هوش مصنوعی در بانکداری دیجیتال+ مزایا و کاربردها

مقدمه

پول دیگر یک اسکناس ساده کاغذی که ده‌ها سال پیش استفاده می‌شد نیست؛ حالا در عصر هوش مصنوعی هر تراکنش مالی یک داستان پیچیده از داده‌ها، الگوریتم‌ها و تصمیم‌گیری‌های هوشمندانه است. این روزها هوش مصنوعی نقش یک کارآگاه حرفه‌ای و کارآزموده را در بدنه بانکداری دیجیتال ایفا می‌کند. 

سیستم‌های هوشمند می‌توانند در کسری از ثانیه میلیاردها تراکنش را تحلیل کنند، خطرات مالی را پیش‌بینی کرده و با شناخت دقیق مشتریان، تجربه‌ای کاملا شخصی‌سازی شده برای هر کدام از آن‌ها به وجود بیاورند. تمام این‌ها به لطف مزیت‌های یادگیری ماشین، پردازش زبان طبیعی و تحلیل داده‌های پیچیده محقق شده است. 

در این یادداشت همراه ما باشید تا به شما بگوییم هوش مصنوعی در سیستم مالی و بانکی امروز چه نقل حیاتی و متحول‌کننده‌ای پیدا کرده است.

رشد سریع هوش مصنوعی در صنعت بانکداری

هوش مصنوعی دارد به سرعت در دنیای بانکداری و موسسات مالی جا خوش می‌کند! پیش‌بینی‌ها نشان می‌دهد که این فناوری نوین در آینده به طور چشمگیری رشد کند؛ به عنوان مثال تا سال 2020 انتظار می‌رود درآمد هوش مصنوعی در سیستم مالی و بانکی به حدود 301 میلیارد دلار برسد؛ در حالی که در سال 2024 این رقم حدود 164 میلیارد دلار بود.

بیشتر بخوانید: سامانه اعتبارسنجی چیست؟

پیشگامان استفاده از هوش مصنوعی در بانکداری دیجیتال

نمودار زیر ارزش کسب‌وکار ناشی از هوش مصنوعی در صنعت بانکداری را از سال 2018 تا 2030 در مناطق مختلف جهان نشان می‌دهد. طبق این نمودار به وضوح مشخص است که استفاده از هوش مصنوعی در بانکداری در تمام مناطق جهان در حال افزایش است. 

در میان تمامی مناطق، آمریکای شمالی به عنوان پیشرو در زمینه استفاده از هوش مصنوعی در بانکداری دیجیتال شناخته می‌شود و بعد از آن، حوزه اقیانوسیه نیز به سرعت در زمینه استفاده از AI در بانکداری در حال پیشرفت است. حوزه اقیانوسیه همان منطقه جنوب شرق آسیا و اقیانوس آرام است به دلیل رشد اقتصادی چشمگیر و تاثیر آن بر رشد دیگر نقاط دنیا، پویاترین قدرت منطقه‌ای اقتصادی دنیا در حال حاضر شناخته می‌شود. 

اروپا، خاورمیانه و آفریقا نیز در زمینه کاربست هوش مصنوعی در بانکداری در حال رشد هستند؛ هرچند کمتر از سایر مناطق دنیا. این نمودار نشان می‌دهد که بانک‌ها به تدریج در حال پذیرش فناوری‌های هوش مصنوعی هستند تا خدمات بهتری را به مشتریان خود ارائه دهند و کارایی خود را نیز افزایش دهند. آمارها به ما نشان می‌دهد که هوش مصنوعی تاثیر قابل توجهی بر آینده صنعت بانکداری داشته باشد. 

از بهره‌وری تا نوآوری؛ مزیت‌های هوش مصنوعی در بانکداری الکترونیک

هوش مصنوعی کم‌کم در حال تغییر دادن چهره سیستم‌های مالی و بانکی در دنیاست. دقت بالا و کاهش چشمگیر خطاهای انسانی یکی از مزیت‌های مهم این فناوری نوین است که باعث می‌شود با الگوریتم‌های دقیق، عملیات پیچیده مالی را با ضریب اشتباه نزدیک به صفر انجام دهد. همین ویژگی در کنار سرعت بالای پردازش اطلاعات، باعث می‌شود در کسری از ثانیه حجم عظیمی از داده‌ها را تحلیل کرده و الگوهای پیچیده‌ای از دل آن‌ها بیرون بیاورد.

بهره‌وری سازمانی و دسترسی‌پذیری

سرعت و دقت بالا ابزارهای هوش مصنوعی باعث می‌شود که کارایی سازمانی به طور ملموسی افزایش پیدا کند؛ زیرا که با خودکارسازی بسیاری از وظایف تکراری، کارمندان بانک برای انجام فعالیت‌های خلاقانه و استراتژیک آزاد می‌شود که این موضوع نه تنها بهره‌وری سازمانی را افزایش می‌دهد؛ بلکه رضایت کارکنان را نیز بهبود می‌بخشد.

به غیر از این‌ها، ابزارهای هوش مصنوعی به صورت مدام در دسترس هستند و همین ویژگی باعث می‌شود بدون‌وقفه و در هر ساعت از شبانه‌روز آماده خدمت‌رسانی باشند، بدون اینکه نیاز به استراحت و یا مرخصی داشته باشند. ویژگی دسترسی‌پذیری، هوش مصنوعی را به ابزار ضروری بانک‌های مجازی تبدیل کرده است.  

بیشتر بخوانید: بایگانی دیجیتال چیست؟

 در نهایت، نوآوری مهم‌ترین مزیت هوش مصنوعی در سیستم مالی و بانکی است؛ زیرا که این فناوری به بانک‌ها کمک می‌کند تا محصولات و خدمات مالی منحصر به فردی را ارائه دهند تا از رقبای خود متمایز بمانند. اما بانک‌ها دقیقا در چه بخش‌هایی می‌توانند از هوش مصنوعی استفاده کنند؟ در ادامه مقاله همراه ما باشید تا به صورت مصداقی و مشخص به هوش مصنوعی در بانکداری دیجیتال بپردازیم.

کاربردهای هوش مصنوعی در بانکداری دیجیتال

یک کارمند بانک را تصور کنید که در زمان بسیار کوتاهی می‌تواند میلیاردها تراکنش‌ را تحلیل کند، ریسک‌های مالی را با دقت بالا پیش‌بینی کند و مانند یک مشاور آگاه، راهنمای تصمیم‌گیری‌های حیاتی اقتصادی باشد، با ذکاوت تمام تقلب‌ها را تشخیص دهد و با سعه‌صدر تجربه‌های شخصی‌سازی شده برای مشتریان خلق کند. 

قطعا چنین کارمندی باید یک ابر انسان باشد! اما به لطف هوش مصنوعی بانک‌ها می‌توانند الگوریتم‌ها و ربات‌های هوشمندی را به کار بگیرند تا تمام این کارها را برای آن‌ها انجام دهند. در ادامه یادداشت همراه ما باشید تا به شما بگوییم چهره بانک‌ها به لطف حضور الگوریتم‌‎های هوشمند چه تغییراتی کرده است.

هوش مصنوعی در وام‌دهی

اعتبارسنجی از مهم‌ترین الزامات دریافت وام در دنیای جدید است. احتمالا برای شما هم پیش آمده باشد که مجبور شده باشید قبل از درخواست هر گونه وامی به سراغ سامانه‌های اعتبارسنجی آنلاین بروید. هوش مصنوعی در وام دهی می‌تواند کاربردهای ملموس و گسترده‌ای داشته باشد و بیشتر از همه جا خودش را در سیستم‌های اعتبارسنجی نشان می‌دهد. (لینک به مقاله اعتبارسنجی)  

همچنین هوش مصنوعی می‌تواند در کوتاه‌ترین زمان ممکن با تحلیل رفتار و الگوهای مشتریان نمره و رتبه اعتباری آن‌ها را بررسی کند (لینک به مقاله رتبه اعتباری چیست) تا نشان دهد آیا برای دریافت وام آماده هستند یا خیر.

مدیریت ریسک اعتباری

در جهان عدم‌قطعیت‌ها که نوسانات ارز، بلایای طبیعی، ناآرامی‌های سیاسی و اتفاقات پیش‌بینی‌ناپذیر دیگر می‌تواند روی مسائل اقتصادی تاثیربگذارد بهترین تصمیم چیست؟ 

تجزیه‌ و تحلیل‌های مبتنی بر هوش مصنوعی می‌تواند بانک‌ها را از چنین فضای مه‌آلودی نجات دهد تا آینده را به صورت واضح مشاهده کنند و تصمیمات دقیق و به‌موقعی بگیرند. به عنوان مثال هوش مصنوعی می‌تواند توانایی مشتری را در بازپرداخت وام تشخیص دهد و به بانک‌ها کمک کند تا بتوانند دقیق‌تر تصمیم‌ بگیرند تسهیلات خود را در اختیار چه کسانی قرار دهند.

بهبود تجربه مشتری

شاید مشتریان خدمات مالی و بانکی بزرگ‌ترین تاثیر هوش مصنوعی در بانکداری الکترونیک را در چت‌بات‌ها و ربات‌هایی مشاهده کنند که حالا در گوشه سایت بانک‌ها یا در اپلیکیشن‌ها موجود است. نظرسنجی Forbes Advisor نشان می‌دهد که در حال حاضر رایج‌ترین استفاده از هوش مصنوعی در بخش خدمات مشتریان است و 226 میلیون از صاحبان مشاغل از هوش مصنوعی برای وظایف خدمات مشتری استفاده می‌کنند. هوش مصنوعی تجربه خدمات مشتریان را دگرگون کرده است و باعث شده بانک‌ها به صورت بیست‌وچهارساعته و در تمامی ساعات شبانه‌روز در دسترس مشتریان باشند. 

چت‌بات‌های هوشمندی مانند دانابات می‌توانند به پشتوانه هسته یادگیرنده هوشمند و سیستم یادگیری ماشین، داده‌ها و اطلاعات کاربران را یاد بگیرند و آن‌ها را راهنمایی کنند. حالا دیگر در دنیا چت‌بات‌های هوشمند با تعاملی دوستانه همراه کاربران بانکی هستند. به عنوان مثال بانک کپیتال وان از الکسای آمازون استفاده می‌کند تا مشتریان بانکی بتوانند موجودی حساب خود را چک کنند، تراکنش‌ها را بازخوانی کنند و قبض‌ها و وام‌هایشان را پرداخت کنند.

تحلیل رفتار مشتریان

هوش مصنوعی در سیستم بانکی و مالی می‌تواند مثل یک مشاور ظریف‌بین و دقیق عمل کند که تمام رفتارهای مالی مشتریان را با دقت زیرنظر گرفته و آن‌ها را به خوبی و تجزیه و تحلیل می‌کند. تمام داده مشتریان مانند تاریخچه تراکنش‌ها، الگوهای خرید، میزان درآمد و هزینه‌های ماهانه برای سیستم‌ها و الگوریتم‌های هوش مصنوعی ارزشمند است؛ زیرا که می‌تواند درک عمیقی از عادات مالی هر مشتری ارائه دهد و به مدیران و مسئولان بانکی کمک کند تا شناخت دقیقی از مشتریان بانکی، نیازها و ترجیحاتشان داشته باشد.

 به عنوان مثال، اگر یک مشتری معمولا مبلغ مشخصی را به صورت ماهانه پس‌انداز می‌کند یا خریدهای آنلاین خاصی دارد، هوش مصنوعی به خوبی این رفتارها را می‌شناسد و به یاد می‌سپارد تا مدیران بانکی بتوانند خدمات شخصی‌سازی شده‌ای را به مشتریان خود ارائه دهند. 

مثلا اگر هوش مصنوعی تشخیص داد که یک مشتری علاقه‌مند به پس‌انداز است می‌تواند روش‌های متنوع سرمایه‌گذاری را به او پیشنهاد دهد؛ یا اگر یکی از مشتریان به تازگی کسب‌وکار خود را راه انداخته، وام‌ها یا خدمات مالی مرتبط با کارآفرینی به او پیشنهاد دهد.

بیشتر بخوانید: احرازهویت الکترونیک چیست؟

نظارت هوشمند بر تراکنش‌های مالی

هوش مصنوعی می‌تواند با تبحر خاصی رفتارهای غیرعادی و مشکوک کاربران را نیز تشخیص دهد و اگر مشتریان بانکی تراکنش‌هایی خارج از الگوی همیشگی و رایج داشته باشند، سیستم‌های هوشمند سریعا این موضوع را تشخیص می‌دهند. این قابلیت هوش مصنوعی در بانکداری الکترونیک، امکان تشخیص تقلب مالی را فراهم کرده و در سیستم‌های ضد پولشویی AML  نیز کاربرد دارد که در ادامه متن به آن می‌پردازیم.

تشخیص تقلب مالی

حجم تراکنش‌هایی که در یک روز خود شما انجام می‌دهید چقدر است؟ حالا همین را چندین هزار برابر کنید؛ چنین حجم بالایی از تراکنش‌های روزانه در دنیا و تنوع آن‌ها، احتمال تراکنش‌های کلاهبردانه و تقلبی را نیز بالا می‌برد. 

مسلما بررسی دقیق چنین تراکنش‌هایی توسط نیروی انسانی بسیار دشوار و در واقع ناممکن است. در اینجاست که تشخیص تقلب مالی به عنوان به یکی دیگر از کاربردهای هوش مصنوعی در سیستم مالی و بانکی می‌رسیم.

 هوش مصنوعی می‌تواند با دقت بالایی داده‌های متنوع و زیاد را تجزیه و تحلیل کند و تراکنش‌های غیر معمول و فعالیت‌های مشکوک را نیز تشخیص دهد. به این صورت که می‌تواند رفتار مشتری با توجه به موقعیت مکانی و عادات مالی او تجزیه و تحلیل کند تا هرگونه فعالیت غیرعادی را تشخیص دهد.

همچنین هوش مصنوعی می‌تواند به صورت کلی الگوهای مشکوک در تراکنش‌ها را تشخیص دهد و به عنوان مثال اگر کسی ناگهان مبلغ بزرگی را جابه‌جا کرد یا در مناطق پرخطر تراکنش‌هایی صورت گرفت، سیستم هوش مصنوعی می‌تواند در کسری از ثانیه آن را تشخیص دهد.

سیستم‌های ضد پولشویی ALM

تشخیص تراکنش‌های غیر عادی یکی از کارهای مهم هوش مصنوعی برای مبارزه با پولشویی است، اما همیشه محدود به تشخیص مبالغ هنگفت و یا تراکنش در جاهای پرخطر نیست؛ زیرا که پولشویان معمولا از روش‌های پیچیده‌تری برای پنهان کردن منبع پول استفاده می‌کنند. 

چشمان تیزبین هوش مصنوعی می‌تواند درست مثل یک کارآگاه حازق دست آن‌ها را بخواند و استراتژی‌های پیچیده و ارتباط پنهان میان افراد و حساب‌ها را شناسایی کند، به خصوص وقتی که پول از یک حساب به حساب با مسیرهای پیچیده‌ای منتقل می‌شود. 

علاوه بر این، فرایند یادگیری ماشین در هوش مصنوعی می‌تواند همواره یک قدم جلوتر از مجرمان باشد و به‌طور مداوم قوانین و الگوریتم‌های جدید خود را بر اساس ترفندها و روش‌های تازه مجرمان به‌روز کند و خود را با روش‌های جدید آن‌ها تطبیق دهد. 

جمع‌بندی

داریم به عصری نزدیک می‌شویم که هوش مصنوعی نه فقط یک ابزار، بلکه یک استراتژی اساسی برای موفقیت در عرصه خدمات مالی بانکی خواهد بود. 

هوش مصنوعی در سیستم مالی و بانکی کاربردها و مزیت‌های بی‌شماری دارد؛ از مدیریت و ریسک اعتباری تا تشخیص تقلب مالی، این فناوری نوین نه‌تنها کارایی بانک‌ها را افزایش داده‌، بلکه تجربه مشتریان را نیز به طور چشمگیری بهبود بخشیده است. چت‌بات‌های هوشمند و الگوریتم‌های تحلیل رفتار مشتریان باعث می‎‌شوند بانک‌ها مشتری‌مدارتر شوند و از یک سیستم سنتی به یک اکوسیستم نوآورانه و پویا تبدیل شوند.