बैंकिंग क्षेत्र में एआई को अपनाने की प्रमुख चुनौतियाँ और उनसे निपटने के तरीके
बैंकिंग क्षेत्र में एआई को अपनाने में कई चुनौतियां हैं, जिनमें डेटा गवर्नेंस, नियामक ढांचे, पुराने सिस्टमों के साथ एकीकरण, नियामक अनुपालन प्रबंधन, डेटा गोपनीयता सुनिश्चित करना और नैतिक चिंताओं का समाधान करना शामिल हैं। ये बाधाएं एआई प्रौद्योगिकियों के सफल कार्यान्वयन को काफी हद तक प्रभावित कर सकती हैं। यह लेख बैंकिंग क्षेत्र में एआई को अपनाने से जुड़ी इन चुनौतियों का गहन विश्लेषण करता है और इनसे निपटने के लिए रणनीतियां प्रस्तुत करता है।.
चाबी छीनना
- एआई को अपनाना बैंकिंग ग्राहकों के अनुभव को बेहतर बनाती है, इसमें न केवल परिचालन दक्षता, धोखाधड़ी का पता लगाना और जोखिम प्रबंधन शामिल है, बल्कि इसमें पुरानी प्रणालियों के साथ एकीकरण और नियामक अनुपालन से निपटना भी आवश्यक है।.
- डेटा गोपनीयता, सुरक्षा संबंधी चिंताएं, डेटा गुणवत्ता और एल्गोरिथम संबंधी पूर्वाग्रह महत्वपूर्ण मुद्दे हैं। एआई को अपनाने में चुनौतियाँ, इसके लिए मजबूत क्रिप्टोग्राफिक तकनीकों, समावेशी डेटा प्रतिनिधित्व, व्यापक एआई जोखिम प्रबंधन ढांचे और नियामक अनुपालन का पालन करना आवश्यक है।.
- एआई प्रतिभा की कमी, उच्च विकास लागत और नैतिक पहलुओं को संबोधित करना अत्यंत महत्वपूर्ण है। बैंकिंग क्षेत्र में एआई का सफल कार्यान्वयन, जिसके लिए लक्षित प्रशिक्षण, साझेदारी, पारदर्शी रिपोर्टिंग और ओपन-सोर्स फ्रेमवर्क के रणनीतिक उपयोग की आवश्यकता है।.
बैंकिंग में एआई के दायरे को समझना
बैंकिंग उद्योग ग्राहक अनुभव और परिचालन दक्षता के क्षेत्रों में, कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) और मशीन लर्निंग की अपार क्षमता का उपयोग करना पहले ही शुरू हो चुका है। उदाहरण के लिए, एआई-संचालित चैटबॉट चौबीसों घंटे सेवाएं प्रदान करते हैं। ग्राहक सहेयता, ग्राहक व्यवहार को समझना और वैयक्तिकृत सेवाएं प्रदान करना। ये चैटबॉट पारंपरिक प्रक्रियाओं को सुव्यवस्थित करते हैं। बैंकिंग संचालन केवाईसी संबंधी जानकारी दर्ज करने और ऋण वितरण जैसी प्रक्रियाओं को स्वचालित करके, यह सुनिश्चित किया जाता है कि ग्राहकों को समय पर सहायता और सेवाएं प्राप्त हों।.
तक सीमित नहीं ग्राहक सेवा, कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) तकनीकें धोखाधड़ी का पता लगाने और जोखिम प्रबंधन में भी महत्वपूर्ण भूमिका निभाती हैं। एआई-आधारित धोखाधड़ी का पता लगाने वाली प्रणालियाँ बड़ी मात्रा में डेटा का विश्लेषण करती हैं। संदिग्धों की भविष्यवाणी और पहचान करने के लिए लेनदेन संबंधी डेटा मजबूत एआई जोखिम प्रबंधन सुनिश्चित करने वाली गतिविधियाँ। ये प्रणालियाँ को स्वचालित महत्वपूर्ण निर्णय लेने और जटिल मामलों को मानव विश्लेषकों के पास भेजने में मदद करता है, जिससे धोखाधड़ी का पता लगाने और वित्तीय स्थिरता के लिए एक स्तरीय दृष्टिकोण मिलता है। इसके अलावा, एआई विश्लेषण द्वारा वित्तीय पूर्वानुमान में सहायता करता है। बाज़ार रुझानों और विशाल डेटा मात्राओं का उपयोग करके, सूचित निवेश निर्णय लेने और भविष्यसूचक विश्लेषण करने में सहायता मिलती है। भविष्यसूचक विश्लेषण का लाभ उठाना, इससे बैंकों को ग्राहकों के बारे में बहुमूल्य जानकारी प्राप्त हो सकती है, जिससे ग्राहकों की जरूरतों को पूरा करने के लिए सेवाओं और उत्पादों को अनुकूलित करने की उनकी क्षमता में वृद्धि होती है।.
रोबोटिक प्रक्रिया स्वचालन (RPA) दोहराए जाने वाले कार्यों को स्वचालित करके बैंकिंग उद्योग में परिचालन दक्षता को काफी हद तक बढ़ाता है, जिससे लागत कम होती है और उत्पादकता बढ़ती है। डेटा में पैटर्न और सहसंबंधों की पहचान करने की AI की क्षमता का लाभ उठाकर, बैंक बिक्री के नए अवसर खोज सकते हैं और परिचालन में सुधार करें वित्तीय सेवा क्षेत्र के लिए एआई कार्यान्वयन को गेम-चेंजर बनाने वाले मैट्रिक्स।.
डेटा गोपनीयता और सुरक्षा संबंधी चिंताएँ
कृत्रिम बुद्धिमत्ता को अपनाने से डेटा गोपनीयता, डेटा उल्लंघन और मजबूत साइबर सुरक्षा उपायों की आवश्यकता के संबंध में भी महत्वपूर्ण चिंताएं उत्पन्न होती हैं। ग्राहक डेटा को एआई सिस्टम द्वारा संसाधित किया जाता है यह दुर्भावनापूर्ण हमलों के प्रति संवेदनशील है, जिससे बैंकिंग संचालन बाधित हो सकता है और संवेदनशील जानकारी खतरे में पड़ सकती है। कमजोर सुरक्षा उपाय इससे मनी लॉन्ड्रिंग और इनसाइडर ट्रेडिंग जैसी कुख्यात गतिविधियों को बढ़ावा मिल सकता है, जिससे वित्तीय संस्थानों को गंभीर जोखिम पैदा हो सकते हैं।.
इन जोखिमों को कम करने के लिए बैंकों को ब्लॉकचेन जैसी उन्नत क्रिप्टोग्राफिक तकनीकों का उपयोग करने की आवश्यकता है।. ब्लॉकचेन तकनीक डेटा सुरक्षा को बढ़ाती है विकेंद्रीकरण और अपरिवर्तनीयता के माध्यम से, केंद्रीकृत डेटा भंडारण उल्लंघनों से जुड़े जोखिमों को कम किया जा सकता है। अपरिवर्तनीयता सुविधा डेटा सुनिश्चित करता है अखंडता, अनधिकृत परिवर्तनों को रोकना और उपभोक्ताओं के वित्तीय डेटा की सुरक्षा करना।.
इसके अलावा, कृत्रिम बुद्धिमत्ता के ज़िम्मेदार और सुरक्षित उपयोग के लिए मज़बूत सुरक्षा उपायों और नियामकीय चिंताओं के अनुपालन की आवश्यकता है। बैंकों को उपभोक्ताओं की सुरक्षा और संवेदनशील डेटा के नैतिक प्रबंधन को सुनिश्चित करने के लिए व्यापक अनुपालन और जोखिम नियंत्रण स्थापित करने होंगे।.
वित्तीय निर्णय लेने में एल्गोरिथम पूर्वाग्रह और निष्पक्षता
वित्तीय निर्णय लेने के क्षेत्र में, एआई को अपनाना महत्वपूर्ण चुनौती का सामना करना पड़ता है एल्गोरिथम पूर्वाग्रह के बारे में। नैतिक एआई प्रथाएं यह सुनिश्चित करने के लिए महत्वपूर्ण हैं कि एआई मॉडल ऐतिहासिक प्रशिक्षण डेटा में मौजूद सामाजिक पूर्वाग्रहों को न बढ़ाएं, जिससे अनुचित निर्णय लेने और भेदभावपूर्ण परिणाम हो सकते हैं।. उदाहरण के लिए, पक्षपातपूर्ण डेटा बीमा और बंधक ऋण देने में गैरकानूनी रेडलाइनिंग जैसी भेदभावपूर्ण प्रथाओं को बढ़ावा दे सकता है, जो निष्पक्ष ऋण देने की प्रथाओं को कमजोर करता है।.
वित्तीय संस्थानों को समावेशी डेटा प्रतिनिधित्व सुनिश्चित करने और इन समस्याओं से निपटने के लिए परिष्कृत एन्सेम्बल मॉडल का उपयोग करने की आवश्यकता है। प्रशिक्षण डेटा से संरक्षित विशेषता क्षेत्रों को हटाना ही पर्याप्त नहीं है, क्योंकि गैर-संरक्षित विशेषताएँ इन विशेषताओं के लिए प्रॉक्सी के रूप में कार्य कर सकती हैं, जिससे पूर्वाग्रह का चक्र जारी रहता है। वित्तीय फर्मों को एआई को इस प्रकार डिज़ाइन करना चाहिए। जोखिम प्रबंधन सिद्धांत जो डेटा की गहन जांच करते हैं वित्तीय स्थिरता और उपभोक्ता विश्वास बनाए रखने के लिए गुणवत्ता और एल्गोरिथम निष्पक्षता आवश्यक है।.
वित्तीय सेवा उद्योग को सशक्त एआई जोखिम प्रबंधन को अपनाना होगा इन पूर्वाग्रहों को कम करने के लिए ढांचागत उपाय। वित्तीय संस्थानों को ग्राहकों की विविध आवश्यकताओं को ध्यान में रखते हुए अत्यधिक अनुकूलित वित्तीय रणनीतियां विकसित करने में सक्षम बनाकर, एआई वित्तीय सेवाओं में निष्पक्षता और समावेशिता को बढ़ावा दे सकता है।.
पारंपरिक प्रणालियों के साथ एआई कार्यान्वयन की चुनौतियाँ
कई बैंकों के लिए, एआई को पुराने सिस्टमों के साथ एकीकृत करना एक बड़ी चुनौती है। पुराने सिस्टमों में अक्सर एआई समाधानों के लिए आवश्यक लचीलेपन की कमी होती है, जिससे एकीकरण जटिल और चुनौतीपूर्ण हो जाता है। यह जटिलता इसके लिए सावधानीपूर्वक योजना बनाने की आवश्यकता है।, नए एआई उपकरणों और पुराने बुनियादी ढांचे के बीच निर्बाध संचालन सुनिश्चित करने के लिए समन्वय और महत्वपूर्ण विशेषज्ञता की आवश्यकता होती है।.
एकीकरण का प्रयास करने से पहले, बैंकों को निम्नलिखित कार्य करने होंगे:
- यह मूल्यांकन करें कि उनकी मौजूदा प्रणालियाँ एआई प्रौद्योगिकियों के साथ कितनी संगत हैं।
- लेबल किए गए डेटा के साथ बुद्धिमान प्रणालियों और जटिल एल्गोरिदम को एकीकृत करें, जिससे सिस्टम की अंतरसंचालनीयता और एक मजबूत प्रौद्योगिकी स्टैक सुनिश्चित हो सके।
- तैनाती में होने वाली देरी को कम करें और स्केलेबिलिटी सुनिश्चित करें।
- डिजाइन एआई जोखिम प्रबंधन रणनीतियाँ जो मौजूदा परिचालन के अनुरूप हों चौखटे
यह दृष्टिकोण एआई जोखिम प्रबंधन रणनीतियों को डिजाइन करने में मदद करता है जो मौजूदा परिचालन ढांचे के अनुरूप हैं।.
नियामक अनुपालन और कानूनी चुनौतियाँ
बैंकिंग क्षेत्र में एआई को नियंत्रित करने वाले विविध नियामक ढांचे एक महत्वपूर्ण चुनौती पेश करते हैं। यूरोपीय संघ का एआई अधिनियम, जो वसंत 2024 से प्रभावी हुआ, एआई प्रौद्योगिकियों के जोखिम-आधारित वर्गीकरण के माध्यम से उपभोक्ता संरक्षण-संचालित दृष्टिकोण स्थापित करता है। यह अधिनियम वित्तीय संस्थानों को कड़े नियमों का पालन करने के लिए बाध्य करता है, विशेष रूप से एआई-आधारित साख मूल्यांकन और बीमा में जोखिम मूल्यांकन जैसे उच्च जोखिम वाले उपयोग मामलों के लिए।.
वित्तीय फर्मों को पक्षपाती एआई मॉडल से जुड़े प्रतिष्ठा और कानूनी मुद्दों से बचने के लिए डेटा गोपनीयता कानूनों जैसे कानूनी और नैतिक आवश्यकताओं का अनुपालन सुनिश्चित करना चाहिए। अनुपालन लागत काफी अधिक हो सकती है, लेकिन जोखिमों के प्रबंधन और सुदृढ़ शासन सुनिश्चित करने के लिए यह आवश्यक है। स्थापित कानूनी दायरे के भीतर दस्तावेज़ीकरण रूपरेखाएँ।.
राष्ट्रीय सक्षम प्राधिकारी (एनसीए) इन विनियमों के प्रवर्तन की निगरानी करेंगे और अपनी पर्यवेक्षण गतिविधियों में नए एआई फ्रेमवर्क को एकीकृत करेंगे। सुपटेक जैसी तकनीकों का लाभ उठाकर, एनसीए अपनी नियामक अनुपालन क्षमताओं को बढ़ा सकते हैं और यह सुनिश्चित कर सकते हैं कि वित्तीय संस्थान नवीनतम एआई शासन और जोखिम प्रबंधन आवश्यकताओं का पालन करें।.
एआई विशेषज्ञता में प्रतिभा की कमी
बैंकिंग क्षेत्र में एआई (आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस) प्रतिभा की भारी कमी कुशल पेशेवरों की भर्ती और उन्हें बनाए रखने में जटिलता पैदा करती है। इस कमी को पूरा करने के लिए बैंकों को निम्नलिखित कदम उठाने होंगे:
- लक्षित एआई प्रशिक्षण कार्यक्रम लागू करें और विश्वविद्यालयों के साथ साझेदारी स्थापित करें।
- रणनीतिक भर्ती प्रक्रियाओं का उपयोग करें
- अपने करियर की शुरुआत में ही होनहार एआई प्रतिभाओं को भर्ती करने के लिए विश्वविद्यालयों के साथ मजबूत संबंध स्थापित करें।
कुशल एआई पेशेवरों को आकर्षित करने वाले क्षेत्रों में तकनीकी केंद्र स्थापित करने से प्रतिभा की कमी को और दूर किया जा सकता है। इसके अतिरिक्त, प्रतिस्पर्धी बने रहने के लिए वित्त टीमों के भीतर निरंतर सीखने की संस्कृति को बढ़ावा देना महत्वपूर्ण है। बैंकों को प्रभावित करने वाले उभरते रुझानों के अनुरूप ढलना.
बैंक कठोर नीतियों से दूर हट रहे हैं काम विभिन्न परियोजनाओं के लिए अनुकूलनीय एआई कौशल पर ध्यान केंद्रित करते हुए विवरण प्रस्तुत करना। एआई पहलों के प्रबंधन के लिए केंद्रीकृत मॉडलों के साथ संयुक्त यह लचीला दृष्टिकोण, दुर्लभ प्रतिभा का इष्टतम आवंटन सुनिश्चित करता है। प्रभावी कार्यान्वयन एआई रणनीतियों का।.
नैतिक विचार और पारदर्शिता
वित्तीय सेवाओं में विश्वास बनाए रखने के लिए एआई को अपनाने में नैतिक पहलुओं का विशेष ध्यान रखना आवश्यक है। एआई सिस्टम उचित अनुमति के बिना व्यक्तिगत डेटा संसाधित कर सकते हैं, जिससे गोपनीयता संबंधी गंभीर चिंताएं उत्पन्न होती हैं। एआई द्वारा लिए गए निर्णयों में पारदर्शिता की कमी इन नैतिक चुनौतियों को और भी जटिल बना देती है, क्योंकि डेटा के स्रोत और निर्णय लेने की प्रक्रिया का पता लगाना अक्सर मुश्किल होता है। एआई नैतिकता पर जोर देना और पारदर्शी एआई प्रक्रियाओं को बढ़ावा देना इन मुद्दों को प्रभावी ढंग से हल करने के लिए आवश्यक है।.
इन मुद्दों को हल करने के लिए, वित्तीय और बैंकिंग उद्योगों को यह सुनिश्चित करना होगा कि वित्तीय सेवाएं वित्तीय क्षेत्र का एक महत्वपूर्ण हिस्सा होने के नाते, उद्योग निम्नलिखित कदम उठाता है:
- उद्योग-व्यापी मानक स्थापित करें
- पारदर्शी रिपोर्टिंग प्रक्रियाओं को लागू करें
- अनुपालन और जोखिम नियंत्रण सुनिश्चित करें
- कृत्रिम बुद्धिमत्ता के जिम्मेदार और सुरक्षित उपयोग को बढ़ावा देना।
ये उपाय नैतिक चुनौतियों को कम करने और उपभोक्ता हितों की रक्षा करने में मदद कर सकते हैं।.
उच्च विकास लागत और आर्थिक व्यवहार्यता
विकास कृत्रिम होशियारी बैंकिंग क्षेत्र में समाधान प्रदान करना एक महंगा काम है, जिसकी वजह परियोजनाओं की जटिलता, डेटा की गुणवत्ता संबंधी आवश्यकताएं और विशेष हार्डवेयर एवं कुशल पेशेवरों की मांग है। कई वित्तीय संस्थानों के लिए आर्थिक व्यवहार्यता सुनिश्चित करने हेतु लागत-लाभ विश्लेषण करना अत्यंत महत्वपूर्ण है।.
इन खर्चों को प्रबंधित करने के लिए, बैंक टेन्सरफ्लो और पायटॉर्च जैसे ओपन-सोर्स एआई फ्रेमवर्क का लाभ उठा सकते हैं, जो विकास लागत को कम कर सकते हैं लेकिन इसके लिए महत्वपूर्ण विशेषज्ञता की आवश्यकता होती है। सहयोगात्मक विकास पहल और साझेदारियां भी लागतों को वितरित करने और साझा विशेषज्ञता और संसाधनों तक पहुंच प्रदान करने में मदद कर सकती हैं, जिससे तकनीकी नवाचार को बढ़ावा मिलता है। बाजार प्रवृत्ति विश्लेषण.
धीमी तैनाती और प्रतिक्रिया समय
वित्तीय एआई सिस्टम आमतौर पर धीमी तैनाती और प्रतिक्रिया समय से ग्रस्त होते हैं। सरलीकृत नियामक प्रक्रियाएं और एजाइल मेथोडोलॉजी बैंकिंग क्षेत्र में एआई मॉडल के डिप्लॉयमेंट में लगने वाले समय को काफी हद तक कम कर सकती हैं। ये दृष्टिकोण सुनिश्चित करते हैं कि एआई सिस्टम कुशलतापूर्वक लागू हों और बदलते बाजार की स्थितियों के अनुसार तेजी से अनुकूलित हो सकें।.
रीयल-टाइम एनालिटिक्स और त्वरित प्रतिक्रिया एल्गोरिदम को लागू करने से वित्तीय एआई अनुप्रयोगों की गति और दक्षता में और सुधार हो सकता है। इन तकनीकों का लाभ उठाकर, बैंक अपने परिचालन मापदंडों में सुधार कर सकते हैं और प्रभावी ढंग से प्रबंधन कर सकते हैं। वित्तीय जोखिम।.
इन्वेस्टग्लास: एआई अपनाने की चुनौतियों के लिए सही समाधान
इन्वेस्टग्लास बैंकिंग क्षेत्र में एआई को अपनाने की चुनौतियों से निपटने के लिए एक व्यापक समाधान प्रदान करता है। एक स्विस क्लाउड प्लेटफॉर्म के रूप में, इन्वेस्टग्लास आधुनिक बैंकिंग संस्थानों के लिए विशेष रूप से डिज़ाइन किए गए उपकरण प्रदान करता है, जिनमें शामिल हैं:
- डिजिटल ऑनबोर्डिंग
- सीआरएम
- श्रेणी प्रबंधन
- नो-कोड ऑटोमेशन
ये उपकरण मौजूदा प्रणालियों के साथ सहज एकीकरण को सक्षम बनाते हैं, जिससे परिचालन दक्षता और ग्राहक संतुष्टि में सुधार होता है।.
इन्वेस्टग्लास की प्रमुख विशेषताओं में से एक इसकी सीक्वेंस जैसी सुविधाओं के माध्यम से आउटरीच और एंगेजमेंट को स्वचालित करने की क्षमता है।, अनुमोदन प्रक्रिया, और स्वचालित अनुस्मारक। यह एआई-संचालित स्वचालन से प्रतिक्रिया दर बढ़ती है और बिक्री प्रक्रियाएँ सुव्यवस्थित होती हैं।, यह उन बैंकों के लिए एक आदर्श समाधान है जो अपने डिजिटल ऑनबोर्डिंग संचालन और ग्राहक जुड़ाव को बढ़ाना चाहते हैं।.
इन्वेस्टग्लास की एआई सुविधाएँ प्रदान करती है। निम्नलिखित लाभ:
- यह तकनीक और कार्यप्रवाहों को एकीकृत करके विभागों और टीमों के बीच सहयोग को सक्षम बनाता है।
- एक एकजुटता को बढ़ावा देता है काम का माहौल
- यह बैंकों को एआई अपनाने की चुनौतियों का प्रभावी ढंग से समाधान करने में मदद करता है।
- मदद करता है वित्तीय सेवाओं में बैंक प्रतिस्पर्धी बने रहते हैं उद्योग।.
सारांश
बैंकिंग क्षेत्र में एआई को अपनाने से कई चुनौतियां सामने आती हैं।, डेटा गोपनीयता और सुरक्षा संबंधी चिंताओं से लेकर एल्गोरिथम संबंधी पूर्वाग्रहों और उच्च विकास लागत तक, कई समस्याएं हैं। हालांकि, इन चुनौतियों को समझकर और व्यावहारिक समाधान लागू करके, बैंक एआई एकीकरण का लाभ उठाकर परिवर्तन ला सकते हैं अपने संचालन में सुधार करें और प्रतिस्पर्धात्मक लाभ प्राप्त करें।.
इन्वेस्टग्लास एक व्यापक समाधान प्रदान करता है। इन चुनौतियों का समाधान करने के लिए, डिजिटल ऑनबोर्डिंग, सीआरएम, पोर्टफोलियो प्रबंधन और नो-कोड ऑटोमेशन के लिए उपकरण उपलब्ध कराए जाते हैं। इन्वेस्टग्लास, इससे बैंक निर्बाध एआई एकीकरण प्रक्रिया सुनिश्चित कर सकते हैं, जिससे नवाचार को बढ़ावा मिलेगा और वित्तीय सेवा उद्योग में प्रतिस्पर्धात्मकता बनी रहेगी।.
अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्नों
बैंकिंग क्षेत्र में एआई को अपनाने की मुख्य चुनौतियाँ क्या हैं?
बैंकिंग क्षेत्र में एआई को अपनाने की मुख्य चुनौतियों में डेटा गवर्नेंस, नियामक ढाँचे, डेटा गोपनीयता और सुरक्षा संबंधी चिंताएँ, एल्गोरिथम पूर्वाग्रह, पुराने सिस्टमों के साथ एकीकरण, नियामक अनुपालन, प्रतिभा की कमी, नैतिक विचार, उच्च विकास लागत और धीमी तैनाती अवधि शामिल हैं। इन कारकों पर सावधानीपूर्वक विचार और योजना बनाना आवश्यक है। सफलतापूर्वक लागू करें बैंकिंग क्षेत्र में एआई।.
बैंक एआई प्रतिभा की कमी को कैसे दूर कर सकते हैं?
एआई प्रतिभा की कमी को दूर करने के लिए, बैंक एआई प्रशिक्षण कार्यक्रम लागू कर सकते हैं, विश्वविद्यालयों के साथ साझेदारी स्थापित कर सकते हैं, रणनीतिक भर्ती कर सकते हैं, तकनीकी केंद्र बना सकते हैं और निरंतर सीखने की संस्कृति को बढ़ावा दे सकते हैं। यह बहुआयामी दृष्टिकोण प्रतिभा की कमी को पाटने में मदद कर सकता है और बैंकिंग क्षेत्र में एक मजबूत एआई कार्यबल का निर्माण करना।.
यूरोपीय संघ का एआई अधिनियम क्या है?
यूरोपीय संघ का एआई अधिनियम एक नियामक ढांचा है जो अनुपालन लागत और कानूनी ढांचों को संबोधित करता है, जोखिम के आधार पर एआई प्रौद्योगिकियों का वर्गीकरण करता है और उच्च जोखिम वाले उपयोग मामलों के लिए कड़े अनुपालन आवश्यकताओं को स्थापित करता है। यह विशेष रूप से एआई-आधारित साख और बीमा जोखिम मूल्यांकन पर केंद्रित है।.
इन्वेस्टग्लास को एआई अपनाने की चुनौतियों के लिए सही समाधान क्यों माना जाता है?
इन्वेस्टग्लास को एआई अपनाने की चुनौतियों के लिए सही समाधान माना जाता है क्योंकि यह एआई-संचालित स्वचालन प्रदान करता है और इसे बेहतर बनाता है। ग्राहक डिजिटल ऑनबोर्डिंग, सीआरएम, पोर्टफोलियो प्रबंधन, नो-कोड ऑटोमेशन और मौजूदा प्रणालियों के साथ सहज एकीकरण सहित उपकरणों के एक व्यापक समूह के माध्यम से जुड़ाव स्थापित करना, आधुनिक बैंकिंग संस्थानों की जरूरतों को पूरा करता है।.
इन्वेस्टग्लास ग्राहकों की संतुष्टि को कैसे बढ़ाता है?
इन्वेस्टग्लास इसे बेहतर बनाता है डिजिटल ऑनबोर्डिंग प्रदान करने के लिए एआई एकीकरण का लाभ उठाकर ग्राहक संतुष्टि सुनिश्चित करना। उपकरणों का उपयोग, आउटरीच और जुड़ाव को स्वचालित करना, और विभागीय सहयोग को सुगम बनाना, ये सभी चीजें प्रतिस्पर्धी लाभ और एक सहज और कुशल ग्राहक अनुभव में योगदान करती हैं।.