چگونه از هوش مصنوعی در بانک ها استفاده می شود

هوش مصنوعی تقریباً در هر صنعت، از جمله بانکداری و امور مالی، به یک خلل حیاتی تبدیل شده است. معرفی هوش مصنوعی در برنامه ها و خدمات بانکی، این بخش را مشتری محور و مرتبط با فناوری نموده است.

سیستم های مبتنی بر هوش مصنوعی می توانند با افزایش بهره وری و تصمیم گیری بر اساس اطلاعات غیرقابل درک برای یک عامل انسانی، به بانک ها کمک کنند تا هزینه ها را کاهش دهند. همچنین الگوریتم های هوشمند قادر به شناسایی اطلاعات تقلبی در عرض چند ثانیه هستند.

گزارشBusiness Insider  نشان می دهد که تقریبا 80 درصد از بانک ها از مزایای بالقوه ای که هوش مصنوعی به بخش خود ارائه می دهد آگاه هستند. گزارش دیگری حاکی از آن است که پیش بینی می شود تا سال 2023 بانک ها با استفاده از برنامه های هوش مصنوعی 447 میلیارد دلار پس انداز کنند. این اعداد نشان می دهد که بخش بانکی و مالی به سرعت به سمت هوش مصنوعی برای بهبود کارایی، خدمات، بهره وری و کاهش هزینه ها حرکت می کند.

کاربردهای هوش مصنوعی در بانکداری و مالی

هوش مصنوعی به بخشی جدایی ناپذیر از دنیایی که ما در آن زندگی می کنیم تبدیل شده است و بانک ها هم اکنون شروع به ادغام این فناوری در محصولات و خدمات خود نموده اند.

در اینجا برخی از برنامه های کاربردی اصلی هوش مصنوعی در صنعت بانکداری وجود دارد که با مطالعه آنها می توانید از مزایای بی شمار این فناوری بهره مند شوید.

• امنیت سایبری و کشف تقلب

هر روز تعداد زیادی از تراکنش ‌های دیجیتالی با پرداخت صورتحساب، برداشت پول، واریز چک و انجام کارهای بسیار بیشتر از طریق اپلیکیشن ‌ها یا حساب‌ های آنلاین انجام می ‌شود. بنابراین، نیاز فزاینده‌ ای برای بخش بانکی وجود دارد که تلاش ‌های خود را برای کشف تقلب و امنیت سایبری افزایش دهد.

این زمانی است که هوش مصنوعی در بانکداری وارد میدان می شود. هوش مصنوعی می تواند به بانک ها کمک کند تا امنیت مالی آنلاین را بهبود بخشند، نقاط ضعف سیستم های خود را ردیابی کنند و خطرات را به حداقل برسانند. هوش مصنوعی همراه با یادگیری ماشینی می تواند به راحتی فعالیت های تقلبی را شناسایی و به مشتریان و همچنین بانک ها 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 پیاده سازی کرد. این ابزار یادگیری عمیق قابلیت کشف کلاهبرداری بانک 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 نمود.

همچنین هوش مصنوعی می تواند به بانک ها در مدیریت تهدیدات سایبری کمک کند. در سال 2019، بخش مالی 29 درصد از کل حملات سایبری را به خود اختصاص داد و آن را به هدفمندترین صنعت تبدیل کرد. با قابلیت ‌های نظارت مستمر هوش مصنوعی در خدمات مالی، بانک ‌ها می ‌توانند به حملات سایبری احتمالی قبل از تأثیرگذاری بر کارکنان، مشتریان یا سیستم ‌های داخلی پاسخ دهند.

• چت بات ها

بدون شک چت بات ها یکی از بهترین نمونه های کاربرد عملی هوش مصنوعی در بانکداری هستند. آنها به یادگیری الگوی استفاده از یک مشتری خاص ادامه می دهند. بنابراین به آنها کمک می کند تا نیازهای یک کاربر را به شیوه ای کارآمد درک کنند.

با ادغام چت بات ها در برنامه ‌های بانکی، بانک ‌ها می ‌توانند اطمینان حاصل کنند که در تمام ساعات شبانه روز برای مشتریان خود در دسترس هستند. علاوه بر این، با درک رفتار مشتری، چت بات ها می ‌توانند پشتیبانی شخصی مشتری را ارائه دهند و بر این اساس خدمات مالی و محصولات مناسب را توصیه کنند.

یکی از بهترین نمونه‌ های چت بات هوش مصنوعی در اپلیکیشن‌ های بانکی، دستیار مجازی بانک آمریکا بنام Erica است. این چت بات هوش مصنوعی می تواند کارهایی مانند کاهش بدهی کارت اعتباری و به روز رسانی های امنیتی کارت را انجام دهد. Erica بیش از 50 میلیون درخواست مشتری را در سال 2019 مدیریت کرد.

• تصمیمات وام و اعتبار

بانک ها شروع به ترکیب سیستم های مبتنی بر هوش مصنوعی کرده اند تا تصمیمات آگاهانه تر، ایمن تر و سودآورتر برای وام و اعتبار بگیرند. در حال حاضر، بسیاری از بانک‌ها هنوز برای تعیین اعتبار یک فرد یا شرکت به استفاده از تاریخچه اعتباری، امتیازات اعتباری و مراجعه مشتری محدود هستند.

با این حال، نمی‌توان انکار کرد که این سیستم‌ های گزارش ‌دهی اعتباری اغلب مملو از خطا هستند، تاریخچه معاملات واقعی را از دست می ‌دهند و بستانکاران را به اشتباه طبقه ‌بندی می‌ کنند.

یک سیستم وام و اعتبار مبتنی بر هوش مصنوعی می تواند رفتار و الگوهای مشتریان با سابقه اعتباری محدود را بررسی تا اعتبار آنها را تعیین کند. همچنین این سیستم در مورد رفتارهای خاصی که ممکن است احتمال غفلت را افزایش دهد هشدارهایی را به بانک ها ارسال می کند. به طور خلاصه، چنین فناوری ‌هایی نقش کلیدی در تغییر آینده وام ‌دهی مصرف‌کننده دارند.

• ردیابی روندهای بازار

هوش مصنوعی در خدمات مالی به بانک ها کمک می کند تا حجم زیادی از داده ها را پردازش کرده و آخرین روند بازار، ارزها و سهام را پیش بینی کنند. تکنیک های پیشرفته یادگیری ماشین به ارزیابی احساسات بازار و پیشنهاد گزینه های سرمایه گذاری کمک می کند.

هوش مصنوعی برای بانکداری بهترین زمان سرمایه گذاری در سهام را پیشنهاد می کند و در صورت وجود خطر احتمالی هشدار می دهد. این فناوری نوظهور به دلیل ظرفیت بالای پردازش داده ها، به سرعت بخشیدن به تصمیم گیری کمک می کند و تجارت را برای بانک ها و مشتریان آنها راحت می کند.

• جمع آوری و پردازش اطلاعات

موسسات بانکی و مالی روزانه میلیون ها تراکنش را ثبت می کنند. از آنجایی که حجم اطلاعات تولید شده بسیار زیاد است، جمع آوری و ثبت آن یک وظیفه سخت و طاقت فرسا برای کارمندان خواهد بود. ساختاردهی و ثبت چنین حجم عظیمی از داده ها بدون هیچ خطایی غیرممکن می شود.

در چنین سناریوهایی، راه‌ حل ‌های نوآورانه مبتنی بر هوش مصنوعی می‌ توانند به جمع‌آوری و تحلیل کارآمد داده ‌ها کمک کنند و به نوبه خود، تجربه کلی کاربر را بهبود می بخشد. همچنین می‌توان از این اطلاعات برای کشف تقلب یا تصمیم‌گیری اعتبار استفاده کرد.

• مدیریت ریسک

عوامل خارجی مانند نوسانات ارز، بلایای طبیعی یا نا آرامی های 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 می ‌تواند 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 برنامه های پرخطر کمک می کند و رفتار آینده را با تجزیه و تحلیل الگوهای رفتاری گذشته و داده های تلفن هوشمند پیش بینی می کند.

• تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده

یکی از رایج ترین موارد استفاده از هوش مصنوعی شامل کاربردهای معنایی و زبان طبیعی همه منظوره و تجزیه و تحلیل پیشگویانه گسترده است. هوش مصنوعی می ‌تواند الگوها و همبستگی ‌های خاصی را در داده‌ ها شناسایی کند که فناوری سنتی قبلاً نمی ‌توانست آن ‌ها را شناسایی کند.

این الگوها می‌ توانند فرصت‌ های فروش، فرصت‌ های فروش متقابل یا حتی معیارهای مربوط به داده ‌های عملیاتی را نشان دهند که منجر به تأثیر مستقیم درآمد می ‌شود.

• خودکارسازی فرایند

الگوریتم‌ های اتوماسیون فرآیند رباتیک (RPA) کارایی و دقت عملیاتی را افزایش می ‌دهند و با خودکار کردن کارهای تکراری وقت ‌گیر، هزینه‌ ها را کاهش می ‌دهند. همچنین به کاربران اجازه می دهد تا روی فرآیندهای پیچیده تری که نیاز به مشارکت انسانی دارند تمرکز کنند.

از امروز، موسسات بانکی با موفقیت ازRPA  برای افزایش سرعت تراکنش و افزایش کارایی استفاده می کنند. به عنوان مثال، فناوریCoin JPMorgan Chase  اسناد را بررسی می کند و داده ها را بسیار سریعتر از انسان ها از آنها استخراج می کند.