विश्व की फाइनेंस जॉब्स पर रोबोट ले रहे हैं?

वर्ष 2030 है आप एक बिजनेस स्कूल लेक्चर हॉल में हैं, जहां सिर्फ एक मुट्ठी भर छात्र वित्त वर्ग में भाग ले रहे हैं।

निराशाजनक मतदान का प्राध्यापक शैली, स्कूल रैंकिंग या विषय वस्तु के साथ कुछ भी नहीं है। छात्रों को बस नामांकित नहीं किया जाता है, क्योंकि वित्त प्रमुखों के लिए वहां कोई नौकरी नहीं है।

आज, वित्त, लेखा, प्रबंधन और अर्थशास्त्र दुनियाभर में विश्वविद्यालयों के सबसे लोकप्रिय विषय हैं, खासकर स्नातक स्तर पर, उच्च रोजगारक्षमता के कारण। लेकिन यह बदल रहा है

परामर्शदाता फर्म ओपिमा के अनुसार, आने वाले वर्षों में यह विश्वविद्यालयों के लिए अपने व्यवसाय से संबंधित डिग्री बेचने के लिए कठिन और कठिन हो जाएगा। अनुसंधान से पता चलता है कि क्षेत्र में 230,000 की नौकरियां 2025 द्वारा गायब हो गया, "कृत्रिम बुद्धि एजेंटों" से भरा

क्या रोबो-एडवाइजर्स फाइनेंस के भविष्य हैं?

ऐ की एक नई पीढ़ी

कई बाजार विश्लेषकों का मानना ​​है कि ऐसा है।


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अनुसंधान फर्म के मुताबिक, स्वचालित पोर्टफोलियो में निवेश 210 और 2014 के बीच 2015 की वृद्धि हुई एइट समूह.

रोबोटों ने वॉल स्ट्रीट पर पहले ही ले लिया है, क्योंकि सैकड़ों वित्तीय विश्लेषक हैं सॉफ्टवेयर के साथ बदल दिया या रोबो-सलाहकार

यूएस में, एक 2013 का दावा करता है काग़ज़ दो ऑक्सफ़ोर्ड अकादमिकों द्वारा, अगले 47 वर्षों में 20% प्रतिशत नौकरियां स्वचालित होने के "उच्च जोखिम" पर हैं - खोए हुए नौकरियों के 54% वित्त में होंगे।

यह सिर्फ एक अमेरिकी घटना नहीं है भारतीय बैंकों ने भी एक की सूचना दी है 7% कार्यस्थल में रोबोटों की शुरुआत के कारण एक पंक्ति में दो तिमाहियों के लिए सिर की संख्या में गिरावट आई है।

शायद यह नाखुश है आखिरकार, बैंकिंग और वित्त उद्योग मुख्य रूप से प्रसंस्करण जानकारी पर बनाया गया है, और इसके कुछ प्रमुख कार्यों जैसे पासबुक अपडेट या नकदी जमा, पहले ही अत्यधिक डिजीटल हैं।

अब, बैंक और वित्तीय संस्थान तेजी से आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस-सक्षम तकनीक (एआई) की एक नई पीढ़ी को तेजी से अपनाते हैं जो आम तौर पर मानव द्वारा किए गए वित्तीय कार्यों जैसे कि संचालन, धन प्रबंधन, एल्गोरिथम व्यापार और जोखिम प्रबंधन।

उदाहरण के लिए, जेपी मॉर्गन की अनुबंध इंटेलिजेंस, या सीओआईएन, कार्यक्रम, जो मशीन सीखने की प्रणाली पर चलता है, ने बैंक को ऋण दस्तावेजों की समीक्षा करने और ऋण-सेवा गलतियों की संख्या में कमी करने के लिए समय कम करने में मदद की।

बैंकिंग क्षेत्र में एआई का बढ़ता प्रभुत्व ऐसा है, एक्सेंचर भविष्यवाणी करता है, अगले तीन वर्षों के भीतर यह प्राथमिक तरीका बन जाएगा बैंक अपने ग्राहकों के साथ बातचीत करेंगे। ऐ अधिक सरल यूजर इंटरफेस, उनके 2017 रिपोर्ट नोट्स को सक्षम करेगा, जो बैंकों को अधिक इंसान की तरह ग्राहक अनुभव बनाने में मदद करेगा।

पर ग्राहक रॉयल बैंक ऑफ स्कॉटलैंड और नेटवेस्टउदाहरण के लिए, जल्द ही लूवो नामक आभासी चैटबॉट की सहायता से ग्राहकों के साथ बातचीत कर सकते हैं।

लूवो, जिसका उपयोग करके डिजाइन किया गया था आईबीएम वाटसन प्रौद्योगिकी, मानव बातचीत से समझ और सीख सकते हैं, अंततः मांस और रक्त कार्यबल निरर्थक बना.

इस बीच, एचडीएफसी, भारत के सबसे बड़े निजी-क्षेत्रीय बैंकों में से एक, ने शुरू किया है ईवा। भारत का पहला एआई-आधारित बैंकिंग चॅटबोट हजारों स्रोतों से ज्ञान को समझने और 0.4 सेकंड से भी कम समय में साधारण भाषा में जवाब प्रदान कर सकता है। एचएफडीसी ईवा में ईरा में शामिल हो जाता है, जो बैंक का पहला मानसॉइड शाखा सहायक है।

ऐ ने निवेश उद्योग में भी पैठ बना दिया है, जहां कई वित्तीय विश्लेषकों का कहना है कि, सीखने और सोचने में सक्षम एक परिष्कृत व्यापारिक मशीन आखिरकार आज के सबसे उन्नत और जटिल निवेश एल्गोरिदम आदिम लगती है।

सलाहकार बॉट्स कंपनियां ऐसे समय के अंश में सौदों, निवेश और रणनीति का मूल्यांकन करने की अनुमति देती हैं जो आज के मात्रात्मक विश्लेषकों को पारंपरिक सांख्यिकीय टूल का उपयोग करने के लिए करती हैं।

पूर्व बार्कलेज प्रमुख एंटोनी जेनकिंस, जिन्होंने बैंकिंग क्षेत्र के विघटनकारी स्वचालन को "उबेर पल" कहा था, भविष्यवाणी यह तकनीक दस साल के भीतर दुनिया भर में सभी बैंक शाखाओं और वित्तीय सेवाओं के कर्मचारियों की पूरी आधे हिस्से को बेमानी बना देगा।

अलविदा, मानव फंड मैनेजर.

भविष्य के फाइनटेक ग्रॉड्स

विश्वविद्यालय अब वित्तीय नौकरी बाजार में इस तकनीकी व्यवधान के अनुकूल होने के लिए अपने शैक्षणिक खाका संशोधित कर रहे हैं।

दोनों स्टैंडफोर्ड विश्वविद्यालय और जॉर्ज टाउन विश्वविद्यालय बिजनेस स्कूलों में उनके तथाकथित "फिनटेक" की पेशकश करने की योजना बना रहे हैं एमबीए प्रोग्राम, छात्रों को वित्तीय प्रौद्योगिकी के स्वामी बनने के लिए कैसे सिखाने की उम्मीद करना

और वेल्स स्थित वे्रेक्सहॅम ग्लाइड्रुप यूनिवर्सिटी ने लॉन्च की घोषणा की है ब्रिटेन की पहली स्नातक की डिग्री फाइनटेक में

लेकिन फाइनटेक इतनी नई और विविधतापूर्ण है कि शिक्षाविदों को वित्तीय प्रौद्योगिकी 101 के लिए एक पाठ्यक्रम तैयार करने में कठिनाई हो रही है, एआई पर अधिक उन्नत विषयों को अकेले छोड़ दें शैक्षणिक पाठ्यपुस्तकों और विशेषज्ञ प्रोफेसरों की कमी अतिरिक्त चुनौतियां हैं

रोबोट जंगली चले गए

फिर भी, यह स्पष्ट नहीं है कि एआई और स्वचालन वास्तव में बैंकों के लिए लाभप्रद साबित होंगे।

यदि वित्तीय संस्थाएं सबसे अधिक ग्राहक के पक्ष में मानव स्पर्श को खो देते हैं तो एआई पर ज्यादा निर्भरता उलझा सकती है

अन्य जोखिम भी हैं, बहुत हैं रोबो-एडवाइजर्स सस्ते होते हैं और समय बचाने के लिए एक सरल निवेश पोर्टफोलियो बनाते हैं, लेकिन बाजार में अस्थिर होने पर सही एहतियाती कदम उठाने के लिए उन्हें संघर्ष करना पड़ सकता है, खासकर जब हजारों, शायद करोड़ों मशीन, मशीन पर काम करते समय एक ही काम करने की कोशिश कर रहे हों अच्छी गति।

अगस्त 2012 में, रोबो स्टॉक व्यापारियों के पास नाइट कैपिटल समूह एक खर्च होड़ पर चला गया और सिर्फ 440 मिनट में $ 45 लाख खो गए.

इन अच्छी तरह से प्रोग्राम किए गए रोबो-व्यापारियों के प्रदर्शन के लिए उच्च उम्मीदों से दुनिया भर के मुख्य व्यापारिक केंद्रों में अराजकता का कारण हो सकता है।

कोई एकल एल्गोरिथ्म नहीं है जो एक बहुआयामी आर्थिक पूर्वानुमान मॉडल के साथ कई अस्थिर चर को जोड़ सकता है जो काम करता है सभी निवेशकों के लिए। उम्मीद है कि वित्तीय बाजारों के लिए संभावित घातक त्रुटि साबित हो सकती है।

और जब रोबोट गलत निर्णय ले लें तो निवेशकों को कैसे सुरक्षित किया जाएगा? यूएस सिक्योरिटीज एंड एक्सचेंज कमीशन (एसईसी) के फैसलों के अनुसार, रोबो-सलाहकारों को उसी तरह से पंजीकरण की आवश्यकता होती है जैसे मानव निवेश सलाहकार करते हैं। वे भी नियमों के अधीन हैं निवेश सलाहकार अधिनियम.

लेकिन मानव व्यवहार पर नियंत्रण के लिए तैयार किए गए वित्तीय नियमों को रोबोटों पर लागू करना मुश्किल है।

एसईसी के नियम, जो निवेशकों की रक्षा के लिए तैयार हैं, की आवश्यकता होती है कि सलाहकार एक निस्संदेह मानदंड का पालन करते हैं जिसके द्वारा वे बिना शर्त शर्त लगाते हैं कि वे अपने खुद के लिए आगे बढ़ते हैं। संबंधित अमेरिकी नियामकों ने पूछा है कि क्या यह रोबोटों के लिए व्यावहारिक है नियमों का पालन करने के लिए जब उनके फैसलों और सिफारिशों का आकलन किसी भी तरह से नहीं होता है, बल्कि एल्गोरिदम द्वारा होता है।

वार्तालापयह पहेली एक तथ्य स्पष्ट रूप से दर्शाती है: इंसानों को पूरी तरह से बदलना मुश्किल है हमारे रोबोट बदसूरत होते हैं जब और हमेशा के लिए जाँच के रूप में कार्य करने के लिए वास्तविक जीवित व्यक्ति की मांग होगी।

के बारे में लेखक

नाफिस आलम, वित्त के प्रोफेसर, सनवे विश्वविद्यालय और ग्राहम केंडल, कंप्यूटर विज्ञान और प्रोवोस्ट / सीईओ / पीवीसी के प्रोफेसर, यूनिवर्सिटी ऑफ नॉटिंघम

यह आलेख मूलतः पर प्रकाशित हुआ था वार्तालाप। को पढ़िए मूल लेख.

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