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अपनी AI तकनीक को उस प्रक्रिया पर अधिक नियंत्रण रखने दें।
वित्तीय संस्थान लंबे समय से उन प्रणालियों को जांचने के लिए मानवीय निर्णय पर निर्भर रहे हैं जो संभावित जोखिम वाले ग्राहकों और लेनदेन का पता लगाने में मदद करती हैं। अब, Google क्लाउड चाहता है कि वे अपनी AI तकनीक को उस प्रक्रिया पर अधिक नियंत्रण रखने दें।
अल्फाबेट के क्लाउड व्यवसाय ने एक नए एआई-संचालित एंटी-मनी लॉन्ड्रिंग उत्पाद की घोषणा की। बाज़ार में पहले से मौजूद कई अन्य उपकरणों की तरह, कंपनी की तकनीक वित्तीय क्षेत्र के ग्राहकों को उन नियमों का अनुपालन करने में मदद करने के लिए मशीन लर्निंग का उपयोग करती है जिनके लिए उन्हें संभावित संदिग्ध गतिविधि का पता लगाने और रिपोर्ट करने की आवश्यकता होती है।
Google क्लाउड का लक्ष्य नियम-आधारित प्रोग्रामिंग को हटाकर खुद को अलग करना है जो आमतौर पर एंटी-मनी लॉन्ड्रिंग निगरानी कार्यक्रम की स्थापना और रखरखाव के लिए अभिन्न अंग है। यह डिज़ाइन विकल्प ऐसे उपकरणों के सामान्य दृष्टिकोण के विपरीत है और उद्योग के कुछ क्षेत्रों से संदेह का विषय हो सकता है।
उत्पाद, एक एप्लिकेशन प्रोग्रामिंग इंटरफ़ेस जिसे एंटी मनी लॉन्ड्रिंग एआई कहा जाता है, के पहले से ही कुछ उल्लेखनीय उपयोगकर्ता हैं, जिनमें लंदन स्थित एचएसबीसी, ब्राजील के बैंको ब्रैडेस्को और डेनमार्क स्थित डिजिटल बैंक लूनर शामिल हैं।
इसका लॉन्च तब हुआ है जब प्रमुख अमेरिकी तकनीकी कंपनियां जेनरेटिव एआई ऐप चैटजीपीटी की सफलता और कॉर्पोरेट जगत में कई लोगों द्वारा इस तरह की तकनीक को विभिन्न व्यवसायों और उद्योगों में एकीकृत करने की होड़ के बाद अपनी एआई क्षमताओं का विस्तार कर रही हैं।
वर्षों से वित्तीय संस्थानों ने अरबों लेन-देन को सुलझाने में मदद के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता के अधिक पारंपरिक रूपों पर भरोसा किया है, जिनमें से कुछ प्रतिदिन सुविधा प्रदान करते हैं। यह प्रक्रिया आम तौर पर मानवीय निर्णय कॉलों की एक श्रृंखला के साथ शुरू होती है। मशीन लर्निंग तकनीक को एक ऐसी प्रणाली बनाने के लिए शीर्ष पर रखा गया है जो बैंकों को उस गतिविधि को पहचानने और समीक्षा करने की अनुमति देती है जिसे आगे की जांच के लिए नियामकों को ध्वजांकित करने की आवश्यकता हो सकती है।
अपने निगरानी उपकरण को क्या देखना चाहिए, इसका मार्गदर्शन करने के लिए नियम-आधारित इनपुट को हटाने का Google क्लाउड का निर्णय उस समस्या को हल करने के लिए एआई की शक्ति पर एक दांव है जिसने वित्तीय उद्योग को वर्षों से परेशान कर रखा है।
यह इस बात पर निर्भर करता है कि किसी वित्तीय संस्थान के मनी-लॉन्ड्रिंग विरोधी उपकरण कितने कैलिब्रेटेड हैं, बहुत कम या बहुत अधिक गतिविधि को चिह्नित कर सकते हैं। कुछ चेतावनियाँ नियामकों की ओर से प्रश्न उठा सकती हैं, या इससे भी बदतर। बहुत से लोग बैंक के अनुपालन कर्मचारियों को परेशान कर सकते हैं, जो प्रत्येक हिट की समीक्षा करते हैं और निर्णय लेते हैं कि नियामकों के साथ रिपोर्ट दर्ज करनी है या नहीं।
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Triveni
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