उच्च परिचालन जोखिमों के कारण वित्तीय क्षेत्र कोड लिखने के लिए एआई के उपयोग में सावधानी बरत रहा है
और पढ़ें
IOL
iol.co.za

उच्च परिचालन जोखिमों के कारण वित्तीय क्षेत्र कोड लिखने के लिए एआई के उपयोग में सावधानी बरत रहा है

आधुनिक कार्यस्थल पर आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) पर बढ़ती चर्चाओं के बावजूद, अधिकांश वित्तीय संस्थान इस तकनीक का उपयोग व्यापक व्यावसायिक क्षेत्र की कंपनियों की तुलना में काफी कम करते हैं।

केसपर्सकी द्वारा किए गए एक अध्ययन के अनुसार, जो साइबर सुरक्षा और डिजिटल गोपनीयता में एक वैश्विक फर्म है, केवल 23% बैंकिंग, वित्तीय और बीमा (BFSI) कंपनियां सॉफ्टवेयर प्रोग्रामिंग के लिए एआई का उपयोग करती हैं। यह आंकड़ा उद्योग के समग्र औसत 34% से काफी कम है, जो 11 प्रतिशत अंकों का पिछड़ना दर्शाता है।

यह अंतर दर्शाता है कि हालांकि प्रमुख प्रौद्योगिकी प्रदाता कोडिंग के लिए जेनरेटिव असिस्टेंट जैसे कर्सर और गिटहब कोपायलट को सक्रिय रूप से बढ़ावा दे रहे हैं, वित्तीय संस्थान बहुत अधिक सतर्कता बरत रहे हैं, और इसका एक गंभीर औचित्य है।

वित्तीय क्षेत्र में परिचालन जोखिम कई ऐसे लोगों द्वारा अनुमानित किए जाने की तुलना में कहीं अधिक हैं जो इस क्षेत्र से बाहर हैं। उच्च आवृत्ति लेनदेन पाइपलाइन या मुख्य बहीखातों में तैनात सॉफ़्टवेयर में एक अकेली विफलता प्रणालीगत आपदा, पूंजी गणना में गंभीर त्रुटियों या नियामक आवश्यकताओं के महत्वपूर्ण उल्लंघन को ट्रिगर कर सकती है।

तकनीकी चिंताओं को एक व्यापक रूप से प्रचलित प्रबंधन समस्या से और बढ़ाया जाता है: सर्वेक्षण में भाग लेने वाले BFSI के 37% अधिकारियों ने बताया कि कर्मचारी अनधिकृत उपकरणों - जिसमें चैटजीपीटी या डीपसीक जैसे सार्वजनिक मॉडल शामिल हैं - का उपयोग एक सामान्य और लगातार जोखिम के रूप में करते हैं। यह प्रतिशत उद्योग के वैश्विक औसत 30% से काफी अधिक है।

व्यावहारिक रूप से, इसका मतलब है कि कोई इंजीनियर या विश्लेषक उद्यम की नियंत्रित वास्तुकला के बाहर एक बाहरी, अनधिकृत एआई प्लेटफॉर्म से संपर्क कर सकता है, जिससे तुरंत ग्राहक के संवेदनशील वित्तीय या मालिकाना डेटा के लिए गोपनीयता और प्रकटीकरण के गंभीर जोखिम पैदा होते हैं। इस तरह का अनधिकृत उपयोग प्रभावी रूप से मजबूत सुरक्षा बाधाओं को दरकिनार कर देता है, जिससे औपचारिक परिधीय नियंत्रण और अनुपालन प्रोटोकॉल अप्रचलित हो जाते हैं।

इस बीच, जबकि उद्योग की चर्चा अभी भी पुरानी कोडिंग कार्यों के स्वचालन और नियमित लागतों में कटौती पर केंद्रित है, ग्रोथगुरु.एआई के सह-संस्थापक पॉल बेंटिंग चेतावनी देते हैं कि केवल परिचालन दक्षता ही किसी उद्यम के मुख्य उद्देश्य के रूप में पर्याप्त नहीं है।

बेंटिंग ने समझाया: 'लगभग 79% अधिकारी उम्मीद करते हैं कि एआई 2030 तक राजस्व में उल्लेखनीय वृद्धि करेगा, जो वर्तमान 40% से बढ़कर होगा। हालांकि, केवल 24% को यह स्पष्ट विचार है कि यह भविष्य का लाभ वास्तव में कहाँ से आएगा। वास्तविक लक्ष्य प्रतिस्पर्धा से पहले तत्काल वाणिज्यिक अंतराल की पहचान करने और उच्च मूल्य के बाजार अवसरों को पकड़ने के लिए एआई को लागू करना होना चाहिए।'

समान कहानियाँ

विशेषज्ञ बताते हैं कि एआई से उत्पादकता में वृद्धि व्यवसाय वृद्धि में क्यों नहीं बदलती है
और पढ़ें
iol.co.za

विशेषज्ञ बताते हैं कि एआई से उत्पादकता में वृद्धि व्यवसाय वृद्धि में क्यों नहीं बदलती है

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) के आधुनिक समाज पर निर्विवाद प्रभाव के बावजूद, इस बात पर एक तीखी बहस बनी हुई है कि इसका समग्र प्रभाव सकारात्मक है या नकारात्मक। एक या दो साल पहले इंटरनेट पर एआई द्वारा बनाई गई छवियों की बाढ़ आ गई थी, जो जल्दी ही कॉर्पोरेट विज्ञापन में शामिल हो गईं। इसके तुरंत बाद, यूट्यूब जैसे सोशल मीडिया प्लेटफॉर्म एआई-जनित थंबनेल से भर गए - विज़ुअल्स जो पहले दर्शकों में रुचि जगा सकते थे, लेकिन आज वे अधिक बार दर्शकों में थकान और संदेह पैदा करते हैं।

हालांकि, सोशल मीडिया फीड्स से बाहर, लक्षित कार्यान्वयन की स्थिति में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस में कॉर्पोरेट संचालन को बदलने की महत्वपूर्ण क्षमता है। IOL को दिए गए एक विशेष साक्षात्कार में, growthguru.ai के सह-संस्थापक पॉल बेंटिंग ने इस आम नैरेटिव का विश्लेषण किया कि एआई एक अतिरंजित उपकरण बन गया है जो अपेक्षित उत्पादकता वृद्धि प्रदान नहीं करता है।

बेंटिंग ने कहा कि समस्या यह नहीं है कि एआई को अधिक महत्व दिया जा रहा है, बल्कि यह है कि इसका मूल्यांकन एक गलत वादे के आधार पर किया जा रहा है। उन्होंने इस बात पर जोर दिया कि उत्पादकता में वृद्धि वास्तविक है और शोधों द्वारा समर्थित है। मैककिन्से के कॉर्पोरेट एआई उपयोग सर्वेक्षण के आंकड़ों के अनुसार, 80% उत्तरदाताओं ने व्यक्तिगत उत्पादकता में सुधार बताया है, लेकिन केवल 37% का दावा है कि एआई ने सीधे तौर पर उनकी संगठन की लाभप्रदता बढ़ाने में योगदान दिया है - एक ऐसा संकेतक जो पिछले एक साल से लगभग अपरिवर्तित रहा है।

इसलिए, बेंटिंग के अनुसार, यह कहना अधिक ईमानदार है कि एआई को अधिक महत्व नहीं दिया जा रहा है, बल्कि इसे मौलिक रूप से गलत समझा जा रहा है। नेता गलती से मानते हैं कि बचाए गए समय का स्वचालित रूप से राजस्व वृद्धि में परिवर्तन होता है। वास्तव में, कंपनियों को एआई के कारण मुक्त हुए घंटों को उच्च रिटर्न वाली मूर्त व्यावसायिक अवसरों को प्राप्त करने के लिए सक्रिय रूप से निर्देशित करने की आवश्यकता है।

हालांकि अधिकांश सार्वजनिक ध्यान स्वाभाविक रूप से पुरानी कार्य प्रक्रियाओं के अनुकूलन पर केंद्रित होता है, बेंटिंग चेतावनी देते हैं कि कार्यों की दक्षता उद्यम का मुख्य लक्ष्य नहीं होनी चाहिए। लगभग 79% प्रबंधकों को उम्मीद है कि एआई 2030 तक राजस्व में पर्याप्त वृद्धि करेगा, जबकि वर्तमान में यह 40% है। फिर भी, केवल 24% के पास स्पष्ट विचार है कि यह भविष्य का राजस्व कहाँ से आएगा। जैसा कि बेंटिंग ने समझाया, वास्तविक लक्ष्य एआई का उपयोग प्रतिस्पर्धियों से पहले तत्काल व्यावसायिक अंतराल की पहचान करने और उच्च मूल्य वाले बाजार के अवसरों को जब्त करने के लिए करना है।

इसी रणनीतिक अंतर को पाटने के लिए Growthguru.ai प्लेटफॉर्म विकसित किया गया है, जो सामान्य कार्यप्रवाह स्वचालन के बजाय व्यवसाय विकास पर केंद्रित है। एक सार्वभौमिक सहायक प्रदान करने के बजाय, उनका प्लेटफॉर्म विशिष्ट वाणिज्यिक लीवर पर लक्षित एआई एजेंटों का उपयोग करता है: पर्की भागीदारों को आपूर्तिकर्ताओं से प्रासंगिक प्रोत्साहन, छूट और संयुक्त वित्तपोषण तक पहुंचने में मदद करता है; माया बाजार में प्रवेश रणनीतियों और संयुक्त विपणन पहलों को विकसित करती है; एलेक्स भागीदारों को प्रमाणन और आपूर्तिकर्ता स्तरों के माध्यम से मार्गदर्शन करता है; और लेक्सी उद्यमों में महत्वपूर्ण अपडेट को ट्रैक करता है, जैसे माइक्रोसॉफ्ट प्लेटफॉर्म के महत्वपूर्ण रिलीज़।

फिर भी, वाणिज्यिक क्षमता के साथ एक अधिक अंधेरा पक्ष भी मौजूद है - एआई का उपयोग करके अपराध, जहां जवाबदेही और कानूनी दायित्व अनसुलझे मुद्दे बने हुए हैं। बेंटिंग का तर्क है कि वित्तीय धोखाधड़ी के लिए एआई का उपयोग करने वाले अपराधियों को अपने कार्यों के लिए जिम्मेदार ठहराया जाना चाहिए, भले ही वे किन उपकरणों का उपयोग करें। हालांकि, यदि किसी उद्यम का मालिकाना या तृतीय-पक्ष एआई परिचालन या वित्तीय नुकसान पहुंचाता है, तो जिम्मेदारी सीधे उस व्यवसाय पर होती है जिसने इसे लागू किया है। कानूनी जिम्मेदारी को मॉडल प्रदाता पर स्थानांतरित नहीं किया जा सकता है। हालांकि सॉफ्टवेयर डेवलपर्स को सुरक्षित और अनुपालन योग्य आर्किटेक्चर बनाना चाहिए, कार्यान्वयन का चयन पूरी तरह से उद्यम का है। BCG ने अपने एप्लिकेशन एआई बेंचमार्क में इस निष्कर्ष की पुष्टि की है।

विशेषज्ञ ने उल्लेख किया कि आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस वित्त को बदल रहा है, जोखिम प्रबंधन की समस्याओं को बढ़ा रहा है
और पढ़ें
cgtn.com

विशेषज्ञ ने उल्लेख किया कि आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस वित्त को बदल रहा है, जोखिम प्रबंधन की समस्याओं को बढ़ा रहा है

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) और वित्तीय क्षेत्र में इसका कार्यान्वयन फाइनेंशियल स्ट्रीट फोरम 2026 का एक केंद्रीय विषय बन गया है। इस फोरम में एक साक्षात्कार के दौरान, बीजिंग इंस्टीट्यूट ऑफ टेक्नोलॉजी रेगुलेशन एंड सुपरविजन के कार्यकारी अध्यक्ष झांग के ने CGTN के साथ वित्तीय क्षेत्र में एआई की क्षमताओं, जोखिमों और वैश्विक शासन पर अपने दृष्टिकोण साझा किए।

एआई को पांचवीं औद्योगिक क्रांति के प्रेरक शक्ति के रूप में चित्रित करते हुए, झांग ने जोर दिया कि एआई का मुख्य मूल्य दक्षता बढ़ाने में निहित है। हालांकि, उन्होंने चेतावनी दी कि मौलिक कठिनाइयाँ बनी हुई हैं जब तक कि एआई मॉडल डेटा पर अत्यधिक निर्भरता और निर्धारित पथ का पालन करने पर बहुत अधिक निर्भर होते हैं।

वित्तीय प्रणालियों में एआई के उपयोग से जुड़े जोखिमों पर प्रकाश डालते हुए, जिसके लिए बड़ी मात्रा में डेटा की आवश्यकता होती है, झांग ने दो मुख्य समस्याओं को उजागर किया: डेटा गोपनीयता और जवाबदेही। हालांकि डेटा प्रवाह एक आवश्यक शर्त है, डेटा सुरक्षा, एक्सेस स्तर और सार्वजनिक प्रकटीकरण से संबंधित मुद्दों के लिए सख्त वैश्विक नियामक ढांचे की स्थापना की आवश्यकता है।

इसके अलावा, यह देखते हुए कि एआई निर्णय लेने और अनुसंधान में सहायता को काफी हद तक अनुकूलित कर सकता है, झांग ने एल्गोरिदम को अंतिम व्यापारिक निर्णय सौंपने के खिलाफ चेतावनी दी। वित्तीय नुकसान की स्थिति में, अंतिम जिम्मेदारी निर्णय लेने वाले मनुष्यों की होनी चाहिए, न कि मशीन इंटेलिजेंस की।

इन प्रणालीगत जोखिमों को दूर करने के लिए, झांग ने सक्रिय अंतरराष्ट्रीय सहयोग का आह्वान किया। उन्होंने एआई के वैश्विक शासन की आवश्यकता की तुलना जलवायु परिवर्तन पर पेरिस समझौते और बौद्धिक संपदा पर स्टॉकहोम कन्वेंशन जैसे बड़े अंतरराष्ट्रीय समझौतों से की। अत्यधिक विनियमन के बजाय, सरकारों को बिखरे हुए नियमों को व्यवस्थित करने के लिए एक अंतरराष्ट्रीय 'एआई समझौता' बनाने पर मिलकर काम करना चाहिए।

भविष्य की ओर देखते हुए, झांग ने उल्लेख किया कि एआई तब सबसे अधिक लाभ पहुंचाता है जब इसका उपयोग उच्च-स्तरीय निर्णय लेने और समूह रणनीति के लिए एक रणनीतिक सलाहकार के रूप में किया जाता है, न कि नियमित लेनदेन संचालन को बदलने के लिए। उन्होंने निष्कर्ष निकाला कि हर महत्वपूर्ण वित्तीय युद्धाभ्यास में मानवीय नियंत्रण अपरिहार्य बना हुआ है।

निवेशकों की रुचि AI से पारंपरिक क्षेत्रों में बदलने के कारण वॉल स्ट्रीट में उछाल के साथ बंद हुआ
और पढ़ें
noticiasaominuto.com

निवेशकों की रुचि AI से पारंपरिक क्षेत्रों में बदलने के कारण वॉल स्ट्रीट में उछाल के साथ बंद हुआ

ट्रेडिंग सत्र वॉल स्ट्रीट पर वृद्धि के साथ समाप्त हुआ: डाउ जोन्स इंडस्ट्रियल एवरेज सूचकांक में 1.02% की वृद्धि हुई, और विस्तारित एसएंडपी500 में 0.29% की वृद्धि दर्ज की गई, जबकि तकनीकी नैस्डैक अपरिवर्तित रहा और 0.02% गिर गया।

Briefing.com के पैट्रिक ओ'हैर ने एएफपी एजेंसी को बताया कि तेल की कीमतों में गिरावट और निवेश प्रवाह के रोटेशन के कारण गैर-तकनीकी क्षेत्र के कई शेयरों ने अपेक्षाकृत अच्छा प्रदर्शन किया।

निवेशक विनिर्माण, फार्मास्युटिकल प्रयोगशालाओं और बड़े बैंकों जैसे अधिक 'पारंपरिक' क्षेत्रों में अधिक रुचि दिखा रहे हैं, जबकि कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) से जुड़े कंपनियों की अपील कम हो रही है।

ओ'हैर के अनुसार, एक सकारात्मक कारक यह है कि AI शेयरों की बिक्री से प्राप्त तरलता वॉल स्ट्रीट पर निवेशित बनी हुई है, जो बाजार से बड़े पैमाने पर बाहर निकलने को रोकती है। उन्होंने इस बात पर जोर दिया कि बाजार ऊपर की ओर रुझान बनाए हुए है।

आशावाद कंपनियों के परिणामों से समर्थित है। रक्षा क्षेत्र ने वृद्धि पर कारोबार समाप्त किया, क्योंकि कई कंपनियों ने उम्मीदों से बेहतर परिणाम प्रस्तुत किए, जैसे RTX (+0.64%) और नॉर्थ्रॉप ग्रुमैन (+4.57%)।

तेल की कीमतों में गिरावट, जिसे अमेरिका और ईरान के बीच बातचीत फिर से शुरू होने की उम्मीदों से जोड़ा जाता है, कंपनियों को लागत पर कम दबाव की उम्मीद करने की अनुमति देती है।

AI के संबंध में, ओ'हैर ने उल्लेख किया कि प्रमुख खिलाड़ियों के आगामी परिणाम प्रकाशनों के साथ कुछ घबराहट है क्योंकि इस डर है कि विकास की गति अनुमान से कम स्थिर हो सकती है। उन्होंने याद दिलाया कि निवेशकों की अपेक्षाओं का एक बड़ा हिस्सा बहुत उच्च विकास दर पर आधारित है, जो उच्च मूल्यांकन स्तरों और AI विकास पर भारी खर्च को सही ठहराता है, और इन अपेक्षाओं में निराशा से स्टॉक की कीमतों में गिरावट आ सकती है, जैसा कि पहले देखा गया है।

लोकप्रिय