ਛੋਟਾ ਜਵਾਬ: ਏਆਈ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਨਿਵੇਸ਼ ਬੈਂਕਰਾਂ ਦੀ ਥਾਂ ਨਹੀਂ ਲਵੇਗਾ, ਪਰ ਇਹ ਜੂਨੀਅਰ "ਉਤਪਾਦਨ" ਦੇ ਕੰਮ ਦਾ ਇੱਕ ਵੱਡਾ ਹਿੱਸਾ ਆਪਣੇ ਕਬਜ਼ੇ ਵਿੱਚ ਲੈ ਲਵੇਗਾ ਅਤੇ ਕੁਝ ਟੀਮਾਂ ਨੂੰ ਛਾਂਟ ਦੇਵੇਗਾ ਕਿਉਂਕਿ ਵਰਕਫਲੋ ਦੁਬਾਰਾ ਚਾਲੂ ਹੋ ਜਾਂਦੇ ਹਨ। ਜੇਕਰ ਫਰਮਾਂ ਕੰਪਲਾਇੰਸ ਰੇਲਾਂ ਅਤੇ ਏਅਰਟਾਈਟ ਆਡਿਟ ਟ੍ਰੇਲ ਦੇ ਅੰਦਰ ਔਜ਼ਾਰਾਂ ਨੂੰ ਵਾੜ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ, ਤਾਂ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਕ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਸੰਕੁਚਿਤ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ; ਜੇਕਰ ਦਬਾਅ ਹੇਠ ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਟੁੱਟ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਵੀ ਮਨੁੱਖ ਕਾਲ ਦੇ ਮਾਲਕ ਹੁੰਦੇ ਹਨ।
ਮੁੱਖ ਗੱਲਾਂ:
ਟਾਸਕ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ: ਪਹਿਲੇ ਡਰਾਫਟ, ਕੰਪਸ, ਸੰਖੇਪ, ਅਤੇ ਸਲਾਈਡ ਫਾਰਮੈਟਿੰਗ ਲਈ AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ।
ਮਨੁੱਖੀ ਫਾਇਦਾ: ਲਾਈਵ ਡੀਲਾਂ ਵਿੱਚ ਵਿਸ਼ਵਾਸ, ਗੱਲਬਾਤ, ਰਾਜਨੀਤੀ ਅਤੇ ਜਵਾਬਦੇਹੀ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਿਤ ਕਰੋ।
ਸੀਨੀਆਰਤਾ ਵਿੱਚ ਤਬਦੀਲੀ: ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਕ ਸੰਕੁਚਿਤ ਹੁੰਦੇ ਹਨ; ਸਹਿਯੋਗੀ/ਵੀਪੀ ਸਮੀਖਿਆ ਅਤੇ ਨਿਰਣੇ ਰਾਹੀਂ ਲਾਭ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਪਹਿਲਾਂ ਨਿਯੰਤਰਣ: ਆਡਿਟ ਟ੍ਰੇਲ, ਅਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾ ਦੇ ਝੰਡੇ, ਅਤੇ ਸਖ਼ਤ ਪਾਲਣਾ ਪਾਬੰਦੀਆਂ 'ਤੇ ਜ਼ੋਰ ਦਿਓ।
ਸਿਖਲਾਈ ਦਾ ਜੋਖਮ: ਜੇਕਰ ਗਰੰਟ ਵਰਕ ਗਾਇਬ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਜਾਣਬੁੱਝ ਕੇ ਅਭਿਆਸ ਲੂਪਾਂ ਨਾਲ ਅਪ੍ਰੈਂਟਿਸਸ਼ਿਪ ਨੂੰ ਦੁਬਾਰਾ ਬਣਾਓ।
ਇਸ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਤੁਸੀਂ ਜੋ ਲੇਖ ਪੜ੍ਹਨਾ ਪਸੰਦ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ:
🔗 ਕੀ ਏਆਈ ਨੇੜਲੇ ਭਵਿੱਖ ਵਿੱਚ ਰੇਡੀਓਲੋਜਿਸਟਾਂ ਦੀ ਥਾਂ ਲੈ ਲਵੇਗਾ?
ਏਆਈ-ਸਹਾਇਤਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਡਾਇਗਨੌਸਟਿਕਸ ਨਾਲ ਇਮੇਜਿੰਗ ਦਾ ਕੰਮ ਕਿਵੇਂ ਬਦਲ ਸਕਦਾ ਹੈ।.
🔗 ਕੀ ਏਆਈ ਲੇਖਾਕਾਰਾਂ ਦੀ ਥਾਂ ਲਵੇਗਾ ਜਾਂ ਭੂਮਿਕਾ ਬਦਲੇਗਾ?
ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਕੀ ਸੰਭਾਲ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਜਿੱਥੇ ਮਨੁੱਖ ਅਜੇ ਵੀ ਮਾਇਨੇ ਰੱਖਦੇ ਹਨ।.
🔗 ਕੀ ਏਆਈ ਡੇਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਕਾਂ ਦੀ ਥਾਂ ਲਵੇਗਾ: ਅਸਲ ਗੱਲਬਾਤ
AI ਕਿਹੜੇ ਕੰਮਾਂ ਨੂੰ ਬਦਲ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਕਿਹੜੇ ਨਹੀਂ ਬਦਲ ਸਕਦਾ, ਇਸ ਬਾਰੇ ਵਿਹਾਰਕ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਕੋਣ।.
🔗 ਕੀ ਏਆਈ ਵਕੀਲਾਂ ਦੀ ਥਾਂ ਲੈ ਲਵੇਗਾ? ਇੱਕ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਸਵਾਲ ਜੋ ਲੱਗਦਾ ਹੈ
ਤੇਜ਼ ਏਆਈ ਲਾਭਾਂ ਦੇ ਬਾਵਜੂਦ, ਕਾਨੂੰਨੀ ਕੰਮ ਪੂਰੀ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਦਾ ਵਿਰੋਧ ਕਿਉਂ ਕਰਦਾ ਹੈ?.
“ਕੀ AI ਨਿਵੇਸ਼ ਬੈਂਕਰਾਂ ਦੀ ਥਾਂ ਲਵੇਗਾ” ਦਾ ਛੋਟਾ ਜਵਾਬ 📌
ਏਆਈ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਨਿਵੇਸ਼ ਬੈਂਕਰਾਂ ਦੀ ਥਾਂ ਲੈਣ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਨਹੀਂ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਬੈਂਕਿੰਗ ਸਿਰਫ਼ ਆਉਟਪੁੱਟ ਪੈਦਾ ਨਹੀਂ ਕਰ ਰਹੀ ਹੈ - ਇਹ ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਜਿੱਤ ਰਹੀ ਹੈ, ਅਸਪਸ਼ਟਤਾ ਨੂੰ ਦੂਰ ਕਰ ਰਹੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਜਦੋਂ ਹਰ ਕਿਸੇ ਕੋਲ ਵੱਖੋ-ਵੱਖਰੇ ਪ੍ਰੋਤਸਾਹਨ ਅਤੇ ਚੋਣਵੀਆਂ ਯਾਦਾਂ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ ਤਾਂ ਲਾਈਨ ਤੋਂ ਪਾਰ ਸੌਦੇ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰ ਰਹੀ ਹੈ।
ਪਰ AI ਬਿਲਕੁਲ ਕਰੇਗਾ:
-
ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ, ਡਰਾਫਟਿੰਗ, ਅਤੇ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੇ ਕੰਮ ਦੇ ਵੱਡੇ ਹਿੱਸਿਆਂ ਨੂੰ ਸਵੈਚਾਲਿਤ ਕਰੋ
-
ਪਿੱਚਾਂ ਅਤੇ ਐਗਜ਼ੀਕਿਊਸ਼ਨ ਲਈ ਸਮਾਂਰੇਖਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸੰਕੁਚਿਤ ਕਰੋ
-
ਕੰਮ ਦੀਆਂ ਕੁਝ ਪਰਤਾਂ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦੇ ਮਨੁੱਖਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਘਟਾਓ।
-
ਸਬੰਧ ਹਾਰਸਪਾਵਰ + ਨਿਰਣਾ + ਵੰਡ ਵੱਲ ਮੁੱਲ ਨੂੰ ਸ਼ਿਫਟ ਕਰੋ
-
ਬੈਂਕਾਂ ਨੂੰ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਕ-ਤੋਂ-ਸਹਿਯੋਗੀ "ਅਪ੍ਰੈਂਟਿਸਸ਼ਿਪ" ਮਾਡਲ 'ਤੇ ਮੁੜ ਵਿਚਾਰ ਕਰਨ ਲਈ ਮਜਬੂਰ ਕਰੋ
ਇਸ ਲਈ ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਪੁੱਛ ਰਹੇ ਹੋ ਕਿ "ਕੀ AI ਨਿਵੇਸ਼ ਬੈਂਕਰਾਂ ਦੀ ਥਾਂ ਲਵੇਗਾ" ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਇਹ ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ ਹਾਂ/ਨਹੀਂ ਸਵਿੱਚ ਹੈ, ਤਾਂ ਸਿੱਧਾ ਜਵਾਬ ਹੈ: AI ਕੰਮਾਂ ਦੀ ਥਾਂ ਲੈਂਦਾ ਹੈ, ਪੂਰੀ ਪ੍ਰਜਾਤੀ ਦੀ ਨਹੀਂ 🧠🤖
ਜਲਦੀ ਅਸਲੀਅਤ ਦੀ ਜਾਂਚ: ਇਹ "ਕਿਸੇ ਦਿਨ" ਨਹੀਂ ਹੈ - ਇਹ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਦੇ ਗਣਿਤ ਵਿੱਚ ਹੈ 🔢
ਇਸਨੂੰ ਫਰੇਮ ਕਰਨ ਦਾ ਇੱਕ ਸਾਫ਼ ਤਰੀਕਾ: ਕਾਰਜਕਾਰੀ ਇਸ ਗੱਲ 'ਤੇ ਬਹਿਸ ਨਹੀਂ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ ਕਿ ਕੀ AI ਮਾਇਨੇ ਰੱਖਦਾ ਹੈ - ਉਹ ਇਸਦੇ ਆਲੇ-ਦੁਆਲੇ ਬਜਟ ਬਣਾ ਰਹੇ ਹਨ।
-
ਵਰਲਡ ਇਕਨਾਮਿਕ ਫੋਰਮ ਦੇ ਮਾਲਕ ਸਰਵੇਖਣ ਵਿੱਚ, 86% ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਉਮੀਦ ਹੈ ਕਿ AI + ਸੂਚਨਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਤਕਨੀਕ 2030 ਤੱਕ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੇ ਕਾਰੋਬਾਰ ਨੂੰ ਬਦਲ ਦੇਵੇਗੀ, ਅਤੇ ਇਹੀ ਕੰਮ ਢਾਂਚਾਗਤ ਪਰਿਵਰਤਨ ਦੁਆਰਾ ਚਲਾਏ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਵੱਡੇ ਪੱਧਰ 'ਤੇ ਨੌਕਰੀਆਂ ਦੇ ਚੱਕਰ (ਸਿਰਜਣਾ + ਵਿਸਥਾਪਨ) ਨੂੰ ਉਜਾਗਰ ਕਰਦਾ ਹੈ। [1]
-
ਇਸ ਦੌਰਾਨ, ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਉਤਪਾਦਕਤਾ ਖੋਜ ਦਾ ਤਰਕ ਹੈ ਕਿ ਜੇਕਰ ਸੰਗਠਨ ਸਮੇਂ ਨੂੰ ਸਫਲਤਾਪੂਰਵਕ ਦੁਬਾਰਾ ਤੈਨਾਤ ਕਰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਵਰਕਫਲੋ ਨੂੰ ਦੁਬਾਰਾ ਜੋੜਦੇ ਹਨ (ਵੱਡਾ "ਜੇ," ਪਰ ਇਹੀ ਮੁੱਦਾ ਹੈ) ਤਾਂ ਜਨਰੇਟਿਵ AI ਪ੍ਰਤੀ ਘੰਟਾ ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਭੌਤਿਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਬਦਲ ਸਕਦਾ ਹੈ। [2]
ਅਨੁਵਾਦ: ਭਾਵੇਂ "ਬੈਂਕਰ" ਗਾਇਬ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੇ, ਓਪਰੇਟਿੰਗ ਮਾਡਲ ਪਹਿਲਾਂ ਵਰਗਾ ਨਹੀਂ ਰਹੇਗਾ।
ਨਿਵੇਸ਼ ਬੈਂਕਰ ਕੀ ਕਰਦੇ ਹਨ (ਉਹ ਹਿੱਸਾ ਜੋ ਲੋਕ ਭੁੱਲ ਜਾਂਦੇ ਹਨ) 🧾📈
ਜੇਕਰ ਨਿਵੇਸ਼ ਬੈਂਕਿੰਗ ਸਿਰਫ਼ ਸਪ੍ਰੈਡਸ਼ੀਟਾਂ ਅਤੇ ਸਲਾਈਡ ਡੈੱਕ ਹੁੰਦੇ, ਤਾਂ ਇਹ ਗੱਲਬਾਤ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਖਤਮ ਹੋ ਚੁੱਕੀ ਹੁੰਦੀ। ਪਰ ਇਹ ਨੌਕਰੀ ਪੰਜ ਨੌਕਰੀਆਂ ਵਾਂਗ ਹੈ ਜੋ ਇੱਕ ਖਾਈ ਵਿੱਚ ਪਾਈਆਂ ਗਈਆਂ ਹਨ:
-
ਉਤਪਤੀ (ਕੰਮ ਲੱਭਣਾ ਅਤੇ ਜਿੱਤਣਾ)
ਰਿਸ਼ਤੇ ਬਣਾਉਣਾ, ਸਥਿਤੀ, ਸਮਾਂ, ਰਾਜਨੀਤੀ। ਥੋੜ੍ਹੀ ਜਿਹੀ ਥੈਰੇਪੀ, ਥੋੜ੍ਹੀ ਜਿਹੀ ਰਣਨੀਤੀ, ਥੋੜ੍ਹੀ ਜਿਹੀ ਸ਼ਤਰੰਜ ♟️ -
ਅਮਲ (ਸੌਦੇ ਨੂੰ ਸਾਕਾਰ ਕਰਨਾ)
ਵਕੀਲਾਂ, ਲੇਖਾਕਾਰਾਂ, ਅੰਦਰੂਨੀ ਕਮੇਟੀਆਂ, ਕਲਾਇੰਟ ਲੀਡਰਸ਼ਿਪ, ਵਿਰੋਧੀ ਧਿਰਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਤਾਲਮੇਲ... ਅਤੇ ਲਗਾਤਾਰ "ਛੋਟੇ" ਸੰਕਟ। -
ਮੁੱਲਾਂਕਣ ਅਤੇ ਬਿਰਤਾਂਤ
ਸਿਰਫ਼ ਅੰਕੜੇ ਹੀ ਨਹੀਂ - ਇੱਕ ਕਹਾਣੀ ਜੋ ਜਾਂਚ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਵੀ ਬਚੀ ਰਹਿੰਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਸੌਦਾ ਕਿਉਂ, ਹੁਣ ਕਿਉਂ, ਇਹ ਕੀਮਤ ਕਿਉਂ। -
ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਪ੍ਰਬੰਧਨ
ਸਮਾਂ-ਰੇਖਾਵਾਂ, ਡੇਟਾ ਰੂਮ, ਮਿਹਨਤ ਬੇਨਤੀਆਂ, ਹਿੱਸੇਦਾਰਾਂ ਦੀ ਦੇਖਭਾਲ। ਇਹ ਮੂਲ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਪੇਸ਼ੇਵਰ ਬਿੱਲੀਆਂ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਹੈ 🐈 -
ਜੋਖਮ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਅਤੇ ਸਾਖ ਸੰਬੰਧੀ ਨਿਰਣਾ
ਕੀ ਨਹੀਂ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ, ਓਨਾ ਹੀ ਮਾਇਨੇ ਰੱਖਦਾ ਹੈ ਜਿੰਨਾ ਕੀ ਕਰਨਾ ਹੈ। ਕਈ ਵਾਰ ਹੋਰ ਵੀ।
AI ਪੰਜਾਂ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਪੰਜਾਂ ਨੂੰ ਬਦਲਣਾ ਔਖਾ ਹੈ।.
ਨਿਵੇਸ਼ ਬੈਂਕਿੰਗ ਵਿੱਚ AI ਦਾ ਇੱਕ ਚੰਗਾ ਸੰਸਕਰਣ ਕੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ 🤝🤖
ਬੈਂਕਿੰਗ ਵਿੱਚ AI ਦਾ "ਚੰਗਾ ਸੰਸਕਰਣ" ਉਹ ਨਹੀਂ ਹੈ ਜੋ ਸਭ ਤੋਂ ਸੁੰਦਰ ਪੈਰਾਗ੍ਰਾਫ ਤਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਉਹ ਹੈ ਜੋ ਇੱਕ ਭਰੋਸੇਮੰਦ ਜੂਨੀਅਰ ਸਾਥੀ ਵਾਂਗ ਵਿਵਹਾਰ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ:
-
ਭਰਮ ਨਹੀਂ ਪਾਉਂਦਾ (ਜਾਂ ਘੱਟੋ ਘੱਟ ਅਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾ ਨੂੰ ਸਪੱਸ਼ਟ ਤੌਰ 'ਤੇ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ)
-
ਦਰਸ਼ਨ ਭਾਸ਼ਣ ਵਿੱਚ ਬਦਲੇ ਬਿਨਾਂ ਆਪਣੀਆਂ ਧਾਰਨਾਵਾਂ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਦਾ ਹੈ
-
ਇਸ ਬਾਰੇ ਸ਼ਿਕਾਇਤ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਪਾਲਣਾ ਦੀਆਂ ਸੀਮਾਵਾਂ ਦੇ ਅੰਦਰ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ।
-
ਇਕਸਾਰ ਟੈਂਪਲੇਟ ਅਤੇ ਸੰਸਕਰਣ ਨਿਯੰਤਰਣ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ (ਬੈਂਕਿੰਗ ਨੂੰ ਬੇਤਰਤੀਬਤਾ ਤੋਂ ਐਲਰਜੀ ਹੁੰਦੀ ਹੈ)
-
ਸੰਦਰਭ ਨੂੰ ਸਮਝਦਾ ਹੈ - ਸੈਕਟਰ ਗਤੀਸ਼ੀਲਤਾ, ਸੌਦੇ ਦੇ ਢਾਂਚੇ ਦੇ ਨਿਯਮ, ਗਾਹਕ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲਤਾ
-
ਇੱਕ ਆਡਿਟ ਟ੍ਰੇਲ ਰੱਖਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਕੋਈ ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਆਉਟਪੁੱਟ ਦਾ ਬਚਾਅ ਕਰ ਸਕੇ 😬
ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ: ਵਿੱਤ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਬੈਕ-ਐਂਡ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਅਤੇ ਪਾਲਣਾ ਵਰਗੀਆਂ ਥਾਵਾਂ 'ਤੇ AI (GenAI ਸਮੇਤ) ਨੂੰ ਅਪਣਾ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਸਪੱਸ਼ਟ ਤੌਰ 'ਤੇ ਧੁੰਦਲਾਪਨ, ਗੋਪਨੀਯਤਾ, ਸਾਈਬਰ ਸੁਰੱਖਿਆ ਅਤੇ ਪੱਖਪਾਤ ਵਰਗੇ ਜੋਖਮਾਂ ਨੂੰ ਬੁਲਾ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਉਹ ਤਣਾਅ ਹੀ ਸਾਰੀ ਖੇਡ ਹੈ। [3]
ਲੁਕੀ ਹੋਈ ਲੋੜ ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਹੈ। ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਸਮਾਰਟ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਜੇਕਰ ਦਬਾਅ ਹੇਠ ਇਸ 'ਤੇ ਭਰੋਸਾ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ, ਤਾਂ ਇਹ ਇੱਕ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਬਣ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਸਪੋਰਟਸ ਕਾਰ ਵਾਂਗ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਬ੍ਰੇਕ ਨਹੀਂ ਹਨ - ਮਜ਼ੇਦਾਰ ਹੈ ਜਦੋਂ ਤੱਕ ਇਹ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ।.
ਜਿੱਥੇ AI ਪਹਿਲਾਂ ਮਾਰਦਾ ਹੈ: ਬੈਂਕਿੰਗ ਦੇ "ਉਦਯੋਗਿਕ" ਹਿੱਸੇ 🏭🧠
ਸਭ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਵਿਸਥਾਪਨ ਕੰਮ ਵਿੱਚ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਕਿ ਹੈ:
-
ਉੱਚ ਵੌਲਿਊਮ
-
ਟੈਂਪਲੇਟ-ਸੰਚਾਲਿਤ
-
ਮਨੁੱਖਾਂ ਦੁਆਰਾ ਗਲਤੀ-ਸੰਭਾਵਿਤ
-
ਮਸ਼ੀਨੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਜਾਂਚ ਕਰਨਾ ਆਸਾਨ
ਤਾਂ ਹਾਂ, ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਕਲਾਸਿਕ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਕ ਦਰਦ ਧਮਾਕੇ ਵਾਲੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਹਨ।.
ਸੰਭਾਵਤ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਵੈਚਾਲਿਤ (ਜਾਂ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਸੰਕੁਚਿਤ) ਕਾਰਜ
-
ਪਹਿਲੇ-ਪਾਸ ਪਿੱਚ ਟੈਕਸਟ ਅਤੇ ਮਾਰਕੀਟ ਸੰਖੇਪ ਜਾਣਕਾਰੀ ਤਿਆਰ ਕਰਨਾ ✍️
-
ਸਟ੍ਰਕਚਰਡ ਇਨਪੁਟਸ ਤੋਂ ਕੰਪਸ ਟੇਬਲ ਬਣਾਉਣਾ
-
ਫਾਈਲਿੰਗਾਂ, ਟ੍ਰਾਂਸਕ੍ਰਿਪਟਾਂ, ਖੋਜ ਨੋਟਸ ਦਾ ਸਾਰ ਦੇਣਾ
-
ਸਲਾਈਡਾਂ ਨੂੰ ਫਾਰਮੈਟ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਬ੍ਰਾਂਡ ਨਿਯਮਾਂ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨਾ (ਅਲਵਿਦਾ, ਸਵੇਰੇ 2 ਵਜੇ ਅਲਾਈਨਮੈਂਟ ਵਾਰ) 🎯
-
ਦਿੱਤੇ ਗਏ ਮਿਹਨਤ ਨੋਟਸ ਤੋਂ ਡਰਾਫਟ CIM ਭਾਗ ਬਣਾਉਣਾ
-
ਕਈ ਮੁਲਾਂਕਣ ਦ੍ਰਿਸ਼ਾਂ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਤਿਆਰ ਕਰਨਾ
-
ਈਮੇਲਾਂ ਦਾ ਖਰੜਾ ਤਿਆਰ ਕਰਨਾ, ਸਥਿਤੀ ਅੱਪਡੇਟ, ਮੀਟਿੰਗਾਂ ਦੇ ਏਜੰਡੇ (ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਚੀਜ਼ਾਂ...)
ਮੋੜ
ਜਦੋਂ AI ਕੰਮ "ਕਰਦਾ" ਹੈ, ਤਾਂ ਵੀ ਮਨੁੱਖ:
-
ਇਸਨੂੰ ਦੇਖੋ
-
ਇਸਨੂੰ ਠੀਕ ਕਰੋ
-
ਇਸਨੂੰ ਅੰਦਰੂਨੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਬਚਾਓ
-
ਇਸਨੂੰ ਬਾਹਰੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪੇਸ਼ ਕਰੋ
ਇਸ ਲਈ ਮਿਹਨਤ ਰਚਨਾ ਤੋਂ ਸਮੀਖਿਆ, ਨਿਗਰਾਨੀ ਅਤੇ ਨਿਰਣੇ। ਜੋ ਕਿ ਸੌਖਾ ਲੱਗਦਾ ਹੈ... ਜਦੋਂ ਤੱਕ ਤੁਸੀਂ ਖੁਦ ਇਸ 'ਤੇ ਦਸਤਖਤ ਨਹੀਂ ਕਰਦੇ 😵💫
ਇੱਕ ਬਹੁਤ ਹੀ ਆਮ ਵਿਗਨੇਟ: ਰਾਤ ਦੇ 11:17 ਵਜੇ ਹਨ, ਕਲਾਇੰਟ ਸਵੇਰ ਤੱਕ "ਇੱਕ ਸਖ਼ਤ ਇਕੁਇਟੀ ਕਹਾਣੀ" ਚਾਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਕਿਸੇ ਨੂੰ ਤਿੰਨ ਅੰਦਰੂਨੀ ਹਲਕਿਆਂ ਲਈ ਤਿੰਨ ਸੰਸਕਰਣਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਇੱਕ ਠੋਸ AI ਸੈੱਟਅੱਪ ਪਹਿਲੀ-ਪਾਸ ਭਾਸ਼ਾ ਦਾ ਖਰੜਾ ਤਿਆਰ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਮਿੰਟਾਂ ਵਿੱਚ ਸਲਾਈਡ ਸਕੈਲੇਟ ਬਣਾ ਸਕਦਾ ਹੈ - ਅਤੇ ਫਿਰ ਐਸੋਸੀਏਟ/VP ਅਸਲ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ: ਤਕਨੀਕੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਹੀ ਪਰ ਵਪਾਰਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਗਲਤ ਕੀ ਹੈ ਨੂੰ ਠੀਕ ਕਰਨਾ ।
ਜਿੱਥੇ AI ਸੰਘਰਸ਼ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ: ਮਨੁੱਖੀ ਗੂੰਦ ਜੋ ਸੌਦਿਆਂ ਨੂੰ ਬੰਦ ਕਰਦਾ ਹੈ 🧩💬
ਇਹ ਅਜੀਬ ਸੱਚਾਈ ਹੈ: ਬਹੁਤ ਸਾਰਾ ਨਿਵੇਸ਼ ਬੈਂਕਿੰਗ ਮੁੱਲ ਸਮਾਜਿਕ ਅਤੇ ਸਥਿਤੀਗਤ ਹੈ। ਨਕਲੀ-ਸਮਾਜਿਕ ਨਹੀਂ - ਪਰ ਸੰਦਰਭ-ਸਮਾਜਿਕ।.
AI ਨੂੰ ਇਹਨਾਂ ਨਾਲ ਵਧੇਰੇ ਸੰਘਰਸ਼ ਕਰਨਾ ਪੈਂਦਾ ਹੈ:
-
ਕਲਾਇੰਟ ਮਨੋਵਿਗਿਆਨ: ਡਰ, ਹਉਮੈ, ਅੰਦਰੂਨੀ ਰਾਜਨੀਤੀ, ਬੋਰਡ ਗਤੀਸ਼ੀਲਤਾ
-
ਗੱਲਬਾਤ ਦੀ ਸੂਖਮਤਾ: ਕੀ ਕਿਹਾ ਗਿਆ ਹੈ ਬਨਾਮ ਕੀ ਮਤਲਬ ਹੈ
-
ਸਮੇਂ ਦੀ ਪ੍ਰਵਿਰਤੀ: ਕਦੋਂ ਧੱਕਣਾ ਹੈ, ਕਦੋਂ ਰੁਕਣਾ ਹੈ
-
ਵੱਕਾਰ-ਅਧਾਰਤ ਵਿਸ਼ਵਾਸ: "ਮੈਂ ਇਹ ਫਿਲਮ ਪਹਿਲਾਂ ਦੇਖੀ ਹੈ, ਅਜਿਹਾ ਨਾ ਕਰੋ"
-
ਪਾਬੰਦੀਆਂ (ਟੈਕਸ, ਸ਼ਾਸਨ, ਰੈਗੂਲੇਟਰੀ ਘਿਰਣਾ) ਅਧੀਨ ਰਚਨਾਤਮਕ ਢਾਂਚਾ
-
ਜਵਾਬਦੇਹੀ: ਗਾਹਕ ਇੱਕ ਅਜਿਹਾ ਇਨਸਾਨ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹਨ ਜਿਸ ਕੋਲ ਸਲਾਹ ਹੋਵੇ
ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਇੱਕ ਢਾਂਚੇ ਦਾ ਸੁਝਾਅ ਦੇ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਇੱਕ ਸੀਈਓ ਦੇ ਸਾਹਮਣੇ ਨਹੀਂ ਬੈਠ ਸਕਦਾ ਜੋ ਅੱਧਾ ਗੁੱਸੇ ਅਤੇ ਅੱਧਾ ਡਰਿਆ ਹੋਇਆ ਹੈ ਅਤੇ ਸ਼ਾਂਤੀ ਨਾਲ ਗੱਲਬਾਤ ਨੂੰ ਤਰਕਸ਼ੀਲ ਚੋਣਾਂ ਵੱਲ ਮੋੜਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਇੱਕ ਬਹੁਤ ਹੀ ਮਨੁੱਖੀ ਹੁਨਰ ਹੈ। ਜਾਦੂਈ ਨਹੀਂ - ਮਨੁੱਖੀ।.
ਤੁਲਨਾ ਸਾਰਣੀ: ਚੋਟੀ ਦੇ "AI + ਬੈਂਕਿੰਗ" ਸੈੱਟਅੱਪ (ਅਤੇ ਉਹ ਕਿਸਦੀ ਮਦਦ ਕਰਦੇ ਹਨ) 📊✨
ਇੱਥੇ ਇੱਕ ਵਿਹਾਰਕ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਕੋਣ ਹੈ - "ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ AI ਟੂਲ" ਵਿਕਰੀ ਕਾਪੀ ਨਹੀਂ, ਸਗੋਂ "ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਵਰਤੋਂ ਪੈਟਰਨ" ਵਰਗਾ।.
| ਟੂਲ / ਸੈੱਟਅੱਪ | ਦਰਸ਼ਕ | ਕੀਮਤ | ਇਹ ਕਿਉਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ |
|---|---|---|---|
| ਕੰਪਸ + ਡਰਾਫਟ ਲਈ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਕ ਸਹਿ-ਪਾਇਲਟ | ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਕ, ਸਹਿਯੋਗੀ | $-$$ | ਪਹਿਲੇ ਡਰਾਫਟ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ + ਮੂਰਖ ਗਲਤੀਆਂ ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਫਿਰ ਵੀ (ਹਮੇਸ਼ਾ) ਜਾਂਚ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ।. |
| ਬ੍ਰਾਂਡ ਗਾਰਡਰੇਲ ਦੇ ਨਾਲ ਪਿੱਚ-ਡੈੱਕ ਜਨਰੇਟਰ | ਕਵਰੇਜ ਟੀਮਾਂ | $$ | ਮੋਟੇ ਰੂਪ-ਰੇਖਾਵਾਂ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਵਰਤੋਂ ਯੋਗ ਪੰਨਿਆਂ ਵਿੱਚ ਬਦਲ ਦਿੰਦਾ ਹੈ... ਹਾਲਾਂਕਿ ਫਾਰਮੈਟਿੰਗ ਕਈ ਵਾਰ ਅਜੀਬ ਹੋ ਜਾਂਦੀ ਹੈ |
| ਡਿਲੀਜੈਂਸ ਸਮਰੀਜ਼ਰ + ਸਵਾਲ-ਜਵਾਬ ਬੋਟ | ਡੀਲ ਟੀਮਾਂ | $$-$$$ | ਪੜ੍ਹਨ ਦੇ ਸਮੇਂ ਨੂੰ ਨਾਟਕੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਘਟਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਸਿਰਫ਼ ਤਾਂ ਹੀ ਜੇਕਰ ਡੇਟਾ ਪਹੁੰਚ ਸਾਫ਼ + ਇਜਾਜ਼ਤ ਹੋਵੇ |
| ਅੰਦਰੂਨੀ ਗਿਆਨ ਖੋਜ (ਨੀਤੀਆਂ, ਉਦਾਹਰਣਾਂ) | ਹਰ ਕੋਈ | $$ | "ਅਸੀਂ ਇਹ ਪਿਛਲੀ ਵਾਰ ਕਿਵੇਂ ਕੀਤਾ?" ਦਾ ਜਵਾਬ ਲੱਭਦਾ ਹੈ - ਬਹੁਤ ਵੱਡਾ ਸਮਾਂ ਬਚਾਉਣ ਵਾਲਾ 📚 |
| ਰਿਸ਼ਤਿਆਂ ਦੀ ਸੂਝ-ਬੂਝ (ਸਿਗਨਲ, ਖਾਤਾ ਮੈਪਿੰਗ) | ਬਜ਼ੁਰਗ, ਉਤਪਤੀ | $$-$$$ | ਸਮੇਂ ਅਤੇ ਕੋਣਾਂ ਨੂੰ ਲੱਭਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ; ਅਸਲ ਰਿਸ਼ਤੇ ਦੀ ਥਾਂ ਨਹੀਂ ਲੈਂਦਾ। |
| ਪ੍ਰਵਾਨਗੀ ਵਰਕਫਲੋ + ਪਾਲਣਾ ਜਾਂਚਕਰਤਾ | ਜੋਖਮ, ਕਾਨੂੰਨੀ, ਬੈਂਕਰ | $$$ | ਸੁਰਖੀਆਂ ਬਣਨ ਵਾਲੀਆਂ ਗਲਤੀਆਂ ਨੂੰ ਰੋਕਦਾ ਹੈ। ਚੀਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਹੌਲੀ ਵੀ ਕਰਦਾ ਹੈ... ਵਿਅੰਗਾਤਮਕ ਤੌਰ 'ਤੇ 😬 |
ਹਾਂ, ਕੀਮਤ ਅਸਪਸ਼ਟ ਹੈ। ਇਹ ਜਾਣਬੁੱਝ ਕੇ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਬੈਂਕਿੰਗ ਖਰੀਦਦਾਰੀ ਆਪਣਾ ਸਮਾਨਾਂਤਰ ਬ੍ਰਹਿਮੰਡ ਹੈ।.
ਕੀ ਏਆਈ ਨਿਵੇਸ਼ ਬੈਂਕਰਾਂ ਦੀ ਥਾਂ ਲਵੇਗਾ: ਇਹ ਸੀਨੀਆਰਤਾ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ 👔🧑💻
ਇਹ ਉਹ ਥਾਂ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਗੱਲਬਾਤ ਮਸਾਲੇਦਾਰ ਹੋ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।.
ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਕ ਅਤੇ ਜੂਨੀਅਰ 😵💫
ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਜੂਨੀਅਰ ਕੰਮ ਹਨ:
-
ਡਰਾਫਟਿੰਗ
-
ਫਾਰਮੈਟਿੰਗ
-
ਅੱਪਡੇਟ ਕਰਨਾ
-
ਥੋੜ੍ਹੀਆਂ ਜਿਹੀਆਂ ਸੋਧਾਂ ਨਾਲ ਉਸੇ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਦੁਬਾਰਾ ਬਣਾਉਣਾ
AI ਇਸ ਨੂੰ ਜ਼ੋਰ ਨਾਲ ਸੰਕੁਚਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਜਿਸਦਾ ਅਰਥ ਹੈ:
-
ਇੱਕੋ ਆਉਟਪੁੱਟ ਲਈ ਘੱਟ ਜੂਨੀਅਰਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ।
-
ਬਾਕੀ ਰਹਿਣ ਵਾਲੇ ਜੂਨੀਅਰਾਂ ਤੋਂ ਉਮੀਦ ਕੀਤੀ ਜਾਵੇਗੀ ਕਿ ਉਹ ਜਲਦੀ ਹੀ ਉੱਚ ਪੱਧਰ 'ਤੇ ਕੰਮ ਕਰਨਗੇ।
-
"ਦਰਦ ਰਾਹੀਂ ਸਿੱਖਣਾ" ਮਾਡਲ ਵਿਘਨ ਪਾਉਂਦਾ ਹੈ
ਇੱਕ ਅਸਲ ਜੋਖਮ ਹੈ: ਜੇਕਰ AI ਗਰੰਟ ਵਰਕ ਨੂੰ ਹਟਾ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਜੂਨੀਅਰ ਵੀ ਦੁਹਰਾਓ ਗੁਆ ਸਕਦੇ ਹਨ ਜੋ ਸਹਿਜਤਾ ਪੈਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਸਿਰਫ਼ ਭੋਜਨ ਆਰਡਰ ਕਰਕੇ ਖਾਣਾ ਬਣਾਉਣਾ ਸਿੱਖਣਾ - ਤੁਸੀਂ ਬਚ ਜਾਓਗੇ, ਪਰ ਤੁਸੀਂ ਸ਼ੈੱਫ ਨਹੀਂ ਬਣੋਗੇ।.
ਐਸੋਸੀਏਟ ਅਤੇ ਵੀਪੀ 🧠
ਇਹ ਭੂਮਿਕਾਵਾਂ ਹੋਰ ਵੀ ਕੀਮਤੀ ਹੋ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ, ਕਿਉਂਕਿ ਉਹ:
-
ਕਲਾਇੰਟ ਦੀਆਂ ਜ਼ਰੂਰਤਾਂ ਨੂੰ ਡਿਲੀਵਰੇਬਲ ਵਿੱਚ ਅਨੁਵਾਦ ਕਰੋ
-
ਭੇਜਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਪਤਾ ਲਗਾਓ ਕਿ ਕੀ ਗਲਤ ਹੈ
-
ਹਿੱਸੇਦਾਰਾਂ ਅਤੇ ਸਮਾਂ-ਸੀਮਾਵਾਂ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕਰੋ
-
ਅਸਪਸ਼ਟਤਾ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰੋ ਅਤੇ ਕਾਲ ਕਰੋ
ਏਆਈ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਪੁਰਾਣਾ ਨਹੀਂ।.
ਐਮਡੀ ਅਤੇ ਰੇਨਮੇਕਰ ☔
ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਸੱਚਮੁੱਚ ਰਿਸ਼ਤਿਆਂ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਰਾਹੀਂ ਆਮਦਨ ਪੈਦਾ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ, ਤਾਂ AI ਤੁਹਾਡੀ ਥਾਂ ਨਹੀਂ ਲੈਂਦਾ। ਇਹ ਇਹਨਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਪਾੜਾ ਵੀ ਵਧਾ ਸਕਦਾ ਹੈ:
-
ਬੈਂਕਰ ਜੋ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਸਲਾਹ ਦੇ ਸਕਦੇ ਹਨ
-
ਬੈਂਕਰ ਜੋ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਕਰਦੇ ਹਨ
ਕਠੋਰ, ਪਰ... ਹਾਂ।.
ਨਵਾਂ ਬੈਂਕਰ ਹੁਨਰ ਸਟੈਕ (ਯਾਨੀ ਕਿ ਕਿਵੇਂ ਪਾਸੇ ਨਾ ਕੀਤਾ ਜਾਵੇ) 🧰🚀
ਜੇਕਰ AI ਤੁਹਾਡੇ ਪਲੇਟ ਤੋਂ ਦੁਹਰਾਉਣ ਵਾਲੇ ਉਤਪਾਦਨ ਨੂੰ ਹਟਾ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਜੋ ਬਚਦਾ ਹੈ ਉਹ ਹੈ ਜਿਸਦਾ ਲੋਕ ਭੁਗਤਾਨ ਕਰਦੇ ਹਨ।.
ਹੁਨਰ ਜੋ ਵਧੇਰੇ ਕੀਮਤੀ ਬਣ ਜਾਂਦੇ ਹਨ
-
ਕਲਾਇੰਟ ਬਿਰਤਾਂਤ ਨਿਰਮਾਣ: ਜਟਿਲਤਾ ਨੂੰ ਦ੍ਰਿੜਤਾ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣਾ 🎤
-
ਵਪਾਰਕ ਨਿਰਣਾ: ਕੀ ਮਾਇਨੇ ਰੱਖਦਾ ਹੈ, ਕੀ ਨਹੀਂ, ਕੀ ਜੋਖਮ ਭਰਿਆ ਹੈ
-
ਸੈਕਟਰ ਪੈਟਰਨ ਪਛਾਣ: ਅੰਕੜਿਆਂ ਦੇ ਪਿੱਛੇ "ਕਿਉਂ" ਨੂੰ ਜਾਣਨਾ
-
ਗੱਲਬਾਤ ਅਤੇ ਪ੍ਰਭਾਵ: ਅੰਦਰੂਨੀ ਅਤੇ ਬਾਹਰੀ
-
ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਲੀਡਰਸ਼ਿਪ: ਸੌਦਿਆਂ ਨੂੰ ਜਟਿਲਤਾ ਵਿੱਚੋਂ ਲੰਘਦੇ ਰੱਖਣਾ
-
ਏਆਈ ਨਿਗਰਾਨੀ: ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਪ੍ਰੇਰਿਤ ਕਰਨਾ, ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕਰਨਾ, ਤਣਾਅ-ਜਾਂਚ ਕਰਨਾ
ਅਤੇ ਹਾਂ, "AI ਵਿੱਚ ਚੰਗਾ" ਹੋਣਾ ਇੱਕ ਅਸਲੀ ਚੀਜ਼ ਬਣ ਜਾਂਦੀ ਹੈ - ਕਿਸੇ ਝਿਜਕਦੇ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਨਹੀਂ। ਹੋਰ ਵੀ: ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਇਸਨੂੰ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਨਾਲ, ਜਲਦੀ, ਅਤੇ ਟੀਮ ਨੂੰ ਸ਼ਰਮਿੰਦਾ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਵਰਤ ਸਕਦੇ ਹੋ?.
ਬੇਆਰਾਮ ਚੀਜ਼ਾਂ: ਜੋਖਮ, ਪਾਲਣਾ, ਅਤੇ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ⚠️🏛️
ਬੈਂਕਿੰਗ ਕੋਈ ਸੈਂਡਬੌਕਸ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਇਹ ਇੱਕ ਜਵਾਬਦੇਹੀ ਮਸ਼ੀਨ ਹੈ।.
ਦੋ ਬਹੁਤ ਹੀ ਅਸ਼ਲੀਲ ਹਕੀਕਤਾਂ ਗੋਦ ਲੈਣ ਦੀ ਗਤੀ ਨੂੰ ਵਧਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ:
-
ਮਾਡਲ ਜੋਖਮ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਵਿਕਲਪਿਕ ਨਹੀਂ ਹੈ।
ਬੈਂਕ ਰੈਗੂਲੇਟਰਾਂ ਕੋਲ ਮਾਡਲ ਜੋਖਮ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਦੇ ਆਲੇ-ਦੁਆਲੇ ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਤੋਂ ਉਮੀਦਾਂ ਹਨ: ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ, ਦਸਤਾਵੇਜ਼ੀਕਰਨ, ਅਤੇ ਪ੍ਰਸ਼ਾਸਨ। (ਜਨਰੇਟਿਵ ਏਆਈ ਜਾਦੂਈ ਤੌਰ 'ਤੇ ਹਾਲ ਪਾਸ ਨਹੀਂ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦਾ - ਜੇ ਕੁਝ ਵੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ ਨਿਯੰਤਰਣਾਂ ਲਈ ਬਾਰ ਵਧਾਉਂਦਾ ਹੈ।) [4] -
ਸੰਚਾਰ + ਰਿਕਾਰਡਾਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣਾ ਬਹੁਤ ਜਲਦੀ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਬ੍ਰੋਕਰ-ਡੀਲਰਾਂ ਕੋਲ SEC/FINRA ਰਿਕਾਰਡਕੀਪਿੰਗ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਦੇ ਅਧੀਨ ਕਾਰੋਬਾਰ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਸੰਚਾਰ (ਇਲੈਕਟ੍ਰਾਨਿਕ ਸੰਚਾਰ ਸਮੇਤ) ਨੂੰ ਬਰਕਰਾਰ ਰੱਖਣ ਲਈ ਸਪੱਸ਼ਟ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀਆਂ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਹ ਉਦੋਂ ਮਾਇਨੇ ਰੱਖਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਲੋਕ ਸੌਦੇ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਨੂੰ ਟੂਲਸ ਵਿੱਚ ਪੇਸਟ ਕਰਨਾ, ਡਰਾਫਟ ਤਿਆਰ ਕਰਨਾ, ਜਾਂ ਅੰਦਰੂਨੀ ਬੋਟਾਂ ਨਾਲ "ਚੈਟ ਕਰਨਾ" ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਦੇ ਹਨ। [5]
ਇਸ ਲਈ ਗੋਦ ਲੈਣਾ ਅਕਸਰ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦਾ ਹੈ: "ਹਰ ਥਾਂ AI... ਪਰ ਇਸਨੂੰ ਘੇਰਨ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਹੀ।"
ਭਵਿੱਖ ਕਿਹੋ ਜਿਹਾ ਦਿਖਦਾ ਹੈ: ਘੱਟ ਪਰਤਾਂ, ਤੇਜ਼ ਚੱਕਰ, ਵਧੇਰੇ ਮੁਹਾਰਤ 🔄💼
ਇੱਕ ਯਥਾਰਥਵਾਦੀ ਨਤੀਜਾ ਬੈਂਕਰ ਦਾ ਵਿਨਾਸ਼ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਇਹ ਬੈਂਕਰ ਰੀਟੂਲਿੰਗ ਹੈ:
-
ਲੀਨ ਡੀਲ ਟੀਮਾਂ ਜੋ ਏਆਈ ਸਿਸਟਮ ਦੁਆਰਾ ਸਮਰਥਤ ਹਨ
-
ਸੈਕਟਰ + ਉਤਪਾਦ + ਐਗਜ਼ੀਕਿਊਸ਼ਨ ਪ੍ਰਤਿਭਾ ਦੇ ਹੋਰ "ਪੌਡ"
-
ਪਿੱਚਾਂ ਅਤੇ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਤੇਜ਼ ਦੁਹਰਾਓ
-
ਵੰਡ ' ਤੇ ਵਧੇਰੇ ਜ਼ੋਰ (ਕੌਣ ਰੱਖ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਕੌਣ ਖਰੀਦਦਾਰ ਲਿਆ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਕੌਣ ਪੂੰਜੀ ਭੇਜ ਸਕਦਾ ਹੈ)
-
ਇਹਨਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਇੱਕ ਵੰਡ:
-
ਉੱਚ-ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਸਲਾਹਕਾਰੀ ਕੰਮ (ਮਨੁੱਖੀ-ਭਾਰੀ)
-
ਵੱਡੇ ਪੱਧਰ 'ਤੇ ਉਤਪਾਦਨ ਦਾ ਕੰਮ (AI-ਭਾਰੀ)
-
ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਉਮੀਦ ਕਰੋ ਕਿ ਹੋਰ ਬੁਟੀਕ ਆਪਣੇ ਭਾਰ ਤੋਂ ਵੱਧ ਕੰਮ ਕਰਨਗੇ। ਜੇਕਰ AI ਛੋਟੀਆਂ ਟੀਮਾਂ ਨੂੰ ਵੱਡੀਆਂ-ਵੱਡੀਆਂ ਉਤਪਾਦਨ ਸਮਰੱਥਾ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਵੱਖਰਾ ਕਰਨ ਵਾਲਾ ਸਬੰਧ, ਨਿਰਣਾ, ਅਤੇ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਮੁਹਾਰਤ ਬਣ ਜਾਂਦਾ ਹੈ 🥊
ਕੀ ਏਆਈ ਇਨਵੈਸਟਮੈਂਟ ਬੈਂਕਰਾਂ ਦੀ ਥਾਂ ਲਵੇਗਾ: ਸੰਖੇਪ ਸੰਸਕਰਣ 🧾✅
ਕੀ ਏਆਈ ਨਿਵੇਸ਼ ਬੈਂਕਰਾਂ ਦੀ ਥਾਂ ਲੈ ਲਵੇਗਾ। ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਨਹੀਂ। ਪਰ ਇਹ ਬੈਂਕਰ ਜੋ ਸਮਾਂ ਬਿਤਾਉਂਦੇ ਹਨ, ਉਸ ਦੇ ਇੱਕ ਵੱਡੇ ਹਿੱਸੇ ਦੀ ਥਾਂ ਲੈ ਲਵੇਗਾ, ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਜੂਨੀਅਰ ਉਤਪਾਦਨ ਦੇ ਕੰਮ ਦੀ।
ਕੀ ਚਿਪਕਦਾ ਹੈ:
-
ਰਿਸ਼ਤੇ
-
ਨਿਰਣਾ
-
ਗੱਲਬਾਤ
-
ਜਵਾਬਦੇਹੀ
-
ਮਨੁੱਖੀ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ (ਬੋਰਡ, ਹੰਕਾਰ, ਰਾਜਨੀਤੀ... ਹਾਂ) ਵਿੱਚ ਨੈਵੀਗੇਟ ਕਰਨਾ
ਕੀ ਬਦਲਾਅ:
-
ਟੀਮ ਦੇ ਆਕਾਰ
-
ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਰਸਤੇ
-
ਗਤੀ ਦੀਆਂ ਉਮੀਦਾਂ
-
"ਮੁੱਲ ਜੋੜਨਾ" ਦੀ ਪਰਿਭਾਸ਼ਾ
ਜਿੱਤਦਾ ਬੈਂਕਰ ਉਹ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਹਕੀਕਤ ਦਾ ਇੱਕ ਮਹਾਨ ਸੰਪਾਦਕ ਬਣ ਜਾਂਦਾ ਹੈ - ਹਾਰਸਪਾਵਰ ਲਈ AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਕਾਲ ਲਈ ਜਨੂੰਨੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ ਰਹਿੰਦਾ ਹੈ। ਥੋੜ੍ਹਾ ਕਾਵਿਕ, ਪਰ ਇਹ ਵੀ ਸੱਚ ਹੈ। ਪਾਵਰ ਟੂਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਵਾਂਗ: ਇਹ ਤੁਹਾਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਬੁੱਧੀਮਾਨ ਨਹੀਂ।.
ਅਕਸਰ ਪੁੱਛੇ ਜਾਂਦੇ ਸਵਾਲ
ਕੀ ਏਆਈ ਨਿਵੇਸ਼ ਬੈਂਕਰਾਂ ਦੀ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਥਾਂ ਲੈ ਲਵੇਗਾ?
ਇੱਕ ਸਾਫ਼-ਸੁਥਰੇ, ਸਿਰੇ ਤੋਂ ਅੰਤ ਤੱਕ ਸਵੀਪ ਵਿੱਚ ਨਹੀਂ। ਨਿਵੇਸ਼ ਬੈਂਕਿੰਗ ਸਿਰਫ਼ ਆਉਟਪੁੱਟ ਨਹੀਂ ਹੈ - ਇਹ ਵਿਸ਼ਵਾਸ, ਨਿਰਣਾ, ਰਾਜਨੀਤੀ, ਅਤੇ ਦਬਾਅ ਹੇਠ ਅਸਲ ਮਨੁੱਖਾਂ ਨੂੰ "ਹਾਂ" ਕਹਿਣ ਲਈ ਪ੍ਰੇਰਿਤ ਕਰਨਾ ਹੈ। AI ਕੰਮ ਦੇ ਹਿੱਸਿਆਂ ਨੂੰ ਬਦਲ ਦੇਵੇਗਾ, ਸਮਾਂ-ਸੀਮਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸੰਕੁਚਿਤ ਕਰੇਗਾ, ਅਤੇ ਕੁਝ ਪਰਤਾਂ ਨੂੰ ਸੁੰਗੜ ਦੇਵੇਗਾ, ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਜੂਨੀਅਰ ਉਤਪਾਦਨ ਵਿੱਚ। ਪਰ ਗਾਹਕ ਅਜੇ ਵੀ ਇੱਕ ਅਜਿਹਾ ਵਿਅਕਤੀ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਸਲਾਹ (ਅਤੇ ਨਤੀਜਿਆਂ) ਦਾ ਮਾਲਕ ਹੋਵੇ। 🤝
ਕਿਹੜੇ ਨਿਵੇਸ਼ ਬੈਂਕਿੰਗ ਕਾਰਜਾਂ ਨੂੰ ਪਹਿਲਾਂ ਸਵੈਚਾਲਿਤ ਕਰਨ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਹੈ?
"ਉਦਯੋਗਿਕ" ਕੰਮ ਪਹਿਲਾਂ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਹੁੰਦਾ ਹੈ: ਉੱਚ-ਵਾਲੀਅਮ, ਟੈਂਪਲੇਟ-ਸੰਚਾਲਿਤ, ਅਤੇ ਮਕੈਨੀਕਲ ਤੌਰ 'ਤੇ ਜਾਂਚ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਆਸਾਨ। ਫਸਟ-ਪਾਸ ਪਿੱਚ ਟੈਕਸਟ, ਮਾਰਕੀਟ ਸੰਖੇਪ ਜਾਣਕਾਰੀ, ਕੰਪਸ ਟੇਬਲ, ਫਾਈਲਿੰਗ/ਟ੍ਰਾਂਸਕ੍ਰਿਪਟ ਸੰਖੇਪ, ਸਲਾਈਡ ਫਾਰਮੈਟਿੰਗ, ਡਰਾਫਟ CIM ਭਾਗ, ਦ੍ਰਿਸ਼ ਰਨ, ਅਤੇ ਬੇਅੰਤ ਸਥਿਤੀ ਅਪਡੇਟਾਂ ਬਾਰੇ ਸੋਚੋ। ਮੋੜ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਕੰਮ ਕਰਨਾ ਬੰਦ ਨਹੀਂ ਕਰਦੇ - ਜਦੋਂ ਇਹ ਵਪਾਰਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਗਲਤ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਰਚਨਾ ਤੋਂ ਸਮੀਖਿਆ ਕਰਨ, ਠੀਕ ਕਰਨ ਅਤੇ ਬਚਾਅ ਕਰਨ ਵੱਲ ਬਦਲ ਜਾਂਦੇ ਹੋ।.
ਕੀ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਕ ਪੱਧਰ 'ਤੇ ਨਿਵੇਸ਼ ਬੈਂਕਰਾਂ ਦੀ ਥਾਂ ਏਆਈ ਲਵੇਗੀ?
AI ਕਲਾਸਿਕ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਕ ਦੇ ਦਰਦ ਨੂੰ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਸੰਕੁਚਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ: ਛੋਟੇ-ਛੋਟੇ ਸੁਧਾਰਾਂ ਨਾਲ ਇੱਕੋ ਮਾਡਲ ਦਾ ਖਰੜਾ ਤਿਆਰ ਕਰਨਾ, ਫਾਰਮੈਟ ਕਰਨਾ, ਅੱਪਡੇਟ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਦੁਬਾਰਾ ਬਣਾਉਣਾ। ਇਸਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਉਸੇ ਆਉਟਪੁੱਟ ਲਈ ਘੱਟ ਜੂਨੀਅਰਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਰਹਿਣ ਵਾਲਿਆਂ ਲਈ ਉੱਚ ਉਮੀਦਾਂ। ਜੋਖਮ ਸਿਖਲਾਈ ਦਾ ਹੈ: ਜੇਕਰ ਗਰੰਟ ਵਰਕ ਗਾਇਬ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਦੁਹਰਾਓ ਵੀ ਗਾਇਬ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਜੋ ਪ੍ਰਵਿਰਤੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਤੁਸੀਂ ਸਿਰਫ਼ ਕੰਮ ਨੂੰ "ਆਰਡਰ" ਕਰਕੇ ਤਿੱਖਾ ਨਹੀਂ ਬਣ ਸਕਦੇ। 😅
ਜਿਵੇਂ-ਜਿਵੇਂ ਏਆਈ ਫੈਲਦਾ ਹੈ, ਐਸੋਸੀਏਟਸ, ਵੀਪੀ ਅਤੇ ਐਮਡੀ ਦਾ ਕੀ ਹੁੰਦਾ ਹੈ?
ਐਸੋਸੀਏਟ ਅਤੇ ਵੀਪੀ ਵਧੇਰੇ ਕੀਮਤੀ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ ਕਿਉਂਕਿ ਉਹ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਕਲਾਇੰਟ ਜ਼ਰੂਰਤਾਂ ਨੂੰ ਡਿਲੀਵਰੇਬਲ ਵਿੱਚ ਬਦਲਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਕਿਸੇ ਵੀ ਚੀਜ਼ ਦੇ ਆਉਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਫੜਦੇ ਹਨ। ਉਹ ਸਮਾਂ-ਸੀਮਾਵਾਂ, ਹਿੱਸੇਦਾਰਾਂ ਅਤੇ ਅਸਪਸ਼ਟਤਾ ਦਾ ਵੀ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕਰਦੇ ਹਨ - ਉਹ ਖੇਤਰ ਜਿੱਥੇ ਏਆਈ ਅਜੇ ਵੀ ਸੰਘਰਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਐਮਡੀ ਲਈ, ਸਬੰਧ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਵਾਸ-ਅਧਾਰਤ ਉਤਪਤੀ ਦੂਰ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੀ। ਰੇਨਮੇਕਰਾਂ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਲੋਕਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਪਾੜਾ ਵਧਦਾ ਹੈ ਜੋ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਕਰਦੇ ਹਨ। ☔
ਬੈਂਕਿੰਗ ਦੇ ਉਨ੍ਹਾਂ ਹਿੱਸਿਆਂ ਨਾਲ ਏਆਈ ਕਿਉਂ ਸੰਘਰਸ਼ ਕਰਦੀ ਹੈ ਜੋ ਸੌਦੇ ਬੰਦ ਕਰਦੇ ਹਨ?
ਕਿਉਂਕਿ ਸਭ ਤੋਂ ਔਖੇ ਹਿੱਸੇ ਸਥਿਤੀਗਤ ਅਤੇ ਮਨੁੱਖੀ ਹਨ। AI ਢਾਂਚਿਆਂ ਦਾ ਸੁਝਾਅ ਦੇ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਕਲਾਇੰਟ ਮਨੋਵਿਗਿਆਨ, ਬੋਰਡ ਰਾਜਨੀਤੀ, ਗੱਲਬਾਤ ਦੀ ਸੂਖਮਤਾ, ਅਤੇ ਸਮੇਂ ਦੀ ਪ੍ਰਵਿਰਤੀ ਸਾਫ਼ ਡੇਟਾਸੈੱਟ ਨਹੀਂ ਹਨ। ਪ੍ਰਤਿਸ਼ਠਾ-ਅਧਾਰਤ ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਵੀ ਔਖਾ ਹੈ: "ਮੈਂ ਇਹ ਫਿਲਮ ਪਹਿਲਾਂ ਦੇਖੀ ਹੈ" ਅੰਸ਼ਕ ਅਨੁਭਵ ਹੈ, ਅੰਸ਼ਕ ਜਵਾਬਦੇਹੀ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਇੱਕ ਸੀਈਓ ਅੱਧਾ ਗੁੱਸੇ ਅਤੇ ਅੱਧਾ ਡਰਿਆ ਹੋਇਆ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਕਿਸੇ ਨੂੰ ਕਮਰੇ ਨੂੰ ਚਲਾਉਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ - ਸਿਰਫ਼ ਟੈਕਸਟ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਦੀ ਨਹੀਂ।.
ਬੈਂਕ ਨਿਵੇਸ਼ ਬੈਂਕਿੰਗ ਵਿੱਚ ਬਿਨਾਂ ਸੜੇ ਹੋਏ AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਿਵੇਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ?
ਇੱਕ "ਚੰਗਾ" ਸੈੱਟਅੱਪ ਇੱਕ ਭਰੋਸੇਮੰਦ ਜੂਨੀਅਰ ਸਾਥੀ ਵਾਂਗ ਵਿਵਹਾਰ ਕਰਦਾ ਹੈ: ਇਹ ਅਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਧਾਰਨਾਵਾਂ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਪਾਲਣਾ ਦੀਆਂ ਸੀਮਾਵਾਂ ਦੇ ਅੰਦਰ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਟੈਂਪਲੇਟਾਂ ਨੂੰ ਇਕਸਾਰ ਰੱਖਦਾ ਹੈ। ਓਨਾ ਹੀ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ, ਇਸਨੂੰ ਇੱਕ ਆਡਿਟ ਟ੍ਰੇਲ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਕੋਈ ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਆਉਟਪੁੱਟ ਦਾ ਬਚਾਅ ਕਰ ਸਕੇ। ਗੋਦ ਲੈਣਾ ਅਕਸਰ "ਹਰ ਜਗ੍ਹਾ AI... ਪਰ ਅੰਦਰ ਬੰਦ" ਵਰਗਾ ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ ਗੋਪਨੀਯਤਾ, ਸਾਈਬਰ ਸੁਰੱਖਿਆ, ਧੁੰਦਲਾਪਨ, ਅਤੇ ਪੱਖਪਾਤ ਦੇ ਜੋਖਮ ਸੌਦੇ ਵਾਲੇ ਦਿਨ ਅਲੋਪ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੇ। ⚠️
ਬੈਂਕਿੰਗ ਵਿੱਚ GenAI ਨਾਲ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਡੇ ਪਾਲਣਾ ਅਤੇ ਰਿਕਾਰਡ ਰੱਖਣ ਦੇ ਜੋਖਮ ਕੀ ਹਨ?
ਦੋ ਹਕੀਕਤਾਂ ਹਰ ਚੀਜ਼ ਨੂੰ ਹੌਲੀ ਕਰ ਦਿੰਦੀਆਂ ਹਨ। ਪਹਿਲਾ, ਮਾਡਲ ਜੋਖਮ ਸ਼ਾਸਨ ਵਿਕਲਪਿਕ ਨਹੀਂ ਹੈ - ਰੈਗੂਲੇਟਰ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ, ਦਸਤਾਵੇਜ਼ੀਕਰਨ ਅਤੇ ਨਿਯੰਤਰਣ ਦੀ ਉਮੀਦ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ GenAI ਇਸਨੂੰ ਘਟਾਉਣ ਦੀ ਬਜਾਏ ਬਾਰ ਨੂੰ ਵਧਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਦੂਜਾ, ਸੰਚਾਰ ਅਤੇ ਰਿਕਾਰਡ ਧਾਰਨ ਮਾਇਨੇ ਰੱਖਦੇ ਹਨ: ਜਦੋਂ ਲੋਕ ਸੌਦੇ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਨੂੰ ਟੂਲਸ ਵਿੱਚ ਪੇਸਟ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜਾਂ ਚੈਟ ਵਿੱਚ ਡਰਾਫਟ ਤਿਆਰ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਬ੍ਰੋਕਰ-ਡੀਲਰ ਸ਼ਾਸਨ ਦੇ ਅਧੀਨ ਧਾਰਨ ਅਤੇ ਨਿਗਰਾਨੀ ਸਿਰ ਦਰਦ ਪੈਦਾ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ।.
ਜੇਕਰ AI ਨਿਵੇਸ਼ ਬੈਂਕਿੰਗ ਨੂੰ ਬਦਲ ਰਿਹਾ ਹੈ ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਕੀਮਤੀ ਕਿਵੇਂ ਬਣੇ ਰਹੋਗੇ?
"ਹਾਰਸਪਾਵਰ, ਸਿਆਣਪ ਨਹੀਂ" ਬਾਰੇ ਸੋਚੋ। AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਡਰਾਫਟ ਕਰਨ, ਢਾਂਚਾ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਦੁਹਰਾਉਣ ਲਈ ਕਰੋ - ਫਿਰ ਆਪਣਾ ਮਨੁੱਖੀ ਸਮਾਂ ਬਿਰਤਾਂਤ, ਵਪਾਰਕ ਨਿਰਣੇ, ਸੈਕਟਰ ਪੈਟਰਨ ਪਛਾਣ, ਗੱਲਬਾਤ ਅਤੇ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਲੀਡਰਸ਼ਿਪ 'ਤੇ ਬਿਤਾਓ। "AI ਵਿੱਚ ਚੰਗੇ" ਹੋਣ ਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਇਸਦੀ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਨਾਲ ਨਿਗਰਾਨੀ ਕਰਨਾ: ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਪ੍ਰੇਰਿਤ ਕਰਨਾ, ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਤਣਾਅ-ਪਰੀਖਣ ਕਰਨਾ, ਅਤੇ ਤਕਨੀਕੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਹੀ ਪਰ ਵਪਾਰਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਗਲਤ ਕੀ ਹੈ ਨੂੰ ਫੜਨਾ। ਜੇਤੂ ਹਕੀਕਤ ਦੇ ਮਹਾਨ ਸੰਪਾਦਕ ਬਣ ਜਾਂਦੇ ਹਨ।.
ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਦੀ ਉਦਾਹਰਣ: ਇੱਕ AI ਪਿੱਚ-ਬੁੱਕ ਸਮੀਖਿਆ ਸਹਾਇਕ ਬਣਾਉਣਾ
ਦ੍ਰਿਸ਼
ਕਲਪਨਾ ਕਰੋ ਕਿ ਇੱਕ ਮੱਧ-ਮਾਰਕੀਟ M&A ਟੀਮ ਇੱਕ ਸੰਸਥਾਪਕ-ਮਾਲਕੀਅਤ ਵਾਲੀ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਕੰਪਨੀ ਲਈ ਪਹਿਲੇ ਦੌਰ ਦੀ ਪਿੱਚ ਤਿਆਰ ਕਰ ਰਹੀ ਹੈ। ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਕ ਨੂੰ ਵਪਾਰਕ ਕੰਪੋਜ਼ ਨੂੰ ਅਪਡੇਟ ਕਰਨਾ ਪੈਂਦਾ ਹੈ, ਹਾਲੀਆ ਸੈਕਟਰ ਖ਼ਬਰਾਂ ਦਾ ਸਾਰ ਦੇਣਾ ਪੈਂਦਾ ਹੈ, ਇੱਕ ਮੁਲਾਂਕਣ ਬਿਰਤਾਂਤ ਤਿਆਰ ਕਰਨਾ ਪੈਂਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ MD ਤੋਂ ਮੋਟੇ ਨੋਟਸ ਨੂੰ ਇੱਕ ਸਾਫ਼ 12-ਸਲਾਈਡ ਚਰਚਾ ਡੈੱਕ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣਾ ਪੈਂਦਾ ਹੈ।.
ਇਹ ਬਿਲਕੁਲ ਉਸੇ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦਾ ਕੰਮ ਹੈ ਜਿਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦਾ AI ਸੰਕੁਚਿਤ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ - ਪਰ ਐਂਡ-ਟੂ-ਐਂਡ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸਵੈਚਾਲਿਤ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦਾ।.
ਸਹੀ ਸੈੱਟਅੱਪ ਇਹ ਨਹੀਂ ਹੈ ਕਿ "ਏਆਈ ਨੂੰ ਪਿੱਚ ਬਣਾਉਣ ਦਿਓ"। ਇਹ ਹੈ: ਏਆਈ ਨੂੰ ਇੱਕ ਨਿਯੰਤਰਿਤ ਪਹਿਲੇ-ਡਰਾਫਟ ਸਹਾਇਕ ਵਜੋਂ ਵਰਤੋ, ਫਿਰ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਕ, ਸਹਿਯੋਗੀ, ਅਤੇ ਵੀਪੀ ਨੂੰ ਟੀਮ ਤੋਂ ਕੁਝ ਵੀ ਜਾਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਹਰ ਨੰਬਰ, ਸਰੋਤ ਅਤੇ ਵਪਾਰਕ ਦਾਅਵੇ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨ ਲਈ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ ਬਣਾਓ।.
ਸਹਾਇਕ ਨੂੰ ਕੀ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ
ਇੱਕ ਵਿਹਾਰਕ ਬੈਂਕਿੰਗ ਸਹਾਇਕ ਨੂੰ ਲੋੜ ਹੋਵੇਗੀ:
-
ਬੈਂਕ ਵੱਲੋਂ ਪ੍ਰਵਾਨਿਤ ਪਿੱਚ-ਬੁੱਕ ਟੈਂਪਲੇਟ ਅਤੇ ਫਾਰਮੈਟਿੰਗ ਨਿਯਮ
-
ਮਨਜ਼ੂਰਸ਼ੁਦਾ ਡੇਟਾ ਸਰੋਤਾਂ ਦੀ ਸੂਚੀ
-
ਉਸੇ ਸੈਕਟਰ ਤੋਂ ਪਿਛਲੀਆਂ ਪ੍ਰਵਾਨਿਤ ਪਿੱਚ ਉਦਾਹਰਣਾਂ
-
ਗਾਹਕ ਜਾਂ ਜਨਤਕ ਫਾਈਲਿੰਗ ਦੁਆਰਾ ਸਪਲਾਈ ਕੀਤੇ ਗਏ ਨਵੀਨਤਮ ਕੰਪਨੀ ਵਿੱਤੀ ਅੰਕੜੇ
-
ਇੱਕ ਮੌਜੂਦਾ ਕੰਪਸ ਟੇਬਲ ਜੋ ਕਿਸੇ ਮਨੁੱਖ ਦੁਆਰਾ ਬਣਾਇਆ ਜਾਂ ਚੈੱਕ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ
-
ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਕੀ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਇਸ ਬਾਰੇ ਸਪੱਸ਼ਟ ਨਿਯਮ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਮੁੱਲਾਂਕਣ ਗੁਣਜਾਂ ਦੀ ਖੋਜ ਕਰਨਾ, ਗੁਪਤ ਗਾਹਕਾਂ ਦੇ ਨਾਮ ਦੇਣਾ, ਜਾਂ ਬਿਨਾਂ ਸਰੋਤ ਵਾਲੇ ਮਾਰਕੀਟ ਦਾਅਵੇ ਕਰਨਾ।
-
ਇੱਕ ਲੋੜੀਂਦਾ ਆਡਿਟ ਟ੍ਰੇਲ ਜੋ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਹਰੇਕ ਆਉਟਪੁੱਟ ਲਈ ਕਿਹੜੇ ਇਨਪੁੱਟ ਵਰਤੇ ਗਏ ਸਨ
ਸਹਾਇਕ ਕੋਲ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਡੀਲ ਫਾਈਲਾਂ ਤੱਕ ਖੁੱਲ੍ਹੀ ਪਹੁੰਚ ਨਹੀਂ ਹੋਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਜਦੋਂ ਤੱਕ ਕਿ ਫਰਮ ਕੋਲ ਮਨਜ਼ੂਰਸ਼ੁਦਾ ਅਨੁਮਤੀਆਂ, ਧਾਰਨ ਨਿਯਮਾਂ ਅਤੇ ਪਾਲਣਾ ਨਿਯੰਤਰਣਾਂ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਨਾ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੋਵੇ।.
ਉਦਾਹਰਨ ਹਦਾਇਤ
ਪ੍ਰਵਾਨਿਤ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਐਮ ਐਂਡ ਏ ਪਿੱਚ-ਬੁੱਕ ਟੈਂਪਲੇਟ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ। ਇੱਕ ਸੰਸਥਾਪਕ-ਮਾਲਕੀਅਤ ਵਾਲੀ ਵਰਟੀਕਲ SaaS ਕੰਪਨੀ ਲਈ ਡਰਾਫਟ 3 ਤੋਂ 7 ਤੱਕ ਸਲਾਈਡ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਘੱਟ ਗਿਣਤੀ ਵਿਕਾਸ ਨਿਵੇਸ਼ 'ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ।.
ਸਿਰਫ਼ ਅੱਪਲੋਡ ਕੀਤੇ ਗਏ ਕੰਪਨੀ ਸਾਰਾਂਸ਼, ਪ੍ਰਵਾਨਿਤ ਕੰਪਸ ਟੇਬਲ, ਅਤੇ ਤਿੰਨ ਪਿਛਲੀਆਂ ਪ੍ਰਵਾਨਿਤ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਪਿੱਚ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ। ਨਵੇਂ ਵਿੱਤੀ ਅੰਕੜੇ ਨਾ ਬਣਾਓ। ਮਾਰਕੀਟ ਦਾਅਵਿਆਂ ਦਾ ਹਵਾਲਾ ਨਾ ਦਿਓ ਜਦੋਂ ਤੱਕ ਉਹ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤੀ ਸਮੱਗਰੀ ਵਿੱਚ ਦਿਖਾਈ ਨਾ ਦੇਣ। ਕਿਸੇ ਵੀ ਗੁੰਮ ਹੋਏ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਵਰਗ ਬਰੈਕਟਾਂ ਵਿੱਚ ਫਲੈਗ ਕਰੋ।.
ਹਰੇਕ ਸਲਾਈਡ ਲਈ, ਇਹ ਦਿਓ:
-
ਸਲਾਈਡ ਦਾ ਸਿਰਲੇਖ
-
ਤਿੰਨ ਤੋਂ ਪੰਜ ਬੁਲੇਟ ਪੁਆਇੰਟ
-
ਸੁਝਾਇਆ ਗਿਆ ਚਾਰਟ ਜਾਂ ਸਾਰਣੀ
-
ਸਰੋਤ ਨੋਟ
-
ਸਹਿਯੋਗੀ ਦੁਆਰਾ ਜਾਂਚਿਆ ਜਾਣ ਵਾਲਾ ਜੋਖਮ ਜਾਂ ਧਾਰਨਾ
ਆਪਣਾ ਲਹਿਜਾ ਵਪਾਰਕ, ਸੰਖੇਪ ਅਤੇ ਸੀਈਓ ਦਰਸ਼ਕਾਂ ਲਈ ਢੁਕਵਾਂ ਰੱਖੋ।.
ਇਸਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਟੈਸਟ ਕਰਨਾ ਹੈ
ਲਾਈਵ ਕੰਮ 'ਤੇ ਵਰਤਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਪੰਜ ਨਿਯੰਤਰਿਤ ਕਾਰਜਾਂ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੋ:
-
ਇਸਨੂੰ ਇੱਕ ਪ੍ਰਵਾਨਿਤ ਕੰਪਸ ਟੇਬਲ ਦਿਓ ਅਤੇ ਇੱਕ ਮੁਲਾਂਕਣ ਸਾਰਣੀ ਮੰਗੋ।.
-
ਇੱਕ ਕੁੰਜੀ ਨੰਬਰ ਹਟਾਓ ਅਤੇ ਜਾਂਚ ਕਰੋ ਕਿ ਕੀ ਇਹ ਅਨੁਮਾਨ ਲਗਾਉਣ ਦੀ ਬਜਾਏ ਪਾੜੇ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ।.
-
ਇਸਨੂੰ ਸਿਰਫ਼ ਸਪਲਾਈ ਕੀਤੇ ਸਰੋਤਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਇੱਕ ਮਾਰਕੀਟ ਸੰਖੇਪ ਜਾਣਕਾਰੀ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਲਈ ਕਹੋ।.
-
ਇਸਦੇ ਸਲਾਈਡ ਸਿਰਲੇਖਾਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਪਿਛਲੇ ਪ੍ਰਵਾਨਿਤ ਡੈੱਕ ਨਾਲ ਕਰੋ।.
-
ਕਿਸੇ ਐਸੋਸੀਏਟ ਨੂੰ ਹਰੇਕ ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਸਵੀਕਾਰ, ਸੰਪਾਦਿਤ, ਅਸਵੀਕਾਰ, ਜਾਂ ਵਧਾਇਆ ਗਿਆ ਵਜੋਂ ਚਿੰਨ੍ਹਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਕਹੋ।.
ਇੱਕ ਚੰਗਾ ਆਉਟਪੁੱਟ ਕਹਿੰਦਾ ਹੈ: "ਏਆਰਆਰ ਵਾਧਾ [ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤੀ ਸਮੱਗਰੀ ਤੋਂ ਗੁੰਮ ਹੈ], ਇਸ ਲਈ ਇਸ ਬਿੰਦੂ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕੀਤੀ ਜਾਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ।"
ਇੱਕ ਮਾੜਾ ਆਉਟਪੁੱਟ ਕਹਿੰਦਾ ਹੈ: "ਕੰਪਨੀ 35% ਦੀ ਦਰ ਨਾਲ ARR ਵਧਾ ਰਹੀ ਹੈ" ਜਦੋਂ ਕਿ ਉਹ ਅੰਕੜਾ ਕਦੇ ਸਪਲਾਈ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ। ਇਹ ਬੈਂਕਿੰਗ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਨੁਕਸਾਨ ਰਹਿਤ ਗਲਤੀ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਸਾੜ ਦਿੱਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।.
ਨਤੀਜਾ
ਵਰਕਫਲੋ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਅਤੇ ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਪੰਜ ਨਮੂਨਾ ਪਿੱਚ-ਬੁੱਕ ਕਾਰਜਾਂ ਦੇ ਸਮੇਂ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਉਦਾਹਰਣ ਵਜੋਂ ਨਤੀਜਾ:
-
ਫਸਟ-ਪਾਸ ਸਲਾਈਡ ਡਰਾਫਟਿੰਗ 4 ਘੰਟੇ 30 ਮਿੰਟ ਤੋਂ ਘਟ ਕੇ 1 ਘੰਟਾ 15 ਮਿੰਟ ਰਹਿ ਗਈ।.
-
ਫਾਰਮੈਟਿੰਗ ਸੁਧਾਰ 23 ਦਸਤੀ ਸੁਧਾਰਾਂ ਤੋਂ ਘਟਾ ਕੇ 7 ਦਸਤੀ ਸੁਧਾਰਾਂ ਤੱਕ ਕਰ ਦਿੱਤੇ ਗਏ ਹਨ।.
-
ਐਸੋਸੀਏਟ ਸਮੀਖਿਆ ਸਮਾਂ 1 ਘੰਟਾ 40 ਮਿੰਟ ਤੋਂ ਘਟਾ ਕੇ 55 ਮਿੰਟ ਕਰ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ।.
-
ਟੈਸਟ ਦੌਰਾਨ ਦੋ ਅਸਮਰਥਿਤ ਦਾਅਵੇ ਫੜੇ ਗਏ ਕਿਉਂਕਿ ਸਹਾਇਕ ਨੇ ਪਾੜੇ ਨੂੰ ਭਰਨ ਦੀ ਬਜਾਏ ਗੁੰਮ ਸਰੋਤ ਸਮੱਗਰੀ ਨੂੰ ਫਲੈਗ ਕੀਤਾ।.
-
ਅੰਤਿਮ ਪ੍ਰਵਾਨਗੀ ਲਈ ਅਜੇ ਵੀ 100% ਸਲਾਈਡਾਂ 'ਤੇ ਮਨੁੱਖੀ ਸਮੀਖਿਆ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ।.
ਇਸਦਾ ਮਤਲਬ ਇਹ ਨਹੀਂ ਹੈ ਕਿ ਸਹਾਇਕ ਨੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਕ ਨੂੰ "ਬਦਲ" ਦਿੱਤਾ। ਇਸਨੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਕ ਦੇ ਕੰਮ ਨੂੰ ਖਾਲੀ-ਪੰਨੇ ਦੇ ਉਤਪਾਦਨ ਤੋਂ ਸਰੋਤ ਜਾਂਚ, ਵਪਾਰਕ ਸੰਪਾਦਨ ਅਤੇ ਅਪਵਾਦ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਵਿੱਚ ਬਦਲ ਦਿੱਤਾ।.
ਕੀ ਗਲਤ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ?
ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਡਾ ਖ਼ਤਰਾ ਝੂਠਾ ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਹੈ। ਇੱਕ ਸਲਾਈਡ ਜੋ ਪਾਲਿਸ਼ ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦੀ ਹੈ, ਵਿੱਚ ਅਜੇ ਵੀ ਇੱਕ ਗਲਤ ਧਾਰਨਾ, ਪੁਰਾਣਾ ਡੇਟਾ, ਜਾਂ ਇੱਕ ਦਾਅਵਾ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜਿਸਨੂੰ ਕਲਾਇੰਟ ਨਫ਼ਰਤ ਕਰੇਗਾ।.
ਆਮ ਗਲਤੀਆਂ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ:
-
ਸਹਾਇਕ ਨੂੰ ਗੈਰ-ਮਨਜ਼ੂਰਸ਼ੁਦਾ ਸਰੋਤਾਂ ਤੋਂ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਦੇਣਾ
-
"ਇਸ ਪਿੱਚ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਓ" ਵਰਗੇ ਵਿਆਪਕ ਸਵਾਲ ਪੁੱਛਣਾ
-
ਜਨਤਕ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਗੁਪਤ ਸੌਦੇ ਦੀ ਸਮੱਗਰੀ ਤੋਂ ਵੱਖ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਅਸਫਲਤਾ
-
ਨੰਬਰਾਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ AI-ਤਿਆਰ ਮੁੱਲਾਂਕਣ ਭਾਸ਼ਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ
-
ਵਰਜਨ ਕੰਟਰੋਲ ਛੱਡ ਰਿਹਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਆਉਟਪੁੱਟ "ਸਹੀ ਦਿਖ ਰਿਹਾ ਹੈ"
-
ਸਿਰਫ਼ ਗਤੀ ਨੂੰ ਮਾਪਣਾ, ਗਲਤੀ ਦਰਾਂ ਜਾਂ ਸਮੀਖਿਆ ਗੁਣਵੱਤਾ ਨੂੰ ਨਹੀਂ
ਸਭ ਤੋਂ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਨਿਯਮ ਸਰਲ ਹੈ: AI ਖਰੜਾ ਤਿਆਰ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਤੁਲਨਾ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਸੰਖੇਪ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਫਲੈਗ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਮਨੁੱਖ ਅਜੇ ਵੀ ਸਲਾਹ ਨੂੰ ਮਨਜ਼ੂਰੀ ਦਿੰਦੇ ਹਨ, ਬਚਾਅ ਕਰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਮਾਲਕ ਹੁੰਦੇ ਹਨ।.
ਵਿਹਾਰਕ ਉਪਾਅ
ਨਿਵੇਸ਼ ਬੈਂਕਿੰਗ ਲਈ, ਜੇਤੂ AI ਵਰਕਫਲੋ ਇੱਕ ਡੱਬੇ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਜਾਦੂਈ ਬੈਂਕਰ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਇਹ ਸਪੱਸ਼ਟ ਇਨਪੁਟਸ, ਸਖ਼ਤ ਅਨੁਮਤੀਆਂ, ਮਨੁੱਖੀ ਸਮੀਖਿਆ, ਅਤੇ ਮਾਪਣਯੋਗ ਗੁਣਵੱਤਾ ਜਾਂਚਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਸਖ਼ਤੀ ਨਾਲ ਨਿਯੰਤਰਿਤ ਜੂਨੀਅਰ ਉਤਪਾਦਨ ਪਰਤ ਹੈ। ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਵਰਤਿਆ ਜਾਣ 'ਤੇ, ਇਹ ਘੰਟਿਆਂ ਦੀ ਬਚਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਲਾਪਰਵਾਹੀ ਨਾਲ ਵਰਤਿਆ ਜਾਣ 'ਤੇ, ਇਹ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਮਹਿੰਗੀਆਂ ਗਲਤੀਆਂ ਪੈਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ।.
ਅਕਸਰ ਪੁੱਛੇ ਜਾਂਦੇ ਸਵਾਲ
ਕੀ ਏਆਈ ਨਿਵੇਸ਼ ਬੈਂਕਰਾਂ ਦੀ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਥਾਂ ਲੈ ਲਵੇਗਾ?
ਇੱਕ ਸਾਫ਼-ਸੁਥਰੇ, ਸਿਰੇ ਤੋਂ ਅੰਤ ਤੱਕ ਸਵੀਪ ਵਿੱਚ ਨਹੀਂ। ਨਿਵੇਸ਼ ਬੈਂਕਿੰਗ ਸਿਰਫ਼ ਆਉਟਪੁੱਟ ਨਹੀਂ ਹੈ - ਇਹ ਵਿਸ਼ਵਾਸ, ਨਿਰਣਾ, ਰਾਜਨੀਤੀ, ਅਤੇ ਦਬਾਅ ਹੇਠ ਅਸਲ ਮਨੁੱਖਾਂ ਨੂੰ "ਹਾਂ" ਕਹਿਣ ਲਈ ਪ੍ਰੇਰਿਤ ਕਰਨਾ ਹੈ। AI ਕੰਮ ਦੇ ਹਿੱਸਿਆਂ ਨੂੰ ਬਦਲ ਦੇਵੇਗਾ, ਸਮਾਂ-ਸੀਮਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸੰਕੁਚਿਤ ਕਰੇਗਾ, ਅਤੇ ਕੁਝ ਪਰਤਾਂ ਨੂੰ ਸੁੰਗੜ ਦੇਵੇਗਾ, ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਜੂਨੀਅਰ ਉਤਪਾਦਨ ਵਿੱਚ। ਪਰ ਗਾਹਕ ਅਜੇ ਵੀ ਇੱਕ ਅਜਿਹਾ ਵਿਅਕਤੀ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਸਲਾਹ (ਅਤੇ ਨਤੀਜਿਆਂ) ਦਾ ਮਾਲਕ ਹੋਵੇ। 🤝
ਕਿਹੜੇ ਨਿਵੇਸ਼ ਬੈਂਕਿੰਗ ਕਾਰਜਾਂ ਨੂੰ ਪਹਿਲਾਂ ਸਵੈਚਾਲਿਤ ਕਰਨ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਹੈ?
"ਉਦਯੋਗਿਕ" ਕੰਮ ਪਹਿਲਾਂ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਹੁੰਦਾ ਹੈ: ਉੱਚ-ਵਾਲੀਅਮ, ਟੈਂਪਲੇਟ-ਸੰਚਾਲਿਤ, ਅਤੇ ਮਕੈਨੀਕਲ ਤੌਰ 'ਤੇ ਜਾਂਚ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਆਸਾਨ। ਫਸਟ-ਪਾਸ ਪਿੱਚ ਟੈਕਸਟ, ਮਾਰਕੀਟ ਸੰਖੇਪ ਜਾਣਕਾਰੀ, ਕੰਪਸ ਟੇਬਲ, ਫਾਈਲਿੰਗ/ਟ੍ਰਾਂਸਕ੍ਰਿਪਟ ਸੰਖੇਪ, ਸਲਾਈਡ ਫਾਰਮੈਟਿੰਗ, ਡਰਾਫਟ CIM ਭਾਗ, ਦ੍ਰਿਸ਼ ਰਨ, ਅਤੇ ਬੇਅੰਤ ਸਥਿਤੀ ਅਪਡੇਟਾਂ ਬਾਰੇ ਸੋਚੋ। ਮੋੜ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਕੰਮ ਕਰਨਾ ਬੰਦ ਨਹੀਂ ਕਰਦੇ - ਜਦੋਂ ਇਹ ਵਪਾਰਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਗਲਤ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਰਚਨਾ ਤੋਂ ਸਮੀਖਿਆ ਕਰਨ, ਠੀਕ ਕਰਨ ਅਤੇ ਬਚਾਅ ਕਰਨ ਵੱਲ ਬਦਲ ਜਾਂਦੇ ਹੋ।.
ਕੀ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਕ ਪੱਧਰ 'ਤੇ ਨਿਵੇਸ਼ ਬੈਂਕਰਾਂ ਦੀ ਥਾਂ ਏਆਈ ਲਵੇਗੀ?
AI ਕਲਾਸਿਕ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਕ ਦੇ ਦਰਦ ਨੂੰ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਸੰਕੁਚਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ: ਛੋਟੇ-ਛੋਟੇ ਸੁਧਾਰਾਂ ਨਾਲ ਇੱਕੋ ਮਾਡਲ ਦਾ ਖਰੜਾ ਤਿਆਰ ਕਰਨਾ, ਫਾਰਮੈਟ ਕਰਨਾ, ਅੱਪਡੇਟ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਦੁਬਾਰਾ ਬਣਾਉਣਾ। ਇਸਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਉਸੇ ਆਉਟਪੁੱਟ ਲਈ ਘੱਟ ਜੂਨੀਅਰਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਰਹਿਣ ਵਾਲਿਆਂ ਲਈ ਉੱਚ ਉਮੀਦਾਂ। ਜੋਖਮ ਸਿਖਲਾਈ ਦਾ ਹੈ: ਜੇਕਰ ਗਰੰਟ ਵਰਕ ਗਾਇਬ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਦੁਹਰਾਓ ਵੀ ਗਾਇਬ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਜੋ ਪ੍ਰਵਿਰਤੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਤੁਸੀਂ ਸਿਰਫ਼ ਕੰਮ ਨੂੰ "ਆਰਡਰ" ਕਰਕੇ ਤਿੱਖਾ ਨਹੀਂ ਬਣ ਸਕਦੇ। 😅
ਜਿਵੇਂ-ਜਿਵੇਂ ਏਆਈ ਫੈਲਦਾ ਹੈ, ਐਸੋਸੀਏਟਸ, ਵੀਪੀ ਅਤੇ ਐਮਡੀ ਦਾ ਕੀ ਹੁੰਦਾ ਹੈ?
ਐਸੋਸੀਏਟ ਅਤੇ ਵੀਪੀ ਵਧੇਰੇ ਕੀਮਤੀ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ ਕਿਉਂਕਿ ਉਹ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਕਲਾਇੰਟ ਜ਼ਰੂਰਤਾਂ ਨੂੰ ਡਿਲੀਵਰੇਬਲ ਵਿੱਚ ਬਦਲਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਕਿਸੇ ਵੀ ਚੀਜ਼ ਦੇ ਆਉਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਫੜਦੇ ਹਨ। ਉਹ ਸਮਾਂ-ਸੀਮਾਵਾਂ, ਹਿੱਸੇਦਾਰਾਂ ਅਤੇ ਅਸਪਸ਼ਟਤਾ ਦਾ ਵੀ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕਰਦੇ ਹਨ - ਉਹ ਖੇਤਰ ਜਿੱਥੇ ਏਆਈ ਅਜੇ ਵੀ ਸੰਘਰਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਐਮਡੀ ਲਈ, ਸਬੰਧ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਵਾਸ-ਅਧਾਰਤ ਉਤਪਤੀ ਦੂਰ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੀ। ਰੇਨਮੇਕਰਾਂ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਲੋਕਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਪਾੜਾ ਵਧਦਾ ਹੈ ਜੋ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਕਰਦੇ ਹਨ। ☔
ਬੈਂਕਿੰਗ ਦੇ ਉਨ੍ਹਾਂ ਹਿੱਸਿਆਂ ਨਾਲ ਏਆਈ ਕਿਉਂ ਸੰਘਰਸ਼ ਕਰਦੀ ਹੈ ਜੋ ਸੌਦੇ ਬੰਦ ਕਰਦੇ ਹਨ?
ਕਿਉਂਕਿ ਸਭ ਤੋਂ ਔਖੇ ਹਿੱਸੇ ਸਥਿਤੀਗਤ ਅਤੇ ਮਨੁੱਖੀ ਹਨ। AI ਢਾਂਚਿਆਂ ਦਾ ਸੁਝਾਅ ਦੇ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਕਲਾਇੰਟ ਮਨੋਵਿਗਿਆਨ, ਬੋਰਡ ਰਾਜਨੀਤੀ, ਗੱਲਬਾਤ ਦੀ ਸੂਖਮਤਾ, ਅਤੇ ਸਮੇਂ ਦੀ ਪ੍ਰਵਿਰਤੀ ਸਾਫ਼ ਡੇਟਾਸੈੱਟ ਨਹੀਂ ਹਨ। ਪ੍ਰਤਿਸ਼ਠਾ-ਅਧਾਰਤ ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਵੀ ਔਖਾ ਹੈ: "ਮੈਂ ਇਹ ਫਿਲਮ ਪਹਿਲਾਂ ਦੇਖੀ ਹੈ" ਅੰਸ਼ਕ ਅਨੁਭਵ ਹੈ, ਅੰਸ਼ਕ ਜਵਾਬਦੇਹੀ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਇੱਕ ਸੀਈਓ ਅੱਧਾ ਗੁੱਸੇ ਅਤੇ ਅੱਧਾ ਡਰਿਆ ਹੋਇਆ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਕਿਸੇ ਨੂੰ ਕਮਰੇ ਨੂੰ ਚਲਾਉਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ - ਸਿਰਫ਼ ਟੈਕਸਟ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਦੀ ਨਹੀਂ।.
ਬੈਂਕ ਨਿਵੇਸ਼ ਬੈਂਕਿੰਗ ਵਿੱਚ ਬਿਨਾਂ ਸੜੇ ਹੋਏ AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਿਵੇਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ?
ਇੱਕ "ਚੰਗਾ" ਸੈੱਟਅੱਪ ਇੱਕ ਭਰੋਸੇਮੰਦ ਜੂਨੀਅਰ ਸਾਥੀ ਵਾਂਗ ਵਿਵਹਾਰ ਕਰਦਾ ਹੈ: ਇਹ ਅਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਧਾਰਨਾਵਾਂ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਪਾਲਣਾ ਦੀਆਂ ਸੀਮਾਵਾਂ ਦੇ ਅੰਦਰ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਟੈਂਪਲੇਟਾਂ ਨੂੰ ਇਕਸਾਰ ਰੱਖਦਾ ਹੈ। ਓਨਾ ਹੀ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ, ਇਸਨੂੰ ਇੱਕ ਆਡਿਟ ਟ੍ਰੇਲ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਕੋਈ ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਆਉਟਪੁੱਟ ਦਾ ਬਚਾਅ ਕਰ ਸਕੇ। ਗੋਦ ਲੈਣਾ ਅਕਸਰ "ਹਰ ਜਗ੍ਹਾ AI... ਪਰ ਅੰਦਰ ਬੰਦ" ਵਰਗਾ ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ ਗੋਪਨੀਯਤਾ, ਸਾਈਬਰ ਸੁਰੱਖਿਆ, ਧੁੰਦਲਾਪਨ, ਅਤੇ ਪੱਖਪਾਤ ਦੇ ਜੋਖਮ ਸੌਦੇ ਵਾਲੇ ਦਿਨ ਅਲੋਪ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੇ। ⚠️
ਬੈਂਕਿੰਗ ਵਿੱਚ GenAI ਨਾਲ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਡੇ ਪਾਲਣਾ ਅਤੇ ਰਿਕਾਰਡ ਰੱਖਣ ਦੇ ਜੋਖਮ ਕੀ ਹਨ?
ਦੋ ਹਕੀਕਤਾਂ ਹਰ ਚੀਜ਼ ਨੂੰ ਹੌਲੀ ਕਰ ਦਿੰਦੀਆਂ ਹਨ। ਪਹਿਲਾ, ਮਾਡਲ ਜੋਖਮ ਸ਼ਾਸਨ ਵਿਕਲਪਿਕ ਨਹੀਂ ਹੈ - ਰੈਗੂਲੇਟਰ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ, ਦਸਤਾਵੇਜ਼ੀਕਰਨ ਅਤੇ ਨਿਯੰਤਰਣ ਦੀ ਉਮੀਦ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ GenAI ਇਸਨੂੰ ਘਟਾਉਣ ਦੀ ਬਜਾਏ ਬਾਰ ਨੂੰ ਵਧਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਦੂਜਾ, ਸੰਚਾਰ ਅਤੇ ਰਿਕਾਰਡ ਧਾਰਨ ਮਾਇਨੇ ਰੱਖਦੇ ਹਨ: ਜਦੋਂ ਲੋਕ ਸੌਦੇ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਨੂੰ ਟੂਲਸ ਵਿੱਚ ਪੇਸਟ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜਾਂ ਚੈਟ ਵਿੱਚ ਡਰਾਫਟ ਤਿਆਰ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਬ੍ਰੋਕਰ-ਡੀਲਰ ਸ਼ਾਸਨ ਦੇ ਅਧੀਨ ਧਾਰਨ ਅਤੇ ਨਿਗਰਾਨੀ ਸਿਰ ਦਰਦ ਪੈਦਾ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ।.
ਜੇਕਰ AI ਨਿਵੇਸ਼ ਬੈਂਕਿੰਗ ਨੂੰ ਬਦਲ ਰਿਹਾ ਹੈ ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਕੀਮਤੀ ਕਿਵੇਂ ਬਣੇ ਰਹੋਗੇ?
"ਹਾਰਸਪਾਵਰ, ਸਿਆਣਪ ਨਹੀਂ" ਬਾਰੇ ਸੋਚੋ। AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਡਰਾਫਟ, ਢਾਂਚਾ ਅਤੇ ਦੁਹਰਾਓ ਲਈ ਕਰੋ - ਫਿਰ ਆਪਣਾ ਮਨੁੱਖੀ ਸਮਾਂ ਬਿਰਤਾਂਤ, ਵਪਾਰਕ ਨਿਰਣੇ, ਸੈਕਟਰ ਪੈਟਰਨ ਪਛਾਣ, ਗੱਲਬਾਤ ਅਤੇ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਲੀਡਰਸ਼ਿਪ 'ਤੇ ਬਿਤਾਓ। "AI ਵਿੱਚ ਚੰਗੇ" ਹੋਣ ਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਇਸਦੀ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਨਾਲ ਨਿਗਰਾਨੀ ਕਰਨਾ: ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਪ੍ਰੇਰਿਤ ਕਰਨਾ, ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਤਣਾਅ-ਪਰੀਖਣ ਕਰਨਾ, ਅਤੇ ਤਕਨੀਕੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਹੀ ਪਰ ਵਪਾਰਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਗਲਤ ਕੀ ਹੈ ਨੂੰ ਫੜਨਾ। ਜੇਤੂ ਹਕੀਕਤ ਦੇ ਮਹਾਨ ਸੰਪਾਦਕ ਬਣ ਜਾਂਦੇ ਹਨ। 🧠🤖
ਹਵਾਲੇ
[1] ਵਿਸ਼ਵ ਆਰਥਿਕ ਫੋਰਮ - ਨੌਕਰੀਆਂ ਦਾ ਭਵਿੱਖ ਰਿਪੋਰਟ 2025 (ਡਾਈਜੈਸਟ)
[2] ਮੈਕਿੰਸੀ ਗਲੋਬਲ ਇੰਸਟੀਚਿਊਟ - ਜਨਰੇਟਿਵ ਏਆਈ ਦੀ ਆਰਥਿਕ ਸੰਭਾਵਨਾ: ਅਗਲੀ ਉਤਪਾਦਕਤਾ ਸਰਹੱਦ
[3] ਅੰਤਰਰਾਸ਼ਟਰੀ ਬੰਦੋਬਸਤਾਂ ਲਈ ਬੈਂਕ - ਬੁੱਧੀਮਾਨ ਵਿੱਤੀ ਪ੍ਰਣਾਲੀ: ਏਆਈ ਵਿੱਤ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਬਦਲ ਰਿਹਾ ਹੈ (ਬੀਆਈਐਸ ਵਰਕਿੰਗ ਪੇਪਰ ਨੰਬਰ 1194, ਪੀਡੀਐਫ)
[4] ਫੈਡਰਲ ਰਿਜ਼ਰਵ - ਮਾਡਲ ਜੋਖਮ ਪ੍ਰਬੰਧਨ 'ਤੇ ਸੁਪਰਵਾਈਜ਼ਰੀ ਗਾਈਡੈਂਸ (ਐਸਆਰ 11-7), ਪੀਡੀਐਫ
[5] ਫਿਨਰਾ - ਕਿਤਾਬਾਂ ਅਤੇ ਰਿਕਾਰਡ (ਐਸਈਸੀ ਐਕਸਚੇਂਜ ਐਕਟ ਨਿਯਮ 17a-4 ਇਲੈਕਟ੍ਰਾਨਿਕ ਸੰਚਾਰ ਧਾਰਨ ਸਮੇਤ)