सदस्य:M.Vanitha/प्रयोगपृष्ठ1
बैंकिंग उद्योग में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस कैसे बदल रहा है[संपादित करें]
एआई इन बैंकिंग: परिभाषा और उपयोग-मामले[संपादित करें]
कृत्रिम बुद्धिमत्ता" शब्द का प्रयोग पहली बार 1950 के दशक के मध्य में किया गया था। हालाँकि बैंकिंग के संदर्भ में, कई परिभाषाएँ मौजूद हैं, एक्सेंचर एआई को परिभाषित करता है, “एक कंप्यूटर सिस्टम जो समझ सकता है, समझ सकता है, कार्य कर सकता है और सीख सकता है। दूसरे शब्दों में, एक प्रणाली जो इसके आस-पास की दुनिया को देख सकती है, जो जानकारी प्राप्त करती है उसका विश्लेषण करती है और समझती है, उस समझ के आधार पर कार्रवाई करती है, और जो हुआ उससे सीखकर अपने प्रदर्शन को बेहतर बनाती है। और मशीनों को और अधिक स्वाभाविक रूप से बातचीत करने में सक्षम करने से - उनके पर्यावरण के साथ, लोगों के साथ और डेटा के साथ - प्रौद्योगिकी दोनों मनुष्यों और मशीनों की क्षमताओं का विस्तार कर सकती है जो प्रत्येक अपने दम पर कर सकती है।
बैंक एआई एप्लिकेशन और सेवाओं का विकल्प क्यों चुन रहे हैं?[संपादित करें]
बैंकिंग क्षेत्र में एआई को बढ़ाने के कई कारण हैं। यह भी शामिल है: 1. बैंकिंग क्षेत्र में अपार प्रतिस्पर्धा 2. प्रक्रिया संचालित सेवाओं के लिए धक्का 3. बैंकों में स्वयं सेवा का परिचय 4. ग्राहकों से अधिक अनुकूलित समाधान प्रदान करने की मांग 5. परिचालन क्षमता का निर्माण 6. कर्मचारी उत्पादकता में वृद्धि 7. लाभप्रदता और अनुपालन पर ध्यान केंद्रित करने में मदद करने के लिए 8. सॉफ्टवेयर रोबोटिक्स के उपयोग के माध्यम से मानव कार्यों को बढ़ाने के लिए एक दृष्टि 9. धोखाधड़ी और सुरक्षा जोखिमों को कम करने के लिए 10. रिकॉर्ड गति पर डेटा के विशाल मात्रा को प्रबंधित करने और मूल्यवान अंतर्दृष्टि प्राप्त करने के लिए 11. प्रभावी निर्णय लेने में लाना
वे कौन से क्षेत्र हैं जहां बैंक आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस को अपना रहे हैं?[संपादित करें]
ऐसे कई क्षेत्र हैं जहां बैंक प्रक्रियाओं को कारगर बनाने के लिए एआई का उपयोग कर रहे हैं। उनमें से कुछ में शामिल हैं: 1. लेखा 2. व्यापारी सेवाएँ 3. धोखाधड़ी और साइबर सुरक्षा 4. जोखिम प्रबंधन 5. अनुपालन 6. ग्राहक सेवा 7. वित्त पोषण और ऋण (ऋण मूल्यांकन) 8. धन प्रबंधन 9. व्यवसाय प्रक्रिया प्रबंधन 10. शारीरिक सुरक्षा
कौन से भारतीय बैंक AI का इस्तेमाल कर रहे हैं?[संपादित करें]
नेशनल बिजनेस रिसर्च इंस्टीट्यूट और नैरेटिव साइंस द्वारा किए गए संयुक्त शोध के अनुसार, लगभग 32% वित्तीय सेवा प्रदाता पहले से ही आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस तकनीकों का उपयोग कर रहे हैं, जैसे कि भविष्य कहनेवाला विश्लेषण, दूसरों के बीच आवाज की पहचान। कई भारतीय बैंकों में, 12 बैंक हैं जिन्होंने पिछले कुछ वर्षों में अपनी AI पहल के लिए निरंतर मीडिया का ध्यान आकर्षित किया है। सूची में शामिल हैं: ________________________________________ 1. भारतीय स्टेट बैंक 2. बैंक ऑफ बड़ौदा 3. इलाहाबाद बैंक 4. आंध्रा बैंक 5। यस बैंक 6। एचडीएफसी 7। आईसीआईसीआई 8। एक्सिस 9। कैन बैंक: 10. सिटी यूनियन बैंक 11. पंजाब नेशनल बैंक 12. इंडसइंड बैंक
भारतीय स्टेट बैंक (एसबीआई): एसबीआई वर्तमान में अपने पहले राष्ट्रीय हैकाथॉन, "बैंक के लिए कोड" से विजेता टीम चैपडेक्स द्वारा विकसित एक एआई-आधारित समाधान का उपयोग कर रहा है। फ्रंट डेस्क पर, यह SIA चैटबॉट का उपयोग करता है, जो द्वारा विकसित एक कृत्रिम होशियारी- संचालित चैट सहायक है, जो सिलिकॉन वैली और बेंगलुरु में स्थित एक स्टार्टअप है। यह ग्राहकों की पूछताछ को तुरंत संबोधित करता है और बैंक प्रतिनिधि की तरह रोज़मर्रा के बैंकिंग कार्यों में उनकी मदद करता है। बैंक ऑफ बड़ौदा: बैंक ऑफ बड़ौदा ने फ्री वाई-फाई सेवाओं के साथ बड़ौदा ब्रेन एंड डिजिटल लैब नामक कृत्रिम बुद्धिमत्ता रोबोट जैसे उन्नत गैजेट्स से लैस हाई-टेक डिजिटल शाखा की स्थापना की है। इलाहाबाद बैंक: पहले एक मीडिया स्टेटमेंट में, इलाहाबाद बैंक ने कहा कि उसके ऐप 'एमपॉवर' को चैटबोट और कृत्रिम बुद्धिमत्ता-आधारित ई-कॉमर्स भुगतान जैसी प्रमुख वृद्धि प्राप्त करने के लिए निर्धारित है। आंध्रा बैंक: बेंगलुरु स्थित एआई स्टार्टअप, फ्लोटबोट ने अपने 5 Cr ग्राहकों के लिए डिजिटल सहायता को स्वचालित रूप से संलग्न करने और स्वचालित करने के लिए, आंध्र बैंक के कोर बैंकिंग सर्वर के साथ AI चैटबॉट को लॉन्च किया है। फ्लोटबोट आंध्र प्रदेश बैंक के 20K + आंतरिक कर्मचारियों के लिए ऑनबोर्डिंग और प्रशिक्षण को स्वचालित करने के लिए एक चैटबॉट भी विकसित करेगा। यस बैंक: इसने गुपशप के साथ भागीदारी की है, जो एक बफ़ट प्लेटफॉर्म है, जिसमें 'यस पावर' लॉन्च किया गया है - जो अपने ऋण उत्पाद के लिए एक बैंकिंग चैटबॉट है। एक और कृत्रिम होशियारी उत्पाद हाँ रोबोट, ऑन-कॉल या ऑनलाइन खोज के लिए प्रतीक्षा किए बिना, कभी भी, कहीं भी उपभोक्ता की बैंकिंग से संबंधित प्रश्नों का उत्तर देने के लिए सुसज्जित है। इसके अलावा, हाँ बैंकअप्रैल 2016 में हाँ टैग के लॉन्च के साथ चैटबॉट आधारित बैंकिंग शुरू करने वाला भारत का पहला बैंक था जो ग्राहकों को विभिन्न सामाजिक दूतों पर बैंकिंग लेनदेन करने की अनुमति देता है।
बैंकों के सामने कृत्रिम बुद्धिमत्ता अपनाने की चुनौतियां क्या हैं?[संपादित करें]
सभी क्षेत्रों की तरह, बैंकिंग भी नई तकनीकों को अपनाने में अपनी चुनौतियों से अलग नहीं है। बैंकों के सामने कुछ प्रमुख चुनौतियां हैं: 1. विश्वसनीय और गुणवत्ता डेटा की कमी 2. विविध भाषा सेट 3. कुशल इंजीनियरों की कमी 4. सही डेटा विज्ञान कौशल वाले लोगों की अनुपलब्धता 5. व्यावसायिक लक्ष्यों की स्पष्टता का अभाव 6. उभरती प्रौद्योगिकियों के परीक्षण का कोई स्पष्ट आंतरिक स्वामित्व नहीं
भारतीय बैंकिंग क्षेत्र में कृत्रिम बुद्धिमत्ता के लिए भविष्य क्या है?[संपादित करें]
डेलॉयट के अनुसार, एआई उत्पाद और सेवा नवाचार में वृद्धि के लिए आधार प्रदान करेगा। इसके अलावा, कृत्रिम बुद्धिमत्ता में ग्राहकों के अनुभवों को बदलने और बैंकिंग में पूरी तरह से नए व्यवसाय मॉडल स्थापित करने की क्षमता है। उच्चतम स्तर के परिणामों को प्राप्त करने के लिए, मनुष्यों और मशीनों के बीच एक सहयोग की आवश्यकता होती है, जिन्हें प्रशिक्षण और बैंकिंग में काम के भविष्य के पुनर्मूल्यांकन की आवश्यकता होगी। इसके अलावा, सामूहिक अनुकूलन भविष्य में महत्वपूर्ण अवसरों को अनलॉक करने की कुंजी है और इसे केवल कृत्रिम होशियारी और ब्लॉकचेन जैसी तकनीकों के माध्यम से टैप किया जा सकता है। प्रौद्योगिकी के साथ मुख्यधारा के बैंकिंग अनुभव को रेखांकित करने में मदद करने के लिए समय की आवश्यकता है। बैंक विभिन्न समाधानों के साथ नए ग्राहक अनुभव प्रदान करने के लिए एआई की शक्ति का उपयोग कर रहे हैं और भारतीय बैंकिंग पारिस्थितिकी तंत्र के लिए नए मानक स्थापित कर रहे हैं, जिससे तकनीक की तीव्रता को गले लगाते हुए एक नई लहर उत्पन्न हो रही है।
संदर्भ: 1.https://yourstory.com/2019/05/how-artificial-intelligence-changed-banking-sector/amp