هوش مصنوعی در صنعت بانکداری

هوش مصنوعی، فناوری‌ای است که به منظور شبیه‌سازی فرآیندهای هوش انسانی توسط ماشین‌ها در عصر تحول دیجیتال ایجاد شده است. این فناوری، با توجه به استفاده گسترده و جذابیت شدید آن در مشاغل جهانی، نشان می‌دهد که بازار خدمات مالی به سرعت تحت تأثیر پیشرفت‌های هوش مصنوعی قرار خواهد گرفت. در یک بانک دیجیتال، هوش مصنوعی می‌تواند در امور مختلفی مانند اتوماسیون مبتنی بر قوانین، ارائه پیشنهادات شخصی‌سازی‌شده، یادگیری ترجیحات کاربر، ارائه کمک‌های مجازی، خدمات مشتری و سایر کارکردها مورد استفاده قرار گیرد. مشتریان امروزی نیز به دلیل استفاده روزمره از تکنولوژی، انتظار دارند این فناوری‌ها را در کسب و کارها مشاهده کنند. برای برآوردن این انتظارات، بانک‌ها در سراسر جهان به خرده‌فروشی و استفاده از فناوری اطلاعات و ارتباطات از راه دور روی آورده‌اند و خدماتی مانند بانکداری موبایلی، بانکداری الکترونیکی و ارائه خدمات سریع اینترنتی را ارائه داده‌اند. فناوری‌های شناختی و هوش مصنوعی می‌توانند به بانک‌ها مزیت دیجیتالی شدن بخشیده و آن‌ها را در رقابت با دیگر رقبا در دنیای فین‌تک کمک کنند. بانکداری با استفاده از هوش مصنوعی آینده درخشانی دارد؛ زیرا این فناوری قادر است توانایی تجزیه‌وتحلیل داده‌های پیشرفته برای مقابله با کلاهبرداری‌ها و تایید هویت مشتریان هنگام معاملات را داشته باشد. الگوریتم‌های هوش مصنوعی می‌توانند فعالیت‌های ضد پول‌شویی را در چند ثانیه انجام دهند و به بانک‌ها در مدیریت داده‌ها و استخراج اطلاعات ارزشمند کمک کند. ویژگی‌هایی مانند چت‌بات‌های هوش مصنوعی، مشاوران پرداخت دیجیتالی و مکانیسم‌های شناسایی تقلب بیومتریک باعث افزایش کیفیت خدمات به مشتریان و در نهایت صرفه‌جویی در هزینه‌ها و افزایش سود و درآمد بانک‌ها خواهد شد.

اصلی‌ترین کارکردهای هوش مصنوعی در بانکداری

۱. بهبود تجربه مشتری: هوش مصنوعی با تحلیل تعاملات گذشته، درک بهتری از مشتریان و رفتار آن‌ها ایجاد می‌کند. این فناوری به بانک‌ها کمک می‌کند تا با افزودن ویژگی‌های شخصی و تعامل‌های بصری، محصولات و خدمات مالی را به گونه‌ای سفارشی‌سازی کنند که مشتری احساس ارزشمند بودن را داشته باشد و با او ارتباط برقرار شود.

۲. ارائه خدمت از طریق چت‌بات‌ها و ربات‌ها: یکی از برجسته‌ترین روش‌های استفاده از هوش مصنوعی در صنعت بانکی، بهره‌گیری از چت‌بات‌ها و ربات‌ها برای ارائه خدمات به مشتریان است. بانک‌های بزرگی مانند بانک آمریکا و جی.پی مورگان از هوش مصنوعی استفاده می‌کنند تا ارائه خدمات به مشتریان را ساده‌تر کنند. چت‌بات‌ها با پیشرفت پردازش زبان طبیعی، در زمینه‌های سخنوری، تشخیص موضوع و دسترسی به حجم زیادی از اطلاعات به‌روز، بهبودهای قابل توجهی داشته‌اند. این فناوری‌ به بانک‌ها کمک می‌کنند تا در زمان صرفه‌جویی کرده، کارایی خود را افزایش دهند و هزینه‌ها را به‌طور چشمگیری کاهش دهند. بسیاری از ربات‌های کنونی دارای قابلیت‌های محدودی هستند و عمدتاً به عنوان جایگزین برای بخش پرسش‌های متداول وب‌سایت‌ها عمل می‌کنند. اما بانک‌های پیشرو از ربات‌ها به شکل گسترده‌تری استفاده می‌کنند. این بانک‌ها از ربات‌ها برای نظارت بر خدمات معاملاتی و ایجاد تعامل مؤثر با کاربران بهره می‌برند. این رویکرد اولین گام برای ارائه تمامی خدمات بانکداری، از جمله فروش و مشاوره، با سطح بالایی از شخصی‌سازی، تعامل دوستانه و اتوماسیون است.

برای مثال، بانک کپیتال وان با استفاده از قابلیت‌های الکسا آمازون، این امکان را به مشتریان خود داده که با استفاده از دستورات صوتی، موجودی حساب خود را چک کنند، تراکنش‌های گذشته را بازخوانی کنند و قبوض و وام‌های خود را پرداخت کنند. این رویکرد نشان می‌دهد که سیستم‌های صوتی و تعاملی می‌توانند تجربه کاربری را در بانکداری بهبود بخشند و به مشتریان اجازه دهند تا با استفاده از صدای خود از خدمات بانکی بهره‌مند شوند.

۳. پیش‌بینی نتایج و روندهای آینده: این فناوری به بانک ها این امکان را می دهد تا با تحلیل داده های گذشته، نتایج و روندهای آینده را پیش‌بینی کنند. این پیش‌بینی‌ها به بانک‌ها در شناسایی تقلب، کشف الگوهای پولشویی و ارائه توصیه‌های بهتر به مشتریان کمک می‌کند. هوش مصنوعی می‌تواند با استفاده از یادگیری ماشین و شناخت الگوها، اقدامات پنهان پولشویان را شناسایی کرده. همچنین این فناوری می‌تواند فعالیت‌های مشکوک را در بین حجم زیادی از داده‌ها شناسایی کرده و به بانک‌ها در بهبود مدیریت کلاهبرداری کمک کند.

۴. فرآیند شناختی اتوماتیک: این ویژگی به بانک‌ها این امکان را می‌دهد تا بتوانند خدمات پیچیده و پرهزینه‌ای مانند مدیریت مطالبات را به صورت خودکار انجام دهند. با استفاده از این سیستم، بانک‌ها می‌توانند هزینه‌ها را کاهش داده و اطمینان حاصل کنند که خدمات به‌صورت دقیق و سریع پردازش می‌شوند. سیستم‌های شناختی با بهره‌گیری از یادگیری ماشین، وظایف تکراری را به‌صورت هوشمند انجام می‌دهند. این سیستم‌ها مانند کارشناسان انسانی فکر می‌کنند و با تحلیل داده‌های به‌روز، بهترین راه‌حل‌ها را ارائه می‌دهند.

۵. اتوماسیون رباتیک فرآیندها(RPA) : هوش مصنوعی با بهره‌گیری از اتوماسیون رباتیک فرآیندها، قادر است تا هشتاد درصد از فرآیندهای تکراری را به صورت خودکار انجام دهد. این امر به کارکنان اجازه می‌دهد تا زمان و انرژی خود را به فعالیت‌هایی اختصاص دهند که نیازمند مداخلات انسانی است.

۶. تسهیل بانکداری موبایلی: هوش مصنوعی در بانکداری موبایل تحولی اساسی در تجربه مشتریان ایجاد کرده است. این تکنولوژی ارائه خدمات بانکی را به صورت شبانه‌روزی و با پشتیبانی کامل فراهم می‌کند. چت‌بات‌ "اریکا" در آمریکا، به صورت 24 ساعته و در تمام روزهای هفته در دسترس است و به مشتریان کمک می‌کنند تا تراز حساب خود را بررسی کرده، موعد پرداخت صورتحساب‌ها را به آن‌ها یادآوری کنند و به سوالات بانکی‌شان پاسخ دهند. همچنین، مؤسسات بانکی با استفاده از هوش مصنوعی می‌توانند اپلیکیشن‌های موبایل خود را ارتقا داده و در صورت نیاز پیغام های یادآور را به کاربران ارسال کنند.

۷. افزایش امنیت و کشف کلاهبرداری‌ها: امنیت و کشف کلاهبرداری‌ها در بخش مالی همیشه یکی از اولویت‌ها خواهد بود. با افزایش تهدیدهای امنیتی، هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی به عنوان سپر امنیتی عمل می‌کنند. این تکنولوژی‌ها با استفاده از الگوریتم‌ها می‌توانند فعالیت‌های مشکوک را شناسایی و نشانه‌گذاری کنند و همچنین احراز هویت کاربران را بهبود بخشند. هوش مصنوعی به مؤسسات مالی در مدیریت ریسک و تصمیم‌گیری در مورد وام‌ها کمک می‌کند. این فناوری با دقت می‌تواند بین هویت‌های واقعی و جعلی تفاوت قائل شود و مدارک شناسایی را اسکن و بررسی کند. فرآیند بررسی با یادگیری ماشینی کارآمدتر و دقیق‌تر از انسان انجام می‌شود. با وجود چالش‌هایی در اسکن مدارک شناسایی، هوش مصنوعی می‌تواند به حل این مشکلات کمک کند و همچنان در مراحل ابتدایی خود قرار دارد.

۸. تجارت الگوریتمی: در حال حاضر در این حوزه تا حدی از یادگیری ماشین استفاده می شود، در حالی که مغز انسان در تحلیل حجم زیادی از داده‌ها محدود است، الگوریتم های یادگیری ماشینی و هوش مصنوعی می‌توانند هزاران داده را به‌طور همزمان پردازش کنند و به این ترتیب در تجارت الگوریتمی سود مورد انتظار و ریسک احتمالی را ارزیابی کنند و به انسان در تصمیم‌گیری‌های تجاری کمک کنند. تجارت الگوریتمی شامل هر نوع معامله خودکار می‌شود و ابزارهای آن در بازارهای مالی جهان، مزیت رقابتی زیادی برای شرکت‌های سرمایه‌گذاری ایجاد کرده‌اند. این مزایا شامل سرعت در تحلیل و اجرای دستورات، دقت فوق‌العاده، نبود خستگی و عدم تأثیر احساسات بر معاملات است که سبب شده روش‌های سنتی در رقابت ناکام بمانند.

۹. کاهش هزینه های مالی: هوش مصنوعی می‌تواند با حذف تراکنش‌های کاغذی و کاهش هزینه‌های مالی، کمک مالی زیادی به بانک‌ها داشته باشد. همچنین به استارت‌آپ‌های حوزه فین‌تک کمک می‌کند تا با بانک‌های کوچکی که سیستم پرداخت خودکار خود را فعال نکرده اند، همکاری داشته باشند. مطالعات در انگلستان نشان می‌دهد که بانک‌ها برای کاهش هزینه‌های مالی به تکنولوژی‌های جدید روی می‌آورند. به عنوان مثال پی‌ریلز (Payrailz) یک برنامه نوآورانه مبتنی بر رایانش ابری و هوش مصنوعی است که به بهبود و تسهیل فرآیندهای مالی می‌پردازد. این برنامه با خودکارسازی پرداخت صورتحساب‌ها و مدیریت بودجه، هزینه‌ها را کاهش داده و کارایی را افزایش می‌دهد. همچنین، با تحلیل داده‌های مالی کاربران، پیشنهاداتی برای بهینه‌سازی هزینه‌ها ارائه می‌دهد. پی‌ریلز سیستم ارتباط با مشتریان را بهبود بخشیده و امکان انجام پرداخت‌های خودکار و تحلیل داده‌های مالی را فراهم می‌کند، که همه این‌ها باعث ارتقای کیفیت خدمات مالی و تجربه بهتر برای مشتریان می‌شود.

۱۰. رایانش شناختی: رایانش شناختی، عبارتی نسبتاً جدید است که اغلب به عنوان جایگزینی برای هوش مصنوعی به کار می‌رود. بر خلاف سیستم‌های کامپیوتری سنتی، که توسط افراد برنامه‌ریزی می‌شوند تا وظایف خاصی را انجام دهند، سیستم‌های شناختی این قابلیت را دارند که از طریق تعاملات خود با انسان‌ها و داده‌ها، به طور مداوم یاد بگیرند و هوشمندتر شوند. این فناوری با استفاده از استراتژی‌های هوشمند و اجرای مؤثر، می‌تواند مزیت‌های رقابتی پایدار برای کسب‌وکارها ایجاد کند. رایانش شناختی در سه حوزه بهبود ارتباطات، اکتشافات و تصمیم‌گیری به طور خاص به نیازهای صنعت پاسخ می‌دهد و این مزایا می‌توانند سال‌ها ادامه داشته باشند.

- نتیجه‌­گیری:

 هوش مصنوعی نه‌تنها با اتوماتیک کردن نیروی کار، بانک‌ها را در کل فرآیند اتوماسیون به اندازه کافی هوشمند می‌کند تا خطرات سایبری را از سر بگذرانند، بلکه جزء فرآیندها و عملیات بانکی است که بدون مداخله دستی، در حال تکامل و نوآوری با زمان است. علاوه‌ بر‌ این، استفاده از هوش مصنوعی به افزایش امنیت و کاهش کلاهبرداری و حملات سایبری و… کمک خواهد کرد. همچنین بانک‌ها را قادر می‌سازد تا از قابلیت‌های انسانی و ماشین‌ها استفاده کنند تا راندمان عملیاتی و هزینه‌ای را هدایت کند و خدمات شخصی را نیز ارائه می‌دهد. این مسائل نشان می‌دهد که آینده‌ای روشن و چشم‌اندازی وسیع در انتظار صنعت بانکداری نشسته است تا به کمک هوش مصنوعی به آن دست یابد و تحقق ببخشد.

برای دریافت اطلاعات جامع‌تر و مطالعه عمیق‌تر درباره کاربردهای هوش مصنوعی در صنعت بانکداری، می‌توانید مقاله کامل را از طریق لینک زیر دانلود کنید. این مقاله شامل بررسی جامع جدیدترین تحولات و کاربردهای هوش مصنوعی در صنعت بانکداری است.