استفاده از هوش مصنوعی در دنیای بانکداری امروزه

هوش مصنوعی با سرعت زیادی در حال پیشرفت است. سازمان های مالی در حال حاضر از فناوری های هوش مصنوعی برای شناسایی کلاهبرداری و معاملات غیرمعمول، شخصی سازی خدمات به مشتریان، کمک به تصمیم گیری در مورد اعتبار، استفاده از پردازش زبان طبیعی در اسناد متنی و امنیت سایبری و مدیریت ریسک عمومی استفاده می کنند.

در دهه های گذشته، بانک ها روش های تعامل خود با مشتریان را بهبود بخشیده اند. آنها تکنولوژی مدرن را بر اساس تیپ کاری خاص خود تنظیم کرده اند. به عنوان مثال، در دهه 1960، اولین دستگاههای خودپرداز نصب شد و کارت هایی برای انجام تراکنش و پرداخت به وجود آمدند. در آغاز این قرن، کاربران با بانکداری آنلاین شبانه روزی آشنا شدند و در سال 2010، آنها در مورد بانکداری تلفن همراه شنیدند. اما توسعه سیستم مالی در اینجا متوقف نشد، زیرا عصر دیجیتال فرصت های جدیدی را باز می کند و آن استفاده از هوش مصنوعی در موسسات بانکی و مالی بود. تا سال 2023، بانک ها با توسعه و پیاده سازی برنامه های هوش مصنوعی تقریبا 447 میلیارد دلار پس انداز می کنند. برخی از نمونه های خوب در زیر آمده است.

بانکداری همراه

عملکرد هوش مصنوعی در برنامه های تلفن همراه، فعال ، شخصی و پیشرفته تر می شود. به عنوان مثال ، یکی از بانک های کانادایی Siri را در برنامه iOS خود قرار داده است. اکنون، برای ارسال پول به کارت دیگری، کافی است چیزی شبیه به این را بگویید: “هی، سیری ، 20 دلار برای الکس بفرست!”  و تراکنش را با استفاده از Touch ID تأیید کنید.

به لطف هوش مصنوعی، بانک ها تقریباً 66 درصد درآمد بیشتری از کاربران بانکداری تلفن همراه در مقایسه با مراجعه مشتریان به شعب کسب می کنند. سازمان های بانکی توجه زیادی به فناوری های نوظهور دارند تا کیفیت خدمات خود را بهبود بخشند و در بازار رقابتی باقی بمانند.

چت بات های هوش مصنوعی

چت بات ها رابط های مکالمه ای هستند که از تکنولوژی هوش مصنوعی بهره مند هستند. این یکی از رایج ترین موارد استفاده از هوش مصنوعی در بانکداری است. ربات ها از طرف بانک بدون نیاز به هزینه های زیاد با مشتریان ارتباط برقرار می کنند. محققان برآورد کرده اند که موسسات مالی برای هر ارتباطی که چت بات انجام می دهد، چهار دقیقه وقت صرفه جویی می کنند.

از آنجا که مشتریان از برنامه های تلفن همراه برای انجام معاملات پولی استفاده می کنند، بانک ها خدمات چت بات را در آنها تعبیه می کنند. این امر باعث جلب توجه کاربران و ایجاد برندی قابل تشخیص در بازار می شود.

برای مثال راه اندازی چت بات Ceba، که موفقیت بزرگی را برای بانک مشترک المنافع استرالیا به ارمغان آورد. با کمک آن، حدود نیم میلیون مشتری توانستند بیش از دویست مساله بانکی را حل کنند: کارتهای خود را فعال کنند، موجودی حسابها را چک کنند، پول نقد را برداشت کنند و غیره.

به عنوان مثال دیگر، بانک آمریکا یک چت بات راه اندازی کرد که اعلانات کاربران را ارسال می کند، موجودی حسابشان را به آنها اطلاع می دهد، توصیه هایی برای صرفه جویی در پول ارائه می دهد و گزارش های اعتباری را به روز می کند و غیره. این راهی است که بانک به مشتریان خود در تصمیم گیری آگاهانه کمک می کند.

جمع آوری و پردازش اطلاعات

موسسات بانکی روزانه میلیونها معامله تجاری را ثبت می کنند. حجم اطلاعات تولید شده توسط بانک ها بسیار زیاد است، بنابراین جمع آوری و ثبت آن برای کارکنان به یک کار طاقت فرسا تبدیل می شود. ساختار و ثبت این داده ها تا زمانی که برنامه ای برای استفاده از آن وجود نداشته باشد، غیرممکن است. بنابراین، تعیین رابطه بین داده های جمع آوری شده چالش برانگیز است، به ویژه هنگامی که یک بانک هزاران مشتری دارد.

در گذشته رویکرد زیر وجود داشت: یک مشتری با کارمند بانک ملاقات کرد که کارمند نام و سابقه مالی او را می دانست و آگاه بود چه گزینه هایی بهتر است برای او ارائه شود. اما اکنون این تاریخ است. با انبوه داده های حاصل از معاملات بی شمار. بانک ها سعی می کنند ایده های تجاری نوآورانه و راه حل های مدیریت ریسک را پیاده سازی کنند.

برنامه های مبتنی بر هوش مصنوعی داده ها را جمع آوری و تجزیه و تحلیل می کنند. این باعث بهبود تجربه کاربر می شود. از این اطلاعات می توان برای اعطای وام یا تشخیص تقلب استفاده کرد. شرکت هایی که سود خود را از تجزیه و تحلیل داده های بزرگ تخمین زده اند، متوسط ​​افزایش درآمد را تا 8 درصد و کاهش هزینه ها را 10 درصد گزارش کرده اند.

مدیریت ریسک

تمدید اعتبار برای بانکداران یک کار چالش برانگیز است. اگر بانکی به مشتریان ورشکسته وام بدهد، ممکن است با مشکل مواجه شود. اگر وام گیرنده درآمد پایداری را از دست بدهد، این امر منجر به عدم پرداخت وام می شود. طبق آمار، در سال 2020، معوقات کارت اعتباری در ایالات متحده 1.4 در مدت شش ماه افزایش یافته است.

سیستم های مجهز به هوش مصنوعی می توانند سابقه اعتباری مشتریان را با دقت بیشتری ارزیابی کنند تا از این سطح پیش فرض جلوگیری شود. برنامه های بانکداری تلفن همراه تراکنش های مالی را ردیابی کرده و داده های کاربران را تجزیه و تحلیل می کند. این به بانک ها کمک می کند تا خطرات مربوط به صدور وام مانند ورشکستگی مشتریان یا تهدید به کلاهبرداری را پیش بینی کنند.

غنی سازی داده های تراکنش 

این بخش مهمی از مدیریت مالی، هم برای موسسات مالی و هم برای مصرف کنندگان است. این روش تبدیل داده های غیرقابل فهم به اطلاعاتی خوانا ، هم به بانک ها به مشتریان کمک می کند تا بفهمند پول خود را در کجا و با چه کسانی خرج کرده اند. همینطور تماس های خدمات به مشتریان و هم هزینه های تحقیق در مورد کشف تقلب را کاهش می دهد، زیرا مشتریان می توانند بگویند چه چیزی را خریداری کرده اند و از کجا خریداری کرده اند. کشف کلاهبرداری باعث کاهش تعداد افرادی می شود که در قبال کارت اعتباری خود درباره اتهامات اسرارآمیز تماس می گیرند، زیرا آنها می دانند منظور از این اتهامات چیست. تماسهای کمتر به معنای تحقیقات تقلب کمتر است که هزینه ها را کاهش می دهد. مهمتر از همه، این توصیفات واضح به توسعه دهندگان کمک می کند تا داده های مالی را در چارچوب قرار دهند تا بتوانند خریدها را به راحتی طبقه بندی و تجزیه و تحلیل کنند. این امر به مواردی مانند بودجه بندی، تجزیه و تحلیل عادات هزینه، نمره دهی اعتبار و توانایی پیش بینی مسائل مربوط به درآمد و هزینه در آینده کمک می کند.

امنیت داده ها

بر اساس گزارش کمیسیون تجارت فدرال برای سال 2020، تقلب در کارت اعتباری رایج ترین نوع سرقت اطلاعات شخصی است.

سیستم های مبتنی بر هوش مصنوعی در برابر کشف افراد خاطی موثر هستند. این برنامه ها رفتار مشتری، موقعیت مکانی و عادات مالی را تجزیه و تحلیل می کند و در صورت تشخیص هرگونه فعالیت غیرمعمول، مکانیزم امنیتی ایجاد می کند. تحقیقات ABI تخمین می زند که هزینه های مربوط به هوش مصنوعی و امنیت سایبری تا پایان سال 2021 به 96 میلیارد دلار خواهد رسید.

یادداشت پایانی

روشهای بیشتری برای استفاده از هوش مصنوعی در صنعت مالی وجود دارد. طبق نظرسنجی OpenText ، تقریباً 80 درصد از بانکها مزایای هوش مصنوعی را تشخیص می دهند ، 75 درصد آنها از این فناوری استفاده می کنند و حدود 46 درصد قصد دارند در آینده نزدیک سیستمهای مبتنی بر هوش مصنوعی را پیاده سازی کنند.

راه حل های مبتنی بر هوش مصنوعی بخشی جدایی ناپذیر از استراتژی های توسعه شرکت ها هستند و به آنها کمک می کند تا در بازار رقابتی باقی بمانند. این فناوری هزینه های عملیاتی را به حداقل می رساند، پشتیبانی مشتری را بهبود می بخشد و فرآیندها را خودکار می کند.

آیا تمایل به آشنایی با موقعیت شغلی مهندس داده دارید؟اکنون بیاموزید.

آیا تمایل به آشنایی با موقعیت شغلی دانشمند داده دارید؟اکنون بیاموزید.

آیا تمایل به آشنایی با موقعیت شغلی تحلیلگر داده دارید؟اکنون بیاموزید.