विशेषज्ञों का कहना है, वर्टिकल AI वित्त में क्रांति लाएगा

वित्त: वर्टिकल AI को अपनाने वाला पहला

वित्तीय क्षेत्र में विशिष्ट विशेषताएं हैं जो इसे AI व्यवधान के लिए उपयुक्त बनाती हैं। शंघाई स्थित AI स्टार्टअप Stepfun के उपाध्यक्ष ली जिंग के अनुसार, डिजिटलीकरण की उच्च डिग्री, नई तकनीकों को अपनाने की प्रबल इच्छा और, महत्वपूर्ण रूप से, नवाचार में निवेश करने की इच्छा, वित्त को AI को जल्दी अपनाने के लिए एक प्रमुख उम्मीदवार के रूप में स्थापित करती है।

इसे इस तरह से सोचें: वित्तीय संस्थान पहले से ही डेटा से भरे हुए हैं। उनके पास लेनदेन को संसाधित करने, जोखिम का प्रबंधन करने और बाजार के रुझानों का विश्लेषण करने के लिए मजबूत प्रणालियां हैं। AI, विशेष रूप से वर्टिकल AI, इस मौजूदा बुनियादी ढांचे के ऊपर एक शक्तिशाली परत के रूप में कार्य कर सकता है, दक्षता, सटीकता और निर्णय लेने की क्षमता बढ़ा सकता है।

वर्टिकल AI अनुप्रयोगों का उदय

जबकि सामान्य-उद्देश्य वाले AI मॉडल ने सुर्खियां बटोरी हैं, कई विशेषज्ञों के अनुसार, वास्तविक कार्रवाई उद्योग-विशिष्ट, या वर्टिकल, AI में है। शंघाई स्थित MetaX इंटीग्रेटेड सर्किट के बोर्ड सचिव वेई झोंगवेई ने वित्त, परिवहन, शिक्षा और वैज्ञानिक अनुसंधान सहित विभिन्न क्षेत्रों में वर्टिकल AI अनुप्रयोगों की बढ़ती मांग पर प्रकाश डाला।

वित्त को क्या अलग बनाता है?
काम की प्रकृति अलग है। सामान्य AI मॉडल के विपरीत, जिन्हें विशाल, विविध डेटासेट पर प्रशिक्षित किया जाता है, वर्टिकल AI मॉडल को किसी विशेष उद्योग की विशिष्ट बारीकियों और आवश्यकताओं के अनुरूप बनाया जाता है। वित्त में, इसका मतलब है जटिल नियमों, जटिल वित्तीय साधनों और बाजार व्यवहार की सूक्ष्म गतिशीलता को समझना। एक सामान्य-उद्देश्य वाला AI शेयर बाजार के बारे में एक अच्छा समाचार लेख लिखने में सक्षम हो सकता है, लेकिन एक वर्टिकल AI मॉडल संभावित रूप से बाजार की चालों की भविष्यवाणी कर सकता है, धोखाधड़ी वाले लेनदेन की पहचान कर सकता है, या कहीं अधिक सटीकता के साथ निवेश सलाह को निजीकृत कर सकता है।

नवाचार के चालक: ऑटोमोबाइल और स्मार्टफोन

वित्त से परे, लुजियाज़ुई फाइनेंशियल सैलून में चर्चा में AI नवाचार के अन्य प्रमुख चालकों पर भी बात की गई। ली जिंग ने बताया कि ऑटोमोटिव और स्मार्टफोन उद्योगों से AI अनुप्रयोगों और उपकरणों में प्रगति के केंद्र में होने की उम्मीद है।

क्या संबंध है?
ये उद्योग, वित्त की तरह, भारी मात्रा में डेटा उत्पन्न कर रहे हैं। उदाहरण के लिए, सेल्फ-ड्राइविंग कारें सेंसर, कैमरों और मैपिंग सिस्टम से जानकारी की निरंतर धारा पर निर्भर करती हैं। स्मार्टफोन उपयोगकर्ता के व्यवहार, प्राथमिकताओं और बातचीत पर डेटा एकत्र कर रहे हैं। यह डेटा प्रलय AI एल्गोरिदम को सीखने, अनुकूलित करने और सुधारने के लिए उपजाऊ जमीन प्रदान करता है।

जेनरेटिव AI, AI का एक सबसेट जो नई सामग्री बनाने पर केंद्रित है, से भी महत्वपूर्ण भूमिका निभाने की भविष्यवाणी की जाती है, खासकर पेशेवर सामग्री उत्पादन को बढ़ाने में। AI उपकरणों की कल्पना करें जो वित्तीय रिपोर्टों का मसौदा तैयार करने, बाजार विश्लेषण उत्पन्न करने, या यहां तक कि ग्राहकों के लिए व्यक्तिगत संचार बनाने में सहायता कर सकते हैं।

अगले कुछ वर्ष: AI एकीकरण के लिए एक महत्वपूर्ण अवधि

आने वाले दो से तीन वर्षों को AI के लिए उद्योगों में अपने एकीकरण में तेजी लाने केलिए एक महत्वपूर्ण अवधि के रूप में देखा जा रहा है। वेई झोंगवेई ने इस समय के दौरान AI प्रौद्योगिकियों के लिए प्रमुख बेंचमार्क के रूप में बहुमुखी प्रतिभा, स्थिरता और विश्वसनीयता के महत्व पर जोर दिया। इसका मतलब है कि बुनियादी ढांचा प्रदाताओं को अपने खेल को आगे बढ़ाने की आवश्यकता होगी, उच्च गुणवत्ता वाले उत्पादों और सेवाओं को वितरित करना जो विभिन्न क्षेत्रों की मांग आवश्यकताओं को पूरा कर सकें।

यह सिर्फ सबसे शक्तिशाली AI एल्गोरिदम होने के बारे में नहीं है। यह सुनिश्चित करने के बारे में भी है कि ये एल्गोरिदम मजबूत, भरोसेमंद और विभिन्न उपयोग के मामलों के अनुकूल हैं। एक AI-संचालित ट्रेडिंग सिस्टम की संभावित परिणामों पर विचार करें जो खराब हो जाता है या गलत भविष्यवाणियां करता है। दांव ऊंचे हैं, और विश्वसनीयता सर्वोपरि है।

वित्त में विभेदित प्रतिस्पर्धा

गुओताई जुनन सिक्योरिटीज के मुख्य सूचना अधिकारी यू फेंग ने वर्टिकल AI मॉडल के लिए वित्तीय क्षेत्र की वरीयता पर प्रकाश डाला। उन्होंने समझाया कि मालिकाना डेटा का लाभ उठाकर, फाइन-ट्यूनिंग रणनीतियों और प्रशिक्षण उद्देश्यों को समायोजित करके, वित्तीय फर्म एक प्रतिस्पर्धात्मक बढ़त हासिल कर सकते हैं।

दूसरे शब्दों में, वर्टिकल AI संस्थानों को अपने प्रतिद्वंद्वियों से खुद को अलग करने की अनुमति देता है। समान जेनेरिक AI मॉडल पर निर्भर रहने के बजाय, वे अनुकूलित समाधान बना सकते हैं जो विशिष्ट रूप से उनकी विशिष्ट आवश्यकताओं और रणनीतियों के अनुरूप हैं। यह न केवल उन्हें समरूप निवेश दृष्टिकोण के नुकसान से बचने में मदद करता है, बल्कि समान AI मॉडल के व्यापक उपयोग से उत्पन्न होने वाले प्रवर्धित बाजार अस्थिरता के जोखिमों को भी कम करता है।

AI एकीकरण की चुनौतियों को नेविगेट करना

वित्त में AI का एकीकरण, और वास्तव में किसी भी उद्योग में, अपनी चुनौतियों के बिना नहीं है। Stepfun से ली जिंग ने स्वीकार किया कि गहन परिवर्तनों की आवश्यकता है।

एक प्रमुख पहलू पहुंच है। उदाहरण के लिए, डिवाइस निर्माताओं को AI क्षमताओं के गहरे एकीकरण को सक्षम करने के लिए अपने सिस्टम तक अधिक पहुंच प्रदान करने की आवश्यकता है। इसका मतलब है API खोलना और AI डेवलपर्स को अंतर्निहित हार्डवेयर और सॉफ्टवेयर इंफ्रास्ट्रक्चर में टैप करने की अनुमति देना।

एक और चुनौती तीसरे पक्ष के सेवा प्रदाताओं के दायरे में है। इन प्रदाताओं को एजेंट आर्किटेक्चर के तहत अपने ढांचे को मौलिक रूप से फिर से डिजाइन करने की आवश्यकता है। यह पारंपरिक सॉफ्टवेयर विकास प्रतिमानों से अधिक AI-केंद्रित दृष्टिकोण में बदलाव है, जहां सॉफ्टवेयर एजेंट स्वायत्त रूप से और बुद्धिमानी से कार्य करते हैं।

नीति समर्थन की भूमिका

तकनीकी बाधाओं से परे, ली जिंग ने AI अपनाने को बढ़ावा देने में नीति समर्थन की महत्वपूर्ण भूमिका पर भी जोर दिया। सरकारों और नियामक निकायों को एक ऐसा वातावरण बनाने की आवश्यकता है जो नवाचार को प्रोत्साहित करे और साथ ही संभावित जोखिमों और नैतिक चिंताओं को भी दूर करे।

इसमें डेटा गोपनीयता के लिए स्पष्ट दिशानिर्देश विकसित करना, AI सुरक्षा और विश्वसनीयता के लिए मानक स्थापित करना और कंपनियों को AI अनुसंधान और विकास में निवेश करने के लिए प्रोत्साहन प्रदान करना शामिल हो सकता है।

डेटा गोपनीयता चिंताओं को संबोधित करना

AI के युग में डेटा गोपनीयता एक प्रमुख विचार है, खासकर वित्तीय क्षेत्र में, जहां संवेदनशील ग्राहक जानकारी को लगातार संभाला जा रहा है। ली जिंग ने इस चिंता को सीधे संबोधित करते हुए कहा कि गोपनीयता संरक्षण एक दुर्गम चुनौती नहीं है।

ली ने जोर देकर कहा, “तकनीकी रूप से, हमने पहले ही तलाशने के लिए आशाजनक दिशाओं की पहचान कर ली है।”
इसका क्या मतलब है?
यह सुझाव देता है कि पहले से ही विकास में तकनीकी समाधान हैं जो AI से जुड़े गोपनीयता जोखिमों को कम करने में मदद कर सकते हैं। इनमेंफेडेरेटेड लर्निंग जैसी तकनीकें शामिल हो सकती हैं, जहां AI मॉडल को कच्चे डेटा तक सीधे पहुंच के बिना विकेंद्रीकृत डेटासेट पर प्रशिक्षित किया जाता है, या डिफरेंशियल प्राइवेसी, जो सार्थक विश्लेषण की अनुमति देते हुए व्यक्तिगत गोपनीयता की रक्षा के लिए डेटा में शोर जोड़ता है।

आगे का रास्ता: सहयोग और नवाचार

लुजियाज़ुई फाइनेंशियल सैलून का व्यापक संदेश स्पष्ट है: AI, विशेष रूप से वर्टिकल AI, वित्तीय उद्योग को बदलने के लिए तैयार है। अगले कुछ वर्ष महत्वपूर्ण होंगे, जिसके लिए प्रौद्योगिकी प्रदाताओं, वित्तीय संस्थानों और नीति निर्माताओं के बीच घनिष्ठ सहयोग की आवश्यकता होगी। ध्यान मजबूत, विश्वसनीय और सुरक्षित AI समाधान विकसित करने पर होगा जो नई संभावनाओं को खोल सकें और संभावित चुनौतियों का समाधान करते हुए नवाचार को चला सकें। यात्रा निस्संदेह जटिल होगी, लेकिन संभावित पुरस्कार बहुत अधिक हैं।