डिजिटलीकरण के आज के युग में, तकनीकी प्रगति पर अद्यतन रहना दोनों व्यवसायों के लिए प्रतिस्पर्धा को बढ़ावा देने और वांछित व्यावसायिक विकास को प्राप्त करने के लिए एक आवश्यकता है।

हाल के वर्षों में सॉफ्टवेयर और हार्डवेयर में सुधार के कारण वित्त में AI और मशीन लर्निंग जैसी विघटनकारी प्रौद्योगिकियों की गति में तेजी से वृद्धि देखी गई है। विशेष रूप से, वित्त क्षेत्र ने उपभोक्ताओं और व्यवसायों दोनों के लिए बेहतर परिणामों को आगे बढ़ाने के लिए मशीन लर्निंग अनुप्रयोगों के उपयोग के मामलों में तेजी से वृद्धि देखी है।

वित्त में मशीन सीखना

कुछ समय पहले तक, केवल हेज फंड वित्त में एआई और एमएल के प्राथमिक उपयोगकर्ता थे, लेकिन पिछले कुछ वर्षों में बैंकों, फिनटेक, नियामकों और बीमा फर्मों सहित कुछ अन्य क्षेत्रों में एमएल के आवेदन फैलते देखे गए हैं। ।

वैकल्पिक क्रेडिट रिपोर्टिंग विधियों की पेशकश करने के लिए अंडरराइटिंग प्रक्रिया, पोर्टफोलियो रचना और अनुकूलन, मॉडल सत्यापन, रोबो-सलाह, बाजार प्रभाव विश्लेषण को गति देने से ठीक है, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और मशीन लर्निंग के विभिन्न उपयोग मामले वित्तीय क्षेत्र पर महत्वपूर्ण प्रभाव डाल रहे हैं। ।

बैंकों, ट्रेडिंग और फिनटेक फर्मों सहित वित्त उद्योग तेजी से समय लेने वाली, सांसारिक प्रक्रियाओं को स्वचालित करने के लिए मशीन एल्गोरिदम की तैनाती कर रहा है, और अधिक सुव्यवस्थित और व्यक्तिगत ग्राहक अनुभव प्रदान कर रहा है।

वित्त में मशीन सीखना कैसे काम करता है?

मशीन लर्निंग डेटा के कच्चे सेट से सार्थक अंतर्दृष्टि निकालकर काम करता है और सटीक परिणाम प्रदान करता है। यह जानकारी तब जटिल और डेटा-समृद्ध समस्याओं को हल करने के लिए उपयोग की जाती है जो बैंकिंग और वित्त क्षेत्र के लिए महत्वपूर्ण हैं।

इसके अलावा, मशीन लर्निंग एल्गोरिदम विभिन्न अंतर्दृष्टि खोजने के लिए उपयोग किए जाने वाले डेटा, प्रक्रियाओं और तकनीकों से सीखने के लिए सुसज्जित हैं।

मशीन लर्निंग सॉल्यूशंस को लागू करते समय वित्त कंपनियों द्वारा चुनौती दी गई 

मशीन लर्निंग सॉल्यूशंस विकसित करते समय, वित्तीय सेवा कंपनियां आम तौर पर कुछ सामान्य समस्याओं का सामना करती हैं, जैसा कि नीचे चर्चा की गई है -

• व्यापार KPI के बारे में समझ की कमी

वित्तीय सेवा कंपनियां इस महान अवसर का फायदा उठाना चाहती हैं, लेकिन अवास्तविक उम्मीदों और स्पष्टता की कमी के कारण एआई और मशीन लर्निंग कैसे काम करता है (और उन्हें इसकी आवश्यकता क्यों है), वे अक्सर इस पहलू में विफल होते हैं।

• आर एंड डी की उच्च लागत

वित्तीय सेवा कंपनियां अक्सर डेटा प्रबंधन के साथ संघर्ष करती हैं, जिसमें रिपोर्टिंग सॉफ़्टवेयर, क्षेत्रीय डेटा हब, सीआरएम और इतने पर विभिन्न स्थानों पर संग्रहीत डेटा के खंडित होते हैं। इस डेटा को डेटा साइंस प्रोजेक्ट के लिए तैयार करना दोनों ही समय लेने वाली और कंपनियों के लिए एक महंगा काम है।

इस तरह की सभी चुनौतियों के संयोजन से अवास्तविक अनुमान लगता है, और यह परियोजना के पूरे बजट को खा जाता है। यही कारण है कि वित्त कंपनियों को प्रत्येक के लिए यथार्थवादी अपेक्षाएं निर्धारित करने की आवश्यकता है मशीन सीखने सेवाओं परियोजना उनके विशिष्ट व्यावसायिक उद्देश्यों के आधार पर।

वित्त में मशीन लर्निंग का उपयोग क्यों करें?

उपरोक्त कारणों में से कुछ के कारण बैंकिंग और वित्तीय सेवा फर्मों को मशीन लर्निंग का उपयोग करने पर विचार करना चाहिए -

• बेहतर उत्पादकता और बेहतर उपयोगकर्ता अनुभव के कारण उन्नत राजस्व
• प्रक्रिया स्वचालन के कारण कम परिचालन लागत
• प्रबलित सुरक्षा और बेहतर अनुपालन

वित्त में मशीन लर्निंग उपयोग मामले

यहाँ कुछ उपयोग के मामले हैं जहाँ मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का उपयोग वित्त क्षेत्र में किया जा सकता है / किया जा रहा है -

• वित्तीय निगरानी

मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का उपयोग नेटवर्क सुरक्षा को महत्वपूर्ण रूप से बढ़ाने के लिए किया जा सकता है। डेटा वैज्ञानिक हमेशा मनी लॉन्ड्रिंग तकनीकों जैसे झंडे का पता लगाने के लिए प्रशिक्षण प्रणालियों पर काम कर रहे हैं, जिन्हें वित्तीय निगरानी से रोका जा सकता है। भविष्य में मशीन सीखने की तकनीकों की एक उच्च संभावना है जो सबसे उन्नत साइबर सुरक्षा नेटवर्क को शक्ति प्रदान करती है।

• निवेश की भविष्यवाणी करना

तथ्य यह है कि मशीन लर्निंग-इनेबल्ड टेक्नोलॉजीज उन्नत बाजार अंतर्दृष्टि प्रदान करती हैं पारंपरिक निवेश मॉडल की तुलना में फंड प्रबंधकों को विशिष्ट बाजार परिवर्तनों की पहचान करने की अनुमति देता है।

जैसे प्रसिद्ध फर्मों के साथ बैंक ऑफ अमेरिका, जेपी मॉर्गन और मॉर्गन स्टेनली स्वचालित निवेश सलाहकार विकसित करने के लिए एमएल प्रौद्योगिकियों में भारी निवेश, निवेश बैंकिंग उद्योग में व्यवधान काफी स्पष्ट है।

• प्रक्रिया स्वचालन

मशीन लर्निंग संचालित समाधान वित्त कंपनियों को मैन्युअल काम को पूरी तरह से बदलने की अनुमति देते हैं बुद्धिमान प्रक्रिया स्वचालन के माध्यम से दोहराए जाने वाले कार्यों को स्वचालित करना बढ़ी हुई व्यावसायिक उत्पादकता के लिए। चैटबॉट, कागजी कार्रवाई स्वचालन, और कर्मचारी प्रशिक्षण सरलीकरण मशीन सीखने का उपयोग करके वित्त में प्रक्रिया स्वचालन के कुछ उदाहरण हैं। यह वित्त कंपनियों को अपने ग्राहक अनुभव को बेहतर बनाने, लागत को कम करने और अपनी सेवाओं को बढ़ाने में सक्षम बनाता है।

इसके अलावा, मशीन लर्निंग तकनीक आसानी से डेटा तक पहुंच सकती है, व्यवहार की व्याख्या कर सकती है, पैटर्न का पालन कर सकती है और पहचान सकती है। यह ग्राहक सहायता प्रणालियों के लिए आसानी से उपयोग किया जा सकता है जो वास्तविक मानव के समान काम कर सकते हैं और ग्राहकों के सभी अद्वितीय प्रश्नों को हल कर सकते हैं।

इसका एक उदाहरण है एमएल-चालित चैटबोट का उपयोग करते हुए वेल्स फ़ार्गो फेसबुक मैसेंजर के माध्यम से अपने उपयोगकर्ताओं के साथ प्रभावी ढंग से संवाद करने के लिए। चैटबॉट ग्राहकों को उनके खातों और पासवर्ड के बारे में सभी आवश्यक जानकारी प्राप्त करने में मदद करता है।

• सुरक्षित लेनदेन

मशीन लर्निंग एल्गोरिदम लाखों डेटा बिंदुओं का विश्लेषण करके ट्रांसेक्शनल फ्रॉड का पता लगाने में उत्कृष्ट हैं जो मनुष्यों द्वारा किसी का ध्यान नहीं जाते हैं। इसके अलावा, एमएल झूठे अस्वीकार की संख्या को भी कम करता है और वास्तविक समय के अनुमोदन की सटीकता में सुधार करने में मदद करता है। ये मॉडल आम तौर पर ग्राहक के व्यवहार पर इंटरनेट और लेनदेन के इतिहास पर बनाए जाते हैं।

उच्च सटीकता के साथ कपटपूर्ण व्यवहार को प्रदर्शित करने के अलावा, एमएल-संचालित तकनीक भी संदिग्ध खाता व्यवहार की पहचान करने और अपराध के बाद अपराध का पता लगाने के बजाय वास्तविक समय में धोखाधड़ी को रोकने के लिए सुसज्जित है।

एक शोध के अनुसार, लगभग हर $ 1 के लिए धोखाधड़ी से हार गए, द वित्तीय संस्थानों द्वारा वहन की जाने वाली लागत $ 2.92 के करीब है.

एमएल के सबसे सफल अनुप्रयोगों में से एक क्रेडिट कार्ड धोखाधड़ी का पता लगाना है। बैंक आम तौर पर निगरानी प्रणालियों से लैस होते हैं जो ऐतिहासिक भुगतान डेटा पर प्रशिक्षित होते हैं। एल्गोरिथम प्रशिक्षण, सत्यापन, और बैकिंग क्रेडिट कार्ड लेनदेन डेटा के विशाल डेटासेट पर आधारित हैं। एमएल-संचालित वर्गीकरण एल्गोरिदम आसानी से घटनाओं को लेबल कर सकते हैं धोखा बनाम गैर धोखाधड़ी वास्तविक समय में धोखाधड़ी लेनदेन को रोकने के लिए।

• जोखिम प्रबंधन

मशीन लर्निंग तकनीकों का उपयोग करते हुए, बैंक और वित्तीय संस्थान डेटा स्रोतों की एक विशाल मात्रा का विश्लेषण करके जोखिम के स्तर को काफी कम कर सकते हैं। पारंपरिक तरीकों के विपरीत जो आमतौर पर क्रेडिट स्कोर जैसी आवश्यक जानकारी तक सीमित होते हैं, एमएल अपने जोखिम को कम करने के लिए व्यक्तिगत जानकारी के महत्वपूर्ण संस्करणों का विश्लेषण कर सकते हैं।

मशीन लर्निंग तकनीक द्वारा एकत्र की गई विभिन्न जानकारियां बैंकिंग और वित्तीय सेवा संगठनों को क्रियात्मक बुद्धिमत्ता प्रदान करती हैं ताकि बाद के निर्णय लेने में उनकी मदद की जा सके। इसका एक उदाहरण मशीन लर्निंग प्रोग्राम हो सकते हैं जो ऋण के लिए आवेदन करने वाले ग्राहकों के लिए अलग-अलग डेटा स्रोतों में टैप करते हैं और उन्हें जोखिम स्कोर प्रदान करते हैं। एमएल एल्गोरिदम तब आसानी से ग्राहकों का अनुमान लगा सकते हैं जो कंपनियों को पुनर्विचार करने या प्रत्येक ग्राहक के लिए शर्तों को समायोजित करने में मदद करने के लिए अपने ऋण पर चूक के लिए जोखिम में हैं।

• एल्गोरिथम ट्रेडिंग

ट्रेडिंग में मशीन लर्निंग वित्त उद्योग में प्रभावी उपयोग के मामले का एक और उत्कृष्ट उदाहरण है। अल्गोरिदमिक ट्रेडिंग (एटी), वास्तव में, वैश्विक वित्तीय बाजारों में एक प्रमुख शक्ति बन गया है।

एमएल-आधारित समाधान और मॉडल व्यापारिक कंपनियों को पैटर्न का पता लगाने के लिए वास्तविक समय में व्यापार परिणामों और समाचारों की बारीकी से निगरानी करके बेहतर व्यापारिक निर्णय लेने की अनुमति देते हैं जिससे स्टॉक की कीमतें ऊपर या नीचे जा सकती हैं।

मशीन लर्निंग एल्गोरिदम एक साथ सैकड़ों डेटा स्रोतों का विश्लेषण भी कर सकता है, जिससे व्यापारियों को बाजार औसत से अधिक लाभ मिलेगा। एल्गोरिथम ट्रेडिंग के कुछ अन्य लाभों में शामिल हैं -

1. सटीकता में वृद्धि और गलतियों की संभावना कम
2. एटी ट्रेडों को सर्वोत्तम संभव कीमतों पर निष्पादित करने की अनुमति देता है
3. मानवीय त्रुटियां काफी हद तक कम होने की संभावना है
4. कई बाजार स्थितियों की स्वचालित और साथ-साथ जाँच में सक्षम बनाता है

• वित्तीय सलाहकार

मशीन लर्निंग द्वारा संचालित विभिन्न बजट प्रबंधन ऐप हैं, जो ग्राहकों को अत्यधिक विशिष्ट और लक्षित वित्तीय सलाह और मार्गदर्शन का लाभ दे सकते हैं। मशीन लर्निंग एल्गोरिदम न केवल ग्राहकों को इन ऐप का उपयोग करके दैनिक आधार पर अपने खर्च को ट्रैक करने की अनुमति देता है, बल्कि इस डेटा का विश्लेषण करने में भी उनके खर्च के पैटर्न की पहचान करने में मदद करता है, इसके बाद उन क्षेत्रों की पहचान करता है जहां वे बचा सकते हैं।

इस संदर्भ में तेजी से उभर रहे अन्य रुझानों में से एक रोबो-सलाहकार हैं। नियमित सलाहकारों की तरह काम करते हुए, वे विशेष रूप से सीमित संसाधनों वाले व्यक्तियों (व्यक्तियों और मध्यम आकार के व्यवसायों के लिए) को लक्षित करते हैं जो अपने धन का प्रबंधन करना चाहते हैं। ये एमएल-आधारित रोबो-सलाहकार अपने उपयोगकर्ताओं के लिए वित्तीय पोर्टफोलियो और समाधान जैसे ट्रेडिंग, निवेश, सेवानिवृत्ति योजना आदि बनाने के लिए पारंपरिक डेटा प्रोसेसिंग तकनीकों को लागू कर सकते हैं।

• ग्राहक डेटा प्रबंधन

जब बैंकों और वित्तीय संस्थानों की बात आती है, तो डेटा सबसे महत्वपूर्ण संसाधन है, जो व्यवसाय के विकास और सफलता के लिए कुशल डेटा प्रबंधन को केंद्रीय बनाता है।

मोबाइल संचार, सोशल मीडिया गतिविधि से लेनदेन विवरणों के लिए वित्तीय डेटा की भारी मात्रा और संरचनात्मक विविधता, और बाजार डेटा इसे वित्तीय विशेषज्ञों के लिए मैन्युअल रूप से संसाधित करने के लिए एक बड़ी चुनौती भी बनाते हैं।

डेटा की इतनी बड़ी मात्रा का प्रबंधन करने के लिए मशीन सीखने की तकनीक को एकीकृत करना प्रक्रिया दक्षता और डेटा से वास्तविक बुद्धिमत्ता निकालने के लाभ दोनों को ला सकता है। डेटा विश्लेषण, डेटा खनन और प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण जैसे एआई और एमएल उपकरण, बेहतर व्यावसायिक लाभ के लिए डेटा से मूल्यवान अंतर्दृष्टि प्राप्त करने में मदद करते हैं।

इसका एक उत्कृष्ट उदाहरण मशीन लर्निंग एल्गोरिदम हो सकता है जिसका उपयोग बाजार के विकास के प्रभाव और ग्राहकों के वित्तीय आंकड़ों से विशिष्ट वित्तीय रुझानों के विश्लेषण के लिए किया जाता है।

• निर्णय लेना

बैंकिंग और वित्तीय संस्थान संरचित और असंरचित दोनों डेटा का विश्लेषण करने के लिए मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का उपयोग कर सकते हैं। उदाहरण के लिए, ग्राहक के अनुरोध, सोशल मीडिया इंटरैक्शन, और कंपनी के लिए विभिन्न व्यावसायिक प्रक्रियाएं आंतरिक हैं, और जोखिम का आकलन करने और ग्राहकों को सूचित निर्णय लेने में मदद करने के लिए रुझानों (दोनों उपयोगी और संभावित खतरनाक) की खोज करते हैं।

• ग्राहक सेवा स्तर में सुधार

वर्ष का उपयोग करना बुद्धिमान चैटबॉट, ग्राहक अपने मासिक खर्च, ऋण पात्रता, सस्ती बीमा योजना, और बहुत कुछ जानने के संदर्भ में अपने सभी प्रश्नों को हल कर सकते हैं।

इसके अलावा, कई एमएल-आधारित अनुप्रयोग हैं जो भुगतान प्रणाली से जुड़े होने पर, खातों का विश्लेषण कर सकते हैं और ग्राहकों को अपने पैसे बचाने और बढ़ने दे सकते हैं। उपयोगकर्ता व्यवहार का विश्लेषण करने और अनुकूलित ऑफ़र विकसित करने के लिए परिष्कृत एमएल एल्गोरिदम का उपयोग किया जा सकता है। उदाहरण के लिए, एक वित्तीय योजना में निवेश करने के इच्छुक ग्राहक को व्यक्तिगत निवेश प्रस्ताव से लाभान्वित किया जा सकता है, क्योंकि एमएल एल्गोरिथम उसकी मौजूदा वित्तीय स्थिति का विश्लेषण करता है।

• ग्राहक प्रतिधारण कार्यक्रम

क्रेडिट कार्ड कंपनियां भविष्यवाणी करने के लिए एमएल तकनीक का उपयोग कर सकती हैं खतरे में ग्राहकों और विशेष रूप से इनमें से चयनित लोगों को बनाए रखें। उपयोगकर्ता जनसांख्यिकीय डेटा और लेनदेन गतिविधि के आधार पर, वे आसानी से इन ग्राहकों के लिए उपयोगकर्ता के व्यवहार और डिजाइन ऑफ़र की भविष्यवाणी कर सकते हैं।

यहां आवेदन में ग्राहकों के जोखिम के बारे में पता लगाने के लिए एक भविष्य कहनेवाला, द्विआधारी वर्गीकरण मॉडल शामिल है, इसके बाद सबसे उपयुक्त कार्ड ऑफ़र का निर्धारण करने के लिए एक सलाहकार मॉडल का उपयोग करके इन ग्राहकों को बनाए रखने में मदद मिल सकती है।

की क्षमता है एआई और मशीन लर्निंग मॉडल पिछले व्यवहार के आधार पर सटीक भविष्यवाणी करने के लिए उन्हें एक महान विपणन उपकरण बनाता है। मोबाइल ऐप के उपयोग, वेब गतिविधि और पिछले विज्ञापन अभियानों की प्रतिक्रियाओं का विश्लेषण करने से, मशीन सीखने के एल्गोरिदम वित्त कंपनियों के लिए एक मजबूत विपणन रणनीति बनाने में मदद कर सकते हैं।

वित्त में मशीन लर्निंग के भविष्य की संभावनाएं

हालांकि बैंकिंग और वित्त में मशीन सीखने के कुछ एप्लिकेशन स्पष्ट रूप से ज्ञात और दृश्यमान हैं जैसे कि चैटबॉट और मोबाइल बैंकिंग ऐप, एमएल एल्गोरिदम और प्रौद्योगिकी अब धीरे-धीरे अभिनव भविष्य के अनुप्रयोगों के लिए उपयोग किए जा रहे हैं, ग्राहकों के ऐतिहासिक डेटा को सही ढंग से चित्रित करके। और उनके भविष्य की भविष्यवाणी करना।

वित्त में मशीन सीखने के स्थापित उपयोग के मामलों के अलावा, जैसा कि उपरोक्त अनुभाग में चर्चा की गई है, कई अन्य आशाजनक अनुप्रयोग हैं जो एमएल प्रौद्योगिकी भविष्य में पेश कर सकते हैं। हालांकि इनमें से कुछ के पास आज अपेक्षाकृत सक्रिय अनुप्रयोग हैं, अन्य अभी भी एक नवजात अवस्था में हैं।

• विभिन्न वित्तीय उत्पादों की सिफारिशें या बिक्री

यद्यपि आज भी स्वचालित वित्तीय उत्पाद बिक्री / सिफारिशों के विभिन्न अनुप्रयोग मौजूद हैं, उनमें से कुछ में नियम-आधारित प्रणाली (मशीन सीखने के बजाय) शामिल हैं जहां डेटा अभी भी मैनुअल संसाधनों के माध्यम से जाता है ताकि ग्राहकों को ट्रेडों या निवेशों की सिफारिश करने में सक्षम किया जा सके।

भविष्य में ग्राहकों को किसी विशेष घर या वाहन बीमा पॉलिसी का सुझाव देने के लिए बीमा सिफारिश साइटों द्वारा सक्रिय रूप से एमएल और एआई तकनीकों का उपयोग किया जाएगा। इसके अलावा, भविष्य में देखने के लिए एक दिलचस्प प्रवृत्ति होगी रोबो-सलाहकारों को पोर्टफोलियो में बदलाव और ग्राहकों को अधिक उद्देश्य और विश्वसनीय सलाहकार सेवाएं प्रदान करने वाले एमएल-आधारित व्यक्तिगत ऐप और व्यक्तिगत सहायकों का तेजी से उदय।

• सुरक्षा बढ़ाना 

बैंकिंग और वित्त में डेटा सुरक्षा एक महत्वपूर्ण महत्वपूर्ण क्षेत्र है। ऑनलाइन उपलब्ध सभी सूचनाओं के साथ, संगठनों को सभी उपयोगकर्ता नाम, पासवर्ड और सुरक्षा प्रश्नों को सुरक्षित रखना बहुत चुनौतीपूर्ण लगता है। अगले कुछ वर्षों में इस क्षेत्र में एक नाटकीय बदलाव आएगा जहां पासवर्ड, उपयोगकर्ता नाम और सुरक्षा प्रश्न अब उपयोगकर्ता सुरक्षा के लिए आदर्श नहीं हो सकते हैं।

सुरक्षा को एक उच्चतर स्तर पर ले जाना, मशीन लर्निंग एप्लिकेशन उद्योग के भीतर भविष्य की सुरक्षा को आवाज की पहचान, चेहरे की पहचान, या अन्य समान बायोमेट्रिक डेटा को अपनाने के साथ बदल देगा।

Adyen, Payoneer, पेपैल, Stripe, तथा Skrill कुछ ऐसी कंपनियों के साथ हुआ, जिन्होंने सिक्योरिटी मशीन लर्निंग में भारी निवेश किया है।

• ग्राहक वाक्य विश्लेषण

मशीन सीखने के मॉडल वित्त कंपनियों के लिए बहुत मदद कर सकते हैं जब यह मौजूदा बाजार के रुझानों का विश्लेषण करने, परिवर्तनों की भविष्यवाणी करने और हर ग्राहक के लिए सोशल मीडिया के उपयोग की बात करता है।

क्योंकि मानव कारक मुख्य रूप से शेयर बाजार चलाते हैं, व्यवसायों को लगातार उपयोगकर्ताओं की वित्तीय गतिविधि से सीखने की आवश्यकता होती है। इसके अलावा, उपभोक्ता भावना विश्लेषण विभिन्न प्रकार के वाणिज्यिक और आर्थिक विकासों पर वर्तमान जानकारी को पूरक कर सकता है।

• बेहतर ग्राहक सेवा

वित्तीय संस्थानों की बढ़ती संख्या अब स्पष्ट कारणों के लिए ग्राहक जुड़ाव को प्राथमिकता दे रही है। उन्हें अवधारण दर में सुधार करने में मदद करने के अलावा, यह उन्हें उपयोगकर्ता के व्यवहार और उनकी बदलती चिंताओं और जरूरतों को समझने में भी मदद करता है। इसका एक उत्कृष्ट उदाहरण ग्राहक के साथ त्वरित संचार के लिए उपयोग की जाने वाली चैटबॉट है।

भविष्य में इन चैट सहायकों को वित्त-विशिष्ट ग्राहक संपर्क टूल और मजबूत प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण इंजनों की प्रचुरता के साथ बनाया जा रहा है, ताकि वे त्वरित संपर्क और क्वेरी के लिए अनुमति दे सकें।

जबकि बैंकिंग या वित्त उद्योग में इस तरह के विशेष चैटबोट का अनुभव आज का आदर्श नहीं है, यह भविष्य के लिए बहुत संभावनाएं रखता है। यह एक ऐसा अनुप्रयोग है जो वित्त में सिर्फ मशीन लर्निंग से परे जाता है और कई अन्य क्षेत्रों और उद्योगों में देखा जा सकता है।

वित्त में मशीन सीखना - आगे क्या है?

मशीन लर्निंग आज संपत्ति के प्रबंधन, जोखिम का आकलन करने, निवेश सलाह प्रदान करने, वित्त में धोखाधड़ी से निपटने, दस्तावेज़ प्रमाणीकरण और बहुत कुछ से वित्तीय पारिस्थितिकी तंत्र के विभिन्न पहलुओं में एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है।

जबकि एमएल एल्गोरिदम कार्यों के असंख्य के साथ काम कर रहे हैं, वे लगातार डेटा के संस्करणों से सीख रहे हैं, और दुनिया को पूरी तरह से स्वचालित वित्तीय प्रणाली के करीब लाकर इस खाई को पाट रहे हैं।

अधिकांश वित्तीय कंपनियों के लिए, उपयोग के मामलों की सही सेट की पहचान के साथ शुरू करने की आवश्यकता है अनुभवी मशीन लर्निंग सर्विसेज पार्टनर, जो विभिन्न स्रोतों से निकाले जाने वाले अपेक्षित आउटपुट की पूरी समझ के बाद विशिष्ट डेटा और व्यापार डोमेन पर ध्यान केंद्रित करके सही मॉडल विकसित और कार्यान्वित कर सकते हैं, इसे रूपांतरित कर सकते हैं और वांछित परिणाम प्राप्त कर सकते हैं।

मारुति टेकलैब्स में, हम बैंकिंग और वित्तीय संस्थानों के साथ कस्टम एआई और एमएल आधारित मॉडल के असंख्य उपयोग के मामलों पर काम करते हैं जो राजस्व में सुधार करने, लागत कम करने और विभिन्न विभागों में जोखिम कम करने में मदद करते हैं। अधिक जानने के लिए, हमें लिखें hello@marutitech.com या हमारे साथ संपर्क में रहें, बिना किसी लागत परामर्श के और देखें कि हम दीर्घकालीन AI रणनीति बनाने और उसे लागू करने में आपकी मदद कैसे कर सकते हैं।

स्रोत: https://marutitech.com/ai-and-ml-in-finance/