هوش مصنوعی در فین‌تک چه کاربردی دارد؟

رشد فناوری در حوزه مالی در سال‌های اخیر قابل توجه بوده است. درواقع بانکداری سنتی با شرکت‌های فین تک و راه‌حل‌های نوآورانه آن‌‌ها آشنا شده و فناوری‌های خود را معرفی کرده است؛ فناوری‌هایی که در آن‌ها کاربرد هوش مصنوعی در فین تک به منظور کاهش هزینه‌ها و رفع مشکلات مصرف‌کنندگان پررنگ شده است.

اما هوش مصنوعی چطور چهره صنعت مالی را تغییر می‌دهد؟ محبوب‌ترین کاربردهای هوش مصنوعی در فین‌تک چیست و چطور باید در این فناوری نوظهور سرمایه‌گذاری کرد؟ در ادامه با آی‌کاپ همراه باشید تا پاسخ این سوال‌ها را دریافت کنید.

مهم‌ترین کاربردهای هوش مصنوعی در فین‌تک

همانطور که می‌دانید، فناوری مالی فین‌تک مقوله‌ای گسترده است که به استفاده نوآورانه از فناوری در طراحی و ارائه خدمات و محصولات مالی اشاره دارد. در حال حاضر، هر تکنولوژی یا وسیله‌ای که اجرای خدمات مالی را خودکار می‌کند، در دسته خدمات فین تک قرار می‌گیرد.

فناوری‌های هوش مصنوعی به شرکت‌ها و مؤسسات فین‌تک کمک می‌کنند تا با مشتریان خود در تماس باشند، پشتیبانی مشتری را خودکار کنند، تشخیص تقلب را بهبود بخشند و فرآیند تصمیم‌گیری را با کمک داده‌ها ساده‌تر کنند.

به خواندن این مطلب ادامه دهید تا متوجه شوید چگونه هوش مصنوعی به شرکت‌های فین تک کمک می‌کند و صنعت فین تک را تغییر می‌دهد.

ارزیابی ریسک اعتباری

به طور خلاصه، امتیازدهی اعتباری ارزیابی توان بازپرداخت بدهی مشتری است. تصمیمات هوش مصنوعی در مورد امتیازات اعتباری بر اساس داده‌های زیادی مانند درآمد کل، سابقه اعتباری، تجزیه و تحلیل تراکنش‌ها، تجربه کاری و غیره است.

امتیازدهی اعتباری یک مدل ریاضی مبتنی بر روش‌های آماری است که حجم زیادی از اطلاعات را در نظر می‌گیرد. نتیجه امیازدهی اعتباری این است که نمرات اعتباری با استفاده از هوش مصنوعی، ارزیابی‌های حساس امتیاز اعتباری را بر اساس چندین عامل ارائه می‌کند و به طور بالقوه به افراد بیشتری اجازه دسترسی به امور مالی را می‌دهد.

هوش مصنوعی در صنعت بیمه

از دیگر کاربردهای هوش مصنوعی در فین‌تک‌ها می‌توان به نقش آن‌ها در صنعت بیمه اشاره کرد. تغییر شکل روند ارزیابی بیمه‌نامه‌ها، تسهیل در ارزیابی خسارات و محاسبه پرداختی‌ها، کاهش هزینه‌ها و افزایش رضایت مشتریان، با به‌کارگیری هوش مصنوعی در امور مربوط به بیمه‌ها حاصل شده است.

در حال حاضر برخی از شرکت‌ها با استفاده از خدمات هوش مصنوعی، خسارات وارد شده به خودروها، منازل یا کسب و کارها را برآورد می‌کنند. بینایی ماشین با استفاده از عکس‌های محیط آسیب‌دیده، به برآورد خسارات کمک می‌کند.

نقش هوش مصنوعی در وام‌دهی و اعطای اعتبار

احتمالا بیشترین کاربرد هوش مصنوعی در فین‌تک‌ها، در فرآیند اعطای اعتبار دیده می‌شود. به لطف امکان اعتبارسنجی و وجود نمره اعتباری که بالاتر راجع به آن صحبت کردیم، جهان شاهد موجی از برنامه‌های اعتباردهی بوده است که ایران نیز از این قاعده مستثنی نبوده است.

با استفاده از هوش مصنوعی در فین‌تک‌ها، مراحل اعتباردهی که می‌تواند شامل احراز هویت، بررسی سوابق مالی و اعتبارسنجی، ضمانت‌نامه‌ها و … باشد به صورت آنلاین انجام می‌شود. این کار فرآیند دریافت اعتبار را به طرز چشمگیری افزایش داده است.

۴ مزیت مهم استفاده از هوش مصنوعی در فین‌تک

مزایای هوش مصنوعی در فین تک بسیار زیاد است و جای تعجب نیست که بسیاری از موسسات مالی به این فناوری روی آورده‌اند. بیایید به ۴ مزیت اصلی نگاهی بیندازیم.

امنیت قوی‌تر

هوش مصنوعی به طور قابل توجهی امنیت داده‌ها را در بخش فناوری مالی بهبود بخشیده است. بسیاری از شرکت‌های فین‌تک خدمات مشتری را از طریق چت‌بات‌های مجهز به هوش مصنوعی ارائه می‌کنند. این مدل‌های هوش مصنوعی می‌توانند چندین راه را مانند بازنشانی رمز عبور فراموش شده، برای بهبود امنیت ارائه دهند.

روش دیگری که هوش مصنوعی امنیت مالی را افزایش می‌دهد، شناسایی گفتار، چهره و اثر انگشت است. این لایه امنیتی اضافه شده، سوء استفاده از هکرها را نسبت به رمزهای عبور استاندارد دشوارتر می‌کند. در حالی که این فرآیندها هنوز در حال اصلاح هستند، ممکن است در آینده‌ای نه چندان دور، راه حل‌های امنیتی مبتنی بر هوش مصنوعی در نهایت جایگزین نام کاربری و رمز عبور شوند.

همچنین هوش مصنوعی می‌تواند نحوه انجام معاملات مشتری را کنترل کند و رفتار معمولی او را تعیین کند. فرض کنید یک مشتری سعی می‌کند ۱۰۰ میلیون تومان را چندین بار از یک مکان غیر معمولی از حساب خود برداشت کند. یادگیری مبتنی بر هوش مصنوعی می‌تواند این فعالیت‌ها را به عنوان تقلب احتمالی شناسایی و مسدود کند.

صرفه جویی در هزینه

فرآیندهای دستی اغلب طولانی‌تر می‌شوند و هزینه بیشتری دارند. با جایگزینی این وظایف و فعالیت‌ها، اتوماسیون هوش مصنوعی باعث صرفه جویی در منابع می‌شود. از آنجایی که فناوری هوش مصنوعی به اکثر سوالات پاسخ می‌دهد، تیم‌های خدمات مشتری هزینه کمتری برای استخدام کارمندان جدید می‌کنند.
با توجه به صرفه‌جویی در هزینه‌های ناشی از پیاده‌سازی فناوری‌های هوش مصنوعی، فین تک‌ها می‌توانند معاملات بهتری ارائه دهند و مشتریان بیشتری را جذب کنند.

بهبود تجربه مشتری

با توجه به اینکه هوش مصنوعی در حال حاضر گام‌های قابل توجهی در پشتیبانی از مشتری برای بانک ها و مشاغل فین تک برداشته است، مشتریان به دریافت پاسخ های سریع در هر زمانی از روز عادت کرده‌اند. برای تسهیل تراکنش‌ها و پاسخ به سوالات، موسسات مالی باید به صورت شبانه روزی، هر روز هفته در دسترس باشند.

چت بات‌ها، دستیاران مجازی و دیگر رابط‌های مجهز به هوش مصنوعی با پرداختن به سوالات و مشکلات رایج کاربران، حجم کاری منابع انسانی را کاهش می‌دهند. این کار به نیروهای سازمان‌ها زمان بیشتری برای رسیدگی به سوالات پیچیده می‌دهد.

همچنین راه حل‌های مبتنی بر هوش مصنوعی ارتباط با صنعت مالی را برای مشتریان ساده‌تر و راحت‌تر می‌کند. می‌دانید که مشتریان راضی‌تر باعث موفقیت بیشتر کسب و کار شما خواهند شد.

تجزیه و تحلیل بهتر

پیش از این، شرکت‌ها هرگز به داده‌های مشتری برای استخراج الگوهای رفتاری مصرف‌کننده توجه نمی‌کردند، زیرا کسب و کارها چندان مشتری محور نبودند.

زمانی هم که این شرکت‌ها شروع به جمع‌آوری اطلاعات مشتری کردند، با چالش تحلیل حجم عظیمی از داده‌ها رو‌به‌رو شدند. اینجا بود که هوش مصنوعی به کمک کسب و کارها آمد. مسلما تحلیلگران انسانی نمی‌توانند با الگوریتم‌های هوش مصنوعی رقابت کنند.

هوش مصنوعی می‌تواند تحلیل‌های عمیق داده‌های مشتری را انجام دهد و در مورد ترجیحات مصرف‌کننده، توسعه محصول و روش‌های توزیع پیش‌بینی کند. داده های به دست آمده عاری از خطا و اشتباه است و برای تصمیم گیری در مورد هدف گذاری بلندمدت و تقسیم بندی مشتریان مناسب است.

آینده هوش مصنوعی در فین‌تک‌ها

یادگیری ماشینی، پردازش زبان طبیعی (NLP)، اتوماسیون فرآیند رباتیک (RPA)، تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده و بلاک چین برخی از روندهای کلیدی هستند که آینده هوش مصنوعی در امور مالی را شکل می‌دهند.

با گسترش بیشتر هوش مصنوعی در امور مالی، کارشناسان بر این باورند که کاربرد آن در صنایع جدید گسترش خواهد یافت. با این حال، میزان پولی که شرکت‌های خدمات مالی برای آموزش کارکنان خود سرمایه‌گذاری می‌کنند، در نهایت میزان استفاده از هوش مصنوعی در کسب‌وکارها را تعیین می‌کند.

کسانی که بهتر می‌توانند از فناوری های جدید و توانایی‌های آن‌ها استفاده کنند، می‌توانند به طور مستقل یک محیط رقابتی ایجاد کنند و ارزش‌های کاملا جدیدی را خلق کنند. در حالی که برخی چالش‌ها مانند نگرانی‌های مربوط به حفظ حریم خصوصی برای پذیرش هوش مصنوعی وجود دارد، نمی‌توان از مزایای هوش مصنوعی چشم‌پوشی کرد.

موسسات مالی می‌توانند خدمات مشتری، مدیریت ریسک و توسعه مدل‌های تجاری جدید را با استفاده از فناوری‌های هوش مصنوعی بهبود بخشند. هوش مصنوعی در آینده فین‌تک اهمیت فزاینده‌ای پیدا می‌کند و مؤسسات مالی که از این فناوری استقبال می‌کنند به احتمال زیاد در بلندمدت موفق خواهند شد.