यह पेज OpenAI 2026 हैकैथॉन पर Devpost से AI वित्त और फिनटेक परियोजनाओं को एकत्र करता है। प्रत्येक एक हैकैथॉन परियोजना है जिसमें स्व-रिपोर्टेड विवरण और एक जनरेटेड विश्लेषण है, यह प्रोडक्शन में एक उत्पाद नहीं है। मिलकर वे यह दर्शाते हैं कि बिल्डर पैसे के साथ कहाँ घर्षण देखते हैं: चैट या वॉइस मैसेज द्वारा रखे गए बजट, छोटी फर्मों के लिए बैंक रीकॉन्सिलिएशन और बुककीपिंग, कर तैयारी, आवेगपूर्ण ट्रेड को धीमा करने वाले निवेश उपकरण, अनौपचारिक उधार और बचत समूह, और AI एजेंटों के लिए भुगतान रेल।
वित्त में कठिन हिस्सा कभी-कभी मॉडल नहीं होता। डेटा एक्सेस बैंक API, ओपन-बैंकिंग एग्रीगेटर या निर्यात किए गए विवरणों के माध्यम से होता है, और हर रास्ता कवरेज और ताज़गी को सीमित करता है। पैसे रखने या हटाने वाले, पहचान सत्यापित करने वाले या क्रेडिट देने वाले उत्पादों को योजना बनानी चाहिए लाइसेंसिंग और KYC, AML और PCI DSS जैसे नियमों के लिए, जो देश के अनुसार भिन्न होते हैं। उपयोगकर्ता भी हर आंकड़े के सही होने की उम्मीद करते हैं, इसलिए इन प्रोजेक्ट्स में से कई सामान्य कोड में राशि की गणना करते हैं और मॉडल का उपयोग केवल पढ़ने, वर्गीकरण या व्याख्या करने के लिए करते हैं।
यदि इनमें से कोई विचार आपके करीब है, तो छोटे से शुरू करें: एक क्लिकेबल प्रोटोटाइप फ्लो को टेस्ट करने के लिए, फिर एक MVP या एक वेब ऐप जो एक डेटा स्रोत और एक उपयोगकर्ता समूह के साथ काम करता है। इस पेज पर कुछ भी वित्तीय सलाह नहीं है।
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अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न
- क्या मुझे AI वित्त ऐप लॉन्च करने के लिए लाइसेंस की आवश्यकता है?
- यह इस बात पर निर्भर करता है कि ऐप क्या करता है और कहाँ संचालित होता है। एक बजटिंग टूल जो केवल उपयोगकर्ता द्वारा अपलोड किए गए डेटा को पढ़ता है, उससे हल्की जिम्मेदारियों के साथ आता है, जो फंड रखता है, पैसे हटाता है, निवेश सलाह देता है या क्रेडिट निर्णय लेता है। ये गतिविधियां आमतौर पर विनियमित होती हैं, और उन उत्पादों को जो इन्हें छूते हैं, KYC, AML और कार्ड डेटा के लिए PCI DSS के लिए योजना बनानी होती है। कई संस्थापक एक लाइसेंस प्राप्त साझेदार, जैसे बैंक या भुगतान प्रदाता, से शुरू करते हैं और उस वकील से सलाह लेते हैं जो लक्षित बाज़ार को जानता है।
- AI वित्त ऐप्स बैंक डेटा तक कैसे पहुंचते हैं?
- तीन सामान्य मार्ग हैं: ओपन-बैंकिंग या एग्रीगेटर API जो सहमति के साथ उपयोगकर्ता के खातों से जुड़ते हैं, CSV, PDF या OFX बयानों के आयात, और टेक्स्ट, आवाज़ या रसीद फोटो द्वारा मैनुअल एंट्री। इस पेज पर कई परियोजनाएं आयात या मैनुअल एंट्री का उपयोग करती हैं, जो एग्रीगेटर अनुबंध से बचती है और डेटा को डिवाइस पर रख सकती है। API ताज़ा डेटा देते हैं लेकिन लागत, देश के अनुसार कवरेज की कमी और डिज़ाइन करने के लिए सहमति प्रवाह जोड़ते हैं।
- क्या वित्तीय संख्याओं के साथ भाषा मॉडल पर भरोसा किया जा सकता है?
- केवल अपने आप में नहीं। एक मॉडल बयान को गलत पढ़ सकता है या अंकगणित में गलती कर सकता है, और वित्त में एक छोटी गलती भरोसे को जल्दी खो देती है। इन परियोजनाओं में एक सामान्य पैटर्न है: सामान्य कोड में बैलेंस, कर और कुल योग की गणना करना, मॉडल का उपयोग निकालने, वर्गीकरण और व्याख्या करने के लिए करना, और प्रत्येक आकृति का स्रोत दिखाना ताकि व्यक्ति उसे जांच सके। एक समीक्षा चरण और वास्तविक, गुमनाम दस्तावेज़ों पर आधारित परीक्षणों की योजना बनाएं।
- AI वित्त उत्पाद की पहली संस्करण में क्या होना चाहिए?
- एक उपयोगकर्ता समूह, एक कार्य और एक डेटा स्रोत: उदाहरण के लिए, एक देश में फ्रीलांसर्स जो एकल बैंक खाते का मेल खाते हैं, या घर जो रसीद फोटो से खर्च ट्रैक करते हैं। पहली संस्करण से पैसे की गति, सलाह और क्रेडिट को बाहर रखना नियामक दायरे को छोटा रखता है जब तक आप यह सीखते हैं कि लोग वापस आते हैं या नहीं। सहमति मांगें और संग्रहीत वित्तीय डेटा को एन्क्रिप्शन और एक्सेस लॉग के साथ सुरक्षित रखें, क्योंकि बाद में इन्हें जोड़ना कठिन होता है।
स्रोत: openai.devpost.com प्रोजेक्ट गैलरी.
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