آینده هوش مصنوعی در بانکداری + کاربردها، مزایا و ریسک ها

صنعت بانکداری، مانند بسیاری از بخش‌های دیگر، در حال گذار از انقلابی فناورانه است. ظهور هوش مصنوعی (AI) افق‌های جدیدی را برای بانک‌ها گشوده و این فرصت را برایشان فراهم کرده تا با استفاده از تکنولوژی هوش مصنوعی در بانکداری تحولی اساسی در فرآیند عملیات خود ایجاد کنند. در نتیجه، بسیاری از بانک‌ها و نیز موسسات مالی و اعتباری در سراسر جهان به طور جدی به فکر بهره‌گیری از این فناوری جذاب افتاده‌اند و البته برخی نیز در این میان، با سرعت عمل بیشتری به بهره‌برداری از آن پرداخته‌اند. 

هوش مصنوعی با تقلید از هوش انسان و یادگیری پیوسته از داده‌های جدید و تجربیات قبلی، می‌تواند روند بانکداری سنتی را دگرگون سازد. این فناوری می‌تواند به بانک‌ها کمک کند تا پیچیدگی‌های دنیای مالی مدرن امروز را که حجم تراکنش‌ها، نیاز به پردازش و نیز ضرورت تصمیم‌گیری آنی در آن بسیار چشمگیر است، مدیریت کنند. هوش مصنوعی می‌تواند حجم عظیمی از داده‌ها را به سرعت و با دقت بالا تحلیل کند که منجر به بهبود بهره‌وری و کارایی می‌شود.  

علاوه بر این، هوش مصنوعی در بانکداری کمک می‌کند تا این سازمان‌ها مشتری‌محور تر شوند. با درک رفتار و ترجیحات مشتریان، هوش مصنوعی به بانک‌ها امکان ارائه خدمات شخصی‌سازی‌شده و جذاب‌تر برای مشتریان را می‌دهد و بدین ترتیب رضایت و وفاداری مشتریان افزایش خواهد یافت. همچنین این فناوری به بانک‌ها کمک می‌کند تا ریسک‌های گوناگون را به‌طور مؤثرتری شناسایی و کاهش دهند و بدین ترتیب عملکرد بهتری داشته باشند. 

با این حال، سرمایه‌گذاری در زمینه هوش مصنوعی یک فرآیند یک‌باره نیست و باید به شکلی مستمر در دستور کار قرار گیرد. بانک‌ها باید به‌طور مداوم به بهبود استفاده از هوش مصنوعی خود بپردازند. با توجه به اینکه در صنعت بانکداری، به شکلی پیوسته شاهد پدیدار شدن محصولات، خدمات و ریسک‌های جدید هستیم، بانک‌ها نیز باید از هوش مصنوعی برای روبه‌رو شدن با آنها استفاده کنند. در این میان، هیچ تردیدی نمی‌ماند که بانک‌هایی که با این تغییرات همگام نشوند، در معرض خطر عقب ماندن قرار دارند. 

البته استفاده از هوش مصنوعی در بانکداری بدون چالش نیست. مسائلی همچون حریم خصوصی داده‌ها، ملاحظات اخلاقی و نیاز به شفافیت در تصمیم‌گیری‌های مبتنی بر هوش مصنوعی از جمله مواردی است که باید به‌طور دقیق مورد توجه قرار گیرد. همچنین بانک‌ها باید در زیرساخت‌های فیزیکی و نیز جذب و حفظ نیروی انسانی خبره برای بهره‌برداری مؤثر از هوش مصنوعی سرمایه‌گذاری کنند.

 

چگونه هوش مصنوعی بانکداری را تغییر می‌دهد؟ 

هوش مصنوعی از پتانسیل بسیار بالایی برای تغییر بنیادین در بانکداری برخوردار است. در یک نگاه می‌توان گفت که هوش مصنوعی در بانکداری می‌تواند فرصت‌هایی را برای بهبود خدمات مشتری، ارتقای استراتژی‌های سرمایه‌گذاری بانک‌ها و البته کاهش هزینه‌ها فراهم ‌کند.

هوش مصنوعی می‌تواند نقشی محوری در حوزه خدمت‌رسانی به مشتریان ایفا کند. بانک‌ها به حجم عظیمی از داده‌های مشتریان دسترسی دارند. هوش مصنوعی می‌تواند این داده‌ها را تحلیل کند تا رفتار و ترجیحات مشتریان را درک کند و بانک‌ها را قادر سازد تا خدمات شخصی‌سازی‌شده ارائه دهند. به عنوان مثال، هوش مصنوعی می‌تواند بر اساس تاریخچه معاملات مشتری، نیازهای او را پیش‌بینی کرده و محصولات یا خدمات مرتبط پیشنهاد دهد. این نه تنها تجربه مشتری را بهبود می‌بخشد، بلکه به بانک‌ها کمک می‌کند محصولات خود را بیشتر بفروشند.

ابزارهای مختلف گفت‌وگوی هوشمند با مشتریان که مبتنی بر هوش مصنوعی هستند، نمونه دیگری از کاربردهای هوش مصنوعی در بانکداری برای بهبود خدمت‌رسانی به مشتریان است. این رابط‌های تعاملی می‌توانند طیف وسیعی از پرسش‌های مشتریان را به صورت آنی پاسخ دهند، زمان انتظار را کاهش دهند و وقت اپراتورهای انسانی را برای رسیدگی به موارد پیچیده‌تر آزاد کنند. همچنین این رابط‌ها از هر تعاملی می‌آموزند و در نتیجه، عملکردشان به مرور بهبود می‌یابد. 

در زمینه سرمایه‌گذاری‌ها، هوش مصنوعی می‌تواند تحلیل‌های بنیادین و ارزشمندی را فراهم کند که برای تصمیم‌گیری‌های مهم سودمند خواهد بود. الگوریتم‌های هوش مصنوعی می‌توانند روندهای بازار، شاخص‌های اقتصادی و عملکرد شرکت‌ها را تحلیل کرده و حرکات آینده بازار را پیش‌بینی کنند. این اقدام می‌تواند به بانک‌ها کمک کند تصمیمات سرمایه‌گذاری آگاهانه‌تری اتخاذ کرده و بازدهی را بیشینه کنند. همچنین هوش مصنوعی می‌تواند بانک‌ها را در مدیریت مؤثرتر پرتفوی سرمایه‌گذاری‌شان یاری رساند. به عنوان مثال، هوش مصنوعی می‌تواند عملکرد یک پرتفوی را به صورت آنی رصد کرده و براساس شرایط بازار، تغییراتی در آن را پیشنهاد دهد.

مدیریت ریسک یکی دیگر از کاربردهای هوش مصنوعی در بانکداری است. هوش مصنوعی می‌تواند عوامل ریسک مختلف را تحلیل کرده و نکول‌ها یا کلاهبرداری‌های بالقوه را پیش‌بینی کند. این پیش‌بینی‌ می‌تواند به بانک‌ها کمک کند تا اقدامات پیشگیرانه انجام دهند و زیان‌ها را به حداقل برسانند. همچنین هوش مصنوعی قادر است با اتوماسیون فرایندهای تحلیل و شناسایی هرگونه تخلف بالقوه، به بانک‌ها در رعایت مقررات دولتی، نظیر مقررات مربوط به پولشویی الزامات یاری رساند.

هوش مصنوعی همچنین  نقش مهمی در کاهش هزینه‌ها و بهبود بهره‌وری دارد. فرایندهای دستی را می‌توان با استفاده از هوش مصنوعی به صورت خودکار درآورد تا خطاها کاهش یافته و کارایی افزایش یابد. به‌عنوان مثال، هوش مصنوعی قادر است به خودکارسازی کل فرایند تایید وام بپردازد و زمان و تلاش مورد نیاز را کاهش دهد. این روند نه تنها سبب بهبود بهره‌وری می‌شود، بلکه تجربه مشتری را نیز ارتقا می‌دهد، زیرا مشتریان می‌توانند سریع‌تر وام دریافت کنند.  

علاوه بر این، هوش مصنوعی می‌تواند به بانک‌ها در بهینه‌سازی عملیاتشان کمک کند. به‌عنوان مثال، هوش مصنوعی می‌تواند داده‌های معاملات را تحلیل کرده و الگوها و روندها را شناسایی کند. این می‌تواند به بانک‌ها کمک کند تا منابع خود را بهینه‌سازی کرده، هزینه‌های عملیاتی را کاهش دهند و به سود بیشتری دست یابند. 

کاربرد هوش مصنوعی در بانکداری

تجربه سال‌های اخیر نشان داده که هوش مصنوعی در نظام بانکداری می‌تواند در حوزه‌های بسیار گوناگونی به‌کار گرفته شود و ضمن افزایش بهره‌وری و رضایت مشتریان، به افزایش سودآوری بانک‌ها نیز کمک کند. برخی از رایج‌ترین کاربردهای کنونی هوش مصنوعی در بانکداری عبارت هستند از: 

بانکداری گفتگومحور

بخش قابل‌توجهی از توان و زمان کارکنان شعبات و نیز مراکز تماس بانک‌ها به ارائه راهنمایی به مراجعان یا تماس‌گیرندگان می‌گذرد. اما هوش مصنوعی با قابلیت درک زبان طبیعی می‌تواند نقش موثری در این زمینه داشته باشد. ربات‌های چت هوشمند می‌توانند پشتیبانی ۲۴ ساعته ارائه دهند، پرسش‌ها را پاسخ دهند و راه‌حل‌های مناسب هر یک از مشتریان ارائه کنند. 

ربات‌های چت برای مدیریت ثروت 

یکی از رایج‌ترین خدمات بانک‌ها به مشتریان، مدیریت ثروت و کمک به آنها برای سرمایه‌گذاری سودآور است. در این زمینه، ربات‌های چت هوشمند می‌توانند با تجزیه و تحلیل داده‌های مالی مشتریان و اهداف سرمایه‌گذاری آنها، مشاوره‌های شخصی‌سازی شده مدیریت ثروت ارائه دهند. الگوریتم این ربات‌ها ضمن دریافت داده‌های مختلف واردشده توسط مشتری، سوابق مالی او و نیز وضعیت بازارهای سرمایه، به ارائه مجموعه‌ای از پیشنهادها براساس قدرت تحمل ریسک او می‌پردازد. 

تحلیل ریسک مشتریان

بانک‌ها پیش از ارائه وام و اعتبار به هر مشتری، به بررسی توان مالی او و به عبارت دیگر، ریسک اعتباردهی به او می‌پردازند. هنوز بسیاری از بانک‌ها این کار را به شیوه سنتی مثل بررسی صورت‌های مالی انجام می‌دهند، اما هوش مصنوعی می‌تواند این روند را متحول کند. این فناوری می‌تواند با تجزیه و تحلیل داده‌های متنوع و شناسایی ریسک‌های بالقوه، به بانک‌ها در مدیریت ریسک کمک کند. این شیوه نه تنها زمان کمتری می‌برد، بلکه حتی نیازی به حضور یک کارشناس انسانی برای انجام این کار نخواهد بود. 

تحلیل رفتار مشتریان

بخشی از تحلیل ریسک مشتریان به تحلیل رفتار آنها در آینده مربوط می‌شود. هوش مصنوعی می‌تواند با تجزیه و تحلیل داده‌های مشتری و شناسایی الگوها، به بانک‌ها در پیش‌بینی رفتار مشتریان کمک کند. به عنوان مثال پیش‌بینی کند کدام مشتریان احتمالا وام خود را بازپرداخت نمی‌کنند. 

خوشه‌بندی مشتریان

یکی از اساسی‌ترین اقدامات در بازاریابی و ارائه پیشنهادهای مختلف به مشتریان کنونی و بالقوه، تقسیم آنها بر اساس یک سری معیارهای مشخص به چندین دسته یا خوشه است. هوش مصنوعی می‌تواند با تجزیه و تحلیل رفتار، ترجیحات و نیازهای مشتریان، آن‌ها را خوشه‌بندی کند. این اقدام می‌تواند به بانک‌ها در ارائه خدمات و محصولات شخصی‌سازی شده و متناسب‌تر برای هر دسته از مشتریان کمک کند. 

تشخیص تقلب 

یکی از چالش‌های بانک‌ها و موسسات صادرکننده کارت‌های اعتباری، شناسایی تراکنش‌های کلاهبردارانه و تقلبی است که با وجود به حجم بالای تراکنش‌های روزانه و تنوع بالای آنها، انجام دقیق آن توسط نیروی انسانی بسیار دشوار و درواقع، ناممکن است. اما هوش مصنوعی می‌تواند با تجزیه و تحلیل حجم زیادی از داده‌ها و شناسایی تراکنش‌های غیرمعمول، فعالیت‌های مشکوک را تشخیص دهد. در حال حاضر برخی بانک‌های بزرگ دنیا از این فناوری برای تشخیص آنی تراکنش کلاهبردارنه و فعالیت‌های مشکوک استفاده می‌کنند. 

امنیت سایبری 

هوش مصنوعی می‌تواند با شناسایی و جلوگیری از حملات سایبری، امنیت سایبری بانک‌ها را بهبود بخشد. در چند سال اخیر، برخی بانک‌ها برای شناسایی و جلوگیری از حملات سایبری به بهره‌گیری از هوش مصنوعی برای تجزیه و تحلیل ترافیک شبکه و شناسایی تهدیدهای بالقوه روی آوردند. 

مزایا و معایب هوش مصنوعی در بانکداری

هر فناوری نکاتی مثبت و منفی با خود به همراه دارد و شناخت این مزایا و معایب می‌تواند به کاربران برای بهره‌گیری بهتر و البته کاهش مشکلات احتمالی کمک کند. 

برخی از مزایای کلیدی هوش مصنوعی در بانکداری

بهبود کارایی و بهره‌وری: یکی از مزایای بسیار مهم هوش مصنوعی توانایی آن در اتوماسیون وظایف معمول کارمندان و کارشناسان بانکی است. این اتوماسیون نه تنها سرعت عملیات بانکی را افزایش می‌دهد بلکه احتمال خطای انسانی را نیز کاهش داده و منجر به نتایج دقیق‌تری می‌شود. به‌عنوان مثال، هوش مصنوعی می‌تواند فرایند تأیید وام را اتوماسیون کند تا زمان و تلاش مورد نیاز کاهش یابد و کارکنان بانک بتوانند روی وظایف پیچیده‌تر تمرکز کنند. این افزایش کارایی می‌تواند منجر به صرفه‌جویی قابل‌توجهی در هزینه‌ها برای بانک‌ها شود.

سرعت بخشیدن به عملیات بانکی برای مشتریان: هوش مصنوعی در بانکداری می‌تواند با تسریع عملیات بانکی، تجربه مشتری را بهبود دهد. به‌عنوان مثال، رابط‌های گفت‌وگوی هوشمند می‌توانند به صورت آنی به پرسش‌های مشتریان پاسخ دهند و زمان انتظار را کاهش دهند. همچنین هوش مصنوعی می‌تواند فرایند تأیید وام را خودکار کند تا مشتریان سریع‌تر وام دریافت کنند. این روند نه تنها تجربه مشتریان را بهبود می‌بخشد، بلکه رضایت و وفاداری آنان را نیز افزایش می‌دهد. 

ارائه راهکارهای شخصی‌سازی شده برای مشتریان: به‌طور کلی، هوش مصنوعی می‌تواند با تجزیه و تحلیل داده‌های مشتریان، رفتار و ترجیحات آن‌ها را درک کرده و بانک‌ها را قادر به ارائه خدمات شخصی‌سازی‌شده کند. به‌عنوان مثال، هوش مصنوعی می‌تواند براساس تاریخچه معاملات مشتری، نیازهای او را پیش‌بینی و محصولات یا خدمات مرتبط پیشنهاد دهد. این شخصی‌سازی به بانک‌ها در فروش بیشتر و ارتقای پیشنهادهای قابل ارائه به مشتریان کمک می‌کند.

استفاده بهتر از داده‌های گسترده مشتریان: بانک‌ها به حجم عظیمی از داده‌های مشتری دسترسی دارند. هوش مصنوعی می‌تواند این داده‌ها را تحلیل کرده و بینش‌هایی را فراهم کند که به تصمیم‌گیری کمک می‌کند. به‌عنوان مثال، هوش مصنوعی الگوهایی در رفتار مشتریان را شناسایی می‌کند و به بانک‌ها در شناسایی ریسک‌ها یا فرصت‌های بالقوه یاری می‌رساند. این مسئله بانک‌ها را به اتخاذ تصمیمات آگاهانه‌تر و ارائه خدمات بهتر به مشتریان قادر می‌سازد.

تدوین استراتژی‌ موثر برای سرمایه‌گذاری: هوش مصنوعی می‌تواند روندهای بازار و شاخص‌های اقتصادی را تحلیل کرده و حرکات آینده بازار را پیش‌بینی کند. این می‌تواند به بانک‌ها در اتخاذ تصمیمات سرمایه‌گذاری آگاهانه و افزایش بازده سرمایه‌گذاری کمک کند. همچنین هوش مصنوعی به بانک‌ها در مدیریت مؤثرتر پورتفوی سرمایه‌گذاری یاری می‌رساند. به‌عنوان مثال، هوش مصنوعی قادر است عملکرد یک پورتفوی را به صورت آنی رصد کرده و راه‌حل‌هایی برای بهبود آن پیشنهاد دهد. 

برخی از مهم‌ترین معایب هوش مصنوعی در بانکداری

نگرانی‌ها درباره حریم خصوصی داده‌ها: سیستم‌های هوش مصنوعی به پردازش حجم عظیمی از داده‌ها نیاز دارند که اغلب شامل اطلاعات حساس مشتریان است. این موضوع نگرانی‌های قابل‌توجهی را در مورد حریم خصوصی و امنیت داده‌ها ایجاد می‌کند. بانک‌ها باید اطمینان حاصل کنند که اقدامات امنیتی لازم برای حفاظت از این داده‌ها در نظر گرفته شده است. همچنین اقدامات بانک‌ها باید با مقررات حفاظت از داده‌ها که می‌تواند با توجه به کشور و حتی منطقه متفاوت باشد و به‌طور مداوم در حال تغییر است، مطابقت داشته باشد. عدم حفاظت کافی از داده‌های مشتریان می‌تواند منجر به نقض داده‌ها شود که پیامدهای مالی و البته قانونی شدیدی به دنبال خواهد داشت.

رعایت مقررات نظارتی: اجرای سیستم‌های هوش مصنوعی در بانکداری نیازمند رعایت شبکه پیچیده‌ای از مقررات هستند. این مقررات برای حمایت از مصرف‌کنندگان و حفظ ثبات سیستم مالی طراحی شده‌اند. با این حال، این مقررات ممکن است با پیشرفت سریع فناوری هوش مصنوعی همگام نشده باشند. این عقب‌ماندگی مقرراتی می‌تواند برای بانک‌ها ابهام ایجاد کند و پیاده‌سازی راهکارهای هوش مصنوعی با تضمین رعایت مقررات را دشوار سازد. بانک‌ها شاید نیازمند سرمایه‌گذاری قابل‌توجهی در جذب نیروی انسانی متخصص در زمینه امور حقوقی و نیز خرید و تامین زیرساخت‌های لازم برای رعایت این مقررات نظارتی باشند که به هزینه پیاده‌سازی هوش مصنوعی می‌افزاید.

عدم شفافیت درباره برخی نتایج هوش مصنوعی: تصمیم‌گیری‌های صورت گرفته هوش مصنوعی، به خصوص آن‌هایی که توسط مدل‌های پیچیده یادگیری ماشین انجام می‌شوند، گاهی اوقات پیچیده بوده و حتی خود الگوریتم نیز توضیح شفافی درباره آن ارائه نمی‌دهد. نبود شفافیت، که در ادبیات هوش مصنوعی اغلب به عنوان مشکل «جعبه سیاه» یاد می‌شود، می‌تواند برای بانک‌داری مسئله بزرگی باشد. 

بانک‌ها اغلب باید تصمیم‌های خود را به شکلی کاملا مشخص و با جزئیات دقیق به مشتریان، ناظران و ذی‌نفعان داخلی توضیح دهند. اگر بانک‌ها نتوانند دلیل یک تصمیم خاص توسط یک سیستم هوش مصنوعی را بیان کنند، به از دست دادن اعتماد، بازرسی نظارتی، و مسائل بالقوه حقوقی منجر می‌شود.

چالش‌های پیاده‌سازی: پیاده‌سازی هوش مصنوعی در بانکداری می‌تواند یک فرایند پیچیده و پرهزینه باشد. بانک‌ها باید در زیرساخت‌های مناسب، مانند قابلیت‌های ذخیره‌سازی و پردازش داده‌ها، به منظور تامین الزامات مورد نیاز برنامه‌های هوش مصنوعی سرمایه‌گذاری کنند. همچنین باید به آموزش تخصصی کارکنان پرداخته یا کارشناسان جدیدی استخدام کنند. علاوه بر این، پیاده‌سازی هوش مصنوعی ممکن است نیازمند تغییرات قابل توجهی در فرایندها و سیستم‌های حال حاضر باشد که می‌تواند مختل‌کننده روند موجود باشد و در برخی موارد حتی با مقاومت مدیران و کارکنان مواجه شود. این چالش‌ها می‌تواند پیاده‌سازی و بهره‌برداری از پروژه‌های هوش مصنوعی را به تعویق بیندازد و هزینه آن‌ها را افزایش دهد. 

خطر سوگیری: سیستم‌های هوش مصنوعی ممکن است به‌طور غیرعمد، برخی از سوگیری‌های موجود در داده‌های اولیه را آموخته و تکرار کنند. این روند می‌تواند منجر به نتایج ناعادلانه‌ای مانند تبعیض در اعطای وام به برخی مشتریان شود. به‌عنوان مثال، اگر یک سیستم هوش مصنوعی براساس داده‌های تاریخی وام‌دهی که دربردارنده برخی تصمیم‌های انسانی سوگیرانه است، آموزش داده شود، شاید به متقاضیان واجد شرایط براساس نژاد، جنسیت یا دیگر ویژگی‌های شخصی، وام ندهد. این امر نه تنها به مشتریان آسیب می‌رساند، بلکه حتی شاید منجر به جریمه‌های نظارتی و آسیب به اعتبار بانک شود. 

 

آینده هوش مصنوعی در صنعت بانکداری

تا اینجا به بررسی برخی از کاربردهای هوش مصنوعی در بانکداری پرداختیم. اما همانند هر فناوری دیگری، هوش مصنوعی نیز در مسیر پیشرفت خود با کاربردهای جدیدی روبه‌رو خواهد شد. برخی از محتمل‌ترین سناریوهایی که می‌توان برای آينده هوش مصنوعی در ساختار بانکداری متصور شد عبارت هستند از: 

شخصی‌سازی گسترده

اشاره شد که هوش مصنوعی می‌تواند با تجزیه و تحلیل داده‌ها و ترجیحات مشتریان، به بانک‌ها در ارائه خدمات شخصی‌سازی‌شده به مشتریان کمک کند. هر چقدر فناوری بیشتر بتواند با تحلیل داده‌های مشتریان، شناخت بهتری از آنها ایجاد کند، محصولات و خدماتی سفارشی‌شده‌تر را به آنها ارائه می‌دهد و به این ترتیب، وارد عصری از خدمات «ابرشخصی‌سازی» در صنعت بانکداری خواهیم شد. 

بانکداری یکپارچه

 هوش مصنوعی می‌تواند با یکپارچه‌سازی خدمات بانکی مختلف در یک پلتفرم، به بانک‌ها در ایجاد تجربه‌ای بانکداری یکپارچه‌تر برای مشتریان کمک کند. این نکته می‌تواند به تجربه‌ای راحت‌تر از بانکداری برای مشتریان، با دسترسی آسان به همه نیازهای بانکی‌شان در یک مکان منجر شود.

خودکاری‌سازی خدمات گوناگون

 در حال حاضر، انجام بسیاری از فرآیندهای بانکی، مثل اعطای وام یا اعتبار به صورت سنتی صورت می‌گیرد. اما هوش مصنوعی می‌تواند با دسترسی به طیف گسترده‌ای از داده‌ها، از صفر تا صد این فرآیند را خودکار کند. 

بانکداری مجازی

هوش مصنوعی می‌تواند به بانک‌ها در ایجاد محیط‌های بانکداری مجازی کمک کند تا مشتریان بتوانند از طریق واقعیت مجازی و واقعیت افزوده با بانک‌ها تعامل داشته باشند. این روند می‌تواند منجر به تجربه‌ای جذاب‌تر برای مشتریان شود. 

بانکداری مبتنی بر بلاک‌چین

هوش مصنوعی می‌تواند به بانک‌ها در بهره‌برداری از فناوری بلاک‌چین برای ایجاد سیستم‌های بانکداری امن و شفاف کمک کند. این نکته می‌تواند به خدمات بانکداری امن‌تر و کارآمدتر برای مشتریان منجر شود. 

چگونه بانک‌ها از ChatGPT استفاده می‌کنند؟

چت‌جی‌پی‌تی را باید معروف‌ترین سامانه هوش مصنوعی مولد متنی دانست که کاربران زیادی در سراسر دنیا دارد. بانک‌ها به شیوه‌های مختلف می‌توانند از این سامانه استفاده کنند. 

سامانه ChatGPT می‌تواند برای بهبود چت‌بات‌های خدمات مشتریان استفاده شود. توانایی‌های درک و تولید زبان طبیعی این مدل، به آن این امکان را می‌دهد تا پرسش‌های مشتری را درک کند و به شیوه‌ای شبیه به انسان پاسخ دهد. این مدل می‌تواند برای طیف گسترده‌ای از پرسش‌های مشتریان، از سوالات متداول تا پرسش‌های پیچیده‌تر، سودمند باشد. با گذر زمان، این مدل می‌تواند از هر تعاملی یاد بگیرد و توانایی خود را برای ارائه پاسخ‌های دقیق و مفید بهبود بخشد. 

توانایی ChatGPT با تحلیل و درک متن می‌تواند برای تحلیل رفتار و ترجیحات مشتریان به‌کار گرفته شود. به‌عنوان مثال، با تحلیل تاریخچه معاملات یک مشتری که به صورت متنی توصیف شده است، ChatGPT می‌تواند نیازهای مشتری را پیش‌بینی کرده و محصولات یا خدمات مرتبط پیشنهاد دهد. این کار از طریق توانایی مدل در درک بافت، استنباط از داده‌ها و تولید پاسخ‌های مناسب انجام می‌شود.

همچنین ChatGPT می‌تواند برای تحلیل عوامل مختلف ریسک در قالب بررسی محتوای متنی، مانند تاریخچه معاملات مشتریان یا اخبار مالی و پیش‌بینی تخلفات یا کلاهبرداری‌های احتمالی، مورد استفاده قرار گیرد. این کار از طریق توانایی مدل در درک و تولید متن که به آن امکان می‌دهد الگوها یا ناهنجاری‌هایی را که ممکن است نشانگر ریسک‌های بالقوه باشند شناسایی کند، انجام می‌شود.

در نهایت اینکه ChatGPT می‌تواند به بانک‌ها در رعایت الزامات نظارتی کمک کند؛ یعنی با اتوماسیون فرایند رعایت مقررات. به‌عنوان مثال، می‌توان آن را برای درک متون نظارتی و تولید خلاصه‌ها یا نکات گوناگون، برای بانک آموزش داد. این کار از طریق توانایی مدل در درک متون پیچیده و تولید خلاصه‌های مرتبط و مفید انجام می‌شود. 

هوش مصنوعی چگونه به مدیریت ریسک بانکی کمک می‌کند؟

بهبود مدیریت ریسک یکی از اساسی‌ترین کاربردهای هوش مصنوعی در بانکداری است. این فناوری فرایندهای تصمیم‌گیری را تسهیل می‌کند، ریسک‌های اعتباری را کاهش می‌دهد و از طریق اتوماسیون و الگوریتم‌های یادگیری ماشینی (ML) خدمات مالی سفارشی ارائه می‌دهد. برخی از مهم‌ترین ریسک‌هایی صنعت بانکداری که هوش مصنوعی می‌تواند به کاهش آنها کمک کند عبارت هستند از: 

ریسک‌های مربوط به مشتریان

 این فناوری با تجزیه و تحلیل داده‌های ساختارمند و غیرساختارمند موجود، به بانک‌ها در مدیریت ریسک مشتریان کمک می‌کند. الگوریتم‌های هوش مصنوعی از مجموعه داده‌هایی که تجزیه و تحلیل می‌کنند، چیزهایی یاد می‌گیرند و با گذشت زمان پیش‌بینی‌هایشان بهبود می‌یابد. این کارایی در مدیریت ریسک مشتریان، زمان عرضه به بازار را کاهش داده و سازوکارهای تشخیص تقلب را بهبود می‌بخشد و سبب می‌شود بانک‌ها برای وام‌گیرندگان معتبر جذاب‌تر شوند.  

ریسک‌های سرمایه‌گذاری

 هوش مصنوعی می‌تواند برای بهبود عملکرد بانک‌ها برای ارزیابی ریسک‌های مربوط به سرمایه‌گذاری مورد استفاده قرار گیرد. ارزیابی بهتر موقعیت‌های سرمایه‌گذاری با بهره‌گیری از اطلاعات قبلی درباره هر کدام از این موقعیت‌ها، تدوین مدل‌هایی برای پیش‌بینی میزان بازدهی آنها در بازه‌های مختلف زمانی در آینده و همچنین تدوین سندی جامع شامل ریسک‌های موجود در مسیر هر سرمایه‌گذاری از مهم‌ترین نتایج به‌کارگیری هوش مصنوعی برای مدیریت ریسک‌های سرمایه‌گذاری توسط بانک به شمار می‌روند. 

ریسک‌های عملیاتی

ریسک عملیاتی به زیان‌های مالی ناشی از خطای انسانی یا اختلال در فرایندهای داخلی یک کسب‌و‌کار (در اینجا، صنعت بانکداری) اشاره دارد. هوش مصنوعی می‌تواند به اتوماسیون بسیاری از وظایف سنتی نیروی انسانی بینجامد و در نتیجه، خطاهای رایج در فرایندهای موجود را کاهش دهد. 

ریسک‌های مربوط به رعایت قوانین

صنعت بانکداری به دلیل حجم بالای تراکنش‌های مالی و پیچیدگی‌های دیگر، همواره باید مراقب رعایت قوانین و مقررات در عملیات بانکی باشد تا جلوی اقداماتی مانند کلاهبرداری، پولشویی و تامین مالی تروریسم گرفته شود. با توجه به حجم بالای داده‌ها، نظارت دقیق بر اجرای قوانین و مقررات در بانک‌ها کاری بسیار پرچالش است. در این میان، هوش مصنوعی می‌تواند با الگوبرداری از عملکرد هوش انسانی و نیز بررسی حجم زیادی از داده‌ها در زمانی‌ کوتاه، به شناسایی موارد احتمالی تخطی از قانون پرداخته و در نتیجه، ریسک‌های مربوط به (عدم) رعایت قوانین و مقررات را تا حد زیادی کاهش دهد. هوش مصنوعی همچنین می‌تواند با شناسایی الگوهای موجود در این موارد تخطی از قانون، گلوگاه‌های موجود در فرآیند بانکی را شناسایی کرده و پیشنهادهایی برای رفع آنها ارائه دهد. 

 

نمونه‌هایی موفق از هوش مصنوعی در بانکداری

بسیاری از بانک‌ها و موسسات مالی و اعتباری در سراسر جهان در سال‌های اخیر به شکلی جدی به استفاده از هوش مصنوعی در فرآیندهای مختلف خود، به ویژه ارائه خدمات به مشتریان و نیز مدیریت سرمایه‌گذاری روی آورده‌اند. در اینجا نگاهی می‌اندازیم به برخی از شاخص‌‌ترین فعالیت‌های صورت گرفته در این زمینه در دنیا:  

 

آلی فایننشال (Ally Financial)

آلی فایننشال یکی از بانک‌های باسابقه ایالات متحده (با بیش از یک قرن سابقه فعالیت) است که مرکز آن در دیترویت واقع شده است. این بانک یکی از پیشگامان به‌کارگیری فناوری هوش مصنوعی در سطوح مختلف عملیات بانکی است. 

آلی فایننشال از هوش مصنوعی در اپلیکیشن بانکداری موبایلی خود که مجهز به چت‌بات مبتنی بر یادگیری ماشین است، استفاده می‌کند. این چت‌بات که قادر به درک دستورهای متنی و صوتی است، با خدماتی مثل پاسخگویی به پرسش‌ها، تسهیل نقل‌وانتقال پول، پردازش پرداخت‌ها و ارائه گزارش‌های مالی به مشتریان یاری می‌رساند و خدمات بانکی را برای آنها در دسترس‌تر و ساده‌تر می‌سازد. 

در سپتامبر ۲۰۲۳، آلی فایننشال با راه‌اندازی Ally.ai گام مهمی در راستای استفاده بیشتر از هوش مصنوعی برداشت. این پلتفرم مبتنی بر هوش مصنوعی عملکرد ابزارهای هوش مصنوعی مولد و سایر انواع هوش مصنوعی را در قالب یک سامانه واحد، برای مجموعه‌ای از عملیات‌ها از جمله تدوین مدل‌های راهبردی، حفاظت از امنیت داده‌ها و ارائه خدمات بهتر به مشتریان ترکیب کرده است. 

پلتفرم Ally.ai به این این بانک امکان می‌دهد هر نوع قابلیت هوش مصنوعی از جمله هوش مصنوعی مولد و مدل‌های زبانی بزرگ را در عملیات تجاری خود در مقیاس گسترده به‌ کار گیرد. گفتنی است پیاده‌سازی هوش مصنوعی در خدمات آلی فایننشال منجر به فرایندهای بانکداری سریع‌تر، انتقال امن‌تر پول و عملیات کارآمدتر پشتیبان شده است. 

اریکا (Erika)

اریکا یک دستیار مجازی هوشمند مبتنی بر هوش مصنوعی است که توسط بانک آمریکا (Bank of America) توسعه یافته است. اریکا درواقع یک ربات چت است که در قالب اپلیکیشن موبایلی این بانک در اختیار مشتریان قرار می‌گیرد و به صورت ۲۴ ساعته در دسترس است. اریکا با برخورداری از قابلیت پردازش زبان طبیعی، بدون نیاز به مداخله کارکنان بانک، به خوبی متوجه پیام‌ها و درخواست‌های مشتریان می‌شود و به آنها پاسخ می‌دهد. اریکا می‌تواند به مشتریان در مدیریت حساب‌های بانکی و انجام عملیات‌های مختلف در این اپلیکیشن کمک کند. 

البته در صورتی که درخواست مشتری پیچیده و نیازمند نظر کارشناس انسانی باشد، اریکا این ضرورت را تشخیص داده و به صورت خودکار، مشتری را به کارشناس مربوطه متصل می‌کند. 

اریکا همچنین از قابلیت تحلیل رفتار مالی مشتریان نیز برخوردار است. به‌عنوان مثال، اریکا می‌تواند هزینه‌های مکرر و بیش از حد استاندارد در گردش مالی ماهانه هر مشتری را شناسایی کرده و به او درباره این موضوع و ضرورت مدیریت بهتر مالی هشدار دهد. گفتنی است که اریکا در سال ۲۰۱۸ راه‌اندازی شد و در حال حاضر، ده‌ها میلیون نفر از مشتریان «بانک آمریکا» از آن استفاده می‌کند.

زست ‌ای‌آی (ZestAI)

زست ‌ای‌آی که در گذشته با نام زست‌فایننس (Zest Finance) شناخته می‌شد، یک شرکت فعال در زمینه فین‌تک در ایالات متحده است که از سال ۲۰۰۹ تاکنون به ارائه خدمات مختلف به موسسات مالی و اعتباری مشغول است. 

عمده فعالیت زست ‌ای‌آی در زمینه اعتبارسنجی مشتریان است. زست ‌ای‌آی از مدل‌های یادگیری ماشینی برای بررسی وضعیت مالی مشتریان و ارزیابی ریسک هر یک از آنها استفاده می‌کند. موسسه‌های مالی و اعتباری با بهره‌گیری از تحلیل‌های زست ‌ای‌آی می‌توانند ریسک خود در زمینه ارائه وام و اعتبار به مشتریان را کاهش دهند. 

براساس آمار، موسسه‌هایی که از خدمات این شرکت استفاده می‌کنند با کاهش ۳۰ تا ۴۰ درصدی در آمار مشتریان بدهکار روبه‌رو می‌شوند. زست ‌ای‌آی از زمان تاسیس تاکنون پیوسته در حال توسعه نرم‌افزاری خود بوده و می‌کوشد الگوریتم خود را در راستای ارائه تحلیل دقیق‌تر به مشتریانش، بهبود بخشد. 

هوش مصنوعی در بانکداری ایران

طی چند سال اخیر، بانک‌های مختلف ایرانی، اعم از دولتی و خصوصی، کوشیده‌اند تا از سامانه‌های مختلف مبتنی بر هوش مصنوعی بهره‌ ببرند. این سامانه‌ها برای مقاصد مختلفی، از تشخیص گفتار مشتریان تماس‌گیرنده با مرکز تماس بانک تا مدیریت نقدینگی در خودپردازهای بانکی مورد استفاده قرار می‌گیرند. 

با وجود این، تردیدی نیست که برای همگام شدن با روند جهانی، تلاش بانک‌ها برای بهره‌گیری از این فناوری باید شتابی دوچندان گیرد. درک اهمیت استفاده از هوش مصنوعی در کاهش هزینه‌های بانکی، افزایش سودآوری و از همه مهم‌تر، افزایش رضایت مشتریان نکته‌ای است که مدیران عالی بانک‌های ایرانی باید به آن توجه کنند. 

همچنین با توجه به پیچیدگی‌های این حوزه، لزوم توجه به بهره‌گیری از تیم‌های برون‌سازمانی، به‌ویژه استارتاپ‌های فعال در زمینه خدمات هوش مصنوعی می‌تواند زمینه را برای دستیابی سریع‌تر بانک‌ها به راه‌حل‌های سودمند مبتنی بر این فناوری فراهم سازد. 

 

کلام آخر

در مجموع، ادغام هوش مصنوعی در بانکداری صرفا یک روند زودگذر نیست، بلکه تحول مهمی به سمت خدمات مالی کارآمدتر، مشتری‌محورتر و تاب‌آورتر به‌شمار می‌رود. هوش مصنوعی از پتانسیل بالایی در اتوماسیون وظایف، شخصی‌سازی خدمات و تفسیر مجموعه‌های عظیم داده‌ای و عملیات بانکداری برخوردار است و می‌تواند همه این حوزه‌ها را دگرگون ‌سازد. 

البته، این مسیر بدون چالش نیست. حفظ حریم خصوصی داده‌ها، رعایت مقررات و نیاز به شفافیت در تصمیم‌گیری‌های هوش مصنوعی، ملاحظات بسیار مهمی هستند که باید مورد توجه قرار گیرند. با وجود این چالش‌ها، توجه پیوسته به فناوری هوش مصنوعی در بانکداری در عصر دیجیتال امروز، ضروری است. بانک‌هایی که بتوانند از پتانسیل گسترده هوش مصنوعی به خوبی استفاده کنند، توانایی بیشتری برای خدمت‌رسانی به مشتریان، مدیریت ریسک‌ها و حفظ رقابت‌پذیری خواهند داشت. بنابراین، پر بیراه نیست اگر بگوییم آینده صنعت بانکداری در به‌کارگیری مؤثر هوش مصنوعی نهفته است. 

 

سوالات متداول

سوال: هوش مصنوعی چگونه ارائه خدمات به مشتریان را در بانکداری بهبود می‌بخشد؟ 

پاسخ: هوش مصنوعی با قدرت بخشیدن به چت‌بات‌ها که می‌توانند به صورت آنی به پرسش‌ها پاسخ دهند، زمان انتظار را کاهش می‌دهد و علاوه بر این می‌تواند خدمات شخصی‌سازی‌شده براساس رفتار و ترجیحات مشتریان، ارائه دهد. 

سوال: آیا هوش مصنوعی می‌تواند در مدیریت ریسک در بانکداری کمک کند؟

پاسخ: بله، هوش مصنوعی می‌تواند عوامل مختلف ریسک را تحلیل و تخلفات یا کلاهبرداری‌های احتمالی را پیش‌بینی کند تا به بانک‌ها کمک کند که اقدامات پیشگیرانه انجام دهند و زیان‌ها را به حداقل برسانند.

سوال: هوش مصنوعی چگونه بهره‌وری عملیاتی در بانکداری را بهبود می‌بخشد؟

پاسخ: هوش مصنوعی با اتوماسیون وظایف روتین، کاهش خطاها و افزایش بهره‌وری، بهره‌وری عملیاتی را بهبود می‌بخشد.

سوال: آیا هوش مصنوعی می‌تواند به بانک‌ها در رعایت مقررات کمک کند؟

پاسخ: بله، هوش مصنوعی می‌تواند فرایند رعایت مقررات نظارتی مثل مقررات مربوط به مبارزه با پولشویی را اتوماسیون کند و به بانک‌ها کمک کند تا الزامات نظارتی را رعایت کرده و هر گونه تخلف احتمالی را شناسایی کنند.

سوال: هوش مصنوعی چگونه بر استراتژی‌های سرمایه‌گذاری در بانکداری تأثیر می‌گذارد؟

پاسخ: هوش مصنوعی می‌تواند روندهای بازار و شاخص‌های اقتصادی را تحلیل کرده و حرکات آینده بازار را پیش‌بینی کند تا به بانک‌ها کمک کند که تصمیم‌گیری‌های سرمایه‌گذاری آگاهانه‌تری داشته باشند.

سوال: نقش هوش مصنوعی در مدیریت داده در بانکداری چیست؟

پاسخ: هوش مصنوعی می‌تواند حجم عظیمی از داده‌ها را به سرعت و دقت تحلیل کند و بینش‌های ارزشمندی فراهم کند که می‌تواند تصمیم‌گیری را در عملیات مختلف بانکداری هدایت کند.

سوال: هوش مصنوعی چگونه فرایند تایید وام در بانکداری را بهبود می‌بخشد؟

پاسخ: هوش مصنوعی می‌تواند فرایند تایید وام را اتوماسیون کند، داده‌های مشتریان را تحلیل کرده، اعتبارسنجی انجام داده و تصمیم‌هایی سریع و دقیق در مورد وام اتخاذ کند. 

 

سوال: چالش‌های پیاده‌سازی هوش مصنوعی در بانکداری چیست؟

پاسخ: چالش‌ها شامل نگرانی‌های مربوط به حریم خصوصی داده‌ها، رعایت مقررات، نبود توضیح‌پذیری در تصمیم‌های اتخاذ شده توسط هوش مصنوعی، پیچیدگی‌های اجرایی و خطر سوگیری در سیستم‌های هوش مصنوعی است. 

سوال: آیا بانک‌ها می‌توانند به‌طور مستقیم مدل‌های هوش مصنوعی مانند ChatGPT را آموزش دهند؟

پاسخ: توسعه سامانه‌های مبتنی بر هوش مصنوعی توسط کارشناسان بانک معمولا از نظر فنی بسیار دشوار است. بانک‌ها معمولا با ارائه‌دهندگان خدمات هوش مصنوعی که دارای منابع و تخصص لازم هستند، همکاری می‌کنند تا مدل‌هایی مانند ChatGPT را برای وظایف یا داده‌های خاص مرتبط با بانک آموزش دهند.