استفاده از هوش مصنوعی در بانکداری و امور مالی  

در این مطلب می خوانید: نمایش فهرست

هوش مصنوعی تولیدی در حوزه فین‌تک (بانکداری الکترونیک و امور مالی) پیشرو و تحول آفرین بوده است. این هوش مصنوعی قادر به پردازش و تحلیل حجم عظیمی از داده‌ها، خودکارسازی وظایف و پیش‌بینی آینده است؛ به همین دلیل به ابزاری ضروری برای کاربردهای مختلف مالی تبدیل شده است. همکاری بین هوش مصنوعی تولیدی و فین‌تک به مؤسسات مالی امکان می‌دهد تصمیمات آگاهانه‌تری بگیرند، ریسک‌ها را بهتر مدیریت کنند و خدمات سفارشی‌شده‌ای به مشتریان خود ارائه دهند.

هوش مصنوعی تولیدی، پتانسیل ایجاد انقلابی در جنبه‌های مختلف امور مالی با بهبود کارایی، دقت و تجربه مشتری دارد. در میان موارد برتر استفاده از هوش مصنوعی تولیدی در فین‌تک، کارشناسان به تشخیص تقلب، تبدیل سازمان دیجیتال به سازمان هوشمند، افزایش قابلیت‌های انسانی از طریق خودکار‌سازی، تسریع در تطابقات نظارتی و کاهش جرایم اقتصادی اشاره کرده‌اند.

برای فین‌تک‌ها و مؤسسات مالی مهم است که خطرات هوش مصنوعی تولیدی و ریسک‌های مرتبط با هوش مصنوعی در خدمات مالی از جمله فیشینگ، مهندسی اجتماعی (social engineering) و تولید داده‌های جعلی را درک کنند.

  پنج مورد استفاده از هوش مصنوعی در بانکداری و امور مالی

1

   امکان تشخیص و جلوگیری از تقلب

یکی از موارد برتر استفاده از هوش مصنوعی در بانکداری و امور مالی، تشخیص و جلوگیری از تقلب است. هوش مصنوعی تولیدی می‌تواند حجم عظیمی از داده‌های تراکنش‌ را در زمان واقعی تحلیل کند و هرگونه فعالیت غیرمعمول که ممکن است نشان‌دهنده تقلب باشد را شناسایی کند. این سیستم‌ها می‌توانند از طریق استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین، به طور مستمر توانایی تشخیص تقلب خود را با یادگیری از داده‌های گذشته بهبود دهند. این موضوع نه تنها به شناسایی سریع فعالیت‌های مشکوک کمک می‌کند، بلکه تعداد مثبت‌های کاذب (false positives) را کاهش داده و در نهایت، امنیت کلی تراکنش‌ها را بهبود می‌بخشد و اعتماد مشتریان را افزایش می‌دهد.

2

   تغییر در نحوه تصمیم‌گیری‌های خرد و کلان موسسات مالی

ریچارد برکلی، رئیس داده، تحلیل و هوش مصنوعی در خدمات مالی در PA Consulting می‌گوید: “با توجه به اینکه تحول دیجیتال بر تجربه مشتری و فرآیندهای عملیاتی متمرکز است، استفاده از هوش مصنوعی فراگیر خواهد بود؛ این موضوع نحوه تصمیم‌گیری‌های خرد و کلان توسط مؤسسات مالی از جمله استراتژی سرمایه‌گذاری، توانمندسازی کارکنان، مدیریت ریسک و دیگر تصمیمات را به طور بنیادین تغییر خواهد داد؛ هیئت‌مدیره‌ها در حال درک این موضوع هستند که باید رهبری تغییر از یک سازمان دیجیتال به یک سازمان هوشمند را به عهده بگیرند تا در دنیای مدرن، مرتبط و سودآور باقی بمانند. این سازمان‌ها در سال گذشته راهنماهای هوش مصنوعی را وضع کرده‌اند و اکنون شروع به ایجاد توانمندی‌های هوش مصنوعی تولیدی برای سال ۲۰۲۴ کرده‌اند، پلتفرم‌های هوش مصنوعی در مقیاس سازمانی را استقرار می‌دهند و سازمان‌های خود را برای پذیرش ایمن آن آماده می‌کنند.”

3

   تحول در نحوه عملکرد مؤسسات مالی

هوش مصنوعی در خدمات مالی کاربردهای زیادی دارد؛ برای مثال وقتی بازارها تغییر می‌کنند می‌تواند تعیین کند که موسسات کجا و چگونه سرمایه‌گذاری مجدد کنند، انتظارات مشتریان در زمینه نوآوری و سرعت را برآورده می‌سازد، به شرکت‌ها کمک می‌کند تا تأمین‌کنندگان خود را مدیریت کنند و گزارش‌ها را با شفافیت ارائه دهند.

استفاده از هوش مصنوعی در بانکداری و امور مالی

ریچارد برکلی می‌گوید: ” بسیاری از مؤسسات مالی باید از هوش مصنوعی برای افزایش قابلیت‌های انسانی استفاده کنند، با حل نیازهای کاربران از طریق فراهم کردن اطلاعات و دانش و خودکارسازی وظایف. این تمرکز بر ایجاد یک رابطه هماهنگ می‌تواند اطمینان دهد که هوش مصنوعی، مکمل مهارت‌های انسان است و نه جایگزین آن‌ها.

4

سرعت بخشی به انطباق با مقررات

تکنولوژی هوش مصنوعی به‌طور قابل توجهی فرآیند انطباق با مقررات جدید در حوزه فین‌تک را تسریع کرده است. هوش مصنوعی با استفاده از الگوریتم‌ها و قابلیت‌های تحلیل داده پیشرفته خود، به شرکت‌های فین‌تک امکان می‌دهد تا فرآیندهای پیچیده پیروی از قانون و مقررات جدید را به طور کارآمد انجام داده و با تغییرات مستمری که در الزامات قانونی رخ می‌دهد، همواره در تطابق باشند.

سیستم‌های مبتنی بر هوش مصنوعی با اتوماسیون وظایفی مانند جمع‌آوری داده، ارزیابی ریسک و گزارشگیری تنظیمی، به طور قابل توجهی خطاهای دستی را کاهش می‌دهند و دقت و کارآیی عملیات تطابق را بهبود می‌بخشند. علاوه بر این، الگوریتم‌های هوش مصنوعی قادرند به طور پیوسته، داده‌های بزرگی را به صورت زمان‌واقعی نظارت و تجزیه و تحلیل کنند و به سرعت هر گونه نقض یا ناهنجاری با مقررات را تشخیص دهند.

این رویکرد پیشگیرانه نه تنها تطابق با مقررات را تقویت می‌کند، بلکه به شرکت‌های فین‌تک کمک می‌کند تا خطرات را به موقع تشخیص داده و مدیریت کنند. شرکت‌های فینتک با بهره‌گیری از قدرت هوش مصنوعی می‌توانند به درجه بالاتری از تطابق با مقررات وضع شده دست یابند و در حالی که از استانداردهای سختگیرانه صنعت مالی پیروی می‌کنند، بر روی نوآوری و رشد نیز تمرکز داشته باشند.

5

  مقابله با جرایم اقتصادی

فناوری هوش مصنوعی نقش محوری در مبارزه با جرایم اقتصادی در بانکداری و امور مالی ایفا می‌کند. الگوریتم‌های پیشرفته و قابلیت‌های یادگیری ماشین سیستم‌های هوش مصنوعی، امکان شناسایی و پیشگیری از فعالیت‌های تقلبی، پولشویی و سایر اشکال جرایم اقتصادی را فراهم می‌آورند. الگوریتم‌های هوش مصنوعی با تحلیل حجم وسیعی از داده‌ها و شناسایی الگوها، می‌توانند به سرعت تراکنش‌ها یا رفتارهای مشکوکی که ممکن است نشان‌دهنده قصد تقلب باشند را تشخیص دهند.

علاوه بر این، سیستم‌های مبتنی بر هوش مصنوعی می‌توانند به طور مداوم یاد بگیرند و با تهدیدات جدیدی که به وجود می‌آیند سازگار شوند و همیشه یک قدم جلوتر از مجرمان حرفه‌ای باشند. هوش مصنوعی از طریق نظارت و تحلیل بلادرنگ، به شرکت‌های فین‌تک کمک می‌کند تا ریسک‌های مرتبط با جرایم اقتصادی را شناسایی کرده و آن‌ها را کاهش دهند؛ سلامت تراکنش‌های مالی را حفظ کرده و از کسب و کارها و مشتریان محافظت کنند. با بهره‌گیری از قابلیت‌های هوش مصنوعی، شرکت‌های فین‌تک می‌توانند به طور قابل توجهی خسارات مالی را کاهش دهند، از تطابق با مقررات اطمینان حاصل کنند، و محیطی امن و قابل اعتماد برای انجام تراکنش‌های مالی دیجیتال ایجاد کنند.

  مثال‌های واقعی از کاربرد هوش مصنوعی در بانکداری و امور مالی

در ادامه برخی مثال‌های واقعی از کاربردهای هوش مصنوعی تولیدی آمده است که نشان می‌دهد صنعت فین‌تک چگونه از این فناوری استفاده می‌کند:

JPMorgan Chase  

در ماه مه گذشته، JPMorgan Chase برای یک ابزار مشاوره مالی به نام IndexGPT، که یک سرویس هوش مصنوعی مشابه ChatGPT است، درخواست علامت تجاری ارائه داد تا به مشتریان برای سرمایه‌گذاری در جایی بهتر کمک کند. IndexGPT از پردازش ابری (cloud computing) و هوش مصنوعی برای تحلیل و سازماندهی اوراق بهادار بر اساس نیازهای خاص مشتریان خود استفاده می‌کند.

NatWest و IBM

NatWest و IBM در حال همکاری بر روی Cora، دستیار مجازی NatWest هستند که از هوش مصنوعی تولیدی استفاده خواهد کرد تا به مشتریان خود امکان دسترسی به اطلاعات گسترده‌تری از طریق تعاملات محاوره‌ای را بدهد.

وندی ردشاو، مدیر ارشد اطلاعات دیجیتال بانک خرده‌فروشی گروه NatWest می‌گوید:

"با تکیه بر موفقیت Cora در پنج سال گذشته، ما با شرکت‌هایی مانند IBM همکاری می‌کنیم تا از آخرین نوآوری‌های هوش مصنوعی تولیدی بهره‌برداری کنیم که به Cora کمک می‌کند حتی بیش از پیش 'انسانی' به نظر برسد و مهم‌تر از همه، یک شریک دیجیتال مطمئن، ایمن و قابل اعتماد برای مشتریانمان باشد."

بانک OCBC

پاییز گذشته، بانک OCBC در سنگاپور یک چت‌بات هوش مصنوعی تولیدی را به ۳۰,۰۰۰ کارمند خود در سراسر جهان معرفی کرد تا بهره‌وری آن‌ها را افزایش داده و به آن‌ها امکان بهبود خدمات مشتری را بدهد. این بانک، چت‌بات را با همکاری Azure OpenAI مایکروسافت راه‌اندازی کرد.

Square

شرکت پردازش پرداخت Square از قابلیت‌های هوش مصنوعی تولیدی استفاده می‌کند تا به فروشندگان کمک کند عملیات خود را خودکار، جریان‌های کاری را ساده‌سازی و در زمان صرفه‌جویی کنند. به عنوان مثال، منو ساز Square به رستوران‌ها امکان می‌دهد تا به راحتی منوهای کاملی را در عرض چند دقیقه، با کمترین تلاش ایجاد کنند؛ که ابزاری ارزشمند برای صرفه‌جویی در زمان به آن‌ها ارائه می‌دهد.

بانک آمریکا

یکی از موارد استفاده واقعی از هوش مصنوعی تولیدی در بانکداری مربوط به استفاده بانک آمریکا از هوش مصنوعی تولیدی برای تشخیص تراکنش‌های تقلبی کارت اعتباری است. سیستم هوش مصنوعی بانک آمریکا روزانه میلیاردها تراکنش را تحلیل می‌کند تا الگوهایی که نشان‌دهنده تقلب هستند را شناسایی کند. به عنوان مثال، سیستم هوش مصنوعی آن می‌تواند تراکنش‌هایی با مبالغ غیرعادی بزرگ یا تراکنش‌هایی که از مکان‌های غیرمعمول انجام شده‌اند را تشخیص دهد.

گروه مالی Hokuhoku و Fujitsu

سپتامبر گذشته، گروه مالی Hokuhoku و Fujitsu، آزمایش‌هایی را برای بررسی استفاده از هوش مصنوعی تولیدی برای بهبود عملیات بانک آغاز کردند. این آزمایش‌ها شامل یک ماژول هوش مصنوعی مکالمه‌ای است که به بانک کمک می‌کند اسناد تجاری مختلف را تولید و بررسی کند، به پرسش‌های داخلی پاسخ دهد و برنامه‌هایی نیز ایجاد کند.

  آینده هوش مصنوعی در بانکداری و امور مالی

در آینده، هوش مصنوعی مولد (GenAI) در صنعت فین‌تک با پیشرفت‌های بی‌سابقه‌ای در شخصی‌سازی و کارایی همراه خواهد بود. GenAI به موسسات مالی امکان می‌دهد با تحلیل حجم عظیمی از داده‌های کاربران، خدمات مالی سفارشی و مشاوره‌های مالی متناسب با نیازهای هر فرد تولید کنند. این امر منجر به رویکردی مشتری‌محورتر خواهد شد که در آن خدمات مالی نه تنها واکنشی بلکه به طور فعال با نیازها و ترجیحات کاربران همسو خواهند شد.

پردازش داده‌ها به صورت بلادرنگ و تحلیل‌های پیش‌بینی‌کننده توسط GenAI به شرکت‌های فین‌تک اجازه می‌دهد تا نیازهای مشتریان و روند بازار را پیش‌بینی کرده و راه‌حل‌های مالی به موقع و مرتبط ارائه دهند. این سطح از شخصی‌سازی نه تنها رضایت مشتریان را افزایش می‌دهد بلکه وفاداری و حفظ آن‌ها، در بازاری که به طور فزاینده‌ای رقابتی است را نیز تقویت می‌کند.

علاوه بر این، یکپارچه‌سازی هوش مصنوعی در بانکداری و امور مالی، به انقلابی در مدیریت ریسک و تطابق با مقررات در بخش فین‌تک منجر خواهد شد. GenAI با استفاده از الگوریتم‌های پیشرفته می‌تواند به طور مداوم، تراکنش‌ها و فعالیت‌ها را برای شناسایی ناهنجاری‌ها و تقلب احتمالی با دقت بیشتری نسبت به روش‌های سنتی نظارت کند. این رویکرد پیشگیرانه به امنیت، کاهش ریسک‌ و محافظت از موسسات مالی و مشتریان آنها در برابر تهدیدات نوظهور کمک خواهد کرد.

GenAI فرآینده تطابق با مقررات را با به‌روزرسانی و تطبیق خودکار با مقررات جدید، ساده‌تر خواهد کرد و اطمینان حاصل می‌کند که شرکت‌های فین‌تک با حداقل دخالت دستی همچنان با قوانین مطابقت داشته باشند. با پیشرفت این فناوری، انتظار می‌رود که GenAI نقش مهمی در شکل‌دهی به یک اکوسیستم مالی امن‌تر و کارآمدتر ایفا کند و موج بعدی تحول دیجیتال در این صنعت را رهبری کند.

با این حال، استفاده از هوش مصنوعی تولیدی در فین‌تک دارای برخی معایب نیز است. کارشناسان PA Consulting برخی از خطرات نوظهور جرم اقتصادی درون هوش مصنوعی تولیدی، از جمله فیشینگ، مهندسی اجتماعی و تولید داده‌های جعلی را دیده‌اند، زیرا این فناوری امکان اجرای روش‌های جدید و پیچیده‌تر برای انجام فعالیت‌های غیرقانونی را فراهم می‌کند.

  آینده هوش مصنوعی در بانکداری و امور مالی

برکلی می‌گوید:

"مهم است که فین‌تک‌ها و مؤسسات مالی خطرات هوش مصنوعی تولیدی و خطرات هوش مصنوعی در خدمات مالی را درک کنند، زیرا سوءاستفاده از هوش مصنوعی تولیدی برای ارتکاب تقلب به یک خطر فزاینده برای این مؤسسات و مشتریان آن‌ها تبدیل شده است."

  پرسش‌های متداول

۱. هوش مصنوعی مولد چیست و چگونه در فین‌تک استفاده می‌شود؟

هوش مصنوعی مولد به سیستم‌های هوش مصنوعی اشاره دارد که می‌توانند با یادگیری از داده‌های موجود، محتوای جدیدی مانند متن، تصاویر یا حتی کد تولید کنند. هوش مصنوعی تولیدی در بخش فین‌تک، برای ایجاد خدمات مالی شخصی‌سازی‌شده‌تر، بهبود تشخیص تقلب، خودکارسازی خدمات مشتری از طریق چت‌بات‌ها، تولید گزارش‌های مالی و حتی توسعه مدل‌های پیش‌بینی برای روند بازار و استراتژی‌های سرمایه‌گذاری به کار می‌رود.

۲. هوش مصنوعی مولد چگونه خدمات مشتری را در فین‌تک بهبود می‌بخشد؟

هوش مصنوعی مولد خدمات مشتری را با ارائه چت‌بات‌ها و دستیارهای مجازی پیشرفته که می‌توانند طیف وسیعی از سوالات مشتریان را مدیریت کنند، بهبود می‌بخشد. این سیستم‌های هوش مصنوعی می‌توانند پاسخ‌هایی بسیار شبیه به انسان تولید کنند، پشتیبانی ۲۴ ساعته در هفت روز هفته ارائه دهند و مسائل رایج را بدون دخالت انسان حل کنند. همچنین می‌توانند مسائل پیچیده را به کارشناسان انسانی ارجاع دهند، که این امر تجربه مشتری را بهبود می‌بخشد.

۳. مزایای استفاده از هوش مصنوعی تولیدی برای تشخیص تقلب در فین‌تک چیست؟

هوش مصنوعی، تشخیص تقلب را با تحلیل حجم بزرگی از داده‌های تراکنشی برای شناسایی الگوها و رفتارهای غیرمعمول که ممکن است نشان‌دهنده فعالیت‌های تقلبی باشد، بهبود می‌بخشد. با یادگیری مداوم از داده‌های جدید، این سیستم‌های هوش مصنوعی می‌توانند سریع‌تر از سیستم‌های مبتنی بر قواعد سنتی به تاکتیک‌های جدید تقلب پاسخ دهند. این امر منجر به دقت بهتر در تشخیص تراکنش‌های تقلبی و کاهش موارد مثبت کاذب می‌شود، که از مؤسسات مالی و مشتریان آنها محافظت می‌کند.

۴. آیا هوش مصنوعی مولد می‌تواند در استراتژی‌های سرمایه‌گذاری و تجارت کمک کند؟

بله، هوش مصنوعی تولیدی می‌تواند در استراتژی‌های سرمایه‌گذاری و تجارت، با تحلیل داده‌های گذشته بازار و تولید مدل‌های پیش‌بینی برای روند آینده بازار کمک کند. همچنین می‌تواند الگوریتم‌های تجارت خودکار ایجاد کند که بر اساس این پیش‌بینی‌ها، معاملات را انجام دهند. علاوه بر این، هوش مصنوعی مولد می‌تواند در بهینه‌سازی سبد سهام با تولید استراتژی‌هایی که ریسک و بازده را بر اساس ترجیحات سرمایه‌گذار متعادل می‌کند، کمک کند.

۵. هوش مصنوعی مولد چگونه به رعایت مقررات در فین‌تک کمک می‌کند؟

هوش مصنوعی مولد به رعایت مقررات با خودکارسازی فرآیند نظارت و گزارش‌دهی فعالیت‌های مالی مطابق با الزامات مقرراتی کمک می‌کند. هوش مصنوعی می‌تواند گزارش‌های تطبیق تولید کند، نقض‌های احتمالی مقررات را شناسایی و اطمینان حاصل کند که فعالیت‌های مالی با قوانین و استانداردهای مربوطه سازگار است. این امر ریسک عدم رعایت مقررات را کاهش می‌دهد و به مؤسسات مالی کمک می‌کند از جریمه‌ها اجتناب کنند.

۶. چالش‌های مرتبط با پیاده‌سازی هوش مصنوعی مولد در فین‌تک چیست؟

پیاده‌سازی هوش مصنوعی مولد در فین‌تک با چندین چالش همراه است، از جمله:
حریم خصوصی و امنیت داده‌ها: اطمینان از حفاظت از داده‌های حساس مالی در برابر نقض‌ها و سوءاستفاده.
تعصب و انصاف: رسیدگی به تعصبات در مدل‌های هوش مصنوعی که می‌تواند منجر به رفتار ناعادلانه با گروه‌های خاصی از مشتریان شود.
موانع مقرراتی: پیمایش در مقررات پیچیده‌ای که استفاده از هوش مصنوعی در خدمات مالی را تحت کنترل دارند.
هزینه و پیچیدگی: مدیریت هزینه‌های بالا و پیچیدگی فنی توسعه و نگهداری سیستم‌های هوش مصنوعی مولد.
شفافیت مدل: اطمینان از قابل فهم بودن مدل‌های هوش مصنوعی و شفافیت فرآیندهای تصمیم‌گیری آنها.

نظر شما چیست؟

شما چی فکر می‌کنید؟

نقطه
Logo