ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ పైలట్ ప్రాజెక్ట్ల నుండి పెద్ద కంపెనీలలోని ప్రధాన వ్యాపార వ్యవస్థలకు మారుతోంది. ఒక ఉదాహరణ JP మోర్గాన్ చేజ్ నుండి వచ్చింది, ఇక్కడ పెరుగుతున్న AI పెట్టుబడి 2026లో బ్యాంక్ యొక్క సాంకేతిక బడ్జెట్ను US$19.8 బిలియన్ల వైపుకు నెట్టడంలో సహాయపడుతుంది.
వ్యయ ప్రణాళిక పెద్ద సంస్థల మధ్య విస్తృత మార్పును ప్రతిబింబిస్తుంది. AI ఇకపై చిన్న పరిశోధన ప్రాజెక్ట్గా పరిగణించబడదు. బదులుగా, కంపెనీలు రిస్క్ అనాలిసిస్, ఫ్రాడ్ డిటెక్షన్ మరియు కస్టమర్ సర్వీస్ వంటి అంశాలలో దీన్ని పొందుపరుస్తున్నాయి.
AI అడాప్షన్ ఎంటర్ప్రైజ్ టెక్నాలజీ స్ట్రాటజీలను ఎలా మారుస్తుందో చూసే వ్యాపార నాయకుల కోసం, JP మోర్గాన్ నుండి వచ్చిన సంఖ్యలు పెద్ద ట్రెండ్ను హైలైట్ చేస్తాయి: AI అనేది ప్రధాన సంస్థలను నిర్వహించే రోజువారీ సిస్టమ్లలో భాగం అవుతోంది.
JP మోర్గాన్ యొక్క సాంకేతిక బడ్జెట్ మరియు పెరుగుతున్న AI పెట్టుబడి
కొన్నేళ్లుగా బ్యాంకింగ్ రంగంలో టెక్నాలజీ వ్యయం పెరుగుతూనే ఉంది. JP మోర్గాన్ యొక్క బడ్జెట్ దాని స్థాయి కారణంగా నిలుస్తుంది.
బిజినెస్ ఇన్సైడర్ నుండి వచ్చిన నివేదికలు, కంపెనీ బ్రీఫింగ్లు మరియు పెట్టుబడిదారుల చర్చలను ఉటంకిస్తూ, టెక్నాలజీ పెట్టుబడిలో స్థిరమైన పెరుగుదలను కొనసాగిస్తూ 2026లో టెక్నాలజీ వ్యయం సుమారు US$19.8 బిలియన్లకు చేరుతుందని బ్యాంక్ అంచనా వేస్తోంది. క్లౌడ్ ఇన్ఫ్రాస్ట్రక్చర్, సైబర్సెక్యూరిటీ, డేటా సిస్టమ్స్ మరియు AI టూల్స్ వంటి రంగాలకు ఈ ఖర్చు వర్తిస్తుంది.
పెరిగిన బడ్జెట్లో కొంత భాగం US$1.2 బిలియన్ల అదనపు సాంకేతిక పెట్టుబడిని కలిగి ఉంది, వీటిలో కొన్ని AI- సంబంధిత పనికి మద్దతునిస్తాయి.
పెద్ద బ్యాంకులు తరచుగా సాంకేతిక వ్యయాన్ని స్వల్పకాలిక వ్యయం కాకుండా దీర్ఘకాలిక పెట్టుబడిగా పరిగణిస్తాయి. ఈ వ్యవస్థల్లో చాలా వరకు నిర్మించడానికి సంవత్సరాలు పడుతుంది, ప్రత్యేకించి అవి పెద్ద డేటా ప్లాట్ఫారమ్లు మరియు సురక్షిత కంప్యూటింగ్ అవస్థాపనపై ఆధారపడినప్పుడు.
AI సిస్టమ్లకు నమ్మకమైన డేటా పైప్లైన్లు మరియు కంప్యూటింగ్ పవర్ అవసరం కాబట్టి, AI స్వీకరణ తరచుగా తమ టెక్నాలజీ స్టాక్లో విస్తృతమైన అప్గ్రేడ్లకు దారితీస్తుందని చాలా కంపెనీలు కనుగొన్నాయి.
మెషిన్ లెర్నింగ్ ఇప్పటికే ఫలితాలను ప్రభావితం చేస్తోంది
AI ఇప్పటికే బ్యాంక్లోని వ్యాపార పనితీరును ప్రభావితం చేస్తోందని ఎగ్జిక్యూటివ్లు చెబుతున్నారు. పెట్టుబడిదారుల చర్చల సందర్భంగా, JP మోర్గాన్ యొక్క చీఫ్ ఫైనాన్షియల్ ఆఫీసర్, జెరెమీ బర్నమ్, మెషిన్-లెర్నింగ్ అనలిటిక్స్ కంపెనీలోని కొన్ని భాగాలలో రాబడి మరియు కార్యాచరణ మెరుగుదలలకు దోహదపడుతున్నాయని చెప్పారు.
JP మోర్గాన్ యొక్క ఫైనాన్షియల్ బ్రీఫింగ్లపై రాయిటర్స్ రిపోర్ట్ చేస్తూ, వ్యాపారంలోని అనేక రంగాలలో విశ్లేషణ మరియు నిర్ణయం తీసుకోవడాన్ని మెరుగుపరచడానికి బ్యాంక్ డేటా మోడల్స్ మరియు మెషిన్-లెర్నింగ్ సిస్టమ్లను ఉపయోగిస్తోందని పేర్కొంది.
ఈ నమూనాలు పెద్ద మొత్తంలో ఆర్థిక డేటాను ప్రాసెస్ చేయగలవు మరియు మానవులు గుర్తించడం కష్టంగా ఉండే నమూనాలను గుర్తించగలవు. సంస్థలు ప్రతిరోజూ అపారమైన డేటా ప్రవాహాలను నిర్వహించే బ్యాంకింగ్ వంటి రంగాలలో, ఈ మెరుగుదలలు ట్రేడింగ్, రుణాలు మరియు కస్టమర్ కార్యకలాపాలలో ఫలితాలను ప్రభావితం చేస్తాయి.
అంచనా నమూనాలలో చిన్న మెరుగుదలలు కూడా మిలియన్ల లావాదేవీలు లేదా మార్కెట్ సంకేతాలకు వర్తించినప్పుడు ఆర్థిక పనితీరును ప్రభావితం చేయవచ్చు.
బ్యాంక్ లోపల AI ఎక్కడ కనిపిస్తుంది
మెషిన్-లెర్నింగ్ టూల్స్ ఇప్పుడు JP మోర్గాన్ అంతటా విస్తృత శ్రేణి కార్యకలాపాలకు మద్దతు ఇస్తున్నాయి.
ఆర్థిక మార్కెట్లలో, నమూనాలు ట్రేడింగ్ డేటాను విశ్లేషిస్తాయి మరియు ధరల కదలికలలో నమూనాలను గుర్తించడంలో సహాయపడతాయి. ఈ అంతర్దృష్టులు వ్యాపారులు ప్రమాదాన్ని అంచనా వేయడానికి లేదా వేగంగా కదిలే మార్కెట్లలో అవకాశాలను గుర్తించడంలో సహాయపడతాయి.
రుణాలు ఇవ్వడం అనేది AI వ్యవస్థలు పాత్ర పోషిస్తున్న మరొక ప్రాంతం. మెషిన్-లెర్నింగ్ మోడల్లు క్రెడిట్ రిస్క్ను అంచనా వేయడంలో సహాయపడటానికి ఆర్థిక చరిత్ర, మార్కెట్ ట్రెండ్లు మరియు కస్టమర్ సమాచారాన్ని సమీక్షించగలవు. డేటాలోని నమూనాలను హైలైట్ చేయడం ద్వారా ఈ సిస్టమ్లు విశ్లేషకులకు సహాయం చేస్తాయి.
మోసాన్ని గుర్తించడం అనేది బ్యాంకింగ్లో AI యొక్క అత్యంత సాధారణ ఉపయోగాలలో ఒకటి. చెల్లింపు నెట్వర్క్లు ప్రతిరోజూ భారీ మొత్తంలో లావాదేవీలను ప్రాసెస్ చేస్తాయి, దీని వలన కార్యకలాపాన్ని మాన్యువల్గా పర్యవేక్షించడం కష్టమవుతుంది. మెషిన్-లెర్నింగ్ సిస్టమ్లు నిజ సమయంలో లావాదేవీలను స్కాన్ చేయగలవు మరియు మోసాన్ని సూచించే అసాధారణ ప్రవర్తనను ఫ్లాగ్ చేయగలవు.
కొన్ని అంతర్గత కార్యకలాపాలు కూడా AIపై ఆధారపడతాయి. సాధనాలు ఒప్పందాలను సమీక్షించవచ్చు, పరిశోధన నివేదికలను సంగ్రహించవచ్చు లేదా పెద్ద అంతర్గత డేటా సిస్టమ్లను శోధించడంలో ఉద్యోగులకు సహాయపడతాయి. నివేదికలను రూపొందించడం లేదా అంతర్గత డాక్యుమెంటేషన్ను సిద్ధం చేయడం వంటి పనులలో జెనరేటివ్ AI సిస్టమ్లు సహాయం చేయడం ప్రారంభించాయి.
ఈ సిస్టమ్లు చాలా అరుదుగా కస్టమర్లకు ప్రత్యక్షంగా కనిపిస్తాయి, అయితే అవి తెర వెనుక జరిగే అనేక నిర్ణయాలకు మద్దతు ఇస్తాయి.
బ్యాంకులు ముందస్తుగా AIని ఎందుకు స్వీకరించాయి
ఆర్థిక సంస్థలు మెషిన్ లెర్నింగ్కు బాగా సరిపోయేలా చేసే అనేక లక్షణాలను కలిగి ఉంటాయి.
ముందుగా, బ్యాంకులు పెద్ద నిర్మాణాత్మక డేటాసెట్లను రూపొందిస్తాయి. లావాదేవీ చరిత్రలు, మార్కెట్ రికార్డులు మరియు చెల్లింపు డేటా మెషిన్-లెర్నింగ్ మోడల్లు విశ్లేషించగల గొప్ప సమాచారాన్ని అందిస్తాయి.
రెండవది, అనేక బ్యాంకింగ్ కార్యకలాపాలు అంచనాపై ఆధారపడి ఉంటాయి. క్రెడిట్ స్కోరింగ్, మోసాన్ని గుర్తించడం మరియు మార్కెట్ విశ్లేషణ అన్నింటికీ గత డేటా ఆధారంగా ఫలితాలను అంచనా వేయడం అవసరం.
ప్రిడిక్షన్ ప్రధాన పాత్ర పోషిస్తున్న పరిసరాలలో మెషిన్ లెర్నింగ్ బాగా పనిచేస్తుంది.
మూడవది, మోడల్ ఖచ్చితత్వంలో మెరుగుదలలు కొలవగల ఆర్థిక ఫలితాలను అందించగలవు. మోసాన్ని గుర్తించడం లేదా రుణం ఇచ్చే నిర్ణయాలను కొద్దిగా మెరుగుపరిచే మోడల్ పెద్ద మొత్తంలో లావాదేవీలను ప్రభావితం చేయవచ్చు.
ఉత్పాదక AIపై ఇటీవలి ఆసక్తి పెరగడానికి చాలా కాలం ముందు బ్యాంకులు డేటా సైన్స్ మరియు అనలిటిక్స్లో ఎందుకు ఎక్కువగా పెట్టుబడి పెట్టాయో ఈ కారకాలు వివరిస్తాయి.
JP మోర్గాన్ యొక్క AI పెట్టుబడి విస్తృత సంస్థ మార్పును సూచిస్తుంది
JP మోర్గాన్ యొక్క వ్యయ ప్రణాళికలు కూడా AI పెట్టుబడి విస్తృత ఎంటర్ప్రైజ్ టెక్నాలజీ బడ్జెట్లలో ఎలా భాగమవుతుందో ప్రతిబింబిస్తుంది.
అనేక సంస్థలలో, AI వ్యవస్థలు ఆధునిక డేటా ప్లాట్ఫారమ్లు, సురక్షిత క్లౌడ్ పరిసరాలు మరియు పెద్ద కంప్యూటింగ్ వనరులపై ఆధారపడతాయి. కంపెనీలు ఈ పునాదులను నిర్మించడంతో, AI డిపార్ట్మెంట్లలో విస్తరించడం సులభం అవుతుంది.
అనేక వ్యాపారాల కోసం, మోసాన్ని గుర్తించడం, పత్ర విశ్లేషణ లేదా కస్టమర్ సపోర్ట్ ఆటోమేషన్ వంటి ఫోకస్డ్ టాస్క్లతో AI స్వీకరణ ప్రారంభమవుతుంది. వ్యవస్థలు ఉపయోగకరంగా ఉన్న తర్వాత, కంపెనీలు వాటిని సంస్థలోని ఇతర ప్రాంతాలకు విస్తరింపజేస్తాయి.
ఈ ప్రక్రియకు చాలా సంవత్సరాలు పట్టవచ్చు, ఇది డేటా ఇన్ఫ్రాస్ట్రక్చర్లో విస్తృత పెట్టుబడులతో పాటు ఎంటర్ప్రైజ్ AI ఖర్చు తరచుగా కనిపించడానికి ఒక కారణం.
సంస్థ నాయకులకు పాఠాలు
JP మోర్గాన్ ఉదాహరణ అత్యంత విజయవంతమైన AI ప్రాజెక్ట్లు తరచుగా విస్తృత ప్రయోగాలతో కాకుండా స్పష్టమైన వ్యాపార సమస్యలతో ప్రారంభమవుతాయని సూచిస్తున్నాయి.
అంచనా మరియు డేటా విశ్లేషణ ఇప్పటికే ప్రధాన పాత్ర పోషిస్తున్న ప్రాంతాలకు బ్యాంకులు తరచుగా మెషిన్ లెర్నింగ్ని వర్తింపజేస్తాయి. మోసాన్ని గుర్తించడం మరియు క్రెడిట్ మోడలింగ్ అనేది సాధారణ ప్రారంభ పాయింట్లు ఎందుకంటే ప్రయోజనాలను కొలవడం సులభం.
మరొక పాఠం ఏమిటంటే AI స్వీకరణకు నిరంతర పెట్టుబడి అవసరం. విశ్వసనీయ నమూనాలను రూపొందించడం అనేది బలమైన డేటా గవర్నెన్స్, కంప్యూటింగ్ వనరులు మరియు నైపుణ్యం కలిగిన బృందాలపై ఆధారపడి ఉంటుంది.
పెద్ద సంస్థల కోసం, ఈ ప్రయత్నం ప్రత్యేక ఆవిష్కరణ ప్రాజెక్ట్గా కాకుండా సాధారణ సాంకేతిక ప్రణాళికలో భాగంగా మారుతోంది.
కంపెనీలు తమ AI సామర్థ్యాలను విస్తరింపజేయడం కొనసాగిస్తున్నందున, JP మోర్గాన్ వంటి సాంకేతిక బడ్జెట్లు రాబోయే సంవత్సరాల్లో ఎంటర్ప్రైజ్ వ్యయం ఎలా అభివృద్ధి చెందవచ్చనే దాని యొక్క ప్రివ్యూను అందించవచ్చు.
ఇవి కూడా చూడండి: JP మోర్గాన్ చేజ్ AI వ్యయాన్ని ప్రధాన మౌలిక సదుపాయాలుగా పరిగణిస్తుంది
పరిశ్రమ ప్రముఖుల నుండి AI మరియు పెద్ద డేటా గురించి మరింత తెలుసుకోవాలనుకుంటున్నారా? తనిఖీ చేయండిAI & బిగ్ డేటా ఎక్స్పో ఆమ్స్టర్డామ్, కాలిఫోర్నియా మరియు లండన్లో జరుగుతున్నాయి. సమగ్ర కార్యక్రమం ఇందులో భాగమే టెక్ఎక్స్ మరియు ఇతర ప్రముఖ సాంకేతిక ఈవెంట్లతో కలిసి ఉంది, క్లిక్ చేయండి ఇక్కడ మరింత సమాచారం కోసం.
AI వార్తలు ఆధారితం టెక్ఫోర్జ్ మీడియా. రాబోయే ఇతర ఎంటర్ప్రైజ్ టెక్నాలజీ ఈవెంట్లు మరియు వెబ్నార్లను అన్వేషించండి ఇక్కడ.
