HCLTech की स्टडी के अनुसार 84 प्रतिशत वेल्थ मैनेजमेंट फर्मों को AI के लिए ऑपरेटिंग मॉडल बदलने की जरूरत
नई दिल्ली में 29 सितंबर को जारी HCLTech की एक स्टडी के अनुसार, वैश्विक स्तर पर 84 प्रतिशत वेल्थ मैनेजमेंट फर्मों का मानना है कि artificial intelligence यानी AI की पूरी क्षमता का लाभ उठाने के लिए उनके ऑपरेटिंग मॉडल में बुनियादी बदलाव की आवश्यकता है।
इस स्टडी में यह भी सामने आया कि केवल 12 प्रतिशत फर्में यह माप रही हैं कि ऐसे बदलावों से नया revenue उत्पन्न हो रहा है या नहीं। यह स्टडी HCLTech द्वारा जारी की गई है।
HCLTech द्वारा जारी प्रेस रिलीज के अनुसार, इस AI-आधारित सिंथेटिक रिसर्च स्टडी का शीर्षक "Hidden In Pl(AI)n Sight" है। यह स्टडी 17 वैश्विक बाजारों के वरिष्ठ वेल्थ मैनेजमेंट उद्योग निर्णय निर्माताओं पर आधारित 1,066 प्रतिनिधि AI persona पर आधारित थी।
स्टडी के मुख्य आंकड़े और निष्कर्ष
- 84 प्रतिशत वैश्विक वेल्थ मैनेजमेंट फर्मों का मानना है कि AI के लिए ऑपरेटिंग मॉडल को मौलिक रूप से फिर से डिजाइन करने की आवश्यकता है।
- केवल 12 प्रतिशत फर्में यह माप रही हैं कि ये बदलाव नया revenue उत्पन्न कर रहे हैं या नहीं।
- 98 प्रतिशत उद्योग में लीडरशिप टीमें सक्रिय रूप से एक AI एजेंडा आगे बढ़ा रही हैं।
- 7 प्रतिशत से थोड़ा अधिक फर्में सक्रिय रूप से agentic AI क्षमताओं का निर्माण कर रही हैं।
- लगभग 80 प्रतिशत का मानना है कि भविष्य के उद्योग लीडर वे होंगे जो AI, human expertise और ecosystem partners को सबसे अच्छा मिलाते हैं।
ऑपरेटिंग मॉडल और बिजनेस चुनौतियां
HCLTech का कहना है कि उद्योग की AI चुनौती मुख्य रूप से यह है कि व्यवसाय कैसे अपने संचालन को फिर से डिजाइन करते हैं और परिणामों को मापते हैं, न कि केवल तकनीक को अपनाना।
HCLTech के Chief Growth Officer और Global Head of Financial Services, Srinivasan Seshadri ने कहा कि उद्योग के पास investment की कोई समस्या नहीं है, बल्कि यह choices की समस्या है।
Srinivasan Seshadri ने कहा कि लगभग हर वेल्थ मैनेजमेंट फर्म AI पर spending कर रही है, लेकिन बहुत कम यह बता सकती हैं कि वे किन programs को funding दे रही हैं, AI वास्तव में ऑपरेटिंग मॉडल में कितनी दूर तक पहुंचता है, या क्या वे उन outcomes को माप रही हैं जो मायने रखते हैं।
वेल्थ मैनेजमेंट फर्मों में कमियां
शोध ने तीन प्रमुख क्षेत्रों की पहचान की जहां वेल्थ मैनेजमेंट फर्में पीछे रह रही हैं, जिनमें ambition, execution और strategy शामिल हैं।
Ambition gap से तात्पर्य उन फर्मों से है जो transformation की आवश्यकता को पहचानती हैं लेकिन मुख्य रूप से efficiency gains के लिए AI को funding देना जारी रखती हैं।
Execution gap यह दर्शाता है कि technology investments का मिलान proprietary client data और insights में investments के साथ नहीं किया जा रहा है।
Strategy gap AI adoption को ट्रैक करने से संबंधित है बिना यह मापे कि इसका प्रभाव growth, revenue और clients पर क्या पड़ रहा है।
डेटा का महत्व और अन्य साझेदारियां
स्टडी में यह भी पाया गया कि executives ने technology infrastructure, cloud platforms या AI partnerships की तुलना में first-party और behavioural data को अधिक मूल्यवान विभेदक के रूप में रैंक किया।
HCLTech ने कहा कि यह research Evidenza के साथ साझेदारी में आयोजित की गई थी, जिसमें persona design, research development और validation में शामिल subject matter experts शामिल थे।