هوش مصنوعی چگونه صنعت خدمات مالی را دگرگون کرد؟

چهارمین انقلاب صنعتی توصیف کننده دنیایی است که به افراد این توانایی را می دهد که زندگی خود را با استفاده از فناوری ارتباطات بین حوزه های دیجیتال و واقعیت آفلاین پیش ببرند. انقلاب چهارم با عنوان «انقلاب دیجیتال» از ابتدای قرن حاضر شروع شده است که یکی از ویژگی های آن هوش مصنوعی و یادگیری ماشین است. انقلاب دیجیتال با استفاده از دیجیتالیزه شدن باعث افزایش قدرت تصمیم گیری و انتقال بیشتر این فرایند از انسان به ماشین ها خواهد شد و این تحولات تاثیر عمیقی بر تمامی صنایع از جمله صنعت خدمات مالی خواهد گذاشت.

هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

«یادگیری ماشین» اصطلاحی است که ابتدا آرتور لی ساموئل (1995) یکی از پیشگامان درزمینە هوش مصنوعی آن را ابداع کرد و منظور از این اصطلاح ، استفاده از رایانه است برای واکنش دربرابرِ شرایط، بدون اینکه به طورِ صریح برای آن برنامه ریزی شده باشد. پژوهشگران هوش مصنوعی، یادگیری ماشین را بهترین و امیدوارکننده ترین رویکرد برای نزدیک شدن هوش مصنوعی به سطح هوش انسان عنوان کرده اند.

هوش مصنوعی (AI) نقش حیاتی فزاینده‌ای در صنعت خدمات مالی ایفا می‌کند. یکی از شناخته شده ترین کاربردهای هوش مصنوعی، تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده - که می‌تواند به شرکت‌های مالی در درک بهتر و پیش‌بینی خواسته‌ها، ترجیحات و رفتارهای مشتریان کمک کند - است. سپس آنها می توانند از این اطلاعات برای ایجاد خدمات جدید استفاده کنند.

مدیریت ریسک و کشف تقلب توسط هوش مصنوعی

1. زیر نظر گرفتن تراکنش‌ها و شناسایی تقلب‌های احتمالی
2. کاهش فوری ریسک مالی
3. پیشگیر از زیان ناشی از تقلب

چت بات ها و دستیاران مجازی

• عملکرد مؤثر

• کاهش هزینه‌ها

• بهبود تجربه مشتری

فرض کنید یک مشتری شرکت درگاه پرداخت می خواهد موجودی حساب خود را بررسی کند یا در مورد تراکنش اخیر خود سوالی بپرسد اما مرکز خدمات مشتریان شرکت بسته شده باشد. مشتری می تواند از چت ربات یا دستیار مجازی شرکت برای دریافت اطلاعات مورد نیاز خود در زمان واقعی استفاده کند، نه اینکه منتظر بماند تا روز بعد با یک نماینده پشتیبانی مشتری صحبت کند.

دستیاران مجازی و چت بات ها به دلیلی دسترسی 24 ساعته منبع مفیدی برای مشتریانی هستند که خارج از ساعات اداری یا در ایام تعطیل به پشتیبانی نیاز دارند.

مزایای هوش مصنوعی در صنعت خدمات مالی

• افزایش بهره وری : خودکار کردن کارهای معمول  ، بهبود کارایی ، کاهش هزینه ها
• بهبود مدیریت ریسک : تحلیل حجم وسیعی از داده ها برای شناسایی ریسک بالقوه
• بهبود تجربه مشتری : ارائه کمک های شبانه روزی و خدمات شخصی سازی شده
• تسریع تصمیم گیری : قدرت تجزیه و تحلیل سریع تر از انسان برای واکنش سریع به تغییرات بازار
• جلوگیری از فیشینگ : شناسایی فعالیت های تقلبی براساس حجم بزرگی از داده ها
• پیشگیری از پول شویی : تشخیص آنی الگوهایی که پولشویی معمولا براساس آنها اتفاق می افتد.

معایب هوش مصنوعی در صنعت خدمات مالی

• خطرات امنیتی : آسیب پذیری در برابر حملات سایبری
• نگرانی‌های مربوط به حریم خصوصی : دسترسی به حجم زیادی از داده هایی که از دسترسی غیرمجاز محافظت شده
• تعصب : سوگیری روی داده های آموزش دیده
• چالش های نظارتی : چالش برانگیز بودن پیروی از مقررات برای هوش مصنوعی
• عدم ارتباط انسانی : ترجیح به تعامل با انسان در برخی شرایط توسط مشتریان

آینده هوش مصنوعی در خدمات مالی

پیش بینی می شود هوش مصنوعی در آینده تاثیر زیادی بر خودکارسازی تصمیم گیری مالی داشته باشد. به این طریق که الگوریتم های یادگیری ماشین داده های انبوه مالی را بررسی می کنند و درمورد سرمایه گذاری توصیه هایی به همراه دارند. همچنین موتورهای مبتنی بر هوش مصنوعی می توانند توسعه یابند و به مشتریان، کالا ها و خدماتی که نیاز دارند را پیشنهاد دهند که این کار علاوه بر افزایش درآمد شرکت  باعث بهبود رضایت مشتری نیز می شود.

فین تک و هوش مصنوعی

یکی از ابزارها و لوازم صنعت خدمات مالی، فناوری مالی است. فین ­تک ها شامل تمامی شرکت ها و کسب و کارهایی است که سعی دارند با کاربرد نوآورانه فناوری، خدمات مالی ارائه شده به کاربران را بهبود بخشند.

با ظهور شرکت‌های فین‌تک که از هوش مصنوعی استفاده می‌کنند، نقش خدمات مالی سنتی کم رنگ تر شده است. استارت‌آپ‌های فین‌تک از فناوری‌های مبتنی بر هوش مصنوعی برای ارائه راه ‌حل‌های نوآورانه مانند پلت‌فرم‌های وام‌ دهی آنلاین، سیستم‌های پرداخت دیجیتال و خدمات مشاوره رباتیک استفاده می‌کنند.

در حالی که ما آینده هوش مصنوعی را نمی دانیم، تأثیر آن بر صنعت مالی قطعاً عمیق است و به رونق فین تک ادامه می دهد. موسسات مالی نیز برای رقابت بایکدیگر باید از هوش مصنوعی استفاده کنند تا نه تنها انتظارات مشتریان در حال تحول را برآورده کنند بلکه فرصت‌های جدید رشد را باز کنند.