هوش مصنوعی در خدمات مالی روزهای درخشانی را پیش رو دارد

به جرئت می‌‌‌توان گفت فینتک‌‌‌‌ها و شرکت‌‌‌های پردازش مالی هر ویژگی را که می‌‌‌توان برای جلب و نگهداری مشتری به کار بست، به بهترین نحو به عنوان مزیت کسب‌‌‌‌وکار خود به کار گرفته‌‌‌اند و در بهره‌‌‌گیری از آن مزیت‌‌‌‌ها مهارت کافی پیدا کرده‌‌‌اند. اکنون شرکت‌‌‌های مالی در تلاش‌اند محصولات و خدمات خود را متمایز کرده و تجارب کاربری سفارشی‌تری را به مشتریاk خود ارائه دهند. از آن‌‌جا که این سفارشی‌‌سازی‌‌‌‌ها با بهره‌‌‌گیری بیشتر از فناوری هوش مصنوعی میسر می‌‌‌شود، طبیعتا شاهد افزایش به کارگیری فناوری‌‌‌های هوش مصنوعی در صنایع مالی الکترونیک خواهیم بود. هوش مصنوعی آینده صنعت خدمات مالی را تحت تاثیر قرار خواهد داد و این بازار به سرعت گرم خواهد شد.

هوش مصنوعی در خدمات مالی روند صعودی خود را طی می‌‌‌کند

نظرسنجی اخیر که توسط مجمع جهانی اقتصاد و مرکز مالی کمبریج انجام گرفته، گزارش می‌دهد که تعداد زیادی از مدیران معتقدند طی دو سال آینده شرکت‌های آن‌‌‌ها به پذیرنده‌‌‌های گسترده سامانه‌‌‌های هوش مصنوعی تبدیل می‌‌‌شوند و هوش مصنوعی عامل تاثیرگذاری در تجارت آن‌‌‌ها خواهد بود. در میان این یافته‌‌ها:

• ۸۵ درصد سازمان‌های خدمات مالی در حال حاضر به نوعی از هوش مصنوعی استفاده می‌‌‌کنند.
• ۷۷ درصد شرکت‌ها معتقدند که هوش مصنوعی طی دو سال آینده برای تجارت آن‌‌‌ها ضروری خواهد بود.
• ۶۴ درصد سازمان‌ها در دو سال آینده پذیرنده انبوه هوش مصنوعی خواهند بود.
• ۵۲ درصد از شرکت‌ها و سازمان‌ها محصولات و خدمات مجهز به هوش مصنوعی ایجاد کرده‌اند.
• ۵۰ درصد مدیران کسب‌‌‌‌وکار معتقدند هوش مصنوعی با ورود دیگران به بازار یک چالش رقابتی به همراه خواهد داشت.

جایگاه مناسب برای استقرار هوش مصنوعی در صنعت بانکداری

هوش مصنوعی توانایی منحصربه‌فردی در پردازش مقادیر گسترده‌‌‌ای از اطلاعات مشتریان و بازار دارد. این فناوری می‌‌‌تواند این داده‌‌‌‌ها را برای تجزیه و تحلیل تیم‌‌‌های مالی در پلتفرم‌‌‌‌ها و سامانه‌‌‌های هوشمند استقرار دهد و با استفاده از الگوریتم‌‌‌های یادگیری ماشین به طور مدام در حال یادگیری بیشتر و تطبیق بهتر با شرایط باشد. طبق مطالعه اخیر Deloitte، شرکت‌‌‌های خدمات مالی از فناوری‌‌‌های هوش مصنوعی استفاده می‌‌‌کنند تا این نتایج را در خروجی‌‌‌های خود داشته باشند:

بهینه‌‌سازی برنامه‌‌‌های استراتژیک

شرکت‌‌‌های خدمات مالی با بکارگیری هوش مصنوعی در پیش‌‌‌بینی و برنامه‌‌‌ریزی استراتژیک، می‌‌‌توانند استراتژی‌‌‌های هوشمندانه‌‌تری در سطح سازمانی ایجاد کنند که تأثیر زیادی بر فرایندهای درون‌سازمانی و بیرون‌سازمانی شان دارد و سایر بخش‌‌‌های اکوسیستم‌شان نیز می‌‌‌توانند از آن‌‌‌ها بهره ببرند و حتی آن استراتژی‌‌‌‌ها را دنبال کنند.

رشد درآمد

هوش مصنوعی ابزاری عالی برای بهبود تجربه مشتری و ایجاد فرصت‌‌‌های تعامل، به‌ویژه به‌صورت آنلاین است. این جنبه‌ها، فرصت‌‌‌های روبه‌رشدی‌‌‌اند که به جهش شرکت‌‌‌های پردازش مالی کمک می‌‌‌کنند. هوش مصنوعی می‌‌‌تواند رفتار کاربر را ردیابی کند و معیارهایی را ارائه  دهد که بانک‌‌‌‌ها برای همراهی بیشتر با مشتریان، خود را با آن تطبیق دهند و از این مسیر، هر چه بیشتر تجربه کاربری خود را بهبود بخشند. هرچه تجربه کاربری بهتر باشد، جذب مشتریان و ماندگاری آن‌‌‌ها آسان‌‌‌تر است و طبیعتا رشد درآمد اتفاق می‌‌‌افتد.

گزینه‌‌‌های انتخاب را باز نگه دارید

بانک‌‌‌های پیشرو برای استفاده از برنامه‌‌‌های هوش مصنوعی از چندین روش استفاده می‌‌‌کنند. آن‌‌‌ها تعداد گزینه‌‌‌های انتخابی و روش‌‌‌هایی که می‌‌‌تواند به بهبود فرایندهایشان کمک کند را گسترش می‌‌‌دهند و از هیچ گزینه فناورانه‌ای چشم نمی‌پوشند. این فراوانی گزینه‌‌‌‌ها به آن‌‌‌ها امکان می‌‌‌دهد تحولات و راه‌‌حل‌‌‌های هوش مصنوعی را با سرعت بیشتری به کار بندند.

دلیل مهم دیگر برای افزایش پذیرش هوش مصنوعی در خدمات مالی، صرفه‌‌‌جویی در هزینه است. مجموع پس‌‌‌انداز احتمالی موسسات مالی به واسطه استفاده از برنامه‌‌‌های هوش مصنوعی، تا سال ۲۰۲۳ رقمی در حدود ۴۴۷ میلیارد دلار تخمین زده شده است.

استفاده از هوش مصنوعی در کشف تقلب

یکی از شایع‌‌‌ترین موارد استفاده از هوش مصنوعی در خدمات مالی، رهگیری امور مالی کاربر است. این امکان به ویژه برای جلوگیری از کلاهبرداری و پیشگیری از حمله سایبری صورت می‌‌‌گیرد. به گفته بیزنس اینسایدر، انتظار می‌‌‌رود زیان ناشی از تقلب در پرداخت آنلاین تا سال ۲۰۲۳ به ۴۸ میلیارد دلار برسد. قابلیت‌‌‌های تحلیلی قدرتمند هوش مصنوعی می‌‌‌تواند الگوهای ناهنجاری را در فعالیت‌‌‌های بانکی آنلاین شناسایی کند که معمولاً مورد توجه افراد قرار نمی‌‌گیرد.

نمونه‌‌‌ای که توسط بیزنس اینسایدر به طور خاص بررسی شده است، بانک Chase است که با «بانکداری خرد» بیش از نیمی از درآمد خالص خود را تامین می‌‌‌کند. این بانک با استفاده از الگوریتم‌‌‌های اختصاصی هوش مصنوعی برای شناسایی الگوهای تقلب، تشخیص تقلب را برای محافظت از کسب‌‌‌‌وکار خود و امنیت مشتریانش در پیش گرفته است. جزئیات مربوط به هر معامله کارت اعتباری به یک مرکز داده Chase منتقل می‌‌‌شود که در آن سامانه‌‌‌های هوشمند می‌‌‌توانند احتمال کلاهبرداری در تراکنش را تشخیص دهند. این فناوری به قدری موفق بوده است که این بانک از جنبه امنیت تراکنش‌‌‌‌ها و جلب اعتماد میان مشتریان، در بررسی بیزنس اینسایدر سال ۲۰۲۰ مقام دوم را به دست آورد.

هوش مصنوعی در مدیریت ریسک

براساس مطالعه‌‌‌ای که EY انجام داده است، مدیریت ریسک برای بنگاه‌‌‌های مالی حوزه‌‌‌ای بسیار مهم است. به طوری که اجرای سیاست‌‌‌های مربوط به مدیریت ریسک در موسسات مالی تاکنون در بالاترین رتبه قرار داشته است. مثال‌‌‌های زیر نشان می‌‌‌دهد چگونه می‌‌‌توان ریسک را برای بهبود شیوه‌‌‌های وام‌‌دهی و سرمایه‌‌گذاری با استفاده از هوش مصنوعی تجزیه و تحلیل کرد:

• یک سیستم عامل هوش مصنوعی وجود دارد که یک راه‌حل «هوش جمعی» ارائه می‌‌‌دهد. این راهکار هوشمند، خدمات گسترده‌‌‌ای را در زمینه مدیریت ریسک، مدیریت نمونه کارها، عملیات سرمایه‌‌گذاری و اجرای فرایندهای کسب‌‌‌‌وکار ارائه می‌‌‌دهد. این شرکت در حال حاضر در حال مدیریت ریسک چندین تریلیون دلار دارایی است.
• یک راه‌‌حل هوش مصنوعی دیگر که اکنون به موسسات مالی چین خدمت‌‌رسانی می‌‌‌کند، برای مدیریت ریسک انواع محصولات ارائه شده بانکی و سرمایه‌‌‌گذاری از بلاکچین و تجزیه و تحلیل داده‌‌‌های بزرگ استفاده می‌‌‌کند. این مرکز دارای ۳۶۰۰ شرکت خدمات مالی است.
• یکی دیگر از شرکت‌‌‌‌ها از هوش مصنوعی به منظور ایجاد مجموعه داده‌‌‌های جایگزین استفاده می‌‌‌کند که برای سفارشی‌‌سازی وام برای شرکت‌‌‌های کوچک و متوسط ​​استفاده می‌‌‌شود.

ایجاد مزیت در خدمات مشتری

خدمات مالی یک صنعت کاملاً رقابتی است، بنابراین بانک‌‌‌‌ها همیشه به دنبال کسب ویژگی‌هایی‌اند که آن‌‌‌ها را در نظر مشتری از رقبایشان متمایز کند. برنامه‌‌‌های مبتنی بر هوش مصنوعی می‌‌‌توانند ضمن کاهش هزینه‌‌‌‌ها، به صورت خودکار زمینه بهبود خدمات و رضایت مشتری را فراهم کنند. چند نمونه که می‌‌‌توان به آن اشاره کرد:

• چت‌‌بات‌‌‌های آنلاین مجهز به هوش مصنوعی از پردازش زبان طبیعی و تجزیه و تحلیل صوتی برای مدیریت تعاملات مشتری بدون دخالت انسان استفاده می‌‌‌کنند. آن‌‌‌ها می‌‌‌توانند در کنار بسیاری از فعالیت‌‌‌های دیگر، به مشتریان در بررسی مانده حساب و درخواست وام کمک کنند.
• فناوری تشخیص صدا مبتنی بر هوش مصنوعی و پردازش زبان طبیعی نیز برای کمک به بهبود کیفیت تعاملات مشتری استفاده می‌‌‌شود. هوش مصنوعی می‌‌‌تواند کلماتی را که مشتریان از آن‌‌‌ها استفاده می‌‌‌کنند و هم لحن و احساسات موجود در پشت کلمات را تشخیص دهد و به بانک اطلاعات عمیق‌‌تری درباره نیازهای مشتری بدهد.