هوش مصنوعی در بانکداری چه کاربردی دارد؟ بررسی ۵ مزیت استفاده از AI در بانکداری امروز
هوش مصنوعی در بانکداری مانند هر صنعت دیگری به یک مسئله حیاتی تبدیل شده است. سیستم‌های مبتنی بر هوش مصنوعی می‌توانند با افزایش بهره‌وری و تصمیم‌گیری براساس اطلاعات غیرقابل درک برای یک عامل انسانی، به بانک‌ها کمک کنند تا هزینه‌های خود را کاهش دهند.
همچنین هوش مصنوعی می‌تواند بسیاری از کارهایی که به صورت دستی و در سلسله فرآیندهایی طولانی انجام می‌شوند را خودکار کند و این وظیفه را از دوش نیروی انسانی بردارد تا بتوانند روی مسائل دیگری تمرکز کنند.
در این مطلب مهم‌ترین کاربردهای هوش مصنوعی در بانکداری را بررسی کرده و در ادامه به نقش هوش مصنوعی در بانکداری ایران می‌پردازیم.
کاربرد هوش مصنوعی در بانکداری
هوش مصنوعی می‌تواند داده‌های مشتری را برای درک ترجیحات و نیازهای آن‌ها تجزیه و تحلیل کند و از این اطلاعات برای ارائه خدمات شخصی‌سازی شده به مشتری استفاده کند. این کار در عین افزایش کارایی بانک‌ها، منجر به کاهش هزینه‌های بانک‌ها شده و همزمان باعث پشتیبانی سریع‌تر و دقیق‌تر مشتریان خواهد شد.
علاوه بر این، هوش مصنوعی در بانکداری ۵ نقش اساسی دارد که در ادامه به آن‌ها می‌پردازیم.
۱) هوش مصنوعی و امنیت سایبری
وقتی صحبت از امینت سایبری در بانکداری باشد، نقش هوش مصنوعی پررنگ‌تر می‌شود. هرروز تعداد زیادی از تراکنش‌های مالی مانند پرداخت صورت‌حساب‌ها، برداشت پول، واریز چک و … از طریق اپلیکیشن‌ها یا حساب‌های آنلاین انجام می‌شود. بنابراین بانک‌ها باید تلاش خود را در جهت تامین امنیت بیش از پیش افزایش دهند.
هوش مصنوعی می‌تواند به بانک‌ها کمک کند تا امنیت مالی فرآیندهای آنلاین را بهبود ببخشند، نقاط ضعف سیستم‌های خود را ردیابی کنند و خطرات را به حداقل برسانند. هوش مصنوعی همراه با یادگیری ماشینی می‌تواند به راحتی فعالیت‌های تقلبی و تهدیدها را شناسایی کند، به مشتریان و همچنین بانک‌ها هشدار دهد و برای اقدامات اصلاحی پیشنهاداتی ارائه کند.
۲) هوش مصنوعی در امتیازدهی اعتباری و پرداخت وام
امتیازدهی اعتباری از جذاب‌ترین خدمات بانکداری نوین است که به کمک هوش مصنوعی پیاده‌سازی شده است. یک سیستم وام و اعتبار مبتنی بر هوش مصنوعی می‌تواند رفتار و الگوهای مشتریان (حتی با سابقه اعتباری محدود) را بررسی کند تا اعتبار آن‌ها را تعیین کند.
مشخص کردن امتیاز اعتباری درواقع توان پرداخت اقساط هر مشتری را مشخص می‌کند. این فرآیند به بانک‌ها کمک می‌کند تا سیستم‌های وام‌دهی خود را توسعه داده و بتوانند به طیف گسترده‌تری از افراد، وام دهند.
همچنین این سیستم در مورد رفتارهای خاصی که ممکن است احتمال نکول را افزایش دهد هشدارهایی را به بانک‌ها ارسال می‌کند. به طور خلاصه، چنین فناوری‌هایی نقش کلیدی در تغییر آینده وام‌دهی دارند. البته نمی‌توان انکار کرد که این سیستم‌های گزارش‌دهی اعتباری می‌توانند خطا داشته باشند و مشتریان را اشتباه طبقه‌بندی کنند.
۳) پیگیری بازارهای مالی
هوش مصنوعی در خدمات مالی به بانک‌ها کمک می‌کند تا حجم زیادی از داده‌ها را پردازش کرده و آخرین روند بازار، ارزها و سهام را پیش‌بینی کنند. تکنیک‌های پیشرفته یادگیری ماشین به ارزیابی روند بازار و پیشنهاد گزینه‌های سرمایه‌گذاری کمک می‌کند.
همچنین هوش مصنوعی برای بانکداری بهترین زمان برای سرمایه گذاری در سهام را پیشنهاد می‌کند و در صورت وجود خطر احتمالی هشدار می‌دهد. این فناوری نوظهور به دلیل ظرفیت بالای پردازش داده‌ها، به سرعت بخشیدن به تصمیم‌گیری کمک می‌کند و تجارت را برای بانک‌ها و مشتریان آن‌ها راحت می‌کند.
۴) مدیریت ریسک
عوامل خارجی جهانی مانند نوسانات ارز ، بلایای طبیعی یا ناآرامی های سیاسی تأثیرات جدی بر صنایع بانکی و مالی دارند. در چنین مواقع پرنوسانی، اتخاذ تصمیمات تجاری با احتیاط بسیار مهم است. تجزیه و تحلیل مبتنی بر هوش مصنوعی می‌تواند تصویر واضحی از اتفاقات آینده ارائه دهد و به شما کمک کند آماده باشید و تصمیمات به موقع بگیرید.
هوش مصنوعی همچنین با ارزیابی احتمال شکست مشتری در بازپرداخت وام، به شناسایی مشتریان کمک می‌کند. این قابلیت را بالاتر در بخش امتیازدهی اعتباری بیشتر بررسی کردیم.
۵) تجربه ی مشتری
مشتریان دائماً به دنبال تجربه و راحتی بهتر هستند. برای مثال، دستگاه‌های خودپرداز پروژه موفقیت‌آمیزی بودند، زیرا مشتریان می‌توانستند از خدمات ضروری سپرده‌گذاری و برداشت پول حتی زمانی که بانک‌ها بسته بودند، استفاده کنند.
مشتریان اکنون می‌توانند با استفاده از گوشی‌های هوشمند خود، از خانه هایشان حساب‌های بانکی باز کنند. ادغام هوش مصنوعی در خدمات بانکی و مالی باعث افزایش سطح راحتی و رضایت کاربران می‌شود.
پیگیری واجد شرایط بودن برای مواردی مانند درخواست وام یا اعتبارسنجی با استفاده از هوش مصنوعی خودکار می‌شود و نیاز به مراجعه حضوری به بانک‌ها و انجام مراحل طولانی این کار که در گذشته به صورت دستی انجام می‌شد، وجود ندارد. همچنین برنامه‌های مبتنی بر هوش مصنوعی می‌توانند زمان تایید تسهیلاتی مانند وام را کاهش دهند. به صورت کلی هوش مصنوعی در بانکداری توانسته است تجربه متفاوتی را برای مشتریان بانک‌ها رقم بزند.
هوش مصنوعی در بانکداری ایران
هوش مصنوعی در ایران و به طور خاص، در صنعت بانکداری، هویت خود را پیدا کرده است. برای مثال، بانکی مانند بانک رسالت که تمام خدمات خود را به صورت الکترونیکی و مجازی ارائه می‌دهد، بخش بزرگی از این خدمات را با پشتوانه هوش مصنوعی ارائه می‌دهد.
سفته الکترونیکی، چک الکترونیک و امضای دیجیتال، بخشی از خدمات این بانک هستند که نیازمند احراز هویت می‌باشند و می‌دانیم که هوش مصنوعی نقش مستقیمی در احراز هویت افراد دارد.
اعتبارسنجی و دریافت نمره اعتباری نیز از خدمات دیگری هستند که با کمک الگوریتم‌های هوش مصنوعی انجام می‌شوند.
