هوش مصنوعی در فین تک و کاربردهای آن
شرکت‌های فعال در بخش مالی از هوش مصنوعی در فین تک برای تحلیل و مدیریت داده‌های دریافتی از منابع مختلف استفاده می‌کنند تا به بینش‌های ارزشمندی دست یابند. این نتایج نوآورانه به بانک‌ها کمک می‌کند تا چالش‌های روزمره خود در ارائه خدمات معمول مانند پردازش پرداخت‌ها را برطرف کنند. هوش مصنوعی در فین تک نقش حیاتی ایفا می‌کند. این فناوری به شرکت‌های فین تک کمک می‌کند تا فرآیندهای روتین را خودکارسازی کرده و نتایجی فراتر از هوش انسانی ارائه دهند. کاربرد زودهنگام هوش مصنوعی به شرکت‌های فین تک امکان می‌دهد تا تهدیدها را شناسایی کنند، از تقلب جلوگیری نمایند، وظایف روزمره را خودکارسازی کنند و کیفیت خدمات را بهبود بخشند. تمام این موارد منجر به افزایش کارایی و سودآوری بیشتر می‌شود.
هوش مصنوعی و فین تک دقیقاً به چه معنا هستند؟
فین تک (فناوری مالی) به نوآوری‌های مبتنی بر فناوری در بخش مالی اشاره دارد. این مفهوم می‌تواند طیف گسترده‌ای از مدیریت تراکنش‌های مالی تا مبارزه با تقلب را در بر بگیرد، همانطور که پیشتر نیز در اینجا توضیح داده‌ایم. در سال‌های اخیر، رشد چشمگیر شرکت‌های فین تک، روش‌های شخصی‌سازی‌شده‌ای را در اختیار مصرف‌کنندگان قرار داده است تا بتوانند پولِ به‌زحمت‌به‌دست‌آمده خود را به شیوه‌هایی مدیریت کنند که حتی یک دهه پیش ممکن نبود. برای مثال، از انواع چت بات هوش مصنوعی در شرکت‌های فین تک در هر اندازه‌ای استفاده می‌شود، از کارگزاران خدمات مشتری گرفته تا نیروهای فروش.
در واقع، رشد فناوری مالی در سال‌های اخیر بسیار قابل‌توجه بوده است. به‌گونه‌ای که بانک‌داری سنتی نیز با شرکت‌های فین تک تحول‌آفرین و راه‌حل‌های نوآورانه آن‌ها آشنا شده است. این شرکت‌ها فناوری‌هایی را معرفی کرده‌اند که از هوش مصنوعی و رباتیک برای کاهش هزینه‌ها و رفع مشکلات مصرف‌کنندگان بهره می‌برند.
مزایای هوش مصنوعی در فین تک برای کسب‌وکارها
شباهت‌های بین هوش مصنوعی و فین تک بسیار چشمگیر است. پیشرفت‌های دانشی و قابلیت‌های اجتماعی، فناوری هوش مصنوعی را از حاشیه به کانون بحث‌ها کشانده است. این فناوری، آن حس شخصی و صمیمی را به بانک‌داری بازمی‌گرداند که طی دهه‌های اخیر و با سلطه بانک‌های چندملیتی، تقریباً از دست رفته بود. در ادامه به توضیح این موضوع می‌پردازیم که هوش مصنوعی در بخش مالی چگونه می‌تواند فرآیندهای تجاری بانک‌ها را بهبود بخشد.
۱. خودکارسازی داده‌ها/ارزیابی ریسک اعتباری
امتیازدهی اعتباری مبتنی بر هوش مصنوعی شاید یکی از امیدوارکننده‌ترین و مرتبط‌ترین کاربردها باشد. به بیان ساده، امتیازدهی اعتباری، ارزیابی این موضوع است که یک مشتری تا چه حد توانایی و تمایل به بازپرداخت بدهی‌های خود دارد.
تصمیم‌گیری هوش مصنوعی در امتیازدهی اعتباری بر اساس حجم گسترده‌ای از داده‌ها صورت می‌گیرد؛ از جمله درآمد کل، سوابق اعتباری، تحلیل تراکنش‌ها، سابقه کاری و موارد دیگر. سیستم امتیازدهی اعتباری یک مدل ریاضی مبتنی بر روش‌های آماری است که حجم وسیعی از اطلاعات را در نظر می‌گیرد. نتیجه این فرآیند، ارائه ارزیابی‌های حساس و شخصی‌سازی‌شده از امتیاز اعتباری است که با در نظر گرفتن فاکتورهای اضافی در زمان واقعی محاسبه می‌شود. این رویکرد به طور بالقوه دسترسی به خدمات مالی را برای افراد بیشتری با درآمدهای مختلف فراهم می‌کند.
۲. شناسایی تقلب در بانک‌داری
با استفاده از ابزارهای تحلیلی مبتنی بر هوش مصنوعی، داده‌ها مورد بررسی قرار می‌گیرند تا تراکنش‌های مشکوک که ممکن است نشانگر فعالیت متقلبانه باشند، شناسایی شوند. هوش مصنوعی این امکان را فراهم می‌کند که الگوهای رفتاری کاربران تحت نظارت قرار گرفته و اقداماتی که از رفتار عادی انحراف دارند، تشخیص داده شوند. این انحرافات می‌توانند نشانگر تلاش یا وقوع تقلب باشند. چنین مواردی سپس به کارکنان انسانی ارجاع داده می‌شوند تا مورد بررسی قرار گیرند، که این فرآیند در زمان آن‌ها صرفه‌جویی قابل توجهی ایجاد می‌کند.
۳. افزایش ایمنی
هوش مصنوعی در جهان مالی، نیروی محرکه پشت بسیاری از راهکارهای بهبود امنیت است. به عنوان مثال، بانک‌ها اپلیکیشن‌هایی ارائه می‌دهند که فقط با تشخیص چهره یا اثر انگشت قابل دسترسی هستند. این امکان عمدتاً به لطف هوش مصنوعی فراهم شده است.
تقلب بانکی
هوش مصنوعی در فین تک، راهکارهایی مبتنی بر رفتار ارائه می‌دهد که می‌تواند دنیای مالی را متحول کند. هوش مصنوعی می‌تواند نحوه انجام تراکنش‌های مشتری را زیر نظر گرفته و الگوی رفتار معمول او را تشخیص دهد. به عنوان مثال، اگر مشتری چندین بار سعی کند مبلغ ۵۰۰۰ یورو از حساب خود از مکانی غیرمعمول برداشت کند، سیستم‌های یادگیری مبتنی بر هوش مصنوعی می‌توانند این فعالیت‌ها را به عنوان احتمال تقلب شناسایی و مسدود کنند.
۴. خدمات مشتری خودکار
مدیریت خدمات و روابط مشتریان حوزه دیگری است که فناوری‌های هوش مصنوعی در آن ارزش ملموسی ایجاد می‌کنند. شرکت‌های فین تک می‌توانند از چت‌بات‌ها برای پاسخ سریع به سوالات مشتریان و بهبود تجربه کلی آن‌ها از محصولات و خدمات استفاده کنند.
این چت‌بات‌ها امکان ارائه خدمات مشتری شخصی‌سازی شده را فراهم کرده و با هزینه کم، مشاوره تخصصی ارائه می‌دهند.
علاوه بر این، چت‌بات‌ها به صورت ۲۴ ساعته و ۷ روز هفته در دسترس هستند و هرگز تعطیل نمی‌کنند. دستیاران مجازی نیز با بهره‌گیری از هوش مصنوعی می‌توانند به مشتری در شناخت بهتر محصولات بانک کمک کنند، داده‌های کاربر را تقویت نمایند و اقدامات شخصی‌سازی شده برای افزایش نرخ تبدیل هدفمند ارائه دهند. این دستیاران مجازی و چت‌بات‌ها به شرکت‌های فین تک کمک می‌کنند تا در زمان و هزینه‌های خدمات مشتری صرفه‌جویی کنند. این امر همچنین به بهبود کیفیت هوش مصنوعی از طریق قابلیت‌های متنوع آن منجر می‌شود.
۵. تحلیل رفتار کاربران
هوش مصنوعی در فین تک می‌تواند با استفاده از رابط‌های برنامه‌نویسی (API)، رفتار کاربر را پیش‌بینی کند. این رابط‌ها که به APIهای هوش مصنوعی معروفند، تکنیک‌های مختلف هوش مصنوعی و یادگیری ماشین را ادغام می‌کنند و به کاربران امکان می‌دهند بینش دقیقی از داده‌های خود به دست آورند. بانک‌ها و شرکت‌های فین تک می‌توانند از این قابلیت‌ها به نفع خود استفاده کنند.
به عنوان مثال، وقتی مشتری درخواست داده‌ای درباره هزینه‌های ماه گذشته خود می‌کند (یک درخواست واحد)، شرکت با استفاده از هوش مصنوعی در سمت سرور، درخواست بعدی او را پیش‌بینی کرده و این اطلاعات را در همان پاسخ اولیه ارائه می‌دهد. این روش تعداد درخواست‌ها و بار وارد بر سیستم کسب‌وکار را به حداقل می‌رساند. مشتری نیز منتفع می‌شود، چرا که سیستم هنگامی که تحلیل پیش‌بینیکننده صحیح عمل کند، سریع‌تر کار می‌کند.
۶. پیش‌بینی‌های مالی
استفاده از هوش مصنوعی در امور مالی به این معناست که سیستم می‌تواند تغییرات در الگوهای داده را به صورت خودکار شناسایی، تحلیل و تنظیم کند. علاوه بر این، حتی زمانی که کیفیت داده‌ها چندان مطلوب نیست، هوش مصنوعی در فین تک همچنان می‌تواند بینش‌های ارزشمندی درباره نرخ ارز، سرمایه‌گذاری‌ها و پیش‌بینی روندهای کوتاه یا بلندمدت ارائه دهد.
توانایی حتی چشمگیرتر هوش مصنوعی در تحلیل داده‌های غیرساختاریافته است که برای خدمات مالی حیاتی محسوب می‌شود. در حوزه فین تک، این قابلیت به شیوه‌های مختلفی قابل اجراست؛ از پیش‌بینی تناسب محصولات گرفته تا تطبیق استراتژی‌های بازاریابی با تحلیل رفتار مشتریان.
نمونه‌های کاربردی هوش مصنوعی در فین تک
هوش مصنوعی در فین تک و گستره وسیع‌تری از دنیای مالی، کاربردهای عملی متعددی دارد. ماهیت اصلی هوش مصنوعی حل مسئله است؛ این فناوری به شرکت‌ها امکان می‌دهد هم در زمان و هم در هزینه‌ها صرفه‌جویی کنند.
در بسیاری موارد، استفاده عملی از هوش مصنوعی مرتبط با داده‌هاست و به شرکت‌ها اجازه می‌دهد این داده‌ها را به شیوه‌ای کارآمد و مقرون‌به‌صرفه تحلیل کنند. سازمان‌ها، به ویژه نهادهای مالی، اغلب حجم عظیمی از داده‌ها درباره مشتریان خود در اختیار دارند، اما معمولاً از این داده‌ها استفاده نمی‌کنند چرا که تحلیل و بررسی آن‌ها زمان زیادی می‌طلبد. اینجاست که هوش مصنوعی وارد عمل می‌شود، چرا که هوش مصنوعی و یادگیری ماشین قادرند حجم انبوهی از داده‌ها را به صورت بلادرنگ و با اثربخشی بالا تحلیل کنند.
مثال عینی از کاربرد هوش مصنوعی در تحلیل داده‌ها، تصمیم‌گیری بانک‌ها درباره اعتبارسنجی افراد است. بانک‌ها می‌خواهند اعتبار ارائه دهند، اما در عین حال مایلند قیمت مناسبی برای این خدمات تعیین کنند. با بررسی نمره اعتباری مشتریان، می‌توانند از دریافت هزینه بیش از حد از مشتریان قابل اعتماد و دریافت کمتر از حد از مشتریان پرریسک اجتناب کنند. هوش مصنوعی به آن‌ها امکان می‌دهد با بررسی داده‌های مشتریان خود به نتیجه‌گیری برسند.
این سیستم‌های هوشمند می‌توانند از پرتفوی مشتریان، ارتباطات مختلفی استخراج کنند. برای مثال، شغل و آدرس مشتریان منابع واضحی از اطلاعات هستند، اما حتی جزئیاتی مانند ارائه‌دهنده ایمیل فرد نیز می‌تواند نشان‌دهنده میزان قابل اعتماد بودن او باشد.
کاربرد دیگر تحلیل داده‌های هوش مصنوعی در شناسایی و پیشگیری از تقلب است.
همانطور که پیشتر اشاره شد، راهکارهای هوش مصنوعی و یادگیری ماشین می‌توانند به صورت بلادرنگ به داده‌های ارائه شده واکنش نشان دهند، الگوها و ارتباطات را کشف کنند و فعالیت‌های متقلبانه را شناسایی نمایند. همانطور که قابل تصور است، این قابلیت برای دنیای مالی بسیار ارزشمند محسوب می‌شود، چرا که در هر ساعت تعداد بی‌شماری تراکنش دیجیتال انجام می‌شود که امنیت سایبری تقویت شده و شناسایی موفق تقلب را به ضرورتی انکارناپذیر تبدیل کرده است. هوش مصنوعی بخش عمده‌ای از کار تحلیلگران تقلب را بر عهده می‌گیرد و به آن‌ها امکان می‌دهد بر مسائل سطح بالاتر تمرکز کنند، در حالی که هوش مصنوعی در پس‌زمینه به شناسایی مشکلات کوچک‌تر می‌پردازد.
همچنین بخوانید: ترید با هوش مصنوعی؛ تحولی نوین در بازارهای مالی
نمونه‌ای از نحوه شناسایی تقلب توسط هوش مصنوعی، تشخیص ناهنجاری‌هاست.
در سناریوی بانکی، ممکن است فردی در مدت ۵ دقیقه برای ۱۰ وام یکسان درخواست دهد؛ یک سیستم مجهز به هوش مصنوعی می‌تواند این رفتار را به عنوان یک ناهنجاری شناسایی و آن را مشکوک تلقی کند. این سیستم درکی پایه‌ای از آنچه «عادی» محسوب می‌شود دارد و هنگامی که چیزی از این چارچوب خارج شود، قادر به شناسایی و ارزیابی آن خواهد بود.
کاربرد دیگر هوش مصنوعی در پشتیبانی خودکار از مشتری است.
امروزه مردم به چت‌باکس‌هایی عادت کرده‌اند که هنگام بازدید از وبسایت‌های مختلف در پایین صفحه نمایش ظاهر می‌شوند – این‌ها در واقع چت‌بات‌های پشتیبانی شده توسط هوش مصنوعی هستند که آماده کمک به کاربران می‌باشند. شرکت‌ها می‌توانند به سادگی پرتکرارترین سوالات مشتریان را بارگذاری کرده و پاسخ‌های مناسب را به چت‌بات آموزش دهند. همچنین می‌توانند آن را راهنمایی کنند تا در موارد پیچیده‌تر، مشتری را به شخص دیگری ارجاع دهد. توانایی پاسخگویی به سوالات متداول درباره شرکت یا محصولات/خدمات آن، تجربه بهتری برای مشتری رقم می‌زند چرا که او پاسخ سوال خود را فوراً دریافت می‌کند. از سوی دیگر، شرکت در زمان و هزینه صرفه‌جویی می‌کند، زیرا نیازی به استخدام فردی برای تایپ پاسخ‌ها ندارد و می‌تواند کارکنان خود را بر امور مهم‌تر متمرکز کند.
تقاضا برای تجربیات شخصی‌سازی شده در فین تک
انتظارات مشتریان به بالاترین سطح خود رسیده است و خواستار تجربیات شخصی‌سازی شده، فرآیندهای بهینه و دسترسی فوری به اطلاعات هستند. با وجود مقررات سختگیرانه، نیاز به خدمات مبتنی بر هوش مصنوعی و داده‌ها به امری حیاتی تبدیل شده است. هوش مصنوعی و داده‌ها نه تنها محرک بهبود فرآیندها و تعامل بیشتر با مشتریان هستند، بلکه بستری برای تحولات داخلی که بهره‌وری کارکنان را افزایش می‌دهند نیز فراهم می‌کنند. اینجاست که مفهوم مرکز تعالی داده و هوش مصنوعی (CoE) مطرح می‌شود.
مزیت مرکز تعالی: شتابدهی به نوآوری هوش مصنوعی در فین تک
مرکز تعالی به عنوان کاتالیزوری برای نوآوری عمل می‌کند که با تمرکز تخصص‌ها و منابع، فرآیندهای داده را بهینه و راهکارهای پیشرفته هوش مصنوعی را پیاده‌سازی می‌کند. این مرکز زمان عرضه محصولات مالی جدید به بازار را کاهش داده، ضمن رعایت الزامات نظارتی، فرهنگ آزمایش و نوآوری را تقویت می‌کند. با آزادسازی کامل پتانسیل داده‌ها، مرکز تعالی بینش‌های عملی ایجاد می‌کند که تصمیم‌گیری آگاهانه را ممکن ساخته و تجربه کلی مشتری را ارتقا می‌دهد.
هوش مصنوعی مولد (GenAI): آزادسازی خلاقیت در استفاده از داده‌های فین تک
علاوه بر این، ظهور هوش مصنوعی مولد (GenAI) که گامی فراتر از هوش مصنوعی سنتی است، لایه‌ای از خلاقیت به استفاده از داده‌ها اضافه می‌کند. GenAI صرفاً به تحلیل داده‌های تاریخی نمی‌پردازد؛ بلکه چیزهای جدید، منسجم و معناداری خلق می‌کند. در حوزه فین تک، از GenAI در زمینه‌هایی مانند خلاصه‌سازی، توضیح محصولات و تطبیق دانش استفاده می‌شود که به بهبود کارایی و ارائه تجربه مشتری شخصی‌سازی شده و منسجم منجر می‌شود.
مدیریت ریسک: نقش حیاتی هوش مصنوعی
مدیریت ریسک در صنعت مالی از اولویت‌های اصلی است و هوش مصنوعی در حوزه‌هایی مانند تحلیل داده‌های بازار، نظارت بر تراکنش‌ها و تحلیل امنیتی بلادرنگ برای مبارزه با جرایم مالی نقش محوری ایفا می‌کند. با این حال، سازمان‌ها اغلب در دوراهی قرار دارند که هوش مصنوعی و GenAI واقعاً در کجاها می‌توانند تغییر ایجاد کنند.
مسائلی مانند اعتماد، اعتبار محتوا و دامنه کاربردهای هوش مصنوعی – این سوالات اگرچه تکراری اما حیاتی هستند. در Fibonacci، ما این چالش‌ها را به فرصت تبدیل می‌کنیم.
آینده فین تک: تمایز با هوش مصنوعی مولد و شیوه‌های داده‌محور
ما درک می‌کنیم که پذیرش هوش مصنوعی یک سفر است و اینجا هستیم تا شما را در این مسیر راهنمایی کنیم. رویکرد اثبات شده ما نه تنها امکان‌ها را به شما نشان می‌دهد، بلکه گام‌های ملموسی برای تسریع پذیرش هوش مصنوعی ارائه می‌دهد. از تصمیم‌گیری با مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) تا عملیاتی‌سازی اولین مورد استفاده، ما بر هنر ممکن‌ها تمرکز داریم در حالی که امنیت، مدیریت ریسک و حاکمیت در اولویت باقی می‌مانند.
نتیجه‌گیری
هوش مصنوعی به صنعت مالی فرصتی منحصر به فرد می‌دهد تا هزینه‌ها را کاهش دهد، تجربه مشتری را بهبود بخشد و بهره‌وری عملیاتی را افزایش دهد. شرکت‌های مالی از این طریق قادر خواهند بود خدمات مالی ممتازی به مشتریان خود ارائه دهند. ویژگی‌های متنوع هوش مصنوعی توسط شرکت‌های فین تک در سراسر جهان مورد استفاده قرار می‌گیرد تا عملیات‌ها ایمن‌تر و کارآمدتر انجام شوند. تمامی این راهکارها یک هدف مهم را دنبال می‌کنند: افزایش بهره‌وری شرکت‌های فین تک. با استفاده از ابزارهای خودکار تحلیل داده و چت‌بات‌ها، می‌توان بار کاری کارکنان را به میزان قابل توجهی کاهش داد.
با این حال، هنوز هم کمبود توسعه‌دهندگان ماهر AI به چشم می‌خورد. به همین دلیل، بانک‌ها به شرکت‌های تخصصی توسعه نرم افزار با هوش مصنوعی روی آورده‌اند که دارای مهندسان باتجربه و متخصص در حوزه فین تک هستند.
آیا به دنبال تیمی از توسعه‌دهندگان هوش مصنوعی فعال در ایران هستید؟ با ما تماس بگیرید تا به شما کمک کنیم حداکثر بهره‌وری را از این فناوری‌های نوآورانه ببرید.
