هوش مصنوعی در فین‌تک: با 10 استارت آپ برتر که توسط هوش مصنوعی طراحی شده‌اند، آشنا شوید

آیا تا به حال به این فکر کرده‌اید که چگونه استارت آپ های فین تک می‌توانند خدمات و محصولات مالی پیشرفته ارائه دهند؟ پاسخ این سوال در دو کلمه خلاصه می‌شود: هوش مصنوعی. فینتک و هوش مصنوعی دست به دست هم می‌دهند تا راه‌حل‌های نوآورانه‌ای ایجاد کنند که صنعت مالی را به جلو می‌برد. به گفته مرکز تامین مالی جایگزین کمبریج، 90 درصد از شرکت های فین تک از هوش مصنوعی استفاده می‌کنند.

کاربرد هوش مصنوعی در فین‌تک مزایای متعددی را برای این حوزه به ارمغان آورده است، از جمله مشاوره مالی شخصی، تشخیص سریع‌تر تقلب، افزایش بهره‌وری و بهبود دقت. به لطف ورود داده‌های مبتنی بر هوش مصنوعی، شرکت‌های فین‌تک شاهد بهبود ۸۰ درصدی در سرعت و دقت امور خود بوده‌اند. جای تعجب نیست که بیش از یک سوم تمام شرکت‌های خدمات مالی اخیراً هوش مصنوعی را پذیرفته‌اند.

از اتوماسیون تا بهبود خدمات مشتری، استارت آپ های فین تک از هوش مصنوعی برای اهداف مختلف استفاده می‌کنند. در واقع، تحقیقات موسسه مک کینزی نشان می‌دهد که 56 درصد از شرکت‌ها از هوش مصنوعی حداقل در یک کار تجاری استفاده می‌کنند. اما دقیقاً چگونه از هوش مصنوعی در فین‌تک استفاده می‌شود و این صنعت پس از بیشترین بهره‌برداری از آن به کدام سو خواهد رفت؟

در این مقاله از شرکت هوش مصنوعی آویر، متوجه خواهیم شد که چگونه هوش مصنوعی قرار است بخش مالی را تغییر دهد و هوش مصنوعی ChatGPT و محبوب‌ترین برنامه های کاربردی هوش مصنوعی در فین تک را با این بخش ادغام کند. با ما همراه باشید.

موارد استفاده از هوش مصنوعی در فین تک

از تجزیه و تحلیل داده‌ها تا کاهش تقلب و تقویت استراتژی‌های سرمایه‌گذاری، هوش مصنوعی نحوه عملکرد استارتاپ‌های فین‌تک را متحول کرده است. در این بخش، بعضی از بهترین نمونه‌های موردی کاربرد هوش مصنوعی در فین‌تک را بررسی می‌کنیم.

گزارش مالی

بانک‌ها و سایر موسسات مالی با حجم زیادی از داده‌ها سروکار دارند که باید تجزیه و تحلیل شوند و به گزارش‌های جامع تبدیل شوند. این فرآیند می‌تواند زمان‌بر باشد؛ در ایجاست که هوش مصنوعی وارد می‌شود و اهمیت پیدا می‌کند.

فناوری هوش مصنوعی امکان تجزیه و تحلیل داده‌ها را به صورت سریع‌تر و دقیق‌تر فراهم می‌کند و مؤسسات مالی را قادر می‌سازد تا گزارش‌هایی سریع و کارآمد تولید کنند. با استفاده از الگوریتم‌های هوش مصنوعی، شرکت‌ها می‌توانند روندها، الگوها و آمارهای مالی را شناسایی کنند که ممکن است نادیده گرفته شده باشند. این امر منجر به تصمیم‌گیری بهتر، بهبود مدیریت ریسک و افزایش کارایی عملیاتی می‌شود.

یکی از نمونه‌های هوش مصنوعی در گزارش‌دهی مالی، استفاده از الگوریتم‌های پردازش زبان طبیعی (NLP) برای استخراج خودکار اطلاعات مرتبط از اسناد مالی است. سیستم‌های مبتنی بر هوش مصنوعی به جای بررسی دستی اسنادی مانند گزارش‌های سالانه یا پرونده‌های نظارتی، می‌توانند متن را تجزیه و تحلیل کنند، نقاط داده‌های کلیدی را شناسایی کنند و گزارش‌های خلاصه‌شده را تولید کنند. این امر نه تنها باعث صرفه‌جویی در زمان می شود، بلکه خطر خطای انسانی را نیز کاهش می دهد.

تشخیص تقلب و کلاهبرداری

با افزایش رفتارهای مالی فریبنده، از کلاهبرداری با کارت اعتباری و درخواست وام گرفته تا ادعاهای جعلی بیمه و نقل و انتقالات غیرقانونی، بسیاری از مشاغل در معرض خطر کلاهبرداری و از دست دادن میلیون‌ها دلار خود هستند.

سرمایه‌گذاری خطرپذیر هوش مصنوعی در صنعت بانکداری معمولاً به سمت کلاهبرداری و امنیت سایبری هدایت می‌شود، زیرا تجزیه و تحلیل دستی هر تراکنش با تعداد زیادی از تراکنش‌های مالی روزانه عملاً غیرممکن است.

توانایی هوش مصنوعی برای پاسخگویی فوری به داده‌ها، تشخیص الگوها و همبستگی‌ها و حتی شناسایی فعالیت‌های متقلبانه بسیار سودمند است. این فناوری به تحلیل‌کننده‌های کلاهبرداری و تقلب این امکان را می‌دهد تا روی مسائل سطح بالاتر تمرکز کنند، در حالی که هوش مصنوعی در پس زمینه برای شناسایی موارد سطح پایین کار می‌کند.

سیستم‌های هوش مصنوعی کارآمد می‌توانند تراکنش‌های مالی را در لحظه نظارت کنند و الگوریتم‌های هوش مصنوعی قادر به تشخیص ناهنجاری‌ها یا الگوهای عجیبی هستند که از نحوه خرج کردن روزانه کاربر برگرفته شده‌اند.

تحلیل داده‌ها

با تجزیه و تحلیل مبتنی بر هوش مصنوعی، سرمایه‌گذاران می‌توانند به سرعت روندها و تغییرات بازار را شناسایی کنند که در غیر این صورت مورد توجه قرار نمی‌گرفتند و به آنها اجازه می‌دهد از فرصت‌های جدید در بازار سهام سرمایه‌گذاری کنند. هوش مصنوعی در فین‌تک می‌تواند فرآیندهای مالی مانند پذیره‌نویسی وام، افتتاح حساب و ارزیابی ریسک را خودکار کند.

معاملات الگوریتمی

تجارت الگوریتمی مبتنی بر هوش مصنوعی، تجزیه و تحلیل حجم وسیعی از داده‌ها را در زمان واقعی امکان‌پذیر می‌کند. این موضوع بینش‌هایی را ارائه می‌کند که مدل‌های آماری نمی‌توانند آن‌ها را کشف کنند، به طوری که مصرف‌کننده عادی می‌تواند اکنون با استفاده از برنامه‌های موبایل کاربرپسند که از تصمیم‌گیری مبتنی بر هوش مصنوعی استفاده می‌کنند، سهام مورد نظر خود را معامله کند.

هوش مصنوعی در فین‌تک می‌تواند به‌سرعت ناهنجاری‌ها را تشخیص دهد، داده‌های مالی را برای شناسایی روند معاملات ارزیابی کند و معاملات بازار را به شکلی مناسب در زمان واقعی انجام دهد. با یادگیری و بهبود مستمر از داده‌های گذشته، الگوریتم‌های مالی هوش مصنوعی به معامله‌گران کمک می‌کنند تا فرصت‌های معاملاتی سودآور را شناسایی و از ضررهای احتمالی جلوگیری کنند.

اتوماسیون فرآیند رباتیک (RPA)

با RPA، فین‌تک و کسب‌وکارهای بانکی می‌توانند چندین کار معمولی، از جمله ورود مشتری، بررسی‌های امنیتی، تامین مالی تجارت، فرآیندهای درخواست وام، رسیدگی به تماس‌های ورودی برای درخواست‌های معمول مانند صورت‌حساب و تراکنش‌ها، پردازش کارت‌های اعتباری، بسته شدن حساب‌ها و وام‌های مسکن را خودکار کنند.

اتوماسیون فرآیند رباتیک روشی مقرون‌به‌صرفه است که برای مدیریت رویه‌های آفیس پشتیبان و دستیابی به کارایی عملیاتی در اختیار کسب‌وکارها قرار می‌دهد. RPA با خودکار کردن وظایف معمول، پردازش دقیق و به موقع را تضمین می‌کند و خطر خطاهای انسانی را کاهش می‌دهد.

امتیازدهی اعتبار و پیش بینی وام

با تجزیه و تحلیل سوابق اعتباری گذشته، درآمد و سایر اطلاعات مالی، الگوریتم‌های هوش مصنوعی می‌توانند به طور دقیق احتمال نکول وام‌گیرنده را پیش‌بینی کنند. این امر به وام‌دهندگان اجازه می‌دهد تا تصمیمات آگاهانه‌تری در مورد تایید یا عدم تایید وام بگیرند.

علاوه بر این، هوش مصنوعی می‌تواند به شناسایی مشتریان جدید کمک کند که احتمال عدم پرداخت وام‌های خود را دارند. الگوریتم‌های هوش مصنوعی با تجزیه و تحلیل نقاط مختلف داده مانند جمعیت‌شناسی، درآمد، امتیازات اعتباری و رفتار رسانه‌های اجتماعی، می‌توانند پیش از تأیید وام، به شناسایی ناتوانی‌های بالقوه کمک کنند.

چه زمانی نباید از هوش مصنوعی در فین‌تک استفاده کرد؟

در حالی که هوش مصنوعی مزایای فوق‌العاده‌ای در زمینه‌های مختلف فین‌تک ارائه می‌کند، شرایطی وجود دارد که ممکن است مناسب‌ترین راه‌حل نباشد. در اینجا مواردی وجود دارد که در آن‌ها فین‌تک به هوش مصنوعی نیاز ندارد:

1. در دسترس بودن محدود داده: سیستم‌های هوش مصنوعی به مقادیر قابل توجهی از داده‌های با کیفیت برای ایجاد پیش بینی‌های دقیق و قابل اعتماد نیاز دارند. اگر با داده‌های محدود یا ناکافی کار می‌کنید، عملکرد الگوریتم‌های هوش مصنوعی ممکن است دقیق نباشد و به خطر بیفتد. در این شرایط، ارزیابی این امر اهمیت پیدا می‌کند که آیا داده‌های موجود برای پشتیبانی از راه‌حل‌های مبتنی بر هوش مصنوعی کافی است یا خیر.
2. ملاحظات مربوط به هزینه: پیاده‌سازی راه حل‌های هوش مصنوعی می‌تواند شامل هزینه‌های اولیه قابل توجهی از جمله زیرساخت، جمع‌آوری داده‌ها و توسعه الگوریتم باشد. برای بعضی استارتاپ‌های فین‌تک یا پروژه‌های کوچک، سرمایه‌گذاری مالی مورد نیاز برای هوش مصنوعی ممکن است بیشتر از مزایای بالقوه باشد.
3. فقدان تخصص در حوزه: برنامه های کاربردی هوش مصنوعی، برای توسعه و استقرار موثر، به دانش و تخصص دامنه نیاز دارند. اگر تیم شما درک لازم از فناوری‌های هوش مصنوعی و پیامدهای آنها را نداشته باشد، پیاده‌سازی و حفظ راه‌حل‌های مبتنی بر هوش مصنوعی ممکن است چالش‌برانگیز باشد. در چنین مواردی، مشارکت با کارشناسان یا سرمایه‌گذاری در آموزش و ارتقاء مهارت می‌تواند به پر کردن شکاف دانش کمک کند.
4. وظایف تکراری و دارای پیچیدگی کم: اگر کار نسبتاً ساده و تکراری است و نیازی به تصمیم‌گیری یا تجزیه و تحلیل پیچیده ندارد، ممکن است هوش مصنوعی برای آن لازم نباشد. در این موارد، سیستم‌های سنتی مبتنی بر قوانین یا ابزارهای اتوماسیون می‌توانند راه حل‌های کارآمدی را بدون الگوریتم‌های هوش مصنوعی ارائه دهند.
5. پروژه های کوتاه مدت یا موقت: زمان و منابع مورد نیاز برای توسعه و ادغام سیستم‌های هوش مصنوعی ممکن است برای پروژه های کوتاه مدت با طول عمر محدود قابل توجیه نباشد. در چنین مواردی، تمرکز بر راه‌حل‌های ساده‌تر و سریع‌تر، که نیازهای خاص پروژه را برآورده می‌کنند، عملی‌تر هستند.

10 استارت آپ برتر فین‌تک با هوش مصنوعی یکپارچه

در ادامه، 10 نمونه از شرکت‌های فین‌تک را معرفی کرده‌ایم که قبلاً فناوری‌های هوش مصنوعی را پیاده‌سازی کرده‌اند، آماده کردیم تا کلمات ذکر شده در بالا را تقویت کنیم. بیا بریم!

1.      ZestFinance

استارتاپ ZestFinance به ارائه‌دهندگان خدمات مالی کمک می‌کند تا پروفایل ریسک و مدل‌سازی اعتبار را بهتر انجام دهند. این شرکت با استفاده از یادگیری ماشین، شرکت‌ها را قادر می‌سازد تا نرخ تایید را افزایش دهند، خطرات اعتباری را کاهش دهند و فرآیندهای پذیره‌نویسی را بهبود ببخشند.

یکی از اهداف اولیه ZestFinance اعطای دسترسی به اعتبار منصفانه و شفاف و ایجاد یک سیستم مالی عادلانه است. این شرکت، پلتفرم Zest Automated Machine Learning (ZAML) را توسعه داده است که یک سیستم پذیره‌نویسی مبتنی بر هوش مصنوعی است و به کسب و کارها در ارزیابی وام‌گیرندگان با اطلاعات اعتباری یا سابقه کم کمک می‌کند. همچنین، از یادگیری ماشین برای تجزیه و تحلیل صدها نقطه داده، از جمله داده های سنتی و غیر سنتی، برای پیش‌بینی دقیق ریسک اعتباری استفاده می‌کند.

2.      Enova

استارتاپ Enova یک پلتفرم وام دهی برای ارائه تحلیل‌های مالی پیشرفته و ارزیابی اعتبار است. این استارتاپ، پلتفرمی به نام Colossus را ایجاد کرده است که از هوش مصنوعی و یادگیری ماشین برای ارائه تجزیه و تحلیل و فناوری پیشرفته به مصرف‌کنندگان، شرکت‌ها و بانک‌های غیراصلی برای حمایت از وام‌دهی مسئولانه استفاده می‌کند. Enova با استفاده از این پلتفرم، قصد دارد به افرادی که توسط بانک‌ها و موسسات مالی سنتی خدمات کمتری ارائه می‌کنند، اعتبار ارائه کند.

Enova با استفاده از هوش مصنوعی و یادگیری ماشین، می‌تواند اعتبار وام گیرنده را بر اساس داده‌های مختلف، از جمله سابقه اعتباری، درآمد و وضعیت شغلی آن‌ها تحلیل کند. Enova می تواند به سرعت و به صورت کارآمد درخواست‌های وام را پردازش کند و زمان لازم برای تایید وام و دریافت وجه به وام گیرنده را کاهش دهد.

3.      Affirm

Affirm یک برنامه کاربردی برای مصرف‌کننده است که وام‌هایی را برای خرید از خرده‌فروشان مختلف ارائه می‌دهد؛ اما چیزی که آن را از سایر رقبا متمایز می‌کند استفاده از چندین الگوریتم یادگیری ماشین برای پذیره‌نویسی اعتبار است. Affirm با تجزیه و تحلیل مقادیر زیادی از داده‌ها، تصمیمات اعتباری را به سرعت و با دقت ارائه می دهد؛ این ویژگی برای معاملات آنلاین که زمان اهمیت دارد، بسیار مهم است.

علاوه بر این، Affirm اخیراً تبدیل به شریک انحصاری خرید اقساطی آمازون شده است و به مشتریان این امکان را می‌دهد تا خریدهای خود را در طول زمان به پرداخت‌های قابل مدیریت تقسیم کنند. اما این همه ماجرا نیست – Affirm طیف وسیعی از ویژگی‌های دیگر را نیز ارائه می‌کند که تجربه مشتری را بهبود می‌بخشد، مانند قیمت‌گذاری شفاف، بدون هزینه‌های پنهان و همچنین برنامه تلفن همراه.

4.      SESAMm

SESAMm در زمینه داده‌های بزرگ و هوش مصنوعی برای سرمایه‌گذاری تخصص دارد و به سازمان‌ها توانایی تصمیم‌گیری به موقع از طریق ردیابی شاخص ESG، مناقشات ریسک و رویدادهای مثبت را می‌دهد. یکی از ویژگی های برجسته SESAMm، پلتفرم آماده آن، یعنی TextReveal®  است که به کاربران این امکان را می‌دهد تا در کمتر از یک دقیقه، بینش هوش مصنوعی را از داده‌های وب میلیون‌ها شرکت تولید کنند.

علاوه بر ارائه الگوریتم‌های تجزیه و تحلیل احساسات که بر تکنیک‌های یادگیری عمیق تکیه می‌کنند، SESAMm از NER پیشرفته (تشخیص نهاد نام‌گذاری شده) و تکنیک‌های ابهام‌زدایی برای شناسایی درست شرکت‌های مرتبط در چندین زبان استفاده می‌کند.

5.      Bud Financial

Bud Financial یک پلتفرم بانکداری باز ایجاد کرده است که به کاربران این امکان را می‌دهد به داده‌های هر محصول مالی دسترسی داشته باشند. این شرکت، امنیت داده‌ها را مهم‌تر از هر چیز دیگری می‌داند و از تکنیک‌های رمزگذاری پیشرفته برای محافظت از اطلاعات کاربران استفاده می‌کند. علاوه بر این، Bud برای حفظ حریم خصوصی ساخته شده است و فقط از داده‌های ناشناس برای آموزش مدل های یادگیری ماشینی خود استفاده می‌کند.

Bud همچنین تاکید زیادی بر شفافیت و پاسخگویی دارد. این شرکت به نوآوری مسئولانه فین‌تک و بانکداری اعتقاد دارد و اطمینان می‌دهد که مشتریانش نحوه و چرایی استفاده از داده‌ها را درک می‌کنند.

6.      Signifyd

Signifyd پروفایل‌های ریسک مشتری را برای خرده فروشان ایجاد می‌کند تا از تقلب و سوء استفاده از مشتری جلوگیری کند؛ این استارتاپ از شبکه تجاری خود استفاده می‌کند و داده‌های بیش از ده هزار تاجر را با هم ترکیب می‌کند.

یکی از ویژگی‌های کلیدی Signifyd استفاده از داده‌های بزرگ و یادگیری ماشین برای ارائه ضمانت مالی صد در صدی در برابر تقلب و بازپرداخت وجه در سفارش‌های تایید شده است. با استفاده از هوش مصنوعی در خدمات مالی، کاربران می‌توانند تراکنش‌های پرخطر را شناسایی و کلاهبرداری را در لحظه متوقف کنند و در عین حال کاهش کاذب را به حداقل برسانند.

7.      Kasisto

Kasisto یک پلتفرم هوش مصنوعی مکالمه به نام KAI ایجاد کرده که گام های مهمی در بهبود تجربیات مشتریان در بخش مالی برداشته است. KAI با ارائه گزینه‌ها و راه حل های سلف سرویس، به مشتریان کمک می‌کند تا ترافیک مرکز تماس را کاهش دهند.

با KAI، مشتریان می توانند به اطلاعات حساب دسترسی پیدا کنند، پرداخت‌ها را انجام دهند و سایر تراکنش‌های مالی را بدون دخالت انسان به اتمام برسانند. چت‌بات‌های مبتنی بر هوش مصنوعی، داده‌های مشتریان را تجزیه و تحلیل می‌کنند و توصیه‌های مالی مناسبی را برای کمک به مشتریان در تصمیم‌گیری آگاهانه ارائه می‌کنند.

8.      Vectra AI

Vectra یک استارتاپ امنیت سایبری است که از قدرت هوش مصنوعی برای شناسایی و جلوگیری از تهدیدات سایبری برای مؤسسات مالی استفاده می‌کند. پلتفرم تشخیص تهدیدات سایبری مبتنی بر هوش مصنوعی، به نام Cognito، تشخیص تهدید را خودکار می‌کند، شناسایی مهاجمان مخفی که موسسات مالی را هدف قرار می‌دهند، تسریع می‌بخشد، تحقیقات پس از حوادث را سرعت بیشتری می‌دهد و حتی اطلاعات به خطر افتاده را شناسایی می‌کند.

این پلتفرم می‌تواند مهاجمان پنهان را شناسایی کند، به ویژه آنهایی که موسسات مالی را هدف قرار می‌دهند. این امر از طریق الگوریتم‌های پیشرفته یادگیری ماشین Vectra به دست می‌آید که الگوهای ظریف در ترافیک شبکه و رفتار کاربر را تشخیص می‌دهند.

9.      Upstart

استارتاپ Upstart شیوه‌های وام‌دهی فراگیرتر و منصفانه‌تری را ارائه می‌دهد و دسترسی وام‌گیرندگان به اعتبار مورد نیاز برای دستیابی به اهداف مالی خود را آسان‌تر می‌کند. بر خلاف وام‌دهندگان سنتی که فقط بر امتیاز اعتباری و سال‌های اعتبار تمرکز می‌کنند، Upstart از داده های اضافی مانند مدارسی که وام‌گیرنده در آن تحصیل کرده، مناطق تحصیلی، و مشاغلی که در گذشته داشته، برای پروفایل اعتباری استفاده می‌کند.

ویژگی‌های کلیدی امتیازات اعتباری دقیق‌تر و شخصی‌شده‌تر است که در نتیجه نرخ‌های تایید بالاتر و نرخ بهره پایین‌تر برای وام‌گیرندگان به همراه می‌آید. این امر به ویژه برای وام گیرندگان با سابقه اعتباری محدود یا تازه وارد به نیروی کار، مفید است.

10.   HighRadius

HighRadius یک استارت‌آپ فین‌تک SaaS (نرم‌افزار به عنوان سرویس) است که از سیستم‌های مستقل مبتنی بر هوش مصنوعی برای کمک به خودکارسازی فرآیندهای حساب‌های دریافتی و خزانه‌داری استفاده می‌کند. این شرکت، نرم‌افزار مستقل مبتنی بر ابر را برای دفتر مدیر مالی ارائه می‌دهد و سفارش را به فرآیندهای خزانه‌داری نقدی و ثبت به گزارش تبدیل کرده است.

HighRadius نتایج قابل اندازه‌گیری تجاری مانند کاهش DSO، بهینه‌سازی سرمایه در گردش، کاهش بدهی، کاهش جدول زمانی بسته شدن ماه و بهبود بهره‌وری را در کمتر از شش ماه ارائه می‌دهد و از هوش مصنوعی برای خودکارسازی و بهینه سازی فرآیندهای مالی پیچیده استفاده می‌کند.

مزایای هوش مصنوعی در فین‌تک: اهمیت کلیدی AI برای FinTech

در ادامه مزایای اصلی ادغام هوش مصنوعی در شرکت‌های فین‌تک را بیان می‌کنیم تا به دلیل تقاضای زیاد هوش مصنوعی در سال 2023 پی ببرید.

1.      امنیت

افزایش امنیت، نشان‌دهنده استفاده از روش‌های پیشرفته احراز هویت مانند تشخیص گفتار، چهره و اثر انگشت است. این روش‌ها امنیت بالاتری را در مقایسه با رمزهای عبور استاندارد ارائه می‌دهند و کلاهبرداری از سیستم‌های مالی را برای هکرها سخت‌تر می‌کنند.

هوش مصنوعی همچنین با استفاده از شناسایی گفتار، چهره و اثر انگشت، امنیت مالی را قوی‌تر کرده است. این لایه امنیتی اضافی، سوء استفاده هکرها را نسبت به رمزهای عبور استاندارد دشوارتر می‌کند. در آینده، راه‌حل‌های امنیتی مبتنی بر هوش مصنوعی حتی ممکن است جایگزین نام‌های کاربری و رمزهای عبور سنتی شوند، زیرا فناوری همچنان در حال پیشرفت است.

2.      پیش‌بینی سرمایه‌گذاری و تصمیم‌گیری مبتنی بر رفتار

علیرغم کیفیت ناقص داده‌ها، هوش مصنوعی در فین‌تک می‌تواند پیش بینی‌های روشنی در مورد نرخ ارز، سرمایه‌گذاری‌ها و ترندها ارائه دهد. یکی از این کاربردهای هوش مصنوعی، پیش‌بینی‌های سرمایه‌گذاری مبتنی بر رفتار است که با ارائه راه‌حل‌های متناسب‌تر بر اساس اولویت‌ها و الگوهای کاربر، تقلب‌های احتمالی را شناسایی می‌کند و تعامل را افزایش می‌دهد.

توانایی هوش مصنوعی فین‌تک برای ارزیابی داده‌های بدون ساختار چشمگیر است و به آن اجازه می‌دهد تا مناسب بودن محصول را پیش‌بینی کند و استراتژی‌های بازاریابی را بر اساس رفتار مصرف‌کننده تنظیم کند. اکنون چندین اپلیکیشن گوشی هوشمند با پشتیبانی از هوش مصنوعی، داده‌های تاریخی و فعلی کسب‌وکارها و سهام را تجزیه و تحلیل می‌کنند تا به سرمایه‌گذاران در تصمیم‌گیری آگاهانه سرمایه‌گذاری کمک کنند.

هوش مصنوعی تمام جوانب داده‌ها را بررسی می‌کند، اسناد را جمع‌آوری می‌کند، گزارش‌ها را ایجاد می‌کند و پیش‌بینی لازم را انجام می‌دهد تا ابزاری قدرتمند برای توسعه استراتژی‌های تجاری عملی فراهم کند. الگوریتم‌های یادگیری ماشین می‌توانند الگوها و روندهایی را که انسان ممکن است نادیده بگیرد، شناسایی کند و امکان پیش‌بینی و تصمیم‌گیری دقیق‌تر را فراهم کند.

3.      پردازش خودکار داده‌ها

با پیاده‌سازی راه‌حل‌های مبتنی بر هوش مصنوعی، شرکت‌ها می‌توانند فرآیندهای داخلی را ساده‌سازی کنند و وظایف تکراری و در عین حال مستعد خطا، مانند صورت‌حساب و تطبیق ورود و تجزیه و تحلیل داده‌های حساب‌ها را کاهش دهند. راه‌حل‌های هوش مصنوعی می‌توانند وظایف معمولی مانند پاسخ دادن به سؤالات رایج، دسته‌بندی مشتریان، و نظارت بر تراکنش‌ها و مقررات را انجام دهند و زمان کارمندان را آزاد کنند تا روی کارهای خلاقانه‌تر و پیچیده‌تر تمرکز کنند.

این امر زمان و تلاش لازم برای تکمیل این وظایف و خطر خطاهایی را کاهش می‌دهد که می‌توانند در صنعت مالی پرهزینه باشد. چنین راه‌حل‌های هوش مصنوعی می‌توانند به طور فعال فرصت‌هایی را برای اتوماسیون در ارائه خدمات فناوری اطلاعات، بهبود هماهنگی و چابکی بخش با حفظ امنیت جستجو کنند و بیابند. این امر به بهبود کارایی کمک می‌کند و به شرکت‌ها اجازه می‌دهد حجم بیشتری از تراکنش‌ها و داده‌ها را به راحتی مدیریت کنند.

4.      صرفه‌جویی در هزینه

رویه های دستی به دلیل هزینه‌های نیروی کار معمولاً زمان‌بر و گران هستند. با این حال، هوش مصنوعی می‌تواند این فعالیت‌ها و وظایف را انجام دهد و در زمان و هزینه صرفه‌جویی کند.

طبق گزارش McKinsey، 44 درصد از کسب و کارها از فناوری هوش مصنوعی برای کاهش هزینه‌های شرکت استفاده می‌کنند. با هوش مصنوعی، کسب‌وکارها می‌توانند نیازهای معمول مشتری را خودکار کنند و بدون استخدام چندین نفر، پشتیبانی 24 ساعته در 7 روز هفته را ارائه دهند.

علاوه بر این، هوش مصنوعی می‌تواند بینش‌های مناسبی را ارائه دهد، از پولشویی جلوگیری کند و تعهدنامه اعتباری را در دفتر پشتیبان انجام دهد، که منجر به صرفه‌جویی بیشتر در هزینه‌ها در هر سه حوزه عملیات بانک می‌شود. بانک‌ها می توانند با کاهش هزینه‌ها و افزایش درآمد و سود، معاملات بهتری ارائه دهند و مشتریان بیشتری را جذب کنند. هوش مصنوعی همچنین احتمال خطای انسانی را کاهش می‌دهد و در نتیجه باعث صرفه‌جویی در هزینه های پشتیبانی کاربر در طولانی‌مدت می‌شود.

5.      بهبود تجربه مشتری

برای تسهیل تراکنش‌ها و پاسخ به سؤالات، مؤسسات مالی باید به صورت شبانه‌روزی، هر روز هفته در دسترس باشند. گزارش‌های اخیر نشان می‌دهد که 62 درصد از مصرف‌کنندگان از هوش مصنوعی برای بهبود تجربه کاربری خود استفاده می‌کنند. هوش مصنوعی در حال حاضر گام‌های قابل توجهی در پشتیبانی از مشتری برای بانک‌ها و کسب‌وکارهای فین‌تک برداشته است و مشتریان به دریافت پاسخ‌های سریع در هر زمانی از روز عادت کرده‌اند.

توانایی یادگیری ذاتی سیستم‌های هوش مصنوعی به این معنی است که آنها فقط در خواندن داده های مشتری و ارائه تجربیات شخصی بهبود پیدا می‌کنند. مدل‌های هوش مصنوعی حتی می‌توانند ویژگی‌های صدا و گفتار را برای تولید اطلاعات مفید و پیش‌بینی خلق و خوی مشتری ارزیابی کنند و نمایندگان را هدایت کنند تا راه‌حل‌هایی را بر این اساس ارائه دهند.

• چت‌بات‌های یا ربات‌های گفتگوی مبتنی بر هوش مصنوعی می‌توانند پاسخ‌های فوری به سؤالات ارائه دهند و الگوریتم‌های یادگیری ماشین می‌توانند توصیه‌های سرمایه‌گذاری شخصی‌شده را ارائه دهند.
• مراکز تماس می‌توانند از چت‌بات‌های مجهز به هوش مصنوعی، دستیاران مجازی و سایر رابط‌هایی بهره‌مند شوند که می‌توانند با پرداختن به سوالات و مشکلات رایج کاربران، بار کاری را کاهش دهند.
• تجزیه و تحلیل احساسات پیشرفته هم می‌تواند برای ارزیابی تجربه مشتری و شناسایی شکاف‌ها مورد استفاده قرار گیرد، که سپس می‌تواند برای آموزش ربات‌های گفتگو برای ارائه خدمات بهتر استفاده شود.

هوش مصنوعی در فین‌تک با ادغام ChatGPT

علاوه بر مزایای ذکر شده، یکی دیگر از پیشرفت های قابل توجه در فناوری هوش مصنوعی که به طور قابل توجهی بر صنعت فین تک تأثیر گذاشته است، ادغام ChatGPT، یک مدل زبان پیشرفته است که توسط OpenAI توسعه یافته است.

با استفاده از ChatGPT و تسلط بر روندهای فین‌تک، شرکت‌های فین‌تک می‌توانند:

از طریق دستیاران مجازی، چت بات‌ها یا مشاوران مجازی، پشتیبانی هوشمند و شخصی‌سازی‌شده را به مشتریان خود ارائه دهند. این عوامل مکالمه مبتنی بر هوش مصنوعی، با قابلیت‌های پردازش زبان طبیعی ChatGPT، مکالمات شبیه به مکالمه انسان‌ها و کمک‌های متناسب برای رسیدگی به سؤالات مشتریان و هدایت آنها در فرآیندهای مالی مختلف ارائه می‌دهند.

• تجربه بهینه مشتری با پاسخ های فوری و اطلاعات دقیق در هر زمان را فراهم کند. مشتریان می‌توانند در گفتگوهای شهودی شرکت کنند و توصیه‌های شخصی را بر اساس اهداف و ترجیحات مالی خود دریافت کنند. این سطح از تعامل و پاسخگویی باعث افزایش رضایت مشتری و ایجاد اعتماد به برند فین‌تک می‌شود.
• به حجم بالایی از سوالات مشتریان به طور همزمان رسیدگی کند. این امر وقت نیروی انسانی را آزاد می‌کند تا روی کارهای تخصصی‌تر تمرکز کند. در نتیجه، شرکت‌های فین‌تک می‌توانند کارایی عملیاتی خود را بهینه کنند، تخصیص منابع را بهبود بخشند و از پشتیبانی سریع مشتری اطمینان حاصل کنند.

هوش مصنوعی در فین‌تک با آویر

ما در شرکت هوش مصنوعی آویر در ادغام هوش مصنوعی در راه حل های فین تک تخصص داریم. خدمات توسعه برنامه فین‌تک را با راه حل یکپارچه ارائه می‌کنیمو اطمینان می‌دهیم که همه نرم‌افزارها از استانداردهای قانونی فین‌تک داخلی و خارجی پیروی می‌کنند.

توسعه دهندگان ما دانش فنی و تجاری را به لطف پیشینه گسترده خود در هوش مصنوعی به هر پروژه اضاه می‌کنند.

آویر با تخصص در فین‌تک و هوش مصنوعی شریک ارزشمندی برای کسب‌وکارهایی است که به دنبال پیشرو بودن در صنعت خدمات مالی در حال توسعه هستند.

و در پایان این که…

شرکت‌های فین‌تک در سراسر جهان از قابلیت‌های هوش مصنوعی مختلف برای افزایش کارایی و ایمنی عملیات خود استفاده می‌کنند. یکی از اهداف کلیدی این راه حل ها افزایش بهره‌وری است و کارکنان را قادر می‌سازد تا با استفاده از چت‌بات‌ها و ابزارهای اتوماسیون برای تجزیه و تحلیل داده‌ها کارآمدتر کار کنند.

مقدار پولی که شرکت‌های خدمات مالی برای آموزش کارکنان خود سرمایه‌گذاری می‌کنند تعیین می‌کند که چه میزان هوش مصنوعی در این تجارت به کار گرفته می‌شود. کسانی که از فناوری‌های جدید و توانایی‌های آنها بهتر استفاده می‌کنند، می‌توانند به طور مستقل یک محیط رقابتی ایجاد کنند، ارزش های اساساً جدیدی را شکل دهند و منابع را به طور کارآمدتر تخصیص دهند. با این حال، این امر ممکن است منجر به تغییر صنعت مالی شود و به طور بالقوه روش‌های موجود را تضعیف کند.

با این حال، با وجود مزایای هوش مصنوعی، نیاز روزافزونی به توسعه‌دهندگان هوش مصنوعی ماهرتر وجود دارد. در نتیجه، بانک‌ها به شرکت توسعه محصولات نرم افزاری با مهندسین مجرب روی می آورند. اگر به دنبال تیم توسعه هوش مصنوعی هستید که در صنعت فین‌تک کار می‌کند، همین حالا با آویر تماس بگیرید! ما به شما در به حداکثر رساندن این فناوری‌های پیشرفته کمک می‌کنیم.

سوالات متداول

1. چگونه از هوش مصنوعی در فین تک استفاده کنیم؟

یکی از حوزه‌های کلیدی که در آن هوش مصنوعی استفاده می‌شود، خدمات به مشتریان از طریق پیاده‌سازی ربات‌های گفتگو و دستیاران مجازی است. حوزه دیگر تشخیص تقلب است، جایی که الگوریتم‌های یادگیری ماشین می‌توانند تراکنش‌های مشکوک را شناسایی و از فعالیت‌های جعلی جلوگیری کنند. هوش مصنوعی همچنین می‌تواند برای خودکارسازی فرآیندهای مالی مانند پذیره‌نویسی، تاییدیه وام و مدیریت ریسک استفاده شود.

• هوش مصنوعی چگونه به شرکت های فین تک کمک می‌کند؟

با خودکارسازی وظایف و فرآیندهای مختلف، شرکت‌های فین‌تک دارای هوش مصنوعی می‌توانند در زمان و هزینه صرفه‌جویی کنند و در عین حال خدمات سریع‌تر و دقیق‌تری به مشتریان خود ارائه دهند. راه‌حل‌های مبتنی بر هوش مصنوعی همچنین می‌توانند به مدیریت ریسک و کشف کلاهبرداری کمک کنند، که این امر به شرکت‌های فین‌تک اجازه می‌دهد تا خدمات مالی مطمئن و قابل اعتمادتری را به مشتریان ارائه دهند.

• چه نوع نرم افزار هوش مصنوعی در فین تک استفاده می شود؟

استارت‌آپ‌های فین‌تک مجهز به هوش مصنوعی از انواع راه‌حل‌های نرم‌افزاری مبتنی بر هوش مصنوعی، از جمله چت‌بات‌ها، دستیاران مجازی، الگوریتم‌های یادگیری ماشین و ابزارهای پردازش زبان طبیعی (NLP) استفاده می‌کنند. این ابزارها می‌توانند به خودکارسازی خدمات مشتری، کشف تقلب، پذیره‌نویسی و تاییدیه وام، در میان سایر فرآیندهای مالی کمک کنند.