आंकड़ों से लेकर फैसलों तक: कैसे एलएसईजी बड़े पैमाने पर भरोसेमंद AI का विस्तार कर रहा है

यदि आपने कभी सोचा है कि एक प्रमुख वैश्विक वित्तीय बाजार कंपनी वास्तव में AI को पायलट लैब में JUST नहीं, बल्कि हजारों कर्मचारियों पर काम करने के लिए कैसे डालती है तो LSEG (London Stock Exchange Group) एक उपयोगी केस स्टडी प्रदान करता है। OpenAI के साथ साझेदारी करके, एलएसईजी AI टूल को रोल आउट कर रहा है जो अनुसंधान और अंतर्दृष्टि को तेज करते हैं, software रिलीज़ चक्रों को कम करते हैं और 4,000 कर्मचारियों को उनके दैनिक कार्य में एआई-संचालित समर्थन देते हैं। यह लेख इस बात से गुजरता है कि LSEG क्या कर रही है, क्यों ट्रस्ट अपने दृष्टिकोण में इतना मायने रखता है, और अन्य संगठन इससे क्या सीख सकते हैं।

एलएसईजी कौन है और यह क्यों महत्वपूर्ण है

एलएसईजी दुनिया के सबसे बड़े वित्तीय बाजारों के बुनियादी ढांचे और डेटा प्रदाताओं में से एक है। इसके ग्राहक - बैंक, निवेशक, विश्लेषक और ट्रेडिंग फर्म - तेज, सटीक जानकारी पर निर्भर करते हैं। यह LSEG को एक दिलचस्प उदाहरण बनाता हैः उपभोक्ता कंपनियों के विपरीत, यह त्रुटियों, भ्रम या अस्पष्ट डेटा उत्पत्ति का जोखिम नहीं उठा सकता है। Any AI इसे तैनात करने के लिए विश्वसनीयता के लिए उच्च बार को पूरा करना होगा।

यही कारण है कि OpenAI के साथ साझेदारी उल्लेखनीय है. एलएसईजी पक्ष पर chatbots के साथ प्रयोग नहीं कर रहा है। यह AI को मुख्य उत्पादों और आंतरिक वर्कफ़्लोज़ में एकीकृत करता है, जिसमें "विश्वसनीय AI" सिस्टम को स्केलिंग करने पर स्पष्ट रूप से ध्यान केंद्रित किया जाता है जो कर्मचारी और ग्राहक भरोसा कर सकते हैं।

एलएसईजी वास्तव में OpenAI के साथ क्या कर रहा है

यह सहयोग कई व्यावहारिक क्षेत्रों को कवर करता हैः

बाजार के आंकड़ों से त्वरित अंतर्दृष्टि। एलएसईजी वित्तीय डेटा, समाचार और अनुसंधान की भारी मात्रा का प्रबंधन करता है। OpenAI के मॉडल का उपयोग करते हुए, कंपनी उपयोगकर्ताओं को प्रासंगिक अंतर्दृष्टि को अधिक तेज़ी से सतह पर लाने में मदद कर सकती है, दस्तावेजों और डेटा फीड में दफन उत्तर खोजने में लगने वाले समय को कम करती है। फाइलिंग या समाचार अभिलेखागारों के माध्यम से मैन्युअल रूप से खुदाई करने के बजाय, उपयोगकर्ता प्रश्न पूछ सकते हैं और त्वरित प्रतिक्रिया प्राप्त कर सकते हैं।

त्वरित सामग्री और कार्यप्रवाह। AI एलएसईजी टीमों को आंतरिक रूप से जानकारी तैयार करने, सारांशित करने और संसाधित करने में मदद करता है। इसका मतलब है कि विश्लेषकों और संचालन कर्मचारियों ने दोहराए जाने वाले कार्यों पर कम समय व्यतीत किया और निर्णय-भारी काम पर अधिक समय बिताया।

रिलीज़ चक्रों को कम करना। साझेदारी यह भी छूती है कि एलएसईजी software कैसे बनाता है। एआई-असिस्टेड डेवलपमेंट के साथ, कंपनी तेजी से रिलीज़ चक्र की रिपोर्ट करती है - जिसका अर्थ है कि नई सुविधाएं और अपडेट ग्राहकों तक जल्दी पहुंचते हैं। एक ऐसी कंपनी के लिए जहां उत्पाद की गति सीधे ग्राहक संतुष्टि को प्रभावित करती है, यह एक सार्थक परिचालन जीत है।

4,000 कर्मचारियों को सशक्त बनाना। AI को विशेषज्ञों की एक छोटी टीम तक सीमित करने के बजाय, एलएसईजी ने संगठन भर में लगभग 4,000 कर्मचारियों के हाथों में AI उपकरण रखे हैं। यह व्यापक रोलआउट रणनीति का एक महत्वपूर्ण हिस्सा हैः मूल्य अलग-अलग प्रयोगों से नहीं बल्कि विभागों में दैनिक उपयोग से आता है।

क्यों "विश्वसनीय AI" केंद्रीय विषय है

वाक्यांश LSEG जोर देता है AI पर भरोसा कर रहे हैं, और वित्तीय सेवाओं में कि JUST विपणन भाषा नहीं है यह एक आवश्यकता है.

वित्तीय डेटा सटीक, पता लगाने योग्य और समय पर होना चाहिए। एक AI प्रणाली जो संख्या का आविष्कार करती है या उद्धरण को गलत बताती है वह वास्तविक नुकसान पहुंचा सकती है। एलएसईजी का दृष्टिकोण अपने स्वयं के डेटा परिसंपत्तियों पर निर्भर करता हैः एलएसएजी की सामग्री और डेटा सेट में AI आउटपुट को ग्राउंड करके, कंपनी का उद्देश्य यह सुनिश्चित करना है कि प्रतिक्रियाएं केवल सामान्य मॉडल ज्ञान के बजाय विश्वसनीय स्रोतों में निहित हैं।

एक शासन आयाम भी है। विनियमित उद्योगों में कंपनियों को यह स्पष्ट करने की आवश्यकता होती है कि मॉडल का उपयोग कैसे किया जाता है, वे किस डेटा तक पहुंचते हैं और आउटपुट की समीक्षा कैसे की जाती है। OpenAI जैसे प्रमुख प्रदाता के साथ काम करना और लूप में मानव पर्यवेक्षण रखने से एलएसईजी उन अपेक्षाओं को पूरा करने में मदद करता है जबकि अभी भी तेजी से आगे बढ़ रहा है।

यहाँ सबक सामान्यीकरण हैः विश्वास एक विशेषता नहीं है जिसे आप अंत में जोड़ते हैं। एलएसईजी के लिए, यह आकार देता है कि कौन से उपयोग मामलों को प्राथमिकता दी जाती है - वे जहां ग्राउंडिंग, सटीकता और मानव समीक्षा शुरू से ही बनाई जा सकती है।

अन्य संगठन क्या सीख सकते हैं

एलएसईजी का अनुभव किसी भी कंपनी के लिए कुछ व्यावहारिक टिप्पणियों की ओर इशारा करता है जो एक गंभीर AI रोलआउट पर विचार कर रही हैः

1. बाहरी AI मॉडल को अपने स्वयं के डेटा से जोड़ें। Generic AI उत्तर उपयोगी हैं, लेकिन आपके दस्तावेज़ों में जमीनी जवाब, आपका डेटा, आपकी शब्दावली वही है जो उपयोगकर्ता के विश्वास का निर्माण करती है।
2. पायलट टीम से परे स्केल। वास्तविक मूल्य तब दिखाई दिया जब हजारों कर्मचारी, मुट्ठी भर इंजीनियरों के बजाय, उपकरण का दैनिक उपयोग कर सकते थे।
3. परिचालन प्रभाव को मापें। तेजी से अंतर्दृष्टि और कम रिलीज़ चक्र ठोस परिणाम हैं, अस्पष्ट "नवाचार" दावे नहीं।
4. विश्वास को एक डिजाइन बाधा बनाओ। उच्च दांव उद्योगों में, विश्वसनीयता और provenance रोडमैप को आकार देना चाहिए, इसका पालन नहीं करना चाहिए।

किसको ध्यान देना चाहिए

यदि आप वित्तीय सेवाओं, डेटा-भारी उद्योगों या किसी भी संगठन में काम करते हैं जो AI को प्रयोग से उद्यम पैमाने पर अपनाने की कोशिश कर रहा है, तो एलएसईजी का दृष्टिकोण अध्ययन करने योग्य है। यह एक यथार्थवादी मध्य मार्ग दिखाता हैः हजारों लोगों के बीच कार्यप्रवाह बदलने के लिए पर्याप्त महत्वाकांक्षी, विनियमित व्यवसायों की आवश्यकता सटीकता और विश्वास की रक्षा करने के लिए काफी सतर्क। अगले कुछ वर्षों में AI के साथ सफल होने वाली कंपनियां संभवतः वे होंगी जो LSEG की तरह, बाद के विचार के बजाय नींव के रूप में भरोसा करती हैं।