ఆర్థిక రంగంలోని నాయకుల కోసం, ఉత్పాదక AI యొక్క ప్రయోగాత్మక దశ ముగిసింది మరియు 2026లో కార్యాచరణ ఏకీకరణపై దృష్టి పెట్టింది.
ప్రారంభ స్వీకరణ కంటెంట్ ఉత్పత్తి మరియు వివిక్త వర్క్ఫ్లోలలో సామర్థ్యంపై కేంద్రీకృతమై ఉండగా, ప్రస్తుత అవసరం ఈ సామర్థ్యాలను పారిశ్రామికీకరించడం. AI ఏజెంట్లు కేవలం మానవ ఆపరేటర్లకు సహాయం చేయని వ్యవస్థలను సృష్టించడం లక్ష్యం, కానీ కఠినమైన పాలనా ఫ్రేమ్వర్క్లలో ప్రక్రియలను చురుకుగా అమలు చేయడం.
ఈ పరివర్తన నిర్దిష్ట నిర్మాణ మరియు సాంస్కృతిక సవాళ్లను అందిస్తుంది. డేటా సిగ్నల్స్, డెసిషన్ లాజిక్ మరియు ఎగ్జిక్యూషన్ లేయర్లను ఏకకాలంలో నిర్వహించే విభిన్న సాధనాల నుండి జాయిన్-అప్ సిస్టమ్లకు తరలించడం అవసరం.
ఆర్థిక సంస్థలు ఏజెంట్ AI వర్క్ఫ్లోలను ఏకీకృతం చేస్తాయి
ఆర్థిక సేవలలో AIని స్కేలింగ్ చేయడంలో ప్రాథమిక అడ్డంకి ఇకపై మోడల్స్ లేదా సృజనాత్మక అప్లికేషన్ లభ్యత కాదు, ఇది సమన్వయం. లెగసీ సిస్టమ్లు, సమ్మతి ఆమోదాలు మరియు డేటా సిలోస్ల మధ్య ఘర్షణ కారణంగా నిర్ణయాలను చర్యగా మార్చడానికి మార్కెటింగ్ మరియు కస్టమర్ అనుభవ బృందాలు తరచుగా కష్టపడతాయి.
సచిన్ భట్, సహ వ్యవస్థాపకుడు మరియు COO వద్ద వంతెనప్రస్తుత సాధనాలు మరియు భవిష్యత్తు అవసరాల మధ్య వ్యత్యాసాన్ని పేర్కొంది: “ఒక సహాయకుడు మీకు వేగంగా వ్రాయడంలో సహాయం చేస్తాడు. ఒక కోపైలట్ బృందాలు వేగంగా కదలడానికి సహాయపడుతుంది. ఏజెంట్లు ప్రక్రియలను అమలు చేస్తారు.”
ఎంటర్ప్రైజ్ ఆర్కిటెక్ట్ల కోసం, భట్ ‘మూమెంట్స్ ఇంజిన్’ని రూపొందించడం. ఈ ఆపరేటింగ్ మోడల్ ఐదు విభిన్న దశల్లో పనిచేస్తుంది:
- సంకేతాలు: కస్టమర్ ప్రయాణంలో నిజ-సమయ ఈవెంట్లను గుర్తించడం.
- నిర్ణయాలు: తగిన అల్గోరిథమిక్ ప్రతిస్పందనను నిర్ణయించడం.
- సందేశం: బ్రాండ్ పారామితులతో సమలేఖనం చేయబడిన కమ్యూనికేషన్ను రూపొందించడం.
- రూటింగ్: మానవ ఆమోదం అవసరమా కాదా అని నిర్ధారించడానికి ఆటోమేటెడ్ ట్రయాజ్.
- చర్య మరియు అభ్యాసం: విస్తరణ మరియు ఫీడ్బ్యాక్ లూప్ ఇంటిగ్రేషన్.
చాలా సంస్థలు ఈ ఆర్కిటెక్చర్ యొక్క భాగాలను కలిగి ఉన్నాయి, అయితే ఇది ఏకీకృత వ్యవస్థగా పనిచేయడానికి ఏకీకరణ లేదు. కస్టమర్ పరస్పర చర్యలను మందగించే ఘర్షణను తగ్గించడం సాంకేతిక లక్ష్యం. సిగ్నల్ డిటెక్షన్ నుండి ఎగ్జిక్యూషన్ వరకు డేటా సజావుగా ప్రవహించే పైప్లైన్లను సృష్టించడం, భద్రతను కొనసాగిస్తూ జాప్యాన్ని తగ్గించడం ఇందులో ఉంటుంది.
మౌలిక సదుపాయాలుగా పాలన
బ్యాంకింగ్ మరియు ఇన్సూరెన్స్ వంటి అధిక-స్టేక్స్ వాతావరణంలో, వేగం నియంత్రణ ఖర్చుతో రాదు. ట్రస్ట్ ప్రాథమిక వాణిజ్య ఆస్తిగా మిగిలిపోయింది. పర్యవసానంగా, పాలనను బ్యూరోక్రాటిక్ అడ్డంకిగా కాకుండా సాంకేతిక లక్షణంగా పరిగణించాలి.
ఆర్థిక నిర్ణయాధికారంలో AI యొక్క ఏకీకరణకు సిస్టమ్లో హార్డ్-కోడ్ చేయబడిన “గార్డ్రెయిల్లు” అవసరం. AI ఏజెంట్లు టాస్క్లను స్వయంప్రతిపత్తితో అమలు చేయగలరని ఇది నిర్ధారిస్తుంది, అవి ముందుగా నిర్వచించబడిన రిస్క్ పారామితులలో పనిచేస్తాయి.
ఫర్హాద్ దివేచా, గ్రూప్ CEO వద్ద ఖచ్చితత్వముసృజనాత్మక ఆప్టిమైజేషన్ తప్పనిసరిగా నిరంతర లూప్గా మారాలని సూచిస్తుంది, ఇక్కడ డేటా-లీడ్ ఇన్సైట్లు ఆవిష్కరణలను అందిస్తాయి. అయితే, ఈ లూప్కు అవుట్పుట్ బ్రాండ్ సమగ్రతను ఎప్పుడూ రాజీ పడకుండా చూసుకోవడానికి కఠినమైన నాణ్యత హామీ వర్క్ఫ్లోలు అవసరం.
సాంకేతిక బృందాల కోసం, ఇది సమ్మతి ఎలా నిర్వహించబడుతుందనే దానిపై మార్పును సూచిస్తుంది. తుది తనిఖీకి బదులుగా, నియంత్రణ అవసరాలు తప్పనిసరిగా ప్రాంప్ట్ ఇంజనీరింగ్ మరియు మోడల్ ఫైన్-ట్యూనింగ్ దశల్లో పొందుపరచబడాలి.
లాయిడ్స్ బ్యాంకింగ్ గ్రూప్లో మాజీ మార్కెటింగ్ డైరెక్టర్ జోనాథన్ బోయెర్, “చట్టబద్ధమైన ఆసక్తి ఆసక్తికరంగా ఉంటుంది, కానీ చాలా కంపెనీలు ముందుకు సాగవచ్చు. కన్స్యూమర్ డ్యూటీ వంటి నిబంధనలు ఫలితం-ఆధారిత విధానాన్ని బలవంతం చేయడం ద్వారా సహాయపడతాయని అతను వాదించాడు.
బ్రాండ్ విలువలకు AI-ఆధారిత కార్యాచరణ ధృవీకరణను నిర్ధారించడానికి సాంకేతిక నాయకులు తప్పనిసరిగా రిస్క్ టీమ్లతో కలిసి పని చేయాలి. ఇందులో పారదర్శకత ప్రోటోకాల్లు ఉన్నాయి. AIతో పరస్పర చర్య చేస్తున్నప్పుడు కస్టమర్లు తెలుసుకోవాలి మరియు సిస్టమ్లు తప్పనిసరిగా మానవ ఆపరేటర్లకు స్పష్టమైన విస్తరణ మార్గాన్ని అందించాలి.
నిగ్రహం కోసం డేటా ఆర్కిటెక్చర్
వ్యక్తిగతీకరణ ఇంజిన్లలో ఒక సాధారణ వైఫల్య మోడ్ ఓవర్-ఎంగేజ్మెంట్. కస్టమర్కు సందేశం పంపే సాంకేతిక సామర్థ్యం ఉంది, కానీ సంయమనాన్ని గుర్తించే తర్కం తరచుగా లేదు. ప్రభావవంతమైన వ్యక్తిగతీకరణ అనేది ఎదురుచూపుపై ఆధారపడి ఉంటుంది (అనగా ఎప్పుడు మౌనంగా ఉండాలో తెలుసుకోవడం, ఎప్పుడు మాట్లాడాలో తెలుసుకోవడం కూడా అంతే ముఖ్యం.)
జోనాథన్ బౌయర్ వ్యక్తిగతీకరణ అంచనాకు తరలించబడిందని పేర్కొన్నాడు. “కస్టమర్లు ఇప్పుడు బ్రాండ్లు తమతో ఎప్పుడు మాట్లాడకూడదనే దానికి విరుద్ధంగా ఎప్పుడు మాట్లాడకూడదో తెలుసుకోవాలని ఆశిస్తున్నారు.”
రియల్ టైమ్లో బ్రాంచ్లు, యాప్లు మరియు కాంటాక్ట్ సెంటర్లతో సహా బహుళ ఛానెల్లలో కస్టమర్ సందర్భాన్ని క్రాస్-రిఫరెన్స్ చేయగల డేటా ఆర్కిటెక్చర్ దీనికి అవసరం. ఒక కస్టమర్ ఆర్థిక ఇబ్బందుల్లో ఉంటే, మార్కెటింగ్ అల్గారిథమ్ రుణ ఉత్పత్తిని నెట్టడం వలన నమ్మకాన్ని దెబ్బతీసే డిస్కనెక్ట్ ఏర్పడుతుంది. సిస్టమ్ తప్పనిసరిగా ప్రతికూల సంకేతాలను గుర్తించగల సామర్థ్యాన్ని కలిగి ఉండాలి మరియు ప్రామాణిక ప్రమోషనల్ వర్క్ఫ్లోలను అణిచివేస్తుంది.
“మీరు ఒక ఛానెల్కి వెళ్లి, మరొక ఛానెల్కి వెళ్లి, అదే ప్రశ్నలకు మళ్లీ సమాధానం చెప్పవలసి వచ్చినప్పుడు నమ్మకాన్ని చంపే విషయం” అని బౌయర్ చెప్పారు. దీన్ని పరిష్కరించడానికి డేటా స్టోర్లను ఏకీకృతం చేయడం అవసరం, తద్వారా సంస్థ యొక్క “మెమరీ” పరస్పర చర్య సమయంలో ప్రతి ఏజెంట్కి (డిజిటల్ లేదా మానవుడైనా) అందుబాటులో ఉంటుంది.
ఉత్పాదక శోధన మరియు SEO యొక్క పెరుగుదల
AI యుగంలో, ఆర్థిక ఉత్పత్తుల కోసం ఆవిష్కరణ పొర మారుతోంది. సాంప్రదాయ సెర్చ్ ఇంజన్ ఆప్టిమైజేషన్ (SEO) యాజమాన్యంలోని ఆస్తులకు ట్రాఫిక్ను నడపడంపై దృష్టి సారించింది. AI- రూపొందించిన సమాధానాల ఆవిర్భావం అంటే బ్రాండ్ విజిబిలిటీ ఇప్పుడు LLM లేదా AI శోధన సాధనం యొక్క ఇంటర్ఫేస్లో ఆఫ్-సైట్లో జరుగుతుంది.
“డిజిటల్ PR మరియు ఆఫ్-సైట్ SEO తిరిగి ఫోకస్ అవుతోంది ఎందుకంటే ఉత్పాదక AI సమాధానాలు కంపెనీ వెబ్సైట్ నుండి నేరుగా తీసిన కంటెంట్కు మాత్రమే పరిమితం కావు” అని దివేచా పేర్కొంది.
CIOలు మరియు CDOల కోసం, ఇది సమాచారం నిర్మాణాత్మకంగా మరియు ప్రచురించబడే విధానాన్ని మారుస్తుంది. సాంకేతిక SEO తప్పనిసరిగా పెద్ద భాషా నమూనాలలోకి అందించబడిన డేటా ఖచ్చితమైనది మరియు అనుకూలమైనదిగా ఉండేలా అభివృద్ధి చెందాలి.
విస్తృత పర్యావరణ వ్యవస్థ అంతటా అధిక-నాణ్యత సమాచారాన్ని నమ్మకంగా పంపిణీ చేయగల సంస్థలు నియంత్రణను త్యాగం చేయకుండా చేరుకుంటాయి. తరచుగా ‘జెనరేటివ్ ఇంజన్ ఆప్టిమైజేషన్’ (GEO)గా పిలువబడే ఈ ప్రాంతానికి బ్రాండ్ను థర్డ్-పార్టీ AI ఏజెంట్లు సిఫార్సు చేసి సరిగ్గా ఉదహరించారని నిర్ధారించుకోవడానికి సాంకేతిక వ్యూహం అవసరం.
నిర్మాణాత్మక చురుకుదనం
చురుకుదనం నిర్మాణం లోపానికి సమానం అనే అపోహ ఉంది. నియంత్రిత పరిశ్రమలలో, దీనికి విరుద్ధంగా ఉంటుంది.
ఎజైల్ మెథడాలజీలు సురక్షితంగా పనిచేయడానికి కఠినమైన ఫ్రేమ్వర్క్లు అవసరం. ఇంగ్రిడ్ సియెర్రా, బ్రాండ్ మరియు మార్కెటింగ్ డైరెక్టర్ వద్ద జీగోవివరిస్తుంది: “చురుకుదనం మరియు గందరగోళం మధ్య తరచుగా గందరగోళం ఉంటుంది. ఏదైనా ‘చురుకైనది’ అని పిలవడం వల్ల ప్రతి ఒక్కటి మెరుగుపరచబడి మరియు నిర్మాణాత్మకంగా ఉండటం సరికాదు.”
సాంకేతిక నాయకత్వం కోసం, ప్రయోగం కోసం సామర్థ్యాన్ని సృష్టించడానికి ఊహాజనిత పనిని వ్యవస్థీకరించడం దీని అర్థం. ఇది సురక్షితమైన శాండ్బాక్స్లను సృష్టించడం కలిగి ఉంటుంది, ఇక్కడ బృందాలు కొత్త AI ఏజెంట్లను లేదా డేటా మోడల్లను ఉత్పత్తి స్థిరత్వాన్ని ప్రమాదం లేకుండా పరీక్షించగలవు.
చురుకుదనం మనస్తత్వంతో మొదలవుతుంది, ప్రయోగాలు చేయడానికి ఇష్టపడే సిబ్బంది అవసరం. అయితే, ఈ ప్రయోగం ఉద్దేశపూర్వకంగా ఉండాలి. దీనికి ప్రారంభం నుండి సాంకేతిక, మార్కెటింగ్ మరియు చట్టపరమైన బృందాల మధ్య సహకారం అవసరం.
ఈ “కంప్లైయన్స్-బై-డిజైన్” విధానం వేగంగా పునరావృతం చేయడానికి అనుమతిస్తుంది ఎందుకంటే కోడ్ వ్రాయబడటానికి ముందు భద్రత యొక్క పారామితులు ఏర్పాటు చేయబడతాయి.
ఆర్థిక రంగంలో AI కోసం తదుపరి ఏమిటి?
మరింత ముందుకు చూస్తే, ఆర్థిక పర్యావరణ వ్యవస్థ వినియోగదారుల తరపున పనిచేసే AI ఏజెంట్లు మరియు సంస్థల కోసం పనిచేసే ఏజెంట్ల మధ్య ప్రత్యక్ష పరస్పర చర్యను చూసే అవకాశం ఉంది.
మెలానీ లాజరస్, ఎకోసిస్టమ్ ఎంగేజ్మెంట్ డైరెక్టర్ ఓపెన్ బ్యాంకింగ్హెచ్చరిస్తుంది: “మేము AI ఏజెంట్లు ఒకరితో ఒకరు పరస్పర చర్య చేసే ప్రపంచంలోకి ప్రవేశిస్తున్నాము మరియు అది సమ్మతి, ప్రామాణీకరణ మరియు అధికారం యొక్క పునాదులను మారుస్తుంది.”
ఈ ఏజెంట్-టు-ఏజెంట్ రియాలిటీలో కస్టమర్లను రక్షించే ఫ్రేమ్వర్క్లను టెక్ లీడర్లు తప్పనిసరిగా ప్రారంభించాలి. ఇది ఒక క్లయింట్ కోసం పనిచేసే ఆటోమేటెడ్ ఫైనాన్షియల్ అడ్వైజర్ బ్యాంక్ ఇన్ఫ్రాస్ట్రక్చర్తో సురక్షితంగా ఇంటరాక్ట్ అయ్యేలా గుర్తింపు ధృవీకరణ మరియు API భద్రత కోసం కొత్త ప్రోటోకాల్లను కలిగి ఉంటుంది.
2026 యొక్క ఆదేశం AI యొక్క సామర్థ్యాన్ని నమ్మకమైన P&L డ్రైవర్గా మార్చడం. దీనికి హైప్ కంటే మౌలిక సదుపాయాలపై దృష్టి అవసరం మరియు నాయకులు తప్పనిసరిగా ప్రాధాన్యత ఇవ్వాలి:
- డేటా స్ట్రీమ్లను ఏకీకృతం చేయడం: సందర్భోచిత-అవగాహన చర్యలను ప్రారంభించడానికి అన్ని ఛానెల్ల నుండి సిగ్నల్లు సెంట్రల్ డెసిషన్ ఇంజిన్లోకి ఫీడ్ అయ్యేలా చూసుకోండి.
- హార్డ్-కోడింగ్ గవర్నెన్స్: సురక్షితమైన ఆటోమేషన్ను అనుమతించడానికి AI వర్క్ఫ్లోలో సమ్మతి నియమాలను పొందుపరచండి.
- ఏజెంట్ ఆర్కెస్ట్రేషన్: చాట్బాట్లను దాటి ఎండ్-టు-ఎండ్ ప్రాసెస్లను అమలు చేయగల ఏజెంట్లకు తరలించండి.
- ఉత్పాదక ఆప్టిమైజేషన్: బాహ్య AI శోధన ఇంజిన్ల ద్వారా చదవగలిగేలా మరియు ప్రాధాన్యతనిచ్చేలా పబ్లిక్ డేటాను రూపొందించండి.
ఈ సాంకేతిక అంశాలు మానవ పర్యవేక్షణతో ఎంత బాగా కలిసిపోయాయనే దానిపై విజయం ఆధారపడి ఉంటుంది. ముఖ్యంగా ఫైనాన్షియల్ సర్వీసెస్ వంటి రంగాలలో అవసరమైన తీర్పును భర్తీ చేయడానికి బదులుగా, మెరుగుపరచడానికి AI ఆటోమేషన్ను ఉపయోగించే సంస్థలు విజేతలుగా ఉంటాయి.
ఇవి కూడా చూడండి: గోల్డ్మన్ సాచ్స్ విజయంతో ఆంత్రోపిక్ సిస్టమ్లను అమలు చేసింది
పరిశ్రమ ప్రముఖుల నుండి AI మరియు పెద్ద డేటా గురించి మరింత తెలుసుకోవాలనుకుంటున్నారా? తనిఖీ చేయండి AI & బిగ్ డేటా ఎక్స్పో ఆమ్స్టర్డామ్, కాలిఫోర్నియా మరియు లండన్లో జరుగుతున్నాయి. సమగ్ర కార్యక్రమం ఇందులో భాగమే టెక్ఎక్స్ మరియు సహా ఇతర ప్రముఖ సాంకేతిక ఈవెంట్లతో కలిసి ఉంది సైబర్ సెక్యూరిటీ & క్లౌడ్ ఎక్స్పో. క్లిక్ చేయండి ఇక్కడ మరింత సమాచారం కోసం.
AI వార్తలు ఆధారితం టెక్ఫోర్జ్ మీడియా. రాబోయే ఇతర ఎంటర్ప్రైజ్ టెక్నాలజీ ఈవెంట్లు మరియు వెబ్నార్లను అన్వేషించండి ఇక్కడ.
