هوش مصنوعی در فین تک

فین‌ تک و هوش مصنوعی هر دو فناوری­‌های جدیدی هستند که روزانه بر اهمیت آن‌ها افزوده می‌شود. ادغام این دو در کنار هم تحولات عظیمی را در حوزه مالی ایجاد کرده است. کاربردهای هوش مصنوعی در فین تک قابلیت‌­های فراوانی ازجمله تشخیص کلاه‌برداری و اسناد جعلی، محاسبه و آمارگیری از حجم زیادی از داده‏‌ها و مدیریت مالی را شامل می‌شود. بهبود در تمامی این بخش‌ها سبب افزایش سود، بهره­‌وری و همچنین کاهش ضرر و زیان خواهد شد. در این راستا با مرور فواید و کارکردهای هوش مصنوعی در دسته‏‌های مختلف فین‌تک، جایگاه هوش مصنوعی در این حوزه بررسی می‏گردد.

فین تک چیست؟

کلمه فین تک ترکیبی از دو کلمه لاتین financial به معنای مالی و technology به معنای فناوری است. این صنعت از فناوری برای انجام کارهای مالی استفاده می‌کند. به عبارتی دیگر فینتک به معنای فناوری مالی است که شامل نرم‌افزار و برنامه‌های کاربردی گوشی همراه می‌شود که می‌تواند کارهای مالی از پرداخت ساده تا تراکنش‌های رمزگذاری شده را در بر بگیرد. این صنعت بسیار بزرگ، از کاربردهای هوش مصنوعی برای هوشمندسازی خدمات مالی کسب‌وکارها استفاده‌ می‌کند.

فین تک صنعت جدیدی نیست اما سرعت پیشرفت آن با توجه به گسترش روزافزون اینترنت و استفاده از گوشی‌های هوشمند و تبلت‌ها، بسیار چشمگیر بوده است. این صنعت توانسته با روش‌های متعددی از جمله یادگیری ماشینی و کاربرد هوش مصنوعی، امور مالی را برای کاربران  تغییر دهد. به عنوان مثال، اکنون شما می‌توانید بدون مراجعه فیزیکی به بانک، یک حساب بانکی از طریق اینترنت باز کنید. همچنین می‌توانید حساب را به گوشی هوشمند خود پیوند دهید و از آن برای نظارت بر تراکنش‌های خود استفاده کنید. در حال حاضر با کاربردهای هوش مصنوعی در فین تک، انقلابی در فعالیت‌های مالی ایجاد شده‌است به طوری که انواع مختلفی از فعالیت‌های مالی مانند نقل و انتقال پول، واریز چک با گوشی هوشمند، درخواست اعتبار، اخذ وام برای راه‌اندازی کسب‌وکار، یا مدیریت سرمایه‌گذاری‌های شما را بدون دخالت انسانی به انجام می‌رساند.

هوش مصنوعی در فین تک چیست؟

می‌توان گفت هیچ فناوری به اندازه هوش مصنوعی در فین تک موثر نبوده است. به گونه‌ای که می‌توان اظهار کرد که هوش مصنوعی، فین تک را به وجود آورده است و تراکنش‌های دیجیتال را به شیوه‌ای جدید از زندگی تبدیل کرده است. هوش مصنوعی در این صنعت نقش مهمی ایفا می‌کند. در واقع هوش مصنوعی به شرکت‌های فین‌تک کمک می‌کند تا رویه‌های کاری را خودکار کنند. همچنین به شرکت‌های فین‌تک امکان می‌دهد تا تهدیدات را شناسایی کنند، از تقلب جلوگیری کنند و کیفیت خدمات را افزایش دهند. در نهایت همه این‌ها منجر به بهبود کارایی و سود بیشتر می‌شود.

کاربردهای هوش مصنوعی در فین تک

حوزه فین تک یا همان فناوری مالی که این روزها اسم آن زیاد به گوش می‏خورد، به معنی “کاربرد نوآورانه فناوری در خدمات مالی” است که هدف نهایی آن، قدرت دادن برای تصمیم‌سازی و تصمیم‌گیری به اشخاص، به‌عنوان کاربران نهایی خدمات مالی می‌باشد. فین تک در سطح بین‌الملل به 9 دسته زیر تقسیم می‌شود و کارکردهای هوش مصنوعی در این دسته‌­ها به‌علاوه یک دسته عمومی که کارکردهای مشترک در چند دسته است، بررسی‌شده است.

1. عمومی
2. پرداخت pay tech
3. پول و ارزهای رمزگذاری شده Crypto currency
4. سرمایه‌گذاری Wealth tech
5. مدیریت مالی شخصی personal finance management
6. وام¬دهی lend tech
7. انتقال پول بین‌المللی Remittance
8. بانکداری bank tech
9. بیمه insure tech
10. قانون¬گذاری مالی Regulatory technology

کاربردهای عمومی هوش مصنوعی در فین تک

چگونگی ایجاد تحول هوش مصنوعی در فین تک، یک سؤال مهم در دنیای تجارت و در سطح جهان است و پذیرش آن در حوزه فین تک، یک فضای مالی جذاب را برای مشتریان رقم خواهد زد. هوش مصنوعی می­تواند در بهبود سطح دقت و سرعت امور مالی بسیار تأثیرگذار باشد. برخی از کارکرد­های هوش مصنوعی در فین تک به‌صورت عمومی می­باشد که می­توان آن‌ها را برای دسته­‌های مختلف 9 گانه شخصی‌‏سازی نیز کرد که در ادامه به شرح آن‌ها می­پردازیم.

. پیش‌بینی هزینه‌ها

. آمارگیری سریع و دقیق

. آنالیز و تحلیل اطلاعات مالی و پیش‌بینی آینده

. ارزیابی ریسک

. تقسیم‌بندی مشتریان

. چت­ بات‌­های پاسخ‌گویی به سؤالات

. خودکار سازی فعالیت‌های تکراری

در ادامه به تشریح هر یک از موارد بالا می­پردازیم.

1.1. هوش مصنوعی و پیش‌بینی هزینه‌ها

هوش مصنوعی این امکان را در حوزه مالی فراهم می‌کند تا برای دوره‌‏های مالی مختلف با توجه به شرایط عمومی جامعه از قبیل افزایش قیمت‌ها، تورم و همچنین تغییر سرفصل­‌های هزینه‌ه­ای سازمان‏ها برنامه‌‏ریزی نمود. این برنامه‌ریزی‌ها سعی دارند تا اشخاص حقیقی و حقوقی را از مواجه‌شدن با بحران‌های مالی مطلع سازند.

1.2.آمارگیری سریع و دقیق با یادگیری ماشین

حجم داده‌‏ها و اطلاعات در یک سیستم مالی بسیار زیاد است. یادگیری ماشین کمک می‌کند تا بتوان داده‌های موردنیاز را با دقت بالا و در کمترین زمان از میان حجم زیاد اطلاعات، استخراج و همچنین ارتباطات معنی‌داری میان داده‌ها برقرار کرد. بر اساس نتایج آمارگیری می‏توان به مدیران کمک نمود تا تصمیمات درستی اتخاذ نمایند.

1.3.آنالیز و تحلیل اطلاعات مالی و پیش‌بینی آینده

پیش‌بینی آینده به بنگاه­‌های اقتصادی کمک می‌کند تا بتوانند برای آینده خود برنامه‌ریزی مالی داشته و از ریسک‌ها و خطرات پیش رو، آگاه شوند. هر چه دامنه اطلاعات و داده­‌های موردبررسی بیشتر شود، نتیجه تحلیل‌­ها دقیق­تر خواهد بود. از طرفی افزایش اطلاعات ورودی، مسیر تحلیل را برای انسان­ها سخت­تر و باعث افزایش خطا­های انسانی نیز خواهد شد.

ازجمله کاربردهای هوش مصنوعی در فین تک می‌توان به این موضوع اشاره کرد که هوش مصنوعی می­تواند با در نظر گرفتن اطلاعاتی از قبیل داده­‌های مربوط به سال­های قبل، دارایی­‌های فعلی، تعداد کارمندان، میزان خریدوفروش‌ها، وام­‌ها، سرمایه‌گذاری­‌ها، مسائل سیاسی تأثیرگذار بر اقتصاد و سایر عوامل تأثیرگذار بر کسب‌وکارها، به پیش‏بینی آینده بپردازد.

1.4.ارزیابی ریسک

حجم زیادی از داده‌های پیچیده جهت ارزیابی ریسک خرید، فروش و یا سرمایه‌گذاری موجود است که تجزیه‌وتحلیل همه آن‌ها خارج از توانمندی انسان است. لذا هوش مصنوعی در یک بستر ابری به پردازش اطلاعات موردنیاز برای ارزیابی ریسک یک فعالیت می‏پردازد و خروجی‏ قابل‌اطمینانی ارائه می‏دهد. درواقع هوش مصنوعی با پردازش کلان‌داده‌‏ها، خطرات را مشاهده و احتمال وقوع و شدت ریسک را شناسایی می‌کند.

1.5. تقسیم‏بندی مشتریان

هر مشتری در بنگاه­‌های اقتصادی منحصربه‌فرد است و رفتار و نگرش‌های متفاوتی دارد. سیستم­های فین تک باید بتوانند با توجه به رفتارهای مختلف، پاسخ‌ها و محصولات مناسب ارائه دهند. هوش مصنوعی می­تواند رفتار مشتریان در سال‌های اخیر را بررسی، نیاز­های آن‌ها را شناسایی و سپس با کمک مدل‌های چند متغیره و رگرسیون، مشتریان را در دسته­های مختلف تقسیم‌بندی­ کند که این تقسیم‌‏بندی‌­ها به بنگاه­‌های اقتصادی کمک می‌کند تا تدابیر مناسبی برای آینده خود بیندیشند.

1.6. چت‌بات‌ها جهت پاسخگویی به سؤالات

این روزها بیشتر افراد سعی بر کاهش رفت‌وآمدها و کشف پاسخ سؤالات خود از طریق اینترنت و بستر­های آنلاین دارند. بهره‌‏گیری از نیروی انسانی برای اپراتورهای 24 ساعته آنلاین که بتوانند پاسخ سؤالات مشتریان را بدهند، موجب صرف هزینه‌های بسیاری می‌شود. هوش مصنوعی با بهره‌‏گیری از چت‏‌بات­‌ها می­تواند به سؤالات در بخش­‌های مختلف فین تک پاسخ دهد و  همچنین مشتریان می‏توانند بدون مراجعه به بنگاه­های اقتصادی و در هر ساعت از شبانه‌روز پاسخ سؤالات خود را دریافت کنند. به بیانی دیگر، چت­‌بات­‌ها می­توانند به‌عنوان یک مشاور و مربی امور مالی در کنار افراد باشند.

1.7. خودکارسازی فعالیت‌های تکراری با استفاده از هوش مصنوعی

بسیاری از کارمندان در حوزه فین تک، کارهای خود را مکرراً تکرار می‏‌کنند. فعالیت‌­های تکراری باعث ایجاد حس خستگی در افراد و افزایش خطا در انجام امور می‌شود. از آن‌جایی‌ که خطای انسانی در مسائل مالی مشکلات فراوانی را موجب می­گردد، می‏توان از هوش مصنوعی برای انجام فعالیت‌های تکراری به‌صورت خودکار استفاده کرد. در این صورت کارکنان می‏توانند بر روی کارهایی باارزش افزوده بیشتر تمرکز کنند.

بیشتر بخوانید: هوش مصنوعی در فینتک طرحی جدید می آفریند.

2.کاربردهای هوش مصنوعی در زمینۀ پرداخت

ازجمله کاربردهای هوش مصنوعی در فین تک که راحتی و آسایش بسیاری برای افراد فراهم کرده است موضوع پرداخت می‌باشد. درگذشته افراد برای انجام تمام تراکنش­های مالی به بانک­ها مراجعه می­کردند. این امر موجب شلوغی بانک­‌ها و گرفتن وقت و انرژی از افراد می­‌شد. فناوری پرداخت، یکی از دسته­‌های فناوری مالی است که کمک می‌کند افراد بدون مراجعه به شعب بانکی در هرلحظه و هر‌جا بتوانند پرداخت­‌های خود مانند قبوض، صورت‌حساب‌ها، اقساط و نقل ­و­ انتقالات مالی را انجام دهند.

به‌عبارت‌دیگر، درگذشته، افراد به شعب بانک­‌ها مراجعه می­کردند تا هویت آن‌ها شناسایی و اسناد و مدارک واریز و برداشت آن‌ها از حسابشان، به‌صورت دستی ثبت گردد. امروزه به‌واسطه ترکیب هوش مصنوعی و فناوری پرداخت، این امکان وجود دارد که افراد به‌صورت غیرحضوری و به کمک نرم­افزارهای پرداخت، احراز هویت شوند و سپس با اطمینان از امنیت محیط نقل و انتقالات، پرداخت خود را با سرعت و امنیت بالا انجام دهند. از طرف دیگر، تراکنش‌­های مالی در بستر اینترنت، حجم داده­ بسیار زیادی را به وجود می‏آورد که تجزیه‌وتحلیل، ثبت و آمارگیری از آن‌ها بدون کمک گرفتن از یادگیری ماشین، غیرممکن است.

3.کاربرد هوش مصنوعی در پول و ارزهای رمزگذاری شده

مبادلات در طی قرن‌­ها دچار تحولات بسیار زیادی شده است. قرن‌هاست که افراد برای تجارت، سرمایه­‌گذاری، معاملات و حتی دریافت و ارائه خدمات، از پول‏‌های کاغذی، سفته و چک استفاده می­کنند. تحولات قرن 20 و 21 در حوزه دیجیتالی شدن فعالیت‌­ها، سبب پدید آمدن پول و ارزهای رمزگذاری شده و ایجاد تغییر در نوع پرداخت در معاملات شده است. ارزهای دیجیتال یک نوع از دارایی‌­های مالی محسوب می­شوند که می­توان در مواردی به­‌عنوان یک واحد پولی جدید از آن‌ها استفاده کرد.

در زمان پدید آمدن پول و ارزهای رمزگذاری شده، یکی از چالش‌­ها، امکان سرقت و کلاه‌برداری به دلیل استفاده در بستر اینترنت بود. در جهت تأمین امنیت پول و ارزهای رمزگذاری شده، هوش مصنوعی با الگوریتم‌­های پیچیده و به کمک فناوری بلاک‏چین توانست امکان سرقت و کلاه‌برداری از کیف پول دیجیتالی و معاملات با ارز دیجیتال را نزدیک به صفر برساند.

4. کاربرد هوش مصنوعی در سرمایه­‌گذاری

بورس و سرمایه‏‌گذاری، از بهترین راه‌­های به گردش درآوردن سرمایه و افزایش سودآوری است. بورس و سرمایه‌­گذاری، یکی از زیرمجموعه‌های فین ­تک است که بر روی ترکیب تکنولوژی با سرمایه­‌گذاری تمرکز دارد. در این بخش، افراد به دنبال کاهش ریسک سرمایه‌­گذاری و درک زمان مناسب خریدوفروش یک سهام هستند. الگوریتم­‌های هوش مصنوعی در ترکیب با کلان‌داده­‌ها می­توانند به پیش‌­بینی آینده و مدیریت سبد سهام سرمایه‌گذاران بپردازند. علاوه بر این، به سرمایه­‌گذاران جهت شناسایی ریسک­های موجود در مسیر سرمایه‌­گذاری و اتخاذ بهترین تصمیم کمک ‏نمایند. برخی از کارکرد­های هوش مصنوعی در این دسته به شرح ذیل آمده است.

• ربات‌های معامله¬گر trader
• بهبود خدمات سرمایه‌‏گذاری

 در ادامه، هر یک از کاربردهای هوش مصنوعی در فین تک در بخش بورس و سرمایه‏‌گذاری شرح داده می‌شود.

ربات‌های معامله­‌گر

ربات‌های معامله­‌گر قیمت سهام یک محصول و یا خدمت را به‌صورت لحظه‌به‌لحظه رصد می‌کنند. این ربات‌ها اطلاعات را از منابع گوناگون دریافت می‌کنند و متناسب باهدفی که طراحی‌شده‌اند به رصد آن‌ها می‌پردازند. الگوریتم‌های پیشرفته معامله‌گر با الگوریتم‌های یادگیری ماشین و هوش مصنوعی برای تحلیل این اطلاعات استفاده می‌شود. این نوع از ربات‌ها می‌توانند پس از استخراج اطلاعات لازم به پیش‌بینی روندها بپردازند. سپس این ربات‌ها بر مبنای تحلیل انجام‌شده زمان و حجم خرید و فروش را بر مبنای اهداف مشخصی تعیین می‌کنند.

بهبود خدمات سرمایه‌گذاری

الگوریتم‌‏های هوش مصنوعی می‏توانند با توجه به شرایط متغیر اقتصادی و درون‌سازمانی، استراتژی­‌های مختلفی برای سرمایه­‌گذاری ارائه دهند. هوش مصنوعی پیشنهاد‌های سرمایه‌‏گذاری را توسط آنالیز اطلاعات گذشته و با توجه به بودجه موردنظر ارائه می­دهد.

5. کاربرد هوش مصنوعی در مدیریت مالی شخصی

امروزه تمام افراد در یک جامعه، در هر سن و سالی، نیازمند آشنایی با مباحث پایه‏ و ابتدایی مالی هستند که بتوانند زندگی بهتری را برای خود رقم بزنند. افراد می­توانند یک ابزار مدیریت مالی ساده برای زندگی روزمره خود داشته باشند. علاوه بر این، مدیران شرکت‌‏های بزرگ برای مدیریت مالی و ارزیابی ریسک تصمیمات خود نیز به ابزارهای مالی نیازمند هستند. مدیریت مالی، یکی دیگر از مقوله‌های اصلی بازار فناوری مالی است. درگذشته اشخاص حقیقی و حقوقی برای دریافت مشاوره مالی شخصی، نیاز به صحبت با مشاوران مالی داشتند؛ اما امروزه برنامه‌­های زیادی به کمک فناوری هوش مصنوعی طراحی‌شده که می‌توانند مشاوره مدیریت و بودجه‌بندی مالی را به اشخاص در هر ساعت از شبانه‌روز ارائه دهند.

افراد به دلیل آشنا نبودن با مدیریت مالی، معمولاً موفق به سرمایه‌گذاری و یا حتی در بعضی موارد، مدیریت بهینه هزینه­‌های روزمره خود نیز نمی­شوند. کارشناسان هوش مصنوعی با بهره‏گیری از الگوریتم­‌های یادگیری ماشین، نرم­افزار­هایی را طراحی کرده­اند که اطلاعاتی از قبیل هزینه اجاره‌بها، قبض­ها، اقساط، رفت‌وآمد و میزان درآمد ماهیانه را به‌عنوان ورودی دریافت می­کنند و سپس بر مبنای این اطلاعات و با تجزیه‌وتحلیل رفتار گذشته افراد، اقدام به برنامه‌­ریزی مالی برای ایشان می­نمایند. همچنین این سیستم‌­ها می­توانند برای پس­انداز و سرمایه­‌گذاری بر مبنای بودجه افراد، آن‌ها را راهنمایی نمایند.

6. کاربردهای هوش مصنوعی در زمینۀ وام‌دهی

از کاربردهای هوش مصنوعی در فین تک و بحث وام‌دهی نمی‌توان چشم‌پوشی کرد. روند دریافت و اعطای وام با حضور هوش مصنوعی به‌سرعت در حال تغییر است. فناوری وام­‌دهی به‌منظور استفاده از فناوری­‌های جدید، برای جذب و انتقال سرمایه از وام‌دهندگان به سمت متقاضیان وام، از طریق بسترهای دیجیتالی به وجود آمده است. در این روش، دیگر لازم نیست مردم برای گرفتن وام به بانک­ها و مؤسسات اعتباری مراجعه کنند. اکنون بسیاری از شرکت‌های فعال در این حوزه، مستقیماً به متقاضیان وام می‌دهند. دریافت وام، نیازمند طی کردن مراحلی چون احراز هویت، بررسی سوابق مالی، ضمانت­نامه‌­ها و سپس اعطای وام است که طی کردن این مراحل به روش سنتی ممکن است ماه­‌ها زمان نیاز داشته­‌باشد. سیستم­‌هایی که از هوش مصنوعی در آن‌ها استفاده‌شده است، افراد را در چند دقیقه به‌صورت غیرحضوری احراز هویت نموده و میزان اعتبار آن‌ها را مشخص کرده و نتیجه را در اختیار وام‏‌دهندگان قرار می‌دهند. سپس در صورت تأیید، مراحل اداری و روند پذیره‌نویسی به‌صورت خودکار انجام و در کمترین زمان ممکن، مبلغ وام به‌حساب متقاضی واریز می­گردد.  

سامانه­‌های اعتبارسنجی: به کمک فناوری‌­های بینایی ماشین، پردازش گفتار، پردازش زبان طبیعی و داده­‌کاوی می­توان بدون مراجعه به بانک­‌ها و مؤسسات اعتباری، مسیر اعتبارسنجی را در یک‌زمان کوتاه، طی کرد. سیستم‌‏های هوش مصنوعی می‏‌توانند بر اساس تحلیل داده‌­های مالی مربوط به وام‌گیرندگان، میزان اعتبار مالی آن‌ها را پیش‌بینی کنند. هدف سیستم‌های هوش مصنوعی، کمک به وام‌دهندگان جهت تصمیم‏‌گیری در اعطا یا رد اعتبار و تعیین سقف‌های اعتباری است.

7. هوش مصنوعی و انتقال پول بین‌المللی

این دسته از فناوری مالی مربوط به نقل­ و انتقالات مالیِ خارج از مرزهای یک کشور است. این نوع از پرداخت­‌ها موجب ایجاد یک جریان مالی بزرگ میان کشور­ها می‌شود که این برای کشور­های درحال‌توسعه بسیار ارزشمند و مهم است. سیستم‌­های سنتی، انتقال را با سرعت بسیار کندی انجام می‌دهند چراکه برای انجام انتقالات مالی، ابتدا اطلاعات دو طرف به یک بانک جهانی ارسال می‌­گردد و پس از احراز هویت هر دو سمت پرداخت‌کننده و دریافت‌کننده، فرآیند انتقال پول صورت می­گیرد. در این زمینه برای افزایش سرعت فرآیندها، هوش مصنوعی و فناوری بلاک‌چین امکان پرداخت‌های همتا به همتا را فراهم کرده­اند و درنتیجه انتقالات پول با سرعت و امنیت بیشتری صورت می­گیرد.

8. کاربردهای هوش مصنوعی در بانکداری

فناوری بانکی، یکی از دسته­‌های فین تک است که کاربرد نوآورانه فناوری در سیستم‌­های بانکی را شامل می‏شود. بانکداری، صنعتی مملو از اسناد، مدارک کاغذی و فرآیند­های دستی است. سیستم‌­های هوش مصنوعی به دلیل سرعت‌بالا در پردازش اطلاعات و الگوریتم‌­های رمزگذاری شده، سبب حذف بسیاری از فعالیت­های دستی و کاغذی شده است. بانک­ها با کمک گرفتن از یادگیری ماشینی، ضمن سرعت بخشیدن به مسیر انجام کارها، موجب کاهش خطا و بالا بردن سطح رضایت مشتریان شده است. برخی از کارکردهای هوش مصنوعی در فین تک و بانکداری به شرح ذیل است:

• شخصی‌سازی ارائه خدمات بانکی
• بهبود تصمیم‌گیری

که در ادامه به تشریح آن‌ها پرداخته می‌شود.

• شخصی‏سازی ارائه خدمات بانکی با هوش مصنوعی

افراد نیازهای متفاوتی از یک سیستم بانکی از قبیل تراکنش­‌های مجاز بانکی، ارائه دسترسی­های واریز و برداشت به افراد مختلف، اینترنت بانک، همراه بانک و سیستم­‌های پیامکی دارند. هوش مصنوعی، خود را با شرایط و خصوصیات مشتریان، سازگار می‌کند و موجب می‌شود تا بانک‏ها در عملکرد خود دقیق‏تر و منسجم‏تر عمل نمایند. این سیستم مقرون‌به‌صرفه بوده و مسیر پاسخگویی به نیازهای مشتری را بهبود می‌بخشد و می­تواند خدمات را به‌صورت شخصی‌سازی‌شده ارائه نماید.

• بهبود تصمیم‏‌گیری

بانک‌ها به‌صورت مداوم در حال تصمیم‌گیری در مورد مسائل مختلف هستند که در صورت اخذ تصمیم اشتباه ممکن است صدمات جبران‌ناپذیری را به همراه داشته باشد. در زمان تصمیم‌گیری، سیستم‌‏های هوش مصنوعی به بانک‌‏ها کمک می‏کنند تا تمام عوامل مؤثر و تأثیرگذار را در نظر بگیرند که این امر سبب کاهش خطا و درنتیجه تصمیم‏‌گیری بهینه در تمام سطوح مدیریتی می‌شود.

 9. کاربردهای هوش مصنوعی در صنعت بیمه

صنعت بیمه یک صنعت بسیار گسترده است که هوش مصنوعی توانسته به کمک قابلیت‏‌های مختلف به‌ویژه پردازش کلان‏داده‌‏ها برای بهبود فعالیت‌­هایی از قبیل تسهیل روند صدور بیمه‌نامه‌ها، ارزیابی خسارات و محاسبه میزان پرداختی، تأثیر بسزایی بگذارد. کاهش هزینه‌­ها و افزایش رضایت مشتریان برای شرکت­‌های بیمه­‌های ازجمله مزایای استفاده از هوش مصنوعی در صنعت بیمه است. برخی از کاربردهای هوش مصنوعی در فین تک و در بخش بیمه به شرح ذیل آمده است:

1. بهبود تشخیص میزان خسارت واردشده
2. شخصی‏سازی صدور بیمه‌نامه‌ها
3. پذیره‌نویسی خودکار
4. تشخیص تقلب

در ادامه به تشریح موارد بالا پرداخته‌شده‌ است.

بهبود تشخیص میزان خسارات واردشده

در هنگام بروز حوادثی از قبیل تصادف، آتش‌سوزی و یا وقوع بلاهای طبیعی، پای شرکت­های بیمه‌ه­ای برای برآورد میزان خسارت و پرداخت هزینه مربوطه به محل وقوع حادثه باز می‌شود. کارشناس ارزیابی به محل، مراجعه و میزان خسارات وارده را ارزیابی می‌کند. این فرآیند، بسیار زمان­بر، هزینه‌­بر و گاهی همراه با خطاهای انسانی است. در سال­های اخیر برخی شرکت‌­های فعال در حوزه هوش مصنوعی، خسارات واردشده به خودروها، منازل و یا کسب‌وکارها را به کمک فناوری بینایی ماشین، و با استفاده از عکس‌­های گرفته‌شده از صحنه آسیب‌دیده، برآورد می­کنند.

شخصی‏سازی صدور بیمه‌نامه‌ها با یادگیری ماشین

کاربردهای هوش مصنوعی در فین تک بسیار گسترده است و شرکت‏های بیمه‏ای می‏توانند با توجه به اطلاعاتی از قبیل نوع زندگی افراد، شغل و سن مشتریان، صدور بیمه‌نامه‌های خود را متناسب با هر مشتری انجام دهند که این در هنگام صدور بیمه‌نامه، برای مشتری و بیمه‏‌گذار، بسیار مطلوب است؛ چراکه به‌طور دقیق به نیاز آن‌ها پاسخ داده می‌شود. به بیانی دیگر، در زمان صدور بیمه‏‌نامه، اطمینان از لیست خدماتی که هر فرد قرار است دریافت کند، امری ضروری می‌باشد زیرا باعث می‏شود بابت خدمات بلااستفاده، هزینه‏‌های پرداخت نکند.

پذیره‌نویسی خودکار

پذیره‌نویسی از مهم‌ترین فعالیت‏‌های کارشناسان در شرکت‏های بیمه‏ای است. هنگام پذیره‌‏نویسی، خطاهای انسانی موجب ضرر و زیان بسیار زیادی به افراد و یا شرکت‏ها می‌شود. هوش مصنوعی می‏تواند به‌صورت خودکار برای افراد بر اساس نیاز و انتخاب‌هایشان پذیره‌نویسی را انجام دهد. همچنین شرکت‌ها می‏توانند از درصد خطای بسیار پایین اجرای این فرآیند توسط هوش مصنوعی، اطمینان حاصل نمایند.

تشخیص تقلب

در شرکت­های بیمه­‌های، گردش­ها و فرآیندهای مالی، عموماً پیچیده هستند. در چنین شرایطی، احتمال تقلب توسط برخی مشتریان، برای دریافت نادرست خسارات، افزایش می­یابد. از طرفی تشخیص متقلبان در میان میلیون­‌ها نفر، کار سخت و پیچیده­ای است. امروزه به کمک سیستم‌­های هوشمند تشخیص تقلب که توسط الگوریتم­های یادگیری ماشین، پیاده‌سازی می­شود، می‌توان احتمال تقلب یک مشتری را با توجه به رفتارهایش شناسایی کرد. این سیستم‌­ها سبب جلوگیری از ضرر و زیان زیادی در شرکت­های بیمه­‌های می­‌شوند.

بهبود روش‌های قانون‏گذاری مالی با هوش مصنوعی

فناوری قانون‏گذاری، به معنی کاربرد نوآورانه فناوری برای سازگاری و تطبیق‌پذیری کارآمد و کم‌هزینه فرآیندهای مالی سازمان­‌ها با قوانین است. فناوری قانون­گذاری مالی از سال 2015 تاکنون، به یکی از پویاترین دسته‌­های فناوری مالی تبدیل‌شده است.

تغییر قوانین و به‌روزرسانی اسناد و مدارک، با قوانین جدید برای شرکت­ها، سازمان­ها و سایر بنگاه‌­های اقتصادی، کاری سخت و زمان­بر است. شرکت­‌های فعال در حوزه فناوری قانون­گذاری مالی با بهره‏گیری از هوش مصنوعی، ابزار­هایی را توسعه داده‌­اند که می‌‏تواند در زمان اندک، تغییرات لازم را بر اساس قوانین جدید در سیستم­‌ها، مدارک و اسناد اعمال کند.

یکی از بزرگ­ترین چالش‌­های خدمات مالی در مؤسسات و بنگاه‌های اقتصادی در سطح جهان، پول‌شویی است که با کمک هوش مصنوعی می‏توان به مقابله با آن پرداخت. هوش مصنوعی به شرکت­‌های حوزه فناوری قانون­گذاری مالی این امکان را می‏دهد تا با تجزیه‌وتحلیل داده‏ها و اطلاعات مالی سازمان­ها و بنگاه­‌های اقتصادی از فعالیت‌‏های احتمالی پول‌شویی جلوگیری شود.

جدول برخی از محصولات در دسته‌های مختلف فین تک