چگونه هوش مصنوعی به بانک‌ها، استارت‌آپ‌های فین‌تک و کاربران کمک می‌کند؟
استارت‌آپ‌ها و بانک‌های فین‌تک همیشه در خط مقدم پذیرش فناوری بوده‌اند و سال‌هاست که رشد و توسعه هوش مصنوعی را دنبال می‌کنند. و دلیل خوبی برای آن وجود دارد ما، مصرف‌کنندگان خدمات آنها، می‌خواهیم در حین رسیدگی به امور مالی خود به فناوری‌های پیشرفته دسترسی داشته باشیم، و همچنین اطمینان حاصل کنیم که شرکت‌هایی که با پس‌اندازهای ما سروکار دارند، به بهترین امکانات مجهز هستند. فناوری می تواند ارائه دهد.
هوش مصنوعی و ML اخیراً از حوزه آینده پژوهی به نقطه اصلی گفتگو در بخش فین تک حرکت کرده اند و بسیاری از مشاغل مشتاق شروع به ادغام آن در خدمات خود کرده اند. در این مقاله می‌خواهیم به روش‌هایی که کسب‌وکارها و استارت‌آپ‌های مختلف فین‌تک این فناوری را در خدماتی که به مشتریان خود ارائه می‌دهند و مزایای آن برای کاربرانشان پیاده‌سازی می‌کنند.
آیا بخش مالی باید از هوش مصنوعی استفاده کند؟
شاید قبلاً از خود پرسیده باشید که آیا بانک ها و مشاغل فین تک باید از چنین قلمرو مبهم مانند هوش مصنوعی استفاده کنند؟
این به آنها کمک می کند تا از بازاریابی کارآمدتر و مؤثرتر بهره ببرند، از تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده برای بهبود کیفیت خدمات و مشاوره مالی خود استفاده کنند، همراه با به حداقل رساندن ریسک از طریق پروفایل مشتریان موجود و بالقوه خود.
ایده اصلی که شایان ذکر است این است که نه تنها مشاغلی که هوش مصنوعی را پیاده‌سازی می‌کنند از این فناوری پیشرفته بهره می‌برند، بلکه مشتریان نیز برنده هستند.
رویکردی جامع به مشاوره مالی:
بسیاری از فناوری‌های مدرن مانند یادگیری ماشینی، هوش مصنوعی، شبکه‌های عصبی، تجزیه و تحلیل داده‌های بزرگ و غیره به دانشمندان و توسعه‌دهندگان در طیف گسترده‌ای از حوزه‌ها و صنایع این امکان را داده است که بینش‌های بسیار ارزشمندی را از مجموعه داده‌های وسیع و متنوع استخراج کنند. این داده ها آنها را قادر می سازد تا پیش بینی ها و توصیه های بسیار دقیقی را انجام دهند.
برخی از استارت‌آپ‌های فین‌تک شروع به استفاده از چت‌بات‌ها کردند تا به مشتریان خود مشاوره و حتی مربی‌گری در مورد بهبود تراکنش‌ها و دیگر انواع اقداماتی که انجام می‌دهند، مانند معاملات سهام و ارزهای دیجیتال، ارائه دهند.
زیبایی چت‌بات‌ها در این مورد خاص، استقلال آنها و چگونگی رفع نیاز افراد واقعی برای در دسترس بودن 24 ساعته یا در ساعات خاصی است، در حالی که مشتریان می‌توانند در هر زمانی از شبانه روز به مشاور مراجعه کنند. مهمتر از آن، ادغام آنها در پلتفرم های رسانه های اجتماعی مانند فیس بوک مسنجر آسان است.
چنین "ماشین هایی" با استفاده از NLP ساخته می شوند که به پردازش زبان طبیعی نیز معروف است. این دستیاران مبتنی بر هوش مصنوعی می‌توانند درخواست مشتری را بخوانند و (به روشی محدود) درک کنند و داده‌هایی را که درخواست کرده‌اند در اختیار او بگذارند. در اینجا نمونه ای از درخواست بسیار ساده ای است که با استفاده از ربات چت وال استریت ژورنال که در مسنجر فیس بوک ادغام شده است، ارائه شده است:
سایر کسب‌وکارها چت‌بات‌هایی ایجاد کرده‌اند که می‌توانند پس‌اندازهای شما را در یک بازه زمانی مشخص ردیابی کنند و به شما کمک کنند تا هزینه‌های خود را بهتر درک کنید، همراه با کاهش هزینه‌هایتان در بلندمدت.
ربات‌های دیگر به مشتریان خود در مالیات کمک می‌کنند و به شما اجازه می‌دهند تا هزینه‌های کسب‌وکار خود را دنبال کنید و در کسر هزینه‌های مالیاتی به شما کمک کنند. این ربات‌ها به مشتریان خود کمک می‌کنند تا درک عمیق‌تری از هزینه‌هایشان در یک دوره خاص داشته باشند.
با این حال، ذکر این نکته نیز ضروری است که طراحی تعامل چت بات چقدر حیاتی است. در حالی که می توان آن را به عنوان هوش مصنوعی طبقه بندی کرد، زبانی که برای برقراری ارتباط با کاربرانش استفاده می کند توسط انسان برنامه ریزی شده است.
درک نمایه ریسک مشتری.
بخش مهمی از کارایی و موفقیت یک بانک درک این موضوع است که آیا اعطای مقدار مشخصی پول به یک مشتری خاص بی خطر است و آیا آنها می توانند مبلغ مذکور را همراه با سود اضافی برگردانند یا خیر. این عمل معمولاً با استفاده از ریاضیات پیچیده انجام می شود که برای تجزیه و تحلیل طیف گسترده ای از عوامل طراحی شده است.
هوش مصنوعی ابزار فوق‌العاده‌ای است که اجازه می‌دهد پروفایل مشتریان خود را همراه با دسته‌بندی آنها، بر اساس تمام عواملی که به آنها دسترسی دارند، همراه با مشخصات ریسک‌شان، مشخص کند.
مهمتر از آن، هوش مصنوعی به بانک‌ها و کسب‌وکارهای مجاور اجازه می‌دهد تا این فرآیند را خودکار کنند، بنابراین با توجه به عدم وجود خطای انسانی، تصمیم‌گیری بسیار سریع‌تر و بسیار دقیق‌تر انجام می‌شود.
با این حال، این دسته بندی فقط حول این نیست که بدانند مشتریان چه چیزی را در هنگام اعطای وام به آنها انکار کنند، بلکه به آنها اجازه می دهد تا وام را کالیبره کنند.
این مدل‌ها معمولاً بر اساس داده‌های مشتری واقعی جمع‌آوری‌شده در طول سال‌ها آموزش داده می‌شوند، که تضمین می‌کند بانک‌ها می‌توانند پیشنهادات فردی خود را با حداکثر دقت و ارتباط ارائه دهند.
« در حالی که در ظاهر، این جنبه از برنامه هوش مصنوعی به نظر می‌رسد بر خلاف نفع مشتریانشان عمل می‌کند، اما می‌توان گفت که مشتریان از درگیر شدن در مسئولیت‌های مالی که ممکن است نتوانند در بلندمدت به آنها رسیدگی کنند، مصون هستند.»
نتیجه گیری:
اینها جذاب ترین برنامه های کاربردی هوش مصنوعی در فین تک تا این لحظه بودند. با این حال، ضروری است که تاکید کنیم که لیست به هیچ وجه در اینجا متوقف نمی شود. این فناوری روز به روز گسترش می یابد و بهبود می یابد و پیش بینی می شود که زندگی ما را برای همیشه تغییر دهد.