انقلاب فین‌تک:
چگونه هوش مصنوعی در حال بازآفرینی صنعت مالی است؟
تیم تحریریه
- ۲۱ آبان ۱۴۰۴
مقدمه: هم‌افزایی دو غول فناوری
ادغام دو فناوری نوظهور و قدرتمند یعنی هوش مصنوعی (AI) و فین‌تک (فناوری مالی)، در حال ایجاد تغییرات و تحولات عظیمی در چشم‌انداز خدمات مالی است. هوش مصنوعی به عنوان یک حوزه فناوری مجهز، تأثیر بسزایی در صنایع مختلف و زندگی روزمره انسان‌ها دارد و اکنون، ارتباط تنگاتنگ آن با امور مالی، نمونه‌ای بارز از یک ترکیب خلاقانه و دگرگون‌کننده است.
از قابلیت‌های کلیدی این هم‌افزایی می‌توان به مواردی چون مدیریت مالی هوشمند، تشخیص پیشرفته کلاهبرداری و شناسایی اسناد جعلی و توانایی محاسبه و آمارگیری از حجم‌های کلان داده اشاره کرد. این بهبودها در نهایت نه‌تنها فرآیندها را بهینه‌تر می‌کنند بلکه مستقیماً به افزایش سود، ارتقای بهره‌وری و کاهش چشمگیر ضرر و زیان برای کسب‌وکارها و مصرف‌کنندگان منجر می‌شوند. این مقاله به بررسی عمیق فواید، کارکردها و جایگاه هوش مصنوعی در دسته‌های مختلف فین‌تک می‌پردازد.
تعاریف کلیدی
فین‌تک چیست؟
لغت فین‌تک (FinTech) از ترکیب دو کلمه لاتین Financial (مالی) و Technology (فناوری) ساخته شده است. در ساده‌ترین تعریف، فین‌تک به استفاده از ابزارهای دیجیتال، نرم‌افزارها و برنامه‌های کاربردی (به‌ویژه تلفن همراه) برای بهبود، تسهیل و خودکارسازی خدمات مالی اشاره دارد.
این صنعت، طیف گسترده‌ای از فعالیت‌ها را در بر می‌گیرد؛ از پرداخت‌های ساده روزمره، بانکداری و مدیریت سرمایه‌گذاری گرفته تا فرآیندهای پیچیده‌ای مانند امتیازدهی اعتباری و تراکنش‌های رمزگذاری‌شده. فین‌تک در حال تغییر بنیادین نحوه مدیریت پول توسط افراد و کسب‌وکارها است.
اگرچه این اصطلاح پس از بحران مالی جهانی در سال ۲۰۰۸ به شهرت رسید اما ریشه‌های آن جدید نیست. تلفیق فناوری و امور مالی به دهه‌ها پیش بازمی‌گردد که با نوآوری‌هایی مانند دستگاه خودپرداز (ATM) در دهه ۱۹۶۰ آغاز شد. با این حال، سرعت پیشرفت این صنعت در سال‌های اخیر، به دلیل گسترش فراگیر اینترنت و استفاده همگانی از گوشی‌های هوشمند و تبلت‌ها، بسیار چشمگیر بوده است.
به تعبیر «کوامی دانبار»، مدیر برنامه کارشناسی‌ارشد علوم در فناوری مالی، فین‌تک به عنوان گام منطقی بعدی در تکامل امور مالی ظهور کرده است. این حوزه، مفاهیم سنتی اقتصاد و حسابداری را با فناوری‌های نوینی مانند برنامه‌های تلفن همراه، یادگیری ماشین (ML)، بلاکچین و هوش مصنوعی ترکیب می‌کند. امروزه، فین‌تک توسط مصرف‌کنندگان، بانک‌ها، شرکت‌های کارت اعتباری، وام‌دهندگان، پلتفرم‌های پرداخت، مشاوران مالی و صندوق‌های پوشش ریسک به طور گسترده استفاده می‌شود.
نقش محوری هوش مصنوعی در فین‌تک
می‌توان با اطمینان گفت که هیچ فناوری به اندازه هوش مصنوعی در شکل‌گیری فین‌تک مدرن مؤثر نبوده است. برخی تا آنجا پیش می‌روند که اظهار می‌کنند هوش مصنوعی، فین‌تک امروزی را به وجود آورده و تراکنش‌های دیجیتال را از یک ابزار ساده به شیوه‌ای جدید از زندگی تبدیل کرده است.
نقش هوش مصنوعی در این صنعت، حیاتی و چندوجهی است. این فناوری به شرکت‌های فین‌تک کمک می‌کند تا رویه‌های کاری پیچیده را خودکار کنند، تهدیدات امنیتی را به‌سرعت شناسایی کرده، از تقلب و کلاهبرداری جلوگیری کنند و کیفیت خدمات به مشتریان را به سطح بالاتری ارتقا دهند. نتیجه نهایی تمام این‌ها، بهبود کارایی عملیاتی و دستیابی به سود بیشتر است.
امروزه به لطف کاربردهای هوش مصنوعی در فین‌تک، انقلابی واقعی در فعالیت‌های مالی روزمره ایجاد شده است. فعالیت‌هایی که تا همین اواخر نیازمند حضور فیزیکی یا دخالت مستقیم نیروی انسانی بودند، اکنون به‌سادگی و به صورت خودکار انجام می‌شوند؛ مواردی نظیر واریز چک از طریق اسکن با گوشی تلفن همراه، جابه‌جایی آنی پول، ثبت درخواست وام و اعتبار و حتی مدیریت سبد سرمایه‌گذاری، همگی بدون نیاز به مداخله انسانی امکان‌پذیر شده‌اند.
کاربردهای عمومی و زیربنایی هوش مصنوعی در فین‌تک
پیش از آنکه به حوزه‌های تخصصی فین‌تک بپردازیم، لازم است کارکردهای عمومی و زیربنایی هوش مصنوعی را بشناسیم. این کاربردها در بهبود سطح کلی دقت و سرعت امور مالی در تقریباً تمام بخش‌های این صنعت تأثیرگذار هستند.
- تحلیل داده‌ها و آمارگیری دقیق: در سیستمهای مالی، حجم داده‌ها و اطلاعات بسیار زیاد است. یادگیری ماشین (Machine Learning)، به عنوان یکی از شاخه‌های کلیدی هوش مصنوعی، کمک می‌کند تا داده‌های مورد نیاز با دقتی بالا و در کمترین زمان ممکن از میان این حجم عظیم اطلاعات استخراج شوند. این آمارگیری سریع و دقیق به مدیران کمک می‌کند تا ارتباطات معنی‌داری میان داده‌ها برقرار کرده و تصمیمات درستی اتخاذ نمایند.
- آنالیز مالی و پیش‌بینی آینده: هوش مصنوعی به بنگاه‌های اقتصادی کمک می‌کند تا برای آینده خود برنامه‌ریزی مالی داشته باشند. این سیستم‌ها می‌توانند با در نظر گرفتن اطلاعاتی از قبیل داده‌های مربوط به سال‌های قبل، دارایی‌های فعلی، تعداد کارمندان، میزان خرید و فروش‌ها، وام‌ها، سرمایه‌گذاری‌ها و حتی مسائل سیاسی و کلان اقتصادی تأثیرگذار، به پیش‌بینی روندهای آینده بپردازند و سازمان‌ها را از ریسک‌ها و خطرات پیش رو آگاه سازند.
- ارزیابی ریسک: تجزیه و تحلیل حجم زیادی از داده‌های پیچیده برای ارزیابی ریسک یک فعالیت (مانند خرید، فروش یا سرمایه‌گذاری) اغلب خارج از توانمندی تحلیل‌گران انسانی است. هوش مصنوعی می‌تواند در یک بستر ابری، اطلاعات مورد نیاز را پردازش کند، خطرات موجود را مشاهده کرده و احتمال وقوع و شدت هر ریسک را شناسایی نماید تا خروجی قابل اطمینانی ارائه دهد.
- پیش‌بینی هزینه‌ها: این فناوری امکان برنامه‌ریزی برای دوره‌های مالی مختلف را فراهم می‌کند. سیستمهای هوشمند با توجه به شرایط عمومی جامعه، مانند افزایش قیمت‌ها، تورم و همچنین تغییر سرفصل‌های هزینه‌ای سازمان‌ها، برنامه‌ریزی کرده و به اشخاص حقیقی و حقوقی کمک می‌کنند تا از مواجهه با بحران‌های مالی مطلع شوند.
- تقسیم‌بندی مشتریان: هر مشتری در بنگاه‌های اقتصادی منحصربه‌فرد است و رفتار و نگرش‌های متفاوتی دارد. سیستمهای فین‌تک باید بتوانند پاسخ‌ها و محصولات مناسبی برای این رفتارهای مختلف ارائه دهند. هوش مصنوعی می‌تواند رفتار مشتریان در سال‌های اخیر را بررسی، نیازهای آن‌ها را شناسایی و سپس با استفاده از مدل‌های آماری پیشرفته، مشتریان را در دسته‌های مختلف تقسیم‌بندی کند.
- خودکارسازی فعالیت‌های تکراری: بسیاری از کارمندان در حوزه فین‌تک، کارهای خود را مکرراً تکرار می‌کنند. این فعالیت‌های تکراری باعث ایجاد حس خستگی در افراد و افزایش خطای انسانی می‌شود. از آنجایی که خطای انسانی در مسائل مالی می‌تواند مشکلات فراوانی را موجب گردد، می‌توان از هوش مصنوعی برای انجام خودکار این فعالیت‌ها استفاده کرد. در این صورت، کارکنان می‌توانند بر روی کارهایی با ارزش افزوده بیشتر تمرکز کنند.
هوش مصنوعی و ارتقای تجربه مشتری (CX)
اولویت‌بندی تجربه مشتری (CX) در بانکداری و فین‌تک مدرن، نقشی اساسی در موفقیت کسب‌وکارها دارد و هوش مصنوعی به شکل چشمگیری در حال آسان‌تر کردن کارهای روزمره برای مشتریان است.
- چت‌بات‌ها و پشتیبانی ۲۴ ساعته: امروزه بیشتر افراد سعی دارند پاسخ سؤالات خود را از طریق اینترنت و بسترهای آنلاین دریافت کنند. بهره‌گیری از نیروی انسانی برای اپراتورهای ۲۴ ساعته آنلاین که بتوانند پاسخگوی مشتریان باشند، هزینه‌های بسیاری را تحمیل می‌کند. هوش مصنوعی با بهره‌گیری از چت‌بات‌ها می‌تواند به سؤالات در بخش‌های مختلف پاسخ دهد و مشتریان می‌توانند بدون مراجعه حضوری و در هر ساعت از شبانه‌روز، پاسخ خود را دریافت کنند. این چت‌بات‌ها حتی می‌توانند به عنوان یک مشاور و مربی امور مالی شخصی در کنار افراد باشند.
- تسهیل امور روزمره مشتریان: هوش مصنوعی فرآیندهایی را که قبلاً نیازمند تماس یا انتظار بودند، خودکار می‌کند. برای مثال، به جای اینکه مشتریان با خط پشتیبانی تماس بگیرند تا کارت جدید خود را فعال کنند، هوش مصنوعی می‌تواند این فرآیند را به طور خودکار انجام دهد.
- مدیریت آنی انتقال وجه: در مواردی که انتقال وجه نیاز به اقدام سریع برای ویرایش یا لغو دارد، هوش مصنوعی می‌تواند بلافاصله پس از درخواست مشتری وارد عمل شود و تغییرات لازم را اعمال کند. این کار از ناامیدی احتمالی مشتری در انتظار پشتیبانی انسانی جلوگیری می‌کند.
- به‌روزرسانی اطلاعات صورت‌حساب: برای کاهش خطاها و بهبود تجربه مشتری در طول فرآیندهای خسته‌کننده‌ای مانند به‌روزرسانی اطلاعات صورت‌حساب، هوش مصنوعی می‌تواند این فرآیند را اتوماتیک کند. تجزیه و تحلیل داده‌های AI، اطلاعات مشتری را بررسی می‌کند تا از صحت آن مطمئن شود و می‌تواند به طور خودکار فیلدهای صورت‌حساب را بر اساس اطلاعات پروفایل مشتری پر کند.
- تأیید جزئیات حساب و امنیت: با خودکارسازی اعتبارسنجی داده‌ها، هوش مصنوعی می‌تواند مطمئن شود که حریم خصوصی داده‌های مشتری در اولویت قرار دارد. این فناوری دقت و کارایی تأیید جزئیات حساب را بهبود می‌بخشد و می‌تواند از تأیید در لحظه (Real-time) برای ورود به حساب استفاده کند تا هیچ تأخیری در پشتیبانی وجود نداشته باشد.
- درخواست و تحویل خودکار فاکتور: هوش مصنوعی می‌تواند با اتوماتیک کردن صدور فاکتور، در زمان صرفه‌جویی کرده و خطاها را کاهش دهد. این فناوری تاریخچه خرید مشتری را تجزیه و تحلیل می‌کند و به طور خودکار فاکتور درخواست، تحویل یا تولید می‌کند.
- توانمندسازی نمایندگان انسانی: یکی از دلایل اصلی استفاده از AI، آسان‌تر کردن ارائه خدمات خوب توسط نمایندگان انسانی است. هوش مصنوعی می‌تواند تیکت‌های پشتیبانی طولانی را خلاصه کند تا نمایندگان بتوانند به‌سرعت به زمینه مورد نیاز خود دسترسی داشته باشند.
- ادغام تیکت‌های تکراری: تیکت‌های پشتیبانی تکراری، فرآیندها را کند می‌کنند. هوش مصنوعی می‌تواند تیکت‌ها را اسکن، موارد تکراری را بر اساس موضوع یا کلمات کلیدی علامت‌گذاری و به طور خودکار آن‌ها را در یک تیکت واحد ادغام کند تا از سردرگمی یا اقدام تکراری جلوگیری شود.
- تشخیص زبان و تحلیل احساسات: هوش مصنوعی به تیم‌های پشتیبانی امکان می‌دهد تا تعاملات را به زبان‌های مختلف حل کنند. با تشخیص زبان سؤال و همچنین «تحلیل احساسات» مشتری، کسب‌وکارها می‌توانند پشتیبانی چندزبانه و شخصی‌سازی‌شده ارائه دهند. این تحلیل احساسات همچنین به شناسایی زمینه‌های بهبود کمک می‌کند، به‌ویژه اگر نارضایتی یا ناامیدی در یک نقطه تماس خاص وجود داشته باشد.
کاربردهای تخصصی هوش مصنوعی در ۹ حوزه کلیدی فین‌تک
هوش مصنوعی فراتر از کاربردهای عمومی، در حال ایجاد تحول در زیرشاخه‌های تخصصی صنعت مالی است. در ادامه، ۹ حوزه کلیدی فین‌تک که عمیقاً تحت تأثیر هوش مصنوعی قرار گرفته‌اند، بررسی می‌شوند.
پرداخت (Pay Tech)
فناوری پرداخت (Pay Tech) یکی از ملموس‌ترین دسته‌های فین‌تک است که به افراد کمک می‌کند بدون مراجعه به شعب بانکی، در هر لحظه و هر کجا، پرداخت‌های خود مانند قبوض، صورت‌حساب‌ها، اقساط و نقل و انتقالات مالی را انجام دهند. در گذشته، افراد برای انجام تراکنش‌های مالی باید به بانک مراجعه می‌کردند تا هویت آن‌ها شناسایی و اسناد و مدارک 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، پرداخت خود را با سرعت و امنیت بالا انجام دهند. علاوه بر این، 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.
پول و ارزهای رمزگذاری شده (Crypto currency)
تحولات قرن ۲۱ در حوزه دیجیتالی شدن، سبب پدید آمدن پول و ارزهای رمزگذاری شده (Cryptocurrency) و ایجاد تغییر در نوع پرداخت در معاملات شده است. این ارزها نوعی دارایی مالی محسوب می‌شوند که می‌توان از آن‌ها به‌عنوان یک واحد پولی جدید استفاده کرد. در زمان پدید آمدن این فناوری، یکی از بزرگ‌ترین 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، توانسته است امکان سرقت و کلاهبرداری از کیف پول‌های دیجیتالی و معاملات با ارز دیجیتال را به نزدیک صفر برساند.
سرمایه‌گذاری (Wealth Tech)
بورس و سرمایه‌گذاری (Wealth Tech) یکی از بهترین راه‌های به گردش درآوردن سرمایه است. در این بخش، افراد همواره به دنبال کاهش ریسک سرمایه‌گذاری و درک زمان مناسب برای خرید و فروش یک سهام هستند. الگوریتم‌های هوش مصنوعی در ترکیب با کلان‌داده‌ها می‌توانند به پیش‌بینی آینده بازار و مدیریت هوشمند سبد سهام سرمایه‌گذاران بپردازند. این سیستم‌ها به سرمایه‌گذاران جهت شناسایی ریسک‌های موجود در مسیر و اتخاذ بهترین تصمیم کمک می‌نمایند.
دو کارکرد مهم هوش مصنوعی در این حوزه عبارتند از:
- ربات‌های معامله‌گر (Trader Bots): این ربات‌ها قیمت سهام یک محصول یا خدمت را به‌صورت لحظه‌به‌لحظه رصد می‌کنند. آن‌ها اطلاعات را از منابع گوناگون دریافت کرده و با الگوریتم‌های پیشرفته یادگیری ماشین و هوش مصنوعی، این اطلاعات را تحلیل می‌کنند. این ربات‌ها پس از استخراج اطلاعات لازم، به پیش‌بینی روندها پرداخته و سپس بر مبنای تحلیل انجام‌شده، زمان و حجم خرید و فروش را بر اساس 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 از طریق آنالیز اطلاعات گذشته و با توجه به بودجه موردنظر فرد ارائه می‌دهد.
مدیریت مالی شخصی (Personal Finance Management)
امروزه تمام افراد جامعه نیازمند آشنایی با مباحث پایه مالی برای مدیریت زندگی خود هستند. مدیریت مالی شخصی (PFM) یکی دیگر از مقوله‌های اصلی بازار فناوری مالی است. در گذشته، 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 طراحی شده‌اند که می‌توانند مشاوره مدیریت و بودجه‌بندی مالی را به اشخاص در هر ساعت از شبانه‌روز ارائه دهند.
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 کنند.
وام‌دهی (Lend Tech)
روند دریافت و اعطای وام با حضور هوش مصنوعی به‌سرعت در حال تغییر است. فناوری وام‌دهی (Lend Tech) با استفاده از فناوری‌های جدید، سرمایه را از وام‌دهندگان از طریق بسترهای دیجیتالی به متقاضیان وام منتقل می‌کند. در این روش، دیگر لازم نیست مردم برای گرفتن وام به بانک‌ها مراجعه کنند. دریافت وام به روش سنتی نیازمند طی کردن مراحلی چون احراز هویت، بررسی سوابق مالی و ضمانت‌نامه‌ها بود که ممکن است ماه‌ها زمان ببرد.
سیستم‌هایی که از هوش مصنوعی در آن‌ها استفاده شده، افراد را در چند دقیقه به‌صورت غیرحضوری احراز هویت نموده و میزان اعتبار آن‌ها را مشخص می‌کنند. این «سامانه‌های اعتبارسنجی» به کمک فناوری‌هایی چون بینایی ماشین، پردازش گفتار و داده‌کاوی، بر اساس تحلیل داده‌های مالی وام‌گیرندگان، میزان اعتبار مالی آن‌ها را پیش‌بینی می‌کنند و نتیجه را در اختیار وام‌دهندگان قرار می‌دهند. در صورت تأیید، مراحل اداری و روند پذیره‌نویسی به‌صورت خودکار انجام و در کمترین زمان ممکن، مبلغ وام به‌حساب متقاضی واریز می‌گردد.
انتقال پول بین‌المللی (Remittance)
این دسته از فناوری مالی مربوط به نقل و انتقالات مالیِ خارج از مرزهای یک کشور است. این نوع پرداخت‌ها موجب ایجاد یک جریان مالی بزرگ میان کشورها می‌شود. سیستمهای سنتی، این انتقال را با سرعت بسیار کندی انجام می‌دهند، چراکه ابتدا اطلاعات دو طرف به یک بانک جهانی ارسال و پس از احراز هویت دو سمت، فرآیند انتقال صورت می‌گیرد. در این زمینه، هوش مصنوعی و فناوری بلاکچین با فراهم کردن امکان پرداخت‌های همتا به همتا (Peer-to-Peer)، این امکان را فراهم کرده‌اند که انتقالات پول با سرعت و امنیت بسیار بیشتری صورت گیرد.
بانکداری (Bank Tech)
فناوری بانکی (Bank Tech) کاربرد نوآورانه فناوری در سیستمهای بانکی را شامل می‌شود. صنعت بانکداری به طور سنتی 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 شده‌اند. بانک‌ها با کمک گرفتن از یادگیری ماشینی، ضمن سرعت بخشیدن به مسیر انجام کارها، موجب کاهش خطا و بالا بردن سطح رضایت مشتریان شده‌اند.
دو کارکرد مهم در این بخش عبارتند از:
- شخصی‌سازی ارائه خدمات بانکی: افراد نیازهای متفاوتی از یک سیستم بانکی دارند (مانند تراکنش‌های مجاز، دسترسی‌های اینترنت بانک و…). هوش مصنوعی خود را با شرایط و خصوصیات مشتریان سازگار می‌کند و موجب می‌شود بانک‌ها در عملکرد خود دقیق‌تر عمل کرده و خدمات را به‌صورت شخصی‌سازی‌شده ارائه نمایند.
- بهبود تصمیم‌گیری: بانک‌ها به‌صورت مداوم در حال تصمیم‌گیری در مورد مسائل مختلف هستند. در زمان تصمیم‌گیری، سیستمهای هوش مصنوعی به مدیران 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.
بیمه (Insure Tech)
صنعت بیمه (Insure Tech) یک صنعت بسیار گسترده است که هوش مصنوعی توانسته با 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 از جمله مزایای استفاده از AI در این صنعت است.
کاربردهای کلیدی آن عبارتند از:
- بهبود تشخیص میزان خسارت: در هنگام بروز حوادثی مانند تصادف یا آتش‌سوزی، کارشناس ارزیابی باید به محل مراجعه و خسارت را ارزیابی می‌کرد؛ فرآیندی زمان‌بر و همراه با خطای انسانی. در سال‌های اخیر، شرکت‌های فعال در حوزه هوش مصنوعی، خسارات واردشده را به کمک فناوری بینایی ماشین و با استفاده از عکس‌های گرفته‌شده از صحنه آسیب‌دیده، برآورد می‌کنند.
- شخصی‌سازی صدور بیمه‌نامه‌ها: شرکت‌های بیمه می‌توانند با توجه به اطلاعاتی از قبیل نوع زندگی افراد، شغل و سن مشتریان، صدور بیمه‌نامه‌های خود را متناسب با هر مشتری انجام دهند تا به‌طور دقیق به نیاز آن‌ها پاسخ داده شود.
- پذیره‌نویسی خودکار: پذیره‌نویسی (Underwriting) از مهم‌ترین فعالیت‌های کارشناسان بیمه است که خطای انسانی در آن موجب ضرر و زیان زیادی می‌شود. هوش مصنوعی می‌تواند به‌صورت خودکار و با درصد خطای بسیار پایین، این فرآیند را بر اساس نیاز و انتخاب‌های افراد انجام دهد.
- تشخیص تقلب: در شرکت‌های بیمه، احتمال تقلب توسط برخی مشتریان برای دریافت نادرست خسارات، بالا است. تشخیص متقلبان در میان میلیون‌ها نفر کار سختی است. امروزه به کمک سیستمهای هوشمند تشخیص تقلب که توسط الگوریتم‌های یادگیری ماشین پیاده‌سازی می‌شوند، می‌توان احتمال تقلب یک مشتری را با توجه به رفتارهایش شناسایی کرد و از ضرر و زیان شرکت جلوگیری نمود.
قانون‌گذاری مالی (Regulatory Technology – Reg Tech)
فناوری قانون‌گذاری (Reg Tech) به معنی کاربرد نوآورانه فناوری برای سازگاری و تطبیق‌پذیری کارآمد و کم‌هزینه فرآیندهای مالی سازمان‌ها با قوانین است. تغییر مداوم قوانین و به‌روزرسانی اسناد و مدارک بر اساس آن‌ها برای شرکت‌ها کاری سخت و زمان‌بر است. شرکت‌های فعال در این حوزه 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 سطح جهان، پول‌شویی است که با کمک هوش مصنوعی می‌توان به مقابله با آن پرداخت. هوش مصنوعی به شرکت‌های حوزه Reg Tech این امکان را می‌دهد تا با تجزیه‌وتحلیل داده‌ها و اطلاعات مالی سازمان‌ها و بنگاه‌های اقتصادی، از فعالیت‌های احتمالی پول‌شویی جلوگیری کنند.
تأثیرات کلان و ملاحظات نهایی
ادغام هوش مصنوعی در فین‌تک فراتر از بهینه‌سازی فرآیندهای مالی، تأثیرات گسترده‌تری بر جامعه و اقتصاد دارد و همزمان چالش‌ها و ملاحظات مهمی را نیز به همراه می‌آورد.
پایداری و محیط زیست
این ادغام، فرصتی بی‌نظیر برای حمایت از راه‌های کسب و کار پایدار و سازگار با محیط زیست ارائه می‌دهد. طبق گزارش مجمع جهانی اقتصاد، فناوری هوش مصنوعی می‌تواند با ساده‌سازی فرآیندها و افزایش بهره‌وری منابع، به طور بالقوه انتشار گازهای گلخانه‌ای جهانی را تا ۴ درصد کاهش دهد.
این رویکرد با «نظریه مالی پایدار» همسو می‌شود. این نظریه بر اهمیت ادغام معیارهای زیست‌محیطی، اجتماعی و حاکمیتی (ESG) در فرآیندهای تصمیم‌گیری مالی تأکید می‌کند. با تکیه بر این نظریه، هوش مصنوعی به ادغام ملاحظات زیست‌محیطی در بازارهای مالی کمک کرده و از این طریق بهره‌وری منابع را افزایش می‌دهد.
خطرات و چالش‌ها
با وجود تمام مزایای ذکر شده، استفاده از هوش مصنوعی در فین‌تک بدون ریسک نیست. دو مورد از مهم‌ترین خطرات احتمالی عبارتند از:
- امنیت داده‌ها: تمرکز حجم عظیمی از داده‌های حساس مالی در سیستمهای هوشمند، آن‌ها را به اهداف جذابی برای حملات سایبری تبدیل می‌کند. حفظ امنیت این داده‌ها یک چالش دائمی و حیاتی است.
- سوگیری در الگوریتم‌ها (Algorithmic Bias): الگوریتم‌های هوش مصنوعی بر اساس داده‌هایی که با آن‌ها آموزش دیده‌اند تصمیم‌گیری می‌کنند. اگر این داده‌های اولیه حاوی سوگیری‌های انسانی (مانند تبعیض‌های نژادی، جنسیتی یا طبقاتی) باشند، الگوریتم نیز همان سوگیری‌ها را بازتولید و حتی تشدید خواهد کرد. این موضوع می‌تواند منجر به تصمیم‌گیری‌های ناعادلانه مثلاً در اعطای وام یا امتیازدهی اعتباری، شود.
ملاحظات اخلاقی
برای مقابله با این چالش‌ها و اطمینان از استفاده مسئولانه از هوش مصنوعی، رعایت ملاحظات اخلاقی ضروری است. بهترین راه برای اطمینان از روش‌های اخلاقی هوش مصنوعی، انتخاب و طراحی ابزارهایی با نهایت شفافیت و امنیت است. شرکت‌های فین‌تک باید اطمینان حاصل کنند که فرآیندهای تصمیم‌گیری الگوریتم‌هایشان قابل توضیح (Explainable AI) و عاری از سوگیری‌های مخرب است تا بتوانند اعتماد مشتری را حفظ کنند.
نتیجه‌گیری: آینده‌ای هوشمند در امور مالی
هوش مصنوعی به صنعت مالی فرصتی بی‌نظیر برای کاهش چشمگیر هزینه‌ها، بهبود بنیادین تجربه مشتری و افزایش بهره‌وری عملیاتی در مقیاسی بی‌سابقه داده است. شرکت‌های مالی اکنون قادرند با استفاده از ویژگی‌های مختلف هوش مصنوعی، خدماتی عالی، ایمن‌تر و کارآمدتر به مشتریان خود ارائه دهند.
مؤسسات مالی با سرمایه‌گذاری در ادغام استراتژیک هوش مصنوعی در فین‌تک، نه‌تنها با پیشرفت‌های فناورانه همگام می‌شوند بلکه خود به یکی از پیشرانه‌های اصلی این تحول تبدیل می‌گردند. مهار هوش مصنوعی راه را برای آینده‌ای امیدوارکننده در بانکداری و تمامی خدمات مالی هموار می‌کند؛ آینده‌ای که آماده پاسخگویی به خواسته‌های دنیایی است که با سرعتی فزاینده در حال تغییر است.
