گزارش Business Insider نشان می‌دهد که نزدیک به ۸۰ درصد بانک‌ها از مزایای بالقوه هوش مصنوعی در بانکداری آگاه هستند. گزارش دیگری توسط McKinsey نشان می‌دهد که پتانسیل هوش مصنوعی در بانکداری و امور مالی تا ۱ تریلیون دلار افزایش خواهد یافت. این اعداد نشان می دهد که بخش بانکی و مالی به سرعت به سمت هوش مصنوعی برای بهبود کارایی، خدمات و بهره وری و کاهش هزینه ها حرکت می کند.

در این مطلب، به کاربردهای کلیدی هوش مصنوعی در بخش بانکداری و مالی و همچنین به نحوه بازتعریف این فناوری تجربه مشتری با مزایای استثنایی خود پرداخته می شود.

کاربردهای هوش مصنوعی در بانکداری و امور مالی

هوش مصنوعی به بخشی جدایی ناپذیر از دنیای ما تبدیل شده است و بانک ها هم اکنون شروع به ادغام این فناوری در محصولات و خدمات خود کرده اند. در اینجا برخی از کاربردهای اصلی هوش مصنوعی در صنعت بانکداری آورده شده است:

• امنیت سایبری و کشف تقلب
• تجربه مشتری
• ربات های چت
• مدیریت ریسک
• تصمیم گیری وام و اعتبار
• شکایات نظارتی
• ردیابی روند بازار
• تجزیه و تحلیل پیش بینی
• مجموعه داده ها و تجزیه و تحلیل ها
• خودکارسازی فرآیند

امنیت سایبری و کشف تقلب

چندین تراکنش دیجیتالی روزانه انجام می شود، زیرا کاربران صورتحساب ها را پرداخت می کنند، پول را برداشت می کنند، چک ها را واریز می کنند و کارهای بیشتری را از طریق برنامه ها یا حساب های آنلاین انجام می دهند. بنابراین، نیاز فزاینده ای برای بخش بانکی وجود دارد که تلاش های خود را برای کشف تقلب افزایش دهد.

این زمانی است که هوش مصنوعی در بانکداری وارد عمل می شود. هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی به بانک‌ها کمک می‌کند تا فعالیت‌های متقلبانه را شناسایی کنند، حفره‌های موجود در سیستم‌هایشان را ردیابی کنند، خطرات را به حداقل برسانند، و امنیت کلی مالی آنلاین را بهبود بخشند.

یکی از نمونه‌های بانکی که از هوش مصنوعی برای کشف تقلب استفاده می‌کند، Danske Bank است که بزرگترین بانک دانمارک محسوب می شود و الگوریتم تشخیص تقلب را در تجارت خود پیاده‌سازی می‌کند. ابزار یادگیری عمیق قابلیت کشف کلاهبرداری بانک را تا ۵۰ درصد افزایش داد و ۶۰ درصد موارد مثبت کاذب را کاهش داد. سیستم تشخیص تقلب مبتنی بر هوش مصنوعی همچنین بسیاری از تصمیمات حیاتی را خودکار می کند و در عین حال برخی موارد را برای بازرسی بیشتر به سمت تحلیلگران انسانی هدایت می کند.

هوش مصنوعی همچنین می تواند به بانک ها در مدیریت تهدیدات سایبری کمک کند. در سال ۲۰۱۹، بخش مالی ۲۹ درصد از کل حملات سایبری را به خود اختصاص داد و آن را به هدفمندترین صنعت تبدیل کرد. با قابلیت‌های نظارت مستمر هوش مصنوعی در خدمات مالی، بانک‌ها می‌توانند به حملات سایبری احتمالی قبل از تأثیرگذاری بر کارکنان، مشتریان یا سیستم‌های داخلی پاسخ دهند.

چت ربات ها

چت بات ها یکی از بهترین نمونه های کاربرد عملی هوش مصنوعی در بانکداری هستند. آن ها پس از استقرار، بر خلاف انسان هایی که ساعات کاری ثابتی دارند، ۷در۲۴ کار می کنند. علاوه بر این، آن ها همچنین در مورد الگوی استفاده مشتری خاص یاد می گیرند که این موضوع به آن ها کمک می کند تا نیازهای یک کاربر را به طور موثر درک کنند.

با ادغام ربات‌های چت در برنامه‌های بانکی، بانک‌ها می‌توانند اطمینان حاصل کنند که در تمام ساعات شبانه‌روز در دسترس مشتریان خود هستند. علاوه بر این، با درک رفتار مشتری، ربات‌های چت می‌توانند پشتیبانی شخصی‌شده مشتری را ارائه دهند، بار کاری را در ایمیل‌ها و کانال‌های دیگر کاهش دهند و خدمات و محصولات مالی مناسب را توصیه کنند.

یکی از بهترین نمونه‌های چت ربات‌های هوش مصنوعی برای برنامه‌های بانکی، اریکا، دستیار مجازی بانک آمریکا است. ربات چت هوش مصنوعی کاهش بدهی کارت اعتباری و به‌روزرسانی‌های امنیتی کارت را به طور موثر مدیریت می‌کند، که باعث شد اریکا بیش از ۵۰ میلیون درخواست مشتری را در سال ۲۰۱۹ مدیریت کند.

تصمیمات وام و اعتبار

بانک‌ها شروع به ترکیب سیستم‌های مبتنی بر هوش مصنوعی کرده‌اند تا تصمیمات آگاهانه‌تر، ایمن‌تر و سودآورتر در مورد وام و اعتبار بگیرند. در حال حاضر، بسیاری از بانک‌ها هنوز به استفاده از تاریخچه اعتباری، امتیازات اعتباری و مراجعات مشتریان برای تعیین اعتبار یک فرد یا شرکت محدود هستند.

با این حال، نمی‌توان انکار کرد که این سیستم‌های گزارش‌دهی اعتباری اغلب مملو از خطا هستند، تاریخچه معاملات واقعی را از دست می‌دهند و اعتباردهندگان را طبقه‌بندی اشتباه می‌کنند.

یک سیستم وام و اعتبار مبتنی بر هوش مصنوعی می تواند رفتار و الگوهای مشتریان با سابقه اعتباری محدود را بررسی کند تا اعتبار آن ها را تعیین کند. همچنین این سیستم در مورد رفتارهای خاصی که ممکن است احتمال نکول را افزایش دهد هشدارهایی را به بانک ها ارسال می کند. به طور خلاصه، چنین فناوری‌هایی نقش کلیدی در تغییر آینده وام‌دهی مصرف‌کننده دارند.

ردیابی روندهای بازار

AI-ML در خدمات مالی به بانک‌ها کمک می‌کند تا حجم زیادی از داده‌ها را پردازش و آخرین روندهای بازار را پیش‌بینی کنند. تکنیک های پیشرفته یادگیری ماشین به ارزیابی احساسات بازار و پیشنهاد گزینه های سرمایه گذاری کمک می کند.

راه‌حل‌های هوش مصنوعی برای بانکداری همچنین بهترین زمان برای سرمایه‌گذاری در سهام را پیشنهاد می‌کنند و در صورت وجود خطر احتمالی هشدار می‌دهند. این فناوری نوظهور به دلیل ظرفیت بالای پردازش داده ها، به سرعت بخشیدن به تصمیم گیری کمک می کند و تجارت را برای بانک ها و مشتریان آن ها راحت می کند.

جمع آوری و پردازش اطلاعات

موسسات بانکی و مالی روزانه میلیون ها تراکنش را ثبت می کنند. از آنجایی که حجم اطلاعات تولید شده بسیار زیاد است، جمع آوری و ثبت آن برای کارمندان طاقت فرسا می شود. ساختاردهی و ثبت چنین حجم عظیمی از داده ها بدون هیچ خطایی غیرممکن می شود.

هوش مصنوعی نوآورانه و شرکت توسعه نرم‌افزار بانکی به جمع‌آوری و تحلیل کارآمد داده‌ها در چنین سناریوهایی کمک می‌کنند. این به نوبه خود، تجربه کلی کاربر را بهبود می بخشد. همچنین می‌توان از این اطلاعات برای کشف تقلب یا تصمیم‌گیری اعتبار استفاده کرد.

تجربه مشتری

مشتریان دائماً به دنبال تجربیات بهتر و راحتی بالاتر هستند. به عنوان مثال، دستگاه های خودپرداز موفقیت آمیز بودند، زیرا مشتریان می توانستند از خدمات ضروری واریز و برداشت پول حتی در ساعات غیر کاری بانک ها استفاده کنند. این سطح از راحتی فقط الهام بخش نوآوری بیشتری است. مشتریان اکنون می توانند با استفاده از گوشی های هوشمند خود از خانه هایشان حساب های بانکی باز کنند.

ادغام هوش مصنوعی در خدمات بانکی و مالی، تجربه مصرف‌کننده را بیشتر افزایش می‌دهد و سطح راحتی را برای کاربران افزایش می‌دهد. فناوری هوش مصنوعی زمان ثبت اطلاعات مشتری خود را بشناسید (KYC) را کاهش می دهد و خطاها را حذف می کند. علاوه بر این، محصولات جدید و پیشنهادات مالی به موقع منتشر می شوند.

واجد شرایط بودن برای مواردی مانند درخواست وام یا اعتبار شخصی با استفاده از هوش مصنوعی خودکار می‌شود، به این معنی که مشتریان می‌توانند زحمت گذراندن دستی کل فرآیند را از بین ببرند. علاوه بر این، نرم افزار مبتنی بر هوش مصنوعی زمان تایید تسهیلاتی مانند پرداخت وام را کاهش می دهد.

هوش مصنوعی در خدمات مشتریان بانکی همچنین به جمع‌آوری دقیق اطلاعات مشتری برای راه‌اندازی حساب‌ها بدون هیچ خطایی کمک می‌کند و از تجربه مشتری روان اطمینان می‌دهد.

مدیریت ریسک

عوامل خارجی مانند نوسانات ارز، بلایای طبیعی یا ناآرامی های سیاسی به طور جدی بر صنعت بانکداری و مالی تأثیر می گذارد. در چنین زمان‌های پرنوسانی، اتخاذ تصمیمات تجاری با احتیاط بسیار مهم است. خدمات مولد هوش مصنوعی در بانکداری، تجزیه و تحلیل‌هایی را ارائه می‌دهد که تصویری واضح و معقول از اتفاقات آینده ارائه می‌دهد و به شما کمک می‌کند آماده باشید و تصمیم‌های به موقع بگیرید.

هوش مصنوعی برای بانکداری همچنین با ارزیابی احتمال شکست مشتری در بازپرداخت وام به یافتن برنامه های پرخطر کمک می کند. این رفتار آینده را با تجزیه و تحلیل الگوهای رفتاری گذشته و داده های تلفن هوشمند پیش بینی می کند. وبلاگ ارائه شده را بخوانید تا بدانید چگونه فناوری آینده وام دیجیتال را شکل می‌دهد.

رعایت مقررات

بانکداری یکی از بخش های بسیار تحت نظارت اقتصاد در سراسر جهان است. دولت‌ها از اختیارات نظارتی خود استفاده می‌کنند تا اطمینان حاصل کنند که مشتریان بانکی از بانک‌ها برای ارتکاب جرایم مالی استفاده نمی‌کنند و بانک‌ها دارای پروفایل ریسک قابل قبولی برای جلوگیری از نکول در مقیاس بزرگ هستند.

بانک‌ها معمولاً یک تیم انطباق داخلی برای مقابله با این مشکلات دارند، اما این فرآیندها زمان بسیار بیشتری می‌برند و زمانی که به صورت دستی انجام می‌شوند نیاز به سرمایه‌گذاری زیادی دارند. مقررات انطباق نیز در معرض تغییر مکرر است و بانک ها باید فرآیندها و گردش کار خود را با پیروی از این مقررات به طور مداوم به روز کنند.

هوش مصنوعی و ML در بانکداری از یادگیری عمیق و NLP برای خواندن الزامات انطباق جدید برای مؤسسات مالی و بهبود فرآیند تصمیم‌گیری آن ها استفاده می‌کنند. حتی اگر هوش مصنوعی در بخش بانکی نمی تواند جایگزین تحلیلگران انطباق شود، می تواند عملیات آن ها را سریعتر و کارآمدتر کند.

تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده

یکی از رایج‌ترین موارد استفاده از هوش مصنوعی در صنعت بانکداری شامل کاربردهای معنایی و زبان طبیعی همه منظوره و تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده به‌طور گسترده است. هوش مصنوعی می‌تواند الگوها و همبستگی‌های خاصی را در داده‌ها شناسایی کند که فناوری سنتی قبلاً نمی‌توانست آن‌ها را شناسایی کند.

این الگوها می‌توانند فرصت‌های فروش، فرصت‌های فروش متقابل یا حتی معیارهای مربوط به داده‌های عملیاتی را نشان دهند که منجر به تأثیر مستقیم درآمد می‌شود.

خودکارسازی فرایند

الگوریتم‌های اتوماسیون فرآیند رباتیک (RPA) کارایی و دقت عملیاتی را افزایش می‌دهند و با خودکار کردن کارهای تکراری و وقت‌گیر، هزینه‌ها را کاهش می‌دهند. این همچنین به کاربران اجازه می دهد تا روی فرآیندهای پیچیده تری که نیاز به مشارکت انسانی دارند تمرکز کنند.

از امروز، موسسات بانکی با موفقیت از RPA برای افزایش سرعت تراکنش و افزایش کارایی استفاده می کنند. به عنوان مثال، فناوری Coin JPMorgan Chase اسناد را بررسی می کند و داده ها را بسیار سریعتر از انسان ها از آن ها استخراج می کند.

نمونه های واقعی هوش مصنوعی در بانکداری

همانطور که در بالا اشاره شد، تعداد کمی از بانک‌های بزرگ استفاده از فناوری‌های هوش مصنوعی را برای بهبود کیفیت خدمات خود، شناسایی تقلب و تهدیدات امنیت سایبری و افزایش تجربه مشتری آغاز کرده‌اند.

در اینجا چند نمونه واقعی از موسسات بانکی وجود دارد که از هوش مصنوعی به نفع خود استفاده می کنند.

JPMorgan Chase: محققان JPMorgan Chase یک سیستم هشدار اولیه را با استفاده از هوش مصنوعی و تکنیک‌های یادگیری عمیق برای شناسایی بدافزارها، تروجان‌ها و کمپین‌های فیشینگ توسعه داده‌اند. محققان می گویند، حدود ۱۰۱ روز طول می کشد تا یک تروجان شبکه های شرکت را در معرض خطر قرار دهد. سیستم هشدار اولیه قبل از وقوع حمله، اخطار زیادی ارائه می‌کند. همچنین هشدارهایی را به تیم امنیت سایبری بانک ارسال می کند زیرا هکرها برای آلوده کردن شبکه آماده ارسال ایمیل های مخرب به کارمندان می شوند.

Capital One: Capital One’s Eno، دستیار مجازی هوشمند، بهترین نمونه هوش مصنوعی در بانکداری شخصی است. علاوه بر Eno، Capital One از شماره کارت مجازی نیز برای جلوگیری از کلاهبرداری کارت اعتباری استفاده می کند. در همین حال، آن ها بر روی خلاقیت محاسباتی کار می کنند که رایانه ها را برای خلاقیت و توضیح دادن آموزش می دهد.

یک بانک اروپایی: Appinventiv با یک بانک اروپایی پیشرو کار کرد که می‌خواست راه‌حلی مبتنی بر هوش مصنوعی برای حل سؤالات مشتری در زمان واقعی داشته باشد. در طول ۱۰ هفته، این تیم یک دستیار چت بات مبتنی بر هوش مصنوعی را در وب و برنامه های تلفن همراه بانک مستقر کرد که قادر به انجام وظایف پیچیده مانند حل و فصل شکایات مشتریان در زمان واقعی و گزارش موارد سرقت شده کارت اعتباری بود. با پشتیبانی از هفت زبان، ربات چت هوش مصنوعی آماده کمک به مشتریان در سراسر جهان بود. این امر منجر به افزایش ۲۰ درصدی در حفظ مشتری شد.

به غیر از بانک های تجاری، چندین بانک سرمایه گذاری مانند گلدمن ساکس و مریل لینچ نیز ابزارهای تحلیلی مبتنی بر هوش مصنوعی را در عملیات معمول خود ادغام کرده اند. بسیاری از بانک ها نیز شروع به استفاده از Alphasense کرده اند، یک موتور جستجوی مبتنی بر هوش مصنوعی که از پردازش زبان طبیعی برای کشف روندهای بازار و تجزیه و تحلیل جستجوهای کلمات کلیدی استفاده می کند.

اکنون که نمونه‌های واقعی هوش مصنوعی در بانکداری را بررسی کردیم، بیایید به چالش‌های بانک‌هایی که از این فناوری نوظهور استفاده می‌کنند بپردازیم.

چالش‌های اتخاذ AI و ML در بانکداری

اجرای گسترده فناوری پیشرفته مانند هوش مصنوعی بدون چالش نیست. چندین چالش برای بانک‌هایی که از فناوری‌های هوش مصنوعی استفاده می‌کنند، از کمبود داده‌های معتبر و با کیفیت گرفته تا مسائل امنیتی وجود دارد.

بنابراین، بدون بحث بیشتر، بیایید نگاهی به آن ها بیندازیم:

امنیت داده ها

حجم داده های جمع آوری شده در صنعت بانکداری بسیار زیاد است و نیاز به اقدامات امنیتی کافی برای جلوگیری از هر گونه نقض یا تخلف دارد. بنابراین، جستجوی شریک فناوری مناسبی که هوش مصنوعی و بانکداری را به خوبی درک می‌کند و گزینه‌های امنیتی مختلفی را ارائه می‌دهد تا اطمینان حاصل شود که داده‌های مشتری شما به درستی مدیریت می‌شوند، مهم است.

فقدان داده های با کیفیت

بانک ها قبل از استقرار یک راه حل بانکی مبتنی بر هوش مصنوعی در مقیاس کامل، برای آموزش و اعتبارسنجی به داده های ساختاریافته و با کیفیت نیاز دارند. برای اطمینان از اعمال الگوریتم در موقعیت‌های واقعی، داده‌های با کیفیت مورد نیاز است.

همچنین، اگر داده ها در قالب قابل خواندن ماشین نباشند، ممکن است منجر به رفتار غیرمنتظره مدل هوش مصنوعی شود. بنابراین، بانک‌هایی که برای پذیرش هوش مصنوعی سرعت می‌گیرند، باید خط‌مشی‌های دا

فقدان قابلیت توضیح

سیستم های مبتنی بر هوش مصنوعی به طور گسترده در فرآیندهای تصمیم گیری قابل استفاده هستند زیرا خطاها را از بین می برند و در زمان صرفه جویی می کنند. با این حال، آن ها ممکن است تعصباتی را دنبال کنند که از موارد قبلی قضاوت ضعیف انسانی آموخته شده است. تناقضات جزئی در سیستم‌های هوش مصنوعی تشدید نمی‌شوند و مشکلاتی در مقیاس بزرگ ایجاد می‌کنند و شهرت و عملکرد بانک را به خطر می‌اندازند.

برای جلوگیری از بلایا، بانک ها باید سطح مناسبی از توضیح را برای همه تصمیمات و توصیه های ارائه شده توسط مدل های هوش مصنوعی ارائه دهند. بانک ها باید درک کنند، تایید کنند و توضیح دهند که مدل چگونه تصمیم می گیرد.

چرا بخش بانکی باید جهان اول هوش مصنوعی را بپذیرد؟

علی‌رغم چالش‌های فعلی، بانک‌ها در حال رقابت برای تبدیل شدن به هوش مصنوعی هستند و این نیز دلیل خوبی دارد. سال هاست که صنعت بانکداری از یک کسب و کار مردم محور به مشتری محور تبدیل شده است. این تغییر بانک ها را وادار کرده است تا رویکردی جامع تر برای برآورده کردن خواسته ها و انتظارات مشتریان اتخاذ کنند.

با توجه به تمرکز خود بر روی مشتری، بانک ها باید در مورد نحوه ارائه خدمات بهتر به آن ها فکر کنند. مشتریان اکنون از بانک انتظار دارند که هر زمان که به آن نیاز داشته باشند در کنار آنها باشد – که به معنای در دسترس بودن ۲۴ ساعته و ۷ روز هفته است – و انتظار دارند بانک آن ها این کار را در مقیاس بزرگ انجام دهد. راهی که بانک ها می توانند این کار را انجام دهند با هوش مصنوعی است.

برای برآورده کردن این انتظارات مشتریان، بانک‌ها ابتدا باید بر چالش‌های داخلی خود غلبه کنند – سیستم‌های قدیمی، سیلوهای داده، کیفیت دارایی و بودجه‌های محدود. از آنجایی که اینها تنها برخی از مسائلی است که بانک ها را از حرکت سریع به اندازه کافی برای پاسخگویی به خواسته های مشتریان خود باز می دارد، جای تعجب نیست که بسیاری از بانک ها به سمت هوش مصنوعی به عنوان عاملی برای این تغییر روی آورده اند – اما این سوال باقی می ماند که چگونه؟

مراحل تبدیل شدن به یک بانک AI-First

اکنون که نحوه استفاده از هوش مصنوعی در بانکداری را دیدیم، در این بخش، مراحلی را که بانک‌ها می‌توانند برای پذیرش هوش مصنوعی در مقیاس وسیع قدم بردارند و فرآیندهای خود را در عین توجه به چهار عامل حیاتی (مردم، حکومت‌داری) توسعه دهند، بررسی می کنیم.

مرحله 1: یک استراتژی هوش مصنوعی را توسعه دهید (Develop an AI Strategy)

فرآیند پیاده سازی هوش مصنوعی با توسعه یک استراتژی هوش مصنوعی در سطح سازمانی، با در نظر گرفتن اهداف و ارزش های سازمان آغاز می شود. انجام تحقیقات بازار داخلی برای یافتن شکاف‌ها در میان افراد و فرآیندهایی که فناوری هوش مصنوعی می‌تواند پر کند، بسیار مهم است. اطمینان حاصل کنید که استراتژی هوش مصنوعی با استانداردها و مقررات صنعت مطابقت دارد. بانک ها همچنین می توانند استانداردهای فعلی صنعت بین المللی را ارزیابی کنند. گام نهایی در تدوین استراتژی هوش مصنوعی، اصلاح شیوه‌ها و سیاست‌های داخلی مربوط به استعداد، داده‌ها، زیرساخت‌ها و الگوریتم‌ها برای ارائه دستورالعمل‌ها و راهنمایی‌های روشن برای پذیرش هوش مصنوعی در واحدهای مختلف عملکردی بانک است.

مرحله 2: یک فرآیند مبتنی بر استفاده را برنامه ریزی کنید (Plan an Use Case – Driven Process)

مرحله بعدی شامل شناسایی فرصت‌های هوش مصنوعی با بالاترین ارزش، همسویی با فرآیندها و استراتژی‌های بانک است. بانک ها همچنین باید میزان نیاز به پیاده سازی راه حل های بانکداری هوش مصنوعی را در فرآیندهای عملیاتی فعلی یا اصلاح شده خود ارزیابی کنند.

پس از شناسایی هوش مصنوعی بالقوه در موارد استفاده بانکی، تیم QA باید بررسی هایی را برای آزمایش امکان سنجی انجام دهد. آنها باید همه جوانب را بررسی کنند و خلأهای اجرایی را شناسایی کنند. آنها باید بر اساس ارزیابی خود، امکان پذیرترین موارد را انتخاب کنند. آخرین مرحله در مرحله برنامه ریزی، ترسیم استعدادهای هوش مصنوعی است. بانک ها برای توسعه و پیاده سازی راه حل های هوش مصنوعی به چندین متخصص، برنامه نویس الگوریتم یا دانشمند داده نیاز دارند. آنها می توانند در صورت کمبود متخصصان داخلی، با یک ارائه دهنده فناوری برون سپاری یا همکاری کنند.

مرحله 3: توسعه و استقرار (Develop and Deply)

پس از برنامه ریزی، گام بعدی بانک ها اجرای فرآیند است. قبل از توسعه یک سیستم هوش مصنوعی کامل، آن ها باید نمونه‌های اولیه بسازند تا کاستی‌های این فناوری را درک کنند. برای آزمایش نمونه های اولیه، بانک ها باید داده های مربوطه را جمع آوری کرده و به الگوریتم تغذیه کنند. مدل هوش مصنوعی این داده ها را آموزش می دهد و می سازد. بنابراین، داده ها باید دقیق باشند.

هنگامی که مدل هوش مصنوعی آموزش داده شد و آماده شد، بانک ها باید آن را برای تفسیر نتایج آزمایش کنند. آزمایشی مانند این به تیم توسعه کمک می کند تا بفهمد مدل در دنیای واقعی چگونه عمل می کند. آخرین مرحله پیاده سازی مدل آموزش دیده است. پس از استقرار، داده‌های تولید شروع به سرازیر شدن می‌کنند. با ورود داده‌های بیشتر و بیشتر، بانک‌ها می‌توانند به طور مرتب مدل را بهبود و به روز کنند.

مرحله 4: اجرا و نظارت (Operate and Monitor)

اجرای راهکارهای بانکداری هوش مصنوعی مستلزم نظارت و کالیبراسیون مستمر است. بانک ها باید یک چرخه بررسی برای نظارت و ارزیابی عملکرد مدل هوش مصنوعی به طور جامع طراحی کنند. این به نوبه خود به بانک‌ها در مدیریت تهدیدات امنیت سایبری و اجرای قوی عملیات کمک می‌کند. جریان مداوم داده های جدید بر مدل هوش مصنوعی در مرحله عملیات تاثیر می گذارد. بنابراین، بانک ها باید اقدامات مناسب را برای اطمینان از کیفیت و عادلانه بودن داده های ورودی انجام دهند.

چگونه Appinventiv می تواند به هوش مصنوعی شما برای سفر بانکی کمک کند

هوش مصنوعی و بانکداری به دلیل مزایای متعدد این فناوری دست به دست هم می دهند. طبق گزارش نظرسنجی جهانی هوش مصنوعی مک کینزی، ۶۰ درصد از شرکت‌های خدمات مالی حداقل یک قابلیت هوش مصنوعی را برای ساده‌سازی فرآیند کسب‌وکار پیاده‌سازی کرده‌اند.

این نشان می دهد که آینده هوش مصنوعی در بانکداری روشن و امیدوارکننده است. هوش مصنوعی قرار است چشم انداز بانکی را با پتانسیل ساده سازی فرآیندها، کاهش خطاها و افزایش تجربه مشتری متحول کند. بنابراین، همه موسسات بانکی باید در راه حل های هوش مصنوعی سرمایه گذاری کنند تا تجربیات جدید و خدمات عالی را به مشتریان ارائه دهند.

سوالات متداول

س. هوش مصنوعی چگونه در بانکداری کمک می کند؟

هوش مصنوعی برای بانکداری شرکتی وظایف را خودکار می کند، خدمات مشتریان را از طریق چت بات ها افزایش می دهد، تقلب را شناسایی می کند، سرمایه گذاری را بهینه می کند و روند بازار را پیش بینی می کند. این امر بهره وری را افزایش می دهد، هزینه ها را کاهش می دهد و خدمات شخصی تر را ارائه می دهد.

س. هوش مصنوعی چگونه به مدیریت ریسک بانکی کمک می کند؟

در اینجا چند روش وجود دارد که هوش مصنوعی در مدیریت ریسک بانکی به جلوگیری از حملات سایبری کمک می کند:

• تجزیه و تحلیل داده‌ها: سیستم‌های هوش مصنوعی مقادیر زیادی داده را تجزیه و تحلیل می‌کنند تا روندها و ناهنجاری‌هایی را که می‌توانند نشانه‌های خطر باشند، شناسایی کنند.
• نظارت هم‌زمان: هوش مصنوعی در بانکداری دیجیتال، فعالیت حساب و داده‌های تراکنش را به‌طور هم‌زمان پیگیری می‌کند تا به سرعت خطرات را شناسایی و برطرف کند.
• تشخیص تقلب: الگوریتم‌های هوش مصنوعی با بررسی داده‌های تراکنش و الگوهای رفتار مشتری، اقدامات متقلبانه را شناسایی می‌کنند.
• الزامات انطباق و نظارتی: هوش مصنوعی به بانک‌ها کمک می‌کند با ردیابی خودکار تراکنش‌ها و تهیه گزارش‌ها، از رعایت قوانین اطمینان حاصل کنند.
• تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده: AI مدل‌های ریسک ایجاد می‌کند و تجزیه و تحلیل‌های پیش‌بینی‌کننده را برای محاسبه احتمال پیش‌فرض و نوسانات بازار انجام می‌دهد.

س. روندهای برتر هوش مصنوعی در بانکداری چیست؟

تأثیر هوش مصنوعی در بانکداری بسیار زیاد است، که باعث شده شرکت های مختلف بانکی و مالی خود را با روندهای اخیر به روز نگه دارند:

• در بانکداری، چت ربات ها و دستیاران مجازی مبتنی بر هوش مصنوعی برای بهبود خدمات مشتری، ارائه پشتیبانی فردی و به طور موثر پاسخگویی به سوالات رایج استفاده می شود.
  RPA عملیات دستی معمول مانند ورودی داده و پردازش اسناد را خودکار می کند، کارایی عملیاتی را افزایش می دهد و خطاهای رویه بانکی را کاهش می دهد.
• با تجزیه و تحلیل حجم عظیمی از داده ها، یافتن روندها، و شناسایی فعالیت های تقلبی در زمان واقعی، هوش مصنوعی به طور فزاینده ای برای شناسایی و جلوگیری از تقلب مورد استفاده قرار می گیرد.
• با کمک هوش مصنوعی، بانک‌ها ممکن است از اطلاعات و اولویت‌های مصرف‌کننده برای ارائه پیشنهادات محصول، پیشنهادات تخصصی و خدمات تخصصی استفاده کنند.
• با توجه به مزایای عظیم هوش مصنوعی در بانکداری، شرکت‌های فین‌تک اکنون در حال سرمایه‌گذاری در هوش مصنوعی برای بانکداری هستند که به تجزیه و تحلیل داده‌های پیچیده، پیش‌بینی روند بازار و ارزیابی ریسک کمک می‌کند و مدیریت ریسک و تصمیم‌گیری دقیق‌تری را ممکن می‌سازد.

 نویسنده: سودیپ سریواستاوا 

منبع: Appinventiv

مترجم: سید مسلم یگانه