خدمات مالی و هوش مصنوعی

با توجه به پیشرفت و محبوبیت روز افزون هوش مصنوعی در کلیه صنایع، امروزه بیش از پیش، بانک ها و بنگاه های مالی به هوش مصنوعی و زیر مجموعه های آن وابسته شده اند. انتظار ارائه خدمات با کیفیت در نظر مشتریان روز به روز بیشتر می شود. به عنوان مثال، امروزه مشتریان بیشتر به دنبال راه های ساده تر، راحت تر و در عین حال ایمن تر برای سرمایه گذاری، دسترسی، ذخیره و خرج پول خود هستند. بدین منظور، مراکز مالی به سراغ استفاده از هوش مصنوعی برای برآورد انتظارات مشتریان خود رفته اند.

ما در این مقاله می خواهیم چند نمونه از خدماتی که توسط هوش مصنوعی به ثمر نشسته است را معرفی کنیم. پس با ما همراه باشید:

تسهیل امور مربوط به کارت های اعتباری

آمارها نشان می دهد که ۷۷ درصد مشتریان علاقه مندند که برای تراکنش های مالی خود از کارت های اعتباری استفاده کنند. این در حالی است که تنها ۱۳ درصد افراد، استفاده از پول نقد را ترجیح می دهند. ولی باید توجه کرد که پرداخت ساده تر، تنها مزیتی نیست که افراد را به استفاده از کارت های اعتباری سوق می دهد. غیر از آن، کارت های اعتباری می توانند مزیت های متنوعی مانند حمایت های مالی برای خرید زمین یا ملک را در اختیار فرد قرار دهند.

با توجه به این که حجم بسیار زیادی از مردم در سراسر دنیا در حال استفاده از کارت های اعتباری هستند، بدیهی است فرآیند تأیید قسط هایی که با استفاده از این خدمات مالی به مردم تعلق می گیرد، حائز اهمیت می شود. استفاده از هوش مصنوعی می تواند راه حل بسیار مناسبی برای هوشمندسازی و تسریع در امر تصمیم گیری در قبال اعطای وام به درخواست کنندگانی باشد که مدت هاست در فرآیند تخصیص وام به سر می برند. هوش مصنوعی می تواند به صورت هوشمندانه، عملیات وام دهی را مدیریت کند.

مدیریت ریسک

ریسک یکی از فاکتورهای تأثیرگذار در صنعت پول است که اگر به آن کمتر بهاء داده شود، می تواند خسارت های غیر قابل جبرانی را تحمیل کند. پیش بینی دقیق وضع آینده، نقش مهمی را در سرعت عملیات تجاری و محافظت از بنگاه های تجاری بازی می کند.

امروزه،‌ بنگاه های مالی برای ساخت مدل های نو و کاراتر، بیش از پیش به استفاده از یادگیری ماشین که یکی از زیربخش های هوش مصنوعی است، روی آورده اند. این پیش بینی ها می تواند متخصصان حوزه پول را کمک کند تا از داده های موجود جهت تعیین نقطه نظر خود در مورد Trend های مالی، تعریف ریسک ها و حمایت از نیروی انسانی استفاده کرده و اطلاعات بهتری را جهت برنامه ریزی های آینده خود بدست آورند.

تجارت کمّی

تجارت کمّی یا Quantitative Trading، به فرآیند استفاده از مجموعه داده های بزرگ برای تعریف الگوهایی که بتواند در ساخت استراتژی های تجاری مورد استفاده قرار گیرد، می گویند. استفاده از هوش مصنوعی در این نوع تجارت نیز به شدت مفید است.

کامپیوترهای مبتنی بر هوش مصنوعی، می توانند مجموعه داده های پیچیده و بزرگ را سریع و کارآتر از انسان تجزیه و تحلیل کنند. استفاده از الگوریتم های این چنینی در فرآیندهای تجاری می تواند امور مربوط به تجارت را سریع تر کرده و موجب صرفه جویی در زمان شود.

بانک داری شخصی

بانک داری سنتی امروزه جواب گوی مشتریان دانا و علاقه مند به استفاده از فناوری های دیجیتال نیست.

با تحقیقی که بر روی ۳۳ هزار مشتری چندین بانک انجام شد، مشخص شد که ۵۴ درصد از آن ها، از بانک، ابزاری را درخواست می کنند که به وسیله آن بتوانند مقدار پول موجود در حساب خود را مانیتور کرده و از طریق آن هزینه های خود را مدیریت کنند. علاوه بر این، ۴۱ درصد از مشتریان، «به شدت» علاقه مند بودند که از توصیه های هوشمند کامپیوتری بانک ها در امور مالی خود بهره ببرند.

دستیاران هوش مصنوعی، مانند ربات های چت (Chatbots)، از هوش مصنوعی جهت ارائه توصیه های مالی شخصی به افراد استفاده می کنند. آن ها از پردازش زبان طبیعی یا NLP جهت تأمین فوری خدمات مربوط به مشتری بهره می برند.

شناسایی مخرب ها و امنیت سایبری

روزانه حجم بسیار زیادی از تراکنش های دیجیتالی در هنگام انتقال وجه، پرداخت پول، وصول چک، بورس و استفاده از اپلیکیشن های تلفن های همراه انجام می شود.

استفاده از فناوری هایی جهت تأمین امنیت سایبری و تشخیص مخرب های دیجیتالی، یک نیاز جدی برای هر بانک و بنگاه مالی است. در این زمینه، هوش مصنوعی می تواند کلید حیاتی جهت بهبود امنیت تراکنش های مالی برخط باشد.