वित्तीय क्षेत्र एक महत्वपूर्ण मोड़ पर है! नवाचार करने, तेज़ और अधिक व्यक्तिगत ग्राहक अनुभव प्रदान करने और दक्षता सुनिश्चित करने का दबाव पहले कभी इतना अधिक नहीं था। इस परिदृश्य में, उन कंपनियों के लिए जो अभी भी अपने संचालन का एक हिस्सा पारंपरिक तकनीकों पर आधारित रखती हैं, क्लाउड पर स्थानांतरण डेटा एकीकरण और संचालन की मापनीयता के लिए एक प्रमुख कारक के रूप में उभर रहा है, और कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) को अपनाने के लिए भी महत्वपूर्ण है। हालाँकि, यह प्रक्रिया महत्वपूर्ण चुनौतियाँ लेकर आती है और उन संस्थानों के लिए एक गुप्त समस्या बनी हुई है जो डिजिटल रूप से विकसित नहीं हुए हैं।
कंपनियों को अपने परिचालनों का विस्तार करने और बड़ी मात्रा में डेटा एकीकृत करने में सक्षम बनाकर, क्लाउड वह आधार बन जाता है जिस पर AI समाधान निर्मित किए जा सकते हैं। उदाहरण के लिए, क्रेडिट प्रदान करने के लिए, ग्राहक व्यवहार का विश्लेषण एक महत्वपूर्ण उपकरण बन गया है, जो वास्तविक समय में विशाल मात्रा में डेटा तक पहुँच द्वारा संभव हुआ है। AI पैटर्न की पहचान, जोखिमों का पूर्वानुमान और अधिक दृढ़ निर्णय लेने में सक्षम बनाता है। लेकिन ऐसा होने के लिए, यह आवश्यक है कि डेटा एक लचीले और मापनीय बुनियादी ढाँचे में सुलभ और व्यवस्थित हो, ये विशेषताएँ क्लाउड इस तरह प्रदान करता है कि यह प्रक्रिया के प्रत्येक चरण, जैसे मॉडल प्रशिक्षण और संचालन, के अनुकूल हो।
हालाँकि, पुराने सिस्टम को क्लाउड पर स्थानांतरित करने में कई बाधाएँ आती हैं। कई वित्तीय संस्थान, खासकर जिनके पास ज़्यादा पारंपरिक बुनियादी ढाँचा है, अभी भी दशकों पहले विकसित किए गए ऑन-प्रिमाइसेस सिस्टम पर काम करते हैं। हालाँकि ये सिस्टम अपने मूल कार्यों के लिए मज़बूत थे, लेकिन इन्हें आधुनिक प्लेटफ़ॉर्म के लिए ज़रूरी लचीलेपन और कनेक्टिविटी को संभालने के लिए डिज़ाइन नहीं किया गया था।
क्लाउड परिवेश में पुनर्गठन में न केवल तकनीकी समायोजन शामिल है, बल्कि व्यावसायिक प्रक्रियाओं में गहन परिवर्तन भी शामिल है, जिससे यह सुनिश्चित होता है कि डेटा सुरक्षित रूप से स्थानांतरित हो और दैनिक संचालन में कोई बाधा न आए।
इसके अलावा, एआई समाधानों में उपयोग के लिए डेटा तैयार करने के लिए उसे केवल क्लाउड पर स्थानांतरित करने से कहीं अधिक की आवश्यकता होती है। पारंपरिक प्रणालियाँ अक्सर जानकारी को खंडित या दुर्गम तरीके से संग्रहीत करती हैं, जिससे उसे बुद्धिमानी से विश्लेषण के लिए उपलब्ध कराना असंभव हो जाता है। कच्चे डेटा को संरचित डेटा में बदलने के लिए कई सफाई, सामान्यीकरण और मानकीकरण चरणों की आवश्यकता होती है—और इस प्रक्रिया में कोई भी विफलता एआई एल्गोरिदम की प्रभावशीलता को प्रभावित कर सकती है।
नए डिजिटल संस्थानों की प्रतिस्पर्धी ताकत
डिजिटल और क्लाउड परिवेश में जन्मी कंपनियों के लिए, परिदृश्य बिल्कुल अलग है। वित्तीय स्टार्टअप और फिनटेक अक्सर पारंपरिक बैंकों के सामने आने वाली चुनौतियों से बचते हैं और शुरू से ही आधुनिक बुनियादी ढाँचे का लाभ उठाते हैं। ये कंपनियाँ अपनी मुख्य रणनीति में, अपने मुख्य व्यवसाय और उनके द्वारा प्रदान किए जाने वाले मूल्य के हिस्से के रूप में, इस बुनियादी ढाँचे और एआई मॉडल का उपयोग करने पर ध्यान केंद्रित करती हैं - जिसे अक्सर चपलता और लागत बचत जैसे मूल्यों से जोड़ा जा सकता है। इसके अलावा, इन संस्थानों की प्रतिस्पर्धात्मकता, ऋण देने के लिए पूर्वानुमानात्मक विश्लेषण जैसी व्यक्तिगत और नवीन सेवाएँ प्रदान करने की अधिक क्षमता में परिवर्तित होती है, जिसकी दक्षता बाजार में प्रमुख खिलाड़ियों को चुनौती देती है।
दूसरी ओर, पारंपरिक संस्थानों के पास बहुत अधिक मात्रा में डेटा होता है, जो हमेशा सुलभ नहीं होता, लेकिन जिसमें अधिक मजबूत विश्लेषणों का समर्थन करने की क्षमता होती है।
हालांकि बड़े संस्थानों के लिए पूर्ण क्लाउड माइग्रेशन एक बहुत बड़ा काम लग सकता है, लेकिन ऐसी रणनीतियाँ मौजूद हैं जो इस प्रक्रिया को और भी क्रमिक और नियंत्रित तरीके से सुगम बना सकती हैं। वृद्धिशील दृष्टिकोण, जैसे कि विरासत प्रणालियों का मॉड्यूलर आधुनिकीकरण, कंपनियों को छोटे-छोटे चरणों में अपडेट करने की अनुमति देते हैं, जिससे गंभीर विफलताओं और सेवा रुकावटों का जोखिम कम हो जाता है। प्रत्येक अपडेट के साथ, कंपनियां नई तकनीकों के साथ एकीकरण का परीक्षण और समायोजन कर सकती हैं, जिससे एक सहज और अधिक प्रभावी संक्रमण सुनिश्चित होता है।
इन छोटे-स्तरीय दृष्टिकोणों में उन महत्वपूर्ण व्यावसायिक प्रक्रियाओं का चयन करना शामिल है जो संभावित रूप से AI-आधारित समाधानों से लाभान्वित हो सकती हैं, उन्हें नया रूप देना और पारंपरिक प्रक्रियाओं के समानांतर उन्हें बनाए रखना, ताकि दोनों एक-दूसरे को चुनौती दें और नए समाधानों की व्यवहार्यता और प्रभाव के बारे में प्रमाण उत्पन्न करें।
यह तरीका, आर्थिक रूप से ज़्यादा व्यावहारिक होने के साथ-साथ, कंपनियों को सेवा निरंतरता बनाए रखने और डेटा अखंडता की रक्षा करने में भी मदद करता है। इससे भी महत्वपूर्ण बात यह है कि यह एक मज़बूत आधार तैयार करता है ताकि भविष्य में, कंपनी बिना किसी आमूल-चूल और तत्काल परिवर्तन के दबाव के, क्लाउड और एआई का पूरा लाभ उठा सके। एआई को लागू करने का मतलब एक साथ क्रांति लाना नहीं है।
चाहे आधुनिकीकरण के दौर से गुज़र रही पारंपरिक कंपनियों के लिए हो या डिजिटल स्टार्टअप्स के लिए, क्लाउड पर माइग्रेट करना अब एक चलन नहीं रहा बल्कि एक व्यावहारिक आवश्यकता बन गया है। वित्तीय क्षेत्र में कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) द्वारा संचालित प्रतिस्पर्धात्मकता, बड़े पैमाने पर, कुशलतापूर्वक और सुरक्षित रूप से डेटा को एकीकृत और प्रबंधित करने की क्षमता पर सीधे निर्भर करती है। इस बदलाव की अनदेखी नवाचार की संभावनाओं को सीमित कर सकती है और बढ़ते डिजिटल और प्रतिस्पर्धी माहौल में विकास को बाधित कर सकती है।
