مقدمه: دنیای پرسرعت امروزی، کاغذبازی‌های وقت‌گیر قدیم را پس می‌زند. تقریباً می‌توان گفت که از دهه‌ی ۱۹۶۰ به بعد، شکل و شمایل بانک‌ها تغییر یافت. چراکه تصور افراد از بانک و امورات بانکی دیگر به چهار دیوار ساختمان بانکی محصور نمی‌شد. چراکه به تدریج دستگاه‌های خودپرداز، کارت‌های بانکی، بانکداری‌ موبایلی، بانکداری الکترونیکی و انتقال پول در لحظه روی کار آمدند. اما ضعف امنیتی به وجود آمده به دلیل افزایش انتقال اطلاعات مهم از طریق شبکه­های مجازی، حملات سایبری و کلاهبرداری را نیز زیاد کرد. این وقایع نه تنها بر سود بانک­ها تأثیر گذاشت، بلکه اعتماد مشتریان را هم کمرنگ کرد. به همین دلیل، هوش مصنوعی به دلیل توانایی در درک روابط پیچیده ریاضی و خودکار بودن فرآیند یادگیری و عملش، تبدیل به بخشی ضروری از دنیای مالی می‌شود. رشد روزافزون داده‌های بانکی، نیاز به امنیت و توان محاسباتی بالایی را می‌طلبد. به همین دلیل بسیاری از مراکز مالی، الزام استفاده از هوش مصنوعی در روند کاری‌شان را درک کرده‌اند و از آن بهره می‌برند.

همانگونه که در مجامع تخصصی مالی بیان می‌شود، هوش مصنوعی در سه زمینه اداره پیشین (خدمات معمول بانکی)، اداره میانی (تشخیص کلاهبرداری و مدیریت ریسک) و اداره پسین (تعهد و پذیره‌ نویسی) قابل استفاده است.

نرم ­افزارهای هوش مصنوعی، از خستگی ذهنی و جسمی، تعطیلات، خطر خطای انسانی و تقاضا برای افزایش حقوق مصون هستند. از طرفی به لطف وجود رایانش ابری و سایر فناوری‌های جدید، شرایط تعمیر و نگهداری از این ربات‌های هوشمند بسیار به‌صرفه می‌باشد. به همین دلیل بسیاری از بانک‌ها مشتاق به استفاده از هوش مصنوعی در دفاتر بانکی، مخصوصاً دفاتر جلویی خود شده‌اند، چراکه نسبت به کارمندان سریع‌تر، قابل اعتمادتر و در درازمدت ارزان‌تر هستند.

منظور از خدمات هوش مصنوعی در بانک‌ها، مواردی از قبیل شناسایی و احراز هویت مشتری، شبیه‌سازی کارمندان زنده از طریق ربات‌های چت و دستیاران صوتی، ایجاد روابط قوی با مشتریان و ارائه راه‌حل‌ها و توصیه‌های شخصی است.

هوش مصنوعی را می‌توان توانایی یک ماشین برای انجام کارهایی که معمولاً با موجودات هوشمند در ارتباط است معرفی کرد. به بیان دیگر هوش مصنوعی، فناوری به منظور شبیه‌سازی فرآیندهای هوش انسانی توسط ماشین‌ها در عصر تحول دیجیتال است.

هوش مصنوعی بر پایه رایانش ابری و کارت‌های گرافیکی بنا شده است. جان مک کارتی، پدر هوش مصنوعی آن را اینگونه توصیف می‌کند:

هوش مصنوعی، علم و مهندسی ساخت ماشین های هوشمند، به ویژه برنامه های کامپیوتری هوشمند است.

در تعاریف دیگر، هوش مصنوعی را به منزله تبدیل یک کامپیوتر به ربات نیز شرح داده‌اند. منظور از ربات، مجموعه‌ای از کدهای برنامه­نویسی شده است که کامپیوتر را قادر می‌سازد تا همانند انسان بیاندیشند و رفتار کند. به بیان دیگر هوش مصنوعی به معنای ایجاد ضریب هوشمندی (IQ) و ضریب احساسی (EQ) در کامپیوتر است.

از به‌کارگیری فراوان و کشش شدید این فناوری در مشاغل جهانی، مشخص است که بازار خدمات مالی در حال حاضر نیز به سرعت تحت تأثیر پیشرفت‌های هوش مصنوعی بیش از پیش قرار خواهد گرفت. در یک بانک دیجیتال، فناوری هوش مصنوعی می‌تواند در امور مختلفی از جمله اتوماسیون مبتنی بر قوانین، ارائه پیشنهادات شخصی‌سازی‌شده، یادگیری ترجیحات کاربر، ارائه کمک‌های مجازی، خدمات مشتری و سایر کارکردها مورد استفاده قرار گیرد. هوش مصنوعی در صورت همراهی با روش‌های پردازش زبان طبیعی می‌تواند دستیار مجازی قدرتمندی فراهم کند.

در عصر دیجیتال امروز فناوری هوش مصنوعی سه کارکرد کلی دارد:

• ماشین‌های هوشمندی که قابلیت‌های انسان را بهبود می‌دهند؛
• ماشین‌های هوشمند و انسان‌هایی که در کنار هم کار می‌کنند؛
• ماشین‌های هوشمندی که جایگزین انسان‌ها می‌شوند؛

هوش مصنوعی (AI) در بانکداری مانند هر صنعت دیگری به یک مسئله حیاتی تبدیل شده است. سیستم‌های مبتنی بر هوش مصنوعی می‌توانند با افزایش بهره‌وری و تصمیم‌گیری براساس اطلاعات غیرقابل درک برای یک عامل انسانی، به بانک‌ها کمک کنند تا هزینه‌های خود را کاهش دهند. همچنین هوش مصنوعی می‌تواند بسیاری از کارهایی که به صورت دستی و در سلسله فرآیندهایی طولانی انجام می‌شوند را خودکار کند و این وظیفه را از دوش نیروی انسانی بردارد تا بتوانند روی مسائل دیگری تمرکز کنند.

بانک‌ها از قابلیت‌های هوش مصنوعی به روش‌های مختلف برای متحول‌کردن عملیات و تعریف آینده صنعت استفاده می‌کنند. از کشف تقلب و خدمات مشتری گرفته تا اتوماسیون پردازش و فراتر از آن. درحقیقت هوش مصنوعی تأثیر قابل توجهی در صنعت بانکداری گذاشته است.

همچنین در یک بازار بسیار رقابتی، بانک‌ها تلاش می‌کنند تا بالاترین سطح ممکن خدمات دیجیتال را به مشتریان خود ارائه دهند. بانک‌ها با ایجاد وب‌سایت‌های مدرن و راحت، امکان جست‌وجو در سایت (یا مشابه آن در پلتفرم‌ها)، توسعه برنامه‌های کاربردی موبایل و حتی برنامه‌های وب پیشرفته، امکانات لازم را برای مشتریان خود فراهم می‌کنند. بنابراین آن‌ها سعی می‌کنند خدمات خود را در هر زمان و هر مکان و از طریق دستگاه‌های مختلف در دسترس کاربرانشان قرار دهند. ابزار مهمی که به بانک‌ها کمک می‌کند تا سرپا بمانند و انتظارات بالای مشتریان خود را برآورده کنند، هوش مصنوعی (AI) است.

هوش مصنوعی می‌تواند داده‌های مشتری را برای درک ترجیحات و نیازهای آن‌ها تجزیه و تحلیل کند و از این اطلاعات برای ارائه خدمات شخصی‌سازی شده به مشتری استفاده کند. این کار در عین افزایش کارایی بانک‌ها، منجر به کاهش هزینه‌های بانک‌ها شده و همزمان باعث پشتیبانی سریع‌تر و دقیق‌تر مشتریان خواهد شد.

هوش مصنوعی و بانکداری الکترونیکی

با پیچیده‌تر و پیشرفته‌ترشدن هوش مصنوعی، کاربرد فناوری‌های مبتنی‌‌بر هوش مصنوعی به‌سرعت در حال گسترش است. اکنون می‌توانیم ببینیم که بانکداری الکترونیکی به ‌تدریج از طریق هوش مصنوعی در حال تغییر است و فراتر از درک سنتی خود، انعطاف‌پذیرتر و مشتری ‌محورتر می‌شود. هوش مصنوعی می‌تواند با سرعتی قابل توجه، حجم وسیعی از اطلاعات را استخراج کند و با استفاده از قابلیت تجزیه‌ و تحلیل داده‌ها، از کلاهبرداری مالی جلوگیری می‌کند.

علاوه بر این، الگوریتم‌های هوش مصنوعی اجرای عملیات‌هایی مانند ربات‌های گفت‌وگوی مبتنی‌بر هوش مصنوعی، سیستم‌های امنیتی بیومتریک و غیره را ممکن می‌سازند. همه این‌ها کیفیت خدمات را بهبود، سود را افزایش و هزینه‌ها را کاهش می‌دهد.

چگونه هوش مصنوعی بانکداری را تغییر می‌دهد؟

هوش مصنوعی از پتانسیل بسیار بالایی برای تغییر بنیادین در بانکداری برخوردار است. در یک نگاه می‌توان گفت که هوش مصنوعی در بانکداری می‌تواند فرصت‌هایی را برای بهبود خدمات مشتری، ارتقای استراتژی‌های سرمایه‌گذاری بانک‌ها و البته کاهش هزینه‌ها فراهم ‌کند.

هوش مصنوعی می‌تواند نقشی محوری در حوزه خدمت‌رسانی به مشتریان ایفا کند. بانک‌ها به حجم عظیمی از داده‌های مشتریان دسترسی دارند. هوش مصنوعی می‌تواند این داده‌ها را تحلیل کند تا رفتار و ترجیحات مشتریان را درک کند و بانک‌ها را قادر سازد تا خدمات شخصی‌سازی‌شده ارائه دهند. به عنوان مثال، هوش مصنوعی می‌تواند بر اساس تاریخچه معاملات مشتری، نیازهای او را پیش‌بینی کرده و محصولات یا خدمات مرتبط پیشنهاد دهد. این نه تنها تجربه مشتری را بهبود می‌بخشد، بلکه به بانک‌ها کمک می‌کند محصولات خود را بیشتر بفروشند.

ابزارهای مختلف گفت‌وگوی هوشمند با مشتریان که مبتنی بر هوش مصنوعی هستند، نمونه دیگری از کاربردهای هوش مصنوعی در بانکداری برای بهبود خدمت‌رسانی به مشتریان است. این رابط‌های تعاملی می‌توانند طیف وسیعی از پرسش‌های مشتریان را به صورت آنی پاسخ دهند، زمان انتظار را کاهش دهند و وقت اپراتورهای انسانی را برای رسیدگی به موارد پیچیده‌تر آزاد کنند. همچنین این رابط‌ها از هر تعاملی می‌آموزند و در نتیجه، عملکردشان به مرور بهبود می‌یابد.

در زمینه سرمایه‌گذاری‌ها، هوش مصنوعی می‌تواند تحلیل‌های بنیادین و ارزشمندی را فراهم کند که برای تصمیم‌گیری‌های مهم سودمند خواهد بود. الگوریتم‌های هوش مصنوعی می‌توانند روندهای بازار، شاخص‌های اقتصادی و عملکرد شرکت‌ها را تحلیل کرده و حرکات آینده بازار را پیش‌بینی کنند. این اقدام می‌تواند به بانک‌ها کمک کند تصمیمات سرمایه‌گذاری آگاهانه‌تری اتخاذ کرده و بازدهی را بیشینه کنند. همچنین هوش مصنوعی می‌تواند بانک‌ها را در مدیریت مؤثرتر پرتفوی سرمایه‌گذاری‌شان یاری رساند. به عنوان مثال، هوش مصنوعی می‌تواند عملکرد یک پرتفوی را به صورت آنی رصد کرده و براساس شرایط بازار، تغییراتی در آن را پیشنهاد دهد.

مدیریت ریسک یکی دیگر از کاربردهای هوش مصنوعی در بانکداری است. هوش مصنوعی می‌تواند عوامل ریسک مختلف را تحلیل کرده و نکول‌ها یا کلاهبرداری‌های بالقوه را پیش‌بینی کند. این پیش‌بینی‌ می‌تواند به بانک‌ها کمک کند تا اقدامات پیشگیرانه انجام دهند و زیان‌ها را به حداقل برسانند. همچنین هوش مصنوعی قادر است با اتوماسیون فرایندهای تحلیل و شناسایی هرگونه تخلف بالقوه، به بانک‌ها در رعایت مقررات دولتی، نظیر مقررات مربوط به پولشویی الزامات یاری رساند.

هوش مصنوعی همچنین نقش مهمی در کاهش هزینه‌ها و بهبود بهره‌وری دارد. فرایندهای دستی را می‌توان با استفاده از هوش مصنوعی به صورت خودکار درآورد تا خطاها کاهش یافته و کارایی افزایش یابد. به‌عنوان مثال، هوش مصنوعی قادر است به خودکارسازی کل فرایند تایید وام بپردازد و زمان و تلاش مورد نیاز را کاهش دهد. این روند نه تنها سبب بهبود بهره‌وری می‌شود، بلکه تجربه مشتری را نیز ارتقا می‌دهد، زیرا مشتریان می‌توانند سریع‌تر وام دریافت کنند.

علاوه بر این، هوش مصنوعی می‌تواند به بانک‌ها در بهینه‌سازی عملیاتشان کمک کند. به‌عنوان مثال، هوش مصنوعی می‌تواند داده‌های معاملات را تحلیل کرده و الگوها و روندها را شناسایی کند. این می‌تواند به بانک‌ها کمک کند تا منابع خود را بهینه‌سازی کرده، هزینه‌های عملیاتی را کاهش دهند و به سود بیشتری دست یابند.

۵ نقش اساسی هوش مصنوعی در بانکداری:

۱) تجربه ­ی مشتری

مشتریان دائماً به دنبال تجربه و راحتی بهتر هستند. برای مثال، دستگاه‌های خودپرداز پروژه موفقیت‌آمیزی بودند، زیرا مشتریان می‌توانستند از خدمات ضروری سپرده‌گذاری و برداشت پول حتی زمانی که بانک‌ها بسته بودند، استفاده کنند.

مشتریان اکنون می‌توانند با استفاده از گوشی‌های هوشمند خود، در هر ساعت از شبانه روز حساب‌های بانکی باز کنند. ادغام هوش مصنوعی در خدمات بانکی و مالی باعث افزایش سطح راحتی و رضایت کاربران می‌شود.

پیگیری واجد شرایط بودن برای مواردی مانند درخواست وام یا اعتبارسنجی با استفاده از هوش مصنوعی خودکار می‌شود و نیاز به مراجعه حضوری به بانک‌ها و انجام مراحل طولانی این کار که در گذشته به صورت دستی انجام می‌شد، وجود ندارد. همچنین برنامه‌های مبتنی بر هوش مصنوعی می‌توانند زمان تایید تسهیلاتی مانند وام را کاهش دهند. به صورت کلی هوش مصنوعی در بانکداری توانسته است تجربه متفاوتی را برای مشتریان بانک‌ها رقم بزند.

۲) هوش مصنوعی و امنیت سایبری

وقتی صحبت از امینت سایبری در بانکداری باشد، نقش هوش مصنوعی پررنگ‌تر می‌شود. هر روز تعداد زیادی از تراکنش‌های مالی مانند پرداخت صورت‌حساب‌ها، برداشت پول، واریز چک و … از طریق اپلیکیشن‌ها یا حساب‌های آنلاین انجام می‌شود. بنابراین بانک‌ها باید تلاش خود را در جهت تأمین امنیت بیش از پیش افزایش دهند.

هوش مصنوعی می‌تواند به بانک‌ها کمک کند تا امنیت مالی فرآیندهای آنلاین را بهبود ببخشند، نقاط ضعف سیستم‌های خود را ردیابی کنند و خطرات را به حداقل برسانند. هوش مصنوعی همراه با یادگیری ماشینی می‌تواند به راحتی فعالیت‌های تقلبی و تهدیدها را شناسایی کند، به مشتریان و همچنین بانک‌ها هشدار دهد و برای اقدامات اصلاحی پیشنهاداتی ارائه کند.

۳) مدیریت ریسک

عوامل خارجی جهانی مانند نوسانات ارز، بلایای طبیعی یا ناآرامی­های سیاسی تأثیرات جدی بر صنایع بانکی و مالی دارند. در چنین مواقع پرنوسانی، اتخاذ تصمیمات تجاری با احتیاط بسیار مهم است. تجزیه و تحلیل مبتنی بر هوش مصنوعی می‌تواند تصویر واضحی از اتفاقات آینده ارائه دهد و به شما کمک کند آماده باشید و تصمیمات به موقع بگیرید. هوش مصنوعی همچنین با ارزیابی احتمال شکست مشتری در بازپرداخت وام، به شناسایی مشتریان کمک می‌کند.

۴) هوش مصنوعی در امتیازدهی اعتباری و پرداخت وام

امتیازدهی اعتباری از جذاب‌ترین خدمات بانکداری نوین است که به کمک هوش مصنوعی پیاده‌سازی شده است. یک سیستم وام و اعتبار مبتنی بر هوش مصنوعی می‌تواند رفتار و الگوهای مشتریان (حتی با سابقه اعتباری محدود) را بررسی کند تا اعتبار آن‌ها را تعیین کند. مشخص کردن امتیاز اعتباری در واقع توان پرداخت اقساط هر مشتری را مشخص می‌کند. این فرآیند به بانک‌ها کمک می‌کند تا سیستم‌های وام‌دهی خود را توسعه داده و بتوانند به طیف گسترده‌تری از افراد، وام دهند. همچنین این سیستم در مورد رفتارهای خاصی که ممکن است احتمال نکول را افزایش دهد هشدارهایی را به بانک‌ها ارسال می‌کند. به طور خلاصه، چنین فناوری‌هایی نقش کلیدی در تغییر آینده وام‌دهی دارند. البته نمی‌توان انکار کرد که این سیستم‌های گزارش‌دهی اعتباری می‌توانند خطا داشته باشند و مشتریان را اشتباه طبقه‌بندی کنند.

۵) پیگیری بازارهای مالی

هوش مصنوعی در خدمات مالی به بانک‌ها کمک می‌کند تا حجم زیادی از داده‌ها را پردازش کرده و آخرین روند بازار، ارزها و سهام را پیش‌بینی کنند. تکنیک‌های پیشرفته یادگیری ماشین به ارزیابی روند بازار و پیشنهاد گزینه‌های سرمایه‌گذاری کمک می‌کند. همچنین هوش مصنوعی برای بانکداری بهترین زمان برای سرمایه گذاری در سهام را پیشنهاد می‌کند و در صورت وجود خطر احتمالی هشدار می‌دهد. این فناوری نوظهور به دلیل ظرفیت بالای پردازش داده‌ها، به سرعت بخشیدن به تصمیم‌گیری کمک می‌کند و تجارت را برای بانک‌ها و مشتریان آن‌ها راحت می‌کند.

کاربرد هوش مصنوعی در بانکداری

تجربه سال‌های اخیر نشان داده که هوش مصنوعی در نظام بانکداری می‌تواند در حوزه‌های بسیار گوناگونی به‌کار گرفته شود و ضمن افزایش بهره‌وری و رضایت مشتریان، به افزایش سودآوری بانک‌ها نیز کمک کند. برخی از رایج‌ترین کاربردهای کنونی هوش مصنوعی در بانکداری عبارت هستند از:

بانکداری گفتگومحور

بخش قابل ‌توجهی از توان و زمان کارکنان شعبات و نیز مراکز تماس بانک‌ها به ارائه راهنمایی به مراجعان یا تماس‌گیرندگان می‌گذرد. اما هوش مصنوعی با قابلیت درک زبان طبیعی می‌تواند نقش موثری در این زمینه داشته باشد. ربات‌های چت هوشمند می‌توانند پشتیبانی ۲۴ ساعته ارائه دهند، پرسش‌ها را پاسخ دهند و راه‌حل‌های مناسب هر یک از مشتریان ارائه کنند.

ربات‌های چت برای مدیریت ثروت

یکی از رایج‌ترین خدمات بانک‌ها به مشتریان، مدیریت ثروت و کمک به آنها برای سرمایه‌گذاری سودآور است. در این زمینه، ربات‌های چت هوشمند می‌توانند با تجزیه و تحلیل داده‌های مالی مشتریان و اهداف سرمایه‌گذاری آنها، مشاوره‌های شخصی‌سازی شده مدیریت ثروت ارائه دهند. الگوریتم این ربات‌ها ضمن دریافت داده‌های مختلف واردشده توسط مشتری، سوابق مالی او و نیز وضعیت بازارهای سرمایه، به ارائه مجموعه‌ای از پیشنهادها براساس قدرت تحمل ریسک او می‌پردازد.

تحلیل ریسک مشتریان

بانک‌ها پیش از ارائه وام و اعتبار به هر مشتری، به بررسی توان مالی او و به عبارت دیگر، ریسک اعتباردهی به او می‌پردازند. هنوز بسیاری از بانک‌ها این کار را به شیوه سنتی مثل بررسی صورت‌های مالی انجام می‌دهند، اما هوش مصنوعی می‌تواند این روند را متحول کند. این فناوری می‌تواند با تجزیه و تحلیل داده‌های متنوع و شناسایی ریسک‌های بالقوه، به بانک‌ها در مدیریت ریسک کمک کند. این شیوه نه تنها زمان کمتری می‌برد، بلکه حتی نیازی به حضور یک کارشناس انسانی برای انجام این کار نخواهد بود.

تحلیل رفتار مشتریان

بخشی از تحلیل ریسک مشتریان به تحلیل رفتار آنها در آینده مربوط می‌شود. هوش مصنوعی می‌تواند با تجزیه و تحلیل داده‌های مشتری و شناسایی الگوها، به بانک‌ها در پیش‌بینی رفتار مشتریان کمک کند. به عنوان مثال پیش‌بینی کند کدام مشتریان احتمالاً وام خود را بازپرداخت نمی‌کنند.

بهبود تجربه مشتری

بر اساس تعاملات گذشته کاربران، هوش مصنوعی به‌دنبال درک عمیق مشتریان و رفتار آنها تا حد امکان است. دستیاران مجهز ‌به هوش مصنوعی از الگوریتم‌های یادگیری ماشین و پردازش زبان برای ارائه پاسخ‌های فوری به طیف گسترد‌ه‌ای از سوالات مشتریان استفاده می‌کنند. این موضوع به بانک‌ها فرصت می‌دهد تا محصولات و خدمات مرسوم و دیجیتال خود را با افزودن ویژگی‌های سفارشی، شخصی‌سازی کنند که باعث افزایش تعامل با مشتری می‌شود و به ایجاد روابط قوی با آنها کمک می‌کند.

برای مثال برنامه‌های بانکداری تلفن همراه امکاناتی مثل چک‌کردن حساب بانکی، انجام پرداخت‌ها، کنترل هزینه‌ها و مبادله ارز دارند که در شرایط همه‌گیری ویروس کرونا، تعداد کاربران این امکانات بسیار افزایش یافت. علاوه بر این، آنها رفتار کاربر را دنبال می‌کنند و براساس آن پیشنهادات شخصی ارائه می‌دهند و حداکثر راحتی را برای مشتریان فراهم می‌کنند.

خوشه‌بندی مشتریان

یکی از اساسی‌ترین اقدامات در بازاریابی و ارائه پیشنهادهای مختلف به مشتریان کنونی و بالقوه، تقسیم آنها بر اساس یک سری معیارهای مشخص به چندین دسته یا خوشه است. هوش مصنوعی می‌تواند با تجزیه و تحلیل رفتار، ترجیحات و نیازهای مشتریان، آن‌ها را خوشه‌بندی کند. این اقدام می‌تواند به بانک‌ها در ارائه خدمات و محصولات شخصی‌سازی شده و متناسب‌تر برای هر دسته از مشتریان کمک کند.

تشخیص تقلب

یکی از چالش‌های بانک‌ها و موسسات صادرکننده کارت‌های اعتباری، شناسایی تراکنش‌های کلاهبردارانه و تقلبی است که با وجود به حجم بالای تراکنش‌های روزانه و تنوع بالای آنها، انجام دقیق آن توسط نیروی انسانی بسیار دشوار و در واقع، ناممکن است. اما هوش مصنوعی می‌تواند با تجزیه و تحلیل حجم زیادی از داده‌ها و شناسایی تراکنش‌های غیرمعمول، فعالیت‌های مشکوک را تشخیص دهد. در حال حاضر برخی بانک‌های بزرگ دنیا از این فناوری برای تشخیص آنی تراکنش کلاهبردارنه و فعالیت‌های مشکوک استفاده می‌کنند.

پیش‌بینی سناریوهای احتمالی و جلوگیری از تقلب

هوش مصنوعی قادر است نتایج احتمالی و روندهای آینده را بر اساس تجزیه ‌و تحلیل داده‌های رفتار مشتری در گذشته پیش‌بینی کند. بنابراین، تأثیر مهمی بر تشخیص و جلوگیری از تقلب در صنعت بانکداری و مالی دارد.

هوش مصنوعی همچنین به جلوگیری از کلاهبرداری‌های مختلف، شناسایی تکنیک‌های ضد پولشویی و ایجاد توصیه‌هایی برای مشتریان کمک می‌کند. پو‌لشویی‌ها از اقدامات خاصی استفاده می‌کنند تا وانمود کنند که منبع پول‌‌ها قانونی است. هوش مصنوعی این اقدامات پنهان و الگوهای مشکوک را از طریق مکانیسم‌های یادگیری ماشین شناسایی می‌کند و با این کار، باعث صرفه‌جویی در هزینه‌های هنگفت بانک‌ها می‌شود و از حساب‌های مشتریان محافظت می‌کند.

امنیت سایبری

هوش مصنوعی می‌تواند با شناسایی و جلوگیری از حملات سایبری، امنیت سایبری بانک‌ها را بهبود بخشد. در چند سال اخیر، برخی بانک‌ها برای شناسایی و جلوگیری از حملات سایبری به بهره‌گیری از هوش مصنوعی برای تجزیه و تحلیل ترافیک شبکه و شناسایی تهدیدهای بالقوه روی آوردند.

تقویت سیستم امنیت سایبری

در چشم‌انداز دیجیتال در حال تکامل امروزی، میزان جرایم سایبری به اوج بی‌سابقه‌ای رسیده و داده‌های حساس کاربران را در معرض خطر سرقت قرار می‌دهد. برای مقابله با این چالش، برنامه‌های کاربردی مبتنی‌ بر هوش مصنوعی به‌عنوان ابزاری پیشرفته ظاهر شده‌اند و امنیت سایبری را در صنعت بانکداری تقویت می‌کنند. هوش مصنوعی در بانکداری به‌طور موثر تهدیدهای قبلی را تجزیه‌وتحلیل می‌کند، از الگوها درس می‌گیرد، ناهنجاری‌ها را شناسایی می‌کند و به‌طور قابل توجهی خطر نقض امنیت را کاهش می‌دهد. راهکارهای هوش مصنوعی مکانیزم دفاعی پیشگیرانه را برای موسسات بانکی فراهم می‌کند که از داده‌های کاربران در برابر سرقت سایبری بالقوه محافظت می‌کند و شبکه‌های امنیتی را در بانک‌ها بهبود می‌بخشد.

خودکارسازی عملیات‌های روتین

یکی از سودمندترین کاربردهای هوش مصنوعی، خودکارشدن کارهای تکراری و مبتنی ‌بر قانون است. با هوش مصنوعی در بانکداری، سازمان‌ها می‌توانند طیف گسترده‌ای از وظایف معمول مانند ورود داده‌ها، تطبیق حساب، پردازش اسناد و غیره را به‌طور کارآمدی خودکار کنند. این نوع خودکارسازی، نه تنها به کارمندان اجازه می‌دهد تا روی کارهای ضروری‌تر تمرکز کنند، بلکه باعث کاهش خطا و تسریع تکمیل فرایند نیز می‌شود.

توسعه واسط‌ های تعاملی هوشمند

چت‌بات‌های مدرن مجهز به هوش مصنوعی می‌توانند احساسات را در چت با مشتریان تشخیص داده و به مناسب‌ترین روش پاسخ دهند. بنابراین آنها وظایف متعددی را برعهده می‌گیرند و فشار روی مراکز تماس و به‌طور کلی کارکنان را کاهش می‌دهند. همه این‌ها به مشتریان امکان می‌دهد کارآمدترین و سریع‌ترین خدمات ممکن را ارائه و بانک‌ها را قادر می‌سازد تا هزینه‌های خود را به میزان قابل توجهی کاهش دهند. فناوری هوش مصنوعی همچنین می‌تواند کلاهبرداری احتمالی را تشخیص و به‌موقع به کاربر هشدار دهد که ممکن است مشکلی در حسابش وجود داشته باشد.

امنیت پیشرفته بیومتریک

هوش مصنوعی بانک‌ها را قادر می‌سازد تا تجربه شخصی‌سازی‌شده‌تر را به‌صورت شبانه‌روزی برای مشتریان خود فراهم کنند. به‌عنوان مثال، استفاده از ویژگی‌های تشخیص چهره، اثر انگشت یا صدا برای ورود به برنامه. این روش‌های احراز هویت بیومتریک، ایمنی اطلاعات ارزشمند کاربر را تقویت و از دسترسی غیرمجاز به حساب‌ها جلوگیری می‌کند. همچنین به محافظت از داده‌ها در برابر سرقت هویت، سرقت کارت، اسکیمینگ و فیشینگ کمک می‌کند.

تجزیه ‌و تحلیل داده‌ها و تصمیم‌گیری

فناوری‌های هوش مصنوعی بانک‌ها را قادر می‌سازد تا حجم زیادی از داده‌های ساختاریافته و بدون ساختار را پردازش و روند بازار را پیش‌بینی کنند، بینش‌هایی به‌دست آورند و فرصت‌های سرمایه‌گذاری را شناسایی کنند و در نهایت به تصمیم‌ بهتر برسند. تصمیم‌گیری مبتنی‌ بر داده به بانک‌ها کمک می‌کند تا بهره‌وری را افزایش، هزینه‌ها را کاهش دهند و در بازار رقابتی پیشتاز باشند.

مزایا و معایب هوش مصنوعی در بانکداری

هر فناوری نکاتی مثبت و منفی با خود به همراه دارد و شناخت این مزایا و معایب می‌تواند به کاربران برای بهره‌گیری بهتر و البته کاهش مشکلات احتمالی کمک کند.

برخی از مزایای کلیدی هوش مصنوعی در بانکداری:

بهبود کارایی و بهره‌وری: یکی از مزایای بسیار مهم هوش مصنوعی توانایی آن در اتوماسیون وظایف معمول کارمندان و کارشناسان بانکی است. این اتوماسیون نه تنها سرعت عملیات بانکی را افزایش می‌دهد بلکه احتمال خطای انسانی را نیز کاهش داده و منجر به نتایج دقیق‌تری می‌شود. به‌عنوان مثال، هوش مصنوعی می‌تواند فرایند تأیید وام را اتوماسیون کند تا زمان و تلاش مورد نیاز کاهش یابد و کارکنان بانک بتوانند روی وظایف پیچیده‌تر تمرکز کنند. این افزایش کارایی می‌تواند منجر به صرفه‌جویی قابل‌توجهی در هزینه‌ها برای بانک‌ها شود.

سرعت بخشیدن به عملیات بانکی برای مشتریان: هوش مصنوعی در بانکداری می‌تواند با تسریع عملیات بانکی، تجربه مشتری را بهبود دهد. به‌عنوان مثال، رابط‌های گفت‌وگوی هوشمند می‌توانند به صورت آنی به پرسش‌های مشتریان پاسخ دهند و زمان انتظار را کاهش دهند. همچنین هوش مصنوعی می‌تواند فرایند تأیید وام را خودکار کند تا مشتریان سریع‌تر وام دریافت کنند. این روند نه تنها تجربه مشتریان را بهبود می‌بخشد، بلکه رضایت و وفاداری آنان را نیز افزایش می‌دهد.

ارائه راهکارهای شخصی‌سازی شده برای مشتریان: به‌طور کلی، هوش مصنوعی می‌تواند با تجزیه و تحلیل داده‌های مشتریان، رفتار و ترجیحات آن‌ها را درک کرده و بانک‌ها را قادر به ارائه خدمات شخصی‌سازی‌شده کند. به‌عنوان مثال، هوش مصنوعی می‌تواند براساس تاریخچه معاملات مشتری، نیازهای او را پیش‌بینی و محصولات یا خدمات مرتبط پیشنهاد دهد. این شخصی‌سازی به بانک‌ها در فروش بیشتر و ارتقای پیشنهادهای قابل ارائه به مشتریان کمک می‌کند.

استفاده بهتر از داده‌های گسترده مشتریان: بانک‌ها به حجم عظیمی از داده‌های مشتری دسترسی دارند. هوش مصنوعی می‌تواند این داده‌ها را تحلیل کرده و بینش‌هایی را فراهم کند که به تصمیم‌گیری کمک می‌کند. به‌عنوان مثال، هوش مصنوعی الگوهایی در رفتار مشتریان را شناسایی می‌کند و به بانک‌ها در شناسایی ریسک‌ها یا فرصت‌های بالقوه یاری می‌رساند. این مسئله بانک‌ها را به اتخاذ تصمیمات آگاهانه‌تر و ارائه خدمات بهتر به مشتریان قادر می‌سازد.

تدوین استراتژی‌ موثر برای سرمایه‌گذاری: هوش مصنوعی می‌تواند روندهای بازار و شاخص‌های اقتصادی را تحلیل کرده و حرکات آینده بازار را پیش‌بینی کند. این می‌تواند به بانک‌ها در اتخاذ تصمیمات سرمایه‌گذاری آگاهانه و افزایش بازده سرمایه‌گذاری کمک کند. همچنین هوش مصنوعی به بانک‌ها در مدیریت مؤثرتر پورتفوی سرمایه‌گذاری یاری می‌رساند. به‌عنوان مثال، هوش مصنوعی قادر است عملکرد یک پورتفوی را به صورت آنی رصد کرده و راه‌حل‌هایی برای بهبود آن پیشنهاد دهد.

برخی از مهم‌ترین معایب هوش مصنوعی در بانکداری:

نگرانی‌ها درباره حریم خصوصی داده‌ها: سیستم‌های هوش مصنوعی به پردازش حجم عظیمی از داده‌ها نیاز دارند که اغلب شامل اطلاعات حساس مشتریان است. این موضوع نگرانی‌های قابل‌توجهی را در مورد حریم خصوصی و امنیت داده‌ها ایجاد می‌کند. بانک‌ها باید اطمینان حاصل کنند که اقدامات امنیتی لازم برای حفاظت از این داده‌ها در نظر گرفته شده است. همچنین اقدامات بانک‌ها باید با مقررات حفاظت از داده‌ها که می‌تواند با توجه به کشور و حتی منطقه متفاوت باشد و به‌طور مداوم در حال تغییر است، مطابقت داشته باشد. عدم حفاظت کافی از داده‌های مشتریان می‌تواند منجر به نقض داده‌ها شود که پیامدهای مالی و البته قانونی شدیدی به دنبال خواهد داشت.

رعایت مقررات نظارتی: اجرای سیستم‌های هوش مصنوعی در بانکداری نیازمند رعایت شبکه پیچیده‌ای از مقررات هستند. این مقررات برای حمایت از مصرف‌کنندگان و حفظ ثبات سیستم مالی طراحی شده‌اند. با این حال، این مقررات ممکن است با پیشرفت سریع فناوری هوش مصنوعی همگام نشده باشند. این عقب‌ماندگی مقرراتی می‌تواند برای بانک‌ها ابهام ایجاد کند و پیاده‌سازی راهکارهای هوش مصنوعی با تضمین رعایت مقررات را دشوار سازد. بانک‌ها شاید نیازمند سرمایه‌گذاری قابل‌توجهی در جذب نیروی انسانی متخصص در زمینه امور حقوقی و نیز خرید و تامین زیرساخت‌های لازم برای رعایت این مقررات نظارتی باشند که به هزینه پیاده‌سازی هوش مصنوعی می‌افزاید.

عدم شفافیت درباره برخی نتایج هوش مصنوعی: تصمیم‌گیری‌های صورت گرفته هوش مصنوعی، به خصوص آن‌هایی که توسط مدل‌های پیچیده یادگیری ماشین انجام می‌شوند، گاهی اوقات پیچیده بوده و حتی خود الگوریتم نیز توضیح شفافی درباره آن ارائه نمی‌دهد. نبود شفافیت، که در ادبیات هوش مصنوعی اغلب به عنوان مشکل «جعبه سیاه» یاد می‌شود، می‌تواند برای بانک‌داری مسئله بزرگی باشد.

بانک‌ها اغلب باید تصمیم‌های خود را به شکلی کاملا مشخص و با جزئیات دقیق به مشتریان، ناظران و ذی‌نفعان داخلی توضیح دهند. اگر بانک‌ها نتوانند دلیل یک تصمیم خاص توسط یک سیستم هوش مصنوعی را بیان کنند، به از دست دادن اعتماد، بازرسی نظارتی، و مسائل بالقوه حقوقی منجر می‌شود.

چالش‌های پیاده‌سازی: پیاده‌سازی هوش مصنوعی در بانکداری می‌تواند یک فرایند پیچیده و پرهزینه باشد. بانک‌ها باید در زیرساخت‌های مناسب، مانند قابلیت‌های ذخیره‌سازی و پردازش داده‌ها، به منظور تامین الزامات مورد نیاز برنامه‌های هوش مصنوعی سرمایه‌گذاری کنند. همچنین باید به آموزش تخصصی کارکنان پرداخته یا کارشناسان جدیدی استخدام کنند. علاوه بر این، پیاده‌سازی هوش مصنوعی ممکن است نیازمند تغییرات قابل توجهی در فرایندها و سیستم‌های حال حاضر باشد که می‌تواند مختل‌کننده روند موجود باشد و در برخی موارد حتی با مقاومت مدیران و کارکنان مواجه شود. این چالش‌ها می‌تواند پیاده‌سازی و بهره‌برداری از پروژه‌های هوش مصنوعی را به تعویق بیندازد و هزینه آن‌ها را افزایش دهد.

خطر سوگیری: سیستم‌های هوش مصنوعی ممکن است به‌طور غیرعمد، برخی از سوگیری‌های موجود در داده‌های اولیه را آموخته و تکرار کنند. این روند می‌تواند منجر به نتایج ناعادلانه‌ای مانند تبعیض در اعطای وام به برخی مشتریان شود. به‌عنوان مثال، اگر یک سیستم هوش مصنوعی براساس داده‌های تاریخی وام‌دهی که دربردارنده برخی تصمیم‌های انسانی سوگیرانه است، آموزش داده شود، شاید به متقاضیان واجد شرایط براساس نژاد، جنسیت یا دیگر ویژگی‌های شخصی، وام ندهد. این امر نه تنها به مشتریان آسیب می‌رساند، بلکه حتی شاید منجر به جریمه‌های نظارتی و آسیب به اعتبار بانک شود.

کلام آخر

در مجموع، ادغام هوش مصنوعی در بانکداری صرفاً یک روند زودگذر نیست، بلکه تحول مهمی به سمت خدمات مالی کارآمدتر، مشتری‌محورتر و تاب‌آورتر به‌شمار می‌رود. هوش مصنوعی از پتانسیل بالایی در اتوماسیون وظایف، شخصی‌سازی خدمات و تفسیر مجموعه‌های عظیم داده‌ای و عملیات بانکداری برخوردار است و می‌تواند همه این حوزه‌ها را دگرگون ‌سازد. البته، این مسیر بدون چالش نیست. حفظ حریم خصوصی داده‌ها، رعایت مقررات و نیاز به شفافیت در تصمیم‌گیری‌های هوش مصنوعی، ملاحظات بسیار مهمی هستند که باید مورد توجه قرار گیرند. با وجود این چالش‌ها، توجه پیوسته به فناوری هوش مصنوعی در بانکداری در عصر دیجیتال امروز، ضروری است. بانک‌هایی که بتوانند از پتانسیل گسترده هوش مصنوعی به خوبی استفاده کنند، توانایی بیشتری برای خدمت‌رسانی به مشتریان، مدیریت ریسک‌ها و حفظ رقابت‌پذیری خواهند داشت. بنابراین، پر بیراه نیست اگر بگوییم آینده صنعت بانکداری در به‌کارگیری مؤثر هوش مصنوعی نهفته است.

منابع

• Abduljabbar, Sani (2019): Four Ways Artificial Intelligence Will Transform Banking. https://www.forbes.com/sites/forbeslacouncil/2019/06/18/four-ways-artificial-intelligence-will-transform-banking/#319620317056
• European Central Bank (2019): https://www.bankingsupervision.europa.eu/press/publications/newsletter/2019/html/ssm.nl190213_5.en.html
• Marr, Bernard (2019): The 7 Biggest Technology Trends to Disrupt Banking & Financial Services in 2020
• Shivakumar, S; Sethii, S, (2019): Building Digital Experience Platforms, Transforming Legacy Banking Applications to Banking Experience Platforms
• Temenos, (2019), The Future of the Digital Banking Experience