کاربرد هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در بانک‌ها و سیستم‌های مالی

هوش مصنوعی (AI) و یادگیری ماشین (ML) صنعت فین‌تک را متحول کرده‌اند که منجر به فرآیند‌های سریع‌تر و کارآمدتر، خدمات شخصی‌سازی شده و تصمیم‌گیری بهتر می‌شود. این فناوری‌ها در طیف گسترده‌ای از کاربرد‌های فین‌تک استفاده می‌شوند، از جمله:
تشخیص تقلب: AI و ML می‌توانند برای تجزیه و تحلیل مقادیر زیادی از داده‌های تراکنش برای شناسایی الگو‌ها و ناهنجاری‌هایی که ممکن است نشان دهنده فعالیت کلاهبرداری باشند، استفاده شوند. این می‌تواند به مؤسسات مالی کمک کند تا از تقلب جلوگیری کنند و از مشتریان خود محافظت کنند.
خدمات شخصی‌سازی شده: AI و ML می‌توانند برای تجزیه و تحلیل داده‌های مشتری برای درک نیاز‌ها و ترجیحات مالی آن‌ها استفاده شوند. سپس می‌توان از این اطلاعات برای توسعه محصولات و خدمات متناسب با نیاز‌های خاص هر مشتری استفاده کرد.
امتیازدهی اعتباری و پذیره‌نویسی: AI و ML می‌توانند برای توسعه مدل‌های امتیازدهی اعتباری دقیق‌تر و کارآمدتر استفاده شوند. این می‌تواند به مؤسسات مالی کمک کند تا تصمیمات بهتری در مورد اینکه به چه کسی و با چه شرایطی وام دهند، بگیرند.
تجارت و مدیریت سرمایه‌گذاری: هوش مصنوعی و ML می‌توانند برای توسعه الگوریتم‌های معاملاتی و استراتژی‌های سرمایه‌گذاری که می‌توانند از بازار بهتر عمل کنند، استفاده شوند. این می‌تواند به سرمایه‌گذاران کمک کند تا به اهداف مالی خود سریعتر و کارآمدتر دست یابند.
مدیریت ریسک: AI و ML می‌توانند برای شناسایی و ارزیابی ریسک‌های مالی استفاده شوند. سپس می‌توان از این اطلاعات برای توسعه استراتژی‌هایی برای کاهش این خطرات استفاده کرد.

تغییر سبک کاری بانک‌ها و موسسات مالی

یک پلتفرم هوشمند TPRM (مدیریت ریسک شخص ثالث) مبتنی بر هوش مصنوعی به‌طور مداوم بر جمع‌آوری داده‌ها از منابع متعدد به‌صورت دیجیتالی نظارت می‌کند. از طرف دیگر هوش مصنوعی و یادگیری ماشین به بانک‌ها این امکان را می‌دهد تا به دلیل کمبود پهنای باند دستی، منابع داده‌ای که قبلا استفاده نشده است را به کار بگیرند.

این فناوری با جمع‌آوری داده‌های هوش مصنوعی، تجزیه و تحلیل فعالیت‌های مشتری می‌تواند برای ارائه‌ پیش‌بینی‌های دقیق‌تر از مانده حساب‌ها و تراکنش‌های احتمالی استفاده شود و پیشنهادات محصول هدف‌مندی را که متناسب با نیازهای مشتری باشد ارائه دهد.

در سطح کسب‌وکارها، از یادگیری ماشین برای امور مالی، جلوگیری از کلاهبرداری و شناسایی فعالیت‌های غیرعادی استفاده می‌شود. در آینده بانک‌ها با استفاده از  AI (هوش مصنوعی) برای تغییر دیجیتالی عملیات خود و بهره‌گیری از قدرت تجزیه و تحلیل داده‌های پیشرفته برای کمک به دستیابی به نتایج معنادار بهره می‌برند. از طرفی افزایش تجربه کارمندان و مشتریان سبب ایجاد فرآیندهای ساده و کاهش ریسک شخص ثالث می‌شود؛ همچنین استفاده از فناوری AI و ML در بانک‌ها و موسسات مالی باعث دستیابی به نتایج مفید بسیاری خواهد شد.

 نقش ماشین لرنینگ و هوش مصنوعی در بانک‌ها

یادگیری ماشین برنامه‌های نرم‌افزاری را قادر می‌سازد تا پیش‌بینی‌های دقیق‌تری را پس از تجزیه و تحلیل حجم زیادی از داده‌ها انجام دهند و ریسک را به میزان قابل توجهی برای بانک‌ها و موسسات مالی کاهش ‌می‌دهد.

با توجه به این که بانک‌‌ها با افزایش میزان وام، کلاهبرداری از کارت اعتباری، سرقت هویت و پولشویی مواجه هستند نیاز به استفاده از فناوری‌های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در بانک‌ها در جهت مقابله با این موارد افزایش یافته است.

بنابراین استفاده از هوش مصنوعی و ماشین لرنینگ در بین بانک‌ها و موسسات مالی همچنان در حال گسترش است و سیستم‌ها و الگوریتم‌های مبتنی بر این تکنولوژی‌ها که در برابر فعالیت‌های متقلبانه و سایر خطرات نقش حفاظتی دارند علاوه‌بر ارتقای سطح امنیتی، هزینه‌های عملیاتی بانک‌ها را کاهش می‌دهد. به عبارتی انتظار می‌رود این فناوری‌ها انطباق و نتایج عملیاتی را بهبود بخشند.

تعدادی از عوامل مانند افزایش سرمایه گذاری در هوش مصنوعی و ML منجر به افزایش پذیرش این فناوری‌ها توسط بانک‌ها شده است. این امر منجر به بازنگری بانک‌ها در بازار، درک بهترین شیوه‌های صنعت و جست‌وجوی شرکای قابل اعتماد می‌شود.

واکنش و سرمایه‌گذاری بانک‌ها در هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

طبق گزارش اخیر IDC  انتظار می‌رود تا سال ۲۰۲۵ معادل ۳۱ میلیارد دلار برای هوش مصنوعی در سیستم‌های مالی و بانک‌ها سرمایه‌گذاری شود. طبق پیش‌بینی‌های انجام شده، هزینه‌های سالانه جهانی روی هوش مصنوعی توسط بانک‌ها و شرکت‌های مالی تا سال ۲۰۳۰ به ۶۴.۰۳ میلیارد دلار خواهد رسید. هزینه‌های هنگفت برای این فناوری در واقع در اولویت بانک‌ها قرار گرفته است.

سیستم‌های مجهز به هوش مصنوعی و زیرمجموعه‌ی آن، ماشین لرنینگ در مقابل رویکردهای قدیمی، برای سیستم‌های بانکی بسیار موثرتر واقع شده است، زیرا قادر به انجام  وظایف اصلی به شکل فرآیند تجاری مدرن هستند و سبب منسوخ شدن روش‌های پیشین شده‌اند.

این نوآوری‌های حوزه فناوری اثربخشی عملیاتی را بهبود می‌بخشد و ریسک‌های تجاری را کاهش می‌دهد. فناوری اطلاعات، در راستای کاهش هزینه‌های مختلف به سیستم بانکی این امکان را می‌دهد تا این مخارج را کنترل کرده و در عین حال با سرمایه‌گذاری درست از رقبا و بازار رقابت عقب نمانند.

مزایای AI و ML در سیستم مالی

صرفه‌جویی در هزینه بانک‌ها

صرفه‌جویی در هزینه‌ها از طریق هوش مصنوعی و یادگیری ماشین باعث می‌شود، استفاده از این فناوری‌ها در بانک‌ها افزایش پیدا کند. انتظار می‌رود استفاده از این فناوری‌ها در بخش بانکی تا پایان سال ۲۰۲۳ موجب صرفه‌جویی ۴۴۷ میلیارد دلاری در سطح جهان شود و تا سال ۲۰۳۰، مبلغ صرفه‌جویی به یک تریلیون دلار نیز برسد.

درک بهتر تجربه مشتری

بانک‌ها به کمک AI و ML، بر فرصت‌های جدید رشد و تولید درآمد متمرکز هستند. با کمک این فناوری‌ها، کشف تقلب و کلاهبرداری در پرداخت‌های آنلاین بانکی و انواع تراکنش‌ها که از رایج‌ترین انواع کلاهبرداری‌های مالی است به سرعت انجام می‌پذیرد. مقابله با این دسته از تخلفات باید در اولویت بانک‌ها و موسسات مالی قرار داشته باشد. اطلاعات مربوط به کارت‌های بانکی و پرداخت‌های آنلاین به کلاهبرداران این فرصت را می‌دهد تا از آن به طور غیرقانونی به نفع خود استفاده کنند.

طبق آمار کمیسیون تجارت فدرال ایالات متحده، گزارش‌های کلاهبرداری در سال ۲۰۲۱ شامل بیش از دو میلیون و ۸۶۴ هزار و ۲۵۰ مورد بود که گزارش‌های مربوط به کلاهبرداری از کارت اعتباری بالاترین درصد و پس از آن تقلب در برنامه‌های پرداخت و کارت‌های بانکی در لیست تخلفات قرار داشته است.

هوش مصنوعی مدیریت امور مالی صاحب حساب

در پرداخت‌های مالی، فعالیت مهمی که هوش مصنوعی می‌تواند در انجام آن موثر باشد کمک به مدیریت امور مالی صاحب حساب است. یادگیری ماشین می‌تواند عادات پرداخت آنها را در مورد صورت‌حساب‌ها، هزینه‌ها و پس انداز، تجزیه و تحلیل کند تا توصیه‌های بهتری را طبق رفتار آنها ارائه دهد. به دارندگان حساب کمک می‌کند تا امور مالی روزانه خود را بهتر مدیریت کنند و استرس مالی را کاهش دهند.

به عنوان مثال، هوش مصنوعی با بررسی شیوه مصرف و پرداخت یک کاربر در مدت زمانی مشخص مثلا یک‌ماهه می‌تواند الگویی را در این رابطه تعریف کند. بر اساس این الگو، هوش مصنوعی می‌تواند پیش‌بینی کند که در این ماه چقدر پول برای پوشش این صورت‌حساب‌ها نیاز دارد و می‌تواد به کاربر در مورد داشتن بودجه کافی برای پوشش آن صورت‌حساب‌ها هشدار دهد.

مدیریت هوش مصنوعی در فعالیت‌های متقلبانه

برنامه‌های هوش مصنوعی و ML الگوهایی را در داده‌ها استنباط می‌کنند، تجزیه و تحلیل را برای بهبود دائمی توانایی و تمایز رفتار عادی از رفتار غیرعادی به کار می‌برند. بنابراین، پیاده‌سازی سیستم‌های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در بانک‌ها باعث می‌شود تا فعالیت‌های متقلبانه را شناسایی و سیستم‌های خود را برای جلوگیری و کاهش بروز این اتفاقات تقویت کنند.

امتیازدهی اعتباری و صدور وام توسط این فناوری

فناوری‌های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین برای امتیازدهی به اعتبار و صدور وام استفاده می‌شود. حتی در نبود داده‌های بزرگ اطلاعات شخصی می‌توان درآمد، سابقه پرداخت و حتی سابقه اعتباری از بانک‌های دیگر و حتی زمان از دست رفته را از طریق API های مالی به دست آورد.

برای ارزیابی سود بالقوه یا ریسک وام‌ها، راه حل‌های امتیازدهی اعتباری مبتنی بر ML و الگوریتم‌ها، کل مجموعه داده‌های مشتری، از جمله تاریخچه اعتباری، تراکنش‌ها، پرداخت‌های مالیاتی و حقوق را تجزیه و تحلیل می‌‎کند. این تجزیه و تحلیل ارزیابی می‌شود که آیا وام به موقع بازپرداخت می‌شود یا نه.

به عبارتی هوش مصنوعی از بانک‌ها در برابر معاملات پرخطر محافظت می‌کند و احتمال دریافت سود وام صادر شده را افزایش می‌دهد.

فناوری هوش مصنوعی چه خدماتی را برای مشتریان ارائه می‌دهند

بانک‌ها ساز و کاری ایجاد کرده‌اند که از طریق فناوری‌های نام برده و فین‌تک (فناوری مالی) مزایای بیشتری شامل حال مشتریان شود.یک پلتفرم بانکی جدید با ۳۷ سیستم پردازش وام مجزا که در یک پلتفرم واحد به همراه قابلیت‌های مدیریت ریسک ادغام شده‌، پیاده‌سازی شده است. این تحول برای بهبود حکمرانی، فرآیندها، تقویت سیاست‌ها و سیستم کنترلی است.

نتیجه AI و ML به بانک‌ها دقت بالایی برای مدیریت حجم وسیعی از اطلاعات و داده‌های به ‌دست ‌آمده از مشتریان، تراکنش‌ها و منابع دیگر ارائه می‌کند تا بانکداری شخصی‌سازی شده را ارائه دهد. هوش مصنوعی و ML به بانک‌ها و شرکت‌های فین‌تکی کمک می‌کند که حتی ظریف‌ترین تمایلات در رفتار مشتری را شناسایی کرده و به ایجاد تجربه شخصی‌تر و ارائه خدمات بهتر به مشتریان اقدام کنند. علاوه بر این، داشتن حجم زیادی از اطلاعات مشتریان به بانک‌ها کمک می‌کند تا نیازهای آنها و تمایل و توانایی پرداخت برای خدمات را درک کنند.

مشتریان بانک می‌توانند از چت‌بات‌ها برای کمک به تسریع و تسهیل انجام کارهای خود استفاده کنند و حجم کاری کارکنان پشتیبانی بانک را کاهش دهند. چت‌بات‌های هوشمند می‌توانند عملیاتی مانند قفل کردن و باز کردن قفل کارت‌ها را انجام داده و در صورت تجاوز از محدودیت‌های اضافه برداشت، به کاربران اطلاع دهند.

چگونه بانک‌های بزرگ از هوش مصنوعی و ML در جریان کاری خود استفاده می‌کنند؟

برای مثال بانک آمریکا در ژانویه ۲۰۲۲، CashPro Forecasting را راه‌اندازی کرد. این ابزاری است که از فناوری هوش مصنوعی و ML برای پیش‌بینی دقیق‌تر موقعیت‌های نقدی در حساب‌های مشتریان استفاده می‌کند. این راه‌حل با همکاری یک فین‌تک که متخصص در به کارگیری ML در پیش‌بینی پول نقد است برای کمک به حل مساله کلیدی و اندازه‌گیری نیازهای نقدی آینده برای شرکت‌ها، بدون نیاز به سرمایه‌گذاری قابل توجه توسعه یافته است.

فناوری Wells Fargo در توسعه سیستم مالی

این فناوری درحال توسعه یک دستیار مجازی برای کمک به تبدیل مشتریان بیشتر به کاربران دیجیتال است. این دستیار که فارگو نام دارد، به انجام وظایفی از جمله پرداخت قبوض، ارسال پول و ارائه جزئیات تراکنش و مشاوره بودجه کمک می‌کند. بانک HSBC قصد دارد از این فناوری را در سال ۲۰۲۲ رونمایی کند. این بانک در آوریل ۲۰۲۲، از تجزیه و تحلیل هوشمند استفاده کرد تا یک ویژگی بودجه جدید را در برنامه HSBC HK معرفی کند. این بینش‌ها، فضایی شخصی‌سازی شده را برای مشتریان ایجاد می‌کند و آنها را قادر می‌سازد تا الگوهای هزینه را بیابند.

 چگونه شرکای دانش Acuity می‌توانند به پیشرفت بانکداری فین‌تک کمک کنند؟

در جریان تحولات و پیشرفت‌ها در حوزه بانکداری و فین‌تک طیف گسترده‌ای از راه‌حل‌ها و قابلیت‌های متناسب از جمله ارزیابی بازار، چشم انداز موقعیت‌ها، معیارهای رقابتی، ردیابی رقبا، ارزیابی فرصت‌ها و استراتژی ورود به بازار را ارائه می‌دهد. این رویکرد منحصر به‌ فرد، ترکیب فرآیندها، افراد و فناوری، به ارائه نتایج سریع‌تر کمک می‌کند و باعث تعالی مشتریان می‌شود. تعدادی از رهبران صنعت از مجموعه اختصاصی ابزارها و پیشنهادات برتر برای بهره‌مندی از فرصت‌ها و موقعیت‌های رشد جدید و بازدهی سرمایه‌گذاری بی‌بدیل استفاده می‌کنند.