स्पैनिश बैंकिंग सारा श्रेय आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस को देती है

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वाणिज्यिक कार्यों में सुधार करें, बैंक धोखाधड़ी को कम करें और जोखिम प्रबंधन नीतियों को मजबूत करें। ऐसे कई मुख्य अवसर हैं जो बैंकिंग कृत्रिम बुद्धिमत्ता और बड़े डेटा के साथ प्रस्तुत करती है, तकनीकी प्रगति के साथ स्पेनिश वित्तीय संस्थाएं वर्तमान में अपनी सेवाओं में सुधार के इरादे से एक दशक से भी कम पुराने एल्गोरिदम लागू कर रही हैं। “आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस अन्य क्षेत्रों की तुलना में बैंकिंग के लिए अधिक महत्वपूर्ण है क्योंकि जानकारी इसका कच्चा माल है। और, वास्तव में, यह एक ऐसा क्षेत्र है जिसमें दूसरों की तुलना में ग्राहकों के बारे में अधिक जानकारी है, ”पीडब्ल्यूसी में वित्तीय विनियमन क्षेत्र के लिए जिम्मेदार भागीदार अल्बर्टो कॉल्स कहते हैं।

डेटा और कृत्रिम बुद्धिमत्ता के उपयोग ने बीबीवीए को अपने ग्राहकों को उपकरणों की एक श्रृंखला देने में मदद की है जो उन्हें अपने वित्तीय स्वास्थ्य में सुधार करने की अनुमति देती है। “कृत्रिम बुद्धिमत्ता और मशीन लर्निंग सिस्टम के लिए धन्यवाद, बैंक इन ग्राहकों के वित्त में सामान्य मानक के बाहर होने वाली स्थितियों का पता लगाने में सक्षम है।

इन स्थितियों में, हम मीडिया के माध्यम से ग्राहकों को सूचित करते हैं, ताकि उन्हें अप्रत्याशित घटनाओं के लिए तैयार होने और संभावित त्रुटियों को हल करने का अवसर मिल सके, ”बीबीवीए के उन्नत विश्लेषण केंद्र, एआई फैक्ट्री के सीईओ फ्रांसिस्को मटुराना ने कहा। इस इकाई ने 2014 में कृत्रिम बुद्धिमत्ता पर आधारित उत्पादों के विकास पर ध्यान केंद्रित करना शुरू किया।

64% बैंकों के पास AI समाधान हैं

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस अनुभव से सीखने और भविष्य के व्यवहार की भविष्यवाणी करने में मदद करने वाले पैटर्न ढूंढने के लिए पिछले मामलों का विश्लेषण करके सीखने की रणनीतियों को स्वचालित रूप से लागू करने की अनुमति देता है। सेंटेंडर समूह के ऑनलाइन बैंक, ओपनबैंक में, मशीन लर्निंग ग्राहक के व्यवहार का पूर्वानुमान लगाने और इस प्रकार पहले से कार्य करने के लिए पूर्वानुमानित मॉडल स्थापित करने की अनुमति देता है। ओपनबैंक के मुख्य डेटा वैज्ञानिक डैनियल विलेटोरो कहते हैं, "हमारे उत्पाद मानचित्र में हमारे प्रवृत्ति एल्गोरिदम के लिए धन्यवाद, हम अपने ग्राहकों के लिए एक उचित संचार योजना तैयार कर सकते हैं, उन उत्पादों के लिए विज्ञापन अभियानों को कम या बढ़ा सकते हैं जो उनकी रुचि रखते हैं।"

“कृत्रिम बुद्धिमत्ता के उपयोग के सबसे बड़े संभावित प्रभाव वाले क्षेत्र, एक ओर, ग्राहकों को सीधे दी जाने वाली सेवाएँ हैं। इसके अलावा, यह धोखाधड़ी का पता लगाने में दक्षता में भी काफी सुधार कर सकता है, आंतरिक प्रक्रियाओं और संचालन को अनुकूलित कर सकता है, साथ ही नियामक शुद्धता सुनिश्चित कर सकता है, ”बीबीवीए के मटुराना कहते हैं। विलाटोरो ने टिप्पणी की, "ये एल्गोरिदम ग्राहक को अनुबंध के लिए उनके सर्वोत्तम उत्पाद की सिफारिश करने या उनके खाते में कोई भी गतिविधि असामान्य होने पर समझने से संबंधित है, और यह सब हमेशा गुमनाम रूप से और हमारे ग्राहकों की गोपनीयता की गारंटी देता है।"

लंबित चुनौती

PwC के पार्टनर कैले ने बताया कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता पहल शुरू करते समय बैंकों के लिए बड़ी चुनौती नियामक को यह विश्वास दिलाना है कि इस तकनीक का उपयोग मौजूदा नियमों के अनुरूप है। आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस परियोजनाएं हमें ग्राहकों से भारी मात्रा में जानकारी प्राप्त करने की अनुमति देती हैं, इसलिए उदाहरण के लिए, रिटर्न नियामक को यह समझाने में निहित है कि ये प्रक्रियाएं ऋण देने के मूल्यांकन के लिए डेटा संग्रह आवश्यकताओं के अनुरूप हैं।

“एक ओर, यूरोप में, सामान्य डेटा संरक्षण विनियमन के लिए धन्यवाद, हमने व्यक्तियों की गोपनीयता के प्रति एक गंभीर संरक्षणवादी रवैया अपनाया है। दूसरी ओर, इस प्रकार की तकनीकों (जैसे अमेरिका या चीन) में अनुसंधान में मजबूत निवेश वाले देशों में, ग्राहक डेटा का प्रबंधन बहुत अधिक उदार है और इसलिए कंपनियां नई वैयक्तिकृत सेवाएं बनाने के लिए उस लाभ का लाभ उठा रही हैं। ,'' ओपनबैंक से विलेटोरो कहते हैं।

यह द्वंद्व कृत्रिम बुद्धिमत्ता के विकास में जोखिम पैदा कर रहा है, जिसे "दो गति" के रूप में जाना जाता है, अर्थात्, ऐसे लोग जिनके पास अधिक संरक्षणवादी नियम हैं और वे जिनके पास अधिक ढीले नियम हैं। स्पैनिश बैंकिंग एसोसिएशन ने एबीसी को दिए बयान में कहा, "कृत्रिम बुद्धिमत्ता मॉडल की समझ और स्व-निर्देशित समझ के साथ मिलकर काम करना और अत्यधिक सावधान दृष्टि से बचना आवश्यक है जो उनके उपयोग को सीमित करता है।"

कौशल सुधार

एक और चुनौती सेवाओं के अलावा कृत्रिम बुद्धिमत्ता में नवीनतम प्रगति को एकीकृत करने में सक्षम होने के लिए वित्तीय संस्थाओं की परिचालन क्षमता में सुधार करना है। “जीपीटी-3 जैसे भाषा समझ और पीढ़ी मॉडल में प्रगति के साथ प्राकृतिक भाषा प्रक्रिया के विकास में ग्राहकों के जवाब में वर्गीकरण और चपलता में मदद करने की संभावनाओं की एक दुनिया है। इसलिए, हमारे सामने इन नई क्षमताओं को ठीक से एकीकृत करने की चुनौती है, ”बीबीवीए एआई फैक्ट्री के मटुराना कहते हैं।

यूरोपीय बैंकिंग प्राधिकरण के आंकड़ों के अनुसार, 64 में 2019% वित्तीय संस्थानों के पास डेटा और उन्नत विश्लेषणात्मक उपकरणों पर आधारित परियोजनाएं हैं। यह प्रतिशत महाद्वीप के बैंकों के बीच इस तकनीक पर आधारित परियोजनाओं की तीव्र प्रगति को दर्शाता है। बैंकिंग के भविष्य के लिए इस तकनीक के महत्व के बारे में स्पैनिश बैंकिंग एसोसिएशन का कहना है, "डेटा प्रबंधन और कृत्रिम बुद्धिमत्ता पर आधारित मॉडल का विकास और अनुप्रयोग पहले से ही, वर्तमान में, वित्तीय सेवाओं में सुधार के लिए मौलिक तत्व हैं।"

पीडब्ल्यूसी के कैले ने माना कि यूरोपीय संस्थाओं के साथ तुलनात्मक दृष्टि से, स्पेनिश बैंक कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रौद्योगिकी के उपयोग में सबसे उन्नत बैंकों में से एक हैं। "अभी एक लंबा रास्ता तय करना है, लेकिन इस क्षेत्र में स्पेनिश बैंकिंग काफी उन्नत है," कैले कहते हैं, जो अपनी बैंकिंग सेवाओं के सबसे बड़े डिजिटलीकरण के साथ कुछ संस्थाओं के रूप में स्पेनिश बैंकों की भूमिका पर भी प्रकाश डालते हैं।

एक रोबोट साख का मूल्यांकन कैसे करता है?

बैंकिंग में कृत्रिम बुद्धिमत्ता का सबसे आम उपयोग ग्राहक क्रेडिट मूल्यांकन प्रक्रियाओं में होता है, जिसे अंग्रेजी में 'क्रेडिट स्कोरिंग' के रूप में जाना जाता है। वित्तीय संस्थानों के पास अपने ग्राहकों के बारे में जानकारी होती है जो अन्य क्षेत्रों के पास नहीं होती है, क्योंकि यह उनके खातों में है जहां वे अपना पेरोल प्राप्त करते हैं और सीधे अपना भुगतान डेबिट करते हैं। कृत्रिम बुद्धिमत्ता का उपयोग बैंकों को ग्राहकों की साख निर्धारित करने के लिए त्वरित विश्लेषण करने की अनुमति देता है। यह नवोन्मेषी ऋण प्रणालियों के विकास में तब्दील होता है जो संस्थाओं और ग्राहकों के लिए अधिक कुशलता से काम करता है।