यह लेख कैपिटल वन द्वारा प्रस्तुत किया गया है। प्रेम नटराजन, जिन्होंने अमेज़न में एलेक्सा एआई संगठन का नेतृत्व किया, ने एक अपरंपरागत कदम उठाया: वे एक बैंक में मुख्य वैज्ञानिक बने। यह कोई सामान्य बैंक नहीं है: कैपिटल वन, एक वित्तीय संस्थान जो 100 मिलियन से अधिक ग्राहकों की सेवा करता है, आम अमेरिकियों को उनके वित्तीय जीवन का प्रबंधन करने में मदद करता है। नटराजन के लिए, जो DARPA-वित्त पोषित अनुसंधान और शिक्षा जगत के अनुभवी हैं और जिन्होंने मशीन लर्निंग को कार्य-विशिष्ट अनुप्रयोगों से फाउंडेशन मॉडल तक विकसित होते देखा है, तर्क स्पष्ट था। एआई अनुसंधान और तैनाती में कुछ सबसे दिलचस्प प्रगति बड़ी टेक कंपनियों के क्षैतिज प्लेटफार्मों से वित्त जैसे उद्योग ऊर्ध्वाधरों की ओर स्थानांतरित हो रही थी, जहां सबसे जटिल समस्याएं केवल मॉडल बनाना नहीं हैं, बल्कि वास्तविक दुनिया के ग्राहक समस्याओं, प्रासंगिक व्यावसायिक ज्ञान, सतत सीखने और सटीकता और गोपनीयता के लिए अविश्वसनीय रूप से उच्च मानक के तहत एआई को काम करना है।
यही वह चीज़ है जिसने कैपिटल वन को ऐसा करने के लिए सही जगह बनाया। दशकों से, कंपनी को उद्योग में सबसे अधिक डेटा- और एनालिटिक्स-संचालित वित्तीय संस्थानों में से एक माना जाता रहा है। इसका व्यवसाय मॉडल शुरू से ही ग्राहकों के लिए वित्तीय उत्पादों को वैयक्तिकृत करने के लिए डेटा और प्रौद्योगिकी के उपयोग पर बनाया गया था। एक दशक पहले, कैपिटल वन ने क्लाउड पर पूरी तरह से दांव लगाया और अपने डेटा इकोसिस्टम का पुनर्निर्माण किया, जिससे डेटा, कंप्यूट और एआई और मशीन लर्निंग प्रयोग के लिए एक एकीकृत वातावरण तैयार हुआ। आज, इसका आधुनिक बुनियादी ढांचा, शासन के प्रति अनुशासित दृष्टिकोण और प्रतिभा का गहरा पूल वह नींव बनाता है जो इसे उद्यम एआई में अग्रणी बनने की अनुमति देता है।
तो, एक बैंक को मुख्य वैज्ञानिक की आवश्यकता क्यों है? इसका उत्तर वित्तीय सेवाओं में एआई के बारे में एक मौलिक गलत धारणा में निहित है। अधिकांश वित्तीय संस्थान अभी भी एआई को तैनात करने की एक तकनीक के रूप में देखते हैं - नवीनतम बड़े भाषा मॉडल का लाभ उठाना, एपीआई के माध्यम से इसे तैनात करना और मौजूदा वर्कफ़्लो में एकीकृत करना - न कि एक वैज्ञानिक अनुशासन के रूप में। कैपिटल वन कुछ अलग कर रहा है: वास्तविक दुनिया की ग्राहक समस्याओं को हल करने और प्रभावशाली एआई समाधानों का आविष्कार करने के लिए एक वैज्ञानिक समुदाय और अनुसंधान संगठन का निर्माण करना जो अभी तक मौजूद नहीं हैं। जबकि व्यापक रूप से उपलब्ध फाउंडेशन मॉडल सामान्य कार्यों को संभाल सकते हैं, वे अभी तक कई डोमेन-विशिष्ट चुनौतियों को हल नहीं कर सकते हैं, जैसे कि अरबों लेन-देन में वास्तविक समय में धोखाधड़ी का पता लगाना, या अत्याधुनिक संवादी उपकरण प्रदान करना ताकि ग्राहक जब चाहें, जैसे चाहें और जहां चाहें बातचीत कर सकें।
एआई को विश्वसनीय, स्केलेबल और अच्छी तरह से शासित बनाने की ये चुनौतियां मूल अनुसंधान और वैज्ञानिक नवाचार की मांग करती हैं जो ग्राहकों की जरूरतों को पूरा करने के लिए वास्तविक दुनिया के अनुप्रयोगों का निर्माण करने के लिए व्यवसाय में वापस भेज दी जाती हैं। बैंक लोगों के वित्त से निपट रहे हैं, इसलिए एआई के मामले में इसे सही करने के लिए एक अविश्वसनीय रूप से उच्च मानक है। उदाहरण के लिए, धोखाधड़ी को लें। एक छोटी सी धोखाधड़ी की घटना भी कुछ ग्राहकों पर विनाशकारी प्रभाव डाल सकती है। सबसे अच्छे धोखाधड़ी मॉडल और प्लेटफॉर्म उस समय में धोखाधड़ी का पता लगा सकते हैं और उसे कम करने में मदद कर सकते हैं जो किसी को अपना कार्ड टैप करने में लगता है, जो ग्राहकों और उनकी वित्तीय जानकारी को सटीकता और गति से सुरक्षित रखने के लिए बुनियादी आवश्यकता है।
कैपिटल वन में, एआई बनाने का दृष्टिकोण ग्राहकों को उन तरीकों से मूल्य प्रदान करना है जो पहले कभी संभव नहीं थे, उनके वित्तीय जीवन में सुधार करना और उन्हें उन सेवाओं के साथ मिलना जिनकी उन्हें वास्तव में आवश्यकता है। यह फोकस, विशाल पैमाने और विश्व स्तरीय जोखिम प्रबंधन आवश्यकताओं के साथ मिलकर, वैज्ञानिक समस्याओं को कठिन और उतना ही महत्वपूर्ण बनाता है जितना कि अधिकांश बड़ी टेक प्रयोगशालाओं में पाया जाता है। कैपिटल वन का एआई अनुसंधान और नवाचार का दृष्टिकोण उस चीज़ से शुरू होता है जिसे नटराजन 'गंतव्य-पश्चात सोच' कहते हैं। यह पूछने के बजाय कि वर्तमान तकनीक से क्या संभव है, टीम उस ग्राहक अनुभव की कल्पना करती है जो वे देना चाहते हैं - शायद एक कार खरीदार जो लंबे दिन काम करता है और केवल रात 10 बजे विकल्पों पर शोध कर सकता है, या एक ग्राहक जो अप्रत्याशित खर्च का सामना कर रहा है और तत्काल, वैयक्तिकृत मार्गदर्शन की आवश्यकता है - और फिर वहां पहुंचने के लिए आवश्यक वैज्ञानिक सफलताओं की पहचान करने के लिए पीछे की ओर काम करती है। यह सुनिश्चित करता है कि जब समस्याएं हल हो जाती हैं, तो प्रभाव मूल रूप से गारंटीकृत होता है, क्योंकि टीम ने पहले ही पहचान लिया है कि ग्राहकों के जीवन में एक ठोस अंतर क्या लाएगा।
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