আর্থিক খাত এখন এক গুরুত্বপূর্ণ মুহূর্তে! উদ্ভাবন, দ্রুত এবং আরও ব্যক্তিগতকৃত গ্রাহক অভিজ্ঞতা প্রদান এবং দক্ষতা নিশ্চিত করার চাপ আগের চেয়ে বেশি ছিল। এই পরিস্থিতিতে, যেসব কোম্পানি এখনও তাদের কার্যক্রমের একটি অংশ লিগ্যাসি প্রযুক্তি ব্যবহার করে চলেছে, তাদের জন্য ক্লাউডে স্থানান্তর ডেটা ইন্টিগ্রেশন, অপারেশনের স্কেলেবিলিটির জন্য অন্যতম প্রধান সহায়ক হিসেবে আবির্ভূত হয় এবং কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (এআই) গ্রহণের জন্য অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ। তবে, এই প্রক্রিয়াটি উল্লেখযোগ্য চ্যালেঞ্জ নিয়ে আসে এবং যেসব প্রতিষ্ঠান ডিজিটালভাবে জন্মগ্রহণ করেনি তাদের জন্য এখনও একটি সুপ্ত সমস্যা হিসেবে রয়ে গেছে।
কোম্পানিগুলিকে তাদের কার্যক্রম স্কেল করতে এবং বিপুল পরিমাণে ডেটা একীভূত করতে সক্ষম করে, ক্লাউড সেই ভিত্তি হয়ে ওঠে যার উপর AI সমাধান তৈরি করা যেতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, ক্রেডিট প্রদানের জন্য, গ্রাহকের আচরণ বিশ্লেষণ একটি গুরুত্বপূর্ণ হাতিয়ার হয়ে উঠেছে, যা রিয়েল টাইমে বিপুল পরিমাণে ডেটা অ্যাক্সেসের মাধ্যমে সম্ভব হয়েছে। AI প্যাটার্ন সনাক্তকরণ, ঝুঁকির পূর্বাভাস এবং আরও দৃঢ় সিদ্ধান্ত প্রদানের অনুমতি দেয়। কিন্তু এটি হওয়ার জন্য, ডেটা অ্যাক্সেসযোগ্য এবং একটি নমনীয় এবং স্কেলেবল অবকাঠামোতে সংগঠিত হওয়া অপরিহার্য, যা ক্লাউড এমনভাবে অফার করে যা প্রক্রিয়ার প্রতিটি পর্যায়ের সাথে খাপ খায়, যেমন মডেল প্রশিক্ষণ এবং পরিচালনা।
তবে, লিগ্যাসি সিস্টেমগুলিকে ক্লাউডে স্থানান্তরিত করার ক্ষেত্রে বেশ কিছু বাধা রয়েছে। অনেক আর্থিক প্রতিষ্ঠান, বিশেষ করে যাদের ঐতিহ্যবাহী অবকাঠামো বেশি, তারা এখনও কয়েক দশক আগে বিকশিত অন-প্রিমিসেস সিস্টেমে কাজ করে। যদিও এই সিস্টেমগুলি তাদের মূল কার্যকারিতার জন্য শক্তিশালী ছিল, আধুনিক প্ল্যাটফর্মগুলির জন্য প্রয়োজনীয় নমনীয়তা এবং সংযোগ পরিচালনা করার জন্য এগুলি ডিজাইন করা হয়নি।
ক্লাউড পরিবেশে পুনর্গঠনের জন্য কেবল প্রযুক্তিগত সমন্বয়ই নয়, বরং ব্যবসায়িক প্রক্রিয়াগুলির একটি গভীর রূপান্তরও জড়িত, যাতে নিশ্চিত করা যায় যে ডেটা নিরাপদে স্থানান্তরিত হয় এবং দৈনন্দিন কার্যক্রম ব্যাহত না হয়।
তদুপরি, AI সমাধানগুলিতে ব্যবহারের জন্য ডেটা প্রস্তুত করার জন্য কেবল ক্লাউডে স্থানান্তর করার চেয়ে আরও বেশি কিছু প্রয়োজন। লিগ্যাসি সিস্টেমগুলি প্রায়শই তথ্য খণ্ডিত বা অ্যাক্সেস করা কঠিন উপায়ে সংরক্ষণ করে, যার ফলে বুদ্ধিমান বিশ্লেষণের জন্য এটি উপলব্ধ করা অসম্ভব হয়ে পড়ে। কাঁচা থেকে কাঠামোগত ডেটা রূপান্তরের জন্য একাধিক পরিষ্কারকরণ, স্বাভাবিকীকরণ এবং মানকীকরণ পদক্ষেপের প্রয়োজন হয় - এবং এই প্রক্রিয়ায় যেকোনো ব্যর্থতা AI অ্যালগরিদমের কার্যকারিতাকে আপস করতে পারে।
নতুন ডিজিটাল প্রতিষ্ঠানগুলির প্রতিযোগিতামূলক শক্তি
ডিজিটাল এবং ক্লাউড পরিবেশে জন্ম নেওয়া কোম্পানিগুলির ক্ষেত্রে, পরিস্থিতি একেবারেই ভিন্ন। আর্থিক স্টার্টআপ এবং ফিনটেকগুলি প্রায়শই ঐতিহ্যবাহী ব্যাংকগুলির মুখোমুখি চ্যালেঞ্জগুলি এড়িয়ে চলে, শুরু থেকেই আধুনিক অবকাঠামোর সুবিধা গ্রহণ করে। এই কোম্পানিগুলি তাদের মূল ব্যবসা এবং তাদের প্রদান করা মূল্যের অংশ হিসাবে এই অবকাঠামো এবং AI মডেলগুলিকে তাদের মূল কৌশলে ব্যবহারের উপর মনোনিবেশ করে - যা প্রায়শই তত্পরতা এবং খরচ সাশ্রয়ের মতো মূল্যবোধের সাথে যুক্ত হতে পারে। তদুপরি, এই প্রতিষ্ঠানগুলির প্রতিযোগিতামূলকতা ব্যক্তিগতকৃত এবং উদ্ভাবনী পরিষেবাগুলি প্রদানের জন্য বৃহত্তর ক্ষমতায় অনুবাদ করে, যেমন ঋণ প্রদানের জন্য ভবিষ্যদ্বাণীমূলক বিশ্লেষণ, এমন দক্ষতা যা বাজারের প্রধান খেলোয়াড়দের চ্যালেঞ্জ করে।
অন্যদিকে, ঐতিহ্যবাহী প্রতিষ্ঠানগুলির কাছে অনেক বেশি পরিমাণে ডেটা থাকে, যা সর্বদা অ্যাক্সেসযোগ্য হয় না, তবে আরও শক্তিশালী বিশ্লেষণ সমর্থন করার সম্ভাবনা রয়েছে।
যদিও বৃহৎ প্রতিষ্ঠানের জন্য সম্পূর্ণ ক্লাউড মাইগ্রেশন একটি বিশাল কাজ বলে মনে হতে পারে, তবুও এমন কৌশল রয়েছে যা এই প্রক্রিয়াটিকে আরও ধীরে ধীরে এবং নিয়ন্ত্রিত উপায়ে সহজতর করতে পারে। লিগ্যাসি সিস্টেমের মডুলার আধুনিকীকরণের মতো ক্রমবর্ধমান পদ্ধতিগুলি কোম্পানিগুলিকে ছোট ছোট ধাপে আপডেট করার অনুমতি দেয়, যা গুরুত্বপূর্ণ ব্যর্থতা এবং পরিষেবা ব্যাহত হওয়ার ঝুঁকি হ্রাস করে। প্রতিটি আপডেটের মাধ্যমে, কোম্পানিগুলি নতুন প্রযুক্তির সাথে ইন্টিগ্রেশন পরীক্ষা এবং সামঞ্জস্য করতে পারে, একটি মসৃণ এবং আরও কার্যকর রূপান্তর নিশ্চিত করে।
এই ছোট আকারের পদ্ধতিগুলির মধ্যে রয়েছে এমন গুরুত্বপূর্ণ ব্যবসায়িক প্রক্রিয়াগুলি বেছে নেওয়া যা সম্ভাব্যভাবে AI-ভিত্তিক সমাধানগুলি থেকে উপকৃত হতে পারে, সেগুলিকে পুনর্নির্মাণ করা এবং ঐতিহ্যবাহী প্রক্রিয়াগুলির সাথে সমান্তরালভাবে বজায় রাখা, যাতে উভয়ই একে অপরকে চ্যালেঞ্জ করে এবং নতুন সমাধানগুলির কার্যকারিতা এবং প্রভাব সম্পর্কে প্রমাণ তৈরি করে।
এই পদ্ধতিটি আর্থিকভাবে আরও কার্যকর হওয়ার পাশাপাশি, কোম্পানিগুলিকে পরিষেবার ধারাবাহিকতা বজায় রাখতে এবং ডেটা অখণ্ডতা রক্ষা করতে সাহায্য করে। আরও গুরুত্বপূর্ণ বিষয় হল, এটি একটি শক্ত ভিত্তি তৈরি করে যাতে ভবিষ্যতে, কোম্পানিটি আমূল এবং তাৎক্ষণিক রূপান্তরের চাপ ছাড়াই ক্লাউড এবং এআই-এর পূর্ণ সুবিধা নিতে পারে। এআই বাস্তবায়নের অর্থ একবারে বিপ্লব ঘটানো নয়।
আধুনিকীকরণের পথে থাকা ঐতিহ্যবাহী কোম্পানিগুলোর জন্য হোক বা ডিজিটাল স্টার্টআপের জন্য, ক্লাউডে স্থানান্তরিত হওয়া এখন আর একটি প্রবণতা নয় বরং একটি বাস্তব প্রয়োজন হয়ে দাঁড়িয়েছে। কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা দ্বারা পরিচালিত আর্থিক খাতে প্রতিযোগিতামূলকতা সরাসরি বৃহৎ পরিসরে, দক্ষতার সাথে এবং নিরাপদে ডেটা একীভূত এবং পরিচালনা করার ক্ষমতার উপর নির্ভর করে। এই পরিবর্তনকে উপেক্ষা করলে উদ্ভাবনের সম্ভাবনা সীমিত হতে পারে এবং ক্রমবর্ধমান ডিজিটাল এবং প্রতিযোগিতামূলক পরিবেশে বৃদ্ধি সীমিত হতে পারে।
