تحلیل داده و هوش مصنوعی در حوزه خدمات مالی و فینتک

از دیدگاه تاریخی در اوایل دهه 90، هوش مصنوعی و یادگیری ماشین (ML) همراه با اولین صندوق های سرمایه گذاری در وال استریت به کار گرفته شدند، گرچه تا قبل از پیدایش اینترنت و افزایش در دسترس بودن داده ها تاثیر قابل توجهی بر این صنعت نداشتند. پس از ظهور اینترنت سیستم ها تغییر و تحولات سریعی داشتند و یکی از این تغییرات نیز در حوزه های مالی بود. 

تحلیل حجم بالای داده، و استفاده از هوش مصنوعی در تحلیل و پیش بینی، انقلابی در صنعت مالی ایجاد کرده است. این فناوری ها نه تنها سطح دقت را در صنعت بهبود می بخشند، بلکه سطح تعامل مشتری را نیز افزایش می دهند. از این رو فعالان حوزه مالی همواره در صدد یافتن پاسخ هایی در مورد اهمیت تحلیل داده و هوش مصنوعی در بخش های مالی یا شرکت های فناوری مالی یا به اصطلاح فینتک(Fintech) می باشند. پیشرفت های محاسباتی طی 2 دهه گذشته موجب تحولات زیادی در شرکت های فینتک شده است. فناوری های هوش مصنوعی، یادگیری ماشین، شبکه های عصبی، الگوریتم های تکاملی، تحلیل کلان داده و بسیاری دیگر به رایانه ها این امکان را داده است که بتوانند از مجموعه ای از داده های متغیر، متنوع و عمیق بیش از پیش خلق ارزش نمایند.

شرکت های فینتک و بنگاه های مالی همواره پذیرنده اولیه (Early Adopters) پایگاه های داده و رایانه های مرکزی بوده و کماکان با اشتیاق زیادی منتظر نسل بعدی توان محاسباتی و تجزیه و تحلیل می باشند. هوش مصنوعی با افزایش کارایی، به شرکت های فینتک در حل مشکلات انسانی کمک کرده و با استفاده از روش های مختلف برخاسته از جنبه های مختلف هوش انسانی در مقیاس فراتر از انسان، نتایج را بهبود می بخشد. رویکردهای مشتری محوری، بهینه سازی هزینه، امنیت بیشتر و یکپارچه سازی داده ها در زمان واقعی، نیازهای مهم و فعلی بخش مالی است. این موارد از نشانه های پویایی کسب وکار شرکت های فینتک می باشند. برخی از مهم ترین حوزه های متاثر از تحلیل داده و هوش مصنوعی در شرکت های فینتک قیمت گذاری و ارزیابی ریسک اعتباری، مصورسازی(Visualization) و جستجوی تراکنش، مربی/مشاور مالی دیجیتال، و  پروفایل ریسک مشتری است.

در صنعت بانکداری نیز تحلیل داده و هوش مصنوعی بر همه حوزه های عملکرد بانک تأثیر گذاشته است. این فناوری ها 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 کرده اند. به جرات می توان گفت که یادگیری ماشین، راهکاری مناسب برای برخی از چالش های مشاغل مانند شخصی سازی، ایجاد وفاداری، و کشف تقلب است. به طور کلی کاربردهای تحلیل داده و 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، گزارش دهی، 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.

پلتفرم DataSolouk شرکت های فینتک، بنگاه های مالی و بانک ها را قادر می سازد که با تحلیل حجم بالای داده با استفاده از روش های یادگیری ماشین، قابلیت های داده را استخراج کرده، به بینش های جدیدی دست یافته، و درنتیجه کارایی فرایندها و تجربه مشتری را بهبود بخشیده، ریسک را کاهش داده و به بازده بالاتر دست یابند.