ਭਾਰਤ ਦੇ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਡੇ ਐਸੇਟ ਮੈਨੇਜਰ, SBI Funds Management, ਨੇ ਆਪਣੇ ਕੰਮਕਾਜ, ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਇਨਵੈਸਟਮੈਂਟ ਰਿਸਰਚ ਅਤੇ ਰੈਗੂਲੇਟਰੀ ਕੰਪਲਾਇੰਸ ਵਿੱਚ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ (AI) ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕੀਤਾ ਹੈ। ਕੰਪਨੀ ਨੇ ਇੱਕ ਅੰਦਰੂਨੀ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਹੈ ਜੋ ਟ੍ਰਾਂਜ਼ੈਕਸ਼ਨ ਅਤੇ ਕਮਿਊਨੀਕੇਸ਼ਨ ਡਾਟਾ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਕੇ ਸੰਭਾਵੀ ਇਨਸਾਈਡਰ ਟਰੇਡਿੰਗ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਏਗਾ।
AI ਨਾਲ ਨਿਗਰਾਨੀ ਅਤੇ ਰਿਸਰਚ
SBI Funds Management, ਜੋ ਕਿ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਅਧੀਨ ਸੰਪਤੀਆਂ (AUM) ਦੇ ਹਿਸਾਬ ਨਾਲ ਭਾਰਤ ਦਾ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਡਾ ਮਿਊਚਲ ਫੰਡ ਹਾਊਸ ਹੈ, ਆਪਣੇ ਮੁੱਖ ਵਿੱਤੀ ਕੰਮਕਾਜ ਨੂੰ ਆਧੁਨਿਕ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ (AI) ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਵਧਾ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਕੰਪਨੀ AI ਨੂੰ ਪੋਰਟਫੋਲੀਓ ਰਿਸਰਚ, ਨਿਵੇਸ਼ਕ ਸੇਵਾਵਾਂ ਅਤੇ ਰੈਗੂਲੇਟਰੀ ਕੰਪਲਾਇੰਸ ਵਰਗੇ ਕੰਮਾਂ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰ ਰਹੀ ਹੈ, ਇਸ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਨੂੰ ਪ੍ਰਯੋਗਾਤਮਕ ਵਰਤੋਂ ਤੋਂ ਰੋਜ਼ਾਨਾ ਦੇ ਕੰਮਕਾਜ ਦਾ ਇੱਕ ਕੇਂਦਰੀ ਹਿੱਸਾ ਬਣਾ ਰਹੀ ਹੈ।
ਇਸ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਪੁਸ਼ ਦੇ ਅੰਦਰ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਇੱਕ ਪ੍ਰੋਪਰਾਈਟਰੀ ਇਨਸਾਈਡਰ ਟਰੇਡਿੰਗ ਨਿਗਰਾਨੀ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਹੈ। ਦੋ ਸਾਲਾਂ ਤੋਂ ਵੱਧ ਸਮੇਂ ਵਿੱਚ ਅੰਦਰੂਨੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਿਕਸਤ, ਇਹ ਸਿਸਟਮ ਬਾਜ਼ਾਰ ਦੀਆਂ ਸੰਭਾਵੀ ਅਨਿਯਮਿਤਤਾਵਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਲਈ ਟ੍ਰਾਂਜ਼ੈਕਸ਼ਨ ਰਿਕਾਰਡ ਅਤੇ ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਦੇ ਸੰਚਾਰ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਈਮੇਲਾਂ ਅਤੇ ਚੈਟਾਂ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ, ਦੇ ਪੈਟਰਨ ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਨੂੰ ਵਰਤਮਾਨ ਵਿੱਚ ਫਾਲਸ ਪਾਜ਼ਿਟਿਵ ਨੂੰ ਫਿਲਟਰ ਕਰਨ ਲਈ ਮਨੁੱਖੀ ਦਖਲ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ, ਇਹ ਅੰਦਰੂਨੀ ਕੰਪਲਾਇੰਸ ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਪ੍ਰੋਐਕਟਿਵ ਪਹੁੰਚ ਵੱਲ ਇੱਕ ਬਦਲਾਅ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਨਿਵੇਸ਼ ਦੇ ਪੱਖ 'ਤੇ, ਕੰਪਨੀ ਨੇ ਆਪਣੇ ਰਿਸਰਚ ਟੂਲ, NEO, ਨੂੰ ਅਪਗ੍ਰੇਡ ਕੀਤਾ ਹੈ। ਇਹ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਵਿੱਤੀ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਕ ਰਿਪੋਰਟਾਂ ਅਤੇ ਕਮਾਈ ਕਾਲ ਟ੍ਰਾਂਸਕ੍ਰਿਪਟਾਂ, ਦੀ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਲਈ AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਸੈਂਟੀਮੈਂਟ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਲਾਗੂ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਨਿਵੇਸ਼ ਟੀਮ ਨੂੰ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਦੀ ਟਿੱਪਣੀ ਵਿੱਚ ਬਦਲਾਅ ਨੂੰ ਵਧੇਰੇ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨਾਲ ਟਰੈਕ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਇਹ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਮਿਲਦੀ ਹੈ ਕਿ ਸੰਭਾਵੀ ਬਦਲਾਅ ਪੋਰਟਫੋਲੀਓ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਗਾਹਕ ਸੇਵਾ ਅਤੇ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚਾ
ਐਸੇਟ ਮੈਨੇਜਰ ਪ੍ਰਚੂਨ ਨਿਵੇਸ਼ਕਾਂ ਲਈ ਡਿਜੀਟਲ ਸਾਧਨਾਂ 'ਤੇ ਵੀ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਿਤ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਆਪਣੇ InvestApp ਰਾਹੀਂ। ਕੰਪਨੀ ਦੇ ਪ੍ਰਾਇਮਰੀ ਗਾਹਕ-ਸਾਹਮਣੇ ਵਾਲੇ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਦੇ ਤੌਰ 'ਤੇ, ਐਪ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਟ੍ਰਾਂਜ਼ੈਕਸ਼ਨ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਅਤੇ ਪੋਰਟਫੋਲੀਓ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਨਾਲ ਸਹਾਇਤਾ ਕਰਨ ਲਈ AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਸਵੈਚਲਿਤ ਨਿਵੇਸ਼ ਸਿਫਾਰਸ਼ਾਂ ਵੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਇਹ ਪਹਿਲਕਦਮੀਆਂ ਇੱਕ ਕੇਂਦਰੀਕ੍ਰਿਤ ਡਾਟਾ ਲੇਕ ਦੁਆਰਾ ਸਮਰਥਿਤ ਹਨ, ਜੋ ਕਿ ਕੰਪਨੀ ਦੇ AI ਮਾਡਲਾਂ ਲਈ ਬੁਨਿਆਦ ਵਜੋਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਵਿਭਾਗਾਂ ਵਿੱਚ ਡਾਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰਕੇ, ਕੰਪਨੀ ਜੋਖਮ ਮੁਲਾਂਕਣ ਅਤੇ ਰੈਗੂਲੇਟਰੀ ਰਿਪੋਰਟਿੰਗ ਵਿੱਚ ਇਕਸਾਰਤਾ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਕੰਪਨੀ ਦੀ ਅਗਵਾਈ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ, ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਵਿੱਚ ਇਹ ਨਿਵੇਸ਼ ਸਖ਼ਤ ਡਾਟਾ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਆ ਪ੍ਰੋਟੋਕਾਲਾਂ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਦੇਣ ਦੇ ਨਾਲ ਸੰਤੁਲਿਤ ਹਨ।
ਐਸੇਟ ਮੈਨੇਜਰਾਂ ਲਈ ਰਣਨੀਤਕ ਸੰਦਰਭ
ਨਿਵੇਸ਼ਕਾਂ ਲਈ, ਮਿਊਚਲ ਫੰਡ ਸੈਕਟਰ ਵਿੱਚ AI ਦਾ ਏਕੀਕਰਨ ਇੱਕ ਮਿਆਰੀ ਰੁਝਾਨ ਬਣ ਰਿਹਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਕੰਪਨੀਆਂ ਵਧ ਰਹੇ ਟ੍ਰਾਂਜ਼ੈਕਸ਼ਨ ਵਾਲੀਅਮ ਅਤੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਕੰਪਲਾਇੰਸ ਲੋੜਾਂ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ। ਭਾਰਤੀ ਬਾਜ਼ਾਰ ਵਿੱਚ, SEBI ਵਰਗੀਆਂ ਰੈਗੂਲੇਟਰੀ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਡਾਟਾ-ਆਧਾਰਿਤ ਨਿਗਰਾਨੀ 'ਤੇ ਆਪਣਾ ਧਿਆਨ ਵਧਾ ਰਹੀਆਂ ਹਨ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਵੱਡੇ ਐਸੇਟ ਮੈਨੇਜਰਾਂ ਲਈ ਸਵੈਚਾਲਿਤ ਨਿਗਰਾਨੀ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਨੂੰ ਅਪਣਾਉਣਾ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੋ ਗਿਆ ਹੈ। ਇਨ੍ਹਾਂ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਦੀ ਸਫਲਤਾ ਸੰਭਵ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਵੈਚਾਲਿਤ ਰਿਪੋਰਟਾਂ ਵਿੱਚ ਗਲਤੀ ਦਰਾਂ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣ ਅਤੇ ਡਾਟਾ ਗੁੰਝਲਤਾ ਵਧਣ 'ਤੇ ਨਿਰਵਿਘਨ ਸਿਸਟਮ ਏਕੀਕਰਨ ਨੂੰ ਬਣਾਈ ਰੱਖਣ ਦੀ ਕੰਪਨੀ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰੇਗੀ। ਨਿਵੇਸ਼ਕਾਂ 'ਤੇ ਨਜ਼ਰ ਰੱਖ ਸਕਦੇ ਹਨ ਕਿ ਇਹ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਖਰਚੇ ਕੰਪਨੀ ਦੇ ਲਾਗਤ-ਆਮਦਨ ਅਨੁਪਾਤ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਕੀ ਇਹ ਸਾਧਨ ਅਗਲੀਆਂ ਤਿਮਾਹੀਆਂ ਵਿੱਚ ਪੋਰਟਫੋਲੀਓ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਅਤੇ ਜੋਖਮ ਘਟਾਉਣ ਵਿੱਚ ਲਗਾਤਾਰ ਸੁਧਾਰਾਂ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਯੋਗਦਾਨ ਪਾਉਂਦੇ ਹਨ।