هوش مصنوعی و بانکداری، چرا بانک‌ها باید هوشمند شوند؟

هوش مصنوعی و بانکداری، چرا بانک‌ها باید هوشمند شوند؟

پیشرفت تکنولوژی باعث شده تا صنایع مختلف شکل دیگری به خود بگیرند و در این دنیای جدید فناوری محور صنایع در حال ارزیابی گزینه ها و اتخاذ راه‌هایی برای خلق ارزش های جدید می باشد که با دنیای امروزه هم خوانی داشته باشد. با این همه یکی از صنایعی که امروزه دستخوش تغییرات بزرگی شده است، صنعت بانکداری می باشد. امروزه تمرکز اصلی بانکداری بر مرکزیت مشتری و پاسخگویی به نیاز او می باشد.

با تغییراتی که پیشرفت فناوری در زندگی روزمره افراد ایجاد کرده، سیستم بانکداری سنتی نیز برای همگام شدن با این سبک زندگی و برآورده کردن انتظارات مشتریان باید تغییرات اساسی ایجاد می کرد. از جمله تغییرات اساسی این صنعت، استفاده از علوم ارتباطات و اینرتنت بانک در ارائه خدمات به مشتریان بود. با ایجاد خدماتی مانند موبایل بانک، اینترنت بانک و خدمات دیگری مانند جابجایی پول از حسابی به حساب دیگر در لحظه و…، صنعت بانکداری توانست مطابق با نیازهای روز مشتریان خود را به روز رسانی کند.

چرا باید از هوش مصنوعی در بانکداری استفاده کنیم؟

استفاده از فناوری شناختی هوش مصنوعی در فرآیند های بانکی، مزایای بسیاری را به همراه خواهد داشت. بسیاری از بانک ها در کشورهای پیشرفته چندین سال است که از هوش مصنوعی در فرآیندهای بانکی خود استفاده می کنند. طبق تحقیقات مشخص شد، حدود ۳۲ درصد از ارائه دهندگان خدمات مالی از فناوری هوش مصنوعی در کسب و کارشان برای کارهایی مانند Predictive Analytics (تجزیه و تحلیل پیش بینی ها)، شناخت صدا، راستی آزمایی، خدمات مشتریان و…. استفاده می کنند.

می‌توان گفت در واقع هوش مصنوعی آینده بانکداری نوین می‌باشد. چون برای مقابله انواع معاملات نادرست و کلاهبرداری ها به قدرت تجزی و تحلیل داده های بسیاری نیاز داریم، که تنها از هوش مصنوعی بر میاید. الگوریتم های هوش مصنوعی قابلیت آن را دارند که فعالیت های ضد پولشویی را در کمتر از چند ثانیه اجرا کنند، که برای اجرای آن ها به روش های دیگر روزها و ساعت ها زمان لازم است.

  1. بانک ها با استفاده از هوش مصنوعی می توانند حجم عظیمی از داده ها را با سرعت زیادی ضبط و مدیریت کنند تا با تجزیه و تحلیل این داده ها بتوانند بینش های ارزشمندی به دست بیاورند. علاوه بر آن بانک ها می توانند با استفاده از هوش مصنوعی امکاناتی مانند ربات های هوش مصنوعی، مشاوران پرداخت دیجیتال، مکانیسم های شناسایی تقلب بیومتریک، پشتیبانی در هر زمان و… به مشتریان ارائه دهند و همه این ها علاوه بر افزایش درآمد و بهبود رابط مشتریان در بانک ها باعث افزایش سود و کاهش هزینه ها نیز خواهد شد.

مزایای استفاده از هوش مصنوعی در بانکداری

  • بهبود تجربه مشتری
  • پیش بینی خروجی های آینده و ترندها
  • اتوماسیون کردن فرآیند شناخت
  • رابط های تعاملی واقع گرایانه
  • تصمیم گیری موثر

نمونه‌هایی از کاربردهای فناوری هوش مصنوعی در بانکداری

جی‌پی مورگان (JP Morgan): این بانک از هوش مصنوعی برای تجزیه و تحلیل قراردادهای اعطای وام استفاده می‌کند. جی‌پی مورگان اخیرا از پلتفرم هوشمند قرارداد خود با عنوان COiN رونمایی کرده است.

این پلتفرم امکان تجزیه و تحلیل قراردادها، یادآوری شرایط و ضوابط کلیدی و همچنین داده‌های مهم را برای کاربران مهیا می‌کند. پیش از استفاده از هوش مصنوعی، انجام چنین کاری مستلزم اختصاص نیرویی برابر با ۳۶۰ هزار نفر ساعت بود.

ولز فارگو (Wells Fargo): ولز فارگو اعلام کرده که یک تیم ویژه را در حوزه هوش مصنوعی تشکیل خواهد داد و به توسعه فناوری‌های نوین پرداخت و بهبود خدمات مشتریان خواهد پرداخت. به طور خاص تیم هوش مصنوعی ولز فارگو روی توسعه فناوری‌هایی کار می‌کند که امکان شخصی‌سازی خدمات آنلاین مشتریان را فراهم می‌کنند.

پروژه‌هایی که در حال حاضر برای تیم هوش مصنوعی این بانک تعریف شده، شامل طیف وسیعی است که از شناسایی تقلب یا سو رفتار کارکنان گرفته تا ارائه توصیه‌های شخصی‌ مالی به مشتریان را در خود جای می‌دهد.

بانک آمریکا نیز یک دستیار مجازی مبتنی بر هوش مصنوعی به نام اریکا (Erica) راه‌اندازی کرده است. این دستیار مجازی با هدف ایجاد یکپارچگی در میان یک اپلیکیشن موبایل و چندین دستگاه خودپرداز در سراسر کشور برنامه‌ریزی شده است.

سیتی بانک (CityBank): این بانک اخیرا روی چند پروژه و استارت‌آپ هوش مصنوعی ازجمله فیدزایی (Feedzai) سرمایه‌گذاری کرده است. این استارت‌آپ سعی دارد با استفاده از هوش مصنوعی به شناسایی و مبارزه با تقلب در بانکداری آنلاین بپردازد. یکی دیگر از مثال‌های این مورد شرکتی با نام کلریتی مانی (Clarity Money) است که از مزایای هوش مصنوعی برای کمک به مشتریان در انتخاب محصولات مالی و مدیریت دارایی‌هایشان استفاده می‌کند.

براساس گزارشات منتشر شده در رسانه‌ها «فناوری یادگیری ماشین فیدزایی به صورت خودکار به نظارت بر اختلافات و تغییرات در رفتار پرداختی مشتریان می‌پردازد. این مسئله امکان تجزیه و تحلیل و شناسایی ناهنجاری‌های بالقوه در پرداخت‌ها را پیش از ارسال آن‌ها برای فرآیند تسویه، فراهم می‌کند. این امر درحالی اجرا خواهد شد که سرعت و کارآمدی پردازش داده‌ها به عنوان یک شرط اصلی رعایت شود.» سیتی بانک برنامه‌ریزی کرده که در سال ۲۰۱۹ راه‌حل‌های نوآورانه خود را پیاده‌سازی و اجرا کند.

دیدگاهتان را بنویسید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *