4 روشی که هوش مصنوعی فین‌تک را تغییر می‌دهد.
شرکت‌های بخش مالی ممکن است از هوش مصنوعی برای تجزیه و تحلیل و مدیریت داده‌ها از منابع متعدد برای ارائه بینش ارزشمند استفاده کنند. این نتایج نوآورانه به بانک ها کمک می کند تا ضمن ارائه خدمات روزمره مانند مدیریت وام یا پردازش پرداخت، بر مشکلاتی که به صورت روزمره با آن مواجه هستند غلبه کنند.
در این مقاله به بررسی برخی موارد استفاده از نوآوری فین‌تک را که توسط هوش مصنوعی هدایت می‌شود، می پردازد و مزایای اصلی شرکت‌های فین‌تک را از این فناوری به دست می آورند اشاره می کند.
افزایش امنیت:
هوش مصنوعی در حوزه مالی راه‌حل‌های بسیاری را با هدف افزایش اقدامات احتیاطی ارائه می‌کند. به عنوان مثال، بانک‌ها برنامه‌هایی را ارائه می‌کنند که فقط با تشخیص چهره یا اثرانگشت قابل دسترسی هستند. این امر تا حد زیادی به دلیل هوش مصنوعی امکان پذیر شده است.
برخی از کارشناسان ادعا می کنند که در آینده نزدیک راه حل های امنیتی مبتنی بر هوش مصنوعی جایگزین رمز عبور و نام کاربری می شوند. تشخیص گفتار، تشخیص چهره و سایر داده‌های بیومتریک می‌توانند یک لایه امنیتی مکمل اضافه کنند و دور زدن آنها از رمزهای عبور سنتی دشوارتر است.
هوش مصنوعی در فین‌تک نوآوری را هدایت می‌کند و منجر به خدمات شخصی، سریع و ایمن با رضایت مشتری بالاتر و دسترسی جهانی می‌شود.
هوش مصنوعی در فین‌تک راه‌حل‌های رفتاری را در بر می‌گیرد و می‌تواند به انقلابی در امور مالی منجر شود. هوش مصنوعی می تواند نحوه تعامل مشتری با تراکنش های خود را نظارت کند و رفتار معمولی آنها را تعیین کند. فرض کنید مشتری چندین بار متوالی سعی می کند 7000 دلار از حساب خود در مکانی خارج از مکان معمولی خود برداشت کند. یادگیری ماشینی مبتنی بر هوش مصنوعی این فعالیت را به عنوان تقلب احتمالی تشخیص داده و آن را مسدود می کند.
بهبود خدمات مشتری
موارد استفاده زیادی وجود دارد که هوش مصنوعی می تواند تجربه مشتری و خدمات مشتری را بهبود بخشد. چند مثال عبارتند از:
چت ربات ها در فین تک:
چت ربات‌های مجهز به هوش مصنوعی می‌توانند حجم کاری روی مراکز تماس را به حداقل برسانند، زیرا با معمول‌ترین و متداول‌ترین مشکلات کاربران مقابله می‌کنند.
هرچقدر هم که ساده به نظر می رسند، هر چت بات از تجزیه و تحلیل احساسات پیچیده استفاده می کند که به لطف هوش مصنوعی امکان پذیر است. این تجزیه و تحلیل احساسات بر درک تجربه مشتری از خدمات برنامه شما، شناسایی راه های کوتاهی آن و آموزش خود ربات چت برای رفع این کمبودها متمرکز است. چت ربات های مبتنی بر هوش مصنوعی ارتباط بین مشتری و بانک را آسان تر و در دسترس تر می کند. آنها از اسکریپت های خودکار برای حل شکایات ساده استفاده می کنند.
با کمک چت بات ها، برخی از موسسات بانکی حتی می توانند شبکه مشتریان خود را توسعه دهند. به عنوان مثال، بانک آمریکا دو ماه پس از معرفی ربات چت خود، بیش از یک میلیون مشتری جدید ایجاد کرد.
برنامه‌های بانکداری شخصی‌شده با هوش مصنوعی:
بسیاری از برنامه های بانکی برای کمک به کاربران برای دستیابی به اهداف مالی، پیگیری درآمد و هزینه های خود و موارد دیگر، توصیه های مالی شخصی ارائه می دهند.
این شخصی‌سازی عمدتاً به دلیل نوآوری‌های فین‌تک مبتنی بر هوش مصنوعی امکان‌پذیر است. به عنوان مثال، بانک آمریکا اپلیکیشنی را ارائه می دهد که به کاربران کمک می کند تا هزینه های خود را از طریق یک رویکرد شخصی سازی شده مبتنی بر هوش مصنوعی برای هر مشتری برنامه ریزی کنند. علاوه بر این، این موسسه همچنین از هوش مصنوعی برای پیش‌بینی احتمال نکول برای شرکت‌هایی که درخواست مدیریت وام دارند، استفاده می‌کند.
هوش مصنوعی در فین‌تک می‌تواند رفتار کاربر را با کمک APIهای هوش مصنوعی پیش‌بینی کند، که همچنین می‌تواند برای بانک‌ها و شرکت‌های فین‌تک استفاده شود.
منفعت مردم به عنوان مثال، فرض کنید که کاربر اطلاعات مربوط به هزینه های خود را در ماه گذشته درخواست می کند یک درخواست. در سمت سرور، با کمک هوش مصنوعی، درخواست پیگیری آنها را پیش بینی می کنید (به عنوان مثال، درآمد ماه قبل) و این اطلاعات را در همان پاسخ ارائه می کنید. در نتیجه، تعداد درخواست ها و بار روی سیستم خود را متناسب با آن به حداقل می رسانید. کاربر همچنین سود می برد، زیرا در صورت صحیح بودن تحلیل پیش بینی، سیستم سریعتر کار می کند.
تشخیص تقلب:
تقلب یکی از مبرم ترین مشکلاتی است که صنعت مالی امروزه با آن مواجه است. به گفته Javelin، کاربران و کسب و کارها در سال 2020 به دلیل کلاهبرداری 56 میلیارد دلار ضرر را تجربه کردند. علاوه بر این، اثرات تقلب با زیان های مالی شروع نمی شود و به پایان نمی رسد. همچنین شهرت شرکت ها و تجربه مشتری را مختل می کند، که به نوبه خود می تواند هزینه بیشتری نیز داشته باشد.
بنابراین جای تعجب نیست که بانک‌ها، شرکت‌ها و مؤسسات مالی تمام ابزارهای موجود برای پیشگیری از تقلب را امتحان کنند. هوش مصنوعی یکی از این روش‌ها است، زیرا در صورت شناسایی فعالیت‌های تقلبی احتمالی، امکان مسدود کردن درخواست کاربر یا حتی دسترسی به حساب آنها را فراهم می‌کند. در نتیجه، هوش مصنوعی قبل از وقوع کلاهبرداری به فعالیت های مشکوک واکنش نشان می دهد.
نتیجه گیری:
هوش مصنوعی در فین‌تک برای طیف وسیعی از اهداف استفاده می‌شود: تصمیم‌گیری در زمینه وام، پشتیبانی مشتری، کشف تقلب، ارزیابی ریسک اعتباری، بیمه، مدیریت ثروت و موارد دیگر. شرکت‌های فین‌تک مدرن، هوش مصنوعی را برای بهره‌وری افزایش یافته، سطوح دقت بداهه و وضوح جستجوی پرسرعت اتخاذ می‌کنند.
هوش مصنوعی در فین‌تک نوآوری را هدایت می‌کند و منجر به خدمات شخصی، سریع و ایمن با رضایت مشتری بالاتر و دسترسی جهانی می‌شود.