डेटा से फ़ैसलों तक: LSEG किस तरह भरोसेमंद AI को आगे बढ़ा रहा है

लंदन स्टॉक एक्सचेंज ग्रुप (LSEG)⁠(एक नई विंडो में खुलेगा) फ़ाइनेंशियल बाज़ारों के केंद्र में है. दुनिया भर के फ़ाइनेंशियल बाज़ारों को इंफ़्रास्ट्रक्चर और डेटा देने वाली यह सबसे बड़ी कंपनी करीब 190 बाज़ारों में 40,000 से ज़्यादा ग्राहकों और 4,00,000 से ज़्यादा आम यूज़र्स की मदद करती है.

कई सालों से, LSEG ने फ़ाइनेंशियल मॉडल और एनालिटिक्स को शक्ति देने के लिए AI और मशीन लर्निंग में भारी निवेश किया था. लेकिन जेनरेटिव AI के उभरने से एक बिल्कुल नया अवसर सामने आया: सिर्फ़ सिस्टम को बेहतर बनाना नहीं, बल्कि यह बदलना कि लोग डेटा से कैसे इंटरैक्ट करते हैं, इनसाइट कैसे बनाते हैं और फ़ैसले कैसे लेते हैं.

चुनौती साफ़ थी. एडवांस बुनियादी इंफ़्रास्ट्रक्चर के बावजूद, संगठन में लोगों को जानकारियों को खुद बैठकर मिलाना पड़ता था. काम करने के तरीके अलग-अलग थे, समय ज़्यादा लगने वाले प्रोसेस की वजह से इनसाइट देरी से मिल रही थी और काम बढ़ाने की क्षमता सीमित हो गई थी.

उस समय OpenAI एक स्वाभाविक भागीदार बना—वह शक्तिशाली मॉडल, सहज इंटरफ़ेस और ऐसा इकोसिस्टम लेकर आया, जिसे LSEG के ग्राहक पहले से अपना रहे थे.

LSEG ने जेनरेटिव AI को सोच-समझकर बनाई गई स्ट्रैटेजी के साथ अपनाया: असली समस्याओं से शुरुआत करें और ज़िम्मेदारी से आगे बढ़ाएँ.

कंपनी ने मॉडल की क्वालिटी, एंटरप्राइज़ की तैयारी और ग्राहकों की माँग के साथ तालमेल के आधार पर OpenAI को चुना. LSEG के कई ग्राहक पहले से ChatGPT का इस्तेमाल कर रहे थे, जिससे LSEG के भरोसेमंद डेटा को सीधे उन वर्कफ़्लो में इंटीग्रेट करने का स्वाभाविक अवसर बना.

AI Products के ग्रुप डायरेक्टर मैक्स ग्रिगोरिएव कहते हैं, "इससे एक स्वाभाविक साझेदारी बनी. हम कंपनी में अपने काम को बेहतर बना पा रहे थे और साथ ही ग्राहक जिस भी एनवायरनमेंट में काम करते हैं, वहीं हमारे डेटा को भी इस्तेमाल कर पाएँ, इसमें उनकी मदद कर रहे थे."

LSEG ने पूरे संगठन में ChatGPT Enterprise और OpenAI API को डिप्लॉय किया, जिससे कुछ ही हफ़्तों में दुनिया भर के हज़ारों कर्मचारी इनका इस्तेमाल करने लगे. प्रोडक्ट, इंजीनियरिंग, रिसर्च और ऑपरेशंस की टीमों ने रिपोर्ट का ड्राफ़्ट बनाने, मार्केट डेटा को सिंथेसाइज़ करने, प्रोडक्ट के प्रोटोटाइप बनाने और इंटरनल वर्कफ़्लो को आसान बनाने के लिए AI का इस्तेमाल शुरू किया.

मिसाल के तौर पर, एनालिस्ट अब फ़ाइनेंशियल और मार्केट की जानकारियों की समरी बनाने के लिए ChatGPT का इस्तेमाल करते हैं—इससे शुरुआती रिसर्च में लगने वाला समय घटता है और इनसाइट जल्दी तैयार होते हैं. प्रोडक्ट टीमें फ़ीचर्स के तेज़ी से प्रोटोटाइप बनाने के लिए AI का इस्तेमाल करती हैं, जबकि बिज़नेस टीमें ग्राहक से कम्युनिकेशन और दस्तावेज़ बनाने में बेहतर काम करती हैं.

साथ ही, LSEG ने शुरुआत से ही गवर्नेंस को शामिल किया. इसमें मॉडल को परखने का फ़्रेमवर्क, कर्मचारियों द्वारा क्रिटिकल आउटपुट का रिव्यू और डेटा प्राइवेसी और सुरक्षा के कड़े कंट्रोल शामिल थे.

मैक्स कहते हैं, "हम लोगों को रोकने के बारे में नहीं सोचते—हम उन्हें सक्षम बनाने के बारे में सोचते हैं. लोगों को तेज़ी से आगे बढ़ने के रास्ते दें और यह भी पक्का करें कि सब कुछ सुरक्षित और नियमों के दायरे में रहे."

ज़मीनी स्तर पर उत्साह से इसे तेज़ी से अपनाया जा सका. शुरुआती यूज़र्स का फ़ायदा तुरंत मिला, जिससे अलग-अलग टीमों और देशों में इसको अपनाने की रफ़्तार बढ़ी.

मुश्किल कामों में ChatGPT कितना सटीक काम करता है, इसे लेकर कर्मचारियों ने बहुत अच्छे फ़ीडबैक दिए. इससे साफ़ तौर पर समय की बचत हुई, क्योंकि तेज़ी से हाई-क्वालिटी वाले आउटपुट मिले और खुद से की जाने वाली मेहनत भी कम हो गई.

LSEG में AI की ग्रुप हेड, एमिली प्रिंस कहती हैं, "ChatGPT से जो बदला है, वह यह है कि हम बेस्ट प्रैक्टिसेज़ को ज़्यादा आसानी से बड़े पैमाने पर लागू कर सकते हैं, कामों को ज़्यादा तेज़ी से पूरा कर सकते हैं और फिर भी उन स्टैंडर्ड और हुनर को बनाए रख सकते हैं जिनकी हम परवाह करते हैं. यह न सिर्फ़ काम करने की क्षमता में एक बहुत बड़ा बदलाव है, बल्कि इस बात में भी है कि लोग कितनी क्रिएटिविटी के साथ अपनी समस्याओं को सुलझा सकते हैं."

नतीजे:

• प्रोडक्ट रिलीज़ साइकिल 3–6 महीनों से घटाकर 2 हफ़्ते किए
• कुछ ही हफ़्तों में दुनिया भर के हज़ारों कर्मचारियों को सक्षम बनाया
• ग्राहक के अनुरोध से प्रोडक्शन तक डिलीवरी की समयसीमा को तेज़ कर लगभग 4 हफ़्ते किया
• तेज़ रिसर्च और सिंथेसिस के ज़रिए एनालिस्टों की प्रोडक्टिविटी बढ़ाई
• अलग-अलग विभागों के बीच जानकारियों के प्रवाह को तेज़ किया, जिससे विभागों का आपस में सहयोग बेहतर हुआ
• इनोवेशन की रफ़्तार बढ़ी, जिससे नए आइडिया महज़ कुछ ही घंटों में कॉन्सेप्ट से प्रोटोटाइप तक पहुँचे

• सिर्फ़ कामों को नहीं, वर्कफ़्लो के बारे में फिर से सोचें: सबसे बड़े फ़ायदे काम करने के तरीकों को नए सिरे से डिज़ाइन करने पर मिलते हैं
• सभी को शुरुआत में ही मौके दें: टीमों को बड़े पैमाने पर एक्सेस देने से उनके सीखने और AI को अपनाने की रफ़्तार बढ़ जाती है
• रफ़्तार और भरोसे में संतुलन रखें: मज़बूत गवर्नेंस तेज़ और सुरक्षित इनोवेशन का रास्ता खोलता है
• एक्सपेरिमेंट करने दें: इनोवेशन तब होते हैं, जब कर्मचारियों पर भरोसा करके उन्हें नए रास्ते खोजने की आज़ादी दी जाती है
• किसी भी अति से बचें: AI को अपनाने का सबसे असरदार तरीका है कि इसे सोच-समझकर और जवाबदेही के साथ ही इस्तेमाल करें

• ज़्यादा असरदार, कम जोखिम वाले यूज़ केस से शुरू करें: LSEG के लिए सुरक्षा के साथ आगे बढ़ने में गवर्नेंस महत्वपूर्ण है.
• शुरुआती यूज़र्स को बढ़ावा दें: LSEG के लिए AI को अपनाने की रफ़्तार तब और तेज़ हुई जब लोगों को इसका फ़ायदा तुरंत दिखने लगा.
• ट्रेनिंग और इनेबलमेंट पर निवेश करें: सबसे बेहतरीन यूज़ केस अक्सर तब सामने आते हैं, जब खुद यूज़र उनका इस्तेमाल करने लगते हैं.
• नतीजों को लेकर साफ़ रहें: बिज़नेस को बढ़ाने से पहले यह साफ़ करें कि सफलता कैसी दिखेगी.

LSEG अब सिर्फ़ व्यक्तिगत तौर पर प्रोडक्टिविटी बढ़ाने तक सीमित नहीं है, बल्कि वह AI को रोज़मर्रा के काम करने के तरीकों में गहराई से शामिल कर रहा है. इसमें रिसर्च के प्रोसेस, प्रोडक्ट डेवलपमेंट और ग्राहकों को दी जाने वाली सेवाओं में सीधे AI को का इस्तेमाल शामिल है.

एक मुख्य फ़ोकस OpenAI मॉडल को LSEG के भरोसेमंद डेटा के साथ उसके 'मॉडल कॉन्टेक्स्ट प्रोटोकॉल' जैसे सिस्टम के ज़रिए जोड़ना है—जिससे ग्राहकों को AI वर्कफ़्लो के अंदर ही सटीक और वेरिफ़ाई की जाने वाली जानकारी मिल सके.

मैक्स कहते हैं, "हमारे ग्राहकों के लिए सबसे ज़रूरी यह है कि इनसाइट मिलने में कितना समय लगता है—यानी कितनी तेज़ी और सटीकता से वे फ़ैसले ले पाते हैं. हम इसी चीज़ को मुमकिन कर रहे हैं."

आगे जाकर, LSEG को अपना सबसे बड़ा अवसर बिज़नेस को बढ़ाने में दिखता है: अपनी ग्लोबल वर्कफ़ोर्स और ग्राहकों को इस काबिल बनाना कि वे सोचने, कुछ नया बनाने और फ़ैसले लेने के अपने तरीके में AI का पूरा फ़ायदा ले सकें.