مصنوعی ذہانت (AI) بینکوں کے لیے بہت بڑا وعدہ رکھتی ہے کیونکہ یہ روزمرہ کے کاموں کو زیادہ موثر بناتی ہے۔ پیچیدہ تجزیہ اور رسک ماڈلنگ کو بھی اس ٹول سے آسان اور تیز تر بنایا گیا ہے۔
بزنس انسائیڈر کے مطابق، درحقیقت، AI کئی سالوں سے وال سٹریٹ میں انقلاب برپا کر رہا ہے، جب زیادہ تر لین دین الگورتھم کے ذریعے ہو رہے ہیں اور ہو رہے ہیں۔ موصول ہونے والی معلومات پر کارروائی کرکے، تجزیہ کرکے اور خریدنے یا فروخت کرنے کے فیصلے کرنے سے، الگورتھم نیویارک شہر (USA) کے مالیاتی مرکز وال اسٹریٹ پر یومیہ لین دین کا 60 - 75% انجام دینے میں مدد کر رہے ہیں۔ تاہم، اب سوال یہ ہے کہ کیا یہ شرح زیادہ ہوسکتی ہے اور کیا AI منافع تلاش کرنے میں انسانی کام کو مکمل طور پر سنبھال لے گا؟
اے آئی ایپلیکیشن ریس
وال سٹریٹ توقع کر رہی ہے کہ AI مالیاتی تجارت پر بڑا اثر ڈالے گا۔ JPMorgan کے ایک سروے کے مطابق، دنیا کی سب سے پرانی مالیاتی خدمات کی فرموں میں سے ایک، جس کا صدر دفتر نیویارک میں ہے، 53% تک تاجروں کا خیال ہے کہ AI یا مشین لرننگ اگلے 3 سالوں میں ٹریڈنگ پر سب سے زیادہ بااثر ٹیکنالوجی ہو گی (2022 میں 25% کے مقابلے)۔
Evident Consulting (USA) کے نئے اعداد و شمار کے مطابق، سب سے زیادہ ترقی یافتہ بینکوں میں، بھرتی کی تقریباً 40% پوزیشنیں AI سے متعلق ہیں جیسے کہ ڈیٹا اور کوانٹیٹیو انجینئرز، ایڈمنسٹریٹر...
Eigen Technologies، نیویارک کی ایک ٹیکنالوجی کمپنی جو کہ گولڈمین سیکس اور ING جیسے بینکوں کو AI خدمات فراہم کرتی ہے، نے کہا کہ بینکوں سے AI کی درخواستوں میں 2023 کی پہلی سہ ماہی میں پچھلے سال کی اسی مدت کے مقابلے میں پانچ گنا اضافہ ہوا ہے۔
ایویڈنٹ کے سی ای او اور شریک بانی، الیگزینڈرا موسوی زادہ نے کہا کہ نومبر 2022 میں امریکی کمپنی اوپن اے آئی کی جانب سے چیٹ جی پی ٹی کی ریلیز نے بینک رہنماؤں کو مزید آگاہ کر دیا ہے کہ اے آئی بینکنگ سیکٹر میں گیم چینجر ہے کیونکہ یہ بہت سے امکانات پیش کرتا ہے۔ "AI ٹیلنٹ کی قیمت میں نمایاں اضافہ ہوا ہے۔ ایک AI کی دوڑ شروع ہو گئی ہے،" موسوی زادہ نے زور دیا۔
زیادہ سے زیادہ وال اسٹریٹ بینک AI ٹیکنالوجی کو اپنا رہے ہیں۔
مالیاتی اور بینکنگ کے شعبے میں AI کے استعمال کی ایک عام مثال جرمنی کے سب سے بڑے نجی بینکنگ گروپ، ڈوئچے بینک کی طرف سے ایک پروڈکٹ تیار کرنا ہے، جو یہ تجزیہ کر سکتا ہے کہ آیا ان کے کلائنٹس کی سرمایہ کاری خطرے میں ہے یا نہیں۔ بینک اس ٹول کو فنڈز، اسٹاکس اور بانڈز تلاش کرنے کے لیے بھی استعمال کرتا ہے جو ہر کلائنٹ کی ضروریات اور خواہشات سے میل کھاتا ہے۔
کرسٹن این بریمکے، ڈوئچے بینک کے ڈیٹا سلوشنز کے عالمی سربراہ، مصنوعی ذہانت اور انسانی ذہانت کے امتزاج کے بارے میں پرجوش ہیں۔
ڈچ ملٹی نیشنل بینکنگ اور مالیاتی خدمات کا گروپ ING ممکنہ ڈیفالٹرز کی اسکریننگ کے لیے AI کا استعمال کر رہا ہے۔ دریں اثنا، Morgan Stanley Large Language Models (LLM) کا استعمال کرتے ہوئے نئی AI ٹیکنالوجیز کی جانچ کرتے وقت AI استعمال کرنے کی دوڑ میں ہے۔ مورگن اسٹینلے فی الحال ایک ایسے ماڈل کے لیے پیٹنٹ کے مالک ہیں جو AI اور مشین لرننگ کا استعمال کرتے ہوئے امریکی فیڈرل ریزرو (Fed) سے معلومات کی شناخت کے لیے استعمال کرتا ہے جس میں سخت یا غیر مہذب پالیسیاں دکھائی جاتی ہیں، اس طرح انہیں مانیٹری پالیسی کے اقدامات کی پیشن گوئی کرنے میں مدد ملتی ہے۔
جے پی مورگن کے بھی ایسے ہی منصوبے ہیں۔ مئی میں پیٹنٹ فائلنگ میں، بینک نے کہا کہ اس نے ChatGPT جیسی پروڈکٹ بنائی ہے جو سرمایہ کاروں کو صحیح اسٹاک چننے میں مدد دے سکتی ہے۔ واضح اعداد و شمار سے پتہ چلتا ہے کہ عالمی اشتہارات کے ذریعے، JPMorgan نے فروری اور اپریل کے درمیان AI سے متعلق 3,651 اسامیوں پر بھرتی کیا ہے، جو کہ سٹی گروپ اور ڈوئچے بینک کے حریفوں کی تعداد سے تقریباً دوگنا ہے۔
نیویارک اسٹاک ایکسچینج میں تاجر
ملٹی نیشنل لاء فرم فیلڈ فشر کے ڈائریکٹر سٹیون بروز نے کہا کہ بینک AI کو بہتر ہیجنگ حل پیش کرنے کے لیے استعمال کر رہے ہیں، سود کی شرح میں تبدیلی اور ایکویٹی ڈیریویٹیوز جیسے ٹولز کے ذریعے، جس سے وہ گاہکوں کو بہتر قیمتوں کی پیشکش کر سکتے ہیں۔ دریں اثنا، مورگن اسٹینلے (USA) میں مشین لرننگ کے سربراہ، Yuriy Nevmyvaka نے کہا: "ہر کاروبار، تجارتی ڈیسک اور سرمایہ کاری کی ٹیم AI کو گہرائی سے سمجھنے کی کوشش کر رہی ہے۔"
امریکی بینک ویلز فارگو اس بات کا تعین کرنے میں مدد کے لیے بڑے زبان کے ماڈل استعمال کر رہا ہے کہ صارفین کو کون سی معلومات ریگولیٹرز کو رپورٹ کرنے کی ضرورت ہے اور انہیں اپنے کاروباری عمل کو بہتر بنانے میں مدد کرنا ہے۔ دریں اثنا، فرانسیسی بینک BNP Paribas صارفین کو جواب دینے کے لیے چیٹ بوٹس کا استعمال کر رہا ہے اور دھوکہ دہی اور منی لانڈرنگ کا پتہ لگانے اور روکنے کے لیے AI کا استعمال کر رہا ہے۔ اسی طرح، کاسٹ، فرانسیسی بینک Societe Generale کا AI مانیٹرنگ اور اینالیٹکس ٹول، کیپٹل مارکیٹوں میں ممکنہ بدانتظامی کو اسکین کرنے کے لیے اپنی کمپیوٹنگ طاقت کا استعمال کرتا ہے۔
حکومتیں AI ٹولز کو ریگولیٹ کرنے کے طریقے تلاش کرنے کی دوڑ میں لگ جاتی ہیں۔
شفافیت اور کارکردگی
مالیاتی اور بینکنگ کے شعبوں میں AI ایپلیکیشن کا فروغ، اگرچہ مثبت تبدیلیاں لا رہا ہے، مالیاتی مارکیٹ کے لیے بھی اہم چیلنجز کا باعث بنتا ہے: ملازمت کے نقصان کے خطرے سے لے کر اس ٹیکنالوجی کی شفافیت اور کارکردگی تک۔
سب سے پہلے، مستقبل میں ملازمت کے نقصان کا خطرہ زیادہ ہے. گولڈمین سیکس کے تجزیہ کاروں کو خدشہ ہے کہ عالمی سطح پر 300 ملین کل وقتی ملازمتیں AI کے ذریعے خودکار ہو سکتی ہیں۔ اس اعداد و شمار میں امریکہ میں کاروباری اور مالیاتی شعبے کا 35٪ شامل ہوسکتا ہے۔
Berkshire Hathaway Inc. کے چیئرمین، ارب پتی وارن بفیٹ نے 6 مئی کو کمپنی کی سالانہ جنرل میٹنگ میں تشویش کا اظہار کیا: "جب کوئی چیز ہر قسم کی نوکریاں کر سکتی ہے، تو میں تھوڑا سا پریشان ہوتا ہوں۔ کیونکہ میں جانتا ہوں کہ ہمارے پاس اس ترقی کو ریورس کرنے کی صلاحیت نہیں ہے۔" اسی نقطہ نظر کو شیئر کرتے ہوئے، بینک آف امریکہ کے سی ای او برائن موئنہان نے اندازہ لگایا کہ AI بہت سے فوائد لا سکتا ہے اور بہت سے کاموں کو کم کرنے میں مدد کر سکتا ہے، لیکن یہ سمجھنا ضروری ہے کہ ورک فلو اور فیصلہ سازی کیسے کی جاتی ہے۔
اگرچہ AI ایپلیکیشن کے مثبت اثرات ہیں، لیکن یہ چیلنجوں کے ساتھ بھی آتا ہے۔
دوسرا، شفافیت ایک ایسا مسئلہ ہے جس پر بینکنگ اور فنانس سیکٹر میں AI کے استعمال کو بڑھاتے وقت خصوصی توجہ دینے کی ضرورت ہے۔ بینک معلومات کے مستند ذرائع کی بنیاد پر لین دین کرنے اور تجارتی فیصلے کرنے کے پابند ہیں۔ قانونی فرم Friedman Kaplan Seiler Adelman & Robbins LLP (USA) کی پارٹنر ماہر Anne Beaumont کے مطابق ایک بار جب AI کے استعمال میں توسیع ہو جائے گی تو صارفین اور مینیجرز کو یہ بتانا مشکل ہو جائے گا کہ بینک نے اپنے فیصلے کس ڈیٹا کی بنیاد پر کیے ہیں اور آیا اس ڈیٹا کا استعمال درست ہے یا نہیں۔
مزید برآں، یونیورسٹی آف کیمبرج (برطانیہ) میں کمپیوٹر سائنس اور ٹیکنالوجی کے پروفیسر ایلن بلیک ویل کے مطابق، بینکوں کو AI ٹولز کو "تربیت" دینے کے لیے بہت سے مختلف ذرائع سے بڑا ڈیٹا استعمال کرنے کی ضرورت ہے اور اس سے بہت سے مسائل بھی پیدا ہوں گے۔
تیسرا، اے آئی ٹولز کو تیار کرنے اور چلانے کی لاگت بہت مہنگی ہے۔ Eigen Technologies کے بانی اور CEO Lewis Z. Liu نے کہا کہ گاہک کے سوالات کا جواب دینے کے لیے ایک بڑی زبان کے ماڈل کو استعمال کرنے کی تخمینہ لاگت تقریباً $14 فی سوال ہے، جب کہ وکیل کے جواب کی لاگت صرف $6 فی سوال ہے۔
اگرچہ وال سٹریٹ کے لین دین میں AI کا کردار نیا نہیں ہے، لیکن بہت سے تجزیہ کار ایک ایسے مستقبل کے بارے میں بات کر رہے ہیں جہاں AI مکمل طور پر مالیاتی لین دین میں انسانوں کی جگہ لے سکتا ہے اور منافع کما سکتا ہے، خاص طور پر AI کے پھٹنے اور وسیع پیمانے پر لاگو ہونے کے تناظر میں۔ آج، بینک کاروباری کارکردگی کو بڑھانے کے لیے AI کو تیار کرنے اور لاگو کرنے کے لیے "جوش سے بھرے" دوڑ میں ہیں، اس طرح مستقبل قریب میں بینکنگ اور فنانس انڈسٹری میں تیزی سے تبدیلیوں کو فروغ ملے گا۔ تاہم، تمام مشاورتی تنظیمیں اس بات پر یقین رکھتی ہیں کہ بینکوں کو واضح طور پر شناخت کرنے کی ضرورت ہے کہ اے آئی ایپلیکیشن کی واضح حکمت عملی حاصل کرنے کے لیے AI کون سے شعبوں میں شاندار قدر پیدا کرے گا۔ اس کے علاوہ، ملازمین کی تربیت، مزید ماہرین کی بھرتی، اور AI سے متعلقہ مسائل، AI ایپلی کیشن میں غیر واضح پالیسی ماحول کے ساتھ ساتھ ڈیٹا کی درستگی سے متعلق مسائل سے نمٹنے کے لیے ایک نیا رسک مینجمنٹ فریم ورک رکھنے پر توجہ مرکوز کرنا ضروری ہے۔
ماخذ لنک
تبصرہ (0)