বিশেষজ্ঞরা বলছেন, ফিন্যান্সে ভার্টিকাল AI আসছে

ফিনান্স: ভার্টিকাল AI-এর প্রাথমিক গ্রহণকারী

আর্থিক ক্ষেত্রটিতে অনন্য বৈশিষ্ট্য রয়েছে যা এটিকে AI-বিপ্লবের জন্য উপযুক্ত করে তোলে। Stepfun-এর ভাইস প্রেসিডেন্ট লি জিং-এর মতে, উচ্চ মাত্রার ডিজিটালাইজেশন, নতুন প্রযুক্তি গ্রহণ করার প্রবণতা এবং উদ্ভাবনে বিনিয়োগের ইচ্ছা ফিনান্সকে AI গ্রহণের জন্য একটি প্রধান প্রার্থী হিসাবে স্থাপন করে।

বিষয়টি এভাবে ভাবুন: আর্থিক প্রতিষ্ঠানগুলি ইতিমধ্যে ডেটাতে পরিপূর্ণ। তাদের লেনদেন প্রক্রিয়া, ঝুঁকি পরিচালনা এবং বাজারের প্রবণতা বিশ্লেষণের জন্য শক্তিশালী সিস্টেম রয়েছে। AI, বিশেষ করে ভার্টিকাল AI, এই বিদ্যমান কাঠামোর উপরে একটি শক্তিশালী স্তর হিসাবে কাজ করতে পারে, যা দক্ষতা, নির্ভুলতা এবং সিদ্ধান্ত গ্রহণকে উন্নত করে।

ভার্টিকাল AI অ্যাপ্লিকেশনের উত্থান

যদিও সাধারণ-উদ্দেশ্যের AI মডেলগুলি শিরোনাম দখল করেছে, অনেক বিশেষজ্ঞের মতে, আসল অগ্রগতি শিল্প-নির্দিষ্ট বা ভার্টিকাল AI-তে। সাংহাই-ভিত্তিক MetaX ইন্টিগ্রেটেড সার্কিটস-এর বোর্ড সেক্রেটারি ওয়েই ঝংওয়েই, ফিনান্স, পরিবহন, শিক্ষা এবং বৈজ্ঞানিক গবেষণা সহ বিভিন্ন সেক্টরে ভার্টিকাল AI অ্যাপ্লিকেশনগুলির ক্রমবর্ধমান চাহিদার উপর আলোকপাত করেছেন।

ফিনান্সকে কী আলাদা করে তোলে?
কাজের প্রকৃতি ভিন্ন। সাধারণ AI মডেলগুলির বিপরীতে যা বিশাল, বৈচিত্র্যময় ডেটাসেটের উপর প্রশিক্ষিত, ভার্টিকাল AI মডেলগুলি একটি নির্দিষ্ট শিল্পের সূক্ষ্মতা এবং প্রয়োজনীয়তা অনুসারে তৈরি করা হয়। ফিনান্সের ক্ষেত্রে, এর অর্থ হল জটিল প্রবিধান, জটিল আর্থিক উপকরণ এবং বাজারের আচরণের সূক্ষ্ম গতিশীলতা বোঝা। একটি সাধারণ-উদ্দেশ্যের AI স্টক মার্কেট সম্পর্কে একটি শালীন সংবাদ নিবন্ধ লিখতে সক্ষম হতে পারে, তবে একটি ভার্টিকাল AI মডেল বাজারের গতিবিধি পূর্বাভাস দিতে, প্রতারণামূলক লেনদেন সনাক্ত করতে বা আরও নির্ভুলতার সাথে ব্যক্তিগতকৃত বিনিয়োগের পরামর্শ দিতে পারে।

উদ্ভাবনের চালিকাশক্তি: অটোমোবাইল এবং স্মার্টফোন

ফিনান্সের বাইরে, Lujiazui ফিনান্সিয়াল সেলুনে আলোচনায় AI উদ্ভাবনের অন্যান্য মূল চালিকাশক্তির কথাও উঠে আসে। লি জিং উল্লেখ করেছেন যে অটোমোটিভ এবং স্মার্টফোন শিল্পগুলি AI অ্যাপ্লিকেশন এবং ডিভাইসগুলির অগ্রগতির কেন্দ্রবিন্দুতে থাকবে বলে আশা করা হচ্ছে।

সংযোগটি কী?
এই শিল্পগুলি, ফিনান্সের মতো, প্রচুর পরিমাণে ডেটা তৈরি করছে। উদাহরণস্বরূপ, সেল্ফ-ড্রাইভিং গাড়িগুলি সেন্সর, ক্যামেরা এবং ম্যাপিং সিস্টেম থেকে তথ্যের একটি ধ্রুবক প্রবাহের উপর নির্ভর করে। স্মার্টফোনগুলি ব্যবহারকারীর আচরণ, পছন্দ এবং মিথস্ক্রিয়া সম্পর্কে ডেটা সংগ্রহ করছে। এই ডেটার আধিক্য AI অ্যালগরিদমগুলির শেখার, মানিয়ে নেওয়ার এবং উন্নত করার জন্য উর্বর ক্ষেত্র সরবরাহ করে।

জেনারেটিভ AI, AI-এর একটি উপসেট যা নতুন সামগ্রী তৈরির উপর দৃষ্টি নিবদ্ধ করে, এটি পেশাদার সামগ্রী উৎপাদনে উল্লেখযোগ্য ভূমিকা রাখবে বলে আশা করা হচ্ছে। AI সরঞ্জামগুলি কল্পনা করুন যা আর্থিক প্রতিবেদন তৈরি, বাজারের বিশ্লেষণ তৈরি করতে বা ক্লায়েন্টদের জন্য ব্যক্তিগতকৃত যোগাযোগ তৈরিতে সহায়তা করতে পারে।

আগামী কয়েক বছর: AI ইন্টিগ্রেশনের জন্য একটি গুরুত্বপূর্ণ সময়

আগামী দুই থেকে তিন বছরকে AI-এর জন্য শিল্প জুড়ে তার ইন্টিগ্রেশনকে ত্বরান্বিত করার জন্য একটি গুরুত্বপূর্ণ সময় হিসাবে দেখা হচ্ছে। ওয়েই ঝংওয়েই এই সময়ে AI প্রযুক্তির জন্য মূল মানদণ্ড হিসাবে বহুমুখিতা, স্থিতিশীলতা এবং নির্ভরযোগ্যতার উপর জোর দিয়েছেন। এর মানে হল যে পরিকাঠামো সরবরাহকারীদের তাদের মান উন্নত করতে হবে, উচ্চ-মানের পণ্য এবং পরিষেবা সরবরাহ করতে হবে যা বিভিন্ন সেক্টরের চাহিদা পূরণ করতে পারে।

এটি কেবল সবচেয়ে শক্তিশালী AI অ্যালগরিদম থাকার বিষয়ে নয়। এটি নিশ্চিত করাও গুরুত্বপূর্ণ যে এই অ্যালগরিদমগুলি শক্তিশালী, নির্ভরযোগ্য এবং বিভিন্ন ব্যবহারের ক্ষেত্রে অভিযোজিত। একটি AI-চালিত ট্রেডিং সিস্টেমের সম্ভাব্য পরিণতিগুলি বিবেচনা করুন যা ত্রুটিপূর্ণ বা ভুল পূর্বাভাস দেয়। ঝুঁকি বেশি, এবং নির্ভরযোগ্যতা সর্বাগ্রে।

ফিনান্সে ভিন্ন প্রতিযোগিতা

Guotai Junan সিকিউরিটিজের চিফ ইনফরমেশন অফিসার ইউ ফেং, ফিনান্সিয়াল সেক্টরের ভার্টিকাল AI মডেলগুলির প্রতি পছন্দের উপর আলোকপাত করেছেন। তিনি ব্যাখ্যা করেছিলেন যে মালিকানাধীন ডেটা, ফাইন-টিউনিং কৌশল এবং প্রশিক্ষণের উদ্দেশ্যগুলি সামঞ্জস্য করে, আর্থিক সংস্থাগুলি একটি প্রতিযোগিতামূলক সুবিধা অর্জন করতে পারে।

অন্য কথায়, ভার্টিকাল AI প্রতিষ্ঠানগুলিকে তাদের প্রতিদ্বন্দ্বীদের থেকে নিজেদের আলাদা করার অনুমতি দেয়। একই জেনেরিক AI মডেলগুলির উপর নির্ভর করার পরিবর্তে, তারা কাস্টমাইজড সমাধান তৈরি করতে পারে যা তাদের নির্দিষ্ট চাহিদা এবং কৌশল অনুসারে তৈরি করা হয়। এটি কেবল তাদের সমজাতীয় বিনিয়োগ পদ্ধতির ত্রুটিগুলি এড়াতে সহায়তা করে না, একই AI মডেলগুলির ব্যাপক ব্যবহারের ফলে উদ্ভূত বাজারের অস্থিরতা বৃদ্ধির ঝুঁকিও হ্রাস করে।

AI ইন্টিগ্রেশনের চ্যালেঞ্জগুলি নেভিগেট করা

AI-কে ফিনান্সে এবং প্রকৃতপক্ষে যে কোনও শিল্পে একীভূত করা চ্যালেঞ্জ ছাড়া নয়। Stepfun থেকে লি জিং স্বীকার করেছেন যে গভীর পরিবর্তন প্রয়োজন।

একটি গুরুত্বপূর্ণ দিক হল অ্যাক্সেস। উদাহরণস্বরূপ, ডিভাইস নির্মাতাদের AI ক্ষমতাগুলির গভীর ইন্টিগ্রেশন সক্ষম করতে তাদের সিস্টেমগুলিতে আরও বেশি অ্যাক্সেস সরবরাহ করতে হবে। এর অর্থ হল API গুলি খোলা এবং AI ডেভেলপারদের অন্তর্নিহিত হার্ডওয়্যার এবং সফ্টওয়্যার অবকাঠামোতে ট্যাপ করার অনুমতি দেওয়া।

আরেকটি চ্যালেঞ্জ তৃতীয় পক্ষের পরিষেবা সরবরাহকারীদের ক্ষেত্রে রয়েছে। এই সরবরাহকারীদের এজেন্ট আর্কিটেকচারের অধীনে তাদের ফ্রেমওয়ার্কগুলিকে মৌলিকভাবে পুনরায় ডিজাইন করতে হবে। এটি ঐতিহ্যগত সফ্টওয়্যার বিকাশের দৃষ্টান্ত থেকে আরও AI-কেন্দ্রিক পদ্ধতির দিকে একটি পরিবর্তন, যেখানে সফ্টওয়্যার এজেন্টরা স্বায়ত্তশাসিতভাবে এবং বুদ্ধিমানের সাথে কাজ করে।

নীতি সহায়তার ভূমিকা

প্রযুক্তিগত বাধা অতিক্রম করে, লি জিং AI গ্রহণে উৎসাহিত করার ক্ষেত্রে নীতি সহায়তার গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকার উপর জোর দিয়েছেন। সরকার এবং নিয়ন্ত্রক সংস্থাগুলিকে এমন একটি পরিবেশ তৈরি করতে হবে যা উদ্ভাবনকে উৎসাহিত করে এবং সম্ভাব্য ঝুঁকি এবং নৈতিক উদ্বেগগুলিকেও সমাধান করে।

এর মধ্যে ডেটা গোপনীয়তার জন্য স্পষ্ট নির্দেশিকা তৈরি করা, AI নিরাপত্তা এবং নির্ভরযোগ্যতার জন্য মান স্থাপন করা এবং কোম্পানিগুলিকে AI গবেষণা ও উন্নয়নে বিনিয়োগের জন্য প্রণোদনা প্রদান করা জড়িত থাকতে পারে।

ডেটা গোপনীয়তা উদ্বেগ মোকাবেলা

AI-এর যুগে ডেটা গোপনীয়তা একটি প্রধান বিবেচ্য বিষয়, বিশেষ করে ফিনান্সিয়াল সেক্টরে, যেখানে সংবেদনশীল গ্রাহকের তথ্য ক্রমাগত পরিচালনা করা হয়। লি জিং এই উদ্বেগের মুখোমুখি হয়েছেন, বলেছেন যে গোপনীয়তা সুরক্ষা একটি দুর্লভ চ্যালেঞ্জ নয়।

লি জোর দিয়ে বলেন, “প্রযুক্তিগতভাবে, আমরা ইতিমধ্যে অন্বেষণ করার জন্য আশাব্যঞ্জক দিকনির্দেশ চিহ্নিত করেছি।”

এর মানে কী?
এটি ইঙ্গিত দেয় যে ইতিমধ্যে বিকাশে প্রযুক্তিগত সমাধান রয়েছে যা AI এর সাথে সম্পর্কিত গোপনীয়তার ঝুঁকি হ্রাস করতে সহায়তা করতে পারে। এর মধ্যে ফেডারেল লার্নিং-এর মতো কৌশল অন্তর্ভুক্ত থাকতে পারে, যেখানে AI মডেলগুলিকে সরাসরি কাঁচা ডেটা অ্যাক্সেস না করে বিকেন্দ্রীভূত ডেটাসেটগুলিতে প্রশিক্ষণ দেওয়া হয়, বা ডিফারেনশিয়াল প্রাইভেসি, যা অর্থপূর্ণ বিশ্লেষণের অনুমতি দেওয়ার সময় ব্যক্তিগত গোপনীয়তা রক্ষার জন্য ডেটাতে শব্দ যুক্ত করে।

সামনের পথ: সহযোগিতা এবং উদ্ভাবন

Lujiazui ফিনান্সিয়াল সেলুন থেকে সামগ্রিক বার্তাটি স্পষ্ট: AI, বিশেষ করে ভার্টিকাল AI, ফিনান্সিয়াল ইন্ডাস্ট্রিকে রূপান্তরিত করতে প্রস্তুত। আগামী কয়েক বছর গুরুত্বপূর্ণ হবে, যেখানে প্রযুক্তি সরবরাহকারী, আর্থিক প্রতিষ্ঠান এবং নীতিনির্ধারকদের মধ্যে ঘনিষ্ঠ সহযোগিতা প্রয়োজন। সম্ভাব্য চ্যালেঞ্জগুলি মোকাবেলা করার সময় নতুন সুযোগগুলি আনলক করতে এবং উদ্ভাবনকে চালিত করতে পারে এমন শক্তিশালী, নির্ভরযোগ্য এবং সুরক্ষিত AI সমাধান বিকাশের উপর ফোকাস করা হবে। যাত্রা নিঃসন্দেহে জটিল হবে, তবে সম্ভাব্য পুরষ্কারগুলি অপরিসীম।