बैंकों और फिनटेक के लिए Google की व्यावहारिक AI प्लेबुक

Karen Zhang बताती हैं कि Google वित्तीय सेवाओं में संगठनों का समर्थन कैसे कर रहा है, छोटे फिनटेक से लेकर बड़े वित्तीय संस्थानों तक। पूरी बातचीत में एक सामान्य विषय है AI का व्यावहारिक तरीकों से उपयोग: फ्रंट एंड पर ग्राहक अनुभवों में सुधार करना और बैक एंड पर दोहराए जाने वाले कार्यभार को कम करना, ताकि टीमें उस काम पर ध्यान केंद्रित कर सकें जिसमें वास्तविक निर्णय की आवश्यकता होती है।

Zhang ने Starling Bank के साथ साझेदारी को उजागर किया जिसमें "Spend intelligence" सेवा बनाई गई है। सरल शब्दों में, यह Starling ग्राहकों को ऐप के अंदर प्राकृतिक भाषा में प्रश्न पूछने (टाइप या आवाज़ के माध्यम से) और उनके खर्च के बारे में स्पष्ट उत्तर प्राप्त करने की सुविधा देता है। स्टेटमेंट और फ़िल्टर खंगालने के बजाय, उपयोगकर्ता इस तरह के सवाल पूछ सकते हैं: "मैंने पिछले सप्ताह TFL और परिवहन पर कितना खर्च किया है?" या "क्या पिछले महीने में सप्ताह दर सप्ताह इसमें बदलाव आया है?"  मुद्दा यह है कि खर्च की जानकारी को बातचीत की तरह महसूस कराया जाए और रोज़मर्रा के उपयोगकर्ताओं के लिए इसे आसानी से सुलभ बनाया जाए।

फिनटेक टीमों के लिए, Zhang का उदाहरण उत्पाद सोच में बदलाव का संकेत देता है। प्राकृतिक भाषा इंटरफ़ेस जानकारी प्राप्त करने में बाधा को कम करते हैं क्योंकि ग्राहकों को यह जानने की आवश्यकता नहीं होती कि कहाँ टैप करना है या चार्ट की व्याख्या कैसे करनी है। अच्छी तरह से किया गया, यह बजटिंग, पैटर्न की पहचान, और व्यवहार में धीरे-धीरे होने वाले बदलावों को नोटिस करने में सहायता करता है, बिना उपयोगकर्ता को डेटा विश्लेषक बनाए।

Zhang फिर आंतरिक स्वचालन की ओर बढ़ती हैं, Liberis के साथ दूसरे उदाहरण का उपयोग करते हुए, जिनके साथ Google ने Ada नामक एक AI अंडरराइटिंग एजेंट बनाने के लिए साझेदारी की, जिसका नाम Ada Lovelace के नाम पर रखा गया है। अंडरराइटिंग में अक्सर बड़ी मात्रा में जानकारी और दोहराए जाने वाले चरण शामिल होते हैं, जो भारी प्रशासनिक बोझ पैदा कर सकते हैं। Google के अनुसार, Ada अंडरराइटर्स के साथ मिलकर काम करती है, प्रक्रिया में उनकी मदद करती है और ओवरहेड को 50% तक कम करती है। Zhang लाभ को दक्षता और फोकस दोनों के रूप में प्रस्तुत करती हैं: AI अधिक दोहराए जाने वाले कार्यों को संभालता है, जबकि अंडरराइटर्स उच्च-जोखिम वाले, ज्ञान-आधारित निर्णयों पर अधिक समय बिताते हैं।

Google एक स्केलिंग संदेश के साथ समाप्त करता है कि जबकि ये उदाहरण मध्य-स्तरीय फिनटेक क्षेत्र में हैं, वही दृष्टिकोण बहुत छोटी फर्मों पर भी लागू हो सकता है। विचार यह है कि सही AI समर्थन के साथ, टीमों को मजबूत सेवा प्रदान करने के लिए बड़ी संख्या में कर्मचारियों की आवश्यकता नहीं होती, Zhang के शब्दों में "100 अंडरराइटर्स"। लागत और ग्राहक अनुभव को संतुलित करने की कोशिश कर रहे बैंकों और फिनटेक के लिए, Google का मुद्दा सीधा है: ग्राहकों के लिए बाधाओं को दूर करने और आंतरिक रूप से दोहराए जाने वाले काम को कम करने के लिए AI का उपयोग करें, जबकि मानवीय निर्णय को वहाँ बनाए रखें जहाँ यह महत्वपूर्ण है।