वित्तीय क्षेत्र एक मोड़ पर है! नवीनता लाने, ग्राहकों को तेज़ और व्यक्तिगत अनुभव प्रदान करने और दक्षता सुनिश्चित करने का दबाव कभी इतना अधिक नहीं था। इस परिदृश्य में, उन कंपनियों के लिए जो अभी भी अपनी कुछ संचालन पुरानी तकनीकों में रखते हैं, क्लाउड में माइग्रेशन डेटा एकीकरण, संचालन की स्केलेबिलिटी के लिए एक प्रमुख सुविधा के रूप में उभरता है और यह कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) को अपनाने के लिए महत्वपूर्ण है। यह प्रक्रिया, हालांकि, महत्वपूर्ण चुनौतियों को लाती है और अभी भी उन संस्थानों की स्थायी समस्याओं में से एक है जो डिजिटल नहीं हैं।
जब कंपनियां अपने संचालन का विस्तार करती हैं और बड़े डेटा वॉल्यूम को एकीकृत करती हैं, तो क्लाउड उस आधार बन जाता है जिस पर एआई समाधान बनाए जा सकते हैं।क्रेडिट प्रदान करने के लिए, उदाहरण के लिए, ग्राहकों के व्यवहार का विश्लेषण एक महत्वपूर्ण उपकरण बन गया है, जो वास्तविक समय में बड़े डेटा तक पहुंच के माध्यम से संभव हुआ है। एआई पैटर्न की पहचान करने, जोखिमों का पूर्वानुमान लगाने और अधिक सटीक निर्णय लेने की अनुमति देता है। लेकिन, इसके लिए यह आवश्यक है कि डेटा सुलभ और व्यवस्थित हो एक लचीली और स्केलेबल अवसंरचना में, जो क्लाउड प्रत्येक चरण के अनुसार अनुकूलनीय विशेषताएँ प्रदान करता है, जैसे मॉडल प्रशिक्षण और उनके संचालन।
परंपरागत प्रणालियों का क्लाउड में माइग्रेशन, हालांकि, कई बाधाओं का सामना करता है। कई वित्तीय संस्थान, विशेष रूप से जो पारंपरिक अवसंरचना वाले हैं, अभी भी दशकों पुरानी स्थानीय प्रणालियों में काम कर रहे हैं। ये, अपने मूल कार्यों के लिए मजबूत होने के बावजूद, आधुनिक प्लेटफार्मों द्वारा आवश्यक लचीलापन और कनेक्टिविटी से निपटने के लिए डिज़ाइन नहीं किए गए थे।
क्लाउड वातावरण के लिए पुनःसंरचना में केवल तकनीकी समायोजन ही नहीं, बल्कि व्यवसाय प्रक्रियाओं में एक गहरी परिवर्तन भी शामिल है, यह सुनिश्चित करते हुए कि डेटा सुरक्षित रूप से स्थानांतरित हो और दैनिक संचालन बाधित न हो।
इसके अलावा, आईए समाधान में उपयोग के लिए डेटा की तैयारी केवल उन्हें क्लाउड में स्थानांतरित करने से अधिक आवश्यक है। पुराने सिस्टम अक्सर जानकारी को टुकड़ों में या मुश्किल से पहुंचने योग्य तरीके से संग्रहित करते हैं, जिससे स्मार्ट विश्लेषण के लिए उपलब्ध कराना असंभव हो जाता है। डाटा का परिवर्तन, कच्चे से संरचित में, सफाई, सामान्यीकरण और मानकीकरण की एक श्रृंखला की आवश्यकता है — और इस प्रक्रिया में कोई भी त्रुटि AI एल्गोरिदम की प्रभावशीलता को प्रभावित कर सकती है।
नई डिजिटल संस्थाओं की प्रतिस्पर्धात्मक शक्ति
डिजिटल और क्लाउड वातावरण में पहले से ही जन्मी कंपनियों के लिए, स्थिति काफी अलग है। वित्तीय स्टार्टअप्स और फिनटेक्स अक्सर पारंपरिक बैंकों द्वारा सामना किए जाने वाले चुनौतियों से बचते हैं, शुरुआत से ही एक आधुनिक अवसंरचना के लाभों का लाभ उठाते हैं। इन कंपनियों का ध्यान इस अवसंरचना और एआई मॉडल का उपयोग मुख्य रणनीति में करने पर केंद्रित है, जैसे कि मुख्य व्यवसाय का हिस्सा और मूल्य प्रदान करना — जो अक्सर गतिशीलता और लागत जैसी मान्यताओं से जुड़ा हो सकता है। इसके अलावा, इन संस्थानों की प्रतिस्पर्धात्मकता का अर्थ है कि वे व्यक्तिगत और नवीन सेवाएं प्रदान करने में अधिक सक्षम हैं, जैसे क्रेडिट स्वीकृति के लिए पूर्वानुमान विश्लेषण, जो बाजार के बड़े खिलाड़ियों को चुनौती देने वाली दक्षता के साथ है।
परंपरागत संस्थान, दूसरी ओर, बहुत अधिक डेटा रखते हैं, जो हमेशा उपलब्ध नहीं होते हैं, लेकिन जो अधिक मजबूत विश्लेषणों को आधार बनाने की क्षमता रखते हैं।
हालांकि इन बड़े संस्थानों के लिए क्लाउड में पूरी तरह से माइग्रेशन एक विशाल कार्य प्रतीत हो सकता है, लेकिन ऐसी रणनीतियाँ हैं जो इस प्रक्रिया को अधिक धीरे-धीरे और नियंत्रित तरीके से आसान बना सकती हैं। इंक्रीमेंटल दृष्टिकोण, जैसे कि विरासत प्रणालियों का मॉड्यूलर आधुनिकीकरण, कंपनियों को छोटे चरणों में अपडेट करने की अनुमति देते हैं, जिससे महत्वपूर्ण विफलताओं और सेवा में व्यवधान का जोखिम कम हो जाता है। प्रत्येक अपडेट पर, कंपनियां नई तकनीकों के साथ एकीकरण का परीक्षण और समायोजन कर सकती हैं, जिससे एक अधिक सुगम और प्रभावी संक्रमण सुनिश्चित होता है।
इन छोटे पैमाने पर दृष्टिकोण में उन महत्वपूर्ण व्यापार प्रक्रियाओं का चयन करना शामिल है जो संभावित रूप से AI आधारित समाधानों से लाभान्वित हो सकती हैं, उन्हें पुनः डिज़ाइन करना और पारंपरिक प्रक्रियाओं के साथ समानांतर में रखना ताकि दोनों एक-दूसरे को चुनौती दें और नई समाधानों की व्यवहार्यता और प्रभाव पर साक्ष्य उत्पन्न करें।.
यह तरीका, वित्तीय रूप से अधिक व्यवहार्य होने के अलावा, कंपनियों को सेवाओं की निरंतरता बनाए रखने और डेटा की अखंडता की रक्षा करने की अनुमति देता है। सबसे महत्वपूर्ण बात यह है कि यह एक मजबूत आधार बनाता है ताकि भविष्य में, कंपनी पूरी तरह से क्लाउड और एआई का लाभ उठा सके, बिना किसी तत्काल और कठोर परिवर्तन के दबाव के। एआई को लागू करना एक बार में क्रांति करने का मतलब नहीं है।
परंपरागत कंपनियों के लिए जो आधुनिकीकरण की प्रक्रिया में हैं या डिजिटल स्टार्टअप्स के लिए, क्लाउड में माइग्रेशन एक प्रवृत्ति नहीं बल्कि एक व्यावहारिक आवश्यकता बन गई है। वित्तीय क्षेत्र में प्रतिस्पर्धात्मकता, कृत्रिम बुद्धिमत्ता द्वारा प्रेरित, सीधे डेटा को बड़े पैमाने पर एकीकृत करने और प्रबंधित करने की क्षमता पर निर्भर करती है, जिसमें दक्षता और सुरक्षा शामिल है। इस परिवर्तन को नजरअंदाज करना नवाचार की क्षमता को सीमित कर सकता है और एक अधिक डिजिटल और प्रतिस्पर्धात्मक वातावरण में विकास को प्रतिबंधित कर सकता है।
