एआई वित्तीय क्षेत्र के भविष्य को कैसे आकार देगा

ऐसी दुनिया की कल्पना करें जहां आपका बैंक पूछने से पहले आपको क्या चाहिए है. जादू जैसा लगता है, ठीक है? यह फाइनेंस में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) की शक्ति है. एआई बदल रहा है कि हम कैसे पैसे हैंडल करते हैं, रोजमर्रा के बैंकिंग से जटिल निवेश तक.

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) क्या है और इसका इस्तेमाल फाइनेंशियल इंडस्ट्री में कैसे किया जाता है?

फाइनेंस में एआई के पास एक सुपर-स्मार्ट सहायक है जो डेटा, स्पॉट पैटर्न का विश्लेषण कर सकता है और किसी भी मनुष्य की तुलना में तेज़ निर्णय ले सकता है.

बैंकिंग और फाइनेंस में एआई का एकीकरण निगमों और बैंकों को 2023 तक $447 बिलियन की बचत करने में सक्षम बनाने के लिए अनुमानित है. यह टेक्नोलॉजी मशीनों को मानव-केंद्रित कार्य करने और अनुभवों से सीखने, कर्मचारियों को मुक्त करने के लिए अधिक रचनात्मक और रणनीतिक परियोजनाओं पर ध्यान केंद्रित करने की अनुमति देती है.

हाल ही की स्काइक्वेस्ट रिपोर्ट के अनुसार, बैंकिंग में ग्लोबल आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई), फाइनेंशियल सर्विसेज़ और इंश्योरेंस (बीएफएसआई) मार्केट की कीमत 2022 में यूएसडी 20.15 बिलियन थी और उम्मीद है कि 2024 से 2031 तक 32.5% के प्रभावशाली सीएजीआर के साथ 2031 तक यूएसडी 246.04 बिलियन तक बढ़ जाएगी. यह तेजी से वृद्धि फाइनेंशियल सेक्टर में एआई के बढ़ते महत्व और अपनाने को दर्शाती है.

फाइनेंशियल में, एआई का इस्तेमाल विभिन्न कार्यों के लिए किया जाता है:

● धोखाधड़ी का पता लगाना: जब आप अपने क्रेडिट कार्ड का उपयोग करते हैं, तो एआई आपके खर्च पैटर्न को सीखकर असामान्य गतिविधियों का पता लगाने में मदद करता है.

● कस्टमर सर्विस: बैंक वेबसाइट पर एआई पावर चैटबॉट, प्रश्नों का जवाब देना 24/7.

● जोखिम मूल्यांकन: बैंक डेटा का विश्लेषण करने और लोन और इन्वेस्टमेंट के बारे में बेहतर निर्णय लेने के लिए एआई का उपयोग करते हैं.

● एल्गोरिदमिक ट्रेडिंग: मार्केट डेटा एनालिसिस के आधार पर, एआई सिस्टम ऑप्टिमल टाइम्स पर ट्रेड कर सकते हैं.

● पर्सनलाइज़्ड फाइनेंशियल सलाह: एआई आपके फाइनेंशियल इतिहास का विश्लेषण करके अनुकूलित सुझाव प्रदान कर सकता है.

स्रोत: SkyQuestt

एआई का उपयोग करके फिनटेक कंपनियां क्यों हैं?

फाइनेंशियल सर्विसेज़ को बेहतर बनाने के लिए टेक्नोलॉजी का उपयोग करने वाली फिनटेक कंपनियां, फाइनेंस में एआई अपनाने में सबसे पहले हैं. यहां बताया गया है कि वे इस टेक्नोलॉजी को क्यों अपना रहे हैं:

● पर्सनलाइज़ेशन: एआई कस्टमाइज़्ड सर्विसेज़ प्रदान करने में मदद करता है, जैसे ऐप जो आपकी खर्च की आदतों को सीखते हैं और बेहतर बचत या इन्वेस्ट करने के तरीके सुझाते हैं.

● धोखाधड़ी की रोकथाम: एआई वास्तविक समय में संदिग्ध गतिविधियों का पता लगाने में बेहतरीन है, जो ऑनलाइन ट्रांज़ैक्शन में महत्वपूर्ण है.

● ऑपरेशनल दक्षता: नियमित कार्यों को ऑटोमेट करके, फिनटेक कंपनियां कम लागत पर सेवाएं प्रदान कर सकती हैं.

● डेटा एनालिसिस: एआई इनसाइट प्रदान करने और निर्णय लेने में सुधार करने के लिए विशाल मात्रा में डेटा प्रोसेस कर सकता है.

● रिस्क मैनेजमेंट: एआई विभिन्न फाइनेंशियल जोखिमों का अधिक प्रभावी ढंग से आकलन और प्रबंधन करने में मदद करता है.
वित्तीय उद्योग में एआई की वर्तमान स्थिति

मूडी के हाल ही के अध्ययन के अनुसार, फिनटेक जोखिम और अनुपालन के लिए एआई अपनाने का शुल्क ले रहा है, जिसमें सभी सर्वेक्षण क्षेत्रों में फिनटेक प्रतिवादियों का 18% सक्रिय रूप से एआई का उपयोग करके दोगुना प्रतिशत है.

फिनटेक में एआई की वृद्धि भारतीय फिनटेक उद्योग में एक बड़े प्रवृत्ति का हिस्सा है. इस सेक्टर में उल्लेखनीय विकास हुआ है और यह देश की अर्थव्यवस्था का एक महत्वपूर्ण हिस्सा बन गया है:

● मार्केट साइज़: यह उद्योग 2021 में $50 बिलियन का था और इससे 2025 तक $150 बिलियन तक पहुंचने की उम्मीद है.

● विविध सेक्टर: इंडियन फिनटेक डिजिटल भुगतान, लोन, इंश्योरेंस और वेल्थ टेक को कवर करता है.

● डिजिटल भुगतान की वृद्धि: विशेषज्ञ $100 ट्रिलियन के ट्रांज़ैक्शन और 2030 तक $50 बिलियन की राजस्व की भविष्यवाणी करते हैं.

● इंश्योरटेक बूम: भारत का इंश्योरेंस टेक्नोलॉजी सेक्टर 2030 तक 15 गुना बड़ा होने की उम्मीद है, जो $88.4 बिलियन तक पहुंच जाएगा.

● वैश्विक निवेश: भारत फिनटेक के लिए वैश्विक स्तर पर दूसरा सबसे बड़ा निवेश बाजार बन गया है.

● कस्टमर सर्विस: कस्टमर के प्रश्नों के लिए कई बैंक एआई-पावर्ड चैटबॉट का उपयोग करते हैं. ये चैटबॉट बैलेंस पूछताछ से लेकर जटिल प्रॉडक्ट जानकारी तक विभिन्न प्रश्नों को संभाल सकते हैं.

फाइनेंस में एआई के लाभ

फाइनेंस में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का उपयोग कई लाभ प्रदान करता है:

● बेहतर सटीकता: एआई न्यूनतम त्रुटियों के साथ विशाल मात्रा में डेटा प्रोसेस करता है, जिससे अधिक सटीक भविष्यवाणी और मूल्यांकन होते हैं. यह विशेष रूप से जोखिम मूल्यांकन और धोखाधड़ी का पता लगाने जैसे क्षेत्रों में महत्वपूर्ण है.

● लागत बचत: नियमित कार्यों का ऑटोमेशन ऑपरेशनल लागत को कम करता है. उदाहरण के लिए, एआई-संचालित चैटबॉट मानव ग्राहक सेवा प्रतिनिधियों की लागत के एक अंश में ग्राहक प्रश्नों को संभाल सकते हैं.

● बेहतर कस्टमर अनुभव: एआई-पावर्ड असिस्टेंट तेज़, 24/7 कस्टमर सर्विस प्रदान करते हैं. वे विभिन्न प्रश्नों को संभाल सकते हैं और पर्सनलाइज़्ड फाइनेंशियल सलाह भी प्रदान कर सकते हैं.

● पर्सनलाइज़्ड सर्विसेज़: एआई व्यक्तिगत डेटा विश्लेषण के आधार पर अनुकूलित फाइनेंशियल प्रॉडक्ट प्रदान करता है. इसमें पर्सनलाइज़्ड इन्वेस्टमेंट स्ट्रेटजी या कस्टम-टेलर्ड इंश्योरेंस पॉलिसी शामिल हो सकती है.

● तेज़ निर्णय लेना: एआई लोन एप्लीकेशन और इंश्योरेंस क्लेम जैसी प्रोसेस को तेज़ करता है. अब कुछ ही मिनटों या घंटों में दिन या सप्ताह का समय लग सकता है.

● बेहतर धोखाधड़ी का पता लगाना: एआई सिस्टम तेज़ी से धोखाधड़ी का संकेत दे सकते हैं. वे प्रति सेकेंड हजारों ट्रांज़ैक्शन का विश्लेषण कर सकते हैं, मानव विश्लेषकों की तुलना में संभावित धोखाधड़ी की पहचान कर सकते हैं.

● बेहतर जोखिम प्रबंधन: एआई मार्केट ट्रेंड का विश्लेषण करता है और संभावित जोखिमों की अधिक सटीकता से भविष्यवाणी करता है. यह फाइनेंशियल संस्थानों को इन्वेस्टमेंट और लेंडिंग के बारे में बेहतर सूचित निर्णय लेने में मदद करता है.

● बढ़ी हुई एक्सेसिबिलिटी: एआई-संचालित फिनटेक समाधान कम से कम आबादी को फाइनेंशियल सर्विसेज़ प्रदान कर सकते हैं, जिससे फाइनेंशियल समावेशन में सुधार हो सकता है.

● रियल-टाइम इनसाइट: एआई बाजार की स्थितियों का रियल-टाइम विश्लेषण प्रदान कर सकता है, व्यापारियों और निवेशकों को अधिक सूचित निर्णय लेने में मदद कर सकता है.

● नियामक अनुपालन: एआई फाइनेंशियल संस्थानों को जटिल और हमेशा बदलने वाले नियमों का पालन करने में मदद करता है, जिससे महंगे अनुपालन उल्लंघन का जोखिम कम हो जाता है.

फाइनेंस के लिए एआई में एडवांसमेंट और फ्यूचर ट्रेंड

फाइनेंस में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का भविष्य आशाजनक लगता है. यहाँ कुछ प्रमुख प्रवृत्तियां और उन्नतियां हम देखने की उम्मीद कर सकते हैं:

● एडवांस्ड चैटबॉट्स: फ्यूचर एआई चैटबॉट्स जटिल फाइनेंशियल प्रश्नों को संभालने और पर्सनलाइज़्ड सलाह प्रदान करेगा. वे कस्टमर के साथ बातचीत में भावनात्मक संकेतों का पता लगा सकते हैं.

● प्रेडिक्टिव एनालिटिक्स: एआई मार्केट ट्रेंड की पूर्वानुमान में सुधार करेगा, जो इन्वेस्टमेंट स्ट्रेटेजी और जोखिम मैनेजमेंट में क्रांति ला सकती है.

● वॉयस-ऐक्टिवेटेड बैंकिंग: हम जल्द ही अपने डिवाइस से बात करके बैंकिंग कर सकते हैं. एआई-संचालित वॉयस सहायक बैलेंस पूछताछ से लेकर फंड ट्रांसफर तक सब कुछ संभाल सकते हैं.

● ब्लॉकचेन और एआई इंटीग्रेशन: इस कॉम्बिनेशन से अधिक सुरक्षित और कुशल ट्रांज़ैक्शन हो सकते हैं. एआई का उपयोग ब्लॉकचेन नेटवर्क को अनुकूलित करने और स्मार्ट कॉन्ट्रैक्ट कार्यक्षमता में सुधार करने के लिए किया जा सकता है.

● भावना एआई: यह टेक्नोलॉजी क्लाइंट के भावनात्मक राज्यों को बेहतर तरीके से समझने में फाइनेंशियल सलाहकारों की मदद कर सकती है. इसका इस्तेमाल इन्वेस्टर भावना का अनुमान लगाने या जोखिम सहिष्णुता का अधिक सटीक मूल्यांकन करने के लिए किया जा सकता है.

● एडवांस्ड फ्रॉड डिटेक्शन: एआई सिस्टम फाइनेंशियल अपराधों का पता लगाने के लिए अधिक परिष्कृत तरीकों का उपयोग करेगा. इसमें जटिल धोखाधड़ी योजनाओं की पहचान करने के लिए कई डेटा स्रोतों में पैटर्न का विश्लेषण शामिल हो सकता है.

● पर्सनलाइज़्ड इंश्योरेंस: AI अनुकूलित इंश्योरेंस पॉलिसी प्रदान करने के लिए व्यक्तिगत व्यवहार का विश्लेषण कर सकता है. इसमें वियरेबल डिवाइस से लेकर प्राइस हेल्थ इंश्योरेंस तक डेटा का उपयोग करना या ऑटो इंश्योरेंस के लिए ड्राइविंग डेटा शामिल हो सकता है.

● ऑटोमेटेड वेल्थ मैनेजमेंट: रोबो-एडवाइज़र बढ़ते हुए पर्सनलाइज़्ड इन्वेस्टमेंट सलाह प्रदान करेंगे. वे व्यक्तिगत परिस्थितियों और लक्ष्यों की विस्तृत रेंज पर विचार कर सकते हैं.

● नेचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग (एनएलपी) एडवांसमेंट: बेहतर एनएलपी एआई को न्यूज़ आर्टिकल, सोशल मीडिया पोस्ट और फाइनेंशियल रिपोर्ट जैसे अनस्ट्रक्चर्ड डेटा को बेहतर तरीके से समझने और विश्लेषण करने की अनुमति देगा.

● फाइनेंस में क्वांटम कंप्यूटिंग: क्वांटम कंप्यूटिंग विकसित होने के नाते, अभूतपूर्व गतियों पर जटिल फाइनेंशियल समस्याओं को हल करने के लिए एआई के साथ जुड़ा जा सकता है.

● स्पष्ट एआई: एआई सिस्टम विकसित करने पर अधिक ध्यान केंद्रित करेगा जो अपनी निर्णय लेने की प्रक्रियाओं को समझा सकते हैं, फाइनेंस में एआई पारदर्शिता के बारे में चिंताओं का समाधान कर सकते हैं.

● रेगुलेटरी टेक्नोलॉजी (रेगटेक) में एआई: एआई विनियमों का पालन करने, अनुपालन प्रक्रियाओं को स्वचालित करने और संभावित नियामक समस्याओं की पहचान करने में फाइनेंशियल संस्थानों की मदद करने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाएगी.

वित्तीय उद्योग के विभिन्न पहलुओं पर प्रभाव

एआई फाइनेंस के लगभग हर पहलू पर प्रभाव डाल रहा है:

● बैंकिंग: एआई-पावर्ड एटीएम से वर्चुअल फाइनेंशियल प्लानिंग असिस्टेंट तक, बैंकिंग अधिक ऑटोमेटिक और पर्सनलाइज़्ड हो रही है. एआई का इस्तेमाल बैक-ऑफिस ऑपरेशन को सुव्यवस्थित करने, कस्टमर सर्विस में सुधार करने और नए प्रोडक्ट विकसित करने के लिए किया जाता है.

● इन्वेस्टमेंट: एआई-संचालित एल्गोरिदम पोर्टफोलियो को मैनेज करते हैं और अभूतपूर्व गति पर ट्रेडिंग निर्णय लेते हैं. हाई-फ्रीक्वेंसी ट्रेडिंग फर्म मिलीसेकेंड में ट्रेड करने के लिए एआई का उपयोग करते हैं. इसके विपरीत, रोबो-एडवाइज़र रिटेल इन्वेस्टर को कम लागत वाले इन्वेस्टमेंट मैनेजमेंट प्रदान करने के लिए एआई का उपयोग करते हैं.

● उधार: एआई क्रेडिट मूल्यांकन में क्रांति ला रहा है, संभावित रूप से कम से कम आबादी के लिए क्रेडिट खोल रहा है. एआई मॉडल क्रेडिट योग्यता का आकलन करने के लिए वैकल्पिक डेटा स्रोतों का विश्लेषण कर सकते हैं, संभावित रूप से सीमित क्रेडिट इतिहास वाले लोगों के लिए क्रेडिट तक पहुंच का विस्तार कर सकते हैं.

● इंश्योरेंस: एआई पॉलिसी की कीमतों को अधिक सटीक रूप से और तेज़ी से प्रोसेस करने में मदद करता है. इसका इस्तेमाल धोखाधड़ी के क्लेम का पता लगाने, पॉलिसी ऑफर करने और फोटो मान्यता प्रौद्योगिकी का उपयोग करके नुकसान का आकलन करने के लिए भी किया जा रहा है.

● नियामक अनुपालन: फाइनेंशियल संस्थान जटिल नियमों के अनुपालन के लिए एआई का उपयोग करते हैं. एआई अनुपालन जांच ऑटोमेट कर सकती है, नियामक रिपोर्ट जनरेट कर सकती है, और संभावित अनुपालन संबंधी समस्याओं को फ्लैग कर सकती है.

● कस्टमर सर्विस: एआई चैटबॉट अक्सर कस्टमर के प्रश्नों के लिए संपर्क का पहला बिंदु होता है. ये सिस्टम बढ़ते हुए अत्याधुनिक हो रहे हैं, जटिल प्रश्नों को संभालने और कस्टमर की भावना का पता लगाने में भी सक्षम हो रहे हैं.

● धोखाधड़ी का पता लगाना: एआई सिस्टम फाइनेंशियल धोखाधड़ी का पता लगाने के लिए बढ़ते हुए अत्याधुनिक हो रहे हैं. वे वास्तविक समय में संभावित धोखाधड़ी की पहचान करने के लिए कई ट्रांज़ैक्शन और डेटा स्रोतों में पैटर्न का विश्लेषण कर सकते हैं.

● फाइनेंशियल प्लानिंग: एआई-पावर्ड टूल्स बजट और रिटायरमेंट प्लानिंग वाले व्यक्तियों की मदद करते हैं. ये टूल किसी व्यक्ति की फाइनेंशियल स्थिति, लक्ष्य और जोखिम सहिष्णुता के आधार पर पर्सनलाइज़्ड फाइनेंशियल सलाह प्रदान कर सकते हैं.

● मार्केट एनालिसिस: एआई मार्केट ट्रेंड का विश्लेषण करता है और ट्रेडिंग सिग्नल जनरेट करता है. यह बाजार की जानकारी प्रदान करने के लिए समाचार लेख, सोशल मीडिया भावना और आर्थिक संकेतकों सहित विशाल मात्रा में डेटा को प्रोसेस कर सकता है.

● कॉर्पोरेट फाइनेंस: एआई का उपयोग कैश फ्लो पूर्वानुमान, मर्जर और अधिग्रहण विश्लेषण और फाइनेंशियल जोखिम प्रबंधन में किया जाता है.

वित्तीय उद्योग में एआई की चुनौतियां और सीमाएं

फाइनेंस में एआई कई लाभ प्रदान करता है, लेकिन इसमें चुनौतियों का सामना भी करना पड़ता है:

● डेटा गोपनीयता संबंधी समस्याएं: एआई सिस्टम के लिए विस्तृत डेटा की आवश्यकता होती है, गोपनीयता दर्ज करना और सुरक्षा संबंधी समस्याएं दर्ज करना. फाइनेंशियल संस्थानों को डेटा सुरक्षा नियमों का पालन करना चाहिए और कस्टमर का विश्वास बनाए रखना चाहिए.

● पारदर्शिता की कमी: कुछ एआई सिस्टम "ब्लैक बॉक्स" हैं, जिससे उनकी निर्णय लेने की प्रक्रिया को समझना मुश्किल हो जाता है. यह फाइनेंस में समस्यात्मक हो सकता है, जहां निर्णय अक्सर स्पष्ट और ऑडिटेबल होने चाहिए.

● पूर्वग्रह की क्षमता: पूर्वग्रह डेटा पर प्रशिक्षित एआई सिस्टम इन पूर्वग्रहों को निरंतर और बढ़ा सकते हैं. यह विशेष रूप से उधार देने से संबंधित है, जहां एआई पूर्वाग्रह अनुचित भेदभाव पैदा कर सकता है.

● जॉब डिस्प्लेसमेंट: एआई अधिक कार्यों को ऑटोमेट करता है, नौकरी के नुकसान के बारे में चिंता होती है. जबकि एआई नई नौकरियां बना सकती है, फिर भी फाइनेंशियल सेक्टर में आवश्यक कौशल को महत्वपूर्ण रूप से बदलने की संभावना होती है.

● नियामक चुनौतियां: एआई का तेज़ एडवांसमेंट नियामक ढांचों को आउटपेस कर रहा है. नियामक एआई को फाइनेंस में सुरक्षित और नैतिक रूप से इस्तेमाल करने के लिए तैयार कर रहे हैं.

● टेक्नोलॉजी पर निर्भरता: अगर ये सिस्टम असफल हो जाते हैं, तो एआई सिस्टम पर अधिक निर्भरता जोखिम भरा हो सकता है. वित्तीय संस्थानों को मजबूत बैकअप सिस्टम और आकस्मिकता प्लान की आवश्यकता होती है.

● मानव स्पर्श की कमी: एआई सहानुभूति या जटिल मानव निर्णय की आवश्यकता वाली स्थितियों के साथ संघर्ष कर सकती है. फाइनेंशियल सर्विसेज़ में हमेशा मानव निगरानी और हस्तक्षेप की आवश्यकता होगी.

● कार्यान्वयन लागत: छोटे संस्थानों के लिए एआई सिस्टम का विकास और कार्यान्वयन महंगा हो सकता है. इससे बड़े और छोटे फाइनेंशियल संस्थानों के बीच अंतर बढ़ सकता है.

● साइबर सुरक्षा संबंधी जोखिम: चूंकि फाइनेंशियल संस्थान एआई पर अधिक निर्भर होते हैं, इसलिए वे इन सिस्टम को लक्षित करने वाले साइबर अटैक के लिए अधिक संवेदनशील हो सकते हैं.

● नैतिक विचार: फाइनेंस में एआई नैतिक प्रश्न दर्ज करता है, जैसे कि मशीनों को कितनी निर्णय लेने की शक्ति दी जानी चाहिए, विशेष रूप से ऐसे क्षेत्रों में जो लोगों के जीवन को महत्वपूर्ण रूप से प्रभावित करते हैं.

निष्कर्ष

फाइनेंस में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का भविष्य चमकीला और परिवर्तनशील है. पर्सनलाइज़्ड बैंकिंग अनुभवों से लेकर अधिक सटीक जोखिम मूल्यांकन तक, एआई यह बदल रहा है कि हम पैसे के साथ कैसे बातचीत करते हैं. जबकि चुनौतियां मौजूद हैं, संभावित लाभ बहुत अधिक होते हैं.

एआई के रूप में विकसित होना जारी रहता है, यह फाइनेंशियल सर्विसेज़ को अधिक कुशल, एक्सेसिबल और व्यक्तिगत ज़रूरतों के अनुसार बनाने का वादा करता है. फिनटेक की तेजी से वृद्धि, विशेष रूप से भारत जैसे बाजारों में, सुझाव देता है कि एआई वैश्विक फाइनेंस के भविष्य में बढ़ती हुई महत्वपूर्ण भूमिका निभाएगा.