Australian Payments Plus ChatGPT व Codex से तेज़

Australian Payments Plus⁠(एक नई विंडो में खुलेगा), या AP+, पूरे ऑस्ट्रेलिया में भुगतान और पहचान अवसंरचना चलाता है. यह भुगतान पारिस्थितिकी तंत्र के केंद्र में है और उन उत्पादों व सेवाओं को समर्थन देता है जिनका उपयोग हर दिन लाखों लोग करते हैं.

इसकी टीमें स्कीम नियमों, तकनीकी विनिर्देशों, सदस्य दायित्वों, संचालन प्रक्रियाओं, साइबर सुरक्षा और लचीलेपन, तथा नियामकीय अपेक्षाओं पर काम करती हैं, जहां गति महत्वपूर्ण है, लेकिन सटीकता और जवाबदेही उससे भी अधिक महत्वपूर्ण हैं.

इससे नॉलेज वर्क असामान्य रूप से जटिल हो जाता है. कर्मचारियों को अक्सर बड़े पैमाने पर संदर्भ को समेटकर तकनीकी जानकारी को स्पष्ट निर्णयों, दस्तावेज़ों और सदस्यों के लिए मार्गदर्शन में बदलना पड़ता है. AP+ ने कंपनी भर में ChatGPT Enterprise पेश किया, ताकि कर्मचारी इस जटिलता से तेज़ी से आगे बढ़ सकें, और Codex उत्पाद, इंजीनियरिंग और तकनीकी वर्कफ़्लो के अगले चरण के रूप में उभर रहा है.

Codex, AP+ की तकनीकी टीमों को भुगतान प्रणालियों में जटिल समस्याओं की जांच करने में मदद कर रहा है. मिलान के एक मामले में, AP+ टीमों ने सिस्टम लॉग और मिलान डेटा में टाइमस्टैंप की एक बारीक असंगति का पता लगाने के लिए Codex का उपयोग किया, जिससे कई दिनों की मैनुअल जांच मिनटों में पूरी हो गई.

AP+ के लिए, यह दिखाता है कि एक चुनौतीपूर्ण भुगतान परिवेश में AI तकनीकी टीमों को जटिल समस्याओं की अधिक कुशलता से जांच करने में कैसे मदद कर सकता है. AP+ यह भी देख रहा है कि Codex खतरा मॉडलिंग, भेद्यता विश्लेषण, अलर्ट ट्रायेज और परस्पर जुड़े सिस्टमों में दृश्यता जैसे क्षेत्रों में सुरक्षा टीमों की कैसे सहायता कर सकता है.

ये शुरुआती उपयोग मामले दिखाते हैं कि AI विशेषज्ञों को जटिल समस्याओं की तेज़ जांच में मदद कर सकता है, जबकि जोखिम निर्णयों, सत्यापन और प्रतिक्रिया की जवाबदेही मानव विशेषज्ञों के पास रहती है.

ChatGPT Enterprise से पहले, सही जानकारी खोजना धीमी, मैनुअल प्रक्रिया हो सकती थी. AP+ कर्मचारियों को अक्सर किसी सवाल का जवाब देने या काम आगे बढ़ाने के लिए स्कीम नियमों, तकनीकी विनिर्देशों और आंतरिक दस्तावेज़ों में खोज करनी पड़ती थी. भुगतान परिवेश में एक छोटी-सी बात भी उत्तर बदल सकती है.

AP+ टीमें अब जटिल सामग्री का सारांश बनाने, डेटा-आधारित सदस्य संचार का मसौदा तैयार करने और अस्पष्ट समस्याओं को संरचना देने के लिए ChatGPT Enterprise का उपयोग करती हैं.

उदाहरण के लिए, eftpos विनिर्देशों और संबंधित दस्तावेज़ों में रास्ता खोजने के लिए ChatGPT का उपयोग करके कर्मचारी विशेषज्ञ समीक्षा लागू करने से पहले सही शुरुआती बिंदु तेज़ी से पा सकते हैं.

AP+ में कर्मचारी जानकारी और कार्यशील इनपुट को तेज़ी से स्ट्रक्चर्ड आउटपुट में बदलने के लिए ChatGPT का उपयोग करते हैं. नोट्स मीटिंग सारांश बन जाते हैं. वर्कशॉप इनपुट निर्णय सामग्री बन जाते हैं. घने डिज़ाइन दस्तावेज़ समाधान अवलोकन बन जाते हैं. मसौदा संचार साझा किए जाने से पहले अधिक स्पष्ट हो जाते हैं.

इस काम में हमेशा सावधानीपूर्वक संश्लेषण की जरूरत रही है: संदर्भ समझना, सही संरचना ढूंढना और दर्शकों के लिए जानकारी को आकार देना. ChatGPT पहले उपयोगी संस्करण तक पहुंचने में लगने वाला समय घटाने में मदद करता है, ताकि कर्मचारी निर्णय, स्पष्टता और गुणवत्ता पर अधिक ध्यान दे सकें.

काम को स्वचालित करने के बजाय, ChatGPT एक विचार-सहयोगी की तरह काम करता है, जो टीमों को अपने संदेश पैने करने, अपनी सोच परखने और काम साझा करने से पहले अस्पष्टता दूर करने में मदद करता है.

AP+ के आंतरिक डेटा के अनुसार, ChatGPT ने 80% कर्मचारियों को अधिक रचनात्मक बनने या काम की गुणवत्ता सुधारने में मदद की. AP+ में कर्मचारियों ने 300 से अधिक कस्टम GPTs और 1,000 से अधिक प्रोजेक्ट भी बनाए हैं, जो व्यापक अपनाने को दर्शाता है.

उत्पाद विकास में, टीमें ChatGPT Enterprise और Codex का उपयोग करके स्थिर प्रोटोटाइप से अधिक कार्यात्मक उत्पाद अवधारणाओं की ओर बढ़ रही हैं. पहले, शुरुआती चरण के उत्पाद परीक्षण में अक्सर क्लिक-थ्रू स्क्रीन पर निर्भरता होती थी, जो दिखाती थीं कि अनुभव कैसा दिख सकता है, लेकिन यह नहीं कि वह कैसे व्यवहार करेगा.

अब टीमें ऐसे एनवायरनमेंट्स में पेमेंट जर्नीज़, मोबाइल इंटरैक्शंस, ऑथेंटिकेशन फ्लोज़, और चेकआउट एक्सपीरियंसेज़ सिम्युलेट कर सकती हैं, जो असली सिस्टम्स के कहीं ज़्यादा करीब काम करते हैं. उदाहरण के लिए, AP+ Codex का इस्तेमाल करके वर्किंग सिम्युलेशंस एक दिन में बना लेता है, जबकि पहले इसी काम में कई दिन से लेकर हफ्ते तक लग सकते थे.

पेमेंट्स में यह मायने रखता है, क्योंकि ग्राहक व्यवहार समय, प्रमाणीकरण संकेतों, डिवाइस इंटरैक्शन या लेन-देन प्रवाह के आधार पर बदल सकता है. अधिक वास्तविक अवधारणाओं को पहले परखकर, AP+ टीमें बेहतर प्रतिक्रिया जुटा सकती हैं और बड़े इंजीनियरिंग निवेश की जरूरत पड़ने से पहले नवाचार जोखिम घटा सकती हैं.

AP+ का अनुभव उन विनियमित संगठनों के लिए व्यावहारिक सीख देता है, जो रोजमर्रा के काम में AI को जिम्मेदारी से बड़े पैमाने पर अपनाना चाहते हैं.

• सुरक्षित रास्ते को आसान रास्ता बनाएं. AP+ ने कर्मचारियों को उचित पहुंच वाले सुरक्षित, शासित टूल देने पर ध्यान दिया, ताकि वे स्पष्ट सीमाओं के भीतर सुरक्षित रूप से प्रयोग कर सकें.
• गवर्नेंस को लॉन्च पार्टनर बनाएं. विनियमित परिवेश में, अपनाना उन टीमों के बीच उच्च-गुणवत्ता की बातचीत पर निर्भर करता है जो गोपनीयता, सुरक्षा, गवर्नेंस और संचालन जोखिम के लिए जवाबदेह हैं.
• टीमों को संदर्भ में सीखने दें. AP+ ने पाया कि AI अपनाना तब सबसे अच्छा काम करता है, जब कर्मचारी केवल सामान्य प्रशिक्षण नहीं, बल्कि अपनी ही टीमों के प्रासंगिक उदाहरण देखते हैं.
• बदलाव को ठोस बनाने के लिए चैंपियन का उपयोग करें. AI चैंपियन उपयोग मामलों को टीमों की मौजूदा कार्य लय में लाने में मदद करते हैं, जिससे अतिरिक्त बैठकों या अलग AI कार्यक्रमों की जरूरत कम होती है.

जैसे-जैसे ChatGPT Enterprise दैनिक काम का हिस्सा बन रहा है और Codex को अपनाना बढ़ रहा है, AP+ उत्पाद विकास, तकनीकी जांच और सदस्यों से जुड़े वर्कफ़्लो में टीमों द्वारा AI उपयोग का दायरा बढ़ा रहा है, हमेशा विशेषज्ञ समीक्षा और मानवीय जवाबदेही के साथ.

OpenAI के समाधानों के साथ, AP+ अपने कर्मचारियों को जटिलता से तेज़ी से आगे बढ़ने में मदद कर रहा है, जबकि जिम्मेदार अपनाने को केंद्र में रख रहा है.