کیا AI وال اسٹریٹ پر غلبہ حاصل کرے گا؟

مصنوعی ذہانت (AI) بینکوں کے لیے بہت سے امید افزا امکانات پیش کرتی ہے کیونکہ یہ روزمرہ کے کاموں کو زیادہ موثر بناتی ہے۔ پیچیدہ تجزیہ اور رسک ماڈلنگ بھی اس ٹول کی بدولت زیادہ آسانی اور تیزی سے کی جاتی ہے۔

بزنس انسائیڈر کے مطابق، AI درحقیقت وال سٹریٹ میں برسوں سے انقلاب برپا کر رہا ہے، اب زیادہ تر لین دین الگورتھم کے ذریعے انجام پا رہے ہیں۔ موصول ہونے والی معلومات پر کارروائی کرکے، اس کا تجزیہ کرکے، اور خرید و فروخت کے فیصلے کرکے، الگورتھم نیویارک شہر کے مالیاتی مرکز وال اسٹریٹ پر یومیہ لین دین کے 60-75% کو انجام دینے میں مدد کر رہے ہیں۔ تاہم، اب سوال یہ ہے کہ کیا یہ فیصد زیادہ ہو سکتا ہے اور کیا AI منافع کمانے میں انسانی ملازمتوں کو مکمل طور پر سنبھال لے گا؟

AI لاگو کرنے کی دوڑ

وال اسٹریٹ مالیاتی تجارت پر AI سے ایک اہم اثر کی توقع کر رہی ہے۔ نیویارک میں واقع دنیا کی سب سے پرانی مالیاتی خدمات کی فرموں میں سے ایک JPMorgan کے سروے کے مطابق، 53% تاجروں کا خیال ہے کہ AI یا مشین لرننگ اگلے تین سالوں میں ٹریڈنگ میں سب سے زیادہ بااثر ٹیکنالوجی ہو گی (2022 میں 25% کے مقابلے)۔

امریکی مشاورتی فرم Evident کے نئے اعداد و شمار کے مطابق، سب سے زیادہ ترقی یافتہ بینکوں میں، تقریباً 40% ملازمتیں AI سے متعلق ہیں، جیسے کہ ڈیٹا اور کوانٹیٹیو انجینئرز، ایڈمنسٹریٹرز وغیرہ۔

ایگین ٹیکنالوجیز، نیویارک میں قائم عالمی ٹیکنالوجی کمپنی جو کہ گولڈمین سیکس اور آئی این جی جیسے بینکوں کو AI خدمات فراہم کرتی ہے، نے کہا کہ بینکوں سے AI کی درخواستوں میں 2023 کی پہلی سہ ماہی میں گزشتہ سال کی اسی مدت کے مقابلے میں پانچ گنا اضافہ ہوا ہے۔

ایویڈنٹ کے سی ای او اور شریک بانی، الیگزینڈرا موسویزادہ نے کہا کہ نومبر 2022 میں اوپن اے آئی (یو ایس) کے ذریعے چیٹ جی پی ٹی کی ریلیز نے بینک رہنماؤں کو مزید آگاہ کیا کہ اے آئی اپنے بہت سے امکانات کی وجہ سے بینکنگ سیکٹر میں گیم چینجر ہے۔ موسوی زادہ نے زور دے کر کہا: "AI ٹیلنٹ کی قیمت میں نمایاں اضافہ ہوا ہے۔ ایک AI کی دوڑ شروع ہو گئی ہے۔"

وال سٹریٹ پر زیادہ سے زیادہ بینک AI ٹیکنالوجی کو اپنا رہے ہیں۔

فنانس اور بینکنگ سیکٹر میں AI کے استعمال کی ایک اہم مثال جرمنی کے سب سے بڑے نجی بینکنگ گروپ ڈوئچے بینک کی جانب سے ایک ایسی مصنوعات کی ترقی ہے جو یہ تجزیہ کرنے کے قابل ہے کہ آیا اس کے کلائنٹس کی سرمایہ کاری خطرے میں ہے۔ بینک اس ٹول کو فنڈز، اسٹاکس اور بانڈز تلاش کرنے کے لیے بھی استعمال کرتا ہے جو ہر کلائنٹ کی ضروریات اور خواہشات کے مطابق ہوتے ہیں۔

کرسٹن این بریمکے، ڈوئچے بینک میں گلوبل ڈیٹا سلوشنز کے سربراہ، مصنوعی ذہانت اور انسانی ذہانت کے انضمام کے لیے ایک مثبت وکیل ہیں۔

ملٹی نیشنل بینکنگ اور مالیاتی خدمات کا گروپ ING (ہالینڈ) ممکنہ نادہندگان کی اسکریننگ کے لیے AI کا استعمال کر رہا ہے۔ دریں اثنا، Morgan Stanley AI استعمال کرنے کی دوڑ میں ہے، Large Language Models (LLM) کا استعمال کرتے ہوئے نئی AI ٹیکنالوجیز کے ساتھ تجربہ کر رہا ہے۔ مورگن اسٹینلے کے پاس فی الحال ایک ایسے ماڈل کا پیٹنٹ ہے جو AI اور مشین لرننگ کا استعمال کرتا ہے تاکہ یہ تعین کیا جا سکے کہ آیا یو ایس فیڈرل ریزرو (Fed) کی جانب سے دی گئی معلومات ایک مبہم یا بزدلانہ پالیسی کی نشاندہی کرتی ہے، اس طرح انہیں مانیٹری پالیسی کے اقدامات کی پیشین گوئی کرنے میں مدد ملتی ہے۔

جے پی مورگن کے بھی ایسے ہی منصوبے ہیں۔ مئی میں دائر کی گئی پیٹنٹ کی درخواست میں، بینک نے کہا کہ اس نے ChatGPT جیسی پروڈکٹ بنائی ہے جو مناسب اسٹاک کے انتخاب میں سرمایہ کاروں کی مدد کرنے کے قابل ہے۔ واضح اعداد و شمار سے پتہ چلتا ہے کہ عالمی تشہیر کے ذریعے، JPMorgan نے فروری اور اپریل کے درمیان AI سے متعلق 3,651 عہدوں پر بھرتی کیا، جو اپنے حریفوں Citigroup اور Deutsche Bank سے تقریباً دوگنا ہے۔

نیویارک اسٹاک ایکسچینج میں تاجر

ملٹی نیشنل لاء فرم فیلڈ فشر کے ڈائریکٹر سٹیون بروز نے کہا کہ بینک AI کا استعمال کر رہے ہیں تاکہ وہ زیادہ مناسب رسک ہیجنگ سلوشنز فراہم کر سکیں جیسے کہ شرح سود میں تبدیلی اور ایکویٹی ڈیریویٹیوز، جس سے وہ گاہکوں کو بہتر قیمتیں پیش کر سکتے ہیں۔ دریں اثنا، مورگن اسٹینلے میں مشین لرننگ ریسرچ کے سربراہ، یوری نیومیواکا نے کہا: "ہر کاروبار، تجارتی شعبہ، اور سرمایہ کاری ٹیم AI کی گہری سمجھ حاصل کرنے کی کوشش کر رہی ہے۔"

ویلز فارگو، ایک امریکی بینک، اس بات کا تعین کرنے میں مدد کرنے کے لیے بڑے زبان کے ماڈلز استعمال کر رہا ہے کہ صارفین کو کون سی معلومات ریگولیٹرز کو رپورٹ کرنے کی ضرورت ہے، جبکہ ان کے کاروباری عمل کو بہتر بنانے میں بھی ان کی مدد کر رہا ہے۔ دریں اثنا، BNP پریباس، ایک فرانسیسی بینک، صارفین کے استفسارات کا 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، Societe Generale (فرانس) کا AI سے چلنے والا مانیٹرنگ اور تجزیہ کا آلہ Cast، اپنی کمپیوٹنگ طاقت کا استعمال کیپیٹل مارکیٹوں میں ممکنہ غلط کاموں کو اسکین کرنے کے لیے کرتا ہے۔

دنیا بھر کی حکومتیں AI ٹولز کو ریگولیٹ کرنے کے طریقے تلاش کرنے کی دوڑ میں لگی ہوئی ہیں۔

شفافیت اور کارکردگی

جہاں فنانس اور بینکنگ کے شعبوں میں AI کا بڑھتا ہوا اطلاق مثبت تبدیلیاں لاتا ہے، وہیں یہ مالیاتی منڈی کے لیے بھی اہم چیلنجز پیش کرتا ہے: ملازمتوں میں کمی کے خطرے سے لے کر اس ٹیکنالوجی کی شفافیت اور کارکردگی تک۔

سب سے پہلے، مستقبل میں ملازمت کے نقصان کا خطرہ نمایاں طور پر بڑھ جائے گا. 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 تعداد میں امریکہ میں کاروباری اور مالیاتی شعبے کا 35% شامل ہو سکتا ہے۔

Berkshire Hathaway Inc. کے چیئرمین، ارب پتی وارن بفٹ نے 6 مئی کو کمپنی کے سالانہ شیئر ہولڈرز کے اجلاس میں تشویش کا اظہار کرتے ہوئے کہا: "جب کوئی چیز ہر طرح کی نوکریاں کر سکتی ہے، تو میں تھوڑا سا پریشان ہوتا ہوں۔ کیونکہ میں جانتا ہوں کہ ہم اس رجحان کو نہیں پلٹ سکتے۔" اس نقطہ نظر کو شیئر کرتے ہوئے، بینک آف امریکہ کے سی ای او برائن موئنہان نے اندازہ لگایا کہ AI بہت زیادہ فوائد لا سکتا ہے اور بہت سے کاموں کو کم کر سکتا ہے، لیکن یہ سمجھنا بہت ضروری ہے کہ ورک فلو اور فیصلہ سازی کا عمل کیسے کام کرتا ہے۔

اگرچہ AI کے اطلاق کے مثبت اثرات مرتب ہوتے ہیں، یہ چیلنجوں کے ساتھ بھی آتا ہے۔

دوم، بینکنگ اور فنانس سیکٹر میں AI کے استعمال کو بڑھاتے وقت شفافیت خاص طور پر اہم مسئلہ ہے۔ بینک تصدیق شدہ معلومات کی بنیاد پر لین دین کرنے اور لین دین کے فیصلے کرنے کے پابند ہیں۔ قانونی فرم Friedman Kaplan Seiler Adelman & Robbins LLP (USA) کی ایک پارٹنر ماہر این بیومونٹ کے مطابق، ایک بار جب AI کا وسیع پیمانے پر استعمال ہو جاتا ہے، تو صارفین اور ریگولیٹرز کو یہ بتانا بہت مشکل ہو جاتا ہے کہ بینک نے فیصلے کرنے کے لیے کس ڈیٹا پر انحصار کیا اور کیا اس ڈیٹا کا استعمال جائز تھا۔

مزید برآں، یونیورسٹی آف کیمبرج (برطانیہ) میں کمپیوٹر سائنس اور ٹیکنالوجی کے پروفیسر ایلن بلیک ویل کے مطابق، بینکوں کو AI ٹولز کو "ٹرین" دینے کے لیے مختلف ذرائع سے بڑا ڈیٹا استعمال کرنے کی ضرورت ہے، اور اس سے بہت سے مسائل 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 بتایا کہ کلائنٹ کے سوالات کے جوابات دینے کے لیے بڑے پیمانے پر زبان کے ماڈلز کے استعمال کی تخمینی لاگت تقریباً $14 فی سوال ہے، جب کہ وکلاء کے لیے جواب دینے کی لاگت صرف $6 فی سوال ہے۔

اگرچہ وال سٹریٹ ٹریڈنگ میں AI کا کردار نیا نہیں ہے، 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 بڑھتے ہوئے اور وسیع اطلاق کے پیش نظر۔ آج، بینک کاروباری کارکردگی کو بڑھانے کے لیے AI کو تیار کرنے اور لاگو کرنے کے لیے پرجوش دوڑ میں ہیں، اس طرح مستقبل قریب میں بینکاری اور مالیاتی صنعت میں تیزی سے تبدیلیاں آئیں گی۔ تاہم، تمام مشاورتی فرمیں اس بات پر متفق ہیں کہ بینکوں کو واضح طور پر اس بات کی نشاندہی کرنے کی ضرورت ہے کہ AI ایپلیکیشن کی واضح حکمت عملی تیار کرنے کے لیے کون سے شعبوں میں AI بہتر قدر پیدا کرے گا۔ اس کے علاوہ، انہیں ملازمین کی تربیت، مزید ماہرین کی بھرتی، اور AI سے متعلق مسائل، AI ایپلیکیشن کے لیے غیر واضح پالیسی ماحول، اور ڈیٹا کی درستگی سے متعلق مسائل کو حل کرنے کے لیے ایک نیا رسک مینجمنٹ فریم ورک قائم کرنے پر توجہ مرکوز کرنے کی ضرورت ہے۔

ماخذ لنک: https://thanhnien.vn/lieu-ai-co-thong-tri-pho-wall-185230615140024804.htm