আমরা সেই যুগের শেষের দিকে রয়েছি যেখানে মানুষগুলি অনুমান করবে যে কীভাবে আর্টিফিশিয়াল ইন্টালিজেন্স (এআই) সব জায়গায় পার্থক্য আনবে. AI এখন আমাদের দৈনন্দিন জীবনের একটি অবিচ্ছেদ্য অংশ, এর প্রয়োগগুলি স্মার্ট অ্যাসিস্ট্যান্ট, জালিয়াতি সনাক্তকরণ, স্বাস্থ্যসেবা গবেষণা, কৃষি, স্ব-চালিত গাড়ি এবং অন্যান্য ক্ষেত্রে দৃশ্যমান.
ফাইন্যান্সে এআই, এছাড়াও, আর ভবিষ্যতের ধারণা নয়; এটি একটি বাস্তবতা. এআই-এর ব্যবহার দ্রুত ব্যাঙ্ক, এনবিএফসি এবং অন্যান্য আর্থিক প্রতিষ্ঠানের কার্যক্রম এবং পরিষেবাগুলিকে রূপান্তরিত করছে. মার্কেটের সময় হ্রাস করা থেকে পারফর্মেন্স বাড়ানো পর্যন্ত, ফাইন্যান্সিয়াল , আর্থিক সার্ভিসে AI দ্রুত সিদ্ধান্ত গ্রহণ এবং বিনিয়োগের সুবিধা প্রদান করছে.
AI in financial services
সাম্প্রতিক বছরগুলিতে, AI আর্থিক পরিষেবা খাতে উদ্ভাবনের চালক হয়ে উঠেছে. এখানে সমস্ত ক্ষেত্রগুলি দেখুন যেখানে ফাইন্যান্সে AI-এর স্পষ্ট প্রভাব দেখা যেতে পারে –
- Security – AI has enabled financial institutions to take a significant leap forward in security and fraud detection processes. By installing AI-powered systems, institutions can now ensure that millions of transactions are processed in real-time. With built-in red flags and indicators, these systems can identify patterns, analyze spending habits, and detect and prevent fraud even before the transaction is complete.
- Customer experience – Financial institutions are now able to do away with ‘one size fits all’ solutions, thanks to AI. With big data analysis, organizations can now zero in on customer preferences more efficiently. The use of advanced AI assistants with Natural Language Processing (NLP) capabilities can establish an almost human-like understanding of customer interests. This has helped financial institutions deliver a hyper-personalized customer experience.
- Wealth management for all – With AI tools and platforms, financial institutions can now provide wealth management solutions at minimal costs. Once reserved for the rich and famous, wealth management services such as optimal portfolio diversification and tax planning are now accessible through AI-enabled robo-advisors.
- Credit assessment – Using AI, financial institutions can now quickly get data on debt repayment patterns, employment history, and other online patterns. This helps these institutions assess credits more quickly, leading to faster loan approvals and broader applicant coverage.
- Decision-making – AI in financial services has also made budgeting and forecasting processes more dynamic. AI tools can now analyze market trends, geopolitical developments and internal data in real-time. The use of AI models has enabled financial companies to get a better view of outcomes, resulting in more agile and informed decision-making.
The benefits of AI in finance have transformed the sector, making a significant impact on both internal and external affairs of financial institutions.
ফাইন্যান্সে AI টুল এবং প্রযুক্তি
বিভিন্ন AI মডেল, টুল এবং প্রযুক্তি ফাইন্যান্সে AI-এর সুবিধা প্রদানের জন্য ব্যবহার করা হয়. এখানে তাদের কিছু দেখুন –
- মেশিন লার্নিং এবং প্রেডিক্টিভ অ্যানালিসিস - মেশিন লার্নিং মডেলগুলি প্রয়োজনীয় আর্থিক কার্যক্রমের মূল অংশ, যেমন জালিয়াতি সনাক্তকরণ, ক্রেডিট স্কোরিং, পোর্টফোলিও অপটিমাইজেশন এবং ডিফল্ট প্রেডিকশন. AI টাইম সিরিজ মডেলগুলি রেকারেন্ট নিউরাল নেটওয়ার্ক (আরএনএনএস) ব্যবহার করে সিকুয়েন্সিয়াল ডেটা সেটে ভবিষ্যতের মূল্যগুলি বিশ্লেষণ এবং ভবিষ্যদ্বাণী করতে পারে. এটি স্টকের মুভমেন্ট, সুদের হার এবং লিকুইডিটির প্রয়োজনীয়তার ট্রেন্ড বিশ্লেষণ এবং পূর্বাভাসতে ব্যবহার করা হয়.
- এনএলপি - চ্যাটবট এবং ভার্চুয়াল অ্যাসিস্টেন্টের ক্রমবর্ধমান দক্ষতার ক্ষেত্রে এনএলপি-এর ব্যবহার স্পষ্ট. NLP সেন্টিমেন্ট অ্যানালিসিস এবং ট্রেডিং স্ট্র্যাটেজি তৈরি করার জন্য নিউজ এবং সোশ্যাল মিডিয়া মাইন করার জন্যও ব্যবহার করা হয়.
- Generative AI – The evident use of generative AI can be seen in customer support copilots, whether it be in email drafting or in chat responses. However, generative AI is also used in the financial sector to summarize business and market reports and create balanced datasets to detect fraud while maintaining confidentiality.
- Robotic Process Automation (RPA) – RPA has simplified labor-intensive tasks in financial operations like KYC verification, compliance reporting and reconciliations.
- Trading tools – Algorithmic and quantitative trading models use techniques like reinforcement learning and deep neural networks. These enable the models to generate trading signals, execute trades and re-optimize portfolios, all in a matter of milliseconds.
- Cloud AI platforms – Whether using AWS Financial Services Cloud for fraud detection, or the Google Cloud AI for real-time payments monitoring, cloud AI platforms are now embedded into the inner workings of most financial institutions. Many Indian banks use Azure AI for compliance and analytics purposes.
AI for smarter investments and faster decisions
From the uses and benefits of AI in finance mentioned above, it is apparent that investments and decisions are faster and smarter with AI. The financial services industry is expected to increase its AI budget from $35 billion in 2023 to $97 billion by 2027. The use of AI will indeed aid the pursuit of smarter investments and faster decisions.
- Perpetual data analysis – AI can be used to tap into live streams of market data, gaining real-time insights on stock prices, bond yields, crude and bullion prices, etc. This data can be gathered from sources such as news feeds, social media patterns, and macroeconomic indicators.
- Risk and return modelling – The real-time analysis also extends to risk and return modelling. Unlike the traditional investment approach, which rebalances the portfolio periodically, AI-driven investment management operates in real-time. Sectoral correlation with index performances and volatility indicators is continually monitored in these systems, enabling investors to make faster and more informed decisions.
- Auto-trade/auto-recommend – Investors can grant autonomy to algorithmic trading systems, which can then place trades automatically. Besides, these systems recommend trades and can also adjust your asset allocation in real time across equities, bonds, derivatives, ETFs, etc.
- Simulation – AI tools can visualize millions of ‘what-if’ scenarios for market movement in a matter of seconds. This helps investors to make real-time decisions and manage risks more efficiently. For instance, if the Rupee depreciates now, there are AI tools that can tell you how your portfolio will be affected and what you can do to hedge the risk.
Building the finances of the future
With AI in finance, there are skepticisms about data privacy and algorithmic bias. Besides, integration costs may seem high for big enterprises. But it seems certain that AI is making finance more responsive, sharper and faster in all aspects. You can see this while reaching out to Tata Capital, across its mobile app, chatbot, phone and even Alexa.
প্রায়শই জিজ্ঞাসিত প্রশ্নাবলী
জালিয়াতি সনাক্তকরণ উন্নত করার ক্ষেত্রে AI-এর অবদান সামগ্রিক. AI প্রচুর পরিমাণে ডেটা প্রক্রিয়া করতে পারে এবং এখনও প্যাটার্নে কোনও বিচ্যুতি চিহ্নিত করতে পারে. এটি সেই অসংগতিগুলি সনাক্ত করতে পারে যা সাধারণত নিয়মগুলি বাইপাস করে, মেশিন লার্নিং এবং নিউরাল নেটওয়ার্কগুলিকে ধন্যবাদ. AI টুলগুলি ডিভাইস, লোকেশন, পরিমাণ এবং সময়ের মতো একাধিক সিগন্যাল বিবেচনা করে, যা পরবর্তীতে জালিয়াতি সনাক্তকরণের ক্ষেত্রে ভুল পজিটিভ হ্রাস করে.
ভারতে AI গ্রহণ পক্ষপাত থেকে মুক্ত হতে হবে, যা ট্রেনিং ডেটা থেকে উত্তরাধিকার সূত্রে পাওয়া যেতে পারে. সুতরাং, যদিও AI আরও আর্থিক অন্তর্ভুক্তি নিয়ে আসবে বলে আশা করা হচ্ছে, তবে খারাপভাবে ডিজাইন করা টুলগুলি বৈষম্য বাড়িয়ে তুলতে পারে. এছাড়াও, AI গ্রহণ করার জন্য ডেটা গোপনীয়তা এবং সম্মতির নিয়মগুলিকে সম্মান করা উচিত, কারণ আর্থিক তথ্য অত্যন্ত সংবেদনশীল.
বিভিন্ন ভারতীয় ফিনটেক কোম্পানি AI উদ্ভাবনের বিভিন্ন দিকের সাথে জড়িত. স্কাইডো-এর মতো কোম্পানিগুলি তাদের AI-চালিত ক্রস-বর্ডার কমপ্লায়েন্স এবং পেমেন্ট সলিউশনের জন্য স্বীকৃত, যেখানে লারাওয়্যার একটি এন্ড-টু-এন্ড AI-পাওয়ার্ড ব্যাঙ্কিং প্ল্যাটফর্ম প্রদান করে. ক্যাশফ্রি রিয়েল-টাইম AI ট্রানজ্যাকশানের রিস্ক স্কোরিং প্রদান করে, যেখানে সাইনজি AI অনবোর্ডিং, ভেরিফিকেশান এবং অ্যান্টি-ফ্রড API সম্পর্কে উদ্ভাবন করেছে.
AI in finance is utilized in various areas, including fraud detection and security, credit scoring and lending decisions, investment and portfolio management, customer service and personalization, algorithmic trading, regulatory technology, and insurance claims processing, among others.
23 অক্টোবর 2025
6 মিনিট পড়ুন
পূর্ববর্তী পোস্ট
