صنعت بانکداری، درست مانند دیگر حوزه‌ها، در حال تجربه یک دگرگونی بزرگ با کمک فناوری است. پیدایش هوش مصنوعی، راه‌های تازه‌ای پیش روی بانک‌ها گذاشته تا با به کارگیری آن، شیوه کار خود را به کلی متحول کنند. به همین دلیل، بسیاری از بانک‌ها و مؤسسات مالی در جهان، به طور جدی به فکر استفاده از این فناوری نوین افتاده‌اند و بعضی از آنها هم اکنون با سرعت بیشتری از آن بهره می‌برند.
هوش مصنوعی با شبیه‌سازی هوش انسان و یادگیری مداوم از داده‌های تازه و گذشته، می‌تواند روش‌های سنتی بانکداری را تغییر دهد. این فناوری به بانک‌ها کمک می‌کند تا با دنیای پیچیده مالی امروز که تراکنش‌های بسیار زیاد، نیاز به پردازش سریع و تصمیم‌گیری فوری در آن نقش اساسی دارد، بهتر کنار بیایند. هوش مصنوعی قادر است حجم انبوهی از اطلاعات را با سرعت و دقت بالا بررسی کند که در نهایت باعث بهبود عملکرد و بازدهی بیشتر می‌شود. برای کسانی که در این زمینه فعالیت می‌کنند، یادگیری هوش مصنوعی می‌تواند بسیار سودمند و اثرگذار باشد.
از سوی دیگر، هوش مصنوعی به بانک‌ها کمک می‌کند تا بیشتر بر مشتری تمرکز کنند. با درک رفتار و سلیقه مشتریان، بانک‌ها می‌توانند خدمات شخصی‌شده و جذاب‌تری ارائه دهند و از این طریق رضایت و وفاداری آنها را افزایش دهند. همچنین، این فناوری به بانک‌ها امکان می‌دهد تا انواع ریسک‌ها را به شکل بهتری شناسایی و کنترل کنند و در نتیجه عملکرد بهتری داشته باشند.
با این حال، سرمایه‌گذاری در حوزه هوش مصنوعی یک کار یک‌باره نیست و باید به طور پیوسته ادامه یابد. بانک‌ها باید همواره در تلاش باشند تا استفاده از هوش مصنوعی را بهتر و پیشرفته‌تر کنند. از آنجا که در صنعت بانکداری، همواره محصولات، خدمات و ریسک‌های جدیدی پدید می‌آیند، بانک‌ها نیز باید از هوش مصنوعی برای رویارویی با آنها استفاده کنند. در این شرایط، شکی نیست که بانک‌هایی که خود را با این تغییرات هماهنگ نکنند، در خطر عقب‌افتادگی قرار می‌گیرند.
البته به کارگیری هوش مصنوعی در بانکداری بدون مشکل نیست. مسائلی مانند حفظ حریم خصوصی اطلاعات، ملاحظات اخلاقی و نیاز به شفافیت در تصمیم‌گیری‌های هوش مصنوعی از جمله مواردی است که باید به دقت مورد توجه قرار گیرد. همچنین بانک‌ها باید در زیرساخت‌های فنی و همچنین جذب و نگهداری نیروهای متخصص برای استفاده مؤثر از هوش مصنوعی سرمایه‌گذاری کنند.
مطالب پیشنهادی: ترکیب بلاکچین و هوش مصنوعی، هوش مصنوعی در کسب و کار
آنچه در این مطلب خواهید آموخت:
(نمایش سرفصل‌ها)
چگونه هوش مصنوعی بانکداری را تغییر می‌دهد؟
کاربرد هوش مصنوعی در بانکداری
بانکداری گفتگومحور
ربات‌های چت برای مدیریت ثروت
تحلیل ریسک مشتریان
خوشه‌بندی مشتریان
تشخیص تقلب
امنیت سایبری
مزایا و معایب هوش مصنوعی در بانکداری
برخی از مزایای کلیدی هوش مصنوعی در بانکداری
برخی از مهم‌ترین معایب هوش مصنوعی در بانکداری
آینده هوش مصنوعی در صنعت بانکداری
شخصی‌سازی گسترده
بانکداری یکپارچه
خودکاری‌سازی خدمات گوناگون
بانکداری مجازی
بانکداری مبتنی بر بلاکچین
چگونه بانک‌ها از ChatGPT استفاده می‌کنند؟
هوش مصنوعی چگونه به مدیریت ریسک بانکی کمک می‌کند؟
ریسک‌های مربوط به مشتریان
ریسک‌های سرمایه‌گذاری
ریسک‌های عملیاتی
ریسک‌های مربوط به رعایت قوانین
نمونه‌هایی موفق از هوش مصنوعی در بانکداری
آلی فایننشال (Ally Financial)
اریکا (Erika)
زست ای‌آی (ZestAI)
هوش مصنوعی در بانکداری ایران
کلام آخر
سوالات متداول
چگونه هوش مصنوعی بانکداری را تغییر می‌دهد؟
هوش مصنوعی توانایی فوق‌العاده‌ای برای دگرگون کردن صنعت بانکداری دارد. به زبان ساده، هوش مصنوعی می‌تواند فرصت‌های زیادی برای بهتر کردن خدمات به مشتریان، بهبود راهبردهای سرمایه‌گذاری بانک‌ها و همچنین کم کردن هزینه‌ها ایجاد کند.
یکی از نقش‌های اصلی هوش مصنوعی، در بخش خدمات به مشتریان است. بانک‌ها به حجم بسیار بزرگی از اطلاعات مشتریان خود دسترسی دارند. هوش مصنوعی می‌تواند این اطلاعات را بررسی کند تا رفتار و علایق مشتریان را بفهمد و به بانک‌ها این امکان را بدهد که خدمات ویژه و متناسب با هر فرد ارائه دهند. برای نمونه، هوش مصنوعی می‌تواند با نگاه به سابقه خرید و تراکنش‌های یک مشتری، نیازهای آینده او را حدس بزند و محصولات یا خدمات مناسب را به او پیشنهاد کند. این کار نه تنها تجربه خوبی برای مشتری ایجاد می‌کند، بلکه باعث می‌شود بانک‌ها محصولات بیشتری بفروشند.
ربات‌های گفت‌وگویی که از هوش مصنوعی استفاده می‌کنند، نمونه دیگری از کاربرد آن در بانکداری برای بهتر کردن خدمات هستند. این ربات‌ها می‌توانند به بسیاری از پرسش‌های مشتریان، در همان لحظه پاسخ دهند، زمان منتظر ماندن را کم کنند و فرصت بیشتری در اختیار کارمندان بانک بگذارند تا به کارهای پیچیده‌تر رسیدگی کنند. علاوه بر این، این ربات‌ها از هر گفت‌وگو چیز جدیدی یاد می‌گیرند و بنابراین، با گذشت زمان، بهتر و دقیق‌تر می‌شوند.
در زمینه سرمایه‌گذاری، هوش مصنوعی می‌تواند تحلیل‌های اساسی و مفیدی ارائه دهد که برای تصمیم‌گیری‌های بزرگ بسیار سودمند است. الگوریتم‌های هوش مصنوعی می‌توانند روندهای بازار، نشانگرهای اقتصادی و کارکرد شرکت‌ها را بررسی کرده و تغییرات آینده بازار را پیش‌بینی کنند. این توانایی به بانک‌ها کمک می‌کند تا تصمیمات هوشمندانه‌تری برای سرمایه‌گذاری بگیرند و سود خود را بیشتر کنند. همچنین هوش مصنوعی می‌تواند در مدیریت بهتر مجموعه سرمایه‌گذاری‌های بانک مفید باشد. برای مثال، می‌تواند عملکرد این مجموعه را به طور زنده زیر نظر بگیرد و با توجه به شرایط بازار، پیشنهادهایی برای تغییرات در آن ارائه کند.
کنترل ریسک هم یکی دیگر از کاربردهای هوش مصنوعی در بانکداری است. هوش مصنوعی می‌تواند عوامل خطر مختلف را تحلیل کند و مواردی مانند عدم بازپرداخت وام یا کلاهبرداری‌های احتمالی را پیش از وقوع تشخیص دهد. این پیش‌بینی به بانک‌ها کمک می‌کند تا اقدامات لازم را برای جلوگیری از ضرر انجام دهند و زیان خود را کاهش دهند. همچنین هوش مصنوعی می‌تواند با خودکار کردن فرآیندهای بررسی و کشف تخلفات احتمالی، به بانک‌ها در رعایت قوانین دولتی، مانند مقررات مربوط به مبارزه با پولشویی، کمک کند.
هوش مصنوعی نقش مهمی نیز در کم کردن هزینه‌ها و افزایش بازدهی دارد. کارهای دستی را می‌توان با هوش مصنوعی به صورت خودکار انجام داد تا اشتباهات کمتر شود و سرعت کار بالا برود. برای نمونه، هوش مصنوعی می‌تواند تمام مراحل بررسی و تصویه درخواست وام را خودکار کند و زمان و انرژی لازم برای این کار را کاهش دهد. این کار نه تنها باعث افزایش بازدهی می‌شود، بلکه تجربه مشتری را نیز بهتر می‌کند، چون مشتریان وام خود را سریع‌تر دریافت می‌کنند.
علاوه بر این، هوش مصنوعی می‌تواند به بانک‌ها کمک کند تا عملکرد داخلی خود را بهینه کنند. برای مثال، هوش مصنوعی می‌تواند اطلاعات تراکنش‌ها را بررسی کند و الگوها و روندهای پنهان را پیدا کند. این کار به بانک‌ها امکان می‌دهد تا منابع خود را به بهترین شکل مدیریت کنند، هزینه‌های جاری را کاهش دهند و در نهایت به سود بیشتری دست پیدا کنند.
حتماً! در ادامه یک متن بازنویسی‌شده با رعایت تمام نکات درخواستی آورده شده است:
**پیشنهادهایی برای شما: رابط برنامه‌نویسی هوش مصنوعی و تولید تصویر رایگان**
اگر به دنبال کار با هوش مصنوعی هستید، می‌توانید از ابزارهایی استفاده کنید که امکان ساخت برنامه‌های هوشمند را فراهم می‌کنند. این ابزارها که به آنها «ای‌پی‌آی» (API) می‌گویند، مانند یک پل ارتباطی عمل می‌کنند و به شما اجازه می‌دهند از قابلیت‌های هوش مصنوعی در پروژه‌های خود استفاده کنید.
همچنین، اگر دوست دارید با کمک هوش مصنوعی تصویر بسازید، خدمات مختلفی وجود دارند که این کار را به صورت کاملاً رایگان انجام می‌دهند. شما می‌توانید با وارد کردن یک توضیح ساده، یک تصویر جدید و خلاقانه خلق کنید. این سرویس‌ها برای همه قابل دسترسی هستند و نیاز به پرداخت هزینه ندارند.
کاربرد هوش مصنوعی در بانکداری
براساس آنچه در این سال‌ها دیده‌ایم، هوش مصنوعی می‌تواند در بخش‌های مختلف بانکداری استفاده شود. این فناوری نه تنها کارایی را بالاتر می‌برد و مشتریان را راضی نگه می‌دارد، بلکه باعث سود بیشتر بانک‌ها نیز می‌شود. از جمله کارهایی که امروزه هوش مصنوعی به طور معمول در بانک‌ها انجام می‌دهد، می‌توان به این موارد اشاره کرد:
بانکداری گفتگومحور
بخش بزرگی از انرژی و وقت کارمندان شعب بانک‌ها و همچنین واحدهای پاسخگویی تلفنی، صرف راهنمایی و کمک به مراجعان و مشتریان می‌شود. در این زمینه، هوش مصنوعی که توانایی فهمیدن زبان معمولی مردم را دارد، می‌تواند کمک بزرگی باشد. ربات‌های گفتگوی هوشمند می‌توانند به صورت شبانه‌روزی در دسترس باشند، به سوالات مشتریان جواب بدهند و راهکارهای مناسب برای هر فرد را پیشنهاد کنند.
ربات‌های چت برای مدیریت ثروت
یکی از خدمات معمولی که بانک‌ها به مشتریان خود ارائه می‌دهند، کمک برای مدیریت دارایی و سرمایه‌گذاری پرسود است. در این زمینه، ربات‌های گفتگوی هوشمند می‌توانند با بررسی اطلاعات مالی و هدف‌های سرمایه‌گذاری هر فرد، راهنمایی‌های مناسب و اختصاصی به او ارائه کنند. این ربات‌ها با در نظر گرفتن اطلاعاتی که کاربر وارد می‌کند، وضعیت گذشته مالی او و همچنین شرایط بازارهای سرمایه، پیشنهادهایی متناسب با میزان ریسک‌پذیری مشتری به او ارائه می‌دهند.
تحلیل ریسک مشتریان
بانک‌ها قبل از اینکه به مشتری وام بدهند، وضعیت مالی او را به دقت بررسی می‌کنند تا ببینند چقدر احتمال دارد بتواند پولش را پس بدهد. این کار را «سنجش اعتبار» می‌نامند. اگرچه هنوز خیلی از بانک‌ها از روش‌های قدیمی، مثل بررسی دفاتر مالی، برای این کار استفاده می‌کنند، اما هوش مصنوعی می‌تواند این فرآیند را کاملاً تغییر دهد. هوش مصنوعی با بررسی اطلاعات مختلف و پیدا کردن خطرات احتمالی، به بانک‌ها کمک می‌کند تا ریسک خود را بهتر مدیریت کنند. این روش نه تنها سریع‌تر است، بلکه حتی ممکن است دیگر نیازی به یک کارشناس انسانی برای انجام این بررسی‌ها نباشد.
پیش‌بینی رفتار مشتریان
یکی از بخش‌های مهم در ارزیابی مشتریان، پیش‌بینی رفتار آنها در آینده است. هوش مصنوعی می‌تواند با تحلیل اطلاعات گذشته مشتری و پیدا کردن الگوهای رفتاری، به بانک کمک کند تا بتواند رفتار مشتری را در آینده پیش‌بینی کند. برای نمونه، می‌تواند پیش‌بینی کند که کدام مشتریان ممکن است در بازپرداخت وام خود با مشکل مواجه شوند.
خوشه‌بندی مشتریان
یکی از کارهای مهم در بازاریابی و ارائه خدمات به مشتریان فعلی و افرادی که ممکن است در آینده مشتری شوند، این است که آنها را با توجه به ویژگی‌های مشخصی، به گروه‌های مختلف تقسیم کنیم. هوش مصنوعی می‌تواند با بررسی رفتارها، سلیقه‌ها و نیازهای مشتریان، این گروه‌بندی را به خوبی انجام دهد. این کار به بانک‌ها کمک می‌کند تا خدمات و محصولاتی را ارائه دهند که برای هر گروه از مشتریان، مناسب‌تر و شخصی‌تر باشد.
تشخیص تقلب
یکی از مشکلات اصلی بانک‌ها و شرکت‌هایی که کارت اعتباری صادر می‌کنند، تشخیص پرداخت‌های تقلبی و کلاهبرداری است. از آنجا که روزانه حجم بسیار زیادی از تراکنش‌های مختلف انجام می‌شود، بررسی دقیق آنها توسط افراد تقریباً غیرممکن است.
اما هوش مصنوعی می‌تواند با بررسی داده‌های زیاد و پیدا کردن پرداخت‌های غیرعادی، فعالیت‌های مشکوک را شناسایی کند. امروزه بسیاری از بانک‌های بزرگ جهان از این فناوری برای تشخیص فوری تراکنش‌های کلاهبرداری و رفتارهای غیرعادی استفاده می‌کنند.
امنیت سایبری
هوش مصنوعی می‌تواند امنیت رایانه‌ای بانک‌ها را تقویت کند و با تشخیص دادن حملات اینترنتی، از وقوع آنها جلوگیری کند. در سال‌های گذشته، بعضی از بانک‌ها برای شناسایی و مقابله با این تهدیدها، از هوش مصنوعی استفاده کرده‌اند تا اطلاعات رد و بدل شده در شبکه را بررسی کنند و خطرات احتمالی را تشخیص دهند.
مزایا و معایب هوش مصنوعی در بانکداری
هر ابزار و فناوری جدیدی، خوبی‌ها و بدی‌های خودش را دارد. اگر ما این نقاط قوت و ضعف را به خوبی بشناسیم، می‌توانیم از آن فناوری به شکل بهتری استفاده کنیم و از بروز مشکلات احتمالی جلوگیری کنیم.
برخی از مزایای کلیدی هوش مصنوعی در بانکداری
افزایش سرعت و دقت در کارها: یکی از بزرگترین قابلیت‌های هوش مصنوعی، انجام خودکار کارهای تکراری و روزمره در بانک‌هاست. این کار نه تنها سرعت ارائه خدمات را بیشتر می‌کند، بلکه اشتباهات ناشی از انسان را نیز کم کرده و نتیجه‌ای دقیق‌تر به دنبال دارد. برای نمونه، هوش مصنوعی می‌تواند مراحل بررسی درخواست وام را خودکار کند تا زمان کمتری صرف شود و نیروی انسانی بانک بتواند روی کارهای تخصصی‌تر متمرکز شود. این سرعت و دقت بیشتر، در نهایت باعث صرفه‌جویی زیادی در هزینه‌های بانک می‌شود.
تسهیل و تسریع خدمات برای مشتریان: هوش مصنوعی در صنعت بانکداری، با سریع‌تر کردن فرایندها، تجربه بهتری برای مشتریان ایجاد می‌کند. مثلاً، چت‌بات‌های هوشمند، بلافاصله به سوالات مشتریان پاسخ می‌دهند و نیاز به منتظر ماندن را از بین می‌برند. همچنین، با خودکارسازی فرایند صدور وام، مشتریان در زمان کوتاه‌تری به خواسته خود می‌رسند. این موضوع علاوه بر رضایت بیشتر مشتریان، سبب وفاداری آنها به بانک نیز خواهد شد.
خدمات اختصاصی و متناسب با هر فرد: هوش مصنوعی با بررسی اطلاعات و رفتار مشتریان، سلیقه و نیازهای آنها را می‌شناسد و به بانک‌ها امکان می‌دهد خدمات و پیشنهادهای شخصی ارائه دهند. مثلاً، با توجه به سابقه مالی هر فرد، می‌تواند محصولات بانکی مناسب او را معرفی کند. این رویکرد باعث افزایش فروش و گسترش دامنه خدمات بانک به مشتریان می‌شود.
تحلیل داده‌های انبوه مشتریان: بانک‌ها به حجم زیادی از اطلاعات مشتریان دسترسی دارند. هوش مصنوعی می‌تواند این داده‌ها را بررسی کند و نکات ارزشمندی را آشکار سازد که در تصمیم‌گیری مفید هستند. برای مثال، هوش مصنوعی الگوهای رفتاری مشتریان را تشخیص می‌دهد و به بانک کمک می‌کند تا فرصت‌ها یا خطرهای احتمالی را شناسایی کند. این توانمندی، تصمیم‌گیری بانک را هوشمندانه‌تر و خدمت‌رسانی به مشتریان را بهبود می‌بخشد.
تعیین راهبردهای بهتر برای سرمایه‌گذاری: هوش مصنوعی می‌تواند تحولات بازار و عوامل اقتصادی را تحلیل کرده و تغییرات آتی را پیش‌بینی کند. این امر به بانک‌ها کمک می‌کند تا با آگاهی بیشتری سرمایه‌گذاری کنند و سود خود را افزایش دهند. همچنین، هوش مصنوعی در مدیریت بهینه سبد سرمایه‌گذاری نیز نقش دارد. به عنوان نمونه، می‌تواند عملکرد سبد سرمایه‌گذاری را به طور پیوسته زیر نظر بگیرد و راهکارهایی برای بهتر کردن آن ارائه دهد.
مطالب پیشنهادی: کاربرد هوش مصنوعی در امنیت، سایت طراحی لوگو با هوش مصنوعی رایگان
برخی از مهم‌ترین معایب هوش مصنوعی در بانکداری
نگرانی در مورد امنیت اطلاعات: فناوری هوش مصنوعی برای کار کردن به حجم زیادی از اطلاعات نیاز دارد که ممکن است شامل داده‌های خصوصی و محرمانه مشتریان باشد. این مسئله باعث ایجاد دغدغه‌هایی درباره حفظ حریم شخصی و امنیت اطلاعات می‌شود. بانک‌ها باید تمهیدات امنیتی مناسبی برای جلوگیری از دسترسی غیرمجاز به این اطلاعات در نظر بگیرند. همچنین، فعالیت‌های آنها باید با قوانین محافظت از داده‌ها که در هر کشور یا منطقه متفاوت است و مدام در حال به‌روزرسانی می‌شود، هماهنگ باشد. اگر از اطلاعات مشتریان به خوبی محافظت نشود، ممکن است به سرقت بروند و بانک با مشکلات مالی و حقوقی جدی روبرو شود.
پیروی از قوانین: استفاده از هوش مصنوعی در بانک‌ها مستلزم رعایت قوانین و مقررات متعددی است. این قوانین برای حفظ حقوق مردم و ثبات نظام مالی وضع شده‌اند. اما سرعت پیشرفت هوش مصنوعی گاهی از سرعت تصویب قوانین جدید بیشتر است و این باعث می‌شود بانک‌ها در اجرای این فناوری با ابهام مواجه شوند. برای اطمینان از رعایت مقررات، بانک‌ها ممکن است مجبور شوند هزینه‌های زیادی برای استخدام متخصصان حقوقی و ایجاد زیرساخت‌های لازم پرداخت کنند که این موضوع، هزینه استفاده از هوش مصنوعی را افزایش می‌دهد.
مشکل در توضیح تصمیم‌های هوش مصنوعی: برخی از تصمیم‌هایی که هوش مصنوعی می‌گیرد، بسیار پیچیده هستند و حتی برای طراحان سیستم نیز به طور کامل قابل توضیح نیستند. این مسئله که به آن «جعبه سیاه» می‌گویند، برای بانک‌ها دردسرساز می‌شود. بانک‌ها معمولاً باید تصمیمات خود را به طور واضح و با جزئیات کامل برای مشتریان، ناظران و دیگر افراد مرتبط توضیح دهند. اگر نتوانند دلیل تصمیم یک سیستم هوش مصنوعی را بیان کنند، ممکن است اعتماد مشتریان را از دست بدهند، با بازرسی‌های قانونی مواجه شوند یا حتی به دادگاه کشیده شوند.
دشواری در اجرا: استفاده عملی از هوش مصنوعی در بانک‌ها ممکن است پیچیده و پرهزینه باشد. بانک‌ها باید برای ایجاد زیرساخت‌های مناسب مثل سیستم‌های ذخیره‌سازی و پردازش داده سرمایه‌گذاری کنند. همچنین باید کارکنان خود را آموزش دهند یا افراد متخصص جدید استخدام کنند. علاوه بر این، ممکن است لازم باشد فرآیندها و سیستم‌های فعلی بانک تغییر کنند که این کار گاهی باعث ایجاد اختلال در روال عادی کار یا مخالفت مدیران و کارکنان می‌شود. این موانع می‌تواند اجرای پروژه‌های هوش مصنوعی را به تأخیر بیندازد و هزینه آن را بیشتر کند.
خطای ناخواسته و تبعیض: سیستم‌های هوش مصنوعی ممکن است به طور ناخواسته، خطاها و偏见های موجود در داده‌های اولیه را یاد بگیرند و تکرار کنند. این موضوع می‌تواند به تصمیم‌های ناعادلانه منجر شود. برای مثال، اگر هوش مصنوعی با اطلاعات تاریخی وام‌دهی آموزش ببیند که در آن偏见های انسانی وجود داشته، ممکن است به متقاضیان واجد شرایط وام ندهد فقط به دلیل جنسیت، نژاد یا سایر ویژگی‌های فردی آنها. چنین اتفاقی علاوه بر آسیب به مشتریان، ممکن است جریمه‌های قانونی برای بانک به دنبال داشته باشد و اعتبار آن را خدشه‌دار کند.
آینده هوش مصنوعی در صنعت بانکداری
تا اینجا به بعضی از کارهایی که هوش مصنوعی در بانک‌ها انجام می‌دهد اشاره کردیم. اما باید بدانیم که هوش مصنوعی هم مانند هر فناوری دیگری، در حال پیشرفت است و در آینده کاربردهای تازه‌ای پیدا خواهد کرد. در ادامه، به چند نمونه از کارهایی که به احتمال زیاد در آینده شاهد آن خواهیم بود، اشاره می‌کنیم:
شخصی‌سازی گسترده
هوش مصنوعی می‌تواند با بررسی اطلاعات و علاقه‌های مشتریان، به بانک‌ها کمک کند تا خدمات مناسب و ویژه‌ای به هر فرد ارائه دهند. هرچه این فناوری بتواند با تحلیل داده‌ها، شناخت دقیق‌تری از مشتریان پیدا کند، محصولات و خدمات بانکی نیز به شکل اختصاصی‌تری به آنها ارائه خواهد شد. در نتیجه، به دوره‌ای از خدمات «فوق‌شخصی» در بانکداری وارد خواهیم شد.
بانکداری یکپارچه
هوش مصنوعی می‌تواند خدمات مختلف بانکی را در یک سامانه واحد جمع‌آوری کند و به این ترتیب، بانک‌ها را در ارائه یک تجربه یکدست و منسجم به مشتریان یاری دهد. این کار باعث می‌شود مراجعان به سادگی و در یک محیط واحد به تمام خدمات بانکی مورد نیاز خود دسترسی داشته باشند و تجربه‌ای ساده و روان از بانکداری داشته باشند.
خودکاری‌سازی خدمات گوناگون
امروزه بسیاری از خدمات بانکی مانند دادن وام و اعتبار، به روش‌های قدیمی انجام می‌شوند. اما هوش مصنوعی می‌تواند با استفاده از حجم زیادی از اطلاعات، تمام مراحل این کار را به صورت خودکار انجام دهد.
بانکداری مجازی
هوش مصنوعی این توانایی را دارد که به بانک‌ها کمک کند تا فضای بانکداری مجازی ایجاد کنند. در این روش، مشتریان می‌توانند با استفاده از فناوری‌هایی مانند واقعیت مجازی و واقعیت افزوده، با خدمات بانکی در ارتباط باشند. این کار باعث می‌شود تجربه مشتری از بانکداری، جذاب‌تر و کاربرپسندتر شود.
بانکداری مبتنی بر بلاکچین
هوش مصنوعی می‌تواند به بانک‌ها کمک کند تا از قابلیت‌های فناوری بلاکچین استفاده کنند و سیستم‌های بانکی ایمن و شفافی بسازند. این کار باعث می‌شود خدمات بانکی برای مشتریان امن‌تر و سریع‌تر ارائه شود.
مطالب پیشنهادی:
استارتاپ هوش مصنوعی
ایده‌های هوش مصنوعی
چگونه بانک‌ها از ChatGPT استفاده می‌کنند؟
چت‌جی‌پی‌تی را می‌توان شناخته‌شده‌ترین ابزار هوش مصنوعی برای تولید متن دانست که افراد زیادی در جهان از آن استفاده می‌کنند. بانک‌ها هم می‌توانند به روش‌های گوناگون از این ابزار بهره ببرند.
این سامانه می‌تواند برای بهتر کردن ربات‌های گفتگوی خدمات به مشتریان مورد استفاده قرار گیرد. قابلیت فهمیدن و تولید زبان طبیعی این مدل، باعث می‌شود که بتواند سوالات مشتری را درک کند و پاسخی شبیه پاسخ انسان بدهد. این مدل برای انواع سوالات مشتریان، از پرسش‌های ساده و تکراری تا سوالات پیچیده، قابل استفاده است. به مرور زمان، این مدل از هر گفت‌وگو یاد می‌گیرد و پاسخ‌های دقیق‌تر و بهتری ارائه می‌دهد.
قابلیت تحلیل متن در چت‌جی‌پی‌تی می‌تواند برای بررسی رفتار و علاقه‌مندی‌های مشتریان نیز استفاده شود. مثلاً با بررسی سابقه خریدهای یک مشتری که به صورت متن نوشته شده، این مدل می‌تواند نیازهای آینده او را حدس بزند و خدمات یا محصولات مناسب را پیشنهاد کند. این کار به دلیل توانایی مدل در درک متن، نتیجه‌گیری از اطلاعات و تولید پاسخ‌های مرتبط امکان‌پذیر است.
همچنین چت‌جی‌پی‌تی می‌تواند برای ارزیابی عوامل مختلف خطر، مانند بررسی محتوای متنیِ سابقه معاملات مشتریان یا اخبار مالی، و پیش‌بینی احتمال تخلف یا کلاهبرداری به کار رود. این کار از طریق توانایی مدل در فهم متن و تشخیص الگوها یا موارد غیرعادی که ممکن است نشان‌دهنده خطر باشند، انجام می‌شود.
در پایان باید گفت که چت‌جی‌پی‌تی می‌تواند به بانک‌ها در پیروی از قوانین نظارتی کمک کند؛ یعنی فرآیند رعایت مقررات را خودکار کند. به عنوان نمونه، می‌توان آن را طوری آموزش داد که متن‌های قانونی را بفهمد و خلاصه یا نکات کلیدی آن را تولید کند. این کار به لطف توانایی مدل در درک متن‌های پیچیده و تولید خلاصه‌های مفید ممکن می‌شود.
هوش مصنوعی چگونه به مدیریت ریسک بانکی کمک می‌کند؟
یکی از اصلی‌ترین کاربردهای هوش مصنوعی در بانک‌ها، بهتر کردن مدیریت ریسک است. هوش مصنوعی به بانک‌ها کمک می‌کند تا تصمیم‌های بهتری بگیرند، خطرهای مربوط به اعطای وام را کم کنند و با استفاده از سیستم‌های خودکار و روش‌های هوشمند، خدمات مالی متناسب با هر فرد ارائه دهند. از جمله مهم‌ترین خطرهایی که بانک‌ها با آن روبرو هستند و هوش مصنوعی می‌تواند در کاهش آنها نقش داشته باشد، می‌توان به این موارد اشاره کرد:
ریسک‌های مربوط به مشتریان
این فناوری با بررسی اطلاعات منظم و نامنظم موجود، به بانک‌ها کمک می‌کند تا ریسک ارتباط با مشتریان خود را بهتر مدیریت کنند. هوش مصنوعی با پردازش داده‌های مختلف، به تدریج یاد می‌گیرد و پیش‌بینی‌های آن با گذشت زمان دقیق‌تر می‌شود. این بهبود در مدیریت ریسک، باعث سرعت بخشیدن به ارائه خدمات، تقویت سیستم تشخیص کلاهبرداری می‌شود و در نهایت، بانک‌ها را برای متقاضیان قابل اعتماد وام، جذاب‌تر می‌کند.
ریسک‌های سرمایه‌گذاری
هوش مصنوعی می‌تواند به بانک‌ها کمک کند تا ریسک سرمایه‌گذاری‌ها را بهتر ارزیابی کنند. با استفاده از داده‌های گذشته و اطلاعات موجود، هوش مصنوعی مدل‌هایی طراحی می‌کند که می‌توانند پیش‌بینی کنند یک سرمایه‌گذاری در آینده چقدر سودآور خواهد بود. همچنین این سیستم می‌تواند گزارش کاملی از خطرهای احتمالی هر سرمایه‌گذاری تهیه کند. در نتیجه، بانک‌ها می‌توانند تصمیم‌های دقیق‌تری بگیرند و ریسک کار خود را کاهش دهند.
ریسک‌های عملیاتی
ریسک عملیاتی به آن دسته از ضررهای مالی گفته می‌شود که در اثر اشتباه افراد یا مشکلات در سیستم‌های داخلی یک شرکت (مانند بانک‌ها) به وجود می‌آید.
با استفاده از هوش مصنوعی می‌توان بسیاری از کارهایی که قبلاً توسط انسان انجام می‌شد را به صورت خودکار انجام داد. این کار باعث می‌شود اشتباهات رایج در روش‌های فعلی کمتر شود.
ریسک‌های مربوط به رعایت قوانین
در دنیای بانک‌ها، روزانه میلیون‌ها تراکنش مالی انجام می‌شود. این حجم از کار و پیچیدگی‌های آن، باعث می‌شود که بانک‌ها باید همیشه مراقب باشند تا قوانین به درستی رعایت شوند. هدف این است که از کارهای خلافی مثل کلاهبرداری، پولشویی و کمک مالی به تروریست‌ها جلوگیری شود.
اما بررسی این همه اطلاعات و نظارت بر اجرای قوانین، کار بسیار سختی است. اینجاست که هوش مصنوعی به کمک می‌آید. هوش مصنوعی می‌تواند مانند یک انسان فکر کند و در زمان بسیار کوتاهی، حجم عظیمی از داده‌ها را بررسی کند. به این ترتیب، می‌تواند موارد مشکوک و احتمالی شکستن قانون را پیدا کند. این کار، خطرات ناشی از عدم رعایت مقررات را به میزان زیادی کم می‌کند.
علاوه بر این، هوش مصنوعی با پیدا کردن الگوهای تکرارشونده در این تخلفات، می‌تواند نقاط ضعف و مشکل‌دار در سیستم بانکی را شناسایی کند و راه‌حل‌هایی برای برطرف کردن آنها پیشنهاد دهد.
مطالب پیشنهادی :هوش مصنوعی گوگل رایگان ، کاربرد هوش مصنوعی در فینتک
نمونه‌هایی موفق از هوش مصنوعی در بانکداری
امروزه تعداد زیادی از بانک‌ها و مؤسسات مالی در نقاط مختلف جهان، به طور جدی از هوش مصنوعی در کارهای خود استفاده می‌کنند. این فناوری به ویژه در خدمت‌رسانی به مشتریان و مدیریت سرمایه‌گذاری‌ها نقش مهمی پیدا کرده است. در ادامه، مروری داریم بر مهم‌ترین اقداماتی که در این زمینه در سطح جهانی انجام شده است:
آلی فایننشال (Ally Financial)
آلی فایننشال یک بانک قدیمی و معتبر در آمریکاست که بیش از صد سال است فعالیت می‌کند و دفتر مرکزی آن در شهر دیترویت قرار دارد. این بانک از پیشروان استفاده از فناوری هوش مصنوعی در بخش‌های مختلف خدمات بانکی به شمار می‌رود.
این مؤسسه مالی در اپلیکیشن بانکداری همراه خود از یک ربات گفتگو استفاده می‌کند که با کمک یادگیری ماشین کار می‌کند. این ربات هم دستورات نوشتاری و هم صوتی را متوجه می‌شود و کارهایی مانند پاسخ به سؤالات، آسان کردن انتقال پول، انجام پرداخت‌ها و ارائه گزارش‌های مالی را برای کاربران انجام می‌دهد. در نتیجه، خدمات بانکی برای مشتریان ساده‌تر و در دسترستر شده است.
در سپتامبر ۲۰۲۳، آلی فایننشال با معرفی سامانه Ally.ai قدم بزرگی در زمینه گسترش استفاده از هوش مصنوعی برداشت. این پلتفرم، قابلیت‌های مختلف هوش مصنوعی از جمله هوش مصنوعی مولد و مدل‌های زبانی بزرگ را در یک سیستم واحد گرد هم آورده تا در زمینه‌هایی مانند طراحی مدل‌های راهبردی، افزایش امنیت داده‌ها و بهبود خدمات به مشتریان به کار گرفته شود.
Ally.ai به بانک این امکان را می‌دهد تا هر نوع فناوری مبتنی بر هوش مصنوعی را به صورت گسترده در کسب‌وکار خود استفاده کند. استفاده از هوش مصنوعی در خدمات آلی فایننشال باعث شده فرآیندهای بانکی سریع‌تر، نقل و انتقال پول امن‌تر و عملیات پشتیبانی مؤثرتر شود.
اریکا (Erika)
اریکا یک دستیار هوشمند است که بانک آمریکا آن را ساخته است. این دستیار، در حقیقت یک ربات گفتگوست که به شکل یک برنامه موبایلی در اختیار مشتریان بانک قرار دارد و همیشه، شبانه‌روز، قابل دسترسی است.
اریکا می‌تواند زبان انسان را بفهمد. بنابراین بدون اینکه نیاز باشد کارمندی وارد عمل شود، پیام‌ها و خواسته‌های مشتریان را درک کرده و به آنها جواب می‌دهد. این دستیار به مشتریان کمک می‌کند تا حساب بانکی خود را مدیریت کنند و کارهای مختلفی را درون برنامه بانک انجام دهند.
اگر درخواست یک مشتری پیچیده باشد و به نظرات یک متخصص انسانی نیاز داشته باشد، اریکا این موضوع را تشخیص می‌دهد و به طور خودکار، مشتری را به کارشناس مربوطه وصل می‌کند.
علاوه بر این، اریکا توانایی بررسی رفتار مالی مشتریان را دارد. برای نمونه، می‌تواند هزینه‌های تکرارشونده و بیش از اندازه معمول در گردش مالی ماهانه هر نفر را پیدا کند و به او در این باره هشدار بدهد که باید دقت بیشتری در مدیریت پول خود داشته باشد.
گفتنی است اریکا در سال ۲۰۱۸ شروع به کار کرد و امروزه میلیون‌ها نفر از مشتریان بانک آمریکا از آن استفاده می‌کنند.
در دنیای امروز، هوش مصنوعی به سرعت در حال پیشرفت است و در کنار فرصت‌های فوق‌العاده، نگرانی‌هایی نیز به وجود آورده است.
**نگرانی‌ها درباره هوش مصنوعی**
هوش مصنوعی می‌تواند خطراتی داشته باشد. یکی از این خطرات، این است که ممکن است شغل‌های زیادی را به صورت خودکار انجام دهد و بعضی از موقعیت‌های شغلی را کم کند. همچنین، اگر داده‌های نادرست یا biased (یک‌جانبه) به آن داده شود، ممکن است تصمیم‌های ناعادلانه‌ای بگیرد. مسئله حریم خصوصی نیز بسیار مهم است، زیرا هوش مصنوعی می‌تواند حجم عظیمی از اطلاعات شخصی ما را تحلیل کند. در نهایت، استفاده نادرست از این فناوری در زمینه‌هایی مانند ساخت ویدیوهای جعلی (Deepfakes) یا سیستم‌های سلاح خودکار نیز یک تهدید جدی است.
**کاربردهای امیدوارکننده در پزشکی**
اما در سوی دیگر، هوش مصنوعی کمک‌های بزرگی به حوزه پزشکی کرده است. این فناوری می‌تواند در تجزیه و تحلیل تصاویر پزشکی مانند سی‌تی اسکن و ام‌آرآی، به پزشکان کمک کند تا بیماری‌هایی مانند سرطان را زودتر و با دقت بیشتری تشخیص دهند. هوش مصنوعی همچنین می‌تواند با بررسی اطلاعات بیماران، در توسعه داروهای جدید و درمان‌های شخصی‌شده نقش داشته باشد. حتی ربات‌هایی که با هوش مصنوعی کنترل می‌شوند، می‌توانند در انجام عمل‌های جراحی ظریف، دقت فوق‌العاده‌ای به جراحان بدهند.
در نتیجه، هوش مصنوعی یک ابزار بسیار قدرتمند است که هم چالش‌ها و هم مزایای بزرگی دارد. آینده آن به این بستگی دارد که ما چگونه آن را توسعه داده و از آن استفاده کنیم تا برای همه مفید و ایمن باشد.
زست ای‌آی (ZestAI)
زست‌ای‌آی که قبلاً با عنوان زست‌فایننس شناخته می‌شد، یک شرکت آمریکایی فعال در حوزه فناوری مالی است. این شرکت از سال ۲۰۰۹ تا به امروز، خدمات متنوعی به مؤسسات مالی و اعتباری ارائه می‌دهد.
تمرکز اصلی زست‌ای‌آی بر ارزیابی اعتبار متقاضیان است. این شرکت با کمک مدل‌های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین، وضعیت مالی افراد را بررسی کرده و میزان ریسک اعطای تسهیلات به هر فرد را مشخص می‌کند. مؤسسات مالی نیز با استفاده از این تحلیل‌ها می‌توانند خطر وام‌دهی به مشتریان پرریسک را کمتر کنند.
بر اساس گزارش‌های موجود، مؤسساتی که از خدمات زست‌ای‌آی استفاده می‌کنند، بین ۳۰ تا ۴۰ درصد کاهش در تعداد مشتریان قصورکننده در بازپرداخت وام تجربه کرده‌اند. این شرکت از زمان شروع به کار، همواره در حال توسعه و بهبود نرم‌افزار خود بوده و تلاش می‌کند تا با ارتقای الگوریتم‌هایش، تحلیل‌های دقیق‌تر و بهتری در اختیار مشتریانش قرار دهد.
هوش مصنوعی در بانکداری ایران
در سال‌های اخیر، بانک‌های ایران چه دولتی و چه خصوصی تلاش کرده‌اند از سیستم‌های هوش مصنوعی در کارهای خود استفاده کنند.
این سیستم‌ها کاربردهای گوناگونی دارند؛ مثلاً برای تشخیص صدای مشتریانی که با مرکز تماس بانک صحبت می‌کنند یا برای مدیریت موجودی و پول در دستگاه‌های خودپرداز به کار می‌روند.
اما باید پذیرفت که بانک‌ها برای همراه شدن با سرعت پیشرفت جهانی، باید بیش از گذشته برای استفاده از این فناوری‌ها تلاش کنند.
مدیران بانک‌های ایران باید به این نکته توجه داشته باشند که استفاده از هوش مصنوعی می‌تواند هزینه‌ها را کم کند، سود بانک را افزایش دهد و از همه مهم‌تر، باعث رضایت بیشتر مشتریان شود.
از سوی دیگر، به دلیل پیچیده بودن این حوزه، بهتر است بانک‌ها از گروه‌های متخصص خارج از بانک، به ویژه استارتاپ‌هایی که در زمینه هوش مصنوعی فعالیت می‌کنند، کمک بگیرند. این کار باعث می‌شود راه‌حل‌های مفید و کارآمد، سریع‌تر در اختیار بانک‌ها قرار گیرد.
کلام آخر
در کل، استفاده از هوش مصنوعی در بانک‌ها فقط یک مد زودگذر نیست، بلکه یک تغییر بزرگ به سمت خدمات مالی بهتر، متمرکز بر مشتری و بادوام‌تر است. هوش مصنوعی می‌تواند کارهای مختلف را خودکار کند، خدمات را به‌صورت شخصی ارائه دهد و داده‌های بسیار زیاد را تحلیل کند و در نتیجه این حوزه‌ها را متحول سازد.
البته این راه، بدون مشکل نیست. حفظ حریم خصوصی اطلاعات، رعایت قوانین و شفاف بودن در تصمیم‌گیری‌های هوش مصنوعی، نکات بسیار مهمی هستند که باید به آنها توجه کرد. با این وجود، در دنیای دیجیتال امروز، توجه و سرمایه‌گذاری روی هوش مصنوعی در بانکداری امری ضروری است. بانک‌هایی که بتوانند از قابلیت‌های گسترده هوش مصنوعی به خوبی بهره ببرند، بهتر می‌توانند به مشتریان خود خدمت ارائه دهند، ریسک‌ها را مدیریت کنند و در میدان رقابت بمانند. بنابراین، به نظر می‌رسد آینده صنعت بانکداری به استفاده درست از هوش مصنوعی گره خورده است.
مطالب پیشنهادی: آیا هوش مصنوعی جای انسان را می‌گیرد
سوالات متداول
سوال: هوش مصنوعی چطور به بهتر شدن خدمات به مشتریان در بانک‌ها کمک می‌کند؟
پاسخ: هوش مصنوعی با استفاده از ربات‌های گفتگویی که بلافاصله به سوالات پاسخ می‌دهند، زمان منتظر ماندن مشتری را کم می‌کند. همچنین می‌تواند خدمات ویژه و متناسب با سلیقه و عادات هر مشتری ارائه دهد.
سوال: آیا هوش مصنوعی در کنترل ریسک در بانک‌ها نقش دارد؟
پاسخ: بله، هوش مصنوعی می‌تواند عوامل خطر مختلف را بررسی کند و موارد مشکوک مانند تقلب یا کلاهبرداری را قبل از وقوع پیش‌بینی کند. این کار به بانک‌ها کمک می‌کند تا از بروز مشکلات جلوگیری کنند و ضررهای خود را کاهش دهند.
سوال: هوش مصنوعی چگونه کارایی بانک‌ها را بیشتر می‌کند؟
پاسخ: هوش مصنوعی با انجام خودکار کارهای تکراری، کم کردن اشتباهات و بالا بردن سرعت عمل، باعث بهبود عملکرد بانک‌ها می‌شود.
سوال: آیا هوش مصنوعی می‌تواند در رعایت قوانین به بانک‌ها کمک کند؟
پاسخ: بله، هوش مصنوعی می‌تواند فرآیندهای نظارتی مانند مقررات ضد پولشویی را به صورت خودکار انجام دهد. این فناوری به بانک‌ها کمک می‌کند تا قوانین را بهتر رعایت کنند و تخلفات احتمالی را شناسایی کنند.
سوال: هوش مصنوعی چه تأثیری بر روش‌های سرمایه‌گذاری بانک‌ها دارد؟
پاسخ: هوش مصنوعی می‌تواند تحولات بازار و نشانگرهای اقتصادی را بررسی کند و تغییرات آینده را پیش‌بینی نماید. این امر به بانک‌ها کمک می‌کند تا با آگاهی بیشتری در مورد سرمایه‌گذاری تصمیم بگیرند.
سوال: نقش هوش مصنوعی در مدیریت اطلاعات بانکی چیست؟
پاسخ: هوش مصنوعی می‌تواند حجم زیادی از داده‌ها را با سرعت و دقت بالا تحلیل کند و اطلاعات مفیدی در اختیار بانک قرار دهد. این اطلاعات در تصمیم‌گیری برای فعالیت‌های مختلف بانک بسیار کارآمد است.
سوال: هوش مصنوعی چطور فرآیند بررسی وام در بانک را بهتر می‌کند؟
پاسخ: هوش مصنوعی می‌تواند مراحل بررسی وام را خودکار کند، اطلاعات متقاضیان را تحلیل نماید، وضعیت اعتباری آنها را ارزیابی کند و در نهایت تصمیم‌گیری سریع و درستی درباره درخواست وام انجام دهد.
سوال: چه مشکلاتی در راه استفاده از هوش مصنوعی در بانک‌ها وجود دارد؟
پاسخ: برخی از این مشکلات شامل نگرانی درباره حفظ اطلاعات شخصی، رعایت قوانین، پیچیدگی اجرا، عدم شفافیت در تصمیم‌گیری هوش مصنوعی و احتمال وجود偏见 در سیستم‌های هوش مصنوعی است.
سوال: آیا بانک‌ها می‌توانند خودشان مدل‌های هوش مصنوعی مانند ChatGPT را آموزش دهند؟
پاسخ: طراحی و آموزش سامانه‌های هوش مصنوعی معمولاً برای بانک‌ها از نظر فنی سخت است. به همین دلیل، بانک‌ها اغلب با شرکت‌های متخصص در این زمینه همکاری می‌کنند تا مدل‌هایی مانند ChatGPT را با توجه به نیازها و اطلاعات خاص خود آموزش دهند.
مطالب پیشنهادی: ساخت آهنگ با هوش مصنوعی، کاربرد هوش مصنوعی در آموزش