5 مزیت برتر هوش مصنوعی در بانکداری و امور مالی.

‌هوش مصنوعی (AI) در حال حاضر در زمینه بانکداری و امور مالی مورد توجه قرار گرفته است. و با دلیل موجه پیشرفت های فناوری در بانکداری هوش مصنوعی، مانند یادگیری ماشینی، بینایی کامپیوتر، و پردازش زبان طبیعی، تجارت و کار را عمیقاً تغییر می دهد. علاوه بر این، این پیشرفت‌ها می‌توانند نتایج معناداری را برای بانک‌ها ایجاد کنند، مانند بهبود عملیات پشتیبان، تجربه مشتری و رضایت کارکنان.  

هوش مصنوعی در امور مالی و بانکی در حال افزایش است:

هوش مصنوعی این پتانسیل را دارد که منجر به صرفه جویی گسترده در هزینه ها شود. بر اساس مطالعه ای که توسط Accenture انجام شده است، بانک ها می توانند از ابزارهای بانکی هوش مصنوعی برای افزایش تراکنش های خود تا دو و نیم برابر با استفاده از همان تعداد کار استفاده کنند.  

و شرکت های خدمات مالی در موقعیت مناسبی برای استفاده از هوش مصنوعی قرار دارند. هیچ هوش مصنوعی در بانکداری بدون داده وجود ندارد. اما صنعت مالی داده‌های زیادی را در روند عادی تجارت جمع‌آوری می‌کند.  

مسلماً استفاده از هوش مصنوعی و یادگیری ماشین برای خدمات بانکی و در صنعت مالی چیز جدیدی نیست. هوش مصنوعی در حال حاضر مسئول تشخیص فعالیت مشکوک کارت اعتباری است. با افزایش سرقت هویت، صنعت باید از فناوری مناسب برای محافظت از مشتریان خود و کاهش مسئولیت خود استفاده کند.  

همانطور که حالت عملیات مجازی می شود، آسیب پذیری در سیستم های مالی آشکار می شود. در گذشته، سارقان بانک از ماسک اسکی و اسلحه استفاده می کردند. این روزها، مجرمان از کد و صفحه کلید استفاده می کنند. تنها راه مبارزه با تهدیدات تکنولوژیکی استفاده از فناوری بهتر است.  

هوش مصنوعی فرصتی را برای موسسات مالی فراهم می کند تا تجربه ای دوستانه برای مشتری ایجاد کنند، میزان خطای کارمندان را کاهش دهند و سرمایه گذاری بهتری انجام دهند. سیستم های مدیریت تصمیم گیری هوشمند (DMS) با کاهش نرخ خطا و کاهش زمان صرف شده برای گرفتن دقیق اطلاعات مشتری، به مؤسسه کمک می کند تا مطابقت خود را حفظ کند.  

با این حال، ارزیابی صحیح هوش مصنوعی در خدمات بانکی و مالی بدون بررسی برخی تصورات غلط از هوش مصنوعی ناقص خواهد بود. به عنوان مثال، این ایده که یادگیری ماشینی با هوش انسانی هم تراز است یک افسانه است. علاوه بر این، حتی در جایی که به نظر می‌رسد هوش مصنوعی از توانایی‌های انسان پیشی می‌گیرد، مانند استفاده از متغیرهای زیادی برای پیش‌بینی یک نتیجه، هزینه اغلب از مزایای آن بیشتر است.  

مهمترین مزایای هوش مصنوعی برای بانک ها چیست؟

در زیر لیستی از پنج مورد از مزایای برتر هوش مصنوعی در صنعت مالی و بانکی آورده شده است. ما همچنین برخی از خطرات و چالش‌های پیش روی صنعت خدمات مالی هنگام استفاده از هوش مصنوعی را مورد بحث قرار می‌دهیم.  

1. انطباق با مقررات و کشف تقلب:

صنعت بانکداری گذشته پر رنگی داشته است که میلیون ها دلار برای سرمایه گذاران هزینه در بر داشته است. قوانینی مانند قانون Sarbanes-Oxley در سال 2002 (SOX) مجازات های سنگینی را برای بازیکنانی که با نقض مقررات دستگیر می شوند تعیین می کند. بنابراین به نفع بانک ها و سازمان های مالی است که در صورت امکان، انطباق را به صورت خودکار انجام دهند.استفاده از سیستم مدیریت تصمیم امکان کشف زودهنگام تقلب و مستندات حسابرسی جامع را فراهم می کند. تمرین‌های حسابرسی شخص ثالث می‌تواند برای عملیات عادی مختل شود، زمانی که کارمندان از میز خود فراخوانده می‌شوند تا جزئیات گمشده یا توضیح ورودی‌ها را توضیح دهند. با نرم افزار مناسب و یادگیری ماشینی، اطلاعات ثبت شده در سیستم دقیق خواهد بود و خطاها بلافاصله برجسته یا غیرمجاز می شوند.  

همانطور که موسسات مالی هوشیاری خود را افزایش می دهند، کلاهبرداران رفتار خود را تغییر می دهند. از آنجایی که مبالغ کلان تراکنش ها برای بررسی علامت گذاری می شوند، کلاهبرداران یاد گرفته اند که با مقادیری فقط کمتر از حد شناسایی معامله کنند. بدون تجزیه و تحلیل مناسب، فعالیت مجرمانه علیرغم برآورده کردن الزامات تعیین شده، می تواند کشف نشود. این حوزه ای است که هوش مصنوعی واقعاً برتر از انسان است. هوش مصنوعی حجم زیادی از داده ها را تجزیه و تحلیل می کند و تراکنش های مشکوک را انتخاب می کند. تجزیه و تحلیل دستی چنین معاملاتی منجر به اشتباه می شود. بدون وجود سیستم تشخیص کلاهبرداری هوش مصنوعی، این روز برای مجرمان برای پولشویی یا تامین مالی فعالیت های غیرقانونی است.  

2. بهبود ارزیابی سرمایه گذاری:

درآمد بهره تنها یکی از جنبه های تولید درآمد است. در نتیجه، بانک ها به طور مداوم به دنبال فرصت های سودآور برای سرمایه گذاری و کسب بازده سالم هستند.  

نرم افزار سرمایه گذاری مناسب می تواند توصیه های سرمایه گذاری متناسب با ریسک پذیری این موسسات را ارائه دهد. علاوه بر این، با توجه به اینکه درک اطلاعات خاص صنعت اغلب دشوار است، آنها می توانند پیشنهادهای تامین مالی مشتری را به طور دقیق ارزیابی کنند.  

تصمیم برای سرمایه گذاری هنوز در دستان تحلیلگران انسانی است. نرم افزار تحلیل سرمایه گذاری فرآیند را آسان تر می کند و متغیرهای بیشتری را در خود جای می دهد. اگر موسسه منافعی خارج از مرزهای ملی خود داشته باشد، دسترسی به اطلاعات می تواند زمان بر باشد. ارزیابی یک محیط جدید می تواند چالش برانگیز باشد، اما نرم افزار هوش مصنوعی مناسب در تسریع این فرآیند بسیار موثر است.  

3. تجربه مشتری بهتر:

مشتریان دائماً به دنبال راحتی هستند. به عنوان مثال، ATM موفقیت آمیز بود زیرا مشتریان می توانستند به خدمات حیاتی دسترسی داشته باشند، حتی زمانی که بانک ها بسته بودند. این سطح از راحتی فقط الهام بخش نوآوری بیشتری است. اکنون، مشتریان می‌توانند حساب‌های بانکی خود را باز کرده و با استفاده از تلفن‌های هوشمند خود از راحتی روی کاناپه خود را تأیید کنند.  

در جست‌وجوی زمان کوتاه‌تر، یک سیستم مدیریت تصمیم (DMS) می‌تواند زمان لازم برای گرفتن اطلاعات مشتری خود (KYC) را کاهش داده و خطاها را حذف کند. علاوه بر این، با نرم افزار مناسب قوانین کسب و کار، تصمیمات تجاری را می توان بدون رویه های طولانی اجرا و اجرا کرد.  

محصولات جدید و پیشنهادات مالی فصلی می توانند به موقع در دسترس باشند. علاوه بر این، تصمیمات تجاری جدید یا تغییر در تعرفه ها به راحتی در سیستم جای می گیرد.  

واجد شرایط بودن به معنای خودکار است، مشتریانی که واجد شرایط نیستند از گذراندن یک فرآیند کامل ناامید نمی شوند و فقط رد می شوند. این نوع فناوری با وجود مشتریان متنوع، توهم یک تماس شخصی را فراهم می کند.  

بانک ها می توانند با کاهش زمان تحویل، اعتماد و اطمینان مشتریان را جلب کنند. علاوه بر این، نرم افزار DMS می تواند زمان تایید تسهیلات را کاهش دهد.  

گاهی اوقات، کارمندان بانک به اشتباه حساب باز می کنند که منجر به محدودیت هایی برای حساب های مشتریان می شود. این می تواند برای مشتری بسیار ناامید کننده باشد. گرفتن دقیق اطلاعات مشتری و تنظیم صحیح حساب های مشتری، تجربه ای روان را برای مشتریان شما تضمین می کند.  

4. کاهش هزینه ها و ریسک های عملیاتی:

به همان اندازه که ما از تعامل انسانی لذت می بریم، یک اشکال مهم دارد. خطاها رایج هستند و می توانند عواقب جدی داشته باشند. حتی زمانی که کارمندان باتجربه در راس کار هستند، ضربه زدن نادرست کلید می‌تواند مؤسسه را در معرض مسئولیت قرار دهد و صدمات جبران‌ناپذیری به شهرت وارد کند.  

سیستم های مدیریت تصمیم با ایجاد جریان های منطقی در جمع آوری داده ها و ترکیب تکنیک های پیش بینی و تجویزی برای حل مشکلات تجاری، این ریسک را کاهش می دهند.  

اجازه دهید از On-boarding به عنوان مثال استفاده کنیم. با استفاده از DMS، می‌توانید قوانینی را تنظیم کنید که به مشتری نشان دهد بسته به داده‌های زیستی یا کسب‌وکار خود، چه نوع حساب‌هایی را می‌تواند باز کند.  

اگر مشتری در حال افتتاح حساب آنلاین باشد، سن و منبع درآمد می تواند نوع حساب در دسترس او را تعیین کند. در این صورت افراد زیر سن قانونی نمی توانند به نام خود حساب باز کنند و حساب های پس انداز شخصی دارای تسهیلات اضافه برداشت نخواهد بود. این به این معنی است که شما به کارمندان کمتری نیاز دارید که با مشتری روبرو هستند، که هزینه کار شما را کاهش می دهد.علاوه بر این، با افزایش دقت، تعداد افرادی که سازمان برای ارزیابی تراکنش ها و فعالیت ها نیاز دارد، بیشتر کاهش می یابد.همچنین یک مزیت برای سلامت کارکنان وجود دارد. به عنوان مثال، DMS زمان ورود داده ها را کاهش می دهد، به این معنی که تیم شما می تواند زمان بیشتری را صرف نوآوری و تمرکز بر وظایف اصلی کسب و کار کند.  

هوش مصنوعی علیرغم مزایایی که دارد نمی تواند جایگزین ارزش دست دادن شود. با این حال، با صرفه جویی حاصل از سرمایه گذاری در سیستم های هوش مصنوعی، موسسات مالی می توانند منابع را از ورود داده ها به سمت توسعه کسب و کار هدایت کنند.  

5. بهبود وام و ارزیابی تسهیلات.

استفاده از امتیازات اعتباری برای ارزیابی واجد شرایط بودن برای تامین مالی اغلب به اطلاعات قدیمی، طبقه بندی نادرست و اشتباهات متکی است. با این حال، این روزها اطلاعات بسیار بیشتری به صورت آنلاین در دسترس است که می تواند تصویر واقعی تری از فرد یا کسب و کار تحت ارزیابی ارائه دهد.  

یک سیستم مبتنی بر هوش مصنوعی می‌تواند با در نظر گرفتن متغیرهای بیشتر توصیه‌های تأیید یا رد کند، حتی زمانی که طرف، چه شخصی یا تجاری، اسناد کمی داشته باشد.  

حتی اگر سیستم ها به گونه ای طراحی شده اند که عینی باشند، می توانند سوگیری را نشان دهند. این به این دلیل است که تنظیمات فقط به خوبی توسعه دهندگان آنها هستند. خوشبختانه اکثر درخواست‌های تامین مالی دریافتی از سوی موسسات مشابه است و مردم از سوگیری سازمانی آگاه هستند. در نتیجه، توسعه‌دهندگان موقعیت بهتری برای کلید زدن متغیرهای بهتر در هنگام طراحی برنامه‌ها و به‌روزرسانی‌ها دارند.  

کاربردهای هوش مصنوعی در بانکداری

سه کانال اصلی که بانک ها می توانند از هوش مصنوعی برای صرفه جویی در هزینه ها استفاده کنند عبارتند از: front office (بانکداری محاوره ای)، دفتر میانی (تشخیص کلاهبرداری و مدیریت ریسک) و پشت آفیس (پذیره نویسی).  

در این گزارش، Business Insider Intelligence معنی‌دارترین برنامه‌های کاربردی هوش مصنوعی و یادگیری ماشین را در دفاتر اصلی و میانی بانک‌ها شناسایی می‌کند. ما همچنین در مورد استراتژی‌های برنده هوش مصنوعی مورد استفاده فین‌تک‌ها و مؤسسات مالی قدیمی بحث می‌کنیم، و همچنین توصیه‌هایی را برای اینکه چگونه بانک‌ها می‌توانند به بهترین شکل به تحول دیجیتالی مبتنی بر هوش مصنوعی نزدیک شوند، ارائه می‌کنیم.  

برنامه های کاربردی هوش مصنوعی جلو و میانی بیشترین فرصت صرفه جویی در هزینه را در بانکداری دیجیتال ارائه می دهند.  

بانک‌ها از الگوریتم‌هایی در بخش جلویی برای شناسایی و احراز هویت مشتری، تقلید از کارمندان زنده از طریق ربات‌های چت و دستیاران صوتی، تعمیق روابط با مشتریان و ارائه بینش‌ها و توصیه‌های شخصی‌سازی شده استفاده می‌کنند.  

هوش مصنوعی همچنین توسط بانک‌ها در بخش میانی برای ارزیابی ریسک‌ها، شناسایی و جلوگیری از تقلب در پرداخت‌ها، بهبود فرآیندهای مبارزه با پولشویی (AML) و انجام بررسی‌های نظارتی با مشتری (KYC) اجرا می‌شود.  

استراتژی‌های برنده به‌کار گرفته شده توسط بانک‌هایی که تحت یک تحول مبتنی بر هوش مصنوعی هستند، نشان می‌دهد که چگونه می‌توان بهترین فرصت را به دست آورد. این استراتژی ها نیاز به یک استراتژی هوش مصنوعی جامع را برجسته می کند که در خطوط تجاری بانک ها، داده های قابل استفاده، مشارکت با شرکای خارجی و کارمندان واجد شرایط گسترش یابد.  

نتیجه گیری:  

هوش مصنوعی در حال تغییر کیفیت محصولات و خدماتی است که صنعت بانکداری ارائه می دهد. نه تنها روش‌های بهتری برای مدیریت داده‌ها و بهبود تجربه مشتری ارائه کرده است، بلکه فرآیندهای سنتی را برای کارآمدتر کردن آن‌ها ساده، تسریع و بازتعریف کرده است.با در دسترس بودن فناوری هایی مانند هوش مصنوعی، داده ها به با ارزش ترین دارایی در یک سازمان خدمات مالی تبدیل شده است. اکنون بیش از هر زمان دیگری، بانک ها از راه حل های خلاقانه و مقرون به صرفه ای که هوش مصنوعی ارائه می کند آگاه هستند و درک می کنند که اندازه دارایی، اگرچه مهم است، اما دیگر به تنهایی برای ایجاد یک تجارت موفق کافی نخواهد بود.