صنعت بانکداری، درست مانند خیلی از زمینههای دیگر، در حال تجربه یک دگرگونی بزرگ با کمک فناوری است. پیدایش هوش مصنوعی، فرصتهای تازهای پیش روی بانکها گذاشته تا با به کارگیری آن، شیوه کار خود را به کلی متحول کنند. به همین دلیل، بسیاری از بانکها و مؤسسات مالی در سراسر دنیا، به طور جدی به فکر استفاده از این فناوری جذاب افتادهاند و بعضی از آنها هم سریعتر از دیگران، از آن بهرهبرداری کردهاند.
هوش مصنوعی با شبیهسازی هوش انسان و یادگیری مداوم از اطلاعات تازه و تجربههای گذشته، میتواند روشهای قدیمی بانکداری را تغییر دهد. این فناوری به بانکها کمک میکند تا با دنیای پیچیده مالی امروز که تراکنشهای بسیار زیاد، نیاز به پردازش سریع و تصمیمگیری فوری در آن بسیار مهم است، کنار بیایند. هوش مصنوعی قادر است حجم عظیمی از دادهها را با سرعت و دقت بالا بررسی کند که نتیجه آن، بهبود کارایی و بازدهی بیشتر است. برای کسانی که در این حوزه کار میکنند، یادگیری درباره هوش مصنوعی میتواند بسیار سودمند و آیندهساز باشد.
از سوی دیگر، هوش مصنوعی باعث میشود بانکها بیشتر بر مشتری تمرکز کنند. با درک رفتار و سلیقه مشتریان، هوش مصنوعی به بانکها امکان میدهد خدمات شخصیشده و جذابتری ارائه دهند و در نتیجه، رضایت و وفاداری مشتریان افزایش پیدا میکند. همچنین، این فناوری به بانکها کمک میکند تا انواع خطرات را بهتر شناسایی کرده و کاهش دهند و در نهایت، عملکرد بهتری داشته باشند.
با این حال، سرمایهگذاری روی هوش مصنوعی یک کار یکباره نیست و باید به طور پیوسته ادامه یابد. بانکها باید مدام در حال بهبود و بهروزرسانی کاربردهای هوش مصنوعی خود باشند. از آنجا که در صنعت بانکداری، همیشه محصولات، خدمات و ریسکهای تازهای پدید میآیند، بانکها نیز باید از هوش مصنوعی برای رویارویی با آنها استفاده کنند. در این شرایط، شکی نیست که بانکهایی که خود را با این تغییرات هماهنگ نکنند، خطر عقبافتادگی آنها را تهدید میکند.
البته استفاده از هوش مصنوعی در بانکداری بدون چالش نیست. مسائلی مانند حفظ حریم خصوصی دادهها، ملاحظات اخلاقی و نیاز به شفافیت در تصمیمگیریهای هوش مصنوعی، از جمله مواردی است که باید با دقت به آنها توجه شود. همچنین بانکها باید در زیرساختهای فنی و همچنین جذب و نگهداری نیروهای متخصص برای استفاده مؤثر از هوش مصنوعی، سرمایهگذاری کنند.
مطالب پیشنهادی: ترکیب بلاکچین و هوش مصنوعی، هوش مصنوعی در کسب و کار
آنچه در این مطلب خواهید آموخت:
(نمایش سرفصلها)
چگونه هوش مصنوعی بانکداری را تغییر میدهد؟
کاربرد هوش مصنوعی در بانکداری
بانکداری گفتگومحور
رباتهای چت برای مدیریت ثروت
تحلیل ریسک مشتریان
خوشهبندی مشتریان
تشخیص تقلب
امنیت سایبری
مزایا و معایب هوش مصنوعی در بانکداری
برخی از مزایای کلیدی هوش مصنوعی در بانکداری
برخی از مهمترین معایب هوش مصنوعی در بانکداری
آینده هوش مصنوعی در صنعت بانکداری
شخصیسازی گسترده
بانکداری یکپارچه
خودکاریسازی خدمات گوناگون
بانکداری مجازی
بانکداری مبتنی بر بلاکچین
چگونه بانکها از ChatGPT استفاده میکنند؟
هوش مصنوعی چگونه به مدیریت ریسک بانکی کمک میکند؟
ریسکهای مربوط به مشتریان
ریسکهای سرمایهگذاری
ریسکهای عملیاتی
ریسکهای مربوط به رعایت قوانین
نمونههایی موفق از هوش مصنوعی در بانکداری
آلی فایننشال (Ally Financial)
اریکا (Erika)
زست ایآی (ZestAI)
هوش مصنوعی در بانکداری ایران
کلام آخر
سوالات متداول
چگونه هوش مصنوعی بانکداری را تغییر میدهد؟
هوش مصنوعی توانایی بسیار زیادی برای دگرگون کردن صنعت بانکداری دارد. به زبان ساده، هوش مصنوعی میتواند فرصتهای زیادی برای بهتر کردن خدمات به مشتریان، بهبود راهبردهای سرمایهگذاری بانکها و همچنین کم کردن هزینهها ایجاد کند.
یکی از نقشهای اصلی هوش مصنوعی، در بخش خدمات به مشتریان است. بانکها به حجم بسیار بزرگی از اطلاعات مشتریان خود دسترسی دارند. هوش مصنوعی میتواند این اطلاعات را بررسی کند تا رفتار و علایق مشتریان را بفهمد و به بانکها این امکان را بدهد که خدمات ویژه و متناسب با هر فرد ارائه دهند. برای نمونه، هوش مصنوعی میتواند بر اساس سابقه خریدها و پرداختهای یک مشتری، نیازهای بعدی او را حدس بزند و محصولات یا خدمات مناسب را به او پیشنهاد کند. این کار هم تجربه مشتری را بهتر میکند و هم به بانکها کمک میکند تا فروش بیشتری داشته باشند.
نمونه دیگر، رباتهای گفتگوی آنلاین هستند که از هوش مصنوعی استفاده میکنند. این رباتها میتوانند به بسیاری از پرسشهای مشتریان، در همان لحظه پاسخ دهند، زمان انتظار را کم کنند و فرصت بیشتری در اختیار کارمندان بانک بگذارند تا به مسائل پیچیدهتر رسیدگی کنند. علاوه بر این، این رباتها از هر گفتگو چیز جدیدی یاد میگیرند و بنابراین، با گذشت زمان، عملکرد بهتری پیدا میکنند.
در زمینه سرمایهگذاری نیز، هوش مصنوعی میتواند تحلیلهای دقیق و مفیدی ارائه دهد که برای تصمیمگیریهای کلانی مفید هستند. سیستمهای هوش مصنوعی میتوانند روندهای بازار، وضعیت اقتصادی و عملکرد کسبوکارها را بررسی کرده و تغییرات آینده بازار را پیشبینی کنند. این توانایی به بانکها کمک میکند تا با آگاهی بیشتری سرمایهگذاری کنند و سود خود را افزایش دهند. همچنین هوش مصنوعی میتواند در مدیریت مجموعه سرمایهگذاری بانکها مفید باشد. برای مثال، میتواند به طور پیوسته وضعیت سرمایهگذاریها را زیر نظر بگیرد و با توجه به شرایط بازار، پیشنهادهایی برای تغییر و بهبود آن ارائه کند.
کنترل ریسک هم یکی دیگر از کاربردهای هوش مصنوعی در بانکها است. هوش مصنوعی میتواند عوامل مختلف خطر را تحلیل کند و مواردی مانند عدم بازپرداخت وام یا کلاهبرداریهای احتمالی را قبل از وقوع پیشبینی کند. این پیشبینی به بانکها کمک میکند تا اقدامات لازم را برای جلوگیری از ضرر انجام دهند و زیان خود را کاهش دهند. همچنین هوش مصنوعی میتواند با خودکار کردن فرآیندهای نظارتی، به بانکها در رعایت قوانین دولتی مانند مقررات مربوط به مبارزه با پولشویی کمک کند.
هوش مصنوعی نقش مهمی نیز در کاهش هزینهها و افزایش بازدهی دارد. بسیاری از کارهای دستی را میتوان با کمک هوش مصنوعی به صورت خودکار انجام داد تا اشتباهات کمتر شود و سرعت کار افزایش یابد. به عنوان نمونه، هوش مصنوعی میتواند تمام مراحل بررسی و تصویب درخواست وام را خودکار کند و در نتیجه، زمان و انرژی کمتری صرف شود. این کار نه تنها بهرهوری را بالا میبرد، بلکه تجربه مشتری را نیز بهتر میکند، چون مشتریان سریعتر به وام خود دست پیدا میکنند.
افزون بر این، هوش مصنوعی میتواند به بانکها در بهینهسازی فعالیتهای داخلی کمک کند. برای مثال، هوش مصنوعی میتواند اطلاعات تراکنشها را تحلیل کند و الگوها و روندهای پنهان را پیدا کند. این کار به بانکها امکان میدهد تا منابع خود را به شکل بهتری مدیریت کنند، هزینههای جاری را کاهش دهند و در نهایت به سود بیشتری برسند.
حتماً! در ادامه یک متن بازنویسیشده با رعایت تمام نکات درخواستی ارائه میشود:
**موضوعات پیشنهادی برای بررسی:**
– **رابط برنامهنویسی (API) هوش مصنوعی**
– **ابزارهای تولید تصویر رایگان با هوش مصنوعی**
این دو زمینه، از جذابترین و کاربردیترین حوزههای فناوری امروز هستند که میتوانید برای پروژههای خود از آنها استفاده کنید.
کاربرد هوش مصنوعی در بانکداری
براساس آنچه در این سالها شاهدش بودهایم، هوش مصنوعی میتواند در بخشهای مختلف بانکداری مورد استفاده قرار گیرد. این فناوری نه تنها باعث بهبود کارایی و خشنودی مشتریان میشود، بلکه به بالا بردن سود بانکها نیز کمک میکند. از جمله متداولترین مواردی که امروزه هوش مصنوعی در بانکها به کار میرود، میتوان به این موارد اشاره کرد:
بانکداری گفتگومحور
کارمندان شعب بانکها و همینطور پرسنل مراکز تماس، وقت و انرژی زیادی را صرف راهنمایی و پاسخگویی به ارباب رجوع و مشتریانی میکنند که با آنها تماس میگیرند. اما در این زمینه، هوش مصنوعی که توانایی فهم زبان معمولی مردم را دارد، میتواند کمک بزرگی باشد. رباتهای گفتگوی هوشمند قادرند به صورت شبانهروزی از مشتریان پشتیبانی کنند، به سوالات آنان جواب بدهند و برای هر کدام راهحلهای مناسبی پیشنهاد کنند.
رباتهای چت برای مدیریت ثروت
یکی از خدمات معمولی که بانکها به مشتریان خود ارائه میدهند، کمک به مدیریت داراییها و سرمایهگذاری به شکل پرسود است. در این زمینه، رباتهای گفتگوی هوشمند میتوانند با بررسی اطلاعات مالی و اهداف سرمایهگذاری هر فرد، راهنماییهای مناسب و اختصاصی به او ارائه کنند. این رباتها با در نظر گرفتن اطلاعاتی که کاربر وارد میکند، سابقه مالی او و همچنین شرایط بازارهای سرمایه، مجموعهای از گزینههای سرمایهگذاری را متناسب با میزان ریسکپذیری مشتری پیشنهاد میدهند.
تحلیل ریسک مشتریان
بانکها قبل از اینکه به مشتری وام بدهند، وضعیت مالی او را به دقت بررسی میکنند تا ببینند چقدر احتمال دارد بتواند وامش را پس بدهد. این کار را «سنجش اعتبار» مینامند. بسیاری از بانکها هنوز هم این بررسی را به روشهای قدیمی، مثل تحلیل صورتهای مالی، انجام میدهند. اما امروزه هوش مصنوعی میتواند این فرآیند را به کلی دگرگون کند. این فناوری قادر است با بررسی اطلاعات مختلف و تشخیص خطرات احتمالی، به بانکها در کنترل ریسک کمک کند. این روش نه تنها سریعتر است، بلکه حتی ممکن است دیگر نیازی به یک تحلیلگر انسانی برای انجام این کار نباشد.
تحلیل رفتار مشتریان
یکی از بخشهای مهم در ارزیابی مشتریان، پیشبینی رفتار آینده آنهاست. هوش مصنوعی میتواند با مطالعه اطلاعات و پیدا کردن الگوهای رفتاری مشتریان، به بانکها کمک کند تا رفتار آنها را در آینده پیشبینی کنند. برای نمونه، میتواند پیشبینی کند که کدام یک از مشتریان ممکن است در بازپرداخت وام خود با مشکل مواجه شوند.
خوشهبندی مشتریان
یکی از کارهای مهم در بازاریابی و ارائه خدمات به مشتریان فعلی و افرادی که ممکن است در آینده مشتری شوند، این است که آنها را با توجه به ویژگیهای مشترک، به گروههای مختلف تقسیم کنیم. هوش مصنوعی میتواند با بررسی رفتارها، سلیقهها و نیازهای مشتریان، این گروهبندی را به خوبی انجام دهد. این کار به بانکها کمک میکند تا برای هر گروه از مشتریان، خدمات و محصولاتی مناسب و ویژه ارائه دهند.
تشخیص تقلب
یکی از مشکلات اصلی بانکها و شرکتهایی که کارتهای بانکی صادر میکنند، تشخیص پرداختهای تقلبی و کلاهبرداری است. از آنجا که روزانه تعداد بسیار زیادی تراکنش انجام میشود و این تراکنشها بسیار متنوع هستند، بررسی دقیق آنها توسط افراد تقریباً غیرممکن است.
اما هوش مصنوعی میتواند با بررسی حجم انبوهی از اطلاعات و تشخیص پرداختهای غیرعادی، فعالیتهای مشکوک را شناسایی کند. امروزه برخی از بانکهای بزرگ در جهان از این فناوری برای شناسایی سریع و بهموقع تراکنشهای کلاهبرداری و رفتارهای غیرعادی استفاده میکنند.
امنیت سایبری
هوش مصنوعی میتواند با تشخیص و مقابله با حملات اینترنتی، امنیت بانکها را در فضای مجازی افزایش دهد. در سالهای گذشته، بعضی از بانکها برای شناسایی و جلوگیری از اینگونه حملات، از هوش مصنوعی استفاده کردهاند تا دادههای رد و بدل شده در شبکه را بررسی کنند و خطرات احتمالی را تشخیص دهند.
مزایا و معایب هوش مصنوعی در بانکداری
هر ابزار و فناوری جدیدی، خوبیها و بدیهای خودش را دارد. اگر این خوبیها و بدیها را از قبل بدانیم، میتوانیم بهتر و هوشمندانهتر از آن استفاده کنیم و از بروز مشکلات احتمالی جلوگیری کنیم.
برخی از مزایای کلیدی هوش مصنوعی در بانکداری
افزایش بازده و کارایی: یکی از بزرگترین برتریهای هوش مصنوعی، توانایی آن در خودکارسازی کارهای تکراری و روزمره کارمندان بانک است. این کار نه تنها سرعت ارائه خدمات را بیشتر میکند، بلکه اشتباهات انسانی را کم کرده و نتیجهای دقیقتر به دنبال دارد. برای نمونه، هوش مصنوعی میتواند فرآیند بررسی وام را به صورت خودکار انجام دهد تا زمان کمتری صرف شود و نیروی انسانی بتواند روی کارهای تخصصیتر متمرکز شود. این بهبود در کارایی، در نهایت باعث صرفهجویی چشمگیر در هزینههای بانک میشود.
تسریع خدمات بانکی برای مشتریان: هوش مصنوعی در صنعت بانکداری میتواند با سرعت بخشیدن به خدمات، تجربه بهتری برای مشتریان ایجاد کند. برای مثال، چتباتهای هوشمند میتوانند در لحظه به سوالات مشتریان پاسخ دهند و زمان انتظار را کاهش دهند. همچنین، با خودکارسازی فرآیند وام، مشتریان در زمان کوتاهتری به درخواست خود میرسند. این موضوع علاوه بر بهبود تجربه مشتری، باعث افزایش رضایت و وفاداری آنان نیز میشود.
اگر به این موضوع علاقه دارید، کاربرد هوش مصنوعی در فین تک را از دست ندهید.
ارائه خدمات اختصاصی به مشتریان: هوش مصنوعی با بررسی اطلاعات و رفتار مشتریان، میتواند نیازها و علایق آنها را شناسایی کند و به بانکها کمک کند خدمات شخصیشده ارائه دهند. به عنوان نمونه، با تحلیل سوابق مالی هر فرد، میتوان محصولات یا خدماتی را پیشنهاد داد که با شرایط او هماهنگ است. این رویکرد باعث افزایش فروش و گسترش دامنه خدمات بانک به مشتریان میشود.
تحلیل دادههای انبوه مشتریان: بانکها به حجم زیادی از اطلاعات مشتریان دسترسی دارند. هوش مصنوعی میتواند این دادهها را بررسی کند و بینشهای ارزشمندی ارائه دهد که به تصمیمگیری بهتر کمک میکند. مثلاً، با شناسایی الگوهای رفتاری مشتریان، بانک میتواند ریسکهای احتمالی یا فرصتهای جدید را تشخیص دهد. این توانمندی، امکان تصمیمگیری هوشمندانه و ارتقای سطح خدمات به مشتریان را فراهم میآورد.
تعیین راهبرد سرمایهگذاری کارآمد: هوش مصنوعی قادر است روندهای بازار و شاخصهای اقتصادی را تحلیل کرده و تغییرات آتی را پیشبینی کند. این قابلیت به بانکها کمک میکند تا با آگاهی بیشتری در زمینه سرمایهگذاری تصمیم بگیرند و سود خود را افزایش دهند. همچنین، هوش مصنوعی در مدیریت بهینه سبد سرمایهگذاری نقش دارد. برای مثال، میتواند عملکرد سبد را به طور پیوسته زیر نظر بگیرد و راهکارهایی برای بهینهسازی آن ارائه کند.
برخی از مهمترین معایب هوش مصنوعی در بانکداری
نگرانیهای مربوط به حفظ اطلاعات شخصی: فناوری هوش مصنوعی برای کار کردن به حجم زیادی از اطلاعات نیاز دارد که ممکن است شامل دادههای خصوصی افراد باشد. این مسئله باعث ایجاد دغدغههایی درباره امنیت و حریم شخصی میشود. بانکها باید مطمئن شوند که از این اطلاعات به خوبی محافظت میکنند. همچنین، باید از قوانین مربوط به حفظ دادهها که در هر کشور یا منطقه متفاوت است و مدام در حال تغییر میباشد، پیروی کنند. اگر از اطلاعات مشتریان به اندازه کافی مراقبت نشود، ممکن است این اطلاعات به سرقت برود و مشکلات مالی و قانونی جدی برای بانک به وجود آید.
پیروی از قوانین: استفاده از هوش مصنوعی در بانکها مستلزم رعایت قوانین متعددی است که برای حمایت از مشتریان و حفظ ثبات مالی طراحی شدهاند. اما سرعت پیشرفت هوش مصنوعی گاهی از سرعت تصویب قوانین جدید بیشتر است و این باعث سردرگمی بانکها میشود. بانکها ممکن است مجبور شوند برای اطمینان از رعایت این مقررات، هزینههای زیادی برای استخدام متخصصان حقوقی و بهبود زیرساختهای خود پرداخت کنند که این موضوع، هزینه استفاده از هوش مصنوعی را افزایش میدهد.
مشکل قابل درک نبودن برخی تصمیمهای هوش مصنوعی: گاهی اوقات، هوش مصنوعی تصمیماتی میگیرد که دلیل آن حتی برای سازندگانش نیز به طور کامل روشن نیست. این پدیده که به آن «جعبه سیاه» میگویند، برای بانکها چالش بزرگی ایجاد میکند. بانکها معمولاً باید تصمیمات خود را به طور واضح برای مشتریان، ناظران و دیگر افراد مرتبط توضیح دهند. اگر نتوانند دلیل تصمیم یک سیستم هوش مصنوعی را بیان کنند، ممکن است اعتماد مشتریان را از دست بدهند و با بازرسیهای قانونی و مشکلات حقوقی روبرو شوند.
دشواریهای اجرایی: استفاده از هوش مصنوعی در بانکها میتواند فرآیندی پیچیده و پرهزینه باشد. بانکها باید برای راهاندازی آن، روی زیرساختهای مناسب مانند سیستمهای ذخیرهسازی و پردازش داده سرمایهگذاری کنند. همچنین باید کارکنان خود را آموزش دهند یا افراد متخصص جدیدی استخدام نمایند. علاوه بر این، ممکن است لازم باشد فرآیندهای فعلی بانک تغییر کند که این امر گاهی با مقاومت کارکنان یا مدیران روبرو میشود. این چالشها میتواند باعث تأخیر در اجرای پروژههای هوش مصنوعی و افزایش هزینههای آن شود.
در اینجا میتوانید اطلاعات کاملتری درباره هوش مصنوعی در حوزه امنیت + مزایا، فرصت ها و مشکلات بیابید.
خطر وجود سوگیری: ممکن است سیستمهای هوش مصنوعی به طور ناخواسته، تبعیضهای موجود در دادههای اولیه را یاد بگیرند و تکرار کنند. برای مثال، اگر اطلاعات تاریخی وامدهی که شامل تصمیمات ناعادلانه انسانی است، به هوش مصنوعی آموزش داده شود، این سیستم ممکن است به افرادی که شرایط دریافت وام را دارند، اما به دلیل ویژگیهایی مانند جنسیت یا قومیت خاصی هستند، وام ندهد. این مسئله علاوه بر آسیب به مشتریان، ممکن است منجر به جریمههای سنگین و آسیب دیدن اعتبار بانک شود.
آینده هوش مصنوعی در صنعت بانکداری
تا اینجا با چند نمونه از استفادههای هوش مصنوعی در بانکها آشنا شدیم. اما باید بدانیم هوش مصنوعی هم مانند هر فناوری دیگری، در حال پیشرفت است و در آینده کاربردهای تازهای پیدا خواهد کرد. در بخش بانکداری، میتوانیم منتظر نمونههای جدیدی از هوش مصنوعی باشیم که احتمالاً به این شکلها ظهور کنند:
شخصیسازی گسترده
هوش مصنوعی میتواند با بررسی اطلاعات و علاقههای مشتریان، به بانکها کمک کند تا خدمات مناسب و ویژهای به هر فرد ارائه دهند. هرچه این فناوری بتواند با تحلیل دادهها، مشتریان را بهتر بشناسد، میتواند محصولات و خدمات بانکی را به شکلی دقیقتر و هماهنگ با نیازهای آنها طراحی کند. در نتیجه، به دورهای از خدمات «فوقشخصی» در بانکداری وارد خواهیم شد.
بانکداری یکپارچه
هوش مصنوعی میتواند خدمات مختلف بانکی را در یک سامانه واحد جمع کند و به این ترتیب، بانکها را در ارائه یک تجربه یکدست و منسجم به مشتریان یاری دهد. این کار باعث میشود که مشتریان به راحتی و در یک محیط واحد به تمام خدمات بانکی مورد نیاز خود دسترسی داشته باشند و تجربه بانکداری برایشان سادهتر و روانتر شود.
خودکاریسازی خدمات گوناگون
امروزه، بسیاری از کارهای بانکی مانند وامدهی و اعطای اعتبار، به شیوههای قدیمی انجام میشوند. اما هوش مصنوعی میتواند با استفاده از حجم انبوهی از اطلاعات، تمام مراحل این فرآیندها را به طور کامل به صورت خودکار انجام دهد.
بانکداری مجازی
هوش مصنوعی این توانایی را دارد که به بانکها کمک کند تا فضای بانکداری مجازی ایجاد کنند. در این روش، مشتریان میتوانند با استفاده از فناوریهایی مانند واقعیت مجازی و واقعیت افزوده، با خدمات بانکی در ارتباط باشند. این کار باعث میشود تجربه مشتری از بانکداری، جذابتر و گیراتر شود.
بانکداری مبتنی بر بلاکچین
هوش مصنوعی میتواند به بانکها کمک کند تا از قابلیتهای فناوری بلاکچین استفاده کنند و سیستمهای بانکی ایمن و شفافی بسازند. این کار باعث میشود خدمات بانکی برای مشتریان، هم امنتر و هم سریعتر و بهتر ارائه شود.
مطالب پیشنهادی:
استارتاپ هوش مصنوعی
ایدههای هوش مصنوعی
چگونه بانکها از ChatGPT استفاده میکنند؟
چتجیپیتی را میتوان شناختهشدهترین ابزار هوش مصنوعی برای تولید متن دانست که میلیونها نفر در سراسر جهان از آن استفاده میکنند. بانکها نیز میتوانند به روشهای گوناگون از این ابزار بهره ببرند.
یکی از کاربردهای چتجیپیتی، تقویت رباتهای گفتگویی در بخش خدمات به مشتریان است. این سامانه به دلیل قابلیت فهمیدن و تولید زبان طبیعی، میتواند سوالات مشتریان را درک کند و پاسخی شبیه به پاسخ انسان ارائه دهد. این مدل برای پاسخ به انواع سوالات، از پرسشهای ساده و متداول تا موارد پیچیده، قابل استفاده است. همچنین با گذشت زمان و از طریق تعامل با کاربران، میتواند یاد بگیرد و پاسخهای دقیقتر و بهتری ارائه دهد.
علاوه بر این، چتجیپیتی میتواند با تحلیل متون مختلف، رفتار و علایق مشتریان را بررسی کند. مثلاً با مطالعهٔ سوابق مالی یک مشتری که به صورت متن نوشته شده، میتواند نیازهای آیندهٔ او را پیشبینی کرده و خدمات یا محصولات مناسب را پیشنهاد کند. این کار به کمک توانایی مدل در درک متن، نتیجهگیری از اطلاعات و تولید پیشنهادهای مرتبط انجام میشود.
این سامانه همچنین در شناسایی ریسکهای احتمالی مانند کلاهبرداری نیز کاربرد دارد. با بررسی دادههای متنی مانند تاریخچهٔ تراکنشها یا اخبار اقتصادی، میتواند الگوها یا موارد غیرعادی که نشاندهندهٔ خطر هستند را تشخیص دهد.
در نهایت، چتجیپیتی میتواند به بانکها در رعایت مقررات کمک کند و فرآیندهای نظارتی را خودکارسازی نماید. به عنوان مثال، میتوان آن را طوری آموزش داد که متون قانونی را بفهمد و خلاصهها یا نکات کلیدی آن را تولید کند. این ویژگی به دلیل توانایی مدل در درک متنهای پیچیده و ایجاد چکیدههای مفید امکانپذیر است.
هوش مصنوعی چگونه به مدیریت ریسک بانکی کمک میکند؟
یکی از اصلیترین کاربردهای هوش مصنوعی در بانکها، بهتر کردن مدیریت ریسک است. هوش مصنوعی به بانکها کمک میکند تا تصمیمهای بهتری بگیرند، خطرهای مربوط به اعطای تسهیلات را کم کنند و با استفاده از سیستمهای خودکار و روشهای هوشمند، خدمات مالی متناسب با نیاز هر فرد ارائه دهند. از جمله مهمترین خطرهایی که بانکها با آن روبرو هستند و هوش مصنوعی میتواند در کاهش آنها نقش داشته باشد، میتوان به این موارد اشاره کرد:
ریسکهای مربوط به مشتریان
این فناوری با بررسی اطلاعات منظم و نامنظم موجود، به بانکها کمک میکند تا ریسک ارتباط با مشتریان خود را بهتر مدیریت کنند. هوش مصنوعی با تحلیل دادهها، مطالب جدیدی یاد میگیرد و هرچه زمان میگذرد، پیشبینیهای آن دقیقتر میشود. این بهبود در مدیریت ریسک، باعث میشود خدمات بانکی سریعتر به بازار عرضه شوند، روشهای شناسایی کلاهبرداری تقویت شود و در نهایت، بانکها برای افرادی که شرایط وامگیری بهتری دارند، جذابتر ظاهر شوند.
ریسکهای سرمایهگذاری
هوش مصنوعی میتواند به بانکها کمک کند تا خطرات مربوط به سرمایهگذاری را بهتر ارزیابی کنند. با استفاده از دادههای گذشته دربارهٔ موقعیتهای مختلف سرمایهگذاری، هوش مصنوعی مدلهایی طراحی میکند که میزان سوددهی این سرمایهگذاریها را در آینده پیشبینی میکند. همچنین، گزارشی کامل از تمام ریسکهای ممکن در مسیر هر سرمایهگذاری تهیه میشود. این کار باعث میشود بانکها بتوانند تصمیمهای دقیقتر و مطمئنتری بگیرند.
ریسکهای عملیاتی
ریسک عملیاتی به معنی ضررهای مالی است که به دلیل اشتباه افراد یا مشکلات در روشهای داخلی یک شرکت (مثلاً در صنعت بانکداری) پیش میآید. هوش مصنوعی میتواند بسیاری از کارهایی که قبلاً توسط انسان انجام میشد را به صورت خودکار انجام دهد و از این طریق، اشتباهات رایج در فرآیندهای جاری را کمتر کند.
توصیه میکنیم این مطلب بهترین کلاس و ابزارهای هوش مصنوعی برای کودکان را حتماً بخوانید.
ریسکهای مربوط به رعایت قوانین
در دنیای بانکداری، میلیونها تراکنش مالی روزانه انجام میشود و کار بانکها بسیار پیچیده است. به همین دلیل، آنها باید همیشه مراقب باشند که تمام قوانین را به درستی رعایت کنند تا از مشکلاتی مانند کلاهبرداری، پولشویی و حمایت مالی از تروریسم جلوگیری شود.
اما بررسی این حجم عظیم از اطلاعات و اطمینان از اجرای دقیق قوانین، کار بسیار سختی است. اینجاست که هوش مصنوعی به کمک میآید. هوش مصنوعی میتواند مانند یک انسان فکر کند و در زمان بسیار کوتاهی، حجم زیادی از دادهها را بررسی کند. سپس میتواند فعالیتهای مشکوک و احتمالی که قوانین را زیر پا میگذارند، شناسایی کند. با این کار، خطرات ناشی از عدم رعایت مقررات به شدت کاهش مییابد.
علاوه بر این، هوش مصنوعی با پیدا کردن الگوهای موجود در این تخلفات، نقاط ضعف و مشکلات در سیستم بانکی را نیز نشان میدهد و راهحلهایی برای برطرف کردن آنها پیشنهاد میکند.
نمونههایی موفق از هوش مصنوعی در بانکداری
امروزه تعداد زیادی از بانکها و مؤسسات مالی در نقاط مختلف جهان، به طور جدی از هوش مصنوعی در کارهای خود استفاده میکنند. این فناوری به ویژه در خدمترسانی به مشتریان و مدیریت سرمایهگذاریها نقش مهمی پیدا کرده است. در ادامه، مروری داریم بر مهمترین اقداماتی که در این حوزه در سطح جهانی انجام شده است:
آلی فایننشال (Ally Financial)
آلی فایننشال یک مؤسسه مالی قدیمی و معتبر در آمریکاست که بیش از صد سال سابقه فعالیت دارد و دفتر مرکزی آن در شهر دیترویت قرار گرفته است. این بانک از پیشتازان استفاده از فناوری هوش مصنوعی در زمینه خدمات بانکی به شمار میرود.
این بانک در اپلیکیشن موبایل خود از یک دستیار هوشمند استفاده میکند که با کمک یادگیری ماشین طراحی شده است. این دستیار میتواند هم دستورات نوشتاری و هم گفتاری را بفهمد و کارهایی مانند پاسخ به سوالات، انتقال پول، پرداختهای مختلف و ارائه گزارشهای مالی را برای کاربران انجام دهد. در نتیجه، خدمات بانکی با کمک این فناوری، سادهتر و در دسترستر شده است.
در سپتامبر ۲۰۲۳، این بانک با معرفی پلتفرم Ally.ai گام بزرگی در زمینه گسترش استفاده از هوش مصنوعی برداشت. این پلتفرم، قابلیتهای مختلف هوش مصنوعی از جمله هوش مصنوعی مولد و مدلهای زبانی بزرگ را در یک سیستم یکپارچه جمع کرده تا در زمینههایی مانند طراحی مدلهای راهبردی، افزایش امنیت اطلاعات و بهبود خدمات به مشتریان به کار گرفته شود.
Ally.ai به بانک این امکان را میدهد تا هر نوع فناوری مبتنی بر هوش مصنوعی را در مقیاس وسیع در فعالیتهای خود استفاده کند. به این ترتیب، حضور هوش مصنوعی در خدمات آلی فایننشال باعث شده تا فرآیندهای بانکی سریعتر، نقل و انتقال پول امنتر و عملیات داخلی بانک کارآمدتر شود.
اریکا (Erika)
اریکا یک دستیار هوشمند است که بانک آمریکا آن را طراحی کرده است. این دستیار، در واقع یک ربات گفتگوست که از طریق اپلیکیشن موبایل این بانک در اختیار مشتریان قرار دارد و به صورت شبانهروزی قابل دسترسی است.
اریکا با استفاده از فناوری درک زبان طبیعی، بدون نیاز به کمک کارمندان بانک، میتواند منظور و درخواستهای مشتریان را به خوبی بفهمد و به آنها جواب بدهد. این دستیار به مشتریان کمک میکند تا حسابهای خود را مدیریت کنند و کارهای مختلف بانکی را در اپلیکیشن انجام دهند.
اگر درخواست یک مشتری پیچیده باشد و به نظرات یک کارشناس انسانی نیاز داشته باشد، اریکا این موضوع را تشخیص میدهد و به طور خودکار، مشتری را به کارشناس مربوطه وصل میکند.
علاوه بر این، اریکا توانایی تحلیل رفتار مالی مشتریان را نیز دارد. برای مثال، میتواند هزینههای تکراری و غیرمعمول در حساب ماهانه هر فرد را پیدا کند و به او در مورد این موضوع هشدار بدهد تا بتواند امور مالی خود را بهتر مدیریت کند.
لازم به ذکر است که اریکا در سال ۲۰۱۸ شروع به کار کرد و امروزه میلیونها نفر از مشتریان بانک آمریکا از آن استفاده میکنند.
در دنیای امروز، فناوری هوش مصنوعی به سرعت در حال پیشرفت است و در بسیاری از زمینهها کاربرد دارد. اما در کنار مزایای زیاد، ممکن است خطراتی هم به همراه داشته باشد.
یکی از حوزههایی که هوش مصنوعی در آن بسیار مفید بوده، پزشکی است. هوش مصنوعی میتواند به پزشکان در تشخیص بیماریها، تحلیل تصاویر پزشکی و حتی پیشبینی شیوع بیماریها کمک کند. این فناوری سرعت و دقت کارها را بالا میبرد و در نتیجه، خدمات درمانی بهتر و سریعتری به بیماران ارائه میشود.
اما باید به خطرات هوش مصنوعی هم توجه کنیم. ممکن است این فناوری حریم خصوصی افراد را به خطر بیندازد یا در برخی موارد، تصمیمهای نادرست بگیرد. همچنین، بعضی نگران هستند که استفاده نادرست از هوش مصنوعی باعث ایجاد مشکلات امنیتی یا اجتماعی شود. بنابراین، مهم است که در کنار پیشرفت این فناوری، قوانین و مقررات مناسبی برای کنترل آن وضع شود تا از بروز مشکلات جلوگیری کنیم.
زست ایآی (ZestAI)
زستایآی که قبلاً با عنوان زستفایننس شناخته میشد، یک شرکت فناوری مالی در آمریکاست و از سال ۲۰۰۹ تا به امروز، خدمات مختلفی به مؤسسات مالی و اعتباری ارائه میدهد.
تمرکز اصلی این شرکت، ارزیابی اعتبار مشتریان است. زستایآی با کمک مدلهای هوش مصنوعی و یادگیری ماشین، وضعیت مالی افراد را بررسی میکند و میزان ریسک اعتباری هر فرد را مشخص مینماید. بانکها و مؤسسات اعتباری با استفاده از این تحلیلها میتوانند خطر وامدهی به مشتریان پرریسک را کمتر کنند.
بر اساس گزارشها، مؤسساتی که از خدمات زستایآی استفاده میکنند، بین ۳۰ تا ۴۰ درصد کاهش در تعداد مشتریانی که قادر به بازپرداخت وام نیستند، تجربه کردهاند. این شرکت از زمان شروع به کار، همواره در حال توسعه و بهبود نرمافزار خود بوده و تلاش میکند الگوریتمهایش را دقیقتر کند تا تحلیلهای بهتری در اختیار مشتریانش قرار دهد.
هوش مصنوعی در بانکداری ایران
در سالهای اخیر، بانکهای ایران چه دولتی و چه خصوصی تلاش کردهاند از سیستمهای هوش مصنوعی استفاده کنند. این سیستمها کاربردهای مختلفی دارند؛ مثلاً برای تشخیص صحبتهای مشتریانی که با مرکز تماس بانک تماس میگیرند یا برای مدیریت پول در خودپردازها به کار میروند.
اما بدون شک، بانکها باید تلاش خود را بیشتر کنند تا با سرعت پیشرفت جهانی در این زمینه همگام بمانند. مدیران بانکهای ایران باید اهمیت هوش مصنوعی را درک کنند؛ چرا که این فناوری میتواند هزینهها را کم کند، سود بانک را افزایش دهد و از همه مهمتر، باعث رضایت بیشتر مشتریان شود.
از طرفی، به دلیل پیچیدگی کار در این حوزه، بهتر است بانکها از گروههای متخصص خارج از بانک، مخصوصاً استارتاپهایی که در زمینه هوش مصنوعی فعالیت میکنند، کمک بگیرند. این همکاری میتواند باعث شود بانکها سریعتر به راهحلهای مفید و کارآمد دست پیدا کنند.
کلام آخر
در کل، ورود هوش مصنوعی به دنیای بانکداری فقط یک مدل زودگذر نیست، بلکه یک تغییر بزرگ به سمت خدمات مالی بهتر، سریعتر و متمرکز بر مشتری است. هوش مصنوعی میتواند کارهای تکراری را خودکار کند، خدمات را به شکل شخصی ارائه دهد و دادههای بسیار زیاد را تحلیل کند و در نتیجه روش کار بانکها را متحول سازد.
البته این راه، بدون مشکل نیست. حفظ حریم خصوصی افراد، رعایت قوانین و شفاف بودن در تصمیمگیریهای هوش مصنوعی از نکات بسیار مهمی هستند که باید به آنها توجه شود. با این وجود، اهمیت توجه به هوش مصنوعی در سیستم بانکی امروز غیرقابل انکار است. بانکهایی که بتوانند از قابلیتهای گسترده هوش مصنوعی به خوبی بهره ببرند، بهتر میتوانند به مشتریان خود خدمت ارائه دهند، ریسکها را مدیریت کنند و در میدان رقابت بمانند. به همین دلیل به نظر میرسد آینده بانکداری به استفاده درست و هوشمندانه از هوش مصنوعی گره خورده است.
مطالب پیشنهادی: آیا هوش مصنوعی جای انسان را میگیرد
سوالات متداول
سوال: هوش مصنوعی چطور به بهتر شدن خدمات به مشتریان در بانکها کمک میکند؟
پاسخ: هوش مصنوعی با استفاده از رباتهای گفتگویی که در لحظه به سوالات پاسخ میدهند، زمان منتظر ماندن مشتری را کم میکند. همچنین میتواند خدمات ویژه و متناسب با سلیقه و عادات هر مشتری ارائه دهد.
سوال: آیا هوش مصنوعی در کنترل خطرات مالی به بانکها کمک میکند؟
پاسخ: بله، هوش مصنوعی میتواند عوامل خطرساز را بررسی کند و موارد مشکوک مانند تقلب یا کلاهبرداری را قبل از وقوع پیشبینی کند. این کار به بانک کمک میکند تا از بروز ضررهای بزرگ جلوگیری کند.
سوال: هوش مصنوعی چگونه کارایی بانکها را بیشتر میکند؟
پاسخ: هوش مصنوعی با انجام خودکار کارهای تکراری، کم کردن اشتباهات و بالا بردن سرعت عمل، به بهبود عملکرد بانک کمک میکند.
سوال: آیا هوش مصنوعی میتواند در رعایت قوانین بانکی مفید باشد؟
پاسخ: بله، هوش مصنوعی میتواند فرآیندهای نظارتی مانند مقررات ضد پولشویی را به صورت خودکار انجام دهد و به بانکها کمک کند تا قوانین را بهتر رعایت کنند و تخلفات احتمالی را پیدا کنند.
سوال: هوش مصنوعی چه تأثیری روی روشهای سرمایهگذاری در بانکها دارد؟
پاسخ: هوش مصنوعی میتواند تحولات بازار و اطلاعات اقتصادی را تحلیل کند و تغییرات آینده را پیشبینی نماید. این موضوع به بانکها کمک میکند تا با آگاهی بیشتری در مورد سرمایهگذاری تصمیم بگیرند.
سوال: نقش هوش مصنوعی در مدیریت اطلاعات بانکی چیست؟
پاسخ: هوش مصنوعی میتواند حجم زیادی از دادهها را با سرعت و دقت بالا بررسی کند و نتایج مفیدی ارائه دهد که در تصمیمگیریهای مختلف بانکی مؤثر است.
سوال: هوش مصنوعی چطور فرآیند تأیید وام در بانک را بهتر میکند؟
پاسخ: هوش مصنوعی میتواند مراحل درخواست وام را خودکار کند، اطلاعات مشتری را تحلیل نماید، وضعیت اعتباری او را بررسی کند و در زمان کوتاهی دربارهٔ approving وام تصمیم بگیرد.
سوال: چه مشکلاتی در راه استفاده از هوش مصنوعی در بانکها وجود دارد؟
پاسخ: چالشهای اصلی شامل نگرانی از حفظ اطلاعات شخصی، رعایت قوانین، پیچیدگی اجرا، عدم شفافیت در تصمیمگیری هوش مصنوعی و احتمال وجود سوگیری در این سیستمها است.
سوال: آیا بانکها میتوانند مدلهای هوش مصنوعی مانند ChatGPT را خودشان آموزش دهند؟
پاسخ: ساختن سیستمهای هوش مصنوعی توسط بانکها معمولاً از نظر فنی سخت است. به همین دلیل بانکها بیشتر با شرکتهای متخصص در این زمینه همکاری میکنند تا مدلهایی مانند ChatGPT را با توجه به نیازها و اطلاعات خاص خودشان آموزش دهند.