به بزرگترین دانشنامه مالی فارسی خوش آمدید

هوش مصنوعی چگونه به شرکت های fintech کمک می کند؟

هوش مصنوعی چگونه به شرکت های fintech کمک می کند؟

موسسات مالی و بانک ها اولین پذیرندگان کامپیوترها و پایگاه های داده بودند و مشتاقانه منتظر سطح بعدی قدرت محاسباتی هستند. هوش مصنوعی با افزایش بهره وری به شرکت های Fintech در حل مشکلات انسانی کمک می کند. هوش مصنوعی با استفاده از راهکارهای به دست آمده از جنبه های هوش انسانی در مقیاس فراتر از انسانی، نتایج را بهبود می بخشد. به طوری که رویکرد محاسباتی را در 2 دهه گذشته متحول کرده است. فن آوری هایی مانند یادگیری ماشینی، هوش مصنوعی (AI)، شبکه های عصبی، Big Data Analytics، الگوریتم های تکاملی و موارد دیگر به رایانه ها اجازه داده اند تا مجموعه های داده های متنوع و روابط محاساباتی پیچیده تری را ارایه و حل کنند. (همچنین بخوانید؛ پردازش زبان های طبیعی یا NLP).

در اوایل دوران بانکداری، بانکدارها به منظور افزایش رضایت مشتریان خود سعی می کردند ارتباط نزدیک و شخصی خود را با مشتریان افزایش دهند. اما این ارتباط در دنیای دیجیتال از بین رفته است. آیا فناوری نوین می تواند ارتباط انسانی را بازگرداند؟ از هوش مصنوعی (AI) در بسیاری از سطوح می توان برای بازگرداندن این ارتباط استفاده کرد. هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی می توانند حجم عظیمی از اطلاعات در مورد مشتریان را پردازش کنند. با پردازش و مقایسه داده و اطلاعات، کیفیت خدمات مشتریان افزایش خواهد یافت. این در واقع به معنای پیدا کردن نیاز مشتری است و از این رو می تواند رضایت مشتری را در سطح بالایی حفظ کند.

کاربردهای هوش مصنوعی در شرکت های فینتک

تصمیم گیری دقیق

تصمیمات مدیریتی مبتنی بر داده با هزینه کمتر منجر به شیوه مدیریت متفاوت و نوینی می شود که در آن مدیران شرکت های بیمه و کارگزاران آینده بانکی سؤالات صحیح را به ماشین ها می گویند نه به کارشناسان انسانی، سپس ماشین ها با تجزیه داده ها و مقایسه شرایط به نتایجی می رسند که مدیران و کارشناسان با استفاده از این نتایج می توانند تصیمات اثربخشی را اخذ کنند. (همچنین بخوانید؛ هوش مصنوعی چگونه به موسسات مالی کمک می کند).

پشتیبانی مشتری

مشتریانی که با سیستم هایی مانند گفتگوی متنی، سیستم های صوتی یا Chatbots روبرو هستند می توانند از خدمات مشتری مداری مانند انسان یا تجربه مشاوره تخصصی با هزینه بسیار کمتری بهره مند شوند. شرکت های فینتکی که از چتبات ها به منظور مشتری مداری بهره می برند می توانند در زمان و منابع انسانی خود صرفه جویی کنند.

شناسایی تقلب و کلاه برداری

ابزارهای تحلیلی، شواهد را جمع آوری کرده و داده های لازم برای شناسایی تقلب را تجزیه و تحلیل می کند. ابزارهای هوش مصنوعی سپس الگوهای رفتاری کاربر را یاد می گیرند و پایش می کنند تا رفتارهای نادر و علائم هشدار دهنده در مورد اقدامات مربوط به کلاهبرداری را شناسایی کنند. مدیریت ادعا را می توان با استفاده از تکنیک های یادگیری ماشینی در مراحل مختلف رسیدگی به شکایت مشتری پیاده سازی کرد. با استفاده از هوش مصنوعی و دستیابی به حجم عظیمی از داده ها در مدت زمان محدود، مدیران موسسات مالی و بیمه می توانند تراکنش ها را به صورت خودکار انجام دهند. یادگیری ماشینی الگوهای موجود در داده را شناسایی می کنند و باعث بهبود فرآیند ادعای تقلب می شوند. سیستم های هوش مصنوعی (AI) با توانایی های خودآموز می توانند در موارد جدیدی که شناخته نشده اند منطبق شوند و با گذشت زمان باعث افزایش کارایی تشخیص شوند. (درخصوص دانش داده بیشتر بدانید).

مدیریت بیمه

در مدیریت بیمه، سیستم هوش مصنوعی فرایند صدور بیمه نامه را تسهیل می کند و از اطلاعات ورودی به منظور تصمیم گیری بهتر برای مشتریان استفاده می کند. نمایندگان با خروجی این سیستم ها می توانند مشاوره های بهتری به مشتریان بدهند. صدور بیمه نامه با استفاده از هوش مصنوعی می تواند از اصراف هزینه ها جلوگیری کند. همچنین به جای پرداخت هزینه های درمانی که برای شرکت های بیمه هزینه بالایی دارند، بهتر است ریسک های درمانی و بیماری ها شناسایی شوند از این رو می توان از داده ها به منظور پیش بینی ریسک ها استفاده کرد، سپس احتمال خسارت وارده به بیمه شده و همچنین هزینه بیمه گر را پایین آورد. (بخوانید؛ چگونه BIG DATA صنعت مالی را تغییر داده است).

پیش بینی مالی

تجزیه و تحلیل و پیش بینی ابزارهای مالی می تواند به طور مستقیم بر استراتژی کلی تجارت، رشد فروش، تولید درآمد و بهینه سازی منابع تأثیر بگذارد. پیش بینی مالی می تواند به عنوان یک مزیت رقابتی در یک بازار پویا به کار گرفته شود. تجزیه و تحلیل وضعیت مالی سازمان های مختلف که در طیف گسترده ای از صنایع فعالیت دارند می تواند چالش برانگیز باشد. این فرآیند شامل جمع آوری و تکمیل داده ها، تجزیه و تحلیل آنها با استفاده از الگوریتم های پیشرو و سفارشی است. (همچنین بخوانید؛ چگونه UBER با فروش داده کسب درآمد می کند).

منبع: گروه مشاوران مالی سامان