به بزرگترین دانشنامه مالی فارسی خوش آمدید

هوش مصنوعی چگونه به موسسات مالی کمک می کند

15 ارد

هوش مصنوعی چگونه به موسسات مالی کمک می کند

هوش مصنوعی (AI)، صنایع زیادی را متحول کرده است اما انتظار می رود که صنعت مالی و بانکداری بیشتر از سایر حوزه ها تحت تاثیر این فناوری نوین قرار گیرد. تحلیلگران بر این باورند که AI باعث می شود تا صنعت بانکی تا سال ۲۰۳۰ بیش از یک تریلیون دلار در هزینه های خود صرفه جویی داشته باشد.

بسیاری از بانک های جهانی مشتاقند تا هوش مصنوعی، راهکارهای جدیدی برای صنعت مالی ارائه دهد به طوری که بسیاری از مشکلات بانکداری سنتی برطرف شود. موارد استفاده از هوش مصنوعی که مدیران بانک ها انتظار دارند، باتوجه به اندازه و خدمات بانک متفاوت است. با این حال برخی از موارد در بین تمام موسسات مالی مشترک است.

به عنوان مثال بانک های بزرگ، حجم عظیمی از مشتریان را شاهد هستند و بدیهی است که به دنبال اتوماسیونی باشند که به صورت خودکار خدمات مشتری مداری را ارائه دهد. موسسات مالی مانند صندوق های سرمایه گذاری بیشترین استفاده را از لایه اول هوش مصنوعی خواهند کرد. همچنین شرکت های بیمه، مدل های ریسک خود را براساس AI به روز می کنند. از سوی دیگر، بسیاری از مؤسسات مالی در کشورهای در حال توسعه در حال تنظیم زیرساخت های داده به گونه ای هستند که به آنها اجازه استفاده از AI را می دهد. برای مطالعه سایر مقالات مرتبط با حوزه تکنولوژی، اینجا کلیک کنید.

در ادامه چند مسئله و راهکار مطرح شده است که موسسات مالی می توانند به وسیله آنها کسب ارزش کنند. البته این لیست کاملی از راهکارهای AI در صنعت مالی نیست، اما به جرئت می گوییم که این لیست شامل محبوب ترین راهکارهای مالی ارائه شده و یا قابل ارائه توسط هوش مصنوعی است.

Chatbot ها و خدمات مشتری مداری

با افزایش اتوماسیون و خودکار سازی فرآیندها، ترس از دست دادن مشتریان وفادار بیشتر شده است. با این حال استفاده از هوش مصنوعی به معنای بهبود خدمات مبتنی بر رضایت مشتری است. در واقع، بانک ها از AI برای افزایش رضایت مشتری، بهبود بهره وری و حفظ وفاداری مشتری از بسیاری جهات استفاده می کنند.

Bank of America در حال حاضر یک Chatbot به نام Erica را برمبنای AI توسعه داده است که راهنمایی های مالی برای مشتریان بانک از طریق پیام های صوتی و متنی ارائه می دهد. این سرویس ۲۴ ساعته قابل دسترسی است و می تواند تراکنش های روزانه را انجام دهد. این ربات به مشتریان اجازه می دهد تا در هر زمان به خدمات بانکی دسترسی داشته باشند، بدون صرف هزینه بیشتر جهت برخوداری از خدمات مشتریان.

منبع داده و تراکنش دیگری می تواند به منظور شناخت رفتار مشتریان و ترجیحاتشان جهت بهبود خدمات مالی، مورد استفاده قرار گیرد. به عنوان مثال، Wells Fargo، بانک آمریکایی چند ملیتی، سال گذشته یک تیم توسعه سازمانی هوش مصنوعی جدید را استخدام کرد تا با استفاده بهتر از داده، خدمات خود را سفارشی کند.

بانک ها و موسسات مالی، اهمیت سرعت و افزایش ارتباط با مشتری را درک می کنند. هر دو بانک مطرح JPMorgan Chase و Wells Fargo اخرین اپلیکیشن های خود را به هوش مصنوعی مجهز کرده اند. این برنامه ها باهدف ساده سازی تعامل با مشتریان و جذب مشتریان بیشتر معرفی شده اند. این نوع تکنولوژی مبتنی بر AI نشان می دهد که چگونه بانک ها به دنبال روش های جدید و خلاقانه برای شخصی سازی تجربه کاربر و درک بهتر رفتار مشتری هستند.

در سال های اخیر با حضور هوش مصنوعی و مبحث فینتک، رقابت در بین موسسات پیشرو افزایش یافته است. به نظر می رسد که بانک های بزرگ اهمیت نوآوری و استفاده از AI را در کسب و کار خود درک کرده اند، این درحالی است که مؤسسات کوچک و متوسط تلاش می کنند تا به رقابت در بحث هوش مصنوعی بپردازند.

یکی از موانعی که شرکت های کوچکتر در توسعه AI دارند، کمبود استعداد است. شرکت های بزرگتر که شهرت بهتری در زمینه نوآوری دارند و از نسبت بالاتر سود به ازای کارمند برخودار هستند، به راحتی نیروی متخصص و با استعداد در زمینه هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی را جذب می کنند. خبر خوب این است که، بسیاری از استارت آپ ها در راستای ارائه خدمات مساوی هوش مصنوعی در زمینه سرمایه گذاری و آموزش توسط مهندسان داده شکل گرفته اند که می توانند به شرکت های کوچک فعال در صنعت مالی کمک کنند.

تطابق، شناسایی تقلب و مبارزه با پولشویی

اجتناب از تقلب و پولشویی، چالش بسیاری از سازمان های مالی است. هوش مصنوعی توانایی کمک به بانک ها در روند تشخیص تقلب و پولشویی را دارد.

به منظور شناسایی سریع پولشویی بالقوه، مهندسان هوش مصنوعی، ابزار و سیستم هایی را طراحی کرده اند که به طور خودکار داده هایی که نیازمند ساعت ها کار توسط نیروی انسانی است را فشرده و پیاده سازی میکند.

موسسات بزرگ مالی بسیار مایل هستند که سیستم فعلی خود را توسط شرکت های Fintech به هوش مصنوعی مجهز کنند. یکی از غول های بانکی، Citibank، در حال حاضر با استفاده از یادگیری ماشینی و داده های بزرگ از فعالیت های مجرمانه جلوگیری و تهدیدات بالقوه برای مشتریان را پایش و مدیریت می کند.

خودکارسازی فرایند

اتوماسیون فرآیند با RPA یکی از عوامل اصلی اتوماسیون در مؤسسات مالی است، اما این نیز در حال پیشرفت توسط فرآیند اتوماسیون شناختی است، چرا که سیستم های AI قادر به انجام اتوماسیون های پیچیده تر هستند. JPMorgan Chase اخیراً در تکنولوژی جدیدی به نام COiN سرمایه گذاری کرده است که اسناد را بررسی و اطلاعات را در زمان بسیار کوتاه تری از نیروی انسانی استخراج می کند. این ابزار حدود ۱۲۰۰۰ سند را در عرض چند ثانیه بررسی می کند (بدون اتوماسیون، بیش از ۳۶۰ هزار ساعت کار نیاز دارد). این شرکت، روش های دیگر استفاده از این فناّوری را آزمایش کرده است.

منبع: گروه مشاوران مالی سامان