जिस वर्ष कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) की सबसे शानदार सार्वजनिक शुरुआत हुई, ऐसा लग सकता है कि मशीन लर्निंग (एमएल) एक सनक बनकर रह गई है।
हालाँकि, यह सच्चाई से सबसे दूर संभव चीज़ है। भले ही यह पहले जितना लोकप्रिय न हो, मशीन लर्निंग आज भी बहुत मांग में है। ऐसा इसलिए है ताकि जेनेरिक एआई को प्रशिक्षित करने के लिए गहन शिक्षण का उपयोग किया जा सके। फिनटेक कोई अपवाद नहीं है।
158 में वैश्विक बाजार का आकार लगभग 2020 बिलियन अमेरिकी डॉलर होने का अनुमान है और यह 18% चक्रवृद्धि वार्षिक वृद्धि दर (सीएजीआर) से बढ़कर आश्चर्यजनक स्तर तक पहुंच जाएगा। 528 द्वारा 2030 अरब $, मशीन लर्निंग प्रक्रिया अनुकूलन के लिए वित्तीय संस्थानों के लिए उपलब्ध सबसे मूल्यवान उपकरणों में से एक है। और अंत में, चूंकि हमारा नवीनतम एआई अध्ययन बहुत गहराई से गया है, इसलिए खर्च बचाएं।
फिनटेक में मशीन लर्निंग के मामलों का उपयोग करें
मशीन लर्निंग उद्योग के कुछ प्रमुख मुद्दों को हल कर रही है। उदाहरण के लिए, धोखाधड़ी केवल बीमा या क्रिप्टोकरेंसी से कहीं अधिक प्रभावित करती है। इसके अलावा, मजबूत नियामक अनुपालन डोमेन सीमाओं को पार करता है। आपके उद्योग या व्यवसाय के प्रकार के बावजूद, वित्त में मशीन लर्निंग चिंताओं को लाभ में बदलने के कई तरीके प्रदान करता है।
1. एल्गोरिथम ट्रेडिंग
कई व्यवसाय अपने वित्तीय विकल्पों को स्वचालित करने और लेनदेन की मात्रा को बढ़ावा देने के लिए एल्गोरिथम ट्रेडिंग की बहुत सफल रणनीति का उपयोग करते हैं। इसमें मशीन लर्निंग एल्गोरिदम द्वारा संभव बनाए गए पूर्व-लिखित ट्रेडिंग निर्देशों का पालन करते हुए ट्रेडिंग ऑर्डर को पूरा करना शामिल है। चूंकि एमएल तकनीक द्वारा मैन्युअल रूप से किए गए ट्रेडों की आवृत्ति को दोहराना कठिन होगा, इसलिए प्रत्येक महत्वपूर्ण वित्तीय कंपनी एल्गोरिथम ट्रेडिंग में निवेश करती है।
2. धोखाधड़ी का पता लगाना और उसे रोकना
फिनटेक में मशीन लर्निंग समाधान लगातार नए घोटाले पैटर्न सीखते हैं और उनके अनुकूल होते हैं, जिससे आपकी कंपनी के संचालन और ग्राहकों के लिए सुरक्षा में सुधार होता है। यह क्लासिक नियम-आधारित धोखाधड़ी का पता लगाने की स्थिर प्रकृति के विपरीत है।
मशीन लर्निंग के लिए एल्गोरिदम विशाल डेटासेट की जांच करके बड़ी सटीकता के साथ संदिग्ध गतिविधि और जटिल धोखाधड़ी पैटर्न की पहचान कर सकते हैं।
आईबीएम प्रदर्शित करता है कि कैसे मशीन लर्निंग (एमएल) वास्तविक समय में 100% लेनदेन में धोखाधड़ी की पहचान कर सकती है, जिससे वित्तीय संस्थानों को नुकसान कम करने और खतरे की स्थिति में त्वरित कार्रवाई करने की अनुमति मिलती है।
फिनटेक सिस्टम जो मशीन लर्निंग (एमएल) का उपयोग करते हैं, पहचान की चोरी, क्रेडिट कार्ड धोखाधड़ी, भुगतान धोखाधड़ी और खाता अधिग्रहण सहित धोखाधड़ी के कई रूपों का पता लगा सकते हैं। यह विभिन्न प्रकार के खतरों के विरुद्ध पूर्ण सुरक्षा की अनुमति देता है।
3. विनियामक अनुपालन
रेगुलेटरी टेक्नोलॉजी (रेगटेक) समाधान बैंकिंग में मशीन लर्निंग के सबसे लोकप्रिय उपयोग के मामलों में से एक हैं।
एमएल एल्गोरिदम सिफारिशों के बीच सहसंबंधों की पहचान कर सकते हैं क्योंकि वे विशाल नियामक पत्रों को पढ़ और सीख सकते हैं। इस प्रकार, बादल समाधान वित्त क्षेत्र के लिए एकीकृत मशीन-लर्निंग एल्गोरिदम स्वचालित रूप से नियामक परिवर्तनों को ट्रैक और मॉनिटर कर सकता है।
बैंकिंग संगठन अनियमितताओं को पकड़ने के लिए लेनदेन डेटा पर भी नज़र रख सकते हैं। एमएल इस बात की गारंटी दे सकता है कि उपभोक्ता लेनदेन इस तरह से नियामक आवश्यकताओं को पूरा करते हैं।
4. शेयर बाजार
व्यावसायिक गतिविधि की विशाल मात्रा बड़े ऐतिहासिक डेटा सेट उत्पन्न करती है जो सीखने की अनंत क्षमता प्रस्तुत करती है। लेकिन ऐतिहासिक डेटा सिर्फ वह आधार है जिस पर पूर्वानुमान लगाए जाते हैं।
मशीन लर्निंग एल्गोरिदम शेयर बाजार की कार्यप्रणाली को समझाने वाले पैटर्न की पहचान करने के लिए वास्तविक समय के डेटा स्रोतों जैसे समाचार और लेनदेन परिणामों को देखते हैं। व्यापारियों के लिए अगला कदम एक व्यवहार पैटर्न चुनना और यह निर्धारित करना है कि कौन सी मशीन लर्निंग एल्गोरिदम को उनकी ट्रेडिंग रणनीति में शामिल किया जाए।
5. विश्लेषण और निर्णय लेना
फिनटेक बड़ी मात्रा में डेटा को विश्वसनीय रूप से संभालने और समझने के लिए मशीन लर्निंग का उपयोग करता है। डेटा एनालिटिक्स सेवाओं के एकीकरण के माध्यम से, यह पूरी तरह से जांच की गई अंतर्दृष्टि प्रदान करता है जो समय और धन की बचत करते हुए वास्तविक समय में निर्णय लेने में तेजी लाता है। इसके अतिरिक्त, यह तकनीक भविष्य के बाजार पैटर्न की भविष्यवाणी की गति और सटीकता में सुधार करती है।
फिनटेक कंपनियां भी कर सकती हैं इस्तेमाल भविष्य बतानेवाला विश्लेषक नवीन, दूरदर्शी समाधान विकसित करने के लिए प्रौद्योगिकियाँ जो उपभोक्ता की बदलती माँगों और बाज़ार के रुझानों के अनुकूल हों। डेटा एनालिटिक्स और मशीन लर्निंग सेवाओं के एक साथ काम करने की मदद से, फिनटेक कंपनियां इस सक्रिय रणनीति की बदौलत नई वित्तीय जरूरतों का अनुमान लगा सकती हैं और सफलतापूर्वक उन्हें संबोधित कर सकती हैं।
फिनटेक में मशीन लर्निंग से कंपनियों को क्या फायदा होता है?
उपरोक्त बिंदु मशीन लर्निंग के उपयोग के मामलों पर प्रकाश डालते हैं, लेकिन विशिष्टताओं के बारे में क्या? फिनटेक में एमएल के मुख्य लाभों को सर्वोत्तम तरीके से कैसे संक्षेप में प्रस्तुत किया जा सकता है यदि यह कम संख्या में वस्तुनिष्ठ बुलेट बिंदुओं तक सीमित हो?
1. दोहराव वाली प्रक्रियाओं को स्वचालित करना
ऑटोमेशन संभवतः फिनटेक के लिए सबसे स्पष्ट मशीन लर्निंग लाभ है, जिसके कई फायदे हैं। उदाहरण के लिए, मैन्युअल इनपुट की आवश्यकता के बिना ग्राहक की जानकारी को वास्तविक समय में मान्य करने के लिए, मशीन लर्निंग एल्गोरिदम ग्राहक ऑनबोर्डिंग प्रक्रिया को तेज कर सकता है।
इसके अलावा, मानव डेटा प्रविष्टि की आवश्यकता को दूर करके, वित्तीय लेनदेन के समाधान को स्वचालित करने से समय और धन की बचत होती है। आपकी टीम के बाकी सदस्यों को स्वचालन से अधिक सूक्ष्म तरीकों से लाभ होगा। एमएल-संचालित स्वचालन उस कठिन काम को हटा देता है जो आपके पेशेवरों को अधिक महत्वपूर्ण परियोजनाओं पर काम करने से रोकता है।
2. संसाधनों का आवंटन
पैटर्न पहचान के माध्यम से, मशीन लर्निंग धन, श्रम और प्रौद्योगिकी का सर्वोत्तम आवंटन स्थापित करता है। जैसा कि पहले कहा गया है, रोबो-सलाहकार प्रत्येक ग्राहक के जोखिम प्रोफाइल का आकलन करने और परिसंपत्तियों को आवंटित करने के लिए फिनटेक निवेश प्रबंधन में मशीन लर्निंग (एमएल) का उपयोग करते हैं, यह सुनिश्चित करते हुए कि प्रत्येक ग्राहक का पोर्टफोलियो उनके वित्तीय लक्ष्यों और जोखिम सहनशीलता के साथ समन्वयित है।
इसके अलावा, मशीन लर्निंग द्वारा संचालित चैटबॉट बड़ी संख्या में उपभोक्ता पूछताछ को संभालने के लिए संसाधनों को कुशलतापूर्वक आवंटित करके चौबीसों घंटे ग्राहक सेवा प्रदान करते हैं। इस तरह, फिनटेक कंपनियां परिचालन लागत में उल्लेखनीय वृद्धि किए बिना अपनी पेशकश का दायरा बढ़ा सकती हैं।
3. पूर्वानुमानित विश्लेषण के माध्यम से लागत कम करना
फिनटेक कंपनियां मशीन लर्निंग-संचालित भविष्य कहनेवाला विश्लेषण की मदद से लागत में कमी के अवसर पा सकती हैं। उदाहरण के लिए, ऋण देने में मशीन लर्निंग (एमएल) ऋण चूक की भविष्यवाणी कर सकती है, जिससे ऋणदाताओं को संभावित नुकसान को कम करने के लिए संसाधनों को अधिक प्रभावी ढंग से खर्च करने में सक्षम बनाया जा सकता है।
एक अन्य वित्तीय स्थान समान स्थिति बनाने के लिए ग्राहक पैटर्न अनुसंधान का उपयोग करता है। ग्राहक टर्नओवर की भविष्यवाणी करने के लिए मशीन लर्निंग का उपयोग करके व्यवसाय सक्रिय रूप से ग्राहकों को बनाए रख सकते हैं और नए लोगों की भर्ती की लागत कम कर सकते हैं।
4। डाटा प्रासेसिंग
फिनटेक सॉफ्टवेयर विकास कंपनियां महत्वपूर्ण डेटा-संचालित अंतर्दृष्टि निकालने के लिए ऑप्टिकल कैरेक्टर रिकग्निशन (ओसीआर) और अन्य स्वचालित दस्तावेज़ प्रसंस्करण प्रणालियों जैसी तकनीकों का लाभ उठा सकती हैं, क्योंकि मशीन लर्निंग बड़े पैमाने पर डेटा प्रोसेसिंग और विश्लेषण को संभालती है।
यह ऋण आवेदनों की प्रोसेसिंग, अपने ग्राहक को जानें (केवाईसी) जांच और नियामक अनुपालन जैसी प्रक्रियाओं को स्वचालित करके बड़ी डेटा विश्लेषण टीमों और संबंधित लागतों पर कंपनी की निर्भरता को काफी कम कर देता है।
फिनटेक में मशीन लर्निंग के कार्यान्वयन का केस अध्ययन
मशीन लर्निंग फिनटेक सॉफ्टवेयर विकास उद्योग को मूल्य प्रदान कर रही है। यहां दुनिया भर के कुछ बेहतरीन केस अध्ययन दिए गए हैं।
1. क्रेडजेनिक्स
2022 में, कानूनी स्वचालन और ऋण वसूली में विशेषज्ञता वाले एक भारतीय SaaS स्टार्टअप, क्रेडजेनिक्स ने एक उपलब्धि हासिल की। $47 बिलियन कुल ऋण पुस्तिका40 मिलियन से अधिक खुदरा ऋण संसाधित किए जा चुके हैं।
100 से अधिक उद्यम ग्राहकों को उनके मशीन लर्निंग-संचालित समाधानों के कारण कम लागत और संग्रह समय, बढ़ी हुई कानूनी दक्षता और उच्च रिज़ॉल्यूशन और संग्रह दरों से लाभ हुआ है।
2. जेपी मॉर्गन चेज़ की अनुबंध खुफिया
2017 में, अमेरिका के सबसे बड़े बैंक ने एक कॉन्ट्रैक्ट इंटेलिजेंस (सीओआईएन) प्लेटफॉर्म का अनावरण किया, जिसने कंप्यूटर को आवाज और लिखावट को समझने में सक्षम बनाने के लिए प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी) का भारी लाभ उठाया।
COiN का प्राथमिक लक्ष्य श्रम-गहन, दोहराव वाली मैन्युअल प्रक्रियाओं को स्वचालित करना था, जैसे वाणिज्यिक क्रेडिट समझौतों की समीक्षा करना, जिसके लिए जेपी मॉर्गन चेज़ के उदाहरण में 360,000 श्रम घंटों की आवश्यकता होने का अनुमान लगाया गया था। COiN कुछ ही सेकंड में कार्य पूरा कर सकता है।
3। वेल्स फार्गो
वेल्स फ़ार्गो एक विश्वव्यापी वित्तीय सेवा फर्म है जिसका मुख्यालय संयुक्त राज्य अमेरिका में है जो एनएलपी जैसे मशीन लर्निंग समाधानों का उपयोग करती है। ध्यान लगा के पढ़ना या सीखना, तंत्रिका नेटवर्क, और व्यक्तिगत और थोक क्लाइंट डेटा बिंदुओं को संभालने के लिए पूर्वानुमानित विश्लेषण सक्षमकर्ता।
इसे क्या उल्लेखनीय बनाता है? शिकायतों में ग्राहक की शब्दावली के पीछे के इरादे को पहचानने की क्षमता, जिसे एक सामान्य प्रतिलेख पढ़ने के दौरान अनदेखा किया जा सकता है। यह संगठन को परिचालन को सुव्यवस्थित करने, अधिक कुशल सेवाएँ प्रदान करने और मजबूत ग्राहक संबंधों को बढ़ावा देने में सक्षम बनाता है।
निष्कर्ष
फिनटेक एआई सर्वनाश के बारे में चिंतित कई पेशेवर उद्योगों में से एक नहीं है। इसका मतलब यह नहीं है कि व्यापारिक संगठन एआई-संचालित झूठे डेटा के संभावित प्रभावों के बारे में चिंतित नहीं हैं - या कि फिनटेक पेशेवर चीजों पर नज़र नहीं रख रहे हैं।
हालाँकि, प्रौद्योगिकी द्वारा मजबूर आधुनिकीकरण की कोई भी तेज़ दर फिनटेक के लिए अद्वितीय नहीं है। यह प्रौद्योगिकी के नाम पर है जो फिनटेक को आगे बढ़ाती है और साथ रखती है। यह फिनटेक कार्यबल को किसी भी उद्योग में तकनीकी रूप से सबसे उन्नत में से एक के रूप में अलग करता है। कई लोगों के लिए, इसी चीज़ ने उन्हें सबसे पहले फिनटेक की ओर आकर्षित किया। हमारे विशेषज्ञ स्थिति से भली-भांति परिचित हैं।
