پذیرفتن هوش مصنوعی (AI) راه حل های بانکی در سال های اخیر جریان اصلی تر شده است. مؤسسات بانکی از هوش مصنوعی برای بهبود کارایی، ارتقای تجربیات مشتریان و ماندن در رقابت در یک صنعت به سرعت در حال تغییر استفاده می کنند.

استفاده از راه حل های هوش مصنوعی در بانکداری در سال های اخیر رایج تر شده است. بانک‌ها و مؤسسات مالی از فناوری هوش مصنوعی برای بهبود کارایی، بهبود تجربیات مشتریان و ماندن در رقابت در یک صنعت به سرعت در حال تغییر استفاده کرده‌اند. دلایل این روند، مزایای پذیرش هوش مصنوعی و چند نمونه از راهکارهای هوش مصنوعی در بانکداری چیست؟

هوش مصنوعی در بانکداری: دلایل پذیرش

یکی از دلایل منطقی برای پذیرش هوش مصنوعی در بانکداری، حجم گسترده داده های تولید شده در صنعت است. بانک‌ها روزانه حجم عظیمی از داده‌ها، از داده‌های تراکنش مشتری گرفته تا روندهای بازار و الزامات نظارتی را مدیریت می‌کنند. هوش مصنوعی می‌تواند به بانک‌ها کمک کند تا این داده‌ها را به طور کارآمدتر تجزیه و تحلیل و پردازش کنند و آنها را قادر می‌سازد تا تصمیمات بهتری بگیرند و خدمات خود را تقویت کنند. با استفاده از راه‌حل‌های هوش مصنوعی، بانک‌ها می‌توانند هزینه‌های عملیاتی را نیز کاهش دهند، زیرا بسیاری از فرآیندهای دستی می‌توانند خودکار شوند و زمان کارکنان را برای کارهای پیچیده‌تر آزاد کنند.

یکی دیگر از دلایل استفاده از هوش مصنوعی در بانکداری، افزایش تقاضا برای خدمات شخصی سازی شده از سوی مشتریان است. راه‌حل‌های هوش مصنوعی می‌توانند به بانک‌ها در تجزیه و تحلیل داده‌های مشتریان و ارائه خدمات و توصیه‌های شخصی بر اساس نیازها و ترجیحات آنها کمک کنند. این می تواند تجربه کلی مشتری را بهبود بخشد و وفاداری مشتری را افزایش دهد. اتخاذ راه حل های هوش مصنوعی در بانکداری می تواند برای بانک ها و مشتریان مفید باشد. در اینجا برخی از مزایای اصلی آورده شده است:

1. بهره وری بهبود یافته: راه حل های هوش مصنوعی می توانند بسیاری از فرآیندهای دستی مانند ورود و تجزیه و تحلیل داده ها را خودکار کنند و بانک ها را قادر می سازد تا حجم زیادی از داده ها را با سرعت و دقت بیشتری پردازش کنند.
2. تجربه مشتری پیشرفته: راه‌حل‌های هوش مصنوعی می‌توانند داده‌های مشتری را تجزیه و تحلیل کنند و خدمات و توصیه‌های شخصی‌سازی شده ارائه کنند و تجربه کلی مشتری را بهبود بخشند.
3. مدیریت ریسک بهتر: راه‌حل‌های هوش مصنوعی می‌توانند به بانک‌ها در شناسایی و تجزیه و تحلیل ریسک‌ها در زمان واقعی کمک کنند و آنها را قادر می‌سازد تا به سرعت و به طور موثر پاسخ دهند.
4. افزایش امنیت: راه‌حل‌های هوش مصنوعی می‌توانند به بانک‌ها کمک کنند کلاهبرداری و سایر تهدیدات امنیتی را شناسایی کرده و از آن جلوگیری کنند و امنیت داده‌ها و تراکنش‌های مشتریان را بهبود بخشند.

نمونه های عملی راه حل های هوش مصنوعی در بانکداری

چت ربات ها: چت بات ها یک راه حل محبوب هوش مصنوعی هستند که در بانکداری استفاده می شود. آنها می توانند به مشتریان پشتیبانی فوری ارائه دهند و به سرعت و کارآمد به سؤالات آنها پاسخ دهند. ربات‌های چت همچنین می‌توانند به مشتریان در انجام وظایف بانکی اولیه مانند انتقال پول یا بررسی مانده حساب کمک کنند.

تشخیص تقلب: راه حل های هوش مصنوعی می توانند به بانک ها کمک کنند کلاهبرداری را در زمان واقعی شناسایی و از آن جلوگیری کنند. برای مثال، بانک‌ها می‌توانند از الگوریتم‌های هوش مصنوعی برای تجزیه و تحلیل داده‌های تراکنش و شناسایی فعالیت‌های مشکوک، مانند تراکنش‌های غیرمعمول یا الگوهای مخارج استفاده کنند.

تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده: تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده یکی دیگر از راه حل های هوش مصنوعی است که در بانکداری استفاده می شود. این می تواند به بانک ها کمک کند تا داده های مشتریان را تجزیه و تحلیل کنند و رفتار آنها را پیش بینی کنند و آنها را قادر می سازد خدمات و توصیه های شخصی ارائه دهند.

پذیره نویسی وامراه‌حل‌های هوش مصنوعی می‌توانند به بانک‌ها کمک کنند تا فرآیند پذیره‌نویسی وام را خودکار کنند و آنها را قادر می‌سازد تا درخواست‌های وام را سریع‌تر و دقیق‌تر پردازش کنند. این می تواند زمان و هزینه پردازش درخواست های وام را کاهش دهد و تجربه کلی مشتری را بهبود بخشد.

اینها تنها برخی از مواردی است که پتانسیل هوش مصنوعی را نشان می دهد. اکثر موسسات بانکیاجرا شدفناوری در حوزه های تجاری مانند مدیریت ریسک (56%) و درآمدزایی از طریق محصولات و فرآیندهای جدید (52%).

طبق گزارش McKinsey 2020، «پتانسیل ایجاد ارزش یکی از بزرگ‌ترین پتانسیل‌ها در میان صنایع است، زیرا هوش مصنوعی می‌تواند به طور بالقوه سالانه 1 تریلیون دلار ارزش افزایشی را برای بانک‌ها باز کند».

آیا هوش مصنوعی در طول بحران بانکی می تواند کمک کند؟

بحران جاری بانکی باعث ایجاد ویرانی در بخش مالی شده است. در ایالات متحده، چندین بانک مورد انتقاد قرار گرفته اند. این لیست شامل سیلورگیت، بانک سیلیکون ولی، بانک امضا و بانک فرست ریپابلیک است. در واقع، بیش از 2315 بانک در حال حاضر روی دارایی هایی با ارزش کمتر از بدهی های خود نشسته اند. بنابراین، نیاز به مداخله دولت یا بخش خصوصی در بازار است. اما این بحران به ایالات متحده محدود نشده است.

در طول تاریخ بحران های بانکی زیادی وجود داشته است. برخی از مشهورترین نمونه‌ها عبارتند از رکود بزرگ دهه 1930، بحران پس‌انداز و وام در ایالات متحده در دهه‌های 1980 و 1990، و بحران مالی جهانی در سال 2008. بحران‌های بانکی می‌توانند به دلیل عوامل مختلفی از جمله ریسک بیش از حد رخ دهند. پذیرش توسط موسسات مالی، مقررات ناکافی، رکود اقتصادی، و شوک های خارجی مانند بلایای طبیعی یا رویدادهای ژئوپلیتیکی.

هوش مصنوعی این پتانسیل را دارد که با شناسایی زودهنگام خطرات، بهبود تصمیم گیری و افزایش انطباق با مقررات، در جلوگیری از بحران مالی یا بانکی بعدی نقش ایفا کند.

برخی از کاربردهای هوش مصنوعی

هوش مصنوعی می‌تواند حجم وسیعی از داده‌ها را از منابع مختلف، از جمله صورت‌های مالی، روند بازار، و گزارش‌های خبری تحلیل کند. با شناسایی الگوها و ناهنجاری‌ها، الگوریتم‌های هوش مصنوعی می‌توانند خطرات احتمالی را شناسایی کرده و به مؤسسات مالی هشدار دهند تا اقدامات مناسب را انجام دهند. علاوه بر این، می‌تواند با تجزیه و تحلیل داده‌های تاریخی و شناسایی الگوهای مغایر با رفتار عادی، تراکنش‌های جعلی را شناسایی کند. این می تواند به مؤسسات مالی کمک کند تا اقدامات متقلبانه ای را که می تواند منجر به زیان های مالی شود، شناسایی کرده و از آنها جلوگیری کند.

هوش مصنوعی همچنین می تواند با در نظر گرفتن بسیاری از عوامل از جمله داده های تاریخی، روند بازار و عوامل خارجی مانند ریسک های ژئوپلیتیکی به تحلیل ریسک اعتباری کمک کند. این می تواند به بانک ها و سایر موسسات مالی کمک کند تا تصمیمات آگاهانه تری برای وام بگیرند و خطر عدم پرداخت وام را کاهش دهد. همچنین، می‌تواند با تجزیه و تحلیل حجم وسیعی از داده‌ها از منابع مختلف، از جمله صورت‌های مالی، سوابق مشتریان و داده‌های تراکنش، انطباق با مقررات نظارتی را کنترل کند. این می تواند به مؤسسات مالی کمک کند تا مسائل مربوط به انطباق را شناسایی کرده و قبل از تبدیل شدن به مشکلات جدی تر اقدام کنند.

در نهایت، هوش مصنوعی می تواند روندهای بازار را تجزیه و تحلیل کند و خطرات یا فرصت های بالقوه را شناسایی کند. با ارائه بینش‌های بازار در زمان واقعی، هوش مصنوعی می‌تواند به مؤسسات مالی کمک کند تا تصمیمات سرمایه‌گذاری آگاهانه‌تری بگیرند و خطر نوسانات بازار را مهار کنند. با تجزیه و تحلیل حجم عظیمی از داده ها در زمان واقعی و دادن بینش های ارزشمند به تصمیم گیرندگان، هوش مصنوعی می تواند به توسعه سیستم های هشدار اولیه کمک کند که می توانند مشکلات احتمالی را در بازارهای مالی شناسایی کنند.

نظر کارشناسان چیست؟

با وجود نمایش موارد استفاده و پتانسیل جلوگیری از چنین مواردی، کارشناسان همچنان باید متقاعد شوند. برای مثال،کتی وودبنیانگذار ARK Invest در یک پادکست در مورد این موضوع صحبت کرد.

در اینجا، وود اظهار داشت:

بعید است که هوش مصنوعی بتواند بحران بانکی را برطرف کند، اما این بحران – که هنوز تمام نشده است – نشانه دیگری از این است که فدرال رزرو بیش از حد پیش رفته است. بسیاری از سرمایه گذاران می پرسند که چرا ما خوشبین هستیم. از نظر ما، بازارهای سهام و درآمد ثابت، نرخ‌های بهره پایین‌تر را کاهش می‌دهند، یک + برای نوآوری!»

سایر رهبران فناوری مشهور مانند ایلان ماسک،موافقبا روایت وود در مورد هوش مصنوعی. یکی دیگر از توسعه‌دهندگان نرم‌افزار در حوزه هوش مصنوعی معتقد است: «هوش مصنوعی ممکن است بحران بانکی را حل نکند، اما ابزاری ارزشمند است. افزایش تهاجمی نرخ بهره فدرال رزرو پیامدهایی دارد، اما خوش بینی غالب است زیرا بازارها تعدیل نرخ را پیش بینی می کنند. نرخ بهره پایین تر می تواند نوآوری را تقویت کند و اقتصاد را تقویت کند.

از سوی دیگر، دارایی های رمزنگاری شده مانند بیت کوین نیز راهی برای مقابله با بحران بانکی ارائه می دهد.

The post هوش مصنوعی در بانکداری: آیا می تواند از بحران مالی بعدی جلوگیری کند؟ اولین بار در BeInCrypto ظاهر شد.