جس سال مصنوعی ذہانت (AI) کا سب سے شاندار عوامی آغاز ہوا تھا، ایسا لگتا ہے کہ مشین لرننگ (ML) کو کم کر دیا گیا ہے۔
تاہم، یہ حقیقت سے دور کی بات ہے۔ یہاں تک کہ اگر یہ پہلے کی طرح مقبول نہ ہو، مشین لرننگ کی آج بھی بہت زیادہ مانگ ہے۔ یہ اس لیے ہے تاکہ گہری سیکھنے کو جنریٹیو AI کو تربیت دینے کے لیے استعمال کیا جا سکے۔ FinTech کوئی استثنا نہیں ہے.
158 میں تقریباً 2020 بلین امریکی ڈالر کی متوقع عالمی منڈی کے حجم کے ساتھ اور 18 فیصد کمپاؤنڈ سالانہ گروتھ ریٹ (CAGR) سے بڑھتے ہوئے حیران کن حد تک پہنچنے کے لیے 528 $ بلین 2030 کی طرف سے, مشین لرننگ عمل کی اصلاح کے لیے مالیاتی اداروں کے لیے دستیاب سب سے قیمتی ٹولز میں سے ایک ہے۔ اور آخر میں، جیسا کہ ہمارا سب سے حالیہ اسٹیٹ آف AI مطالعہ بہت گہرائی میں جاتا ہے، اخراجات کو بچائیں۔
FinTech میں مشین لرننگ کے معاملات استعمال کریں۔
مشین لرننگ انڈسٹری کے کچھ بنیادی مسائل کو حل کر رہی ہے۔ فراڈ، مثال کے طور پر، صرف انشورنس یا کریپٹو کرنسیوں سے زیادہ متاثر کرتا ہے۔ مزید برآں، مضبوط ریگولیٹری تعمیل ڈومین کی حدود سے تجاوز کرتی ہے۔ آپ کی صنعت یا کاروبار کی قسم سے قطع نظر، فنانس میں مشین لرننگ خدشات کو فوائد میں تبدیل کرنے کے مختلف طریقے پیش کرتی ہے۔
1. الگورتھمک ٹریڈنگ
بہت سے کاروبار اپنے مالیاتی انتخاب کو خودکار بنانے اور لین دین کے حجم کو بڑھانے کے لیے الگورتھمک ٹریڈنگ کا بہت کامیاب حربہ استعمال کرتے ہیں۔ اس میں مشین لرننگ الگورتھم کے ذریعے ممکن بنائے گئے پہلے سے تحریری تجارتی ہدایات کے بعد تجارتی آرڈرز کو انجام دینا شامل ہے۔ چونکہ ایم ایل ٹکنالوجی کے ذریعہ دستی طور پر کی جانے والی تجارت کی تعدد کو نقل کرنا مشکل ہوگا، ہر اہم مالیاتی کمپنی الگورتھمک ٹریڈنگ میں سرمایہ کاری کرتی ہے۔
2. دھوکہ دہی کا پتہ لگانا اور روکنا
FinTech میں مشین لرننگ سلوشنز آپ کی کمپنی کے آپریشنز اور کلائنٹس کے لیے حفاظت کو بہتر بناتے ہوئے، مسلسل نئے گھوٹالے کے نمونوں کو سیکھتے اور موافق بناتے ہیں۔ یہ کلاسک اصول پر مبنی دھوکہ دہی کا پتہ لگانے کی جامد نوعیت کے برعکس ہے۔
مشین لرننگ کے الگورتھم وسیع ڈیٹا سیٹس کی جانچ کر کے بڑی درستگی کے ساتھ مشکوک سرگرمی اور پیچیدہ فراڈ کے نمونوں کی شناخت کر سکتے ہیں۔
IBM یہ ظاہر کرتا ہے کہ کس طرح مشین لرننگ (ML) حقیقی وقت میں 100% ٹرانزیکشنز میں دھوکہ دہی کی نشاندہی کر سکتی ہے، مالیاتی اداروں کو نقصانات کو کم کرنے اور خطرے کی صورت میں فوری کارروائی کرنے کی اجازت دیتا ہے۔
FinTech سسٹم جو مشین لرننگ (ML) کا استعمال کرتے ہیں وہ دھوکہ دہی کی متعدد اقسام کا پتہ لگا سکتے ہیں، بشمول شناخت کی چوری، کریڈٹ کارڈ فراڈ، ادائیگی کی دھوکہ دہی، اور اکاؤنٹ ٹیک اوور۔ یہ خطرات کی ایک وسیع رینج کے خلاف مکمل حفاظت کی اجازت دیتا ہے۔
3. ریگولیٹری تعمیل
ریگولیٹری ٹیکنالوجی (RegTech) سلوشنز بینکنگ میں مشین لرننگ کے استعمال کے سب سے زیادہ مقبول کیسز میں سے ہیں۔
ML الگورتھم سفارشات کے درمیان ارتباط کی نشاندہی کر سکتے ہیں کیونکہ وہ بڑے ریگولیٹری پیپرز کو پڑھ اور سیکھ سکتے ہیں۔ اس طرح، بادل حل فنانس سیکٹر کے لیے مربوط مشین لرننگ الگورتھم کے ساتھ ریگولیٹری تبدیلیوں کو خود بخود ٹریک اور مانیٹر کر سکتے ہیں۔
بینکنگ تنظیمیں بے ضابطگیوں کی نشاندہی کرنے کے لیے لین دین کے ڈیٹا پر بھی نظر رکھ سکتی ہیں۔ ML اس بات کی ضمانت دے سکتا ہے کہ صارفین کے لین دین اس طرح سے ریگولیٹری تقاضوں کو پورا کرتے ہیں۔
4. اسٹاک مارکیٹ
تجارتی سرگرمیوں کے بڑے پیمانے پر بڑے تاریخی ڈیٹا سیٹ تیار ہوتے ہیں جو سیکھنے کی لامتناہی صلاحیت کو پیش کرتے ہیں۔ لیکن تاریخی ڈیٹا صرف وہ بنیاد ہے جس پر پیشین گوئیاں کی جاتی ہیں۔
مشین لرننگ الگورتھم ریئل ٹائم ڈیٹا کے ذرائع جیسے خبروں اور لین دین کے نتائج کو دیکھتے ہیں تاکہ ایسے نمونوں کی نشاندہی کی جا سکے جو اسٹاک مارکیٹ کے کام کی وضاحت کرتے ہیں۔ تاجروں کے لیے اگلا مرحلہ ایک طرز عمل کا انتخاب کرنا ہے اور یہ طے کرنا ہے کہ کون سے مشین لرننگ الگورتھم کو اپنی تجارتی حکمت عملی میں شامل کرنا ہے۔
5. تجزیہ اور فیصلہ کرنا
FinTech بڑی مقدار میں ڈیٹا کو قابل اعتماد طریقے سے سنبھالنے اور سمجھنے کے لیے مشین لرننگ کا استعمال کرتا ہے۔ ڈیٹا اینالیٹکس سروسز کے انضمام کے ذریعے، یہ اچھی طرح سے تفتیشی بصیرت پیش کرتا ہے جو وقت اور پیسے کی بچت کے ساتھ ساتھ حقیقی وقت میں فیصلہ سازی کو تیز کرتا ہے۔ مزید برآں، یہ ٹیکنالوجی مستقبل کے بازار کے نمونوں کی پیشن گوئی کی رفتار اور درستگی کو بہتر بناتی ہے۔
FinTech کمپنیاں بھی استعمال کر سکتی ہیں۔ پیش گوئی تجزیات جدید، آگے سوچنے والے حل تیار کرنے کے لیے ٹیکنالوجیز جو کہ صارفین کے مطالبات اور مارکیٹ کے رجحانات کو تبدیل کرنے کے لیے موافق ہوں۔ ڈیٹا اینالیٹکس اور مشین لرننگ سروسز کے ساتھ مل کر کام کرنے کی مدد سے، FinTech کمپنیاں اس فعال حکمت عملی کی بدولت نئی مالی ضروریات کا پیش خیمہ اور کامیابی سے نمٹ سکتی ہیں۔
کمپنیاں FinTech میں مشین لرننگ سے کیسے فائدہ اٹھاتی ہیں؟
مندرجہ بالا نکات مشین لرننگ کے استعمال کے معاملات کو اجاگر کرتے ہیں، لیکن تفصیلات کے بارے میں کیا خیال ہے؟ FinTech میں ML کے اہم فوائد کا بہترین خلاصہ کیسے کیا جا سکتا ہے اگر قلیل تعداد میں مقصدی بلٹ پوائنٹس تک محدود ہو؟
1. دہرائے جانے والے عمل کو خودکار بنانا
آٹومیشن ممکنہ طور پر FinTech کے لیے مشین لرننگ کا سب سے واضح فائدہ ہے، جس کے کئی فوائد ہیں۔ دستی ان پٹ کی ضرورت کے بغیر کلائنٹ کی معلومات کو حقیقی وقت میں درست کرنے کے لیے، مثال کے طور پر، مشین لرننگ الگورتھم کسٹمر کے آن بورڈنگ کے عمل کو تیز کر سکتے ہیں۔
مزید برآں، انسانی ڈیٹا کے اندراج کی ضرورت کو ختم کر کے، مالیاتی لین دین کے خودکار طریقے سے وقت اور پیسے کی بچت ہوتی ہے۔ آپ کی باقی ٹیم زیادہ لطیف طریقوں سے آٹومیشن سے فائدہ اٹھائے گی۔ ML سے چلنے والی آٹومیشن اس تھکا دینے والے کام کو دور کرتی ہے جو آپ کے پیشہ ور افراد کو زیادہ اہم منصوبوں پر کام کرنے سے روکتی ہے۔
2. وسائل کی تقسیم
پیٹرن کی شناخت کے ذریعے، مشین لرننگ فنڈز، لیبر، اور ٹیکنالوجی کی بہترین تقسیم قائم کرتی ہے۔ جیسا کہ پہلے کہا گیا ہے، روبو ایڈوائزرز فن ٹیک سرمایہ کاری کے انتظام میں مشین لرننگ (ML) کا استعمال کرتے ہوئے ہر کلائنٹ کے رسک پروفائل کا جائزہ لیتے ہیں اور اثاثے مختص کرتے ہیں اس بات کو یقینی بناتے ہوئے کہ ہر کلائنٹ کا پورٹ فولیو ان کے مالی اہداف اور خطرے کی برداشت کے ساتھ ہم آہنگ ہے۔
مزید برآں، مشین لرننگ کے ذریعے چلنے والے چیٹ بوٹس صارفین کی بہت زیادہ پوچھ گچھ کو سنبھالنے کے لیے مؤثر طریقے سے وسائل مختص کرکے چوبیس گھنٹے کسٹمر کیئر پیش کرتے ہیں۔ اس طرح سے، FinTech کمپنیاں آپریٹنگ اخراجات میں نمایاں اضافہ کیے بغیر اپنی پیشکشوں کا دائرہ بڑھا سکتی ہیں۔
3. پیشن گوئی کے تجزیات کے ذریعے لاگت کو کم کرنا
FinTech کمپنیاں مشین لرننگ پر مبنی پیشن گوئی کے تجزیات کی مدد سے لاگت میں کمی کے مواقع تلاش کر سکتی ہیں۔ مثال کے طور پر، قرض دینے میں مشین لرننگ (ML) قرض کے نادہندگان کی پیش گوئی کر سکتی ہے، جس سے قرض دہندگان کو ممکنہ نقصانات کو کم کرنے کے لیے وسائل کو زیادہ مؤثر طریقے سے خرچ کرنے کے قابل بناتا ہے۔
ایک اور مالی مقام اسی طرح کی صورتحال پیدا کرنے کے لیے کسٹمر پیٹرن کی تحقیق کا استعمال کرتا ہے۔ کاروبار صارفین کو فعال طور پر برقرار رکھ سکتے ہیں اور کسٹمر کے کاروبار کی پیشین گوئی کرنے کے لیے مشین لرننگ کا استعمال کر کے نئے لوگوں کو بھرتی کرنے کی لاگت کو کم کر سکتے ہیں۔
4. ڈیٹا پراسیسنگ
فن ٹیک سافٹ ویئر ڈویلپمنٹ کمپنیاں آپٹیکل کریکٹر ریکگنیشن (OCR) اور دیگر خودکار دستاویز پراسیسنگ سسٹم جیسی ٹیکنالوجیز کا فائدہ اٹھا سکتی ہیں تاکہ ڈیٹا پر مبنی اہم بصیرتیں نکال سکیں، کیونکہ مشین لرننگ بڑے پیمانے پر ڈیٹا پروسیسنگ اور تجزیہ کو ہینڈل کرتی ہے۔
یہ ایک کمپنی کا ڈیٹا تجزیہ کرنے والی بڑی ٹیموں پر انحصار اور متعلقہ اخراجات کو خود کار طریقے سے کم کرتا ہے جیسے کہ قرض کی درخواستوں پر کارروائی کرنا، اپنے صارف کو جاننا (KYC) چیک، اور ریگولیٹری تعمیل۔
FinTech میں مشین لرننگ کے نفاذ کے کیس اسٹڈیز
مشین لرننگ FinTech سافٹ ویئر ڈویلپمنٹ انڈسٹری کو قدر کی پیشکش کر رہی ہے۔ یہاں دنیا بھر میں کچھ زبردست کیس اسٹڈیز ہیں۔
1. کریڈنکس
2022 میں، Credgenics، قانونی آٹومیشن اور قرض کی وصولی میں مہارت رکھنے والے ایک ہندوستانی SaaS اسٹارٹ اپ نے کامیابی حاصل کی۔ $47 بلین کل قرض کی کتاب40 ملین سے زیادہ خوردہ قرضوں پر کارروائی کر چکے ہیں۔
100 سے زیادہ انٹرپرائز صارفین نے اپنے مشین لرننگ سے چلنے والے حل کی وجہ سے کم لاگت اور جمع کرنے کے اوقات، قانونی صلاحیتوں میں اضافہ، اور اعلی ریزولوشن اور کلیکشن ریٹ سے فائدہ اٹھایا ہے۔
2. جے پی مورگن چیس کی کنٹریکٹ انٹیلی جنس
2017 میں، امریکہ کے سب سے بڑے بینک نے کنٹریکٹ انٹیلی جنس (COiN) پلیٹ فارم کی نقاب کشائی کی جس نے کمپیوٹرز کو آواز اور لکھاوٹ کو سمجھنے کے قابل بنانے کے لیے قدرتی زبان کی پروسیسنگ (NLP) کا بہت زیادہ فائدہ اٹھایا۔
COiN کا بنیادی ہدف محنت سے متعلق، دہرائے جانے والے دستی عمل کو خودکار بنانا تھا، جیسے تجارتی کریڈٹ معاہدوں کا جائزہ لینا، جس کا تخمینہ JPMorgan Chase کی مثال میں 360,000 مزدور گھنٹے تک درکار تھا۔ COiN چند سیکنڈ میں کام مکمل کر سکتا ہے۔
3 ویلز فریگو
ویلز فارگو ایک عالمی مالیاتی خدمات کی فرم ہے جس کا صدر دفتر ریاستہائے متحدہ میں ہے جو مشین لرننگ سلوشنز جیسے کہ NLP، گہری سیکھنےعصبی نیٹ ورکس، اور پیش گوئی کرنے والے تجزیاتی اہل کار انفرادی اور بلک کلائنٹ ڈیٹا پوائنٹس کو ہینڈل کرنے کے لیے۔
اس کو قابل ذکر کیا بناتا ہے؟ شکایات میں گاہک کے جملے کے پیچھے ارادے کی نشاندہی کرنے کی صلاحیت، جسے عام ٹرانسکرپٹ پڑھنے کے دوران نظر انداز کیا جا سکتا ہے۔ یہ تنظیم کو آپریشنز کو ہموار کرنے، زیادہ موثر خدمات فراہم کرنے اور کلائنٹ کے مضبوط تعلقات کو فروغ دینے کے قابل بناتا ہے۔
نتیجہ
FinTech کئی پیشہ ورانہ صنعتوں میں سے ایک نہیں ہے جو AI apocalypses کے بارے میں فکر مند ہے۔ اس کا مطلب یہ نہیں ہے کہ تجارتی تنظیمیں AI سے چلنے والے جھوٹے ڈیٹا کے ممکنہ اثرات کے بارے میں فکر مند نہیں ہیں - یا یہ کہ FinTech کے پیشہ ور افراد چیزوں پر نظر نہیں رکھ رہے ہیں۔
تاہم، ٹیکنالوجی کے ذریعے مجبور جدیدیت کی تیز رفتار شرح میں سے کوئی بھی FinTech کے لیے منفرد نہیں ہے۔ یہ ٹیکنالوجی کے نام پر ہے جو FinTech کو آگے بڑھاتی ہے اور اسے ساتھ رکھتی ہے۔ یہ وہی ہے جو فن ٹیک افرادی قوت کو کسی بھی صنعت میں تکنیکی طور پر سب سے زیادہ ترقی یافتہ افراد میں سے ایک کے طور پر ممتاز کرتا ہے۔ بہت سے لوگوں کے لیے، یہی چیز انہیں پہلی بار FinTech کی طرف راغب کرتی ہے۔ ہمارے ماہرین صورتحال سے بخوبی واقف ہیں۔
