با ظهور هوش مصنوعی (AI) صنعت خدمات مالی امروزه در ماراتن دیجیتال وارد مرحله جدیدی شده است، سفری که با ظهور اینترنت آغاز شد و سازمانها را طی چند مرحله دیجیتالیسازی به حرکت درآورد. ظهور هوش مصنوعی ساختارها را نیز در صنعت متحول می کند، به عبارت دیگر انقلاب هوش مصنوعی پیوندهایی که اجزای مؤسسات مالی سنتی را در کنار هم نگه داشته اند، سست کرده و درها را به روی نوآوری های بیشتر و مدل های عملیاتی جدید باز خواهد کرد.
هوش مصنوعی حوزه ای از علوم کامپیوتر است که بر ایجاد ماشین های هوشمندی که مانند انسان کار می کنند و وظایفی را انجام می دهند، تاکید دارد. این ماشین ها خودفراگیر هستند یعنی میتوانند به خود آموزش دهند، اطلاعات را سازماندهی و تفسیر و بر اساس آن، پیش بینی کنند. بنابراین هوش مصنوعی امروزه به بخش اساسی فناوری در صنعت بانکداری، خدمات مالی و بیمه (BFSI) تبدیل شده و در حال تغییر روش ارائه محصولات و خدمات در صنایع مالی و بانکداری است.
چرا هوش مصنوعی در بانک ها؟ چرا اکنون؟
هوش مصنوعی در حال تغییردادن کیفیت محصولات و خدماتی است که در صنعت بانکداری ارائه می شود، در واقع هوش مصنوعی نه تنها روشهای بهتری برای مدیریت دادهها و بهبود تجربه مشتری ارائه می کند، بلکه فرآیندهای سنتی به منظور افزایش کارآمدی، با سادگی و سرعت بیشتر بازتعریف کرده است.
در دسترس بودن فناوری هایی مانند هوش مصنوعی، داده ها را به ارزشمندترین دارایی در یک سازمان خدمات مالی تبدیل نموده است. اکنون بیش از هر زمان دیگری، بانک ها از راه حل های خلاقانه و مقرون به صرفه ای که هوش مصنوعی ارائه می دهد آگاه بوده و درک می کنند که اندازه دارایی، اگرچه مهم است، اما دیگر به تنهایی برای ایجاد یک تجارت موفق، کافی نخواهد بود. در عوض، موفقیت شرکتهای BFSI اکنون با توانایی آنها در بکارگیری فناوری روز برای تحلیل دادههایی که در اختیار دارند، در زمینه ایجاد محصولات و خدمات نوآورانه و شخصی سنجیده میشود.
محرک های رشد هوش مصنوعی در بانکداری چیست؟
انفجار داده ها (Big Data): انفجار بازار کلان داده به دلیل تغییر انتظارات مشتریان، تأثیر زیادی بر صنعت بانکداری گذاشته است. مشتریان در حال حاضر با بانک های خود در سطح دیجیتال، تعامل بیشتری دارند. در واقع امروزه سازمانها علاوه بر داده های ساختاری سنتی مانند دادههای معاملاتی، حجم زیادی از دادههای بدون ساختار مانند ایمیلها، پیامهای متنی و صوتی، تصاویر و ویدیوها را از طریق خدمات مشتری و پلتفرمهای رسانههای جمعآوری میکنند. با استفاده از این داده های بزرگ، بانک ها اکنون می توانند خدمات شخصی سازی شده تری را ارائه دهند. امروزه خدمات دهندگان مالی از جمله بانکها می توانند با یک دید 360 درجه از تعامل مشتری با برند، از جمله دادههای شخصی اولیه، تاریخچه تراکنشها و تعاملات رسانههای اجتماعی برای اطلاع از فرآیندهای تصمیمگیری خود استفاده کنند.
در دسترس بودن زیرساخت (رایانههای سریع، سختافزار، نرمافزار، ابر): انفجار فناوری ابری و همچنین منابع محاسباتی بالا و در دسترس بودن زیرساخت، امکان پردازش سریع دادههای بزرگ با هزینههای کمتر و کارایی مقیاسپذیرتری را فراهم میکند. این بدان معناست که سازمانها اکنون بیش از هر زمان دیگری آماده استفاده از هوش مصنوعی هستند.
الزامات رگولاتوری: بانک ها برای ارائه گزارش های دقیق، به موقع و همچنین انجام تعهدات نظارتی خود، تحت نظارت زیادی از سوی رگولاتورها هستند. فرآیندهای انطباق با مقررات مستلزم جمع آوری داده ها از سیستم ها و منابع مختلف است. راهحلهای مبتنی بر هوش مصنوعی با خودکار کردن فرآیندهای جمعآوری دادهها، علاوه بر بهبود سرعت و کیفیت تصمیمگیریها و افزایش آمادگی سازمان برای انجام تعهدات مطابق مقررات، فرصتی برای رسیدگی به برخی از چالشهای موجود در سیستمهای مالی امروزی نیز فراهم میکنند. توسعه مستمر هوش مصنوعی به طور اساسی عملیات لایه های مختلف در موسسات مالی را متحول خواهد کرد. توسعه هوش مصنوعی همچنین مستلزم تعدیل مقررات طولانی مدت و تغییرات عمده در ساختار فعلی بازارهای مالی جهانی است. این تغییر فرصتی برای تیمهای انطباق است تا به صورت استراتژیک در فناوریهای جدید سرمایهگذاری کنند تا بانکها بتوانند آمادگی بیشتری برای آینده داشته باشند.
رقابت گسترده در فضای کسب و کار: بانک ها به طور مداوم با همتایان خود در صنعت و اخیراً با فین تک ها برای ارائه بهترین خدمات به مشتریان خود در حال رقابت هستند. فناوری در این فضا به عاملی متمایز تبدیل شده است، زیرا سازمانها از فناوریهای پیشرفته موجود برای جمعآوری حجم وسیعی از داده بهره میبرند. در نتیجه، بانکها از هوش مصنوعی برای بهینهسازی خدمات فعلی، ارائه پیشنهادات جدید به بازار و ارائه تجربه شخصیتر برای مشتریان خود استفاده میکنند.
عوامل ذکر شده در بالا به طور مداوم در حال تغییر هستند و ارزش ها و فرصت های جدیدی را برای کسب و کارها به ارمغان می آورند تا به طور موثر بر مزایای ارائه شده توسط هوش مصنوعی سرمایه گذاری کنند. بازار BFSI در موقعیت ایده آلی قرار دارد تا بخشی از این تحول باشد و در سفر تحول دیجیتال خود پیشرفت کند.
کاربردهای هوش مصنوعی در بخش بانکداری
ما در حال حاضر شاهد چندین حوزه در خدمات بانکی هستیم که از این فناوری تحول ساز استفاده می کنند. موارد زیر برخی از موارد استفاده از هوش مصنوعی است که بیشترین تأثیر را در صنعت BFSI داشته است.
*چت ربات ها: چت ربات های مجهز به هوش مصنوعی که با پردازش زبان طبیعی (NLP) ترکیب شده اند، 24/7 با مشتریان تعامل دارند و مکالمات آنلاین را بهبود می بخشند. علاوه بر پاسخهای معمولی به سؤالات مشتریان برای کمک به آنها در کار با جزئیات حساب خود، رباتهای چت اکنون میتوانند به باز کردن حسابهای جدید و هدایت شکایات به واحدهای خدمات مشتری مناسب کمک کنند.
*شناسایی و پیشگیری از تقلب: تا همین اواخر، بانکها به سیستمهای نظارت بر تراکنشهای سنتی و مبتنی بر قانون ضدپول شویی (AML) و غربالگری نام که تعداد زیادی از مثبتهای کاذب تولید میکنند، متکی بودند. با افزایش هشداردهنده جرایم مرتبط با کلاهبرداری و الگوهای کلاهبرداری همیشه در حال تغییر، اجزای هوش مصنوعی پیشرفته به سیستمهای موجود اضافه میشوند تا امکان شناسایی الگوهای تراکنشهایی که قبلاً شناسایی نشده بودند، ناهنجاریهای دادهها و روابط مشکوک بین افراد و نهادها را ممکن میسازد.
این امکان یک رویکرد پیشگیرانه تر را فراهم می کند، در واقع برخلاف رویکرد واکنشی سنتی برای تشخیص تقلب، هوش مصنوعی برای جلوگیری از وقوع تقلب استفاده می شود.
*مدیریت ارتباط با مشتری: مدیریت ارتباط با مشتری عامل مهمی برای بانک ها است. بانکها در حال حاضر با استفاده از هوش مصنوعی قادرند خدمات شخصیسازی شدهتر را 7 در 24 به مشتریان فردی ارائه کنند، مانند ارائه ویژگیهای تشخیص چهره و فرمان صوتی برای ورود به برنامههای مالی.
بانک ها همچنین از هوش مصنوعی برای تجزیه و تحلیل الگوهای رفتاری مشتری و انجام خودکار تقسیم بندی مشتری استفاده می کنند که امکان بازاریابی هدفمند و بهبود تجربه و تعامل با مشتری را فراهم می کند.
تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده: ظهور یادگیری ماشینی (ML) و هوش مصنوعی دریچه تازه ای را برای تحلیل و پیش بینی دقیق باز کرده است. تجزیه و تحلیل داده ها با استفاده از هوش مصنوعی برای پیش بینی درآمد، پیش بینی قیمت سهام، نظارت بر ریسک و مدیریت مورد استفاده قرار می گیرند. افزایش تصاعدی در دادههای جمعآوریشده و بهبود عملکرد مدلها، که منجر به کاهش تدریجی سطح مداخله انسانی مورد نیاز میشود، بسیار مهم بوده است.
*مدیریت ریسک اعتباری: از آنجایی که رگولاتورها همچنان بر نظارت مدیریت ریسک تمرکز میکنند، مؤسسات مالی موظف به توسعه مدلها و راهحلهای قابل اعتمادتر هستند. استفاده از هوش مصنوعی در مدیریت ریسک اعتباری به ویژه در بازار فین تک و بانکداری دیجیتال محبوبیت بیشتری پیدا می کند.
هوش مصنوعی برای تعیین اعتبار وام گیرنده تسهیلات با استفاده از داده ها برای پیش بینی احتمال نکول استفاده می شود که به بهبود دقت تصمیمات اعتباری کمک می کند. در نتیجه، بازار بهجای قضاوت کارشناسان به سمت وامدهی مبتنی بر بینش حرکت میکند، که در به حداکثر رساندن رد مشتریان پرخطر و به حداقل رساندن رد مشتریان معتبر و همچنین کاهش ضررهای اعتباری متحمل شده توسط موسسات مالی کمک میکند.
منبع:
نظرات:
