کاربردهای هوش مصنوعی در بانکداری

از زمان ظهور هوش مصنوعی،  تأثیر تحول‌آفرین این تکنولوژی عمیق بوده است و نحوه عملکرد و ارائه خدمات به مشتریان را در حوزه‌های مختلف تغییر داده است. در مقاله‌های قبلی در مورد تاثیر هوش مصنوعی در صنعت پزشکی صحبت کردیم و با تغییرات جالب این صنعت آشنا شدیم. در این مقاله از شرکت هوش مصنوعی آویر قصد داریم با کاربردهای هوش مصنوعی در بانکداری آشنا شویم. معرفی هوش مصنوعی در برنامه‌ها و خدمات بانکی، این بخش را مشتری محورتر و از نظر فناوری مرتبط‌تر کرده است.

سیستم های مبتنی بر هوش مصنوعی اکنون با افزایش بهره‌وری و تصمیم‌گیری بر اساس اطلاعات غیرقابل درک برای انسان، به بانک‌ها کمک می‌کنند تا هزینه ها را کاهش دهند. همچنین، الگوریتم‌های هوشمند می‌توانند اطلاعات جعلی را در عرض چند ثانیه شناسایی کنند.

گزارش وبسایت Business Insider حاکی از آن است که نزدیک به 80 درصد بانک‌ها از مزایای بالقوه هوش مصنوعی در بانکداری آگاه هستند. گزارش دیگری که توسط McKinsey، معتبرترین شرکت مشاور مدیریت جهانی، منتشر شده، نشان می‌دهد که پتانسیل هوش مصنوعی در بانکداری و مالی تا چند سال آینده تا 1 تریلیون دلار افزایش خواهد یافت.

این اعداد نشان می دهد که بخش بانکی و مالی به سرعت به سمت هوش مصنوعی برای بهبود کارایی، خدمات و بهره‌وری و کاهش هزینه‌ها حرکت می‌کنند.

در این وبلاگ، کاربردهای کلیدی هوش مصنوعی را در بخش بانکداری و مالی کشف خواهیم کرد و همچنین به چگونگی تعریف مجدد این فناوری از تجربه مشتری و مزایای استثنایی آن خواهیم پرداخت.

کاربردهای هوش مصنوعی در صنعت بانکداری و امور مالی

هوش مصنوعی به بخشی جدایی‌ناپذیر از دنیای ما تبدیل شده است و بانک‌ها هم اکنون شروع به ادغام این فناوری در محصولات و خدمات خود کرده‌اند. در اینجا برخی از کاربردهای اصلی هوش مصنوعی در صنعت بانکداری آورده شده است:

1.      امنیت سایبری و کشف تقلب

در طول روز صدها هزار تراکنش دیجیتالی از سوی مردم انجام می‌شود؛ کاربران صورتحساب‌ها را پرداخت می‌کنند، پول برداشت می‌کنند، چک‌های خود را واریز می‌کنند و کارهای بیشتری را از طریق برنامه‌ها یا حساب‌های آنلاین انجام می‌دهند. بنابراین، نیاز فزاینده‌ای برای بخش بانکی وجود دارد که تلاش های خود را برای کشف تقلب و جعل افزایش دهد.

در اینجاست که موضوع اهمیت هوش مصنوعی در بانکداری مطرح می‌شود. هوش مصنوعی و یادگیری ماشین به بانک‌ها کمک می‌کنند تا فعالیت‌های جعل و تقلب را شناسایی کنند، نقاط ضعف سیستم‌های خود را ردیابی کنند، خطرات را به حداقل برسانند و امنیت کلی سیستم مالی آنلاین را بهبود بخشند.

یکی از نمونه‌های بانکی که از هوش مصنوعی برای کشف تقلب استفاده می‌کند، بانک Danske Bank، بزرگترین بانک دانمارک، است که الگوریتم تشخیص تقلب را در تجارت خود پیاده‌سازی می‌کند. ابزار یادگیری عمیق در این بانک دانمارکی قابلیت کشف کلاهبرداری بانکی را تا 50 درصد افزایش و 60 درصد موارد مثبت کاذب را کاهش داده است. سیستم تشخیص تقلب مبتنی بر هوش مصنوعی همچنین بسیاری از تصمیمات حیاتی را خودکار می‌کند و در عین حال برخی موارد را برای بازرسی بیشتر به تحلیلگران انسانی هدایت می‌کند.

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 بود و هدف اصلی مجرمان سایبری بود. 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.

2.      چت‌بات‌ها (ربات‌های چت)

چت بات‌ها یکی از بهترین نمونه‌های کاربرد عملی هوش مصنوعی در بانکداری هستند. این ربات‌ها، بر خلاف انسان که ساعات کاری ثابتی دارد، 24 ساعت و 7 روز هفته کار می‌کنند.

علاوه بر این، چت‌بات‌ها در مورد الگوهای استفاده خاص یاد می‌گیرند. این یادگیری به آنها کمک می‌کند تا نیازهای یک کاربر را به طور موثر درک کنند.

با ادغام چت بات‌ها در برنامه های بانکی، بانک‌ها می‌توانند اطمینان حاصل کنند که آنها در تمام ساعات شبانه‌روز برای مشتریان خود در دسترس هستند. علاوه بر این، با درک رفتار مشتری، ربات‌های گفتگو می‌توانند پشتیبانی شخصی‌شده مشتری را ارائه دهند، حجم کاری ایمیل‌ها و کانال‌های دیگر را کاهش دهند و خدمات و محصولات مالی مناسب را توصیه کنند.

یکی از بهترین نمونه‌های چت‌بات‌های هوش مصنوعی برای برنامه‌های بانکی، اریکا (Erica)، دستیار مجازی بانک آمریکا است. این چت‌بات هوش مصنوعی کاهش بدهی کارت اعتباری و به‌روزرسانی‌های امنیتی کارت را به طور موثر مدیریت می‌کند؛ اریکا بیش از 50 میلیون درخواست مشتری را در سال 2019 مدیریت کرده است.

3.      تصمیمات وام و اعتبار

بانک‌ها چند وقتی است که شروع به ترکیب سیستم‌های مبتنی بر هوش مصنوعی کرده‌اند تا تصمیمات آگاهانه‌تر، ایمن‌تر و سودآورتر 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، نمی‌توان انکار کرد که این سیستم‌های گزارش‌دهی اعتباری معمولاً مملو از اشتباهات، از دست دادن تاریخ معاملات واقعی و طبقه‌بندی اشتباه اعتباردهندگان هستند.

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 می‌کنند. به طور خلاصه، چنین فناوری‌هایی نقش کلیدی در تغییر آینده وام‌دهی مصرف‌کننده دارند.

4.      دنبال کردن روندهای بازار

کاربرد هوش مصنوعی و ماشین لرنینگ در خدمات مالی به بانک‌ها کمک می‌کند تا حجم زیادی از داده‌ها را پردازش و آخرین روندهای بازار را پیش بینی کند. تکنیک‌های پیشرفته یادگیری ماشین به ارزیابی احساسات بازار و پیشنهاد گزینه‌های سرمایه‌گذاری کمک می‌کنند.

راه حل‌های هوش مصنوعی برای بانکداری همچنین بهترین زمان برای سرمایه‌گذاری در سهام را پیشنهاد می‌کنند و در صورت وجود خطر احتمالی هشدار می‌دهند. این فناوری نوظهور به دلیل ظرفیت بالای پردازش داده‌ها، به سرعت بخشیدن به تصمیم گیری کمک و تجارت را برای بانک‌ها و مشتریان آنها راحت می‌کند.

5.      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 برای کارمندان طاقت‌فرسا می‌شود. ساختاردهی و ثبت چنین حجم عظیمی از داده‌ها بدون هیچ خطایی غیرممکن می‌شود.

راه حل‌های نوآورانه هوش مصنوعی در بانکداری به جمع‌آوری و تجزیه و تحلیل کارآمد داده‌ها در چنین سناریوهایی کمک می‌کنند. این به نوبه خود، تجربه کلی کاربر را بهبود می‌بخشد. همچنین می‌توان از این اطلاعات برای کشف تقلب یا تصمیم‌گیری اعتبار استفاده کرد.

6.      تجربه مشتری

مشتریان دائماً به دنبال تجربیات بهتر و راحتی بیشتر در کارهای بانکی هستند. به عنوان مثال، گسترش دستگاه‌های خودپرداز موفقیت‌آمیز بود زیرا مشتریان می توانستند از خدمات ضروری واریز و برداشت پول حتی در ساعات غیر کاری بانک‌ها استفاده کنند.

این سطح از راحتی فقط الهام‌بخش نوآوری بیشتر است. مشتریان اکنون می‌توانند با استفاده از گوشی‌های هوشمند خود از خانه‌هایشان حساب های بانکی باز کنند.

ادغام هوش مصنوعی در خدمات بانکی و مالی، تجربه مصرف‌کننده را بیشتر می‌کند و سطح راحتی را برای کاربران افزایش می‌دهد. فناوری هوش مصنوعی زمان ثبت اطلاعات “شناخت مشتری خود” (KYC) را کاهش می‌دهد و خطاها را حذف می‌کند. علاوه بر این، محصولات جدید و پیشنهادهای مالی به موقع منتشر می‌شوند.

واجد شرایط بودن برای مواردی مانند درخواست وام یا اعتبار شخصی با استفاده از هوش مصنوعی خودکارسازی می‌شود، به این معنی که مشتریان می‌توانند دردسرهای گذراندن دستی کل فرآیند را از بین ببرند. علاوه بر این، نرم افزار مبتنی بر هوش مصنوعی زمان تایید تسهیلاتی مانند پرداخت وام را کاهش می‌دهد.

هوش مصنوعی در خدمات مشتریان بانکی همچنین به جمع‌آوری دقیق اطلاعات مشتری برای راه‌اندازی حساب‌ها بدون هیچ خطایی کمک می‌کند و تجربه خوب مشتری را اطمینان می‌دهد.

7.      مدیریت ریسک

عوامل خارجی مانند نوسانات ارز، بلایای طبیعی یا ناآرامی های سیاسی به طور جدی بر صنعت بانکداری و مالی تأثیر می‌گذارد. در چنین زمان‌های پرنوسانی، اتخاذ تصمیمات تجاری با احتیاط بسیار مهم است. هوش مصنوعی مولد در بانکداری تجزیه و تحلیل‌هایی را ارائه می‌کند که تصویر واضحی از اتفاقات آینده ارائه می‌دهد و به شما کمک می‌کند تا آمادگی داشته باشید و تصمیم‌گیری به موقع بگیرید.

هوش مصنوعی برای بانکداری همچنین با ارزیابی احتمال شکست مشتری در بازپرداخت وام به یافتن برنامه‌های پرخطر کمک می‌کند. این امر، رفتار آینده را با تجزیه و تحلیل الگوهای رفتاری گذشته و داده‌های تلفن هوشمند پیش‌بینی می‌کند.

8.      رعایت مقررات

بانکداری یکی از بخش های بسیار تحت نظارت اقتصاد 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.

بانک‌ها معمولاً یک تیم انطباق داخلی برای مقابله با این مشکلات دارند، اما این فرآیندها زمان بسیار بیشتری می‌برند و زمانی که به صورت دستی انجام شوند نیاز به سرمایه‌گذاری زیادی دارند. مقررات انطباق نیز در معرض تغییر مکرر است و بانک‌ها باید فرآیندها و گردش کار خود را با پیروی از این مقررات به طور مداوم به روز کنند.

یادگیری ماشین و هوش مصنوعی در بانکداری از یادگیری عمیق و پردازش زبان طبیعی برای خواندن الزامات انطباق جدید برای مؤسسات مالی و بهبود فرآیند تصمیم‌گیری آنها استفاده می‌کنند. حتی اگر هوش مصنوعی در بانکداری نتواند جایگزین تحلیلگران انطباقی شود، اما می‌تواند عملیات آنها را سریع‌تر و کارآمدتر کند.

9.      تجزیه و تحلیل پیش بینی‌کننده

یکی از رایج‌ترین موارد استفاده از هوش مصنوعی در بانکداری شامل کاربردهای معنایی و زبان طبیعی همه منظوره و تجزیه و تحلیل پیشگویانه به طور گسترده است. هوش مصنوعی می‌تواند الگوها و همبستگی‌های خاصی را در داده‌ها شناسایی کند؛ فناوری سنتی قبلاً نمی‌توانست این الگوها را شناسایی کند.

این الگوها می‌توانند فرصت‌های فروش، فرصت‌های فروش متقابل یا حتی معیارهای مربوط به داده‌های عملیاتی را نشان دهند که تأثیر مستقیم بر درآمد دارند.

10.    خودکارسازی فرآیندهای بانکی

الگوریتم‌های اتوماسیون فرآیند رباتیک (RPA) کارایی و دقت عملیاتی را افزایش می‌دهند و با خودکار کردن کارهای تکراری و وقت‌گیر، هزینه‌ها را کاهش می‌دهند. این الگوریتم همچنین به کاربران اجازه می‌دهد تا روی فرآیندهای پیچیده‌تری که نیاز به مشارکت انسانی دارند، تمرکز کنند.

امروز، موسسات بانکی با موفقیت از RPA برای افزایش سرعت تراکنش و افزایش کارایی استفاده می‌کنند. به عنوان 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

همانطور که در بالا اشاره شد، تعداد کمی از بانک‌های بزرگ استفاده از فناوری‌های هوش مصنوعی را برای بهبود کیفیت خدمات، شناسایی تقلب‌ها و تهدیدات امنیت سایبری و افزایش تجربه مشتری آغاز کرده‌اند.

در اینجا دو نمونه واقعی از موسسات بانکی وجود دارد که از هوش مصنوعی برای بهبود خدمات خود استفاده می‌کنند.

1.      JPMorgan Chase

محققان شرکت JPMorgan Chase یک سیستم هشدار اولیه با استفاده از هوش مصنوعی و تکنیک‌های یادگیری عمیق برای شناسایی بدافزارها، تروجان‌ها و کمپین‌های فیشینگ توسعه داده‌اند. محققان می‌گویند حدود 101 روز طول می‌کشد تا یک تروجان شبکه‌های شرکت را در معرض خطر قرار دهد. سیستم هشدار زودهنگام قبل از وقوع حمله، اخطارها و هشدارهای زیادی را ارائه می‌دهد. همچنین هشدارهایی را به تیم امنیت سایبری بانک ارسال می‌کند زیرا هکرها آماده ارسال ایمیل‌های مخرب به کارمندان برای آلوده کردن شبکه هستند.

2.      Capital One

Eno، دستیار مجازی هوشمندی که شرکت Capital One معرفی کرده، بهترین نمونه هوش مصنوعی در بانکداری شخصی است. علاوه بر Eno، Capital One از شماره کارت مجازی نیز برای جلوگیری از کلاهبرداری کارت اعتباری استفاده می‌کند. در همین حال، این شرکت روی خلاقیت محاسباتی‌ای کار می‌کند که کامپیوترها را برای خلاقیت آموزش می‌دهد.

چالش‌های استفاده از یادگیری ماشین و هوش مصنوعی در بانکداری

استفاده گسترده از فناوری پیشرفته مانند هوش مصنوعی بدون چالش نیست. برای بانک‌هایی که از فناوری‌های هوش مصنوعی استفاده می‌کنند، چالش‌های مختلفی، از کمبود داده‌های معتبر و با کیفیت گرفته تا مسائل امنیتی، وجود دارد. بیایید نگاهی به چالش‌هایی بیندازیم که برای استفاده از هوش مصنوعی در بانکداری وجود دارد:

1.      امنیت داده‌ها

حجم داده های جمع آوری‌شده در صنعت بانکداری بسیار زیاد است و نیاز به اقدامات امنیتی کافی برای جلوگیری از هر گونه نقض یا تخلف دارد. بنابراین، جستجوی شریک فناوری مناسبی که هوش مصنوعی و بانکداری را به خوبی درک می‌کند و گزینه‌های امنیتی مختلفی را ارائه می‌دهد تا اطمینان حاصل شود که داده‌های مشتری شما به درستی مدیریت می‌شوند، مهم است.

2.      فقدان داده‌های با کیفیت

بانک‌ها قبل از استفاده از یک راه حل بانکی مبتنی بر هوش مصنوعی در مقیاس کامل، برای آموزش و اعتبارسنجی به داده‌های ساختاریافته و با کیفیت نیاز دارند. برای اطمینان از اعمال الگوریتم در موقعیت‌های واقعی، داده‌های با کیفیت مورد نیاز است.

همچنین، اگر داده‌ها در قالبی نباشند که برای ماشین قابل خواندن است، ممکن است منجر به رفتار غیرمنتظره مدل هوش مصنوعی شود. بنابراین، بانک‌هایی که به سمت پذیرش هوش مصنوعی می‌روند، باید سیاست‌های داده‌های خود را تغییر دهند تا تمام خطرات حفظ حریم خصوصی و انطباق را کاهش دهند.

3.      فقدان قابلیت توضیح

سیستم‌های مبتنی بر هوش مصنوعی به طور گسترده در فرآیندهای تصمیم گیری قابل استفاده هستند زیرا خطاها را از بین می‌برند و در زمان صرفه‌جویی می‌کنند. با این حال، ممکن است این سیستم‌ها تعصباتی را دنبال کنند که از موارد قبلی قضاوت ضعیف انسانی آموخته شده است. تناقضات جزئی در سیستم‌های هوش مصنوعی تشدید نمی‌شوند و مشکلاتی در مقیاس بزرگ ایجاد می‌کنند و شهرت و عملکرد بانک را به خطر می‌اندازند.

برای جلوگیری از این مشکلات، بانک‌ها باید سطح مناسبی از توضیح را برای همه تصمیمات و توصیه‌های ارائه شده توسط مدل‌های هوش مصنوعی ارائه دهند. بانک ها باید درک کنند، تایید کنند و توضیح دهند که مدل چگونه تصمیم می‌گیرد.

شرکت هوش مصنوعی آویر چگونه به بانکداری کمک می‌کند؟

هوش مصنوعی و بانکداری به دلیل مزایای متعدد این فناوری دست به دست هم می‌دهند. طبق گزارش نظرسنجی جهانی هوش مصنوعی مک‌کینزی، 60 درصد از شرکت‌های خدمات مالی حداقل یک قابلیت هوش مصنوعی را برای ساده‌سازی فرآیند کسب‌وکار پیاده‌سازی کرده‌اند.

این نشان می دهد که آینده هوش مصنوعی در بانکداری روشن و امیدوارکننده است. هوش مصنوعی قرار است چشم انداز بانکی را با پتانسیل ساده‌سازی فرآیندها، کاهش خطاها و افزایش تجربه مشتری متحول کند. بنابراین، همه موسسات بانکی باید در راه حل‌های هوش مصنوعی سرمایه‌گذاری کنند تا تجربیات جدید و خدمات عالی را به مشتریان ارائه دهند.

آویر، یک شرکت توسعه دهنده هوش مصنوعی پیشرو در ایران است که خدمات توسعه نرم افزار پیشرفته ارائه می‌دهد و با بانک‌ها و موسسات مالی برای توسعه مدل های مبتنی بر هوش مصنوعی و یادگیری ماشین سفارشی همکاری می‌کند تا به بهبود درآمد، کاهش هزینه‌ها و کاهش خطرات در بخش های مختلف بانکی کمک کند.

کارشناسان ما به دلیل آگاهی از هوش مصنوعی و آگاهی از مشکلات خاصی که صنعت بانکداری با آن مواجه می‌شود، می‌توانند به شما در استفاده از هوش مصنوعی برای ایجاد تغییرات مهم کمک کنند. ما در هوش مصنوعی آویر به شما در ایجاد راه‌حل‌های مبتنی بر هوش مصنوعی کمک می‌کنیم و مدیریت ریسک را بهبود می‌بخشیم، رویه‌های بانکداری را خودکارسازی می‌کنیم و تجربیات مشتری را بهبود می بخشیم.

همین حالا با کارشناسان ما تماس بگیرید تا یک هوش مصنوعی بلندمدت در استراتژی بانکداری خود بسازید و پیاده‌سازی کنید.

سوالات متداول

هوش مصنوعی چگونه به بانکداری کمک می‌کند؟

هوش مصنوعی در بانکداری وظایف را خودکار می‌کند، خدمات مشتریان را از طریق چت بات‌ها افزایش می‌دهد، تقلب را شناسایی می‌کند، سرمایه‌گذاری را بهینه‌سازی می‌کند و روند بازار را پیش بینی می‌کند. این امر بهره‌وری بانک‌ها را افزایش می‌دهد، هزینه‌ها را کاهش می‌دهد و خدمات شخصی‌سازی‌شده را ارائه می‌دهد.

هوش مصنوعی چگونه به مدیریت ریسک بانکی کمک می‌کند؟

• تجزیه و تحلیل داده‌ها: سیستم‌های هوش مصنوعی مقادیر زیادی از داده ها را تجزیه و تحلیل می‌کنند تا روندها و ناهنجاری‌هایی را که می‌توانند نشانه‌های خطر باشند، شناسایی کنند.
• نظارت در زمان واقعی: هوش مصنوعی در بانکداری دیجیتال، فعالیت حساب و داده‌های تراکنش را در لحظه پیگیری می‌کند تا به سرعت خطرات را شناسایی و به آن‌ها رسیدگی کند.
• تشخیص تقلب: الگوریتم‌های هوش مصنوعی با بررسی داده‌های تراکنش و الگوهای رفتار مشتری، اقدامات متقلبانه را شناسایی می‌کنند.
• الزامات انطباق و نظارتی: هوش مصنوعی به بانک‌ها کمک می‌کند تا با ردیابی خودکار تراکنش‌ها و تهیه گزارش، از رعایت قوانین اطمینان حاصل کنند.
• تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده: هوش مصنوعی مدل‌های ریسک را ایجاد می‌کند و تجزیه و تحلیل‌های پیش‌بینی را برای محاسبه احتمال پیش‌فرض‌ها و نوسانات بازار انجام می‌دهد.