রিভারবেড সমীক্ষায় দেখা গেছে আর্থিক সেবা শিল্পের ৯২% সিদ্ধান্ত গ্রহণকারী সম্মত যে AI সাফল্যের জন্য ডেটা গুণমান উন্নত করা অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ

পর্যবেক্ষণযোগ্যতার জন্য AIOps-এর শীর্ষস্থানীয় প্রতিষ্ঠান Riverbed তার বৈশ্বিক সমীক্ষা 'The Future of IT Operations in the AI Era' থেকে আর্থিক সেবা শিল্পের ফলাফল প্রকাশ করেছে, যা আর্থিক সেবা খাতজুড়ে AI প্রস্তুতির মাত্রা পরীক্ষা করে। ফলাফলগুলো একটি ক্রমবর্ধমান বাস্তবায়ন ফাঁক তুলে ধরে যখন প্রতিষ্ঠানগুলো AI উচ্চাকাঙ্ক্ষা থেকে বাস্তব-বিশ্ব প্রভাবে যাচ্ছে। যদিও প্রায় সকল আর্থিক সেবা সিদ্ধান্ত গ্রহণকারী (৯২%) সম্মত হন যে ডেটার গুণমান উন্নত করা AI সাফল্যের জন্য গুরুত্বপূর্ণ, অগ্রগতি অসম রয়ে গেছে: মাত্র ১২% AI উদ্যোগ সম্পূর্ণ এন্টারপ্রাইজ-ব্যাপী মোতায়েন অর্জন করেছে, যখন একটি উল্লেখযোগ্য ৬২% এখনও পাইলট বা উন্নয়ন পর্যায়ে রয়ে গেছে, যা বিশ্বের সবচেয়ে নিয়ন্ত্রিত এবং ঝুঁকি-সংবেদনশীল শিল্পগুলোর মধ্যে একটিতে AI কার্যকর করার চ্যালেঞ্জগুলো তুলে ধরে।

Fintech সম্পর্কে আরো পড়ুন : Kristin Kanders, Head of Marketing & Engagement, Plynk App-এর সাথে Global Fintech সাক্ষাৎকার

এখানে আর্থিক সেবা ইনফোগ্রাফিক দেখুন: riverbed.com/aiops-survey25/

তবে, আর্থিক সেবা খাত AI এবং AIOps-এর মূল্যে শক্তিশালী আত্মবিশ্বাস প্রদর্শন অব্যাহত রেখেছে, ৮৯% প্রতিষ্ঠান রিপোর্ট করেছে যে তাদের AIOps বিনিয়োগ থেকে ROI প্রত্যাশা পূরণ করেছে বা অতিক্রম করেছে, যা শৃঙ্খলাবদ্ধ, মূল্য-চালিত প্রযুক্তি গ্রহণের জন্য শিল্পের খ্যাতি শক্তিশালী করছে। প্রায় দুই-তৃতীয়াংশ (৬২%) উত্তরদাতা তাদের AI কৌশলে উচ্চ মাত্রার আত্মবিশ্বাস প্রকাশ করেছেন। তবুও এই আশাবাদ সত্ত্বেও, আর্থিক সেবা প্রতিষ্ঠানগুলো AI বাস্তবায়ন ফাঁক দ্বারা প্রভাবিত হচ্ছে। ক্রিয়াকলাপ অপ্টিমাইজ করা, সম্মতি শক্তিশালী করা, ঝুঁকি হ্রাস করা এবং উন্নত ডিজিটাল অভিজ্ঞতা প্রদানের ক্রমবর্ধমান চাপের মধ্যে, এই শিল্প ডেটা প্রস্তুতি, পরিচালনামূলক জটিলতা এবং পাইলট উদ্যোগের বাইরে AI স্কেল করার ক্ষমতা দ্বারা ক্রমবর্ধমানভাবে সীমাবদ্ধ হচ্ছে।

"আর্থিক সেবা প্রতিষ্ঠানগুলো AI-এর সবচেয়ে পরিশীলিত এবং শৃঙ্খলাবদ্ধ গ্রহণকারীদের মধ্যে রয়েছে, এবং আমাদের গবেষণা দেখায় যে তারা ইতিমধ্যে শক্তিশালী রিটার্ন দেখছে," বলেছেন Jim Gargan, Chief Marketing Officer, Riverbed। "তবে, খাতটি অনন্য চাপের মধ্যে পরিচালিত হয়, যার মধ্যে কঠোর নিয়ন্ত্রক তদারকি, ডাউনটাইমের প্রতি শূন্য সহনশীলতা এবং ডেটা নির্ভুলতার জন্য একটি গুরুত্বপূর্ণ প্রয়োজন রয়েছে। যা স্পষ্ট তা হল সাফল্য এখন IT সরলীকরণ, পর্যবেক্ষণযোগ্যতা টুল এবং বিক্রেতা একীকরণ, ডেটা গুণমান উন্নতি, OpenTelemetry-এর মতো উন্মুক্ত মানদণ্ড গ্রহণ এবং নেটওয়ার্ক এবং অ্যাপ্লিকেশন পারফরম্যান্স স্কেলে AI সমর্থন করতে পারে তা নিশ্চিত করার উপর নির্ভর করে। Riverbed-এ, আমরা সক্রিয়ভাবে বিশ্বের বৃহত্তম আর্থিক সেবা প্রতিষ্ঠানগুলোকে সমর্থন করছি যখন তারা এই ফাঁক পূরণ করে এবং AI উচ্চাকাঙ্ক্ষাকে পরিচালনামূলক বাস্তবতায় পরিণত করে।"

AI উচ্চাকাঙ্ক্ষা পরিচালনামূলক বাস্তবতার সাথে মিলিত হয়

আর্থিক সেবা প্রতিষ্ঠানগুলোর জন্য, AI সাফল্য শুধুমাত্র পরীক্ষামূলক কাজ দ্বারা সংজ্ঞায়িত হয় না; এটি পরিচালনামূলক প্রস্তুতির উপর নির্ভর করে। গবেষণা দেখায় যে মাত্র ৪০% আর্থিক সেবা প্রতিষ্ঠান তাদের AI কৌশল কার্যকর করার জন্য সম্পূর্ণভাবে প্রস্তুত বোধ করে। ডেটা সবচেয়ে উল্লেখযোগ্য সীমাবদ্ধতা হিসাবে থাকে কারণ মাত্র ৪৩% তাদের প্রতিষ্ঠানের সমস্ত ডেটার নির্ভুলতা এবং সম্পূর্ণতার বিষয়ে সম্পূর্ণভাবে আত্মবিশ্বাসী, যা সমীক্ষা করা সমস্ত শিল্পের মধ্যে সর্বনিম্ন আত্মবিশ্বাসের মাত্রা।

গুরুত্বপূর্ণভাবে, খাতটি বুঝতে পারে কী ঝুঁকিতে রয়েছে। ৯২% আর্থিক সেবা উত্তরদাতা সম্মত হন যে ডেটার গুণমান উন্নত করা AI সাফল্যের জন্য গুরুত্বপূর্ণ, যেকোনো শিল্পের সর্বোচ্চ অনুপাত। এটি একটি গভীর সচেতনতা প্রতিফলিত করে যে বিশ্বস্ত, উচ্চ-গুণমানের ডেটা ছাড়া, AI উদ্যোগগুলো প্রুফ-অব-কনসেপ্ট থেকে প্রোডাকশনে যেতে সংগ্রাম করে।

পরিচালনামূলক জটিলতা সরলীকরণের জন্য ধাক্কা দেয়

এই ডেটা চ্যালেঞ্জগুলো IT পরিবেশের জটিলতা দ্বারা আরও বৃদ্ধি পায়। ডিজিটাল সেবা, রিয়েল-টাইম লেনদেন এবং ক্রমবর্ধমান AI ওয়ার্কলোড সমর্থন করতে, আর্থিক সেবা প্রতিষ্ঠানগুলো বিভক্ত টুলসেট জমা করেছে যা দৃশ্যমানতা সীমিত করে এবং সিদ্ধান্ত গ্রহণ ধীর করে। গড়ে, IT টিমগুলোর বর্তমানে নয়টি ভিন্ন বিক্রেতা থেকে ১৩টি পর্যবেক্ষণযোগ্যতা টুল রয়েছে, যা অ্যাপ্লিকেশন, নেটওয়ার্ক এবং ব্যবহারকারীর অভিজ্ঞতা জুড়ে অন্ধ দাগ তৈরি করছে।

ফলস্বরূপ, এই খাতের ৯৬% প্রতিষ্ঠান সক্রিয়ভাবে IT অপারেশন জুড়ে টুল এবং বিক্রেতা একীকরণ করছে, ৯৫% সম্মত হন যে একটি একীভূত পর্যবেক্ষণযোগ্যতা প্ল্যাটফর্ম পরিচালনামূলক সমস্যা চিহ্নিত ও সমাধান করা সহজ করবে। উল্লেখযোগ্যভাবে, ৯৫% এই একীকরণের অংশ হিসাবে নতুন বিক্রেতা বিবেচনা করছে – সমীক্ষা করা সমস্ত শিল্পের মধ্যে সর্বোচ্চ মাত্রা – যা একটি প্ল্যাটফর্মের পক্ষে দীর্ঘস্থায়ী প্রযুক্তি সম্পর্ক পুনর্বিবেচনা করার ইচ্ছা প্রকাশ করে যা ঝুঁকি হ্রাস করতে, ইন্টিগ্রেশন উন্নত করতে এবং স্কেলে AI সমর্থন করতে পারে।

একীভূত যোগাযোগ পারফরম্যান্স ব্যবসায়িক-সমালোচনামূলক হয়ে ওঠে

যেহেতু আর্থিক সেবাগুলো ক্লায়েন্ট সম্পৃক্ততা এবং অভ্যন্তরীণ ওয়ার্কফ্লো ডিজিটাইজ করতে থাকে, একীভূত যোগাযোগ (UC) টুলগুলোর পারফরম্যান্স ব্যবসায়িক-সমালোচনামূলক হয়ে উঠেছে। কর্মচারীরা এখন তাদের কাজের সপ্তাহের ৪১% UC টুল ব্যবহার করে কাটান, এবং প্রায় দুই-তৃতীয়াংশ বলে যে কার্যকরভাবে পরিচালনা করার জন্য তারা অপরিহার্য। তবুও পারফরম্যান্স অসামঞ্জস্যপূর্ণ থাকে। মাত্র ৪৭% আর্থিক সেবা প্রতিষ্ঠান UC পারফরম্যান্সে অত্যন্ত সন্তুষ্ট, যখন ৪৪% ভিডিও কল, মেসেজিং প্ল্যাটফর্ম এবং সহযোগিতামূলক কর্মস্থান জুড়ে নিয়মিত সমস্যা রিপোর্ট করে।

এই চ্যালেঞ্জগুলো উল্লেখযোগ্য পরিচালনামূলক সীমাবদ্ধতা তৈরি করে। UC-সম্পর্কিত সমস্যাগুলো সমস্ত IT টিকিটের ১৬% এর জন্য দায়ী, সমাধান করতে গড়ে ৪১ মিনিট সময় লাগে, প্রায় পাঁচটির মধ্যে একটি টিকিটের এক ঘণ্টারও বেশি সময় প্রয়োজন। একটি খাতে যেখানে প্রতিক্রিয়াশীলতা এবং প্রাপ্যতা সরাসরি গ্রাহক বিশ্বাসকে প্রভাবিত করে, সীমিত দৃশ্যমানতা এবং উচ্চ সহায়তা চাহিদা উৎপাদনশীলতা এবং অভিজ্ঞতায় বাধা অব্যাহত রাখছে।

OpenTelemetry স্কেলে পর্যবেক্ষণযোগ্যতা সমর্থন করে

বিভক্ত দৃশ্যমানতা অতিক্রম করতে এবং AI-চালিত অপারেশন সমর্থন করতে, আর্থিক সেবা প্রতিষ্ঠানগুলো ক্রমবর্ধমানভাবে উন্মুক্ত, মানসম্মত পর্যবেক্ষণযোগ্যতা কাঠামোর দিকে ঝুঁকছে। OpenTelemetry অ্যাপ্লিকেশন, অবকাঠামো এবং ব্যবহারকারীর অভিজ্ঞতা জুড়ে সামঞ্জস্যপূর্ণ ডেটা সংগ্রহ এবং পারস্পরিক সম্পর্ক সক্ষম করে একটি গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করে, জটিল, নিয়ন্ত্রিত পরিবেশে বিশ্বস্ত AI-এর জন্য একটি পূর্বশর্ত।

উৎসাহব্যঞ্জকভাবে, সমীক্ষা দেখায় যে আর্থিক সেবা প্রতিষ্ঠানগুলো OpenTelemetry গ্রহণে সমস্ত খাতের নেতৃত্ব দেয়, ৯২% ইতিমধ্যে কাঠামো ব্যবহার করছে। প্রায় সমস্ত উত্তরদাতা (৯৬%) বলেন যে ক্রস-ডোমেইন পারস্পরিক সম্পর্ক তাদের পর্যবেক্ষণযোগ্যতা কৌশলের জন্য গুরুত্বপূর্ণ, যখন ৯৯% সম্মত হন যে OpenTelemetry বিক্রেতা লক-ইন হ্রাস করে এবং নমনীয়তা বৃদ্ধি করে। গুরুত্বপূর্ণভাবে, ৯৭% এটিকে AI-চালিত অটোমেশনের মতো ভবিষ্যত উদ্যোগের জন্য একটি ভিত্তি হিসাবে দেখেন, দীর্ঘমেয়াদী AI স্কেলযোগ্যতার একটি সক্ষমকারী হিসাবে এর ভূমিকা শক্তিশালী করছে।

AI ডেটা চলাচল এবং নেটওয়ার্ক পারফরম্যান্স কেন্দ্রীয় মঞ্চ গ্রহণ করে

যেহেতু AI উদ্যোগগুলো পরিপক্ব হয়, মনোযোগ মডেল থেকে ডেটার চলাচলে স্থানান্তরিত হচ্ছে যা তাদের জ্বালানী দেয়। আর্থিক সেবা প্রতিষ্ঠানগুলো AI ডেটা চলাচলে অন্য যেকোনো সমীক্ষা করা খাতের চেয়ে বেশি গুরুত্ব দেয়, ৯৪% এটিকে তাদের সামগ্রিক AI কৌশলের জন্য গুরুত্বপূর্ণ হিসাবে দেখছে এবং ৩৭% এটিকে কীভাবে তারা AI ডিজাইন এবং কার্যকর করে তার জন্য গুরুত্বপূর্ণ এবং ভিত্তিগত হিসাবে বর্ণনা করছে।

পাবলিক ক্লাউড, এজ এবং কো-লোকেশন পরিবেশ জুড়ে ক্রমবর্ধমানভাবে বিতরণ করা AI ডেটার সাথে, নেটওয়ার্ক পারফরম্যান্স এবং নিরাপত্তা নির্ণায়ক সাফল্যের কারণ হিসাবে আবির্ভূত হয়, উত্তরদাতাদের ৮১% দ্বারা অপরিহার্য হিসাবে উল্লেখ করা হয়েছে, যেকোনো শিল্পের সর্বোচ্চ। সামনে তাকিয়ে, ৭৬% আর্থিক সেবা প্রতিষ্ঠান ২০২৮ সালের মধ্যে একটি AI ডেটা সংগ্রহশালা কৌশল প্রতিষ্ঠা করার পরিকল্পনা করছে, যা শাসিত, উচ্চ-কর্মক্ষম স্থাপত্যের প্রয়োজন তুলে ধরে যা সম্মতি এবং নিয়ন্ত্রণের সাথে উদ্ভাবনের ভারসাম্য রাখে।

আরও Fintech অন্তর্দৃষ্টি ধরুন : When DeFi Protocols Become Self-Evolving Organisms

[আমাদের সাথে আপনার অন্তর্দৃষ্টি শেয়ার করতে, অনুগ্রহ করে লিখুন psen@itechseries.com ]