AI کس طرح FinTech کو تبدیل کر رہا ہے۔

جیسا کہ دنیا ڈیجیٹل تبدیلی کا تجربہ کر رہی ہے، مالیاتی شعبے میں تیزی سے ارتقاء کرنے والی ٹیکنالوجیز میں سے ایک مصنوعی ذہانت (AI) ہے۔ کسی کو اس کا احساس نہیں ہوسکتا ہے، لیکن AI پہلے سے موجود ہے۔ ہماری زندگی کے مختلف پہلوؤں میں. 

حالیہ برسوں میں مالیاتی ٹیکنالوجیز میں اضافہ ہوا ہے، FinTech میں عالمی AI مارکیٹ کا تخمینہ 8 تک $2020 بلین ہے۔ 26.67 $ بلین 2026 کی طرف سے. 

اس طرح کے مواقع دستیاب ہونے کے ساتھ، یہ کوئی تعجب کی بات نہیں ہے کہ FinTech اسٹارٹ اپس میں حیران کن ترقی ہوئی ہے، کیونکہ زیادہ تر مالیاتی ایگزیکٹوز FinTech میں AI کی قدر کو سمجھنے لگے ہیں، اور 85% AI ٹیکنالوجی میں سرمایہ کاری کرنے کا ارادہ رکھتے ہیں۔. 

آئیے دیکھتے ہیں کہ کس طرح مصنوعی ذہانت مالیاتی شعبے میں ایک انقلابی تبدیلی کا باعث بن رہی ہے اور ساتھ ہی مختلف مواقع جو کہ AI بڑھتی ہوئی FinTech جگہ کے لیے فراہم کر رہا ہے۔ 

فن ٹیک کا عروج

FinTech (مالی ٹیکنالوجی) سے مراد جدید ترین ڈیجیٹل ٹیکنالوجی ہے جو مالیاتی خدمات اور بینکنگ کو بہتر بناتی ہے۔ 

1970 اور 1980 کی دہائیوں میں، بینکوں نے بینکوں میں آنے والے صارفین کے لیے خدمات کے اخراجات اٹھائے۔ اس لاگت کی وصولی کے لیے، بینکوں کو لین دین کی فیس چارج کرنے کی ضرورت ہے۔ 1980 کی دہائی میں پرسنل کمپیوٹرز کی آمد کے ساتھ، صارفین کو احساس ہوا کہ وہ بینک جانے کے بغیر اپنے کمپیوٹر پر زیادہ تر لین دین کو سنبھال سکتے ہیں۔

FinTech کا عروج اس مشین کی ایجاد سے ہے جو صارفین کے ساتھ براہ راست بات چیت کر سکتی ہے، ATM۔ غیر رابطہ عمل اور طریقہ کار کی ضرورت آخرکار مالیاتی شعبے میں انقلابی تبدیلیوں کا باعث بنی۔ 

اشتہار

بلاک چین اور اے آئی جیسی اختراعی ٹیکنالوجیز کمپنیوں کے کاروبار کرنے کے انداز میں تبدیلی کا باعث بن رہی ہیں۔ بینکنگ، ای پیمنٹس، انشورنس، اور ویلتھ مینجمنٹ سمیت تمام شعبے ڈیجیٹل تبدیلی کا تجربہ کر رہے ہیں۔ بلاک چین موسمیاتی تبدیلی سے لڑنے میں بھی مدد کرتا ہے۔.

AI اور FinTech

حالیہ برسوں میں مالیاتی ٹکنالوجی میں دلچسپی بڑھی ہے، جس سے صارفین کو اپنی نقدی کا انتظام کرنے کے کئی طریقے ملتے ہیں جو کئی سال پہلے ممکن نہیں تھے۔ 

کے مطابق ڈاکٹر یاسین روسوسکیArabesque کے شریک سی ای او، AI عالمی اثاثوں کے انتظام کو تیزی سے تبدیل کر رہا ہے، اور سرمایہ کار مارکیٹ کی معروف خدمات فراہم کرنے کے لیے AI ٹیکنالوجی کی طاقت کو بروئے کار لانے کے خواہشمند ہیں۔ زیادہ تر FinTech کمپنیاں، مثال کے طور پر، کسٹمر کیئر کے نمائندے، سیلز پیپل، اور بہت کچھ جیسے پہلوؤں کو سنبھالنے کے لیے AI سے چلنے والے چیٹ بوٹس کا استعمال کرتی ہیں۔ 

پچھلے کچھ سالوں سے، مالیاتی صنعت FinTechs کی خلل ڈالنے والی طاقت کے بارے میں گونج رہی ہے، جو صارفین کو روایتی آپشنز کے متبادل پیش کرتی ہے۔ قائم کاروبار مصنوعی ذہانت کی صلاحیت اور اہمیت کے بارے میں پہلے سے کہیں زیادہ واقف ہیں۔

اگرچہ AI ٹیکنالوجی روایتی بینکنگ کے لیے خطرہ ہو سکتی ہے، لیکن مالیاتی صنعتیں بتدریج اس خیال کو قبول کر رہی ہیں کہ، چلتے رہنے کے لیے، انہیں بغیر کسی رکاوٹ کے ڈیجیٹل تجربہ فراہم کرنا چاہیے، یہی وجہ ہے کہ موجودہ کاروباروں کے درمیان انضمام اور شراکت داری کے سودے بڑھے ہیں۔ فن ٹیک اسٹارٹ اپس۔

زیادہ تر مالیاتی شعبے ایسی ٹیکنالوجیز متعارف کروانا شروع کر رہے ہیں جو مصنوعی ذہانت کو بروئے کار لائیں گے اور خدمات کے اخراجات کو کم کریں گے، اپنے صارفین اور کلائنٹس کے لیے منفرد قدر فراہم کریں گے۔ 

اس ترقی پذیر ٹیکنالوجی کو ابتدائی طور پر اختیار کرنے والوں کو ان کاروباروں کے مقابلے میں نمایاں فائدہ حاصل ہوگا جو ان نئی ٹیکنالوجیز کو اپنانے میں ناکام رہتے ہیں، جس کے نتیجے میں طویل مدت میں اپنے حریفوں سے پیچھے پڑ جانے کا خطرہ ہوتا ہے۔

فن ٹیک میں مصنوعی ذہانت کے فوائد

فنانس انڈسٹری مصنوعی ذہانت کے ساتھ مختلف کاروباروں کو بہتر بنانے کا سلسلہ جاری رکھے ہوئے ہے، اور ہم ممکنہ طور پر خودکار نظاموں کی طرف تبدیلی کا مشاہدہ کریں گے جو صارفین کو ایک قیمتی تجربہ فراہم کرے گا۔ AI اور FinTech کا انضمام بحث کا مرکز بنتا جا رہا ہے کیونکہ AI قدر میں اضافے کے فوائد کی ایک رینج فراہم کرنے کے لیے تیار ہے۔

ان میں سے کچھ فوائد میں شامل ہیں: 

• بہتر سیکیورٹی

مالیاتی شعبے میں فراڈ ایک بڑا اور مہنگا مسئلہ رہا ہے۔ 2020 میں، صرف شناخت کی چوری کی لاگت آئے گی۔ $26 بلین، ہر شکار کے ساتھ اوسطاً $1100 کا نقصان ہوا۔جیولین حکمت عملی اور تحقیق کے مطابق۔

زیادہ تر FinTech کمپنیاں سیکورٹی کو بڑھانے کے لیے AI پر مبنی حل استعمال کر رہی ہیں۔ تاہم، مزید اپ گریڈ کی ضرورت ہے کیونکہ مجرم بھی اپنے سائبر کرائمز میں مزید نفیس ہوتے جا رہے ہیں۔ 

AI مشین لرننگ کے ذریعے ڈیٹا کی بڑی مقدار کا تجزیہ کر سکتا ہے اور FinTech کمپنیوں کو منفرد حل پیش کرنے کا موقع فراہم کر سکتا ہے۔ مشکوک رویوں کا پتہ لگانے کے قابل ہونے کی وجہ سے، AI کو دھوکہ دہی کی سرگرمیوں کی نشاندہی کرنے اور مالی دستاویزات پر کارروائی کرنے کے لیے استعمال کیا جاتا ہے۔ 

• بہتر کسٹمر سروس

پہلے، صارفین کو اپنے مقامی بینک کے عملے کے ساتھ تعلقات استوار کرنا ہوتے تھے، جو انہیں ذاتی طور پر جانیں گے اور ان کی ضروریات کو سمجھیں گے۔ تاہم، اگرچہ یہ کسٹمر سروس کا طریقہ مقامی طور پر اب بھی کام کر سکتا ہے، لیکن آج کی زیادہ گلوبلائزڈ مارکیٹ میں اسے برقرار رکھنا مشکل ہوتا جا رہا ہے۔ 

یہ وہ جگہ ہے جہاں AI آن لائن چیٹ بوٹس بنا کر زیادہ موثر ثابت ہوا ہے۔ یہ چیٹ بوٹس صارفین کے ساتھ بات چیت کرسکتے ہیں، انہیں چوبیس گھنٹے انتہائی ذاتی نوعیت کی مدد فراہم کرتے ہیں۔ 

چیٹ بوٹس سے ہونے والی عالمی بچت کے متاثر ہونے کی توقع ہے۔ 7 $ بلین 2023 کی طرف سے, مالیاتی اداروں کے پاس صارفین کے ساتھ بات چیت کے لیے ورچوئل مددگار اور مصنوعی ذہانت کا استعمال جاری رکھنے کی اچھی وجہ ہے۔

• اعلی درجے کی ادائیگی کے نظام

تاریخی طور پر، بارٹر سے لے کر مختلف تبادلے کے طریقوں تک، زیادہ مضبوط ادائیگی کے نظام کی مانگ رہی ہے، اور AI میں ادائیگی کے گیٹ ویز میں نمایاں تبدیلی لانے کی صلاحیت ہے۔ ہم بغیر کسی رکاوٹ کے ادائیگیوں کی ایک نئی دنیا کا مشاہدہ کر سکتے ہیں جو پوائنٹ آف سیل (POS) کی جگہ بھی لے سکتی ہے۔ 

FinTech ادائیگی کے نظام دو کام انجام دیتے ہیں، ادائیگیوں کو ذخیرہ کرنا اور منتقل کرنا۔ آپ ان ایپلی کیشنز کو اپنے موبائل فون پر سامان اور خدمات کے لیے براہ راست ادائیگی کرنے اور پیئر ٹو پیئر لین دین کے لیے استعمال کر سکتے ہیں۔

Zelle، جو کہ امریکہ میں بینکوں کے ذریعے بنایا گیا ایک پلیٹ فارم ہے، ادائیگیوں کو براہ راست کسٹمر کے اکاؤنٹ سے جوڑتا ہے، اور 2020 میں، ادائیگی کا حجم Venmo اور Paypal کی ادائیگی ایپ سے تقریباً دوگنا تھا۔ یہ ماڈل بڑے بینکوں کو ڈیجیٹل مارکیٹ پلیس کا حصہ بننے کی اجازت دیتا ہے۔

ایک اور اچھی مثال Amazon's Go Stores ہے، جو صارفین کو QR کوڈ کو اسکین کرنے، کسی بھی شے کو اسکین کرنے کے لیے رکے بغیر چلنے، خریداری کرنے اور واک آؤٹ کرنے کی اجازت دیتا ہے، جس سے اس عمل کو ہر ممکن حد تک رگڑ اور ہموار بنایا جاتا ہے۔

• قابل اعتماد کریڈٹ سکور 

کریڈٹ سکور کے بغیر قرض کے لیے درخواست دینا مشکل ہو سکتا ہے، اور روایتی مالیاتی ادارے اکثر ممکنہ صارفین پر غور نہیں کرتے۔ تاہم، بہت سی FinTech کمپنیاں کریڈٹ ہسٹری کے بغیر قرض کے لیے درخواست دینے کے متبادل طریقے فراہم کرتی ہیں جس کا جائزہ لینے کے لیے روایتی بینکنگ یا کریڈٹ بیورو کے لیے ہے۔ 

ان میں سے کچھ Fintech کمپنیاں مصنوعی ذہانت کا استعمال کرتے ہوئے ممکنہ قرض لینے والے کی ساکھ کی اہلیت کا جائزہ لینے کے لیے ڈیٹا نکالتی ہیں، جیسا کہ جاب پروفائلز، ویب ہسٹری، اور سوشل میڈیا سرگرمیاں، ایک نرم کریڈٹ سکور بنانے کے لیے۔

• کنٹریکٹ مینجمنٹ کے مؤثر حل 

معاہدے فنانس انڈسٹری کا ایک لازمی حصہ ہیں، اور ان معاہدوں پر نظر رکھنے کے لیے بہت زیادہ وقت درکار ہوتا ہے۔

AI آپٹیکل کریکٹر ریکگنیشن (OCR)، مشین لینگویج (ML) اور نیچرل لینگویج پروسیسنگ (NLP) کا استعمال کرکے معاہدے کے عمل کو ہموار کر سکتا ہے۔ COIN منصوبہ اس کی ایک اہم مثال ہے۔ جے پی مورگن کے ذریعہ 2017 میں شروع کیا گیا، COIN، جسے کنٹریکٹ انٹیلی جنس بھی کہا جاتا ہے، اس پر عمل درآمد کیا گیا۔ چند سیکنڈ میں 360,000 کام کے گھنٹے۔

• مالیاتی مارکیٹ کی پیشن گوئیاں 

پچھلے کچھ سالوں میں، ڈیٹا پر مبنی سرمایہ کاری کے نتائج ناقابل تردید رہے ہیں۔ 2018 میں، مقداری ہیج فنڈ انڈسٹری $1 ٹریلین کے اثاثوں پر بند ہوا۔ کمپیوٹر پر مبنی تجارتی حکمت عملیوں سے پیدا ہوتا ہے۔ لوگ شکی ہونے سے الگورتھمک، مقداری سرمایہ کاری کے طریقوں میں دلچسپی لینے لگے ہیں۔  

AI مالیاتی منڈیوں کے لیے زیادہ درست پیشین گوئیاں فراہم کرتا ہے، اور بہت سے سرمایہ کار اسے مالیاتی تجارت میں قبول کرنے لگے ہیں۔ مثال کے طور پر، وال اسٹریٹ نے AI کو قبول کیا جب مارکیٹ کے تجزیے کرتے ہیں اور AI میں جدید تحقیق کو طاقت کے لیے استعمال کیا جا رہا ہے۔ خودکار کرپٹو ٹریڈنگ. 

الگو اور کوانٹ ٹریڈنگ زیادہ درست ہے کیونکہ الگورتھم کو لائیو جانے سے پہلے دوبارہ ٹیسٹ کیا جا سکتا ہے۔ AI تیز تر بھی ہے اور جذبات کی بنیاد پر تجارتی فیصلوں کو ختم کرنے میں مدد کر سکتا ہے۔

FinTech میں AI کے کیسز استعمال کریں۔

FinTech Five by Five کی رپورٹ کے مطابق, 65% FinTech کمپنیوں کا خیال ہے کہ AI ٹیکنالوجی آنے والے سالوں میں اس شعبے کو متاثر کرے گی۔ وہ کاروبار جو مالیاتی صنعت میں مصنوعی ذہانت فراہم کرنے والے زبردست مواقع کو نظر انداز کرتے ہیں وہ اپنی کمپنی کو مستقبل میں قابل ذکر ترقی کا سامنا کرنے سے انکار کر سکتے ہیں۔

ZestFinance جیسی کمپنیاں ایسے پلیٹ فارمز بنانے کے لیے مصنوعی ذہانت کی ٹکنالوجی کا فائدہ اٹھا رہی ہیں جو FinTech کمپنیوں کو ممکنہ قرض لینے والے کی ساکھ کا جائزہ لینے کی اجازت دیتی ہیں۔ 

Payoneer اور Skrill، دو آن لائن ادائیگی کے پلیٹ فارم، ڈیٹا کا تجزیہ کرنے کے لیے AI کا بھی استعمال کرتے ہیں، جو اپ لوڈ کردہ دستاویزات میں مفت متن کو پہچان سکتے ہیں۔ 

کچھ بینک سوالات کے جوابات دینے اور مختلف بینکنگ خدمات کو استعمال کرنے کے طریقے سے متعلق ہدایات فراہم کرنے کے لیے AI سے چلنے والے چیٹ بوٹس کا استعمال کر رہے ہیں۔

AI کے استعمال سے FinTech کمپنیوں کی پیداواری صلاحیت میں اضافہ ہوتا ہے اور انسانی وسائل پر انحصار کم ہوتا ہے۔

FinTech میں AI کے چیلنجز

اگرچہ ٹیکنالوجی مالیاتی شعبے میں انقلاب برپا کر رہی ہے، فن ٹیک میں AI کا استعمال بے جا نہیں ہے۔ اس لیے، مالیاتی اداروں کو یقینی بنانا چاہیے کہ وہ ان خطرات کو سنبھالنے کے لیے اقدامات تیار کرنے کے لیے AI سسٹمز کا استعمال کرتے وقت موروثی خطرات کو جانتے ہوں۔ 

FinTech میں AI کے کچھ چیلنجز میں شامل ہیں:

• سلامتی

ہیکرز کمپنی کے نجی ڈیٹا تک رسائی حاصل کرنے اور خراب ڈیٹا جمع کرنے کے لیے AI سسٹمز کی پیچیدگی کا فائدہ اٹھانے کا فیصلہ کر سکتے ہیں۔ اس عمل کو بیڈ پوائزننگ کے نام سے جانا جاتا ہے، اور ہیکرز اس کا استعمال AI ٹیکنالوجی کے فیصلوں کو اپنے فائدے اور کمپنی کو نقصان پہنچانے کے لیے کر سکتے ہیں۔

اس لیے، کسی AI فراہم کنندہ سے رابطہ کرنے سے پہلے، اپنی کمپنی کی سیکیورٹی پالیسیوں کا جائزہ لیں اور اس بات کو یقینی بنائیں کہ یہ سروس فراہم کنندہ کے موافق ہے۔

• ریگولیٹری تعمیل

زیادہ تر مالیاتی خدمات ریگولیٹری اداروں کے قواعد اور رہنمائی کے تابع ہیں۔ مثال کے طور پر، فنانشل کنڈکٹ اتھارٹی (FCA) اور پراڈینشل ریگولیٹری اتھارٹی (PRA) برطانیہ میں مالیاتی خدمات کو منظم کرتی ہیں۔ FinTech کمپنیوں کے لیے موثر خدمات کی فراہمی کے دوران ان ریگولیٹری پالیسیوں کی تعمیل کرنا بہت مشکل ہو سکتا ہے۔

• ملازمتوں کا نقصان

آٹومیشن ملازمت کے نقصان کا باعث بن سکتی ہے۔ مثال کے طور پر، پہلے ذکر کردہ COIN پروگرام موثر AI سے چلنے والی آٹومیشن کی ایک اچھی مثال ہے، لیکن، جو لوگ پہلے کام کر رہے ہیں ان کا کیا ہوتا ہے؟ جے پی مورگن کے سی آئی او کے مطابق، اس نے ملازمین کو "اعلی قدر والی چیزوں" پر کام کرنے کی آزادی دی۔ تاہم، یہ دیکھنا باقی ہے کہ اس قسم کی آٹومیشن ملازمت کے تحفظ کو کس طرح متاثر کرے گی۔

• ڈیٹا کے تحفظ کا

AI الگورتھم تک قابل رسائی ڈیٹا کی بہت زیادہ مقدار کی وجہ سے، ادارہ اور سروس فراہم کنندہ دونوں ڈیٹا کی خلاف ورزیوں کا شکار ہیں۔ اس کے علاوہ، AI ذاتی ڈیٹا بنا سکتا ہے جو پہلے صرف مارکیٹنگ کے مقاصد کے لیے بنایا گیا تھا۔ 

پھر، ہم کہہ سکتے ہیں کہ AI ایک نعمت ہے، لیکن یہ ایک بڑے خطرے کے ساتھ بھی آتا ہے، یعنی رازداری کے لیے خطرہ۔

فنٹیک کا مستقبل

FinTech انڈسٹری حال ہی میں پھٹ گئی ہے، جس میں لاتعداد اسٹارٹ اپ اپنے مرکز میں AI کے ساتھ توسیع پذیر مصنوعات تیار کر رہے ہیں۔ جیسا کہ عام بینکنگ کے عمل کے بغیر مالیاتی لین دین کو انجام دینے کی صلاحیت میں اضافہ ہوتا ہے، ٹیکنالوجی اب لین دین پر کارروائی کرنے کے لیے یک سنگی ڈیٹا بیس پر مرکوز نہیں رہے گی۔ 

اگرچہ یہ ٹیکنالوجی عمل کو ہموار کرنے اور اختراعی حل لانے کے لیے ایک ٹول کے طور پر دلچسپ ہے، لیکن یہ اب بھی کچھ چیلنجز کا سامنا ہے کیونکہ یہ اپنے ابتدائی مراحل میں ہے۔ 

صارفین اور ملازمین کو بہتر اور زیادہ پیداواری طور پر کام کرنے کی صلاحیت فراہم کرنے کے ساتھ ساتھ AI سے چلنے والی سرمایہ کاری کے ذریعے زیادہ دانشمندی سے سرمایہ کاری کر کے جیسے کاپی ٹریڈنگمصنوعی ذہانت کی ٹیکنالوجیز نہ صرف مالیات اور انشورنس میں بلکہ عملی طور پر زندگی کے تمام شعبوں میں بہت زیادہ صلاحیت رکھتی ہیں۔ مالیاتی منصوبہ بندی اور انتظام سے لے کر آپ کے اخراجات کا بجٹ بنانے تک، مستقبل میں مالیاتی شعبے کا کوئی بھی شعبہ مصنوعی ذہانت سے اچھوتا نہیں رہے گا۔

نتیجہ

AI FinTech میں کئی مواقع پیش کرتا ہے۔ تجزیہ کاروں کا خیال ہے کہ آئندہ چند سالوں میں فنانس انڈسٹری میں مصنوعی ذہانت کا استعمال بڑھے گا۔ اگرچہ بینک ان کو خطرات کے طور پر سمجھ سکتے ہیں، ایسے کئی طریقے ہیں جن میں بینک FinTech کمپنیوں کے ساتھ شراکت داری کر سکتے ہیں تاکہ صارف کا ہموار تجربہ بنایا جا سکے۔ 

جب ہم Fintech کے مستقبل کو دیکھتے ہیں تو مختلف عوامل اختراع کے محرک ہوتے ہیں۔ FinTech کمپنیاں پیسے کے انتظام کو آسان اور بہتر مالیاتی خدمات فراہم کرنے والے کے طور پر زیادہ موثر بنانے کے لیے مصنوعات اور خدمات کی وسیع اقسام بنا رہی ہیں۔

اس مضمون کا اشتراک کریں: