هوش مصنوعی چگونه دنیای بانکداری را تکان می‌دهد؟
همانطور که مثل روز روشن است، دنیای تکنولوژی روز به روز در حال گسترش بوده و عصر دیجیتال فرصتهای جدیدی همچون استفاده از هوش‌مصنوعی را برای صنایع مختلف ایجاد کرده است.
یکی از صنایعی که شامل این دست تغییرات اساسی و جدی شد، صنعت بانکداری بود.
افرادی که در زندگی روزمره خود در معرض فناوری های پیشرفته قرار دارند، از بانک‌ها و موسسات مالی انتظار دارند که خدمات یکپارچه‌ای ارائه دهند. بانک‌ها نیز به منظور برای برآورده کردن این انتظارات، خدماتی مانند بانکداری تلفن همراه، بانکداری الکترونیکی و انتقال پول در کوتاه‌ترین زمان ممکن را فعال کردند. درست است که این پیشرفت‌های بانکی مشتریان را قادر می‌سازد تا از حداکثر خدمات بانکی در هر زمان و مکان استفاده کنند، اما هزینه‌هایی نیز برای این بخش به همراه دارد. گرد هم آمدن بانک‌ها و بخش‌هایی مانند فناوری اطلاعات می‌تواند انتقال اطلاعات حیاتی را از طریق شبکه‌های مجازی که در برابر حملات سایبری و کلاهبرداری آسیب‌پذیر هستند را افزایش دهد. این حوادث نه تنها بر سودآوری بانک‌ها تأثیر می‌گذارند، بلکه اعتماد و ارتباط بانک‌ها با مشتریان را مختل می‌کند.
بانکداری بر روی دوش هوش‌مصنوعی
استفاده از فناوری شناختی با هوش‌مصنوعی (AI) مزیت دیجیتالی شدن را برای بانک‌ها به ارمغان می‌آورد و به آن‌ها کمک می‌کند تا با رقابتی که توسط بازیکنان فین‌تک ایجاد می‌شود، روبرو شوند. در واقع، بر اساس تحقیقات مشترک انجام شده توسط موسسه تحقیقات کسب و کار ملی و Narrative Science 2، حدود ۳۲ درصد از ارائه‌دهندگان خدمات مالی در حال حاضر از فناوری‌های هوش‌مصنوعی مانند پیش‌بینی تجزیه و تحلیل، تشخیص صدا و … استفاده می‌کنند.
این‌طور که از شوهاد پیداست هوش‌مصنوعی آینده بانکداری است زیرا قدرت تجزیه و تحلیل داده‌های پیشرفته را برای مبارزه با تراکنش‌های تقلبی و بهبود انطباق به ارمغان می آورد. الگوریتم هوش‌مصنوعی فعالیت‌های ضد پولشویی را در عرض چند ثانیه انجام می‌دهد. (در غیر این صورت و شکل عادی ساعت‌ها و روزها طول می‌کشد). هوش‌مصنوعی همچنین بانک‌ها را قادر می‌سازد تا حجم عظیمی از داده‌ها را با سرعت بی‌سابقه مدیریت کنند و درک و بینش ارزشمندی را از آن به دست آورند.
ویژگی‌هایی مانند ربات‌های هوش‌مصنوعی، مشاوران پرداخت دیجیتال و مکانیسم‌های تشخیص تقلب منجر به بالا بردن کیفیت خدمات، افزایش درآمد، سود و کاهش هزینه‌ها می‌شود.
اقدامات هوش‌مصنوعی در نظام بانکداری ایران
در ایران نیز بانک‌ها و شرکت‌های پیشرو در حوزه فناوری‌های مالی، از ظرفیت‌های هوش‌مصنوعی برای توسعه راهکارها و بهبود تجربه مشتریان شبکه بانکی کشور غافل نشده‌اند و دست به اقداماتی زدند که در ادامه به بررسی آن‌ها می‌پردازیم.
اقدامات هوش مصنوعی در بانکداری ایران:
۱. پیش‌بینی رفتار مشتریان:
هوش‌مصنوعی به بانک‌ها کمک می‌کند تا با استفاده از الگوریتم‌های پیش‌بینی هوش‌مصنوعی، رفتار مشتریان را تحلیل و پیش‌بینی کنند و برای آن‌ها خدمات بهتری ارائه دهند.
۲. تجزیه و تحلیل اطلاعات:
هوش‌مصنوعی به بانک‌ها کمک می‌کند که اطلاعات را از طریق تجزیه و تحلیل دیتای کاربران بهبود ببخشد. همچنین رفع و شناسایی مشکلات امنیتی، اصلاح نیازمندی‌های کاربران و ارائه راه‌حل‌های آسان برای مشکلات بالقوه از جمله اقدامات هوش‌مصنوعی است.
۳. تشخیص تقلب:
تکنولوژی‌های بانکداری هوشمند، مانند تشخیص تقلب در کارت‌های بانکی به بانک‌ها کمک می‌کند تا تخلفات امنیتی را شناسایی کنند و ضمن جلوگیری از تکرار آن، جایگزینی مطمئن برای سیستم‌های دستی پیشنهاد دهند.
۴. پرداخت هوشمند:
برنامه‌های خودکار برای پرداخت‌ها مانند اسکنرهای قبض به خدمتگزاران بانکی اجازه می‌دهد تا مدیریت تراکنش‌های بانکی خود را سریع‌تر، موثرتر و به‌صرفه‌تر کنند.
۵. ربات‌های پشتیبانی:
هوش‌مصنوعی به بانک‌ها کمک می‌کند تا با استفاده از چت‌بات‌ها و ربات‌های گفتگویی، به مشتریان خدمات بهتری ارائه دهند.
۶. خودکارسازی:
هوش‌مصنوعی به بانک‌ها کمک می‌کند تا فرآیندهای خود را خودکارسازی کنند و بهبود راندمان و کاهش هزینه داشته باشند.
مدل جنگل سیاه چیست؟
اگر معیاری با الگوهای معمولی مطابقت نداشته باشد، “جنگل سیاه” به کمکش می‌آید و این ناهنجاری را به مدیر گزارش می‌دهد. حال اگر او نیز معامله را مشکوک بداند، آن را به بخش مبارزه با جرایم مالی ارسال می‌کند. با افزایش بازخوردها، هوش‌مصنوعی یاد می‌گیرد که تراکنش‌ها را به درستی طبقه‌بندی کند و فقط مواردی را گزارش دهد که خطر واقعی جرم وجود دارد.
مدل هوش‌مصنوعی “جنگل سیاه” (Black Forest) از سال ۲۰۱۹ میلادی مورد استفاده قرار گرفته است، یک الگوریتم یادگیری ماشینی برای پیش‌بینی است که تاکنون توانسته موارد مختلفی از جمله پولشویی و فرار مالیاتی را کشف کند. این مدل با ترکیب چندین تصمیم‌گیری درختی (Decision Tree) ساخته می‌شود، که هر کدام از آن‌ها به صورت جداگانه عمل می‌کنند و در نهایت تصمیم گیری نهایی بر اساس ترکیب پیش‌بینی‌های این درخت‌ها انجام می‌شود.
به گفته‌ی توماس گراف، سازنده‌ی جنگل سیاه، «چنین مدل‌های هوش مصنوعی کاملاً انعطاف‌پذیر هستند و بنابراین می‌توانند مکمل خوبی برای سیستم‌های موجود باشند.
آن‌ها می‌توانند حجم زیادی از داده‌ها را به سرعت پردازش کنند و در نتیجه به مقابله با چالش بزرگ مبارزه با جرم و جنایت کمک کنند.»
از مدل جنگل سیاه به دلیل دقت بالای آن در مواردی استفاده می‌شود که داده‌هایی با ابعاد، ویژگی‌ها و پیچیدگی بالا وجود دارد و در الگوریتم‌های معمولی ممکن است به مشکل برخورد کنیم. صنایع و حوزه‌هایی همچون مالی، پزشکی، بازاریابی و…
بانکداری مبتنی بر هوش مصنوعی از دید !Chat GPT
در این قسمت از مقاله تصمیم گرفتیم تا نظر خود هوش‌مصنوعی Chat GPT را بپرسیم.
“من به عنوان یک هوش مصنوعی، می‌توانم اطلاعات بیشتری درباره‌ی بانکداری و کاربردهای هوش مصنوعی در آن به شما ارائه دهم.
هوش مصنوعی در بانکداری به عنوان یک فناوری نوین، برای بهبود فرآیندهای بانکی، افزایش کارایی و بهبود تجربه مشتریان استفاده می‌شود. با استفاده از هوش مصنوعی، بانک‌ها می‌توانند داده‌های بزرگ را به صورت سریع و دقیق تحلیل و از آن‌ها استفاده کنند. همچنین، با شناسایی تقلب در تراکنش‌ها، از خسارات مالی جلوگیری می‌شود. هوش مصنوعی به بانک‌ها کمک می‌کند تا فرآیندهای خود را خودکارسازی کنند و بهبود راندمان و کاهش هزینه را داشته باشند. همچنین با استفاده از چت‌بات‌ها، به مشتریان خدمات بهتری ارائه می‌شود. در نهایت با پیش‌بینی رفتار افراد، بانک‌ها می‌توانند خدمات بهتری را ارائه دهند و تجربه مشتریان را بهبود بخشند. به عنوان مثال، با استفاده از الگوریتم‌های هوش مصنوعی، بانک‌ها می‌توانند پرداخت‌های بین‌المللی را به صورت سریع و دقیق انجام دهند.”
آینده در دستان هوش مصنوعی
در بانکداری، هوش‌مصنوعی به عنوان یک ابزار قدرتمند برای بهبود روند عملیات بانکی عمل می‌کند.
هوش‌مصنوعی بانک‌ها را قادر می‌سازد تا از قابلیت‌های انسانی و ماشینی به‌طور بهینه استفاده کنند و کل فرآیند اتوماسیون را به اندازه‌ای هوشمند می‌سازد که خطرات سایبری و رقابت بازیگران فین‌تک را از بین ببرد. ترکیب و ادغام صنعت بانکداری و هوش‌مصنوعی یک حوزه نوپا است که درصدد بهینه‌سازی عملیات بانکی با استفاده از تکنولوژی‌های هوش‌مصنوعی و یادگیری ماشین اتفاق می افتد.
به طور کلی بانکداری مبتنی بر هوش‌مصنوعی در حال توسعه و پیشرفت است و در آینده با افزایش کاربردهای متنوع این تکنولوژی، قطعا می‌تواند بهبود بیشتری در عملکرد وضعیت بانک‌ها داشته باشد.
در شبکه‌های اجتماعی به اشتراک بگذارید
