رویکرد هوش مصنوعی در بانکداری

هوش مصنوعی (AI) برخی فرصت های منحصر به فرد برای افزایش رفاه و رشد را به نمایش گذاشته است. این فناوری در بخش بانکی فرصت های بی نظیری برای توسعه تجربه مشتری، دموکراتیک کردن خدمات مالی، افزایش امنیت سایبری و حفظ حریم مصرف کننده و مدیریت صحیح ریسک فراهم می کند. علاوه بر این، هوش مصنوعی در راهکارها و فناوریهای مالی (فینتک) نیز مورد استفاده قرار گرفته است. راهکاری مناسب برای برخی از چالشهای مشاغل مانند شخصیسازی، ایجاد وفاداری، و کشف تقلب است.

از دیدگاه تاریخی نیز در اوایل دهه 90، هوش مصنوعی و یادگیری ماشین (ML) همراه با اولین صندوق های سرمایه گذاری در وال استریت به کار گرفته شدند. با این حال، تا قبل از پیدایش اینترنت و افزایش در دسترس بودن داده ها پیشرفت قابل توجهی وجود نداشت. از آن زمان، با بهره گیری از قابلیت های رو به رشد ماشین آلات، سیستم های عامل تغییر و تحولات سریعی را تجربه کردند. در بخش بانکی، هوش مصنوعی بر همه حوزه های عملکرد یک بانک و همچنین امور اداری تأثیر می گذارد.

به طور کلی کاربردهای هوش مصنوعی در بانکداری در سه گروه اصلی تقسیم بندی می گردد:

  • بهبود تعامل و تجربه مشتری: چت بات ها، بانکداری صوتی، روبو-مشاور، بهبود خدمات مشتری، احراز هویت، بخش بندی مشتریان، ارائه پیشنهادات به مشتریان هدف.
  • افزایش کارایی فرآیندها و عملیات بانکی: اتوماسیون یا بهینه سازی فرآیند، گزارشدهی، نگهداری پیشگویانه در فناوری اطلاعات، مدیریت شکایات، طبقه بندی اسناد، استخراج خودکار داده ها، پردازش اسناد مشتری جهت شناخت، امتیازدهی اعتبار و … .
  • بهبود اهداف امنیتی و کنترل ریسک: افزایش کنترل ریسک، نظارت بر انطباق با استانداردها، انواع مختلف تشخیص ناهنجاری، تشخیص و نظارت بر عدم پولشویی، پیش بینی حد ظرفیت سیستم، پشتیبانی از تضمین کیفیت داده ها، جلوگیری از تقلب، نظارت بر معاملات پرداخت، پیشگیری از ریسک سایبری.