Filter by دسته‌ها
آموزش هوش مصنوعی و انواع آن
آموزش‌های پایه‌ای هوش مصنوعی
اصول هوش مصنوعی
پایتون و ابزارهای یادگیری عمیق
کتابخانه‌ های یادگیری عمیق
یادگیری با نظارت
یادگیری بدون نظارت
یادگیری تقویتی
یادگیری عمیق
یادگیری نیمه نظارتی
آموزش‌های پیشرفته هوش مصنوعی
بینایی ماشین
پردازش زبان طبیعی
پردازش گفتار
چالش‌های عملیاتی
داده کاوی و بیگ دیتا
رایانش ابری و HPC
سیستم‌‌های امبدد
علوم شناختی
دیتاست
اخبار
رسانه‌ها
آموزش پردازش زبان طبیعی
آموزش علوم داده
اینفوگرافیک
پادکست
ویدیو
رویدادها
دوره
کارگاه
وبینار
کاربردهای هوش مصنوعی
کسب‌و‌کار
تحلیل بازارهای هوش مصنوعی
کارآفرینی
هوش مصنوعی در ایران
هوش مصنوعی در جهان
وبینارها، کارگاره‌ها و دوره‌ها
 تغییرات هوش مصنوعی در فین‌تک

تغییرات هوش مصنوعی در فین‌تک

فین‌تک یا فناوری مالی، یکی از نوآوری‌های عرصه فناوری مالی است و از مدیریت تراکنش‌های مالی تا تشخیص کلاهبرداری‌ها را پوشش می‌دهد. همگرایی بسیاری بین هوش مصنوعی و فین‌تک وجود دارد و به‌نوعی تغییرات هوش مصنوعی در فین‌تک بسیار است. فناوری هوش مصنوعی توانسته است با بهبود شناخت و شبیه‌سازی اجتماعی از حاشیه درآمده و به کانون توجهات تبدیل شده است. این مقاله به 5 نمونه از تغییرات هوش مصنوعی در فین‌تک می‌پردازد:

بنر بورس، بانک و بیمه
مشاوره با شرکت هوش

تجارب مشتری شخصی‌سازی شده

 هوش ماشینی بانک‌ها را قادر می‌سازد تا خدمات شخصی‌سازی‌شده را به مشتریان‌شان ارائه دهند و تجربه کلی بانکی آنها را افزایش دهند. با استفاده از داده‌های مشتری و تاریخچه تراکنش‌ها، سیستم‌های مبتنی بر هوش مصنوعی می‌توانند مشاوره‌های مالی مناسب ارائه دهند، محصولات و خدمات متناسب با نیاز را به مشتریانشان توصیه کنند و راه‌حل‌های برنامه‌ریزی مالی شخصی‌سازی شده را ارائه دهند.

سیستم‌های معاملاتی خودکار

یکی دیگر از تغییرات هوش مصنوعی در فین‌تک که به واسطه الگوریتم‌های هوشمند ماشینی در بورس رقم خورده آن است که این الگوریتم‌ها سیستم‌های معاملاتی خودکار را قادر می‌سازند تا معاملات را بر اساس قوانین و استراتژی‌های از پیش تعریف‌شده انجام دهند. این سیستم‌ها می‌توانند حجم زیادی از داده‌های بازار را تجزیه‌و‍‌تحلیل نمایند، الگوها را شناسایی کنند و معاملات را با سرعت بالا انجام دهند و از طرفی دیگر درصد خطاهایی که به واسطه تعصبات و احساسات انسانی اتفاق می‌افتند را به صفر برسانند.

تجزیه‌و‎تحلیل پیش‌بینی‌کننده

الگوریتم‌های هوش ماشینی می‌توانند داده‌های تاریخی بازار، حجم معاملات، صورت‌های مالی، اخبار، احساسات رسانه‌های اجتماعی و سایر عوامل مرتبط را برای پیش‌بینی تغییرات قیمت سهام در آینده تجزیه‌و‎تحلیل کنند. این تجزیه‌و‎تحلیل پیش‌بینی‌کننده به معامله‌گران، سرمایه‌گذاران و موسسات مالی کمک می‌کند تا تصمیمات آگاهانه‌تری بگیرند و فرصت‌های بالقوه بازار بورس را شناسایی نمایند.

پشتیبانی خودکار مشتری

پشتیبانی خودکار مشتری از دیگر جنبه‌های تغییرات هوش مصنوعی در فین‌تک است. چت‌بات‌ها و دستیاران مجازی که از پشتوانه هوش مصنوعی بهره می‌برند، پشتیبانی مشتری را در بخش بانکی متحول کرده‌اند. این سیستم‌های مبتنی بر هوش مصنوعی می‌توانند کمک‌های بلادرنگی را با پرسش‌های مربوط به حساب ارائه دهند، پرسش‌های معمول مشتری را مدیریت نمایند و حتی راهنمایی‌های مالی اولیه را ارائه دهند. این شکل از اتوماسیون نه‌تنها زمان انتظار را کاهش می‌دهد، بلکه در دسترس بودن 24 ساعته خدمات را نیز بهبود بخشیده و رضایت مشتری را به نحو قابل‌توجهی افزایش می‌دهد.

نظارت بر بازار بورس

 هوش ماشینی برای نظارت بر بازار بورس به‌منظور شناسایی ناهنجاری‌ها، الگوهای تجاری غیرمعمول و دستکاری احتمالی بازار استفاده می‌شود. الگوریتم‌های هوش مصنوعی می‌توانند مقادیر زیادی از داده‌های بازار را در زمان واقعی تجزیه‌و‌تحلیل کنند و به نهادهای نظارتی اجازه ‌دهند تا هر گونه بی‌نظمی را به سرعت شناسایی و رسیدگی نمایند. با ظهور هوش مصنوعی، چشم‌انداز نظارت بر بازار سهام به شدت تغییر کرده است. زیرا در گذشته این نظارت به‌صورت دستی توسط تحلیل‌گران انسانی انجام می‌شد که زمان‌بر و مستعد خطاهای انسانی بود. در حالی که الگوریتم‌های هوش مصنوعی می‌توانند الگوها یا همبستگی‌هایی را در زمانی بسیار کم به گونه‌ای شناسایی نمایند که ممکن است برای تحلیل‌گران انسانی آشکار نباشد و به این ترتیب سرمایه‌گذاران را قادر سازند تا تصمیمات آگاهانه‌تر و به موقع‌تری بگیرند.

کشف و پیشگیری از تقلب

یکی از جنبه‌های حیاتی امنیت مالی، کشف و پیشگیری از تقلب است. در تغییرات هوش مصنوعی در فین‌تک، الگوریتم‌های هوش مصنوعی می‌توانند حجم وسیعی از داده‌ها را تجزیه‌و‌تحلیل کرده و الگوهایی را شناسایی نمایند که فعالیت‌های متقلبانه را نشان می‌دهند. با نظارت مستمر و یادگیری از داده‌ها، این الگوریتم‌ها می‌توانند به مؤسسات مالی کمک نمایند تا ریسک‌های احتمالی را به طور فعال شناسایی و کاهش دهند. تکنیک‌های پیشرفته هوش مصنوعی، مانند یادگیری ماشینی و تشخیص ناهنجاری، نظارت در زمان واقعی و تشخیص زودهنگام تراکنش‌های مشکوک را امکان‌پذیر می‌کنند، ضررهای مالی را کاهش می‌دهند و به این ترتیب، امنیت کلی بخش مالی را افزایش می‌بخشند.

امتیازدهی اعتباری و پذیره‌نویسی وام

مدل‌های امتیازدهی اعتباری مبتنی بر هوش مصنوعی تغییر قابل‌توجهی در فرایند پذیره‌نویسی وام ایجاد می‌کنند. با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشینی، مؤسسات مالی می‌توانند امتیاز اعتباری را با دقت و کارایی بیشتری ارزیابی نمایند. این مدل‌ها طیف وسیع‌تری از عوامل را فراتر از امتیازهای اعتباری سنتی در نظر می‌گیرند و منابع داده‌ای و الگوهای رفتاری جایگزین را برای تصمیم‌گیری آگاهانه‌تر به‌منظور وام‌دهی به متقاضیان در نظر می‌گیرند. این فرایند به افزایش دسترسی به اعتبار برای افرادی که ممکن است سابقه اعتباری قوی نداشته باشند، کمک می‌کند و در عین حال خطر عدم پرداخت اقساط را نیز کاهش می‌دهد.

رعایت مقررات و مبارزه با پولشویی (AML)

هوش مصنوعی نقش مهمی در تضمین انطباق با چارچوب‌های نظارتی در حال تحول و مبارزه با پولشویی ایفا می‌کند. الگوریتم‌های هوش مصنوعی می‌توانند حجم وسیعی از داده‌ها را برای شناسایی فعالیت‌های مشکوک، شناسایی خطرات بالقوه قوانین ضد پولشویی  و علامت‌گذاری معاملاتی که نیاز به بررسی بیشتر دارند، تجزیه‌و‌تحلیل نمایند. با خودکارسازی فرایندهای انطباق، هوش مصنوعی به مؤسسات مالی کمک می‌کند تا در زمان و منابع صرفه‌جویی کنند و در عین حال از پایبندی به دستورالعمل‌های نظارتی اطمینان حاصل نمایند.

مشاوره مالی شخصی با مشاوران رباتیک

مشاوران رباتیک مبتنی بر هوش مصنوعی روش دریافت مشاوره مالی و مدیریت سرمایه‌گذاری افراد را تغییر می‌دهند. در خصوص اینکه چگونه تغییرات هوش مصنوعی در فین‌تک در این بخش رقم می‌خوردند باید گفت، این پلتفرم‌های دیجیتال از الگوریتم‌های هوش مصنوعی برای ارائه توصیه‌های سرمایه‌گذاری شخصی بر اساس اهداف مالی، تحمل ریسک و شرایط بازار استفاده می‌کنند. با دموکراتیک کردن دسترسی به مشاوره مالی حرفه‌ای، مشاوران رباتیک خدمات سرمایه‌گذاری را برای طیف وسیع‌تری از مردم مقرون‌به‌صرفه‌تر و راحت‌تر می‌کنند. اطلاعات ماشینی به robo-advisors قدرت می‎دهد تا مشاوره سرمایه‎گذاری خودکار و خدمات مدیریت سبد سهام را ارائه دهند. با استفاده از الگوریتم‌ها، این مشاوران می‌توانند تحمل ریسک، اهداف مالی و شرایط بازار یک فرد را برای ایجاد سبد سرمایه‌گذاری شخصی ارزیابی کنند. این باعث می‌شود مشاوره سرمایه‌گذاری در دسترس‌تر و متناسب با نیازهای فردی باشد.

چت‌بات‌ها و دستیاران مجازی

چت‌بات‌های مبتنی بر هوش مصنوعی و دستیاران مجازی خدمات مشتریان را در بخش مالی افزایش می‌دهند. این سیستم‌های هوشمند می‌توانند به سوالات معمول مشتریان رسیدگی کنند، اطلاعات حساب ارائه دهند، به تراکنش‌ها کمک کنند و حتی راهنمایی‌های مالی شخصی‌سازی شده ارائه دهند. با استفاده از پردازش زبان طبیعی و یادگیری ماشینی، چت‌بات‌ها و دستیاران مجازی پشتیبانی کارآمد و ثابتی به مشتری ارائه می‌دهند و تجربه کلی مشتری را بهبود می‌بخشند.

هوش مصنوعی به‌عنوان نیروی محرکه تغییرات دگرگون‌کننده در دنیای مالی تبدیل شده است. از بانکداری گرفته تا بازار سهام، ادغام هوش ماشینی پیشرفت‌های قابل‌توجهی را در این زمینه به همراه داشته و ضمن آنکه کارایی عملیاتی را بهبود بخشیده، توانایی‌های تصمیم‌گیری را نیز افزایش داده و تجربیات مشتریان را متحول ساخته است.

امنیت قوی‌تر بخش مالی از سوی هوش مصنوعی

امنیت قوی‌تر بخش مالی از سوی هوش مصنوعی کمک شایانی به این بخش کرده است. امروزه، هوش مصنوعی در حوزه امنیت سایبری، عموماً به شکل چت‌بات وجود دارد که سؤالات متداول را به مکالمات شبیه‌سازی‌شده تبدیل می‌کنند. علاوه بر این، گذرواژه‌های فراموش‌شده را بازیابی می‌کنند یا در صورت لزوم به آن‌ها دسترسی بیشتری می‌دهند.

امنیت مالی از سوی زیرمجموعه‌های هوش مصنوعی

با فناوری‌هایی که ذیل چتر هوش مصنوعی قرار می‌گیرند، مانند یادگیری ماشینی، تجزیه و تحلیل داده‌ها، شبکه‌های عصبی و غیره می‌توان به طور قابل توجهی به بهبود فناوری مالی کمک کرد و به‌نوعی امنیت مالی از سوی زیرمجموعه‌های هوش مصنوعی نیز صورت می‌گیرد. در واقع، هوش مصنوعی اکنون نقش حیاتی را در زمینه خدمات مالی ایفا می‌کند و کارایی‌های جدیدی را به ارمغان آورده است که در همه زمینه‌های فناوری مالی اهمیت پیدا می‌کنند و یکی از مواردی است که جزو تغییرات هوش مصنوعی در فین‌تک محسوب می‌شود.

تغییرات هوش مصنوعی در فین‌تک

بهبود خدمات به مشتریان

بهبود خدمات به مشتریان یکی از تغییرات هوش مصنوعی در فین‌تک به حساب می‌آید. حقیقت این است که خدمات مشتری یکی از برجسته‌ترین حوزه‌های فین‌تک است که هوش مصنوعی به ارتقای آن کمک کرده است. پیچیدگی روزافزون هوش مصنوعی منجر به ایجاد چت‌بات‌ها، دستیار مجازی و رابط‌های هوش مصنوعی شده است که می‌توانند به طور امن با مشتریان تعامل داشته باشند. قابلیت پاسخگویی به سؤالات اساسی تأثیر زیادی بر کاهش هزینه‌های دفاتر خدمات پیشخوان و پشتیبانی می‌گذارد.

پروفایلینگ ریسک مشتری

در زمینه خدمات مالی مانند بانک‌ها و شرکت‌های بیمه، نمایه‌سازی مشتری یا پروفایلینگ ریسک مشتری بر اساس امتیاز ریسک آن‌ها انجام می‌شود که بسیار حیاتی است. به وسیله فناوری‌های هوش مصنوعی مانند شبکه‌های عصبی مصنوعی می‌توان از داده‌های قبلی برای آموزش مدل‌های طبقه‌بندی استفاده تا نمایه مشتری را از کمترین به بیشترین رتبه‌بندی کرد  از این طریق تغییرات هوش مصنوعی در فین‌تک انجام می‌گیرد.

تجارت الگوریتمی

معاملات و تجارت الگوریتمی از مجموعه دستورالعمل‌های از پیش برنامه‌ریزی‌شده برای تجزیه و تحلیل داده‌هاست که به تصمیم‌گیری سریع‌تر انسان‌ها کمک می‌کند. یکی از انعطاف‌پذیرترین فناوری‌های هوش مصنوعی که چنین فرصتی را فراهم آورده است، یادگیری ماشینی است. هوش مصنوعی پتانسیل بالایی در صنعت فین‌تک دارد که از طرق مختلف تغییرات هوش مصنوعی در فین‌تک انجام گرفته است و در واقع می‌تواند به طرق مختلف به سازمان‌ها از لحاظ بهبود کارایی، کاهش هزینه‌ها و خودکارسازی فرایندها کمک کند. برای اطلاعات بیشتر از این دست، سایت Analytics Insight را دنبال کنید.

بنر اخبار هوش مصنوعی

میانگین امتیاز / 5. تعداد ارا :

مطالب پیشنهادی مرتبط

اشتراک در
اطلاع از
0 نظرات
بازخورد (Feedback) های اینلاین
مشاهده همه دیدگاه ها
لطفاً برای تکمیل این فرم، جاوا اسکریپت را در مرورگر خود فعال کنید.