هوش مصنوعی در بانکداری

فناوری هوش مصنوعی تقریباً در هر صنعت به یک نیاز حیاتی تبدیل شده است و بانکداری نیز از این قاعده مستثنی نیست. استفاده از هوش مصنوعی در برنامه‌ها و خدمات بانکی، این بخش را مشتری‌محورتر و فناورتر کرده است. سیستم‌های مبتنی بر هوش مصنوعی می توانند با افزایش بهره‌وری و تصمیم‌گیری بر اساس اطلاعات غیرقابل درک برای یک عامل انسانی، به بانک‌ها کمک کنند تا هزینه‌ها را کاهش دهند. همچنین، الگوریتم‌های هوشمند قادر به شناسایی ناهنجاری‌ها و اطلاعات تقلبی در عرض چند ثانیه هستند.

گزارشی توسط بیزینس اینسایدر[1] نشان می‌دهد که تقریباً 80 درصد از بانک‌ها از مزایای بالقوه‌ای که هوش مصنوعی به آن‌ها ارائه می‌دهد آگاه هستند. گزارش دیگری حاکی از آن است که پیش‌بینی می‌شود تا سال 2023 بانک‌ها با استفاده از برنامه‌های هوش مصنوعی 447 میلیارد دلار پس‌انداز کنند. این اعداد نشان می‌دهد که بخش بانکی و مالی به سرعت به سمت هوش مصنوعی برای بهبود کارایی، خدمات، بهره وری و بازگشت سرمایه و کاهش هزینه ها حرکت می‌کند.

در این مقاله، به کاربردهای کلیدی هوش مصنوعی در بخش مالی و بانکی و اینکه چگونه این فناوری تجربه مشتری را با مزایای استثنایی خود بازتعریف می‌کند، خواهیم پرداخت.

کاربردهای هوش مصنوعی در صنعت مالی و بانکداری

فناوری‌های هوش مصنوعی به بخشی جدایی‌ناپذیر از دنیایی که در آن زندگی می‌کنیم تبدیل شده‌اند و بانک‌ها شروع به ادغام این فناوری‌ها در محصولات و خدمات خود کرده‌اند تا از این قطار جا نمانند. در ادامه به برخی کاربردهای هوش مصنوعی در بانکداری می‌پردازیم که بانک‌ها می‌توانند از مزایای بی‌شمار آن‌ها بهره‌مند شوند.

امنیت سایبری و کشف تقلب

هر روز، حجم عظیمی از تراکنش‌های دیجیتالی انجام می‌شود که طی آن‌ها کاربران صورت‌حساب‌ها را پرداخت می‌کنند، پول برداشت می‌کنند، چک‌ها را واریز می‌کنند و کارهای بسیار دیگری را از طریق اپلیکیشن‌ها یا حساب‌های آنلاین انجام می‌دهند. بنابراین، نیاز فزاینده‌ای برای بخش بانکی وجود دارد که تلاش‌های خود را در زمینه امنیت سایبری و کشف تقلب افزایش دهد. هوش مصنوعی می‌تواند به بانک‌ها کمک کند تا امنیت مالی آنلاین را بهبود بخشند، نقاط ضعف سیستم‌های خود را ردیابی کنند و خطرات را به حداقل برسانند. هوش مصنوعی همراه با یادگیری ماشینی می‌تواند به راحتی فعالیت‌های کلاهبرداری را شناسایی کند و به مشتریان و همچنین بانک‌ها هشدار دهد.

به عنوان مثال، Danske Bank بزرگ‌ترین بانک دانمارک، یک الگوریتم تشخیص تقلب را برای جایگزینی سیستم تشخیص تقلب مبتنی بر قوانین قدیمی خود پیاده‌سازی کرد. این ابزار یادگیری عمیق قابلیت کشف کلاهبرداری را تا 50 درصد افزایش داد و 60 درصد موارد مثبت کاذب را کاهش داد. این سیستم همچنین بسیاری از تصمیمات حیاتی را خودکار کرد و برخی از موارد را برای بازرسی بیشتر به تحلیلگران انسانی هدایت کرد.

هوش مصنوعی همچنین می‌تواند به بانک‌ها در مدیریت تهدیدات سایبری کمک کند. در سال 2019، بخش مالی 29 درصد از کل حملات سایبری را به خود اختصاص داده و آن را به پرچالش ترین صنعت تبدیل کرده است. با قابلیت‌های نظارت مستمر هوش مصنوعی در خدمات مالی، بانک‌ها می‌توانند به حملات سایبری احتمالی قبل از تأثیرگذاری بر کارکنان، مشتریان یا سیستم‌های داخلی پاسخ دهند.

چت‌بات‌ها

بدون شک چت بات ها یکی از بهترین نمونه های کاربرد عملی هوش مصنوعی در بانکداری هستند. پس از استقرار، برخلاف انسان هایی که ساعات کاری ثابتی دارند، می توانند 24*7 کار کنند. علاوه بر این، آنها به یادگیری الگوی استفاده یک مشتری خاص ادامه می‌دهند که به آن‌ها کمک می‌کند تا نیازهای یک کاربر را به شیوه‌ای کارآمد درک کنند.

با ادغام چت‌بات‌ها در برنامه‌های بانکی، بانک‌ها می‌توانند اطمینان حاصل کنند که در تمام ساعات شبانه‌روز برای مشتریان خود در دسترس هستند. علاوه بر این، ربات‌های گفتگو با درک رفتار مشتری، می‌توانند پشتیبانی شخصی مشتری را ارائه دهند و خدمات و محصولات مالی مناسب را بر اساس آن توصیه کنند.

یکی از بهترین نمونه‌های چت‌بات هوش مصنوعی در برنامه‌های بانکی، اریکا است، دستیار مجازی بانک آمریکا. این ربات چت هوش مصنوعی می‌تواند کارهایی مانند کاهش بدهی کارت اعتباری و به‌روزرسانی‌های امنیتی کارت را انجام دهد. اریکا بیش از 50 میلیون درخواست مشتری را در سال 2019 مدیریت کرده است.

تصمیمات وام و اعتبار

بانک‌ها شروع به ترکیب سیستم‌های مبتنی بر هوش مصنوعی کرده‌اند تا تصمیمات آگاهانه‌تر، ایمن‌تر و سودآورتر در اعطای وام و اعتبار بگیرند. در حال حاضر، بسیاری از بانک‌ها هنوز به استفاده از تاریخچه اعتباری، امتیازات اعتباری، و مراجعات مشتریان برای تعیین اعتبار یک فرد یا شرکت محدود هستند.

با این حال، نمی توان انکار کرد که این سیستم‌های گزارش‌دهی اعتباری اغلب مملو از اشتباهات، از دست دادن تاریخچه معاملات واقعی و طبقه‌بندی اشتباه هستند. یک سیستم وام و اعتبار مبتنی بر هوش مصنوعی می‌تواند رفتار و الگوهای مشتریان با سابقه اعتباری محدود را بررسی کند تا اعتبار آن‌ها را تعیین کند. همچنین، این سیستم در مورد رفتارهای خاصی که ممکن است احتمال نکول را افزایش دهد، هشدارهایی را به بانک‌ها ارسال می‌کند. به طور خلاصه، چنین فناوری‌هایی نقش کلیدی در تغییر آینده وام‌دهی دارند.

پیگیری روند بازار

هوش مصنوعی در خدمات مالی به بانک‌ها کمک می‌کند تا حجم زیادی از داده‌ها را پردازش کرده و آخرین روند بازار، ارزها و سهام را پیش‌بینی کنند. تکنیک‌های پیشرفته یادگیری ماشین به ارزیابی احساسات بازار و پیشنهاد گزینه‌های سرمایه‌گذاری کمک می‌کند. هوش مصنوعی برای بانکداری همچنین بهترین زمان برای سرمایه‌گذاری در سهام را پیشنهاد می‌کند و در صورت وجود خطر احتمالی هشدار می‌دهد. این فناوری نوظهور به دلیل ظرفیت بالای پردازش داده‌ها، به سرعت بخشیدن به تصمیم‌گیری کمک می‌کند و تجارت را برای بانک‌ها و مشتریان آن‌ها راحت می‌کند.

جمع‌آوری و پردازش اطلاعات

موسسات بانکی و مالی روزانه میلیون‌ها تراکنش را ثبت می‌کنند. از آن‌جایی که حجم اطلاعات تولید شده بسیار زیاد است، جمع‌آوری و ثبت آن به یک وظیفه طاقت‌فرسا برای کارمندان تبدیل می‌شود. ساختاردهی و ثبت چنین حجم عظیمی از داده‌ها بدون هیچ خطایی غیرممکن می‌شود. در چنین سناریوهایی، راه‌حل‌های نوآورانه مبتنی بر هوش‌مصنوعی می‌توانند به جمع‌آوری و تجزیه و تحلیل کارآمد داده‌ها کمک کنند. این به نوبه‌ی خود، تجربه کلی کاربر را بهبود می‌بخشد. این اطلاعات همچنین می‌تواند برای کشف تقلب یا تصمیم‌گیری اعتبار استفاده شود.

تجربه‌ی مشتری

مشتریان دائماً به دنبال تجربه و راحتی بهتر هستند. برای مثال، دستگاه‌های خودپرداز موفقیت‌آمیز بودند، زیرا مشتریان می‌توانستند از خدمات ضروری سپرده‌گذاری و برداشت پول حتی زمانی که بانک‌ها بسته بودند، استفاده کنند. این سطح از راحتی فقط الهام‌بخش نوآوری بیشتری است. مشتریان اکنون می‌توانند با استفاده از گوشی‌های هوشمند خود از خانه‌هایشان حساب‌های بانکی باز کنند. ادغام هوش مصنوعی در خدمات بانکی و مالی، تجربه مصرف کننده را ببود می‌بخشد و سطح راحتی را برای کاربران افزایش می‌دهد. فناوری هوش مصنوعی زمان صرف‌شده برای ثبت اطلاعات مشتری خود را کاهش می‌دهد و خطاها را از بین می‌برد. علاوه بر این، محصولات جدید و پیشنهادات مالی می‌توانند به موقع منتشر شوند.

مدیریت ریسک

عوامل خارجی مانند نوسانات ارز، بلایای طبیعی یا ناآرامی‌های سیاسی تأثیرات جدی بر بانکداری و صنایع مالی دارند. در چنین مواقع پرنوسانی، اتخاذ تصمیمات تجاری با احتیاط بسیار مهم است. تجزیه و تحلیل مبتنی بر هوش مصنوعی می‌تواند تصویر واضحی از اتفاقات آینده ارائه دهد و به شما کمک کند آماده باشید و تصمیمات به موقع بگیرید. هوش مصنوعی همچنین با ارزیابی احتمال شکست مشتری در بازپرداخت وام به یافتن برنامه‌های پرخطر کمک می‌کند. این رفتار آینده را با تجزیه و تحلیل الگوهای رفتاری گذشته و داده‌های هوشمند پیش بینی می‌کند.

رعایت مقررات

بانکداری یکی از بخش‌های اقتصادی تحت نظارت شدید در سراسر جهان است. دولت‌ها از اختیارات نظارتی خود استفاده می‌کنند تا اطمینان حاصل کنند که مشتریان بانکی از بانک‌ها برای ارتکاب جرایم مالی استفاده نمی‌کنند و بانک‌ها دارای پروفایل ریسک قابل قبولی برای جلوگیری از نکول در مقیاس بزرگ هستند. در بیشتر موارد، بانک‌ها یک تیم انطباق داخلی را برای مقابله با این مشکلات در نظر می گیرند، اما این فرآیندها زمان بسیار زیادی می‌برند و زمانی که به صورت دستی انجام می‌شوند، نیاز به سرمایه‌گذاری هنگفتی دارند. مقررات انطباق نیز مکرراً در معرض تغییر است و بانک ها باید فرآیندها و گردش کار خود را با پیروی از این مقررات به طور مداوم به روز کنند. هوش مصنوعی از یادگیری عمیق و پردازش متن برای خواندن الزامات انطباق جدید برای مؤسسات مالی و بهبود فرآیند تصمیم‌گیری آنها استفاده می‌کند. حتی اگر هوش مصنوعی نتواند جایگزین یک تحلیلگر انطباق شود، می‌تواند عملیات آن‌ها را سریع‌تر و کارآمدتر کند.

تجزیه و تحلیل پیش بینی‌کننده

یکی از رایج‌ترین موارد استفاده هوش مصنوعی شامل کاربردهای معنایی و زبان طبیعی همه منظوره و تجزیه و تحلیل پیشگویانه گسترده است. هوش مصنوعی می‌تواند الگوها و همبستگی‌های خاصی را در داده‌ها شناسایی کند که فناوری سنتی قبلاً نمی‌توانست آن‌ها را شناسایی کند. این الگوها می‌توانند فرصت‌های فروش استفاده نشده، فرصت‌های فروش متقابل، یا حتی معیارهای مربوط به داده‌های عملیاتی را نشان دهند که منجر به تأثیر مستقیم در درآمد می‌شود.

خودکارسازی فرآیند

الگوریتم‌های اتوماسیون فرآیند رباتیک[2] (RPA) کارایی و دقت عملیاتی را افزایش می‌دهند و با خودکار کردن کارهای تکراری وقت‌گیر، هزینه‌ها را کاهش می‌دهند. این همچنین به کاربران اجازه می دهد تا روی فرآیندهای پیچیده‌تری که نیاز به مشارکت انسانی دارند تمرکز کنند. امروزه ، موسسات بانکی با موفقیت از RPA برای افزایش سرعت تراکنش و افزایش کارایی استفاده می کنند. برای مثال، فناوری Coin JPMorgan Chase اسناد را بررسی می‌کند و داده‌ها را بسیار سریع‌تر از انسان‌ها از آنها استخراج می‌کند.

نمونه های واقعی هوش مصنوعی در بانکداری

چند بانک بزرگ در حال حاضر استفاده از فناوری‌های هوش مصنوعی را برای بهبود کیفیت خدمات، شناسایی تقلب‌ها و تهدیدات امنیت سایبری و افزایش تجربه مشتری آغاز کرده‌اند.

در اینجا به چند نمونه واقعی از موسسات بانکی که از هوش مصنوعی استفاده کرده‌اند اشاره می‌کنیم.

JPMorgan Chase: محققان جی پی مورگان یک سیستم هشدار اولیه با استفاده از هوش مصنوعی و تکنیک‌های یادگیری عمیق برای شناسایی بدافزارها، تروجان‌ها و کمپین‌های فیشینگ توسعه داده‌اند. محققان می گویند حدود 101 روز طول می کشد تا یک تروجان شبکه های شرکت را در معرض خطر قرار دهد. سیستم هشدار اولیه قبل از وقوع حمله واقعی، اخطارها را ارائه می‌دهد. همچنین می‌تواند هشدارهایی را برای تیم امنیت سایبری بانک ارسال کند، زیرا هکرها آماده ارسال ایمیل‌های مخرب برای کارمندان برای آلوده کردن شبکه هستند.

Capital One’s Eno: Capital One ، یک دستیار مجازی هوشمند، بهترین نمونه هوش مصنوعی در بانکداری شخصی است. این دستیار از شماره کارت مجازی برای جلوگیری از کلاهبرداری کارت اعتباری استفاده می کند.

به غیر از بانک های تجاری، تعدادی از بانک‌های سرمایه‌گذاری مانند گلدمن ساکس و مریل لینچ نیز ابزارهای تحلیلی مبتنی بر هوش مصنوعی را در عملیات معمول خود ادغام کرده‌اند. بسیاری از بانک ها نیز شروع به استفاده از Alphasense کرده‌اند، یک موتور جستجوی مبتنی بر هوش مصنوعی، که از پردازش زبان طبیعی برای کشف روندهای بازار و تجزیه و تحلیل جستجوهای کاربران استفاده می‌کند.

---

[1] Business Insider

[2] Robotic Process Automation

---