Finansal hizmet sektörü yıllardır, geleneksel algoritmalarla verimliliği artıran kredi ve müşteri segmentasyonu gibi görevler için klasik yapay zekaya (AI) dayanmaktadır. Daha sonra, gerçek dünyada gerçek dünya modellerinin (LLMS) tanıtımını teşvik etmek ve müşteri sadakati, operasyon ve risk değerlendirmesi için yeni fırsatların kilidini açmak için üretken AI (Genai) geldi.
AI (Getty Images/Istockphoto)
Şimdi ajan -ki -gelişmiş genai araçları üzerindeki ilgi odağı. Bu akıllı sistemler analizin ötesine geçer ve karmaşık görevleri yönetmek, kararlar almak ve sorunları çözmek için bireyler ve kuruluşlar adına özerk bir şekilde hareket eder. Müşteri hizmetleri ve risk yönetiminden kişiselleştirilmiş bankacılık, kredi değerlendirmesi ve otomatik ticarete kadar Ajanik yapay zeka, manzarayı hızla değiştirecek ve artan bağımsızlık ve hassasiyetle çalışacaktır.
AI ajanlarının gerçek potansiyelini görselleştirmek için, Chatt tabanlı sohbet tarzı stilde sohbet botlarındaki sohbet botlarını düşünmelisiniz. Ajan yapay zeka tarafından yönlendirilen Genai, bankaların yazılım sisteminde oturabilen ve ideal olarak bir insan uzmanı gerçekleştirecek iş değerinin uçtan uca süreçlerini düzenleyebilen akıllı bir dahi gibidir. Bununla birlikte, ajanlar -KI gelişmiş hızları, daha büyük standartları ve çok daha düşük maliyetleri sağlar.
Örneğin, bir kredi hakkında soruları olan bir müşteriyle dinamik olarak konuşacak bir banka hayal edin. Genai ses ajanı, tam EMI veya gerekli tarihler gibi olgusal verileri çıkarmak için önce müşterinin kimliğini doğrulayarak ve daha sonra dahili ERP sistemlerini birleştirerek akıllıca konuşabilir. Bazı durumlarda, uygun şekilde eğitilmiş AI ajanları prosedüre karar verebilir ve bir insan amirini yükseltmek zorunda kalmadan bunları uygulayabilir. Bu tür otomatik vaka tedariki suçu azaltabilir.
Diğer işlevlerdeki benzer uygulamalar bankacılıkta da yararlı olabilir, örneğin. Agents -ki, çeşitli banka işlevleri için düzenleyici yönergeleri ve kullanıcı sorgularının cevaplanmasını anlamak için binlerce RBI devresi içeren bir bilgi tabanı sorununu etkinleştirebilir. Şu anda, insan bant genişliği kısıtlamaları nedeniyle, bu sorular genellikle uyum ekibinin üyeleriyle günlerce sorulmaktadır.
Personel kaynakları, öğrenme ve geliştirme gibi işlevler, büyük eğitim belgelerini birkaç dakika içinde çekici Haberlara dönüştürmek için AI ajanlarını da kullanabilir. Pazarlama işlevleri için içerik üretimi hedef gruba göre uyarlanabilir.
Aslında, Hint girişimleri zaten birkaç Hint dilini destekleyen ve çok dilli destekle genai uygulamalarının yayınlanmasını kolaylaştıran göstergelerin tanıtımında ücrete liderlik ediyor. Şirketlere ve girişimlere ek olarak, Hindistan hükümetinin kendisi, Bhashini -API (çok dilli çeviriler için), Anuvadini (Hint eğitim verilerine sahip bir görüntü jeneratörü) ve hatta Genai'nin kullanımını teşvik etmek için bir kamu GPU bulutu başlatmak için büyük bir ulusal AI kılavuzunun tanıtılmasıdır.
Masa
Finansal hizmetlerde sayısız gena uygulaması olsa da, Hint bankaları şu anda dikkatlidir. Çoğu banka dahili uygulamaları belirlemiştir ve kullanılmak üzere sorumlu bir AI direktifi oluşturma sürecindedir.
Bazı bankalar ve NBFC'ler AI pilotlarını başarılı bir şekilde çalıştırırken, Genai yeni LLM'lerin daha önce ölçümleri nasıl aştığını ve çok modlu verileri işlediğinin hızlı gelişmesini aşıyor. Şirketlerin teknoloji kararları güncel olabilir. Çözümler arasında otonom model entegrasyonu, sürekli izleme, ekosistem ortaklıkları ve çevik yönetişim için modüler mimarilerde ajan -ki sistemlerinin tanıtılması yer almaktadır.
Çeşitli görevlere ve uygulama senaryolarına bağlı olarak, hem Ajan AI hem de klasik AI'nın kurumsal çerçevede kendi yeri vardır. Upskill ekipleri ve uygulamaların incelemelerinin yapılandırılması, LLM manzaralarını değiştirmesine rağmen yatırımların uyarlanabilir ve etkili kalmasını sağlar.
Genai, 2030 yılına kadar Hindistan'ın finansal hizmetlerinin GVA'sı için 80 milyar ABD dolarını artırabilir ve satışları, maliyet tasarruflarını ve üretkenliği önemli ölçüde artırabilir. Bununla birlikte, potansiyel yüksektir, ancak bankacılık ve finansal sistemlerin Genai'nin piyasaya sürülmesiyle dikkatli bir şekilde ilgilenmesi tavsiye edilir. AI tarafından üretilen yanlış ve yüksek uygulama maliyetleri de dahil olmak üzere riskler dikkatli bir planlama gerektirir.
Ülke, AI4bharat Merkezi'nin kurulması ve hükümetin yenilikleri teşvik etmeyi ve aynı zamanda sağlam düzenleme ve etik standartları sağlamayı amaçlayan AI politikasının uygulanması gibi proaktif adımlar atıyor. Bu önlemler, Genai'nin sorumlu kullanımı için bir çerçeve oluşturur ve avantajlarınızı en üst düzeye çıkarır ve aynı zamanda riskleri en üst düzeye çıkarır.
Önümüzdeki iki yıl içinde muhtemelen dijital işlemlerimizde gelişmiş Genai ile etkileşim kuracağız. Hindistan, dijital ödemelerin ve reçel yığınının (Jan-dhan, Aadhaar, mobil) başarısına dayanır ve genanın benimsenmesine ve yenilikleri sorumlulukla uzlaştırmaya yol açacak şekilde konumlandırılmıştır.
Bu makale Finansal Hizmetler Başkanı Pratik Shah ve Rohit Pandharkar, teknoloji danışmanlığı ortağı EY India tarafından yazılmıştır.
AI (Getty Images/Istockphoto)
Şimdi ajan -ki -gelişmiş genai araçları üzerindeki ilgi odağı. Bu akıllı sistemler analizin ötesine geçer ve karmaşık görevleri yönetmek, kararlar almak ve sorunları çözmek için bireyler ve kuruluşlar adına özerk bir şekilde hareket eder. Müşteri hizmetleri ve risk yönetiminden kişiselleştirilmiş bankacılık, kredi değerlendirmesi ve otomatik ticarete kadar Ajanik yapay zeka, manzarayı hızla değiştirecek ve artan bağımsızlık ve hassasiyetle çalışacaktır.
AI ajanlarının gerçek potansiyelini görselleştirmek için, Chatt tabanlı sohbet tarzı stilde sohbet botlarındaki sohbet botlarını düşünmelisiniz. Ajan yapay zeka tarafından yönlendirilen Genai, bankaların yazılım sisteminde oturabilen ve ideal olarak bir insan uzmanı gerçekleştirecek iş değerinin uçtan uca süreçlerini düzenleyebilen akıllı bir dahi gibidir. Bununla birlikte, ajanlar -KI gelişmiş hızları, daha büyük standartları ve çok daha düşük maliyetleri sağlar.
Örneğin, bir kredi hakkında soruları olan bir müşteriyle dinamik olarak konuşacak bir banka hayal edin. Genai ses ajanı, tam EMI veya gerekli tarihler gibi olgusal verileri çıkarmak için önce müşterinin kimliğini doğrulayarak ve daha sonra dahili ERP sistemlerini birleştirerek akıllıca konuşabilir. Bazı durumlarda, uygun şekilde eğitilmiş AI ajanları prosedüre karar verebilir ve bir insan amirini yükseltmek zorunda kalmadan bunları uygulayabilir. Bu tür otomatik vaka tedariki suçu azaltabilir.
Diğer işlevlerdeki benzer uygulamalar bankacılıkta da yararlı olabilir, örneğin. Agents -ki, çeşitli banka işlevleri için düzenleyici yönergeleri ve kullanıcı sorgularının cevaplanmasını anlamak için binlerce RBI devresi içeren bir bilgi tabanı sorununu etkinleştirebilir. Şu anda, insan bant genişliği kısıtlamaları nedeniyle, bu sorular genellikle uyum ekibinin üyeleriyle günlerce sorulmaktadır.
Personel kaynakları, öğrenme ve geliştirme gibi işlevler, büyük eğitim belgelerini birkaç dakika içinde çekici Haberlara dönüştürmek için AI ajanlarını da kullanabilir. Pazarlama işlevleri için içerik üretimi hedef gruba göre uyarlanabilir.
Aslında, Hint girişimleri zaten birkaç Hint dilini destekleyen ve çok dilli destekle genai uygulamalarının yayınlanmasını kolaylaştıran göstergelerin tanıtımında ücrete liderlik ediyor. Şirketlere ve girişimlere ek olarak, Hindistan hükümetinin kendisi, Bhashini -API (çok dilli çeviriler için), Anuvadini (Hint eğitim verilerine sahip bir görüntü jeneratörü) ve hatta Genai'nin kullanımını teşvik etmek için bir kamu GPU bulutu başlatmak için büyük bir ulusal AI kılavuzunun tanıtılmasıdır.
Masa
Finansal hizmetlerde sayısız gena uygulaması olsa da, Hint bankaları şu anda dikkatlidir. Çoğu banka dahili uygulamaları belirlemiştir ve kullanılmak üzere sorumlu bir AI direktifi oluşturma sürecindedir.
Bazı bankalar ve NBFC'ler AI pilotlarını başarılı bir şekilde çalıştırırken, Genai yeni LLM'lerin daha önce ölçümleri nasıl aştığını ve çok modlu verileri işlediğinin hızlı gelişmesini aşıyor. Şirketlerin teknoloji kararları güncel olabilir. Çözümler arasında otonom model entegrasyonu, sürekli izleme, ekosistem ortaklıkları ve çevik yönetişim için modüler mimarilerde ajan -ki sistemlerinin tanıtılması yer almaktadır.
Çeşitli görevlere ve uygulama senaryolarına bağlı olarak, hem Ajan AI hem de klasik AI'nın kurumsal çerçevede kendi yeri vardır. Upskill ekipleri ve uygulamaların incelemelerinin yapılandırılması, LLM manzaralarını değiştirmesine rağmen yatırımların uyarlanabilir ve etkili kalmasını sağlar.
Genai, 2030 yılına kadar Hindistan'ın finansal hizmetlerinin GVA'sı için 80 milyar ABD dolarını artırabilir ve satışları, maliyet tasarruflarını ve üretkenliği önemli ölçüde artırabilir. Bununla birlikte, potansiyel yüksektir, ancak bankacılık ve finansal sistemlerin Genai'nin piyasaya sürülmesiyle dikkatli bir şekilde ilgilenmesi tavsiye edilir. AI tarafından üretilen yanlış ve yüksek uygulama maliyetleri de dahil olmak üzere riskler dikkatli bir planlama gerektirir.
Ülke, AI4bharat Merkezi'nin kurulması ve hükümetin yenilikleri teşvik etmeyi ve aynı zamanda sağlam düzenleme ve etik standartları sağlamayı amaçlayan AI politikasının uygulanması gibi proaktif adımlar atıyor. Bu önlemler, Genai'nin sorumlu kullanımı için bir çerçeve oluşturur ve avantajlarınızı en üst düzeye çıkarır ve aynı zamanda riskleri en üst düzeye çıkarır.
Önümüzdeki iki yıl içinde muhtemelen dijital işlemlerimizde gelişmiş Genai ile etkileşim kuracağız. Hindistan, dijital ödemelerin ve reçel yığınının (Jan-dhan, Aadhaar, mobil) başarısına dayanır ve genanın benimsenmesine ve yenilikleri sorumlulukla uzlaştırmaya yol açacak şekilde konumlandırılmıştır.
Bu makale Finansal Hizmetler Başkanı Pratik Shah ve Rohit Pandharkar, teknoloji danışmanlığı ortağı EY India tarafından yazılmıştır.
