കാര്യക്ഷമത വർദ്ധിപ്പിക്കുകയും മൂർച്ചയേറിയ പ്രവർത്തന ഉൾക്കാഴ്ചകൾ പ്രാപ്തമാക്കുകയും ലാഭം വർദ്ധിപ്പിക്കുകയും ചെയ്യുന്നതിനാൽ ബാങ്കുകൾ ഇതിനകം തന്നെ ജനറേറ്റീവ് എഐ (ജെൻഎഐ) ൽ നിന്ന് പ്രതിഫലം കാണാൻ തുടങ്ങിയിട്ടുണ്ട്.
GenAIയുടെ വിശാലമായ ഉപയോഗം “ഉണ്ടെങ്കിൽ” എന്നതല്ല, മറിച്ച് “എപ്പോൾ”, “എങ്ങനെ” എന്ന ചോദ്യമാണ്. ബാങ്കിംഗ് മേഖലയുടെ വാർഷിക വരുമാനം 200-340 ബില്യൺ ഡോളർ അല്ലെങ്കിൽ പ്രവർത്തന ലാഭത്തിന്റെ 9to15 ശതമാനം വർദ്ധിപ്പിക്കാൻ ജെൻഎഐക്ക് കഴിയുമെന്ന് മക്കിൻസി പഠനം പറയുന്നു.
മാർക്കറ്റിംഗ്, തട്ടിപ്പ് കണ്ടെത്തൽ, ക്രെഡിറ്റ് സ്കോറിംഗ് തുടങ്ങിയ മേഖലകളിൽ വ്യവസായം ഇതിനകം ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് (എഐ), മെഷീൻ ലേണിംഗ് (എംഎൽ) എന്നിവ ഉപയോഗിക്കുന്നു. പല ബാങ്കുകളെയും സംബന്ധിച്ചിടത്തോളം, GenAI ഒരു വിപ്ലവത്തേക്കാൾ ഒരു പരിണാമമായിരിക്കും.
വൈവിധ്യമാർന്ന ആനുകൂല്യങ്ങൾ
സങ്കീർണ്ണതകളും ഡാറ്റയെ വളരെയധികം ആശ്രയിക്കുന്നതുമായ ബാങ്കിംഗ് ജെൻഎഐക്ക് പ്രത്യേകിച്ചും അനുയോജ്യമാണ്, ഇത് ഡാറ്റയും വിഭവ തീവ്രമായ പ്രക്രിയകളും കാണുന്ന രീതി പുനർവിചിന്തനം ചെയ്യാൻ ഞങ്ങളെ അനുവദിക്കുന്നു.
വ്യക്തിഗതമാക്കിയ ഉപഭോക്തൃ ഇടപെടലുകളിലൂടെ ഉയർന്ന ഉപഭോക്തൃ സംതൃപ്തിയും കൂടുതൽ വരുമാനവും, കുറഞ്ഞ പിശകുകൾ, വിഭവങ്ങളുടെ കൂടുതൽ കാര്യക്ഷമമായ ഉപയോഗം, പുതിയ അവസരങ്ങൾ തിരിച്ചറിയൽ, മികച്ച ഡാറ്റ അധിഷ്ഠിത തീരുമാനമെടുക്കൽ എന്നിവ സാധ്യതയുള്ള നേട്ടങ്ങളിൽ ഉൾപ്പെടുന്നു.
ആത്യന്തികമായി ഇത് ബാങ്കുകൾ അപകടസാധ്യതകൾ തിരിച്ചറിയുകയും കൈകാര്യം ചെയ്യുകയും നഷ്ടം കുറയ്ക്കുകയും മാർജിൻ മെച്ചപ്പെടുത്തുകയും ചെയ്യും. സാങ്കേതികവിദ്യ സ്വീകരിക്കാനും പരീക്ഷിക്കാനും വേഗത്തിൽ ശ്രമിക്കുന്നവർക്ക് മന്ദഗതിയിലുള്ള എതിരാളികളേക്കാൾ നേട്ടം നേടാൻ കഴിയും.
ക്ലയന്റുകളുമായുള്ള ബാങ്കുകളുടെ ഇടപെടലുകൾ പരിവർത്തനം ചെയ്യാൻ ജെൻഎഐ ഒരുങ്ങുന്നു. ശബ്ദത്തെയും സംസാരത്തെയും അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള ജനറേറ്റീവ് മോഡലുകൾക്ക് ക്ലയന്റുകളെ ശരിയായ ഏജന്റുമായി പൊരുത്തപ്പെടുത്തുന്നതിന് വികാരങ്ങൾ കണ്ടെത്താനോ ഏജന്റുമാർക്കായി ടാർഗെറ്റുചെയ് ത പരിഹാരങ്ങൾ നിർദ്ദേശിക്കാനോ കഴിയും.
ശുപാർശ ചെയ്യാൻ അനുയോജ്യമായ ഉൽപ്പന്നങ്ങൾ തിരിച്ചറിയുന്നതിന് ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് മോഡലുകൾക്ക് പെരുമാറ്റ ഡാറ്റയും മറ്റ് വിവരങ്ങളും ഉപയോഗിക്കാൻ കഴിയും, ഇത് നിലവിലുള്ള ക്ലയന്റുകളുമായുള്ള ബന്ധം ആഴത്തിലാക്കാനോ പുതിയവരെ ആകർഷിക്കാനോ സഹായിക്കുന്നു.
GenAI-യുടെ വർദ്ധിച്ചുവരുന്ന ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ
ഗവേഷണം, വായ്പ ഉത്ഭവം, പോർട്ട്ഫോളിയോ നിരീക്ഷണം, റെഗുലേറ്ററി കോംപ്ലിയൻസ്, നോ-യുവർ-കസ്റ്റമർ (കെവൈസി) വർക്ക്ഫ്ലോകൾ, നേരത്തെയുള്ള മുന്നറിയിപ്പ് എന്നിവയിൽ നേടാൻ കഴിയുന്ന കാര്യക്ഷമത നേട്ടങ്ങൾ ജെൻഎഐയുടെ സാധാരണ ഉപയോഗ കേസുകളിൽ ഉൾപ്പെടുന്നു.
തീരുമാനമെടുക്കുന്നതിനെ പിന്തുണയ്ക്കുന്നതിനായി വിശാലമായ സ്രോതസ്സുകളിൽ നിന്ന് കൂടുതൽ ഡാറ്റ വേഗത്തിൽ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുന്നതിനുള്ള ഗവേഷണം മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിനുള്ള മികച്ച ഉപകരണമാണ് ജെൻഎഐ.
ക്രെഡിറ്റ് ഗുണനിലവാരം മാത്രമല്ല, കാലാവസ്ഥാ അപകടസാധ്യത, പ്രശസ്തി നില, സൈബർ റിസ്ക്, ദുർബലത എന്നിവയുൾപ്പെടെ ഭാവിയിൽ സാമ്പത്തിക പ്രകടനത്തിന്റെയും ക്രെഡിറ്റ് ഗുണനിലവാരത്തിന്റെയും പ്രധാന ചാലകങ്ങളായി മാറിയേക്കാവുന്ന വിവിധ തരം അപകടസാധ്യതകളും പരിഗണിക്കുന്നതിലൂടെ ബാങ്കുകൾക്ക് ഒരു കമ്പനി, ഒരു കൂട്ടം കമ്പനികൾ, ഒപ്പം / അല്ലെങ്കിൽ ഒരു മേഖലയെക്കുറിച്ച് കൂടുതൽ സമഗ്രമായ കാഴ്ചപ്പാട് നേടാൻ കഴിയും.
വിശകലന വിദഗ്ധർക്ക് മൂഡീസ് റിസർച്ച് അസിസ്റ്റന്റ് പോലുള്ള ചാറ്റ് പോലുള്ള ഉപയോക്തൃ ഇന്റർഫേസുകളുമായി അവബോധപൂർവ്വം സംവദിക്കാനും ആന്തരികമായോ ബാഹ്യമായോ ലഭ്യമായ ഉള്ളടക്കം അന്വേഷിക്കാനും വിപണി വിഭാഗങ്ങളിലുടനീളമുള്ള ഉൾക്കാഴ്ചകൾ സംയോജിപ്പിക്കാനും ഗവേഷണ ഔട്ട്പുട്ട് അവതരിപ്പിക്കുന്നതിന് സമഗ്രമായ റിപ്പോർട്ടുകളോ സംക്ഷിപ്ത സംഗ്രഹങ്ങളോ ഒരുമിച്ച് ചേർക്കാനും കഴിയും.
കൂടുതൽ നിർദ്ദിഷ്ട ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ റിസ്ക്, തന്ത്രം അല്ലെങ്കിൽ നിക്ഷേപ ഉദ്ദേശ്യങ്ങൾക്കായുള്ള മാക്രോ ഇക്കണോമിക് ഗവേഷണം, ഇക്വിറ്റി, സ്ഥിര വരുമാന നിക്ഷേപ വിശകലനം, നിക്ഷേപം, വായ്പ ഉത്ഭവം / നിരീക്ഷണം എന്നിവയ്ക്കുള്ള ക്രെഡിറ്റ് റിസ്ക് വിലയിരുത്തൽ എന്നിവ ഉൾക്കൊള്ളുന്നു.
വായ്പ ഉത്ഭവം പോലുള്ള പ്രക്രിയകൾ കാര്യക്ഷമമാക്കുക എന്നതാണ് ജെൻഎഐയുടെ ഏറ്റവും സാധാരണമായ ഉപയോഗങ്ങളിലൊന്ന്. കൃത്യത നഷ്ടപ്പെടാതെയോ ഉപഭോക്തൃ ഡാറ്റ പരിരക്ഷയിൽ വിട്ടുവീഴ്ച ചെയ്യാതെയോ മൂല്യനിർണ്ണയ നടപടികൾ മെച്ചപ്പെടുത്താനും വേഗത്തിലാക്കാനും ഇതിന് കഴിയും.
അത്തരം പ്രക്രിയകൾ മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിനും മാനുവൽ പ്രക്രിയകളിൽ നിന്ന് അകന്നുപോകുന്നതിനും ജെൻഎഐയുടെ ആവശ്യം വർദ്ധിക്കുന്നതായി ഞങ്ങൾ കാണുന്നു.
ക്രെഡിറ്റ് പ്രീ-സ്ക്രീനിംഗ്, കെവൈസി പരിശോധനകൾ, ഡാറ്റാ ശേഖരണം, ക്രെഡിറ്റ് വിലയിരുത്തൽ വരെയുള്ള പ്രക്രിയകൾക്കായുള്ള ലളിതമായ നിർദ്ദേശങ്ങളിലൂടെ ക്രെഡിറ്റ് പ്രൊഫഷണലുകളുമായി ആശയവിനിമയം നടത്തി മൂഡീസ് സ്മാർട്ട് അസിസ്റ്റന്റുകൾ ക്രെഡിറ്റ് വർക്ക്ഫ്ലോ മെച്ചപ്പെടുത്തും. അടിസ്ഥാനപരമായി ക്ലയന്റ് മെമ്മോകൾ തയ്യാറാക്കുന്നത് മുമ്പ് എടുത്ത സമയത്തിന്റെ ഒരു അംശം കൊണ്ടാണ്.
ബാങ്കുകളുടെ റേറ്റിംഗ്, സ്കോറിംഗ് മോഡലുകൾ സാധാരണയായി ഫിനാൻഷ്യൽ സ്റ്റേറ്റ്മെന്റ് വിവരങ്ങൾ അല്ലെങ്കിൽ ബ്യൂറോ സ്കോറുകൾ, താങ്ങാനാവുന്ന അളവുകൾ എന്നിവയെ ആശ്രയിച്ചിരിക്കുന്നു.
പെരുമാറ്റം, അനുവർത്തനം, കെവൈസിയുമായി ബന്ധപ്പെട്ട വിവരങ്ങൾ മുതൽ വാർത്താ അധിഷ്ഠിത സിഗ്നലുകൾ, കാഴ്ചപ്പാടുകൾ, സുസ്ഥിരത / കാലാവസ്ഥാ വിലയിരുത്തലുകൾ, സൈബർ റിസ്ക്, വിതരണ ശൃംഖല സൂചകങ്ങൾ എന്നിവ വരെ വളരെ വിശാലമായ ഡാറ്റാസെറ്റിനെ അടിസ്ഥാനമാക്കി സമ്പന്നമായ വിവരങ്ങളും വിശകലനങ്ങളും ഉള്ളവരെ വർദ്ധിപ്പിക്കാൻ ജെൻഎഐക്ക് കഴിയും.
ഔട്ട്പുട്ട് ഒരൊറ്റ റേറ്റിംഗിനേക്കാളും സ്കോറിനേക്കാളും കൂടുതൽ വിജ്ഞാനപ്രദമായിരിക്കും, കൂടാതെ ചോദ്യം ചെയ്യപ്പെടുന്ന പാർട്ടിയെക്കുറിച്ചുള്ള വിവരണവും ഉൾക്കാഴ്ചകളും ഉൾപ്പെടും.
അപകടസാധ്യതയുള്ള വായ്പക്കാരെ തിരിച്ചറിയുകയും സഹായിക്കുകയും ചെയ്യുക
അനുവർത്തനം, കെവൈസി പരിശോധനകൾ എന്നിവയാണ് ബാങ്കുകളുടെ മറ്റ് പ്രധാന ചുമതലകൾ. അനുവർത്തന പ്രശ്നങ്ങൾ തിരിച്ചറിയുന്നതിനും വ്യക്തികൾക്കും കോർപ്പറേഷനുകൾക്കുമായി പൂർണ്ണ റിസ്ക് പ്രൊഫൈലുകൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നതിനും ഒരു കമ്പനിയുടെ മുഴുവൻ ഉടമസ്ഥാവകാശ ഘടനയിലും ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസിനും ജെൻഎഐക്കും പ്രവർത്തിക്കാൻ കഴിയും.
കൂടാതെ, ഡാറ്റ പരിശോധിക്കുന്നതിന് കംപ്ലയിൻസ് ഓഫീസർമാർക്ക് ചാറ്റ് അധിഷ്ഠിത ഇന്റർഫേസ് നൽകിക്കൊണ്ട് കെവൈസി, അന്വേഷണ പ്രക്രിയ വർക്ക്ഫ്ലോ എന്നിവ പൂർണ്ണമായും പരിവർത്തനം ചെയ്യാൻ ജെൻഎഐക്ക് കഴിയും.
അപകടസാധ്യതയുള്ള ഒരു വായ്പക്കാരനെ തിരിച്ചറിഞ്ഞാൽ, ക്രെഡിറ്റ് പരിധി ക്രമീകരിക്കുക, കടം പുനഃക്രമീകരിക്കുക അല്ലെങ്കിൽ ഏകീകരണം അല്ലെങ്കിൽ ഉപഭോക്താക്കളെ സാമ്പത്തിക ഉപദേഷ്ടാക്കളുമായി ബന്ധിപ്പിക്കുക തുടങ്ങിയ കൂടുതൽ തകർച്ച തടയുന്നതിനുള്ള നടപടികൾ ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് മോഡലുകൾക്ക് നിർദ്ദേശിക്കാൻ കഴിയും.
ഇമെയിൽ, ടെക്സ്റ്റ് അല്ലെങ്കിൽ ഫോൺ വഴി വായ്പക്കാർക്ക് അവരുടെ സാഹചര്യത്തെ അടിസ്ഥാനമാക്കി സമയബന്ധിതമായ ശുപാർശകളോ മുന്നറിയിപ്പുകളോ ഉപയോഗിച്ച് ഇഷ്ടാനുസൃത ആശയവിനിമയങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കാനും മോഡലുകൾക്ക് കഴിയും.
ഡീപ് ലേണിംഗ് (ഡിഎൽ), ഒപ്റ്റിക്കൽ ക്യാരക്ടർ റെക്കഗ്നിഷൻ (ഒസിആർ), നാച്ചുറൽ ലാംഗ്വേജ് പ്രോസസ്സിംഗ് (എൻഎൽപി) എന്നിവയുടെ സങ്കീർണ്ണമായ സംയോജനങ്ങളെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് അധിഷ്ഠിത പ്രോസസ്സിംഗ് പ്രയോഗത്തിൽ നിന്ന് പല ബാങ്കുകളും ഇതിനകം പ്രയോജനം നേടിയിട്ടുണ്ട്.
സമർപ്പിച്ച സാമ്പത്തിക പ്രസ്താവനകളിലെ അസാധാരണ പാറ്റേണുകളും അസാധാരണ പാറ്റേണുകളും തിരിച്ചറിയുന്ന മോഡലുകൾക്ക് തെറ്റായ പ്രസ്താവനകളുടെ സാധ്യമായ സൂചനകൾ കണ്ടെത്താൻ കഴിയും.
അക്കൗണ്ടിംഗ് സോഫ്റ്റ്വെയർ, ടാക്സ് റിട്ടേണുകൾ, ക്രെഡിറ്റ് ബ്യൂറോ അല്ലെങ്കിൽ മൂഡീസ് ഓർബിസ് ഗ്ലോബൽ എന്റിറ്റി ഡാറ്റ പോലുള്ള മൂന്നാം കക്ഷി മാസ്റ്റർ, ഫിനാൻഷ്യൽ എന്റിറ്റി ഡാറ്റാബേസുകൾ എന്നിവയിൽ നിന്നും ഉപഭോക്തൃ വിവരങ്ങൾ ലഭിക്കും. ശരിയായി സംയോജിപ്പിക്കുമ്പോൾ, ജെൻഎഐക്ക് പ്രക്രിയ സംഘടിപ്പിക്കാനും വിവരങ്ങൾ സമന്വയിപ്പിക്കാനും കഴിയും.
പരീക്ഷണത്തിന് സമയമായി
ജെൻഎഐയുടെയും അതിന്റെ ആപ്ലിക്കേഷനുകളുടെയും ഗുണങ്ങൾ വ്യവസായം വേഗത്തിൽ തിരിച്ചറിയുന്നു. പ്രമുഖ ബാങ്കുകൾ ഇതിനകം തന്നെ സൂചിപ്പിച്ച ആപ്ലിക്കേഷനുകളിൽ ജെൻഎഐയെ അവരുടെ ഓർഗനൈസേഷനുകളുടെ ഡിഎൻഎയുമായി സംയോജിപ്പിക്കാൻ തുടങ്ങിയിട്ടുണ്ട് – ഇനിയും ധാരാളം വരാനുണ്ട്.
സാധ്യതകള് അതിരുകളില്ലാത്തതാണ്. എന്നിരുന്നാലും, ബാങ്കിംഗ് പോലുള്ള വളരെ നിയന്ത്രിത വ്യവസായത്തിന്, വിന്യാസത്തിന്റെ വേഗതയും ശക്തവും കൃത്യവും പക്ഷപാതരഹിതവുമായ ഇൻപുട്ടും ഫലങ്ങളും ഉറപ്പാക്കുന്നതിന് ശരിയായ പരിശോധനയുടെയും ഭരണത്തിന്റെയും ആവശ്യകതയും തമ്മിൽ ഒരു സന്തുലിതാവസ്ഥ ഉണ്ടായിരിക്കണം. അതിനാൽ നിയന്ത്രണം പല ഓർഗനൈസേഷനുകളും ജെൻഎഐയെ പ്രയോജനപ്പെടുത്തുകയും സുതാര്യത ഉറപ്പാക്കുകയും ചെയ്യുമെന്ന് പ്രതീക്ഷിക്കുന്നു.
ജെൻഎഐയുടെ വിപുലമായ സാധ്യതകൾ മനസിലാക്കുന്നതിനും തുടർന്നുള്ള വിപുലമായ വിന്യാസം ലക്ഷ്യമിട്ട് സുരക്ഷിതമായ പരിതസ്ഥിതികൾക്കുള്ളിൽ സംവിധാനങ്ങൾ പരീക്ഷിക്കുന്നതിനും വികസിപ്പിക്കുന്നതിനും ബാങ്കുകൾക്ക് നിക്ഷേപം നടത്തേണ്ട സമയമാണിത്. ഈ വിപ്ലവകരമായ സാങ്കേതികവിദ്യ വ്യവസായങ്ങളെ പുനർനിർമ്മിക്കുമ്പോൾ വേഗതയേറിയതും വേഗതയേറിയതുമായ എതിരാളികൾ ഒരു ലീഡ് സ്ഥാപിക്കുകയാണെങ്കിൽ കാലതാമസം ചെലവേറിയതായിരിക്കും.
