लेषण अधिकारी नुवेइ, ने "भुगतान में आगे क्या है - भुगतान और जेनएआई: नया क्या है और आगे क्या है?" श्रृंखला के लिए PYMNTS को बताया।
काबाला ने जेनेरेटिव एआई और उसके चचेरे भाई, भविष्य कहनेवाला विश्लेषण की पूरक प्रकृति पर प्रकाश डाला, नए उत्पाद बनाने और भुगतान परिदृश्य में दक्षता बढ़ाने के लिए जेनेरेटिव एआई की क्षमता पर जोर दिया।
"भविष्य कहनेवाला एआई अतीत से सीखता है, और जेनरेटिव एआई कुछ नया है," उन्होंने बताया, भुगतान में जेनरेटिव एआई के सबसे आकर्षक मौजूदा अनुप्रयोगों में से एक धोखाधड़ी की रोकथाम है, जहां जेनरेटिव एआई बड़े पैमाने पर डेटा को लेबल करने और भविष्यवाणी करने में सहायता कर सकता है। भविष्य के रुझान।
भुगतान उद्योग को बदलने की एआई की क्षमता निर्विवाद है, और काबाला ने चार आसान जीतों पर प्रकाश डाला है जो एआई भुगतान कंपनियों को ला सकता है, जिसमें आंतरिक दक्षता में सुधार, परिचालन को सुव्यवस्थित करना, ग्राहक सेवा को बढ़ाना और नए उत्पादों और सेवाओं का निर्माण शामिल है।
उन्होंने कहा, "मैं आंतरिक दक्षता से संबंधित हर चीज को लेकर उत्साहित हूं, कि कैसे [एआई का उपयोग करके] हम एक भुगतान कंपनी के सभी आंतरिक कामकाज में सुधार से लेकर ग्राहक सेवा, एकीकरण आदि तक सुधार कर सकते हैं।"
भुगतान के भीतर जेनरेटिव एआई की क्षमता
जेनरेटिव एआई उन कार्यों को पार्स करने में विशेष रूप से प्रभावी है जिसमें कम समय में बड़ी मात्रा में पाठ और संदर्भ शामिल होते हैं, और काबाला ने सुझाव दिया कि जेनरेटिव एआई का उपयोग संगठनात्मक ज्ञान के आधार को बेहतर बनाने और ग्राहक सेवा, संचालन और जोखिम टीमों की उत्पादकता को बढ़ाने के लिए किया जा सकता है, विशाल सारांश द्वारा अंतर्दृष्टि प्रदान करने के लिए जानकारी की मात्रा।
आगे देखते हुए, काबाला ने कहा कि वह जेनेरिक एआई की कल्पना करते हैं जो नए उत्पादों और सेवाओं को बनाने में भूमिका निभाएगा, जिसमें अनुकूली मूल्य निर्धारण समाधानों को सक्षम करने के लिए वास्तविक समय मूल्य निर्धारण का उपयोग करना शामिल है जो व्यापारियों और उपभोक्ताओं दोनों को लाभान्वित करता है, साथ ही खरीद जैसे वित्तीय उत्पादों को अनुकूलित करने के लिए एआई का उपयोग करता है। अब, बाद में भुगतान करें (बीएनपीएल) योजनाएं और उधार विकल्प।
लेकिन अगर स्केलिंग आसान होती तो हर कोई इसे करता।
भुगतान पारिस्थितिकी तंत्र को बेहतर बनाने के लिए बनाए गए जेनेरिक एआई समाधानों को सबसे पहले संस्थागत जड़ता और अन्य बाधाओं को दूर करने की आवश्यकता होगी।
काबाला ने कहा, "सबसे पहले, इन नई प्रणालियों पर भरोसा करना एक मानसिक बाधा है।" “लोगों को वास्तव में इसका लाभ देखने की ज़रूरत है कि यह उनके दैनिक जीवन में कैसे मदद करता है। यह वास्तव में अच्छा है कि आपने अपनी आंतरिक दक्षता में 7% सुधार किया है, लेकिन इसे दृश्यमान और सार्थक बनाने की आवश्यकता है।
एआई-संचालित समाधानों के लाभों और सबसे प्रभावी उपयोगों के बारे में बाजार को शिक्षित करने के अलावा, काबाला ने कहा कि कुशल इंजीनियरिंग कर्मचारियों की उपलब्धता जो पारंपरिक डेटा एनालिटिक्स और नई एआई प्रौद्योगिकियों दोनों को संभाल सकते हैं, सफल कार्यान्वयन के लिए आवश्यक है।
भुगतान में जेनरेटिव एआई का भविष्य
काबाला ने कहा, जैसे-जैसे जेनेरिक एआई भुगतान पारिस्थितिकी तंत्र में अधिक प्रचलित होता जा रहा है, इसमें सुपर ऐप्स के विकास में योगदान करने की क्षमता है जो बैंकिंग से लेकर धन प्रबंधन तक कई प्रकार की सेवाएं प्रदान करते हैं।
लेकिन उन्होंने आगाह किया कि प्रौद्योगिकी का उपयोग बुरे कलाकारों द्वारा भी किया जा सकता है, जिससे धोखाधड़ी की रोकथाम एक महत्वपूर्ण मुद्दा बन जाती है।
उन्होंने कहा, "धोखाधड़ी हमेशा चुनौतीपूर्ण रही है, लेकिन अब घोटाले आसान हो गए हैं," उन्होंने कहा कि धोखेबाज नकली वेबसाइट बनाने, एक क्लिक में विभिन्न भाषाओं में घोटालों का अनुवाद करने और कई अन्य चीजों को करने के लिए प्रौद्योगिकी का उपयोग करके एआई-जनित सामग्री का फायदा उठा सकते हैं। दुर्भावनापूर्ण रणनीति.
जब एआई सिस्टम की सुरक्षा की बात आती है, तो उपभोक्ताओं, व्यापारियों और आंतरिक टीमों का विश्वास सुनिश्चित करने के लिए पारदर्शी निर्णय लेना महत्वपूर्ण है।
काबाला ने इस बात पर जोर दिया कि जेनेरिक एआई के निर्णय लेने के "ब्लैक बॉक्स" का ऑडिट करने में सक्षम होना महत्वपूर्ण होगा, और संगठनों को नवाचार से आगे रहने और भविष्य की किसी भी चुनौती का समाधान करने के लिए अभी से "उचित कदम और उचित व्याख्यात्मक माप" का निर्माण शुरू करने की आवश्यकता है।
जब भुगतान के भीतर जेनेरिक एआई के भविष्य की बात आती है, तो काबाला ने कहा कि "एक साल पहले, हम जेनेरिक एआई पर चर्चा नहीं कर पाते थे।"
हालाँकि उन्होंने कहा कि उन्हें नहीं पता कि भविष्य में क्या हो सकता है, लेकिन उन्हें पता है कि "सही संसाधन, सही लोग, सही बुनियादी ढाँचा और सही मानसिकता होने से जहाँ भी नई तकनीक आएगी, नए अवसर सामने आ सकते हैं"। किसी भी उद्योग में सफलता के लिए महत्वपूर्ण - लेकिन विशेष रूप से भुगतान।
लिंक: https://www.pymnts.com/news/artificial-intelligence/2024/the-4-easy-wins-genai-brings-to-the- payment-sector/
स्रोत: https://www.pymnts.com
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- स्रोत: https://www.fintechnews.org/the-4-easy-wins-genai-brings-to-the-payments-sector/
