रिवरबेड अध्ययन में पाया गया कि वित्तीय सेवा उद्योग में 92% निर्णय निर्माता इस बात से सहमत हैं कि AI की सफलता के लिए डेटा गुणवत्ता में सुधार महत्वपूर्ण है

Riverbed, ऑब्जर्वेबिलिटी के लिए AIOps में अग्रणी, ने अपने वैश्विक सर्वेक्षण, 'The Future of IT Operations in the AI Era' से वित्तीय सेवा उद्योग के निष्कर्ष जारी किए, जो वित्तीय सेवा क्षेत्र में AI तैयारी के स्तर की जांच करता है। परिणाम एक बढ़ते कार्यान्वयन अंतर को उजागर करते हैं क्योंकि संगठन AI महत्वाकांक्षा से वास्तविक दुनिया के प्रभाव की ओर बढ़ते हैं। जबकि लगभग सभी वित्तीय सेवा निर्णय-निर्माता (92%) सहमत हैं कि डेटा गुणवत्ता में सुधार AI सफलता के लिए महत्वपूर्ण है, प्रगति असमान बनी हुई है: केवल 12% AI पहलों ने पूर्ण उद्यम-व्यापी तैनाती हासिल की है, जबकि एक महत्वपूर्ण 62% अभी भी पायलट या विकास चरण में हैं, जो दुनिया के सबसे विनियमित और जोखिम-संवेदनशील उद्योगों में से एक में AI को संचालित करने की चुनौतियों को रेखांकित करता है।

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वित्तीय सेवा इन्फोग्राफिक यहां देखें: riverbed.com/aiops-survey25/

हालांकि, वित्तीय सेवा क्षेत्र AI और AIOps के मूल्य में मजबूत विश्वास प्रदर्शित करना जारी रखता है, 89% संगठन रिपोर्ट करते हैं कि उनके AIOps निवेश से ROI उम्मीदों को पूरा किया है या उससे अधिक है, जो अनुशासित, मूल्य-संचालित प्रौद्योगिकी अपनाने के लिए उद्योग की प्रतिष्ठा को मजबूत करता है। लगभग दो-तिहाई (62%) उत्तरदाता भी अपनी AI रणनीति में उच्च स्तर का विश्वास व्यक्त करते हैं। फिर भी इस आशावाद के बावजूद, वित्तीय सेवा संगठन AI कार्यान्वयन अंतराल से प्रभावित होते रहते हैं। संचालन को अनुकूलित करने, अनुपालन को मजबूत करने, जोखिम को कम करने, और बेहतर डिजिटल अनुभव प्रदान करने के बढ़ते दबावों के बीच, यह उद्योग डेटा तैयारी, संचालन जटिलता, और पायलट पहलों से परे AI को स्केल करने की क्षमता द्वारा तेजी से सीमित है।

"वित्तीय सेवा संगठन AI के सबसे परिष्कृत और अनुशासित अपनाने वालों में से हैं, और हमारा शोध दिखाता है कि वे पहले से ही मजबूत रिटर्न देख रहे हैं," Jim Gargan, Chief Marketing Officer, Riverbed ने कहा। "हालांकि, यह क्षेत्र अद्वितीय दबावों के तहत काम करता है, जिसमें कठोर नियामक जांच, डाउनटाइम के लिए शून्य सहनशीलता और डेटा सटीकता की महत्वपूर्ण आवश्यकता शामिल है। जो स्पष्ट है वह यह है कि सफलता अब IT को सरल बनाने, ऑब्जर्वेबिलिटी टूल्स और विक्रेताओं को समेकित करने, डेटा गुणवत्ता में सुधार करने, OpenTelemetry जैसे खुले मानकों को अपनाने, और यह सुनिश्चित करने पर निर्भर करती है कि नेटवर्क और एप्लिकेशन प्रदर्शन बड़े पैमाने पर AI का समर्थन कर सकते हैं। Riverbed में, हम सक्रिय रूप से दुनिया के कुछ सबसे बड़े वित्तीय सेवा संगठनों का समर्थन कर रहे हैं क्योंकि वे इस अंतर को पाटते हैं और AI महत्वाकांक्षा को संचालन वास्तविकता में बदलते हैं।"

AI महत्वाकांक्षा संचालन वास्तविकता से मिलती है

वित्तीय सेवा संस्थानों के लिए, AI सफलता केवल प्रयोग द्वारा परिभाषित नहीं होती है; यह संचालन तैयारी पर निर्भर करती है। शोध से पता चलता है कि केवल 40% वित्तीय सेवा संगठन अपनी AI रणनीति को संचालित करने के लिए पूरी तरह से तैयार महसूस करते हैं। डेटा सबसे महत्वपूर्ण बाधा बनी हुई है क्योंकि केवल 43% अपने सभी संगठनों के डेटा की सटीकता और पूर्णता में पूरी तरह से आश्वस्त हैं, जो सर्वेक्षण किए गए सभी उद्योगों में विश्वास का सबसे निम्न स्तर है।

महत्वपूर्ण रूप से, यह क्षेत्र समझता है कि दांव पर क्या है। 92% वित्तीय सेवा उत्तरदाता सहमत हैं कि डेटा गुणवत्ता में सुधार AI सफलता के लिए महत्वपूर्ण है, किसी भी उद्योग का सबसे अधिक अनुपात। यह एक गहरी जागरूकता को दर्शाता है कि विश्वसनीय, उच्च-गुणवत्ता वाले डेटा के बिना, AI पहल प्रूफ-ऑफ-कॉन्सेप्ट से उत्पादन में जाने के लिए संघर्ष करती हैं।

संचालन जटिलता सरलीकरण के लिए धक्का को प्रेरित करती है

ये डेटा चुनौतियां IT वातावरण की जटिलता से और बढ़ जाती हैं। डिजिटल सेवाओं, रियल-टाइम लेनदेन और बढ़ते AI वर्कलोड का समर्थन करने के लिए, वित्तीय सेवा संगठनों ने खंडित टूलसेट जमा किए हैं जो दृश्यता को सीमित करते हैं और निर्णय लेने को धीमा करते हैं। औसतन, IT टीमों के पास वर्तमान में नौ अलग-अलग विक्रेताओं से 13 ऑब्जर्वेबिलिटी टूल्स हैं, जो एप्लिकेशन, नेटवर्क और उपयोगकर्ता अनुभव में अंधे स्थान बनाते हैं।

परिणामस्वरूप, इस क्षेत्र में 96% संगठन सक्रिय रूप से IT संचालन में टूल्स और विक्रेताओं को समेकित कर रहे हैं, 95% सहमत हैं कि एक एकीकृत ऑब्जर्वेबिलिटी प्लेटफॉर्म संचालन मुद्दों की पहचान और समाधान करना आसान बना देगा। विशेष रूप से, 95% इस समेकन के हिस्से के रूप में नए विक्रेताओं पर विचार कर रहे हैं – सर्वेक्षण किए गए सभी उद्योगों में सबसे अधिक स्तर – जो एक प्लेटफॉर्म के पक्ष में लंबे समय से चले आ रहे प्रौद्योगिकी संबंधों पर पुनर्विचार करने की इच्छा का संकेत देता है जो जोखिम को कम कर सकता है, एकीकरण में सुधार कर सकता है और बड़े पैमाने पर AI का समर्थन कर सकता है।

यूनिफाइड कम्युनिकेशन प्रदर्शन व्यवसाय-महत्वपूर्ण बन जाता है

जैसे-जैसे वित्तीय सेवाएं ग्राहक जुड़ाव और आंतरिक वर्कफ़्लो को डिजिटाइज़ करना जारी रखती हैं, यूनिफाइड कम्युनिकेशन (UC) टूल्स का प्रदर्शन व्यवसाय-महत्वपूर्ण हो गया है। कर्मचारी अब अपने काम के सप्ताह का 41% UC टूल्स का उपयोग करने में बिताते हैं, और लगभग दो-तिहाई कहते हैं कि वे प्रभावी ढंग से काम करने के लिए आवश्यक हैं। फिर भी प्रदर्शन असंगत बना हुआ है। केवल 47% वित्तीय सेवा संगठन UC प्रदर्शन से बहुत संतुष्ट हैं, जबकि 44% वीडियो कॉल, मैसेजिंग प्लेटफॉर्म और सहयोगी कार्यस्थलों में नियमित मुद्दों की रिपोर्ट करते हैं।

ये चुनौतियां महत्वपूर्ण संचालन बाधाएं उत्पन्न करती हैं। UC-संबंधित मुद्दे सभी IT टिकटों का 16% हिस्सा हैं, हल करने में औसतन 41 मिनट लगते हैं, लगभग पांच में से एक टिकट को एक घंटे से अधिक की आवश्यकता होती है। एक ऐसे क्षेत्र में जहां प्रतिक्रियाशीलता और उपलब्धता सीधे ग्राहक विश्वास को प्रभावित करती है, सीमित दृश्यता और उच्च समर्थन मांगें उत्पादकता और अनुभव को बाधित करना जारी रखती हैं।

OpenTelemetry बड़े पैमाने पर ऑब्जर्वेबिलिटी को रेखांकित करती है

खंडित दृश्यता को दूर करने और AI-संचालित संचालन का समर्थन करने के लिए, वित्तीय सेवा संगठन तेजी से खुले, मानकीकृत ऑब्जर्वेबिलिटी फ्रेमवर्क की ओर रुख कर रहे हैं। OpenTelemetry एप्लिकेशन, इंफ्रास्ट्रक्चर और उपयोगकर्ता अनुभव में सुसंगत डेटा संग्रह और सहसंबंध को सक्षम करके एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाती है, जो जटिल, विनियमित वातावरण में विश्वसनीय AI के लिए एक पूर्व शर्त है।

उत्साहजनक रूप से, सर्वेक्षण से पता चलता है कि वित्तीय सेवा संगठन OpenTelemetry अपनाने में सभी क्षेत्रों का नेतृत्व करते हैं, 92% पहले से ही फ्रेमवर्क का लाभ उठा रहे हैं। लगभग सभी उत्तरदाता (96%) कहते हैं कि क्रॉस-डोमेन सहसंबंध उनकी ऑब्जर्वेबिलिटी रणनीति के लिए महत्वपूर्ण है, जबकि 99% सहमत हैं कि OpenTelemetry विक्रेता लॉक-इन को कम करती है और लचीलापन बढ़ाती है। महत्वपूर्ण रूप से, 97% इसे AI-संचालित स्वचालन जैसी भविष्य की पहलों के लिए एक नींव के रूप में देखते हैं, जो दीर्घकालिक AI स्केलेबिलिटी के सक्षमकर्ता के रूप में इसकी भूमिका को मजबूत करती है।

AI डेटा मूवमेंट और नेटवर्क प्रदर्शन केंद्र में आते हैं

जैसे-जैसे AI पहल परिपक्व होती हैं, ध्यान मॉडल से डेटा की गति की ओर स्थानांतरित हो रहा है जो उन्हें ईंधन देता है। वित्तीय सेवा संगठन सर्वेक्षण किए गए किसी भी अन्य क्षेत्र की तुलना में AI डेटा मूवमेंट पर अधिक महत्व रखते हैं, 94% इसे अपनी समग्र AI रणनीति के लिए महत्वपूर्ण मानते हैं और 37% इसे महत्वपूर्ण और मूलभूत बताते हैं कि वे AI को कैसे डिजाइन और निष्पादित करते हैं।

पब्लिक क्लाउड, एज और को-लोकेशन वातावरण में AI डेटा के तेजी से वितरित होने के साथ, नेटवर्क प्रदर्शन और सुरक्षा निर्णायक सफलता कारक के रूप में उभरती हैं, 81% उत्तरदाताओं द्वारा आवश्यक के रूप में उद्धृत, किसी भी उद्योग का सबसे अधिक। आगे देखते हुए, 76% वित्तीय सेवा संगठन 2028 तक एक AI डेटा रिपॉजिटरी रणनीति स्थापित करने की योजना बना रहे हैं, जो शासित, उच्च-प्रदर्शन वाली वास्तुकला की आवश्यकता को रेखांकित करता है जो नवाचार को अनुपालन और नियंत्रण के साथ संतुलित करती है।

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