ഇൻവെസ്റ്റ്‌മെന്റ് ബാങ്കർമാരെ AI മാറ്റിസ്ഥാപിക്കുമോ? [വീഡിയോയും ക്വിസും]

ചുരുക്ക ഉത്തരം: നിക്ഷേപ ബാങ്കർമാരെ പൂർണ്ണമായും മാറ്റിസ്ഥാപിക്കാൻ AI സഹായിക്കില്ല, പക്ഷേ ജൂനിയർ "പ്രൊഡക്ഷൻ" ജോലികളുടെ വലിയൊരു ഭാഗം അത് ഏറ്റെടുക്കുകയും വർക്ക്ഫ്ലോകൾ പുനഃക്രമീകരിക്കുമ്പോൾ ചില ടീമുകളെ വെട്ടിക്കുറയ്ക്കുകയും ചെയ്യും. കംപ്ലയൻസ് റെയിലുകളിലും എയർടൈറ്റ് ഓഡിറ്റ് ട്രെയിലുകളിലും ഉപകരണങ്ങൾക്ക് വേലി കെട്ടാൻ സ്ഥാപനങ്ങൾക്ക് കഴിയുമെങ്കിൽ, അനലിസ്റ്റ് ഗ്രൈൻഡ് വേഗത്തിൽ കംപ്രസ് ചെയ്യുന്നു; സമ്മർദ്ദത്തിൽ വിശ്വാസം തകർന്നാൽ, ഇപ്പോഴും മനുഷ്യർക്കാണ് ചുമതല.

പ്രധാന കാര്യങ്ങൾ:

ടാസ്‌ക് ഓട്ടോമേഷൻ: ആദ്യ ഡ്രാഫ്റ്റുകൾ, കോംപ്‌സ്, സംഗ്രഹങ്ങൾ, സ്ലൈഡ് ഫോർമാറ്റിംഗ് എന്നിവയ്‌ക്കായി AI ഉപയോഗിക്കുക.

മാനുഷിക നേട്ടം: തത്സമയ ഇടപാടുകളിൽ വിശ്വാസം, ചർച്ചകൾ, രാഷ്ട്രീയം, ഉത്തരവാദിത്തം എന്നിവയിൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുക.

സീനിയോറിറ്റി മാറ്റം: വിശകലന വിദഗ്ധർ സമ്മർദ്ദം ചെലുത്തുന്നു; അവലോകനത്തിലൂടെയും വിധിന്യായത്തിലൂടെയും അസോസിയേറ്റ്‌സ്/വൈപിമാർ സ്വാധീനം ചെലുത്തുന്നു.

ആദ്യം നിയന്ത്രണങ്ങൾ: ഓഡിറ്റ് പാതകൾ, അനിശ്ചിതത്വ ഫ്ലാഗുകൾ, കർശനമായ അനുസരണ നിയന്ത്രണങ്ങൾ എന്നിവയിൽ ഉറച്ചുനിൽക്കുക.

പരിശീലന അപകടസാധ്യത: കഠിനമായ ജോലി അപ്രത്യക്ഷമായാൽ, ബോധപൂർവമായ പരിശീലന ലൂപ്പുകൾ ഉപയോഗിച്ച് അപ്രന്റീസ്ഷിപ്പ് പുനർനിർമ്മിക്കുക.

ഇതിനു ശേഷം നിങ്ങൾക്ക് വായിക്കാൻ ഇഷ്ടപ്പെട്ടേക്കാവുന്ന ലേഖനങ്ങൾ:

🔗 സമീപഭാവിയിൽ റേഡിയോളജിസ്റ്റുകളെ മാറ്റിസ്ഥാപിക്കാൻ AI-ക്ക് കഴിയുമോ?
AI- സഹായത്തോടെയുള്ള ഡയഗ്നോസ്റ്റിക്സിലൂടെ ഇമേജിംഗ് എങ്ങനെ പ്രവർത്തിക്കുന്നു എന്നതിൽ മാറ്റം വന്നേക്കാം.

🔗 AI അക്കൗണ്ടന്റുമാരെ മാറ്റിസ്ഥാപിക്കുമോ അതോ റോൾ മാറ്റുമോ?
ഓട്ടോമേഷന് എന്ത് കൈകാര്യം ചെയ്യാൻ കഴിയും, മനുഷ്യർ ഇപ്പോഴും എവിടെയാണ് പ്രധാനം.

🔗 ഡാറ്റാ അനലിസ്റ്റുകളെ AI മാറ്റിസ്ഥാപിക്കുമോ: യഥാർത്ഥ സംസാരം
AI-ക്ക് പകരം വയ്ക്കാൻ കഴിയുന്നതും പകരം വയ്ക്കാൻ കഴിയാത്തതുമായ ജോലികളെക്കുറിച്ചുള്ള പ്രായോഗിക വീക്ഷണം.

🔗 അഭിഭാഷകരെ മാറ്റിസ്ഥാപിക്കാൻ AI വരുമോ? കാണുന്നതിനേക്കാൾ സങ്കീർണ്ണമായ ഒരു ചോദ്യം
ദ്രുതഗതിയിലുള്ള AI നേട്ടങ്ങൾ ഉണ്ടായിട്ടും നിയമപരമായ ജോലികൾ പൂർണ്ണ ഓട്ടോമേഷനെ ചെറുക്കുന്നതിന്റെ കാരണം.

“നിക്ഷേപ ബാങ്കർമാരെ AI മാറ്റിസ്ഥാപിക്കുമോ” എന്നതിനുള്ള ചെറിയ ഉത്തരം 📌

ബാങ്കിംഗ് വെറും ഔട്ട്‌പുട്ടുകൾ ഉൽപ്പാദിപ്പിക്കുന്നില്ല എന്നതിനാൽ, നിക്ഷേപ ബാങ്കർമാരെ പൂർണ്ണമായും മാറ്റിസ്ഥാപിക്കാൻ AI സാധ്യതയില്ല - അത് വിശ്വാസം നേടുക, അവ്യക്തതകൾ മറികടക്കുക, എല്ലാവർക്കും വ്യത്യസ്ത പ്രോത്സാഹനങ്ങളും തിരഞ്ഞെടുത്ത ഓർമ്മകളും ഉള്ളപ്പോൾ പരിധിക്ക് പുറത്തുള്ള ഡീലുകൾ നേടുക എന്നിവയാണ്

പക്ഷേ AI തീർച്ചയായും:

• വിശകലനം, ഡ്രാഫ്റ്റിംഗ്, പ്രോസസ് വർക്ക് എന്നിവയുടെ വലിയ ഭാഗങ്ങൾ ഓട്ടോമേറ്റ് ചെയ്യുക

• പിച്ചുകൾക്കും നിർവ്വഹണത്തിനുമുള്ള ടൈംലൈനുകൾ കംപ്രസ് ചെയ്യുക

• ചില പ്രത്യേക തലങ്ങളിലുള്ള ജോലികൾക്ക് ആവശ്യമായ ആളുകളുടെ എണ്ണം കുറയ്ക്കുക

• ബന്ധത്തിന്റെ കുതിരശക്തി + വിധി + വിതരണം എന്നിവയിലേക്ക് മൂല്യം മാറ്റുക.

• അനലിസ്റ്റ്-ടു-അസോസിയേറ്റ് "അപ്രന്റീസ്ഷിപ്പ്" മാതൃക പുനർവിചിന്തനം ചെയ്യാൻ ബാങ്കുകളെ നിർബന്ധിക്കുക

"ഇൻവെസ്റ്റ്‌മെന്റ് ബാങ്കർമാരെ AI മാറ്റിസ്ഥാപിക്കുമോ?" എന്ന് നിങ്ങൾ ചോദിച്ചാൽ, അത് ഒരൊറ്റ അതെ/ഇല്ല സ്വിച്ച് പോലെയാണെങ്കിൽ, കൃത്യമായ ഉത്തരം ഇതാണ്: AI മുഴുവൻ സ്പീഷീസിനെയും മാറ്റിസ്ഥാപിക്കുന്നില്ല, ടാസ്‌ക്കുകളെ മാറ്റിസ്ഥാപിക്കുന്നു 🧠🤖

ഒരു ദ്രുത യാഥാർത്ഥ്യ പരിശോധന: ഇത് "എന്നെങ്കിലും" അല്ല - ഇത് ഇതിനകം തന്നെ തൊഴിൽ ശക്തിയുടെ ഗണിതത്തിൽ ഉണ്ട് 🔢

ഇത് രൂപപ്പെടുത്താനുള്ള ഒരു വ്യക്തമായ മാർഗം: എക്സിക്യൂട്ടീവുകൾ AI പ്രധാനമാണോ എന്ന് ചർച്ച ചെയ്യുന്നില്ല - അവർ അതിനെ ചുറ്റിപ്പറ്റിയാണ് ബജറ്റ് തയ്യാറാക്കുന്നത്.

• വേൾഡ് ഇക്കണോമിക് ഫോറത്തിന്റെ തൊഴിലുടമ സർവേയിൽ, 86% പേർ 2030 ആകുമ്പോഴേക്കും AI + ഇൻഫർമേഷൻ പ്രോസസ്സിംഗ് സാങ്കേതികവിദ്യ തങ്ങളുടെ ബിസിനസിനെ പരിവർത്തനം ചെയ്യുമെന്ന് പ്രതീക്ഷിക്കുന്നു, അതേ പ്രവൃത്തി ഘടനാപരമായ പരിവർത്തനത്താൽ നയിക്കപ്പെടുന്ന വലിയ തോതിലുള്ള തൊഴിൽ മാറ്റത്തെ (സൃഷ്ടി + സ്ഥാനചലനം) എടുത്തുകാണിക്കുന്നു. [1]

• അതേസമയം, പ്രധാന ഉൽ‌പാദനക്ഷമത ഗവേഷണങ്ങൾ വാദിക്കുന്നത്, സ്ഥാപനങ്ങൾ സമയം വിജയകരമായി പുനർവിന്യസിക്കുകയും വർക്ക്ഫ്ലോകൾ പുനഃക്രമീകരിക്കുകയും ചെയ്താൽ , ജനറേറ്റീവ് AI-ക്ക് മണിക്കൂറിൽ ഉൽ‌പാദനത്തിൽ കാര്യമായ മാറ്റം വരുത്താൻ കഴിയുമെന്നാണ് (വലിയ “എങ്കിൽ”, പക്ഷേ അതാണ് പ്രധാന കാര്യം). [2]

വിവർത്തനം: “ബാങ്കർമാർ” അപ്രത്യക്ഷമായില്ലെങ്കിലും, പ്രവർത്തന മാതൃക അതേപടി നിലനിൽക്കില്ല.

നിക്ഷേപ ബാങ്കർമാർ എന്താണ് ചെയ്യുന്നത് (ആളുകൾ മറക്കുന്ന ഭാഗം) 🧾📈

നിക്ഷേപ ബാങ്കിംഗ് വെറും സ്പ്രെഡ്ഷീറ്റുകളും സ്ലൈഡ് ഡെക്കുകളും മാത്രമായിരുന്നെങ്കിൽ, ഈ സംഭാഷണം ഇതിനകം അവസാനിച്ചേനെ. എന്നാൽ ഈ ജോലി ഒരു ട്രെഞ്ച് കോട്ടിൽ അടുക്കി വച്ചിരിക്കുന്ന അഞ്ച് ജോലികൾ പോലെയാണ്:

1. ഉത്ഭവം (ജോലി കണ്ടെത്തലും വിജയവും)
   ബന്ധം കെട്ടിപ്പടുക്കൽ, സ്ഥാനനിർണ്ണയം, സമയം നിശ്ചയിക്കൽ, രാഷ്ട്രീയം. ഒരു ചെറിയ തെറാപ്പി, ഒരു ചെറിയ തന്ത്രം, ഒരു ചെറിയ ചെസ്സ് ♟️

2. കരാർ നടപ്പിലാക്കൽ (കരാർ യാഥാർത്ഥ്യമാക്കൽ)
   അഭിഭാഷകർ, അക്കൗണ്ടന്റുമാർ, ആന്തരിക കമ്മിറ്റികൾ, ക്ലയന്റ് നേതൃത്വം, എതിർകക്ഷികൾ എന്നിവയുമായുള്ള ഏകോപനം... കൂടാതെ നിരന്തരമായ "ചെറിയ" പ്രതിസന്ധികളും.

3. മൂല്യനിർണ്ണയവും വിവരണവും
   വെറും സംഖ്യകളല്ല - സൂക്ഷ്മപരിശോധനയെ അതിജീവിക്കുന്ന ഒരു കഥ. എന്തിനാണ് ഈ കരാർ, എന്തിനാണ് ഇപ്പോൾ, എന്തിനാണ് ഈ വില.

4. പ്രോസസ്സ് മാനേജ്മെന്റ്
   ടൈംലൈനുകൾ, ഡാറ്റ റൂമുകൾ, ഡിലിജൻസ് അഭ്യർത്ഥനകൾ, സ്റ്റേക്ക്‌ഹോൾഡർ ഹെർഡിംഗ്. ഇത് അടിസ്ഥാനപരമായി പ്രൊഫഷണൽ പൂച്ച മാനേജ്‌മെന്റാണ് 🐈

5. റിസ്ക് മാനേജ്മെന്റും പ്രശസ്തി വിധിയും.
   എന്തുചെയ്യണമെന്നത് പോലെ തന്നെ പ്രധാനം എന്തുചെയ്യരുത് എന്നതാണ്. ചിലപ്പോൾ കൂടുതൽ.

അഞ്ച് എണ്ണത്തിലും AI-ക്ക് സഹായിക്കാനാകും. അഞ്ച് എണ്ണവും മാറ്റിസ്ഥാപിക്കുന്നത് കൂടുതൽ ബുദ്ധിമുട്ടാണ്.

നിക്ഷേപ ബാങ്കിംഗിൽ AI യുടെ ഒരു നല്ല പതിപ്പ് എന്തായിരിക്കും 🤝🤖

ബാങ്കിംഗിലെ AI യുടെ "നല്ല പതിപ്പ്" അല്ല ഏറ്റവും മനോഹരമായ ഖണ്ഡിക സൃഷ്ടിക്കുന്നത്. വിശ്വസനീയമായ ഒരു ജൂനിയർ സഹതാരത്തെപ്പോലെ പെരുമാറുന്ന ഒന്ന്:

• ഭ്രമാത്മകത തോന്നുന്നില്ല (അല്ലെങ്കിൽ കുറഞ്ഞത് അനിശ്ചിതത്വം വ്യക്തമായി അടയാളപ്പെടുത്തുന്നു)

• ഒരു തത്ത്വചിന്താ പ്രഭാഷണമായി മാറാതെ അതിന്റെ അനുമാനങ്ങൾ വിശദീകരിക്കുന്നു.

• അനുസരണ നിയന്ത്രണങ്ങൾക്കുള്ളിൽ നിന്ന് പരാതിപ്പെടാതെ

• സ്ഥിരമായ ടെംപ്ലേറ്റുകളും പതിപ്പ് നിയന്ത്രണവും ഉപയോഗിക്കുന്നു (ബാങ്കിംഗിന് ക്രമരഹിതതയോട് അലർജിയുണ്ട്)

• സന്ദർഭം - മേഖല ചലനാത്മകത, ഇടപാട് ഘടന മാനദണ്ഡങ്ങൾ, ക്ലയന്റ് സംവേദനക്ഷമത എന്നിവ മനസ്സിലാക്കുന്നു.

• ആർക്കെങ്കിലും പിന്നീട് ഔട്ട്‌പുട്ടിനെ പ്രതിരോധിക്കാൻ കഴിയുന്ന തരത്തിൽ ഒരു ഓഡിറ്റ് ട്രെയിൽ സൂക്ഷിക്കുന്നു 😬

കൂടാതെ: ബാക്ക്-എൻഡ് പ്രോസസ്സിംഗ്, കംപ്ലയൻസ് തുടങ്ങിയ സ്ഥലങ്ങളിൽ ധനകാര്യം ഇതിനകം തന്നെ AI (GenAI ഉൾപ്പെടെ) സ്വീകരിക്കുന്നുണ്ട്, അതേസമയം അതാര്യത, സ്വകാര്യത, സൈബർ സുരക്ഷ, പക്ഷപാതം തുടങ്ങിയ അപകടസാധ്യതകൾ വ്യക്തമായി ഉയർത്തിക്കാട്ടുന്നു. ആ പിരിമുറുക്കമാണ് മുഴുവൻ ഗെയിമും. [3]

മറഞ്ഞിരിക്കുന്ന ആവശ്യകത വിശ്വാസമാണ്. ഒരു മോഡലിന് മിടുക്കനാകാൻ കഴിയും, പക്ഷേ സമ്മർദ്ദത്തിൽ അതിനെ വിശ്വസിക്കാൻ കഴിയുന്നില്ലെങ്കിൽ, അത് ഒരു ബാധ്യതയായി മാറുന്നു. വിശ്വസനീയമല്ലാത്ത ബ്രേക്കുകളുള്ള ഒരു സ്പോർട്സ് കാർ പോലെ - അത് രസകരമല്ലാതാകുന്നതുവരെ.

AI ആദ്യം ബാധിക്കുന്നത് എവിടെയാണ്: ബാങ്കിംഗിന്റെ "വ്യാവസായിക" ഭാഗങ്ങൾ 🏭🧠

ആദ്യത്തെ സ്ഥലംമാറ്റം ഇനിപ്പറയുന്ന ജോലികളിലാണ്:

• ഉയർന്ന ശബ്‌ദം

• ടെംപ്ലേറ്റ്-ഡ്രൈവൺ

• മനുഷ്യർ വരുത്തുന്ന തെറ്റുകൾ

• മെക്കാനിക്കൽ പരിശോധന എളുപ്പമാണ്

അതെ, ക്ലാസിക് അനലിസ്റ്റ് വേദനകൾ പലതും സ്ഫോടന മേഖലയിലാണ്.

ജോലികൾ ഓട്ടോമേറ്റ് ചെയ്യാൻ (അല്ലെങ്കിൽ വളരെയധികം കംപ്രസ് ചെയ്യാൻ) സാധ്യതയുണ്ട്

• ഫസ്റ്റ്-പാസ് പിച്ച് ടെക്സ്റ്റും മാർക്കറ്റ് അവലോകനങ്ങളും ഡ്രാഫ്റ്റിംഗ് ✍️

• ഘടനാപരമായ ഇൻപുട്ടുകൾ ഉപയോഗിച്ച് കോംപ്സ് പട്ടികകൾ നിർമ്മിക്കുന്നു

• ഫയലിംഗുകൾ, ട്രാൻസ്ക്രിപ്റ്റുകൾ, ഗവേഷണ കുറിപ്പുകൾ എന്നിവയുടെ സംഗ്രഹം

• സ്ലൈഡുകൾ ഫോർമാറ്റ് ചെയ്യുകയും ബ്രാൻഡ് നിയമങ്ങൾ നടപ്പിലാക്കുകയും ചെയ്യുന്നു (വിട, പുലർച്ചെ 2 മണി അലൈൻമെന്റ് യുദ്ധങ്ങൾ) 🎯

• നൽകിയിരിക്കുന്ന ജാഗ്രതാ കുറിപ്പുകളിൽ നിന്ന് ഡ്രാഫ്റ്റ് CIM വിഭാഗങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നു

• ഒന്നിലധികം മൂല്യനിർണ്ണയ സാഹചര്യങ്ങൾ വേഗത്തിൽ സൃഷ്ടിക്കുന്നു

• ഇമെയിലുകൾ തയ്യാറാക്കൽ, സ്റ്റാറ്റസ് അപ്‌ഡേറ്റുകൾ, മീറ്റിംഗ് അജണ്ടകൾ (ആകർഷകമായ കാര്യങ്ങൾ...)

ട്വിസ്റ്റ്

AI ആ ജോലി "ചെയ്യുമ്പോൾ" പോലും, മനുഷ്യർ ഇപ്പോഴും:

• പരിശോധിക്കുക

• ശരിയാക്കുക

• ആന്തരികമായി പ്രതിരോധിക്കുക

• അത് ബാഹ്യമായി അവതരിപ്പിക്കുക

അപ്പോൾ അധ്വാനം സൃഷ്ടിയിൽ നിന്ന് അവലോകനത്തിലേക്കും മേൽനോട്ടത്തിലേക്കും വിധിനിർണ്ണയത്തിലേക്കും. നിങ്ങൾ അതിൽ ഒപ്പുവയ്ക്കുന്നതുവരെ ഏതാണ് എളുപ്പമുള്ളതെന്ന് തോന്നുന്നു 😵💫

വളരെ സാധാരണമായ ഒരു ചിത്രം: രാത്രി 11:17 ആയി, ക്ലയന്റിന് രാവിലെയോടെ "ഇടുങ്ങിയ ഒരു ഇക്വിറ്റി സ്റ്റോറി" വേണം, ഒരാൾക്ക് മൂന്ന് ആന്തരിക മണ്ഡലങ്ങൾക്ക് മൂന്ന് പതിപ്പുകൾ ആവശ്യമാണ്. ഒരു സോളിഡ് AI സജ്ജീകരണത്തിന് ഫസ്റ്റ്-പാസ് ഭാഷ തയ്യാറാക്കാനും മിനിറ്റുകൾക്കുള്ളിൽ സ്ലൈഡ് അസ്ഥികൂടം നിർമ്മിക്കാനും കഴിയും - തുടർന്ന് അസോസിയേറ്റ്/VP യഥാർത്ഥ ജോലി ചെയ്യുന്നു: സാങ്കേതികമായി ശരിയാണെങ്കിലും വാണിജ്യപരമായി തെറ്റുള്ളത് പരിഹരിക്കുക .

AI ബുദ്ധിമുട്ടുന്നിടത്ത്: ഇടപാടുകൾ അവസാനിപ്പിക്കുന്ന മനുഷ്യ പശ 🧩💬

ഇതാ ഒരു അസഹ്യമായ സത്യം: നിക്ഷേപ ബാങ്കിംഗ് മൂല്യങ്ങളിൽ ഭൂരിഭാഗവും സാമൂഹികവും സാഹചര്യപരവുമാണ്. വ്യാജ-സാമൂഹികമല്ല - മറിച്ച് സന്ദർഭ-സാമൂഹികമാണ്.

AI കൂടുതൽ ബുദ്ധിമുട്ടുന്നത് ഇവയിൽ:

• ക്ലയന്റ് സൈക്കോളജി: ഭയം, അഹങ്കാരം, ആന്തരിക രാഷ്ട്രീയം, ബോർഡ് ഡൈനാമിക്സ്

• ചർച്ചയുടെ സൂക്ഷ്മത: എന്താണ് പറയുന്നത് vs എന്താണ് ഉദ്ദേശിക്കുന്നത്

• സമയബോധം: എപ്പോൾ തള്ളണം, എപ്പോൾ നിർത്തണം

• പ്രശസ്തി അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള വിശ്വാസം: “ഞാൻ ഈ സിനിമ മുമ്പ് കണ്ടിട്ടുണ്ട്, അത് ചെയ്യരുത്”

• നിയന്ത്രണങ്ങൾക്ക് കീഴിലുള്ള സൃഷ്ടിപരമായ ഘടന (നികുതി, ഭരണം, നിയന്ത്രണ സംഘർഷം)

• ഉത്തരവാദിത്തം: ഉപഭോക്താക്കൾക്ക് ഉപദേശം സ്വന്തമാക്കാൻ കഴിയുന്ന ഒരു മനുഷ്യനെ വേണം.

ഒരു മോഡലിന് ഒരു ഘടന നിർദ്ദേശിക്കാൻ കഴിയും. പകുതി ദേഷ്യവും പകുതി ഭയവും ഉള്ള ഒരു സിഇഒയുടെ എതിർവശത്ത് ഇരുന്ന് സംഭാഷണത്തെ യുക്തിസഹമായ തിരഞ്ഞെടുപ്പുകളിലേക്ക് തിരികെ കൊണ്ടുപോകാൻ അതിന് കഴിയില്ല. അത് വളരെ മാനുഷികമായ ഒരു കഴിവാണ്. മാന്ത്രികമല്ല - മനുഷ്യന്.

താരതമ്യ പട്ടിക: മികച്ച “AI + ബാങ്കിംഗ്” സജ്ജീകരണങ്ങൾ (അവ ആരെയാണ് സഹായിക്കുന്നത്) 📊✨

ഒരു പ്രായോഗിക വീക്ഷണം ഇതാ - “മികച്ച AI ടൂൾ” എന്ന വിൽപ്പന പകർപ്പല്ല, മറിച്ച് “മികച്ച ഉപയോഗ പാറ്റേൺ” എന്നതുപോലെ.

അതെ, വിലനിർണ്ണയം അവ്യക്തമാണ്. അത് മനഃപൂർവമാണ്. ബാങ്കിംഗ് സംഭരണം അതിന്റേതായ ഒരു സമാന്തര പ്രപഞ്ചമാണ്.

ഇൻവെസ്റ്റ്‌മെന്റ് ബാങ്കർമാരെ AI മാറ്റിസ്ഥാപിക്കുമോ: അത് സീനിയോറിറ്റിയെ ആശ്രയിച്ചിരിക്കും 👔🧑💻

ഇവിടെയാണ് സംഭാഷണം മൂർച്ചയുള്ളതാകുന്നത്.

അനലിസ്റ്റുകളും ജൂനിയർമാരും 😵💫

ജൂനിയർ ജോലികളിൽ പലതും:

• ഡ്രാഫ്റ്റിംഗ്

• ഫോർമാറ്റിംഗ്

• അപ്ഡേറ്റുചെയ്യുന്നു

• ചെറിയ മാറ്റങ്ങൾ വരുത്തി അതേ മോഡൽ പുനർനിർമ്മിക്കുന്നു

AI ഇത് കഠിനമായി കംപ്രസ് ചെയ്യുന്നു. അതായത്:

• ഒരേ ഔട്ട്‌പുട്ടിന് കുറച്ച് ജൂനിയർമാരെ ആവശ്യമായി വന്നേക്കാം

• ജൂനിയർമാർ തുടരുന്നത് എത്രയും വേഗം ഉയർന്ന തലത്തിൽ പ്രവർത്തിക്കുമെന്ന് പ്രതീക്ഷിക്കുന്നു

• "വേദനയിലൂടെ പഠിക്കൽ" മാതൃക തടസ്സപ്പെടുന്നു

ഒരു യഥാർത്ഥ അപകടസാധ്യതയുണ്ട്: AI മുറുമുറുപ്പുള്ള ജോലി നീക്കം ചെയ്താൽ, ജൂനിയർമാർക്ക് അവബോധം വളർത്തുന്ന ആവർത്തനവും നഷ്ടപ്പെട്ടേക്കാം. ഭക്ഷണം ഓർഡർ ചെയ്തുകൊണ്ട് മാത്രം പാചകം ചെയ്യാൻ പഠിക്കുന്നതുപോലെ - നിങ്ങൾ അതിജീവിക്കും, പക്ഷേ നിങ്ങൾ ഒരു പാചകക്കാരനാകില്ല.

അസോസിയേറ്റുകളും വൈസ് പ്രസിഡൻറുമാരും 🧠

ഈ വേഷങ്ങൾ കൂടുതൽ മൂല്യവത്താകാൻ സാധ്യതയുണ്ട്, കാരണം അവ:

• ക്ലയന്റുകളുടെ ആവശ്യങ്ങൾ ഡെലിവറബിളുകളാക്കി മാറ്റുക

• ഷിപ്പ് ചെയ്യുന്നതിന് മുമ്പ് എന്താണ് തെറ്റ് എന്ന് കണ്ടെത്തുക

• പങ്കാളികളെയും സമയക്രമങ്ങളെയും കൈകാര്യം ചെയ്യുക

• അവ്യക്തത വ്യാഖ്യാനിച്ച് കോളുകൾ വിളിക്കുക

AI അവയെ കാലഹരണപ്പെടാതെ വേഗത്തിലാക്കുന്നു.

എംഡിമാരും മഴ നിർമ്മാതാക്കളും ☔

ബന്ധങ്ങളിലൂടെയും വിശ്വാസത്തിലൂടെയും നിങ്ങൾ യഥാർത്ഥത്തിൽ വരുമാനം ഉണ്ടാക്കുന്നുണ്ടെങ്കിൽ, AI നിങ്ങളെ മാറ്റിസ്ഥാപിക്കില്ല. ഇത് ഇവയ്ക്കിടയിലുള്ള വിടവ് പോലും വർദ്ധിപ്പിച്ചേക്കാം:

• ആരംഭിക്കാനും ഉപദേശിക്കാനും കഴിയുന്ന ബാങ്കർമാർ

• പ്രധാനമായും പ്രക്രിയയുടെ മേൽനോട്ടം വഹിക്കുന്ന ബാങ്കർമാർ

കഠിനമായി, പക്ഷേ... അതെ.

പുതിയ ബാങ്കർ സ്കിൽ സ്റ്റാക്ക് (അഥവാ എങ്ങനെ വശീകരിക്കപ്പെടരുത്) 🧰🚀

ആവർത്തിച്ചുള്ള ഉൽപ്പാദനം AI നിങ്ങളുടെ തളികയിൽ നിന്ന് നീക്കം ചെയ്താൽ, ശേഷിക്കുന്നത് ആളുകൾ പണം നൽകി വാങ്ങുന്ന വിലയാണ്.

കൂടുതൽ മൂല്യവത്താകുന്ന കഴിവുകൾ

• ക്ലയന്റ് ആഖ്യാന നിർമ്മാണം: സങ്കീർണ്ണതയെ ബോധ്യമാക്കി മാറ്റൽ 🎤

• വാണിജ്യ വിധി: എന്താണ് പ്രധാനം, എന്താണ് പ്രധാനമല്ലാത്തത്, എന്താണ് അപകടസാധ്യതയുള്ളത്

• സെക്ടർ പാറ്റേൺ തിരിച്ചറിയൽ: സംഖ്യകൾക്ക് പിന്നിലെ "എന്തുകൊണ്ട്" എന്ന് അറിയുക.

• ചർച്ചയും സ്വാധീനവും: ആന്തരികവും ബാഹ്യവും

• പ്രക്രിയാ നേതൃത്വം: സങ്കീർണ്ണതയിലൂടെ ഇടപാടുകൾ മുന്നോട്ട് കൊണ്ടുപോകുന്നത് നിലനിർത്തുക

• AI മേൽനോട്ടം: പ്രോംപ്റ്റിംഗ്, സാധൂകരണം, സമ്മർദ്ദ പരിശോധന ഔട്ട്‌പുട്ടുകൾ

അതെ, "AI-യിൽ മിടുക്കൻ" ആകുക എന്നത് ഒരു യഥാർത്ഥ കാര്യമായി മാറുന്നു - അഹങ്കാരത്തോടെയല്ല. കൂടുതൽ ഉദാഹരണത്തിന്: നിങ്ങൾക്ക് അത് ഉത്തരവാദിത്തത്തോടെയും വേഗത്തിലും ടീമിനെ ബുദ്ധിമുട്ടിക്കാതെയും ഉപയോഗിക്കാൻ കഴിയുമോ?.

അസുഖകരമായ കാര്യങ്ങൾ: അപകടസാധ്യത, അനുസരണം, ബാധ്യത ⚠️🏛️

ബാങ്കിംഗ് ഒരു സാൻഡ്‌ബോക്‌സ് അല്ല. അതൊരു ഉത്തരവാദിത്ത യന്ത്രമാണ്.

ദത്തെടുക്കലിന്റെ വേഗത വർദ്ധിപ്പിക്കുന്ന രണ്ട് വളരെ അശ്ലീല യാഥാർത്ഥ്യങ്ങൾ:

1. മോഡൽ റിസ്ക് ഗവേണൻസ് ഓപ്ഷണൽ അല്ല.
   ബാങ്ക് റെഗുലേറ്റർമാർക്ക് മോഡൽ റിസ്ക് മാനേജ്മെന്റിനെക്കുറിച്ച് ദീർഘകാല പ്രതീക്ഷകളുണ്ട്: സാധൂകരണം, ഡോക്യുമെന്റേഷൻ, ഗവേണൻസ്. (ജനറേറ്റീവ് AI-ക്ക് മാന്ത്രികമായി ഹാൾ പാസ് ലഭിക്കുന്നില്ല - എന്തെങ്കിലും ഉണ്ടെങ്കിൽ, അത് നിയന്ത്രണങ്ങൾക്കുള്ള ബാർ ഉയർത്തുന്നു.) [4]

2. ആശയവിനിമയങ്ങൾ + രേഖകൾ നിലനിർത്തൽ വളരെ വേഗത്തിൽ ബുദ്ധിമുട്ടാണ്.
   SEC/FINRA റെക്കോർഡ് കീപ്പിംഗ് വ്യവസ്ഥകൾക്ക് കീഴിൽ ബിസിനസ് സംബന്ധിയായ ആശയവിനിമയങ്ങൾ (ഇലക്ട്രോണിക് ആശയവിനിമയങ്ങൾ ഉൾപ്പെടെ) നിലനിർത്താൻ ബ്രോക്കർ-ഡീലർമാർക്ക് വ്യക്തമായ ബാധ്യതകളുണ്ട്. ആളുകൾ ഇടപാട് സന്ദർഭം ഉപകരണങ്ങളിൽ ഒട്ടിക്കാൻ തുടങ്ങുമ്പോഴോ, ഡ്രാഫ്റ്റുകൾ സൃഷ്ടിക്കുമ്പോഴോ, ആന്തരിക ബോട്ടുകളുമായി "ചാറ്റ്" ചെയ്യുമ്പോഴോ അത് പ്രധാനമാണ്. [5]

അതുകൊണ്ട് ദത്തെടുക്കൽ പലപ്പോഴും ഇങ്ങനെയാണ് കാണപ്പെടുന്നത്: "എല്ലായിടത്തും AI... പക്ഷേ അത് വേലികെട്ടിയതിനുശേഷം മാത്രം."

ഭാവി എങ്ങനെയായിരിക്കും: കുറച്ച് ലെയറുകൾ, വേഗതയേറിയ സൈക്കിളുകൾ, കൂടുതൽ സ്പെഷ്യലൈസേഷൻ 🔄💼

ബാങ്കർമാരുടെ വംശനാശം ഒരു യഥാർത്ഥ ഫലമല്ല. അത് ബാങ്കർമാരുടെ റീടൂളിംഗ് ആണ്:

• AI സിസ്റ്റങ്ങളുടെ പിന്തുണയുള്ള ലീൻ ഡീൽ ടീമുകൾ

• മേഖല + ഉൽപ്പന്നം + നിർവ്വഹണ പ്രതിഭ എന്നിവയുടെ കൂടുതൽ "പോഡുകൾ"

• പിച്ചുകളുടെയും മോഡലുകളുടെയും വേഗത്തിലുള്ള ആവർത്തനം

• വിതരണത്തിൽ കൂടുതൽ ഊന്നൽ (ആർക്കൊക്കെ നിക്ഷേപിക്കാം, ആർക്കൊക്കെ വാങ്ങുന്നവരെ കൊണ്ടുവരാം, ആർക്കൊക്കെ മൂലധനം നീക്കാം)

• ഇവയ്ക്കിടയിലുള്ള ഒരു വിഭജനം:

  • ഉയർന്ന വിശ്വാസ്യതയുള്ള ഉപദേശക ജോലി (മനുഷ്യ-ഭാരമുള്ളത്)

  • ഉയർന്ന അളവിലുള്ള ഉൽ‌പാദന പ്രവർത്തനങ്ങൾ (AI- ഹെവി)

കൂടാതെ, കൂടുതൽ ബോട്ടിക്കുകൾ അവരുടെ ഭാരത്തിന് മുകളിൽ പ്രവർത്തിക്കുമെന്ന് പ്രതീക്ഷിക്കുക. ചെറിയ ടീമുകൾക്ക് AI വലിയ-ഉറച്ച ഉൽ‌പാദന ശേഷി നൽകുകയാണെങ്കിൽ, വ്യത്യസ്തത ബന്ധങ്ങൾ, വിധിന്യായങ്ങൾ, പ്രത്യേക വൈദഗ്ദ്ധ്യം എന്നിവയായി മാറുന്നു 🥊

ഇൻവെസ്റ്റ്‌മെന്റ് ബാങ്കർമാരെ AI മാറ്റിസ്ഥാപിക്കുമോ: കോം‌പാക്റ്റ് പതിപ്പ് 🧾✅

ഇൻവെസ്റ്റ്‌മെന്റ് ബാങ്കർമാരെ മാറ്റിസ്ഥാപിക്കാൻ AI സഹായിക്കുമോ? പൂർണ്ണമായും അല്ല. പക്ഷേ, ബാങ്കർമാർ ചെലവഴിക്കുന്ന സമയത്തിന്റെ വലിയൊരു ഭാഗം, പ്രത്യേകിച്ച് ജൂനിയർ പ്രൊഡക്ഷൻ ജോലികൾ, ഇത് മാറ്റിസ്ഥാപിക്കും.

എന്ത് പറ്റിനിൽക്കുന്നു:

• ബന്ധങ്ങൾ

• വിധി

• ചർച്ച

• ഉത്തരവാദിത്തം

• മനുഷ്യ സംവിധാനങ്ങളിലൂടെ സഞ്ചരിക്കുക (ബോർഡുകൾ, ഈഗോകൾ, രാഷ്ട്രീയം... അതെ)

എന്ത് മാറ്റങ്ങൾ:

• ടീമിന്റെ വലുപ്പങ്ങൾ

• പരിശീലന പാതകൾ

• വേഗതാ പ്രതീക്ഷകൾ

• "മൂല്യം വർദ്ധിപ്പിക്കൽ" എന്നതിന്റെ നിർവചനം

വിജയിക്കുന്ന ബാങ്കർ യാഥാർത്ഥ്യത്തിന്റെ മികച്ച എഡിറ്ററായി മാറുന്ന ആളാണ് - കോളിന് ഉത്തരവാദിത്തത്തോടെ തുടരുമ്പോൾ തന്നെ കുതിരശക്തിക്കായി AI ഉപയോഗിക്കുന്നു. അല്പം കാവ്യാത്മകമാണ്, പക്ഷേ സത്യവുമാണ്. ഒരു പവർ ടൂൾ ഉപയോഗിക്കുന്നതുപോലെ: അത് നിങ്ങളെ കൂടുതൽ വേഗതയുള്ളതാക്കുന്നു, ബുദ്ധിമാന്മാരാക്കുന്നില്ല.

പതിവുചോദ്യങ്ങൾ

നിക്ഷേപ ബാങ്കർമാരെ AI പൂർണ്ണമായും മാറ്റിസ്ഥാപിക്കുമോ?

ഒരു വൃത്തിയുള്ള, അവസാനം മുതൽ അവസാനം വരെയുള്ള ഒരു സ്വീപ്പല്ല. നിക്ഷേപ ബാങ്കിംഗ് വെറും ഔട്ട്‌പുട്ടുകൾ മാത്രമല്ല - അത് വിശ്വാസം, വിധി, രാഷ്ട്രീയം, സമ്മർദ്ദത്തിൻ കീഴിൽ യഥാർത്ഥ മനുഷ്യരെ "അതെ" എന്ന് പറയാൻ പ്രേരിപ്പിക്കൽ എന്നിവയാണ്. AI ജോലിയുടെ ഭാഗങ്ങൾ മാറ്റിസ്ഥാപിക്കും, സമയപരിധികൾ ചുരുക്കും, ചില പാളികൾ ചുരുക്കും, പ്രത്യേകിച്ച് ജൂനിയർ പ്രൊഡക്ഷനിൽ. പക്ഷേ, ഉപദേശം (അതിന്റെ അനന്തരഫലങ്ങൾ) സ്വന്തമാക്കിയ ഒരാളെ ക്ലയന്റുകൾക്ക് ഇപ്പോഴും വേണം. 🤝

ഏതൊക്കെ നിക്ഷേപ ബാങ്കിംഗ് ജോലികളാണ് ആദ്യം ഓട്ടോമേറ്റ് ചെയ്യാൻ സാധ്യതയുള്ളത്?

"വ്യാവസായിക" ജോലികൾക്കാണ് ആദ്യം തിരിച്ചടി ലഭിക്കുന്നത്: ഉയർന്ന അളവിലുള്ളത്, ടെംപ്ലേറ്റ് അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ളത്, യാന്ത്രികമായി പരിശോധിക്കാൻ എളുപ്പമാണ്. ഫസ്റ്റ്-പാസ് പിച്ച് ടെക്സ്റ്റ്, മാർക്കറ്റ് അവലോകനങ്ങൾ, കോംപ്സ് പട്ടികകൾ, ഫയലിംഗുകൾ/ട്രാൻസ്ക്രിപ്റ്റ് സംഗ്രഹങ്ങൾ, സ്ലൈഡ് ഫോർമാറ്റിംഗ്, ഡ്രാഫ്റ്റ് CIM വിഭാഗങ്ങൾ, സിനാരിയോ റണ്ണുകൾ, അനന്തമായ സ്റ്റാറ്റസ് അപ്‌ഡേറ്റുകൾ എന്നിവയെക്കുറിച്ച് ചിന്തിക്കുക. ട്വിസ്റ്റ് എന്തെന്നാൽ നിങ്ങൾ ജോലി നിർത്തുന്നില്ല - വാണിജ്യപരമായി തെറ്റാകുമ്പോൾ ഔട്ട്‌പുട്ട് സൃഷ്ടിക്കുന്നതിൽ നിന്ന് അവലോകനം ചെയ്യുന്നതിനും തിരുത്തുന്നതിനും പ്രതിരോധിക്കുന്നതിനും നിങ്ങൾ മാറുന്നു.

വിശകലന തലത്തിൽ നിക്ഷേപ ബാങ്കർമാരെ AI മാറ്റിസ്ഥാപിക്കുമോ?

ക്ലാസിക് അനലിസ്റ്റുകളെ AI കഠിനമായി കംപ്രസ് ചെയ്യുന്നു: ഡ്രാഫ്റ്റിംഗ്, ഫോർമാറ്റിംഗ്, അപ്‌ഡേറ്റ് ചെയ്യൽ, ചെറിയ മാറ്റങ്ങൾ ഉപയോഗിച്ച് അതേ മോഡൽ പുനർനിർമ്മിക്കുക. അതായത് ഒരേ ഔട്ട്‌പുട്ടിന് ആവശ്യമായ ജൂനിയർമാരുടെ എണ്ണം കുറയുകയും തുടരുന്നവർക്ക് ഉയർന്ന പ്രതീക്ഷകൾ ഉണ്ടാകുകയും ചെയ്യും. അപകടസാധ്യത പരിശീലനമാണ്: മുറുമുറുപ്പുള്ള ജോലി അപ്രത്യക്ഷമായാൽ, സഹജാവബോധം വളർത്തുന്ന ആവർത്തനവും അപ്രത്യക്ഷമാകും. വർക്ക് "ഓർഡർ" ചെയ്തുകൊണ്ട് മാത്രം നിങ്ങൾക്ക് മൂർച്ചയുള്ളവരാകാൻ കഴിയില്ല. 😅

AI വ്യാപിക്കുമ്പോൾ അസോസിയേറ്റുകൾക്കും, വൈസ് പ്രസിഡൻറുമാർക്കും, എംഡിമാർക്കും എന്ത് സംഭവിക്കും?

സങ്കീർണ്ണമായ ക്ലയന്റ് ആവശ്യങ്ങളെ ഡെലിവറി ചെയ്യാവുന്നവയാക്കി മാറ്റുകയും എന്തെങ്കിലും പരിഹരിക്കുന്നതിന് മുമ്പ് പ്രശ്നങ്ങൾ കണ്ടെത്തുകയും ചെയ്യുന്നതിനാൽ അസോസിയേറ്റ്‌സും വൈസ് പ്രസിഡൻറും കൂടുതൽ മൂല്യമുള്ളവരായി മാറിയേക്കാം. AI ഇപ്പോഴും ബുദ്ധിമുട്ടുന്ന മേഖലകളായ ടൈംലൈനുകൾ, ഓഹരി ഉടമകൾ, അവ്യക്തത എന്നിവയും അവർ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നു. എംഡിമാർക്ക്, ബന്ധങ്ങളിലും വിശ്വാസത്തിലുമുള്ള ഉത്ഭവം ഇല്ലാതാകുന്നില്ല. മഴ നിർമ്മാതാക്കൾക്കും പ്രക്രിയയെ പ്രധാനമായും മേൽനോട്ടം വഹിക്കുന്ന ആളുകൾക്കും ഇടയിലുള്ള വിടവ് വർദ്ധിക്കുന്നു. ☔

ഇടപാടുകൾ അവസാനിപ്പിക്കുന്ന ബാങ്കിംഗ് മേഖലകളിൽ AI എന്തുകൊണ്ട് ബുദ്ധിമുട്ടുന്നു?

കാരണം ഏറ്റവും ബുദ്ധിമുട്ടുള്ള ഭാഗങ്ങൾ സാഹചര്യപരവും മാനുഷികവുമാണ്. AI-ക്ക് ഘടനകളെ നിർദ്ദേശിക്കാൻ കഴിയും, എന്നാൽ ക്ലയന്റ് സൈക്കോളജി, ബോർഡ് രാഷ്ട്രീയം, ചർച്ചാ സൂക്ഷ്മത, സമയ സഹജാവബോധം എന്നിവ ശുദ്ധമായ ഡാറ്റാസെറ്റുകളല്ല. പ്രശസ്തി അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള വിശ്വാസവും ബുദ്ധിമുട്ടാണ്: "ഞാൻ ഈ സിനിമ മുമ്പ് കണ്ടിട്ടുണ്ട്" എന്നത് ഭാഗികമായി അനുഭവവും ഭാഗികമായി ഉത്തരവാദിത്തവുമാണ്. ഒരു സിഇഒ പകുതി ദേഷ്യക്കാരനും പകുതി ഭയങ്കരനുമായിരിക്കുമ്പോൾ, ആരെങ്കിലും മുറി നിയന്ത്രിക്കേണ്ടതുണ്ട് - വാചകം സൃഷ്ടിക്കുക മാത്രമല്ല.

ബാങ്കുകൾക്ക് നിക്ഷേപ ബാങ്കിംഗിൽ പൊള്ളലേൽക്കാതെ AI എങ്ങനെ ഉപയോഗിക്കാൻ കഴിയും?

ഒരു "നല്ല" സജ്ജീകരണം വിശ്വസനീയനായ ഒരു ജൂനിയർ സഹതാരത്തെപ്പോലെയാണ് പെരുമാറുന്നത്: അത് അനിശ്ചിതത്വം കുറയ്ക്കുന്നു, അനുമാനങ്ങൾ വിശദീകരിക്കുന്നു, അനുസരണ നിയന്ത്രണങ്ങൾക്കുള്ളിൽ പ്രവർത്തിക്കുന്നു, ടെംപ്ലേറ്റുകൾ സ്ഥിരതയോടെ നിലനിർത്തുന്നു. അതുപോലെ തന്നെ പ്രധാനമാണ്, പിന്നീട് ആർക്കെങ്കിലും ഔട്ട്‌പുട്ടുകൾ പ്രതിരോധിക്കാൻ കഴിയുന്ന തരത്തിൽ ഒരു ഓഡിറ്റ് ട്രെയിൽ ആവശ്യമാണ്. ദത്തെടുക്കൽ പലപ്പോഴും "എല്ലായിടത്തും AI... പക്ഷേ വേലികെട്ടിയിരിക്കുന്നതുപോലെ" കാണപ്പെടുന്നു, കാരണം സ്വകാര്യത, സൈബർ സുരക്ഷ, അതാര്യത, പക്ഷപാത അപകടസാധ്യതകൾ എന്നിവ ഇടപാട് ദിവസം അപ്രത്യക്ഷമാകില്ല. ⚠️

ബാങ്കിംഗിൽ GenAI-യുമായുള്ള ഏറ്റവും വലിയ അനുസരണ, റെക്കോർഡ് കീപ്പിംഗ് അപകടസാധ്യതകൾ എന്തൊക്കെയാണ്?

രണ്ട് യാഥാർത്ഥ്യങ്ങൾ എല്ലാം മന്ദഗതിയിലാക്കുന്നു. ഒന്നാമതായി, മോഡൽ റിസ്ക് ഗവേണൻസ് ഓപ്ഷണൽ അല്ല - റെഗുലേറ്റർമാർ സാധൂകരണം, ഡോക്യുമെന്റേഷൻ, നിയന്ത്രണങ്ങൾ എന്നിവ പ്രതീക്ഷിക്കുന്നു, കൂടാതെ GenAI ബാർ കുറയ്ക്കുന്നതിനുപകരം ഉയർത്താൻ കഴിയും. രണ്ടാമതായി, ആശയവിനിമയങ്ങളും രേഖകൾ നിലനിർത്തലും പ്രധാനമാണ്: ആളുകൾ ഇടപാട് സന്ദർഭം ഉപകരണങ്ങളിൽ ഒട്ടിക്കുമ്പോഴോ ചാറ്റിൽ ഡ്രാഫ്റ്റുകൾ സൃഷ്ടിക്കുമ്പോഴോ, ബ്രോക്കർ-ഡീലർ ഭരണകൂടങ്ങൾക്ക് കീഴിൽ നിങ്ങൾക്ക് നിലനിർത്തൽ, മേൽനോട്ട തലവേദനകൾ സൃഷ്ടിക്കാൻ കഴിയും.

നിക്ഷേപ ബാങ്കിംഗിൽ AI മാറ്റം വരുത്തുമ്പോൾ നിങ്ങൾക്ക് എങ്ങനെ വിലപ്പെട്ടതായി തുടരാൻ കഴിയും?

"കുതിരശക്തി, ജ്ഞാനമല്ല" എന്ന് ചിന്തിക്കുക. വേഗത്തിൽ ഡ്രാഫ്റ്റ് ചെയ്യാനും ഘടന രൂപപ്പെടുത്താനും ആവർത്തിക്കാനും AI ഉപയോഗിക്കുക - തുടർന്ന് ആഖ്യാനം, വാണിജ്യ വിധിനിർണ്ണയം, മേഖല പാറ്റേൺ തിരിച്ചറിയൽ, ചർച്ച, പ്രോസസ്സ് നേതൃത്വം എന്നിവയിൽ നിങ്ങളുടെ മനുഷ്യ സമയം ചെലവഴിക്കുക. "AI-യിൽ മിടുക്കൻ" എന്നതിനർത്ഥം അത് ഉത്തരവാദിത്തത്തോടെ മേൽനോട്ടം വഹിക്കുക എന്നതാണ്: നന്നായി പ്രോംപ്റ്റ് ചെയ്യുക, ഔട്ട്‌പുട്ടുകൾ സമ്മർദ്ദത്തിലാക്കുക, സാങ്കേതികമായി ശരിയാണെങ്കിലും വാണിജ്യപരമായി തെറ്റ് എന്താണെന്ന് കണ്ടെത്തുക. വിജയികൾ യാഥാർത്ഥ്യത്തിന്റെ മികച്ച എഡിറ്റർമാരാകുന്നു. 

യഥാർത്ഥ ലോക ഉദാഹരണം: ഒരു AI പിച്ച്-ബുക്ക് റിവ്യൂ അസിസ്റ്റന്റ് നിർമ്മിക്കൽ

രംഗം

സ്ഥാപകന്റെ ഉടമസ്ഥതയിലുള്ള ഒരു സോഫ്റ്റ്‌വെയർ കമ്പനിക്കായി ആദ്യ റൗണ്ട് പിച്ച് തയ്യാറാക്കുന്ന ഒരു മിഡ്-മാർക്കറ്റ് എം & എ ടീമിനെ സങ്കൽപ്പിക്കുക. ട്രേഡിംഗ് കോം‌പ്സ് അപ്‌ഡേറ്റ് ചെയ്യുക, സമീപകാല മേഖല വാർത്തകൾ സംഗ്രഹിക്കുക, ഒരു മൂല്യനിർണ്ണയ വിവരണം തയ്യാറാക്കുക, എം‌ഡിയിൽ നിന്നുള്ള പരുക്കൻ കുറിപ്പുകൾ 12-സ്ലൈഡ് ചർച്ചാ ഡെക്കാക്കി മാറ്റുക എന്നിവയാണ് വിശകലന വിദഗ്ദ്ധന്റെ ചുമതല.

AI-ക്ക് കംപ്രസ് ചെയ്യാൻ കഴിയുന്ന കൃത്യമായ ജോലി ഇതാണ് - പക്ഷേ സുരക്ഷിതമായി അവസാനം മുതൽ അവസാനം വരെ ഓട്ടോമേറ്റ് ചെയ്യാൻ കഴിയില്ല.

ശരിയായ സജ്ജീകരണം "AI പിച്ച് ഉണ്ടാക്കാൻ അനുവദിക്കുക" എന്നതല്ല. അത്: നിയന്ത്രിത ഫസ്റ്റ്-ഡ്രാഫ്റ്റ് അസിസ്റ്റന്റായി AI ഉപയോഗിക്കുക, തുടർന്ന് ടീമിൽ നിന്ന് എന്തെങ്കിലും പുറത്തുപോകുന്നതിന് മുമ്പ് ഓരോ നമ്പറും ഉറവിടവും വാണിജ്യ ക്ലെയിമും പരിശോധിക്കുന്നതിന് അനലിസ്റ്റിനെയും അസോസിയേറ്റിനെയും VP യെയും ഉത്തരവാദിയാക്കുക എന്നതാണ്.

അസിസ്റ്റന്റിന് എന്താണ് വേണ്ടത്

ഒരു പ്രായോഗിക ബാങ്കിംഗ് അസിസ്റ്റന്റിന് ഇവ ആവശ്യമാണ്:

• ബാങ്കിന്റെ അംഗീകൃത പിച്ച്-ബുക്ക് ടെംപ്ലേറ്റും ഫോർമാറ്റിംഗ് നിയമങ്ങളും

• അനുവദനീയമായ ഡാറ്റ ഉറവിടങ്ങളുടെ പട്ടിക

• ഇതേ മേഖലയിൽ നിന്നുള്ള മുമ്പ് അംഗീകരിച്ച പിച്ച് ഉദാഹരണങ്ങൾ

• ക്ലയന്റ് നൽകുന്ന ഏറ്റവും പുതിയ കമ്പനി സാമ്പത്തിക വിവരങ്ങൾ അല്ലെങ്കിൽ പൊതു ഫയലിംഗുകൾ

• ഒരു മനുഷ്യൻ സൃഷ്ടിച്ചതോ പരിശോധിച്ചതോ ആയ ഒരു നിലവിലെ കോംപ്സ് പട്ടിക

• മൂല്യനിർണ്ണയ ഗുണിതങ്ങൾ കണ്ടുപിടിക്കുക, രഹസ്യ ക്ലയന്റുകളെ നാമകരണം ചെയ്യുക, അല്ലെങ്കിൽ ഉറവിടമില്ലാത്ത മാർക്കറ്റ് അവകാശവാദങ്ങൾ ഉന്നയിക്കുക എന്നിങ്ങനെ മോഡലിന് ചെയ്യാൻ പാടില്ലാത്ത കാര്യങ്ങൾ സംബന്ധിച്ച വ്യക്തമായ നിയമങ്ങൾ

• ഓരോ ഔട്ട്‌പുട്ടിനും ഏതൊക്കെ ഇൻപുട്ടുകൾ ഉപയോഗിച്ചുവെന്ന് കാണിക്കുന്ന ഒരു നിർബന്ധിത ഓഡിറ്റ് ട്രെയിൽ

സ്ഥാപനത്തിന് അംഗീകൃത അനുമതികൾ, നിലനിർത്തൽ നിയമങ്ങൾ, അനുസരണ നിയന്ത്രണങ്ങൾ എന്നിവ നിലവിലുണ്ടെങ്കിൽ, അസിസ്റ്റന്റിന് സെൻസിറ്റീവ് ഡീൽ ഫയലുകളിലേക്ക് തുറന്ന പ്രവേശനം അനുവദിക്കരുത്.

ഉദാഹരണ നിർദ്ദേശം

അംഗീകൃത സോഫ്റ്റ്‌വെയർ M&A പിച്ച്-ബുക്ക് ടെംപ്ലേറ്റ് ഉപയോഗിക്കുക. ഒരു മൈനോറിറ്റി വളർച്ചാ നിക്ഷേപം പരിഗണിക്കുമ്പോൾ സ്ഥാപക ഉടമസ്ഥതയിലുള്ള വെർട്ടിക്കൽ SaaS കമ്പനിക്കായി ഡ്രാഫ്റ്റ് 3 മുതൽ 7 വരെയുള്ള സ്ലൈഡുകൾ.

അപ്‌ലോഡ് ചെയ്‌ത കമ്പനി സംഗ്രഹം, അംഗീകൃത കോംപ്‌സ് പട്ടിക, മുമ്പ് അംഗീകരിച്ച മൂന്ന് സോഫ്റ്റ്‌വെയർ പിച്ച് ഉദാഹരണങ്ങൾ എന്നിവ മാത്രം ഉപയോഗിക്കുക. പുതിയ സാമ്പത്തിക കണക്കുകൾ സൃഷ്ടിക്കരുത്. നൽകിയിരിക്കുന്ന മെറ്റീരിയലുകളിൽ ദൃശ്യമാകുന്നില്ലെങ്കിൽ മാർക്കറ്റ് ക്ലെയിമുകൾ ഉദ്ധരിക്കരുത്. നഷ്‌ടമായ ഏതെങ്കിലും ഡാറ്റ ചതുര ബ്രാക്കറ്റുകളിൽ ഫ്ലാഗ് ചെയ്യുക.

ഓരോ സ്ലൈഡിനും, നൽകുക:

• സ്ലൈഡ് ശീർഷകം

• മൂന്ന് മുതൽ അഞ്ച് വരെ ബുള്ളറ്റ് പോയിന്റുകൾ

• നിർദ്ദേശിച്ച ചാർട്ട് അല്ലെങ്കിൽ പട്ടിക

• ഉറവിട കുറിപ്പ്

• അസോസിയേറ്റ് പരിശോധിക്കേണ്ട അപകടസാധ്യത അല്ലെങ്കിൽ അനുമാനം

വാണിജ്യപരവും, സംക്ഷിപ്തവും, CEO പ്രേക്ഷകർക്ക് അനുയോജ്യമായതുമായ രീതിയിൽ ശൈലി നിലനിർത്തുക.

എങ്ങനെ പരീക്ഷിക്കാം

തത്സമയ ജോലികളിൽ ഉപയോഗിക്കുന്നതിന് മുമ്പ് അഞ്ച് നിയന്ത്രിത ജോലികളിൽ നിന്ന് ആരംഭിക്കുക:

1. അതിന് ഒരു അംഗീകൃത കോംപ്സ് ടേബിൾ നൽകി ഒരു മൂല്യനിർണ്ണയ സംഗ്രഹം ആവശ്യപ്പെടുക.

2. ഊഹിക്കുന്നതിനുപകരം ഒരു കീ നമ്പർ നീക്കം ചെയ്‌ത് അത് വിടവ് നികത്തുന്നുണ്ടോ എന്ന് പരിശോധിക്കുക.

3. നൽകിയിരിക്കുന്ന ഉറവിടങ്ങൾ മാത്രം ഉപയോഗിച്ച് ഒരു മാർക്കറ്റ് അവലോകനം തയ്യാറാക്കാൻ ആവശ്യപ്പെടുക.

4. മുമ്പ് അംഗീകരിച്ച ഒരു ഡെക്കുമായി അതിന്റെ സ്ലൈഡ് ശീർഷകങ്ങൾ താരതമ്യം ചെയ്യുക.

5. ഓരോ ഔട്ട്‌പുട്ടും സ്വീകരിച്ചതോ എഡിറ്റ് ചെയ്തതോ നിരസിച്ചതോ എസ്കലേറ്റഡ് ചെയ്തതോ ആയി അടയാളപ്പെടുത്താൻ ഒരു അസോസിയേറ്റിനോട് ആവശ്യപ്പെടുക.

ഒരു നല്ല ഔട്ട്‌പുട്ട് പറയുന്നത്: “ARR വളർച്ച [നൽകിയിരിക്കുന്ന വസ്തുക്കളിൽ നിന്ന് കാണുന്നില്ല], അതിനാൽ ഇത് ഉൾപ്പെടുത്തുന്നതിന് മുമ്പ് ഈ പോയിന്റ് സ്ഥിരീകരിക്കണം.”

മോശം ഔട്ട്‌പുട്ട് പറയുന്നു: “കമ്പനി ARR 35% ൽ വളരുകയാണ്”, എന്നാൽ ആ സംഖ്യ ഒരിക്കലും വിതരണം ചെയ്തിട്ടില്ല. ബാങ്കിംഗിൽ അത് നിരുപദ്രവകരമായ തെറ്റല്ല. അങ്ങനെയാണ് വിശ്വാസം കത്തിക്കയറുന്നത്.

ഫലമായി

വർക്ക്ഫ്ലോ ഉപയോഗിക്കുന്നതിന് മുമ്പും ശേഷവുമുള്ള അഞ്ച് സാമ്പിൾ പിച്ച്-ബുക്ക് ജോലികളുടെ സമയക്രമീകരണത്തെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള ഉദാഹരണ ഫലം:

• ഫസ്റ്റ്-പാസ് സ്ലൈഡ് ഡ്രാഫ്റ്റിംഗ് 4 മണിക്കൂർ 30 മിനിറ്റിൽ നിന്ന് 1 മണിക്കൂർ 15 മിനിറ്റായി കുറഞ്ഞു.

• ഫോർമാറ്റിംഗ് തിരുത്തലുകൾ 23 മാനുവൽ പരിഹാരങ്ങളിൽ നിന്ന് 7 മാനുവൽ പരിഹാരങ്ങളായി കുറച്ചു.

• അസോസിയേറ്റ് അവലോകന സമയം 1 മണിക്കൂർ 40 മിനിറ്റിൽ നിന്ന് 55 മിനിറ്റായി കുറച്ചു.

• അസിസ്റ്റന്റ് വിടവ് നികത്തുന്നതിനുപകരം കാണാതായ ഉറവിട മെറ്റീരിയൽ ഫ്ലാഗ് ചെയ്തതിനാൽ പരിശോധനയ്ക്കിടെ പിന്തുണയ്ക്കാത്ത രണ്ട് അവകാശവാദങ്ങൾ പിടിക്കപ്പെട്ടു.

• അന്തിമ അംഗീകാരത്തിന് ഇപ്പോഴും 100% സ്ലൈഡുകളിലും മനുഷ്യ അവലോകനം ആവശ്യമാണ്.

അതിനർത്ഥം അസിസ്റ്റന്റ് അനലിസ്റ്റിനെ "മാറ്റിസ്ഥാപിച്ചു" എന്നല്ല. ഇത് അനലിസ്റ്റിന്റെ ജോലിയെ ശൂന്യമായ പേജ് നിർമ്മാണത്തിൽ നിന്ന് ഉറവിട പരിശോധന, വാണിജ്യ എഡിറ്റിംഗ്, ഒഴിവാക്കൽ കൈകാര്യം ചെയ്യൽ എന്നിവയിലേക്ക് മാറ്റി.

എന്ത് തെറ്റ് സംഭവിക്കാം?

ഏറ്റവും വലിയ അപകടസാധ്യത തെറ്റായ ആത്മവിശ്വാസമാണ്. മിനുക്കിയതായി കാണപ്പെടുന്ന ഒരു സ്ലൈഡിൽ ഇപ്പോഴും ഒരു മോശം അനുമാനം, പഴകിയ ഡാറ്റ, അല്ലെങ്കിൽ ക്ലയന്റ് വെറുക്കുന്ന ഒരു അവകാശവാദം എന്നിവ അടങ്ങിയിരിക്കാം.

സാധാരണ തെറ്റുകളിൽ ഇവ ഉൾപ്പെടുന്നു:

• അംഗീകൃതമല്ലാത്ത ഉറവിടങ്ങളിൽ നിന്ന് അസിസ്റ്റന്റിനെ പിൻവലിക്കാൻ അനുവദിക്കൽ

• "ഈ പിച്ച് മികച്ചതാക്കുക" പോലുള്ള വിശാലമായ ചോദ്യങ്ങൾ ചോദിക്കുന്നു

• രഹസ്യ ഇടപാട് മെറ്റീരിയലിൽ നിന്ന് പൊതു ഡാറ്റ വേർതിരിക്കുന്നതിൽ പരാജയപ്പെടുന്നു

• നമ്പറുകൾ പരിശോധിക്കാതെ AI- ജനറേറ്റഡ് മൂല്യനിർണ്ണയ ഭാഷ ഉപയോഗിക്കുന്നു

• ഔട്ട്‌പുട്ട് "ശരിയായി കാണപ്പെടുന്നതിനാൽ" പതിപ്പ് നിയന്ത്രണം ഒഴിവാക്കുന്നു

• പിശക് നിരക്കുകളോ അവലോകന നിലവാരമോ അല്ല, വേഗത മാത്രം അളക്കുന്നു

ഏറ്റവും സുരക്ഷിതമായ നിയമം ലളിതമാണ്: AI-ക്ക് ഉപദേശം തയ്യാറാക്കാനും താരതമ്യം ചെയ്യാനും സംഗ്രഹിക്കാനും ഫ്ലാഗ് ചെയ്യാനും കഴിയും. മനുഷ്യർ ഇപ്പോഴും ഉപദേശം അംഗീകരിക്കുകയും പ്രതിരോധിക്കുകയും സ്വന്തമാക്കുകയും ചെയ്യുന്നു.

പ്രായോഗിക ഉപദേശം

നിക്ഷേപ ബാങ്കിംഗിന്, വിജയകരമായ AI വർക്ക്ഫ്ലോ ഒരു പെട്ടിയിലെ മാന്ത്രിക ബാങ്കറല്ല. വ്യക്തമായ ഇൻപുട്ടുകൾ, കർശനമായ അനുമതികൾ, മനുഷ്യ അവലോകനം, അളക്കാവുന്ന ഗുണനിലവാര പരിശോധനകൾ എന്നിവയുള്ള കർശനമായി നിയന്ത്രിതമായ ജൂനിയർ പ്രൊഡക്ഷൻ ലെയറാണിത്. നന്നായി ഉപയോഗിച്ചാൽ, ഇത് മണിക്കൂറുകൾ ലാഭിക്കുന്നു. അശ്രദ്ധമായി ഉപയോഗിച്ചാൽ, ഇത് വിലയേറിയ തെറ്റുകൾ വേഗത്തിൽ സൃഷ്ടിക്കുന്നു.

പതിവുചോദ്യങ്ങൾ

നിക്ഷേപ ബാങ്കർമാരെ AI പൂർണ്ണമായും മാറ്റിസ്ഥാപിക്കുമോ?

ഒരു വൃത്തിയുള്ള, അവസാനം മുതൽ അവസാനം വരെയുള്ള ഒരു സ്വീപ്പല്ല. നിക്ഷേപ ബാങ്കിംഗ് വെറും ഔട്ട്‌പുട്ടുകൾ മാത്രമല്ല - അത് വിശ്വാസം, വിധി, രാഷ്ട്രീയം, സമ്മർദ്ദത്തിൻ കീഴിൽ യഥാർത്ഥ മനുഷ്യരെ "അതെ" എന്ന് പറയാൻ പ്രേരിപ്പിക്കൽ എന്നിവയാണ്. AI ജോലിയുടെ ഭാഗങ്ങൾ മാറ്റിസ്ഥാപിക്കും, സമയപരിധികൾ ചുരുക്കും, ചില പാളികൾ ചുരുക്കും, പ്രത്യേകിച്ച് ജൂനിയർ പ്രൊഡക്ഷനിൽ. പക്ഷേ, ഉപദേശം (അതിന്റെ അനന്തരഫലങ്ങൾ) സ്വന്തമാക്കിയ ഒരാളെ ക്ലയന്റുകൾക്ക് ഇപ്പോഴും വേണം. 🤝

ഏതൊക്കെ നിക്ഷേപ ബാങ്കിംഗ് ജോലികളാണ് ആദ്യം ഓട്ടോമേറ്റ് ചെയ്യാൻ സാധ്യതയുള്ളത്?

"വ്യാവസായിക" ജോലികൾക്കാണ് ആദ്യം തിരിച്ചടി ലഭിക്കുന്നത്: ഉയർന്ന അളവിലുള്ളത്, ടെംപ്ലേറ്റ് അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ളത്, യാന്ത്രികമായി പരിശോധിക്കാൻ എളുപ്പമാണ്. ഫസ്റ്റ്-പാസ് പിച്ച് ടെക്സ്റ്റ്, മാർക്കറ്റ് അവലോകനങ്ങൾ, കോംപ്സ് പട്ടികകൾ, ഫയലിംഗുകൾ/ട്രാൻസ്ക്രിപ്റ്റ് സംഗ്രഹങ്ങൾ, സ്ലൈഡ് ഫോർമാറ്റിംഗ്, ഡ്രാഫ്റ്റ് CIM വിഭാഗങ്ങൾ, സിനാരിയോ റണ്ണുകൾ, അനന്തമായ സ്റ്റാറ്റസ് അപ്‌ഡേറ്റുകൾ എന്നിവയെക്കുറിച്ച് ചിന്തിക്കുക. ട്വിസ്റ്റ് എന്തെന്നാൽ നിങ്ങൾ ജോലി നിർത്തുന്നില്ല - വാണിജ്യപരമായി തെറ്റാകുമ്പോൾ ഔട്ട്‌പുട്ട് സൃഷ്ടിക്കുന്നതിൽ നിന്ന് അവലോകനം ചെയ്യുന്നതിനും തിരുത്തുന്നതിനും പ്രതിരോധിക്കുന്നതിനും നിങ്ങൾ മാറുന്നു.

വിശകലന തലത്തിൽ നിക്ഷേപ ബാങ്കർമാരെ AI മാറ്റിസ്ഥാപിക്കുമോ?

ക്ലാസിക് അനലിസ്റ്റുകളെ AI കഠിനമായി കംപ്രസ് ചെയ്യുന്നു: ഡ്രാഫ്റ്റിംഗ്, ഫോർമാറ്റിംഗ്, അപ്‌ഡേറ്റ് ചെയ്യൽ, ചെറിയ മാറ്റങ്ങൾ ഉപയോഗിച്ച് അതേ മോഡൽ പുനർനിർമ്മിക്കുക. അതായത് ഒരേ ഔട്ട്‌പുട്ടിന് ആവശ്യമായ ജൂനിയർമാരുടെ എണ്ണം കുറയുകയും തുടരുന്നവർക്ക് ഉയർന്ന പ്രതീക്ഷകൾ ഉണ്ടാകുകയും ചെയ്യും. അപകടസാധ്യത പരിശീലനമാണ്: മുറുമുറുപ്പുള്ള ജോലി അപ്രത്യക്ഷമായാൽ, സഹജാവബോധം വളർത്തുന്ന ആവർത്തനവും അപ്രത്യക്ഷമാകും. വർക്ക് "ഓർഡർ" ചെയ്തുകൊണ്ട് മാത്രം നിങ്ങൾക്ക് മൂർച്ചയുള്ളവരാകാൻ കഴിയില്ല. 😅

AI വ്യാപിക്കുമ്പോൾ അസോസിയേറ്റുകൾക്കും, വൈസ് പ്രസിഡൻറുമാർക്കും, എംഡിമാർക്കും എന്ത് സംഭവിക്കും?

സങ്കീർണ്ണമായ ക്ലയന്റ് ആവശ്യങ്ങളെ ഡെലിവറി ചെയ്യാവുന്നവയാക്കി മാറ്റുകയും എന്തെങ്കിലും പരിഹരിക്കുന്നതിന് മുമ്പ് പ്രശ്നങ്ങൾ കണ്ടെത്തുകയും ചെയ്യുന്നതിനാൽ അസോസിയേറ്റ്‌സും വൈസ് പ്രസിഡൻറും കൂടുതൽ മൂല്യമുള്ളവരായി മാറിയേക്കാം. AI ഇപ്പോഴും ബുദ്ധിമുട്ടുന്ന മേഖലകളായ ടൈംലൈനുകൾ, ഓഹരി ഉടമകൾ, അവ്യക്തത എന്നിവയും അവർ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നു. എംഡിമാർക്ക്, ബന്ധങ്ങളിലും വിശ്വാസത്തിലുമുള്ള ഉത്ഭവം ഇല്ലാതാകുന്നില്ല. മഴ നിർമ്മാതാക്കൾക്കും പ്രക്രിയയെ പ്രധാനമായും മേൽനോട്ടം വഹിക്കുന്ന ആളുകൾക്കും ഇടയിലുള്ള വിടവ് വർദ്ധിക്കുന്നു. ☔

ഇടപാടുകൾ അവസാനിപ്പിക്കുന്ന ബാങ്കിംഗ് മേഖലകളിൽ AI എന്തുകൊണ്ട് ബുദ്ധിമുട്ടുന്നു?

കാരണം ഏറ്റവും ബുദ്ധിമുട്ടുള്ള ഭാഗങ്ങൾ സാഹചര്യപരവും മാനുഷികവുമാണ്. AI-ക്ക് ഘടനകളെ നിർദ്ദേശിക്കാൻ കഴിയും, എന്നാൽ ക്ലയന്റ് സൈക്കോളജി, ബോർഡ് രാഷ്ട്രീയം, ചർച്ചാ സൂക്ഷ്മത, സമയ സഹജാവബോധം എന്നിവ ശുദ്ധമായ ഡാറ്റാസെറ്റുകളല്ല. പ്രശസ്തി അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള വിശ്വാസവും ബുദ്ധിമുട്ടാണ്: "ഞാൻ ഈ സിനിമ മുമ്പ് കണ്ടിട്ടുണ്ട്" എന്നത് ഭാഗികമായി അനുഭവവും ഭാഗികമായി ഉത്തരവാദിത്തവുമാണ്. ഒരു സിഇഒ പകുതി ദേഷ്യക്കാരനും പകുതി ഭയങ്കരനുമായിരിക്കുമ്പോൾ, ആരെങ്കിലും മുറി നിയന്ത്രിക്കേണ്ടതുണ്ട് - വാചകം സൃഷ്ടിക്കുക മാത്രമല്ല.

ബാങ്കുകൾക്ക് നിക്ഷേപ ബാങ്കിംഗിൽ പൊള്ളലേൽക്കാതെ AI എങ്ങനെ ഉപയോഗിക്കാൻ കഴിയും?

ഒരു "നല്ല" സജ്ജീകരണം വിശ്വസനീയനായ ഒരു ജൂനിയർ സഹതാരത്തെപ്പോലെയാണ് പെരുമാറുന്നത്: അത് അനിശ്ചിതത്വം കുറയ്ക്കുന്നു, അനുമാനങ്ങൾ വിശദീകരിക്കുന്നു, അനുസരണ നിയന്ത്രണങ്ങൾക്കുള്ളിൽ പ്രവർത്തിക്കുന്നു, ടെംപ്ലേറ്റുകൾ സ്ഥിരതയോടെ നിലനിർത്തുന്നു. അതുപോലെ തന്നെ പ്രധാനമാണ്, പിന്നീട് ആർക്കെങ്കിലും ഔട്ട്‌പുട്ടുകൾ പ്രതിരോധിക്കാൻ കഴിയുന്ന തരത്തിൽ ഒരു ഓഡിറ്റ് ട്രെയിൽ ആവശ്യമാണ്. ദത്തെടുക്കൽ പലപ്പോഴും "എല്ലായിടത്തും AI... പക്ഷേ വേലികെട്ടിയിരിക്കുന്നതുപോലെ" കാണപ്പെടുന്നു, കാരണം സ്വകാര്യത, സൈബർ സുരക്ഷ, അതാര്യത, പക്ഷപാത അപകടസാധ്യതകൾ എന്നിവ ഇടപാട് ദിവസം അപ്രത്യക്ഷമാകില്ല. ⚠️

ബാങ്കിംഗിൽ GenAI-യുമായുള്ള ഏറ്റവും വലിയ അനുസരണ, റെക്കോർഡ് കീപ്പിംഗ് അപകടസാധ്യതകൾ എന്തൊക്കെയാണ്?

രണ്ട് യാഥാർത്ഥ്യങ്ങൾ എല്ലാം മന്ദഗതിയിലാക്കുന്നു. ഒന്നാമതായി, മോഡൽ റിസ്ക് ഗവേണൻസ് ഓപ്ഷണൽ അല്ല - റെഗുലേറ്റർമാർ സാധൂകരണം, ഡോക്യുമെന്റേഷൻ, നിയന്ത്രണങ്ങൾ എന്നിവ പ്രതീക്ഷിക്കുന്നു, കൂടാതെ GenAI ബാർ കുറയ്ക്കുന്നതിനുപകരം ഉയർത്താൻ കഴിയും. രണ്ടാമതായി, ആശയവിനിമയങ്ങളും രേഖകൾ നിലനിർത്തലും പ്രധാനമാണ്: ആളുകൾ ഇടപാട് സന്ദർഭം ഉപകരണങ്ങളിൽ ഒട്ടിക്കുമ്പോഴോ ചാറ്റിൽ ഡ്രാഫ്റ്റുകൾ സൃഷ്ടിക്കുമ്പോഴോ, ബ്രോക്കർ-ഡീലർ ഭരണകൂടങ്ങൾക്ക് കീഴിൽ നിങ്ങൾക്ക് നിലനിർത്തൽ, മേൽനോട്ട തലവേദനകൾ സൃഷ്ടിക്കാൻ കഴിയും.

നിക്ഷേപ ബാങ്കിംഗിൽ AI മാറ്റം വരുത്തുമ്പോൾ നിങ്ങൾക്ക് എങ്ങനെ വിലപ്പെട്ടതായി തുടരാൻ കഴിയും?

"കുതിരശക്തി, ജ്ഞാനമല്ല" എന്ന് ചിന്തിക്കുക. വേഗത്തിൽ ഡ്രാഫ്റ്റ് ചെയ്യാനും ഘടന രൂപപ്പെടുത്താനും ആവർത്തിക്കാനും AI ഉപയോഗിക്കുക - തുടർന്ന് ആഖ്യാനം, വാണിജ്യ വിധിനിർണ്ണയം, മേഖല പാറ്റേൺ തിരിച്ചറിയൽ, ചർച്ച, പ്രോസസ്സ് നേതൃത്വം എന്നിവയിൽ നിങ്ങളുടെ മനുഷ്യ സമയം ചെലവഴിക്കുക. "AI-യിൽ മിടുക്കൻ" എന്നതിനർത്ഥം അത് ഉത്തരവാദിത്തത്തോടെ മേൽനോട്ടം വഹിക്കുക എന്നതാണ്: നന്നായി പ്രോംപ്റ്റ് ചെയ്യുക, ഔട്ട്‌പുട്ടുകൾ സമ്മർദ്ദത്തിലാക്കുക, സാങ്കേതികമായി ശരിയാണെങ്കിലും വാണിജ്യപരമായി തെറ്റ് എന്താണെന്ന് കണ്ടെത്തുക. വിജയികൾ യാഥാർത്ഥ്യത്തിന്റെ മികച്ച എഡിറ്റർമാരാകുന്നു. 🧠🤖

അവലംബം

[1] വേൾഡ് ഇക്കണോമിക് ഫോറം - ജോലികളുടെ ഭാവി റിപ്പോർട്ട് 2025 (ഡൈജസ്റ്റ്)
[2] മക്കിൻസി ഗ്ലോബൽ ഇൻസ്റ്റിറ്റ്യൂട്ട് - ജനറേറ്റീവ് AI യുടെ സാമ്പത്തിക സാധ്യത: അടുത്ത ഉൽപ്പാദനക്ഷമതാ അതിർത്തി
[3] ബാങ്ക് ഫോർ ഇന്റർനാഷണൽ സെറ്റിൽമെന്റ്സ് - ഇന്റലിജന്റ് ഫിനാൻഷ്യൽ സിസ്റ്റം: AI എങ്ങനെയാണ് ധനകാര്യത്തെ മാറ്റുന്നത് (BIS വർക്കിംഗ് പേപ്പറുകൾ നമ്പർ 1194, PDF)
[4] ഫെഡറൽ റിസർവ് - മോഡൽ റിസ്ക് മാനേജ്മെന്റിനെക്കുറിച്ചുള്ള സൂപ്പർവൈസറി ഗൈഡൻസ് (SR 11-7), PDF
[5] FINRA - പുസ്തകങ്ങളും രേഖകളും (SEC എക്സ്ചേഞ്ച് ആക്ട് റൂൾ 17a-4 ഇലക്ട്രോണിക് കമ്മ്യൂണിക്കേഷൻസ് നിലനിർത്തൽ ഉൾപ്പെടെ)

ഔദ്യോഗിക AI അസിസ്റ്റന്റ് സ്റ്റോറിൽ ഏറ്റവും പുതിയ AI കണ്ടെത്തുക

ഞങ്ങളേക്കുറിച്ച്