HashKey अपनी AI रणनीति के कार्यान्वयन में तेजी ला रहा है: संगठनात्मक दक्षता में सुधार से लेकर अगली पीढ़ी के डिजिटल वित्तीय बुनियादी ढांचे तक।

वैश्विक उद्यमों द्वारा कृत्रिम बुद्धिमत्ता के अनुप्रयोग में तेजी लाने की पृष्ठभूमि में, HashKey Group, एक एशियाई डिजिटल संपत्ति वित्तीय सेवा समूह, भी व्यवस्थित रूप से अपनी AI रणनीति के कार्यान्वयन को बढ़ावा दे रहा है। हाल ही में, समूह ने आधिकारिक तौर पर एक "समूह प्रौद्योगिकी समन्वय समिति" की स्थापना की, जिसके तहत कंपनी का प्रबंधन सीधे AI और अत्याधुनिक प्रौद्योगिकियों की समग्र योजना और कार्यान्वयन पथ का समन्वय करता है। एक आंतरिक नोटिस के अनुसार, यह समिति समूह की प्रौद्योगिकी वास्तुकला के शीर्ष-स्तरीय डिजाइन, AI रणनीतिक योजना और क्रॉस-बिजनेस लाइन प्रौद्योगिकी सहयोग के लिए जिम्मेदार होगी, संगठन के उच्च स्तर की बुद्धिमत्ता और स्वचालन की ओर परिवर्तन में तेजी लाएगी।

यह संगठनात्मक कदम HashKey की AI अन्वेषण में एक नए चरण को भी चिह्नित करता है। पहले, कंपनी के भीतर AI मुख्य रूप से एक व्यक्तिगत उपकरण और सीमित परीक्षणों के रूप में मौजूद था; हालांकि, बेहतर मॉडल क्षमताओं और अधिक परिपक्व संगठनात्मक समझ के साथ, कंपनी ने समूह स्तर पर व्यवस्थित रूप से AI को बढ़ावा देना शुरू कर दिया है और इसे आंतरिक संचालन, R&D प्रक्रियाओं और उपयोगकर्ता सेवा प्रणालियों में एकीकृत करने का प्रयास कर रही है। हाल ही में, HashKey Group के CTO Devin Zhang ने कंपनी की AI रणनीति, सुरक्षा ढांचे और डिजिटल संपत्ति उद्योग में अनुप्रयोग संभावनाओं के संबंध में अपनी टिप्पणियां और मूल्यांकन साझा किए।

Devin का मानना है कि अब हम उद्यमों द्वारा बड़े पैमाने पर AI को अपनाने की एक महत्वपूर्ण अवधि में प्रवेश कर चुके हैं। एक ओर, बुनियादी मॉडल क्षमताएं उच्च स्तर पर पहुंच गई हैं, जो अधिक उद्यम-स्तरीय अनुप्रयोगों का समर्थन करने में सक्षम हैं; दूसरी ओर, बाजार शिक्षा और व्यावहारिक अनुभव के कई वर्षों के बाद, संगठनात्मक और प्रतिभा तैयारी धीरे-धीरे सुधर रही है। इस पृष्ठभूमि में, HashKey की AI की समझ संपूर्ण प्रक्रिया में संगठनात्मक क्षमताओं के उन्नयन के करीब है।

प्रश्न: HashKey इस चरण में व्यवस्थित रूप से AI को क्यों आगे बढ़ा रहा है?

Devin Zhang: पिछले एक या दो वर्षों में, AI कंपनी के भीतर व्यावहारिक अनुप्रयोग चरण में पहले ही प्रवेश कर चुका है, विशेष रूप से R&D टीम में, जहां AI-सहायता प्रोग्रामिंग काफी सामान्य है। अब वास्तविक बदलाव यह है कि AI की भूमिका व्यक्तिगत स्तर पर दक्षता उपकरण से कंपनी और समूह स्तर पर व्यवस्थित रूप से शुरू की गई क्षमता प्रणाली में विकसित हो रही है। यह दो मुख्य कारणों से एक महत्वपूर्ण मोड़ है। पहला, बड़े पैमाने के मॉडलों की बुनियादी क्षमताएं अपेक्षाकृत परिपक्व हैं। हालांकि अभी भी तेजी से पुनरावृत्ति हो रही है, अंतर्निहित क्षमताएं पहले से ही उद्यम-स्तरीय अनुप्रयोगों का समर्थन कर सकती हैं। दूसरा, संगठन और प्रतिभा की तैयारी भी धीरे-धीरे परिपक्व हो रही है। कई वर्षों के संपर्क और उपयोग के बाद, सभी ने एक बुनियादी समझ बनाई है और अनुभव संचित किया है। HashKey के लिए, AI को आगे बढ़ाने का लक्ष्य अनुपालन और नियंत्रणीयता के आधार पर बड़े पैमाने की व्यावसायिक वृद्धि का समर्थन करने के लिए मानव निर्णय को AI की निष्पादन और दक्षता-बढ़ाने वाली क्षमताओं के साथ संयोजित करना है।

प्रश्न: HashKey जैसे संगठनों के लिए AI का सबसे प्रत्यक्ष मूल्य क्या है?

Devin Zhang: मुझे लगता है कि दो मुख्य पहलू हैं। एक आंतरिक परिचालन दक्षता में व्यवस्थित सुधार है, और दूसरा उपयोगकर्ता अनुभव का निरंतर उन्नयन है। आंतरिक संचालन के संबंध में, हम वर्तमान में दो मुख्य लाइनों पर ध्यान केंद्रित कर रहे हैं। एक R&D श्रृंखला की दक्षता में सुधार करना है, जिसका अर्थ है आवश्यकता विघटन, डिजाइन, विकास, परीक्षण से परिनियोजन और वितरण तक धीरे-धीरे AI क्षमताओं को शामिल करना। दूसरा गैर-R&D श्रृंखला है, जिसमें HR, कानूनी, वित्त, अनुपालन, विपणन और जनसंपर्क में टीमें शामिल हैं। कई विभाग अब AI का उपयोग कर रहे हैं, लेकिन यह ज्यादातर अलग-थलग उदाहरणों में उपयोग किया जाता है। जो वास्तव में महत्वपूर्ण है वह पूर्ण-श्रृंखला AI कार्यान्वयन है, जो संपूर्ण संगठन की सहयोगी दक्षता में सुधार करता है। उपयोगकर्ता के दृष्टिकोण से, कई भविष्य की वित्तीय सेवा बातचीत संचालन-संचालित से इरादा-संचालित में स्थानांतरित हो जाएगी। उपयोगकर्ता व्यक्त करेंगे कि वे क्या करना चाहते हैं, सिस्टम इरादे को समझेगा, निष्पादन पथ को व्यवस्थित करेगा, और प्रमुख बिंदुओं पर उपयोगकर्ता पुष्टि प्रदान करेगा।

प्रश्न: इस चरण में HashKey किन AI परिदृश्यों को कार्यान्वयन के लिए प्राथमिकता देगा?

Devin Zhang: हम स्पष्ट रूप से परिभाषित व्यावसायिक उद्देश्यों, लंबे प्रसंस्करण समय, उच्च पुनरावृत्ति दर और मापने योग्य दक्षता सुधार वाले परिदृश्यों पर अधिक ध्यान केंद्रित करते हैं। R&D सिस्टम में, यह दृष्टिकोण मुख्य रूप से R&D CICD प्रक्रिया के AI-संचालित परिवर्तन में परिलक्षित होता है; गैर-R&D विभागों में, यह स्पष्ट रूप से परिभाषित नियमों के साथ विभिन्न अत्यधिक दोहराव वाली प्रक्रियाओं के स्वचालन में अधिक परिलक्षित होता है।

इस बीच, HashKey बुनियादी ढांचा सुरक्षा और जोखिम नियंत्रण में भी AI के अनुप्रयोग को आगे बढ़ा रहा है। बुनियादी ढांचा सुरक्षा में, HashKey ने खतरे की खोज, केस ट्रेसिंग, संभावित जोखिम खोज और IT संपत्ति प्रबंधन के लिए AI का उपयोग किया है, जो इसकी समग्र सुरक्षा क्षमताओं की गहराई और चौड़ाई को सुधारने में मदद कर रहा है। जोखिम नियंत्रण में, धन शोधन विरोधी जांच, समूह व्यवहार पहचान और कुछ जटिल खाता मुद्दों के निर्णय के लिए बुद्धिमान एजेंट सहयोग तंत्र पेश किए गए हैं। कुछ समर्थन प्रक्रियाएं जिन्हें पहले जोखिम नियंत्रण टीम द्वारा लंबी प्रक्रिया की आवश्यकता होती थी, अब पहले बुद्धिमान एजेंटों द्वारा विश्लेषण किया जा सकता है, और फिर संबंधित कर्मियों द्वारा समीक्षा और वितरण किया जा सकता है। R&D पक्ष पर, HashKey ने AI-संचालित एंड-टू-एंड विकास प्रक्रिया के लिए भी एक स्पष्ट योजना विकसित की है। संबंधित अन्वेषण आवश्यकताओं की समझ, कोड जनरेशन, परीक्षण और पूर्व-परिनियोजन लेखा परीक्षा के आसपास धीरे-धीरे आगे बढ़ रहे हैं, और एप्लिकेशन सुरक्षा लेखा परीक्षा को भी धीरे-धीरे R&D AI पाइपलाइन में शामिल किया जा रहा है।

प्रश्न: वित्तीय संस्थानों के लिए AI को आगे बढ़ाने के लिए सुरक्षा ढांचा एक पूर्वापेक्षा क्यों है?

Devin Zhang: क्योंकि एक बार AI व्यावसायिक प्रक्रियाओं में प्रवेश करता है तो शासन की वस्तुएं बदल गई हैं। अतीत में, लोग मॉडल की ताकत और इसके उत्तरों की सटीकता पर अधिक ध्यान केंद्रित करते थे। लेकिन जब एक AI एजेंट वास्तव में उद्यम प्रक्रियाओं में प्रवेश करता है, तो यह सिस्टम एक्सेस, API कॉल, डेटा रीडिंग, प्रक्रिया निष्पादन और यहां तक कि बाहरी क्रिया ट्रिगर का सामना करता है। इस बिंदु पर, उद्यमों को जो प्रबंधित करने की आवश्यकता है वह निष्पादन संस्थाओं का एक सेट है जो संसाधनों तक पहुंच सकता है, अनुमतियां लागू कर सकता है और कार्यों को पूरा कर सकता है। वित्तीय संस्थानों के लिए, जोखिम का फोकस भी बुद्धिमान एजेंट आर्किटेक्चर, अनुमति प्रबंधन और निष्पादन सीमाओं की ओर अधिक स्थानांतरित हो जाता है। बुद्धिमान एजेंटों को कार्य करने में सक्षम बनाने के लिए, उन्हें अनुमतियां प्रदान करने की आवश्यकता होती है; एक बार अनुमतियां वास्तविक व्यावसायिक प्रवाह में प्रवेश करती हैं, अनुमति सीमाएं, मुख्य प्रबंधन, संसाधन पहुंच नियम, व्यवहार ट्रैकिंग और जिम्मेदारी आरोपण सभी को पुनर्परिभाषित करने की आवश्यकता होती है। केवल एक स्तरीकृत, विकेंद्रीकृत, नियंत्रणीय, ट्रेस करने योग्य और लेखा परीक्षा योग्य शासन प्रणाली स्थापित होने के बाद ही AI वास्तव में मुख्य व्यावसायिक प्रक्रियाओं में प्रवेश कर सकता है।

प्रश्न: एक अनुपालन एक्सचेंज के रूप में, HashKey अपने AI विकास की गति और सीमाओं का प्रबंधन कैसे करेगा?

Devin Zhang: हम व्यवस्थित रूप से AI को आगे बढ़ाएंगे, और हमें विश्वास है कि इसका उद्योग, कंपनी और हमारे व्यवसाय पर महत्वपूर्ण सकारात्मक प्रभाव होगा। हालांकि, कार्यान्वयन की गति को नियामक वातावरण के साथ संरेखित करने की आवश्यकता है। इस चरण में, आंतरिक दक्षता, बैक-एंड क्षमताओं, जोखिम प्रबंधन और R&D प्रक्रिया में AI एकीकरण जैसे क्षेत्रों को प्राथमिकता दी जानी चाहिए, क्योंकि उनका मूल्य स्पष्ट है, दक्षता सुधार अत्यधिक निश्चित हैं, और बाहरी जोखिमों को नियंत्रित करना आसान है। उपयोगकर्ता-पक्ष नवाचार के संबंध में, विशेष रूप से क्षमताएं जो सीधे ट्रेडिंग प्रक्रिया में प्रवेश करती हैं और उपयोगकर्ताओं की ट्रेडिंग आवृत्ति और व्यवहार को महत्वपूर्ण रूप से बदल सकती हैं, कार्यान्वयन की गति अधिक सतर्क होगी। इरादा-संचालित इंटरैक्शन उपयोगकर्ताओं को संचालन को सरल बनाने में मदद कर सकता है, लेकिन जब बुद्धिमान एजेंट रणनीति निष्पादन को और स्वचालित करते हैं या यहां तक कि उच्च-आवृत्ति ट्रेडिंग निर्णय लेने में उपयोगकर्ताओं को प्रतिस्थापित करते हैं, तो अनुपालन एक्सचेंजों को जिम्मेदारी की सीमाओं, उपयोगकर्ता सुरक्षा और नियामक आवश्यकताओं का अधिक पूर्ण मूल्यांकन करने की आवश्यकता होती है। क्या ऐसी क्षमताओं को उत्पाद प्रणाली में एकीकृत किया जाना चाहिए, नियामक वातावरण के साथ स्थिरता बनाए रखते हुए धीरे-धीरे कार्यान्वयन के लिए अधिक उपयुक्त है।

बुनियादी ढांचा स्तर पर, HashKey बाहरी उद्यम-ग्रेड प्लेटफार्मों और निजी परिनियोजन के उपयोग का समानांतर दृष्टिकोण अपनाएगा। वर्तमान में, कंपनी मुख्य रूप से संगठनात्मक-स्तर के डेटा अलगाव, सुरक्षा जवाबदेही और बहु-मॉडल आह्वान क्षमताओं वाले प्लेटफार्मों का उपयोग करेगी; अधिक संवेदनशील परिदृश्यों के लिए, निजी परिनियोजन पथ बनाए रखा जाएगा। HashKey स्वयं अपने बुनियादी मॉडलों के शीर्ष पर व्यवसाय-विशिष्ट बुद्धिमान एजेंट सिस्टम बनाने पर ध्यान केंद्रित करेगा।

एक लंबी समय सीमा को देखते हुए, HashKey की AI की समझ डिजिटल वित्तीय बुनियादी ढांचे के विकास तक फैली हुई है। समूह के चेयरमैन और CEO Xiao Feng ने हाल ही में एक मीडिया साक्षात्कार में उल्लेख किया कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता और एन्क्रिप्शन तकनीक धीरे-धीरे गहन एकीकरण की ओर बढ़ रही हैं। AI एजेंटों के तेजी से विकास के साथ, भविष्य के बुद्धिमान एजेंट धीरे-धीरे स्वतंत्र डिजिटल पहचान और भुगतान क्षमताओं को प्राप्त कर सकते हैं, और ऑन-चेन आर्थिक प्रणाली में अधिक भूमिकाएं ग्रहण कर सकते हैं। इस प्रवृत्ति के तहत, ब्लॉकचेन तकनीक भी AI एजेंटों के प्रबंधन और समन्वय के लिए एक महत्वपूर्ण बुनियादी ढांचा बन सकती है।

Devin का मानना है कि AI धीरे-धीरे वित्तीय सेवा संस्थानों के उपयोगकर्ताओं के साथ बातचीत, उनकी बैक-एंड क्षमताओं और उनकी तकनीकी वास्तुकला को बदल देगा। HashKey के लिए, अल्पकालिक लक्ष्य दक्षता और उपयोगकर्ता अनुभव में सुधार करना है, मध्यम अवधि का फोकस बैक-एंड क्षमताओं और तकनीकी नींव को मजबूत करना है, और दीर्घकालिक लक्ष्य अगली पीढ़ी के डिजिटल वित्तीय बुनियादी ढांचे के विकास में भाग लेना है। एक अनुपालन डिजिटल संपत्ति संस्थान के लिए, यह आगे का रास्ता अधिक यथार्थवादी है।