Table of Contents
هوش مصنوعی (Artificial Intelligence) به طور کلی به استفاده از رایانه ها و سیستم های کامپیوتری برای انجام وظایفی اشاره دارد که قبلا نیاز به تصمیم گیری انسانی داشته اند. هدف اصلی هوش مصنوعی، توسعه سیستم هایی است که قادر به تفکر، یادگیری، استنتاج و اتخاذ تصمیمات مشابه به انسان باشند. هوش مصنوعی در دهه های اخیر پیشرفت های قابل توجهی کرده است و در زمینه های مختلفی مانند پردازش زبان طبیعی، بینایی ماشین، تشخیص الگو، تصمیم گیری خودکار و رباتیک به کار میرود. این فناوری میتواند به صورت بسیار ساده مانند یک سیستم تشخیص صدا کار کند یا به صورت پیچیده تر مانند سیستم های خودران و خودربا با قابلیت های هوشمند عمل کند. در این مقاله شما کاربرد های هوش مصنوعی در بانکداری آشنا میشوید.
هوش مصنوعی یا AI یک علم (Science) یا مهندسی (Engineering) برای شبیه سازی فرآیندهای پردازشی هوش انسان توسط ماشین ها، خصوصا سیستم های کامپیوتری است. از هوش مصنوعی برای توسعه تکنیک ها، فرآیندها و روش های دیگری نظیر سیستم های خبره (Expert Systems)، یادگیری ماشینی (Machine Learning)، یادگیری عمیق (Deep Learning)، رباتیک (Robotics)، پردازش زبانهای طبیعی (Natural Language Processing)، تشخیص گفتار (Speech Recognition)، دید ماشینی (Machine Vision) و دیگر موارد استفاده میشود. علاوه بر این، هوش مصنوعی در حوزه های مختلفی از جمله سلامت و پزشکی، کسب وکار، آموزش، امور مالی، حقوق، سرگرمی و رسانه، امنیت، بلاک چین و ارز دیجیتال و دیگر صنایع کاربرد دارد.
هوش مصنوعی AI توانایی یک ماشین در انجام عملیات شناختی نظیر دریافت، استدلال گفتار، تعامل با محیط، بازی، حل مسئله، شناسایی الگوها و حتی تولید خلاقیت است که مغز انسان انجام میدهد. به عبارت دیگر، هوش مصنوعی به ماشین ها اجازه میدهد تا قابلیت های مغز انسان را مدلسازی کرده یا حتی آنها را بهبود بخشند. از آنجایی که پیچیدگی و حجم داده های تولیدی در جهان امروز بسیار زیاد است و مغز انسان ها به طور متوسط قادر به همگام سازی با سرعت پیشرفت آنها نیست، نیاز به استفاده از هوش مصنوعی حس میشود. ابزارهای مبتنی بر AI با یادگیری نحوه پردازش حجم بالای داده، به دنبال شناسایی الگوهایی جهت مدل سازی فرآیند تصمیم گیری خود هستند.
در بسیاری از موارد، انسان ها بر فرآیند یادگیری هوش مصنوعی نظارت کرده و تصمیم های خوب و بد را از هم جدا میکنند، اما در برخی موارد دیگر، سیستم های AI برای یادگیری بدون نظارت انسان طراحی شده اند. مثال، یک سیستم تا زمان یافتن قوانین یک بازی ویدیویی و برنده شدن، آن را تکرار میکند.
طی دهه های گذشته، تعاریف مختلفی از AI ارائه شده است. در ساده ترین حالت، هوش مصنوعی رشته ای است که علوم کامپیوتر و پایگاه های داده قدرتمند را برای فراهم آوری فرصت حل مسئله با یکدیگر ترکیب میکند. این رشته همچنین شاخه ماشین لرنینگ (Machine Learning) یا یادگیری ماشینی و دیپ لرنینگ (Deep Learning) یا یادگیری عمیق را نیز در بر میگیرد که عموما در کنار AI از آنها نام برده میشود. این رشته ها از الگوریتم های هوش مصنوعی تشکیل شده اند که به دنبال ساخت سیستم های خبره جهت پیشبینی یا دسته بندی یک سری داده های ورودی هستند.
هوش مصنوعی (Artificial Intelligence) یک زمینه تخصصی در علوم کامپیوتر است که به طراحی و توسعه سیستم های کامپیوتری با قابلیت انجام وظایف هوشمندانه و شبیه به انسان میپردازد. هدف اصلی هوش مصنوعی، توسعه سیستم هایی است که قادر به تفکر، یادگیری، استنتاج و اتخاذ تصمیمات مشابه به انسان باشند. هوش مصنوعی به منظور تقلید و شبیه سازی قابلیت های ذهنی انسان ساخته شده است. این قابلیت ها شامل پردازش اطلاعات، تحلیل داده ها، تشخیص الگوها، اتخاذ تصمیمات، ارتباطات زبانی، یادگیری و بهبود عملکردبر اساس تجربه، و حتی تعامل با محیط و عوامل خارجی میباشند.
هوش مصنوعی به کامپیوترها امکان میدهد تا الگوها و قواعد پیچیده را در داده ها تشخیص داده و از آنها برای تصمیم گیری و پیشبینی استفاده کنند. این فناوری با استفاده از الگوریتم ها و مد لهای ریاضی توانایی یادگیری و استنتاج را به سیستم ها اضافه میکند. هوش مصنوعی در دهه های اخیر توسعه و پیشرفت چشمگیری داشته است. از کاربردهای هوش مصنوعی میتوان به تشخیص الگوها در تصاویر، ترجمه زبان، پیشبینی رفتار مشتریان، خودروهای خودران، رباتیک، بازی های رایانه ای و بسیاری موارد دیگر اشاره کرد. در کل، هوش مصنوعی به عنوان یک زمینه بسیار گسترده در علوم کامپیوتر و مهندسی نرم افزار شناخته میشود و تلاش میکند تا سیستم های هوشمند با توانایی تصمیمگیری و حل مسائل پیچیده را توسعه دهد. حال در ادامه می خواهیم به کاربرد هوش مصنوعی در صنعت بانکداری بپردازیم و دنبال جواب این سوال باشیم که هوش مصنوعی چه کاربردهایی در صنعت بانکداری نوین دارد و چگونه بهبود آن کمک خواهد کرد؟
تاریخچه هوش مصنوعی
تاریخچه هوش مصنوعی به قدمتی بیش از شش دهه برمیگردد. شکل گیری این حوزه با برخی از رویدادها و پیشرفت های کلیدی در طی سال های گذشته همراه بوده است. در ادامه مقاله، به برخی از مهم ترین مراحل در تاریخچه هوش مصنوعی اشاره خواهم کرد.
پیدایش هوش مصنوعی: اصول و مفاهیم اولیه هوش مصنوعی در دهه ۱۹۵۰ میلادی توسط پژوهشگرانی همچون آلن تورینگ و جان مک کارتی و آرتور ساموئل مطرح شد. آنها به دنبال ایجاد سیستم هایی بودند که بتوانند هوش مصنوعی را تجربه کنند. دوران پیشرفت های نظری: در دهه ۱۹۶۰ تلاش های فراوانی در زمینه هایی مانند منطق، ریاضیات، نظریه اطلاعات و زبان شناسی انجام شد. پژوهشگران مهمی همچون جان مک کارتی و هربرت سایمون به مطالعه مسائلی مانند حل مسئله و تصمیم گیری با استفاده از روش های قابل برنامه ریزی می پرداختند.
ظهور شبکه های عصبی: در دهه ۱۹۸۰ با رشد توجه به شبکه های عصبی، تحقیقات در این زمینه گسترش یافت. شبکه های عصبی الهام بخشی بسیار بزرگی برای ساختار برنامه های هوش مصنوعی بودند و روش های یادگیری ماشینی را بهبود بخشیدند.
دوران افزایش قدرت محاسباتی: با پیشرفت تکنولوژی و افزایش قدرت محاسباتی در دهه ۱۹۹۰ و ۲۰۰۰ استفاده از الگوریتم ها و مدل های پیچیده تر در هوش مصنوعی امکانپذیر شد. این پیشرفت ها به توسعه روش های یادگیری ماشینی و تحلیل داده های بزرگ (Big Data) کمک کرد.
رشد هوش مصنوعی در عصر مدرن: در دهه های اخیر، پیشرفت های چشمگیری در هوش مصنوعی رخ داده است. الگوریتم های پیشرفته تری در حوزه یادگیری عمیق (Deep Learning) و شبکه های عصبی عمیق به کار گرفته شده اند. هوش مصنوعی در حوزه هایی مانند پردازش زبان طبیعی، بینایی ماشین، خودروهای خودران و رباتیک پیشرفت های قابل توجهی کرده است.
دسته بندی هوش مصنوعی
هوش مصنوعی به سه دسته اصلی تقسیم میشود:
یادگیری ماشینی
یادگیری ماشینی به سیستم ها اجازه میدهد که از داده ها یاد بگیرند و الگوها و قواعد را تشخیص دهند. سیستم های یادگیری ماشینی به سه دسته تقسیم میشوند:
یادگیری نظارت شده: در این روش، سیستم با استفاده از داده های آموزشی که همراه با برچسب ها هستند، توانایی تشخیص الگوها و پیشبینی را پیدا میکند.
یادگیری بدون نظارت: در این روش، سیستم با استفاده از داده های بدون برچسب، قواعد و الگوهای پنهان را تشخیص میدهد و ساختار داده ها را درک میکند.
یادگیری تقویتی: در این روش، سیستم با ارزشیابی تجربیات خود و بهره گیری از تکرار و آزمایش، توانایی انجام تصمیم گیریهای بهتر را پیدا میکند.
پردازش زبان طبیعی
پردازش زبان طبیعی (Natural Language Processing یا NLP) یکی از حوزه های مهم هوش مصنوعی است که به بررسی و تحلیل زبان طبیعی انسان میپردازد. هدف اصلی پردازش زبان طبیعی، درک و تفسیر زبان طبیعی انسان با استفاده از سیستم های کامپیوتری است.
در پردازش زبان طبیعی، سیستم های کامپیوتری به منظور درک متون و جملات زبانی، تشخیص الگوها و ساختارهای گرامری، استخراج اطلاعات و پاسخ به سوالات از متن ها استفاده میشوند. این فناوری به وسیله الگوریتم ها و مدل های یادگیری ماشینی، مدل سازی زبانی و تحلیل داده های زبانی عمل میکند.
پردازش زبان طبیعی در کاربردهای متنوعی مورد استفاده قرار میگیرد. به عنوان مثال، در سیستم های ترجمه ماشینی، پردازش زبان طبیعی برای ترجمه متون از یک زبان به زبان دیگر استفاده میشود. همچنین در سیستم های پرسش و پاسخ، پردازش زبان طبیعی به سیستم ها کمک میکند تا به درک سوالات کاربران پاسخ دهند.
علاوه بر این، پردازش زبان طبیعی در تحلیل احساسات، استخراج اطلاعات از متون، خلاصه سازی متون، تشخیص تقلب و فیلتر کردن متن های ناسازگار نیز به کار میرود. همچنین، با پیشرفت تکنولوژی هوش مصنوعی، پردازش زبان طبیعی در سیستم های گفتار به مفهوم ”بازیابی گفتار“ و ”تولید گفتار“ نیز به کار میرود.
پردازش زبان طبیعی به عنوان یک حوزه فعال در تحقیقات هوش مصنوعی، بهبود چشمگیری داشته است و در آینده نقش مهمی در توسعه سیستم های هوشمند در حوزه زبان طبیعی خواهد داشت.
بینایی ماشین
بینایی ماشین (Machine Vision) یا بینایی کامپیوتری، یک زیرشاخه از هوش مصنوعی است که به توانایی سیستم های کامپیوتری در درک و تحلیل تصاویر و ویدیوها میپردازد. هدف اصلی بینایی ماشین، بهبود قابلیت های بینایی سیستم های کامپیوتری به گونه ای است که بتوانند الگوها، اشیاء و ویژگی های مختلف در تصاویر را تشخیص داده و تفسیر کنند.
در بینایی ماشین، از تکنیک ها و الگوریتم های مختلفی استفاده میشود تا سیستم های کامپیوتری بتوانند تصاویر را پردازش کرده و اطلاعات مفیدی را استخراج کنند. بینایی ماشین شامل وظایفی مانند تشخیص الگوها، تشخیص و تمییز دادن اشیاء، شناسایی چهره، تشخیص حرکت، تحلیل تصاویر پزشکی و بسیاری موارد دیگر است. بینایی ماشین در بسیاری از زمینه ها و صنایع مورد استفاده قرار میگیرد. به عنوان مثال، در صنعت خودروسازی، بینایی ماشین برای تشخیص تابلوهای راهنما، تشخیص خودروهای پیش رو، سیستم های هشدار دهنده تصادف و خودروهای خودران استفاده میشود. همچنین، در حوزه پزشکی، بینایی ماشین به منظور تحلیل تصاویر رادیولوژی، تشخیص بیماری ها و رصد علائم بالقوه استفاده میشود.
بینایی ماشین به عنوان یک فناوری صرفاً محدود به تصاویر نیست و در ترکیب با سایر حسگرها مانند حسگرهای صوتی، سنسورهای تشخیص حرکت و سایر حسگرها میتواند به سیستم های هوشمند فراگیری (IOT) کمک کند و بهبود قابلیت ارتباط بین انسان و ماشین را فراهم آورد.
صنعت بانکداری
صنعت بانکداری (Banking) مجموعه ای از فعالیت ها در عملیات بانکی، شامل سیاست گذاری و برنامه ریزی و سازماندهی و اجرا میباشد. به زبان ساده، مدیریت تجهیز و تخصیص منابع در بازار پول را بانکداری میگویند. بانکها اغلب برای موفقیت در ارائه خدمات خود، اقدام به بازاریابی میکنند. ولی متاسفانه بدلیل عدم آشنایی با بازاریابی بانکی تنها از روندهای سنتی بازاریابی بصورت کامال پراکنده و بی ارتباط با هدف اصلی بانک بهره میبرند. بازاریابی بانکی، در واقع رویه ها و برنامه های بازاریابی را سمت و سو میبخشد و بستر مناسبی را برای سایر فعالیت های بازاریابی ایجاد میکند. با رشد ابزارهای فناوری اطلاعات و ارتباطات اکنون انواع بانکداری الکترونیک مانند بانکداری اینترنتی و بانکداری موبایل جایگاه مهمی در خدمات مالی دارند. بانک ها میکوشند با بهره گیری از روابط عمومی و برنامه های تبلیغاتی، تصویر ذهنی و سیمای سازمان خود را ارتقاء بخشند. با این توصیف «بازاریابی در بانک، مستلزم برآورد و ارزیابی تصویر ذهنی کنونی مشتریان از سازمان و تهیه برنامه های بازاریابی برای بهبود آن است»
صنعت بانکداری در همه کشورها اهمیت بسیار زیادی دارد زیرا این نهاد تامین کننده و پشتیبان مالی در سطوح خرد و کلان جامعه است. در سطح کلان پروژه های بزرگ ملی و دولتی از وجوه بانکی ارتزاق میکنند. در سطح خرد نیز حیات شرکت های کارآفرین به منابع مالی بانک ها بستگی دارد. یک بانک باید در مقابل شواهد حاصل از تحقیقات بازاریابی عکس العمل مناسبی نشان دهد. برای موفقیت باید بازاریابی خدمات بانکی را مورد توجه قرار داد.
تاریخچه صنعت بانکداری
پیدایش و تکوین بانکداری سیر واحدی نداشته است. نمونه های اولیه آن را میتوان در پادشاهی بابل حدود دو هزار سال پیش از میلاد ردیابی کرد. در امپراتوری بابل معاملات بانکی به شیوه ابتدایی آن رواج داشت. همچنین در سنگ نبشته موسوم به لوح حمورایی، مقررات وام و قبول سپرده های تجارتی حک شده است. در تمدن یونان و در معبد مشهور دلفی، روم و چین باستان نیز نمونه هایی از بانکداری مرسوم بوده است.
آغاز صنعت بانکداری نوین در دوره رنسانس اروپا قابل ردیابی است. در دوران رنسانس با گسترش تجارت دریایی، شهرهای بندری اروپا به مراکز داد و ستد پولی تبدیل شد. شهر ونیز ایتالیا از جمله شهرهایی بود که بخاطر تجمع تجار و کشتی های تجاری، شغل جدیدی ایجاد شد که همان صراف های اولیه بودند. افراد پول خود را در شهر ونیز به صراف ها تحویل میدادند و در مقابل از آنان رسیدی دریافت میکردند که (recepta) نامیده میشد. پس از رسیدن فرد به مقصد و ارایه آن رسید به نماینده صراف اولیه در آن شهر میتوانست پول خود را دریافت نماید. در مقابل این خدمت مبلغی بابت کارمزد از صاحب پول دریافت میشد.
در سال ۱۵۸۷ میلادی، بانکی در ونیزبه نام بانکودیریالتو Banco di Rialto بنیانگذاری شد که شیوه ی کار آن اساس بانکداری نوین اروپا شد. کمی بعد هلند مرکز بینالمللی کارهای مالی شد و در سال ۱۶۰۹ بانک آمستردام بنا نهاده شد. بطور موازی در انگلستان نیز فردی به نام گلدسمیت از سرمایه بازرگانان نگهداری میکرد و قطعه ای کاغذ به عنوان رسید به آنان میداد. بازرگانان با در دست داشتن آن کاغذها میتوانستند کالاها را خرید و فروش کنند. در ۱۶۱۹ میالدی، بانک گیرو در ونیز پایه گذاری شد و در سال ۱۶۳۷ با بانک دی ریالتو یکی شد و تا سال ۱۸۰۶ با نام بانک جیرو به کار بانکداری میپرداخت. این بانک توسط ناپلئون برای همیشه بسته شد.
بانکداری نوین با به کار افتادن پول کاغذی در داد و ستدها در سدهی ۱۷ میلادی آغاز شد. نخستین بار بانک استکهلم، که در سال ۱۶۵۶ در سوئد تاسیس شد و در سال ۱۶۹۱ میلادی، به نشر اسکناس پرداخت. این اسکناس هم اکنون در موزه بانک استکهلم نگهداری میشود (برنارد، ۲۰۱۹). بانک نهادی است که کسی را که می خواهد پس انداز کند به کسی را که میخواهد قرض کند وصل میکند. به عبارت دیگری طرفی را که میخواهد سرمایه گذاری کند به طرفی که به آن سرمایه نیاز دارد وصل میکند. گفته میشود صراف ها در زمان های قدیم، بر روی نیمکت هایی در بندرها قرار داشت فعالیت میکردند و کلمه بانک منشعب از کلمه التین (banko) به معنای نیمکت میباشد. البته گفته شده بانک نام خود را از کلمه آلمانی Bank به معنای نوع خاصی از شرکت گرفته است. به هر شکل، صرافی های قدیم، به تدریج تکامل یافته و بصورت سازمانی فعال درآمدند که توانستند مرکز کلیه فعالیت های پولی و اعتباری و پایه گذار بانک های امروزی گردند.
بانک (Bank) نهادی اقتصادی است که وظیفه هایی چون تجهیز و توزیع اعتبارات، عملیات اعتباری، عملیات مالی، خرید و فروش ارزها، نقل و انتقال وجوه، وصول مطالبات اسنادی و سود سهام مشتریان، پرداخت بدهی مشتریان، قبول امانات، نگهداری سهام و اوراق بهادار و اشیای قیمتی مشتریان، انجام وظیفهٔ قیمومیت و وصایت برای مشتریان، انجام وکالت خریدها و فروش را بر عهده دارند.
وظایف بانک مرکزی عبارتست از انتشار اسکناس و تنظیم حجم پول در گردش، نگهداری فلزات گران بها و ارزهای متعلق به دولت، نگهداری ذخایر قانونی و موجودی نقدی بانک های تجاری، ایجاد امکانات اعتباری برای بانک های تجاری، انجام دادن عملیات تصفیه حساب بین بانک ها، صندوقداری و نمایندگی مالی برای عملیات بانکی دولت، اجرای سیاست پولی و کنترل حجم اعتبارات. این بانک مسئولیت کنترل شبکه بانکی و اداره سیاست پولی ثبات را بر عهده دارد. این بانک، بانک ها را در جهت ارائهٔ خدمت و هماهنگی با اقتصاد به فعّالیت وامیدارد.
بانک ها را میتوان به انواع مختلف در صنعت بانکداری تقسیم کرد از قبیل:
بانکداری جزئی : مستقیما با اشخاص وتجارتهای کوچک سرو کار دارد.
بانکداری تجاری : خدمات تجارت بازار متوسط را ارائه میدهد.
بانکداری شرکتی: مربوط به موسسات تجاری بزرگ و مستقل است.
بانـکداری خصوصی : خدمات مدیریت سرمایه را برای اشخاص و خانوادههای دارای ارزش شبکهای بالا فراهم میکند.
بانکداری سرمایه گذاری : به فعالیت هایی که در بازارهای مالی انجام میگیرد مربوط میشود.
اکثر بانکها و موسسات اقتصادی خصوصی سودآور هستند اما برخی از آنها توسط دولت اداره میشود، یا سازمان های غیرانتفاعی میباشد.
نقش صنعت بانکداری در توسعه پایدار
یکی از مباحث روز جامعه در صنعت بانکداری بحث پایداری و توسعه پایدار است. در این راستا مباحث مربوط به بانکداری پایدار، بانکداری سبز، بانکداری اجتماعی و بانکداری اخالقی مطرح میشود. به نظر میرسد آینده صنعت بانکداری در عصر حاضر به سوی پایداری حرکت میکند. با توجه به اهمیت یافتن موضوع پایداری در سطح بین المللی، پژوهشگران بسیاری به ارائه مدل های ارزیابی پایداری در صنعت بانکداری پرداخته اند. چراکه بانک ها به صورت مستقیم و غیرمستقیم بر توسعه پایداری در کشور تأثیرگذارند. صنعت بانکداری بزرگترین نهاد مالی در کشور ایران است. بانک ها با تامین مالی و پشتیبانی از طرح های سبز و مبتنی بر پایداری نقش کلیدی در این عرصه بازی میکنند. تاکید بر مسئولیت اجتماعی در این صنعت در نهایت باعث حرکت جریان های مالی به حوزه های پایداری میشود.
ز منظر داخلی نیز پیادهسازی و اجرای سیستم اتوماسیون اداری برای کاهش مصرف کاغذ در نظام بانکی باید در دستور کار قرار گیرد. ارائه انواع خدمات بانکداری الکترونیکی با هدف کاهش آلودگیهای محیط زیست ناشی از رفت و آمد بااهمیت است. همچنین تحقیق و توسعه برای نوآوری و استفاده از قابلیتهای فضای مجازی و گوشیهای هوشمند مفید به فایده است. فراهم کردن ابزارهای نوین بانکداری الکترونیکی میتواند مفید واقع شود. در نهایت تدوین و ابلاغ دستورالعمل ها و بخشنامه های مرتبط با حفاظت از محیط زیست پیشنهاد می گردد.
کاربرد های هوش مصنوعی در بانکداری
هوش مصنوعی (AI) صنایع مختلف از جمله بانکداری را متحول کرده است. چت بات ها و دستیارهای شخصی مبتنی بر هوش مصنوعی به طور گسترده در صنایع مورد استفاده قرار میگیرند و بانکداری نیز از این قاعده مستثنی نیست. فناوری های هوش مصنوعی به طور فرایندهای در بازار بانکداری، خدمات مالی و بیمه ای هستند؛ از این رو، موسسه های بانکی باید این فناوری های نوظهور را در مقیاس بزرگ بپذیرند تا در فضای رقابتی باقی بمانند. بانک ها از قابلیت های هوش مصنوعی به روش های مختلف برای متحول کردن عملیات و تعریف آینده صنعت استفاده میکنند. از کشف تقلب و خدمات مشتری گرفته تا اتوماسیون پردازش و فراتر از آن. در حقیقت هوش مصنوعی تاثیر قابل توجهی در صنعت بانکداری گذاشته است.
همچنین در یک بازار بسیار رقابتی، بانک ها تلاش میکنند تا بالاترین سطح ممکن خدمات دیجیتال را به مشتریان خود ارائه دهند. بانک ها با ایجاد وبسایت های مدرن و راحت، امکان جستجو در سایت (یا مشابه آن در پلتفرم ها)، توسعه برنامه های کاربردی موبایل و حتی برنامه های وب پیشرفته، امکانات لازم را برای مشتریان خود فراهم میکنند. بنابراین آنها سعی میکنند خدمات خود را در هر زمان و هر مکان و از طریق دستگاه های مختلف در دسترس کاربرانشان قرار دهند. ابزار مهمی که به بانک ها کمک میکند تا سرپا بمانند و انتظارات بالای مشتریان خود را برآورده کنند، هوش مصنوعی است.
با پیچیده تر و پیشرفته تر شدن هوش مصنوعی، کاربرد فناوری های مبتنی بر هوش مصنوعی به سرعت درحال گسترش است. اکنون میتوانیم ببینیم که بانکداری الکترونیکی به تدریج از طریق هوش مصنوعی درحال تغییر است و فراتر از درک سنتی خود، انعطاف پذیرتر و مشتری محور تر میشود. هوش مصنوعی میتواند با سرعتی قابل توجه، حجم وسیعی از اطلاعات را استخراج کند و با استفاده از قابلیت تجزیه و تحلیل داده ها، از کلاهبرداری مالی جلوگیری میکند. علاوه بر این، الگوریتم های هوش مصنوعی اجرای عملیات هایی مانند ربات های گفتگوی مبتنی بر هوش مصنوعی، سیستم های امنیتی بیومتریک و غیره را ممکن میسازند. همه اینها کیفیت خدمات را بهبود، سود را افزایش و هزینه ها را کاهش میدهد.
کاربردهای هوش مصنوعی در بانکداری الکترونیکی
راه حل های هوش مصنوعی به روش های مختلفی در بانکداری الکترونیکی استفاده میشود که در ادامه به آنها اشاره شده است:
بهبود تجربه مشتری
براساس تعاملات گذشته کاربران، هوش مصنوعی به دنبال درک عمیق مشتریان و رفتار آنها تا حد امکان است. دستیاران مجهز به هوش مصنوعی از الگوریتم های یادگیری ماشین و پردازش زبان برای ارائه پاسخ های فوری به طیف گسترده ای از سوالات مشتریان استفاده میکنند. این موضوع به بانک ها فرصت میدهد تا محصولات و خدمات مرسوم و دیجیتال خود را با افزودن ویژگی های سفارشی، شخصی سازی کنند که باعث افزایش تعامل با مشتری میشود و به ایجاد روابط قوی با آنها کمک میکند.
برای مثال برنامه های بانکداری تلفن همراه امکاناتی مثل چک کردن حساب بانکی، انجام پرداخت ها، کنترل هزینه ها و مبادله ارز دارند که در شرایط همه گیری ویروس کرونا، تعداد کاربران این امکانات بسیار افزایش یافت. علاوه بر این، آنها رفتار کاربر را دنبال میکنند و براساس آن پیشنهادات شخصی ارائه میدهند و حداکثر راحتی را برای مشتریان فراهم میکنند.
خودکارسازی عملیات های روتین
یکی از سودمندترین کاربردهای هوش مصنوعی، خودکارشدن کارهای تکراری و مبتنی بر قانون است. با هوش مصنوعی در بانکداری، سازمان ها میتوانند طیف گستردهای از وظایف معمول مانند ورود داده ها، تطبیق حساب، پردازش اسناد و غیره را به طور کارآمدی خودکار کنند. این نوع خودکارسازی، نه تنها به کارمندان اجازه میدهد تا روی کارهای ضروریتر تمرکز کنند، بلکه باعث کاهش خطا و تسریع تکمیل فرایند نیز میشود.
توسعه واسط های تعاملی هوشمند
چت بات های مدرن مجهز به هوش مصنوعی میتوانند احساسات را در چت با مشتریان تشخیص داده و به مناسبترین روش پاسخ دهند. بنابراین آنها وظایف متعددی را برعهده میگیرند و فشار روی مراکز تماس و به طور کلی کارکنان را کاهش میدهند. همه اینها به مشتریان امکان میدهد کارآمدترین و سریع ترین خدمات ممکن را ارائه و بانک ها را قادر میسازد تا هزینه های خود را به میزان قابل توجهی کاهش دهند. فناوری هوش مصنوعی همچنین میتواند کلاهبرداری احتمالی را تشخیص و به موقع به کاربر هشدار دهد که ممکن است مشکلی در حسابش وجود داشته باشد.
پیشبینی سناریوهای احتمالی و جلوگیری از تقلب
هوش مصنوعی قادر است نتایج احتمالی و روندهای آینده را براساس تجزیه و تحلیل داده های رفتار مشتری در گذشته پیشبینی کند. بنابراین، تاثیر مهمی بر تشخیص و جلوگیری از تقلب در صنعت بانکداری و مالی دارد. هوش مصنوعی همچنین به جلوگیری از کلاهبرداری های مختلف، شناسایی تکنیک های ضد پولشویی و ایجاد توصیه هایی برای مشتریان کمک میکند. پولشویی ها از اقدامات خاصی استفاده میکنند تا وانمود کنند که منبع پول ها قانونی است. هوش مصنوعی این اقدامات پنهان و الگوهای مشکوک را از طریق مکانیزم های یادگیری ماشین شناسایی میکند و با این کار، باعث صرفه جویی در هزینه های هنگفت بانک ها میشود و از حساب های مشتریان محافظت میکند.
امنیت پیشرفته بیومتریک
هوش مصنوعی بانک ها را قادر میسازد تا تجربه شخصی سازی شده را به صورت شبانه روزی برای مشتریان خود فراهم کنند. به عنوان مثال، استفاده از ویژگی های تشخیص چهره، اثر انگشت یا صدا برای ورود به برنامه. این روش های احراز هویت بیومتریک، ایمنی اطلاعات ارزشمند کاربر را تقویت و از دسترسی غیرمجاز به حساب ها جلوگیری میکند. همچنین به محافظت از داده ها دربرابر سرقت هویت، سرقت کارت، اسکیمینگ و فیشینگ کمک میکند.
تقویت سیستم امنیت سایبری
در چشم انداز دیجیتال درحال تکامل امروزی، میزان جرایم سایبری به اوج بیسابقه ای رسیده و داده های حساس کاربران را در معرض خطر سرقت قرار میدهد. برای مقابله با این چالش، برنامه های کاربردی مبتنی بر هوش مصنوعی به عنوان ابزاری پیشرفته ظاهر شده اند و امنیت سایبری را در صنعت بانکداری تقویت میکنند. هوش مصنوعی در بانکداری به طور موثر تهدیدهای قبلی را تجزیه و تحلیل میکند، از الگوها درس میگیرد، ناهنجاری ها را شناسایی میکند و به طور قابل توجهی خطر نقض امنیت را کاهش میدهد.
راهکارهای هوش مصنوعی مکانیزم دفاعی پیشگیرانه را برای موسسات بانکی فراهم میکند که از داده های کاربران دربرابر سرقت سایبری بالقوه محافظت میکند و شبکه های امنیتی را در بانک ها بهبود میبخشد.
تجزیه و تحلیل داده ها و تصمیم گیری
فناوریهای هوش مصنوعی بانکها را قادر میسازد تا حجم زیادی از دادههای ساختاریافته و بدون ساختار را پردازش و روند بازار را پیشبینی کنند، بینش هایی بدست آورند و فرصت های سرمایه گذاری را شناسایی کنند و در نهایت به تصمیم بهتر برسند. تصمیم گیری مبتنی بر داده به بانک ها کمک میکند تا بهره وری را افزایش، هزینه ها را کاهش دهند و در بازار رقابتی پیشتاز باشند.
ارائه خدمت از طریق چت بات ها و ربات ها
بارزترین روشی که صنعت بانکی از هوش مصنوعی برای ارائه خدمات به مشتریان استفاده میکند، از طریق چت بات ها و ربات ها است. بسیاری از بزرگترین موسسات مالی، مانند بانک آمریکا و جی.پی مورگان، ازهوش مصنوعی استفاده میکنند تا ارائه خدمات به مشتریان را ساده تر کنند. این عوامل هوشمند همزمان با پیشرفت پردازش های زبان طبیعی، قابلیت های سخنوری و تشخیص موضوع و دسترسی به حجم انبوهی از داده های زمان حقیقی رشد میکنند. چت بات به منزله نقطه آغازین مسیر دستیابی به کانال های تعاملی است و نباید با مقصد و هدف اشتباه گرفته شود.
اغلب ربات های کنونی دارای قابلیت های محدودی هستند. بسیاری از این ربات ها صرفا جایگزینی برای بخش پرسش های متداول وبسایت ها میباشند. با این حال بانک های دارای تفکر پیشرو فراتر رفته و از ربات ها برای رصد سرویس های معاملاتی و تعامل صحیح با کاربران استفاده میکنند. این رویکرد، اولین گام برای پشتیبانی از تمام خدمات بانکداری اعم از فروش یا مشاوره در سطح بالایی از شخصی سازی، تعامل دوستانه با کاربران و اتوماسیون است.
افزایش امنیت و کشف کلاهبرداری ها
امنیت و کشف کالهبرداریها همیشه در بخش مالی یکی از اولویت های اصلی خواهد بود. با پیشرفت های روزافزون فناوری های ضد امنیتی و افزایش معاملات، شاهد بیش از پیش تهدیدهای امنیتی هستیم و هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی یک سپر امنیتی در این زمینه به شمار می آیند. یادگیری ماشینی میتواند از الگوریتم ها استفاده کند تا مشخص کند آیا یک فعالیت خاص مشکوک به نظر میرسد یا نه و سپس آن را جهت بررسی نشانه گذاری کند. همچنین میتواند با تجزیه و تحلیل عوامل مختلف، پروسه احراز هویت کاربر را نیز بهبود بخشد. فناوری هوش مصنوعی به موسسات مالی در مدیریت ریسک و تصمیمگیری در مورد وام ها کمک میکند. هنگامی که از الگوریتم های یادگیری ماشینی و یادگیری ژرف استفاده شود، احراز هویت به تجربهای تبدیل میشود که در آن کاربر نیازی ندارد راحتی را فدای امنیت کند.
هوش مصنوعی در تشخیص تفاوت بین هویت های واقعی و جعلی بسیار دقیق عمل میکند. مدارک شناسایی، از قبیل گواهینامه های رانندگی، کارت ملی و پاسپورت، اسکن می شوند تا ویژگی های مختلف مدارک، از جمله الگوهای ریز بر روی آنها و یا سایر ویژگیهای امنیتی تعبیه شده بررسی شوند و ویژگی های بایومتریک موجود بر آن مانند چهره فرد با چهره اصلی آن تطابق داده میشود تا فرد را با مدرک شناسایی تطبیق دهند. فرآیند بررسی یادگیری ماشینی کارآمدتر و دقیق تر از یک انسان آموزش دیده، برای بررسی و احراز هویت است.
از آنجا که مدارک شناسایی، اسناد فیزیکی هستند ممکن است در معرض فرسودگی و حتی تعارض ساختاری باشند. به علاوه، طریقه دریافت این مدارک (گواهینامه های رانندگی، پاسپورت ها و کارت های شناسایی) نیز مملو از چالش است. در برخی موارد، کیفیت دوربین دستگاه مورد استفاده، همیشه وضوح کافی برای خواندن تمام اطلاعات موجود در مدرک شناسایی را ندارد. همچنین در مواردی دیگر، کاربر تصویر مبهمی از مدرک شناسایی خود گرفته یا در محیط تاریک یا کم نور از آن عکس می گیرد. به هر حال فناوری هوش مصنوعی میتواند به حل این مشکلات کمک کند اما هنوز در مراحل ابتدایی خود است و تنها قسمتی از آن به کار گرفته شده است.
رایانش شناختی
رایانش شناختی، عبارتی نسبتاً جدید است که اغلب به عنوان جایگزینی برای هوش مصنوعی به کار میرود. بر خالف سیستم های کامپیوتری سنتی، که توسط افراد برنامه ریزی میشوند تا وظایف خاصی را انجام دهند، سیستم های شناختی این قابلیت را دارند که از طریق تعاملات خود با انسان ها و داده ها، به طور مداوم یاد بگیرند و هوشمندتر شوند. مانند هر پیشرفت فناورانه، قبول اولیه آن فناوری همراه با استراتژی های هوشمند و اجرای مؤثر، میتواند مزیت های رقابتی برای کسب و کارها ایجاد کند که سال ها باقی بماند. شرکت دیلویت، مانند گارتنر، معتقد است که ریسک سرمایه گذاری دیر هنگام در ماشین های هوشمند به مراتب بیشتر از ریسک سرمایه گذاری زود هنگام است رایانش شناختی، سه حوزه قابلیتی جدید دارد که به طور خاص، نیاز صنعت به بهبود ارتباطات، اکتشافات و تصمیم گیری را هدف قرار میدهد.
بانک ها درحال پیاده سازی فرایندهای خودکار مبتنی بر هوش مصنوعی هستند تا نیازهای روبه رشد مشتریان را برآورده و در بازار رقابت کنند. آن ها به سرعت از فناوری های دیجیتال استقبال و مکانیسم های جدیدی را راه اندازی میکنند. همچنین، آن ها را به طور یکپارچه در تمام مراحل کسب و کار خود به کار میبرند. صنعت بانکداری با پیشرفت هوش مصنوعی در آستانه تحولی اساسی است. هوش مصنوعی تاثیری انقلابی در صنعت بانکداری گذاشته، فرایندها را خودکار میکند، تجربه مشتری را بهبود میبخشد، خطرات را کاهش میدهد، راندمان را افزایش داده و عملیات کلی را متحول میکند. گنجاندن هوش مصنوعی در فرایندهای بانکداری دیجیتال دیگر مربوط به آینده نیست، بلکه در لحظه است. با گذشت زمان، این منطقه با سرعت بیشتری توسعه مییابد و فرصت های نوآورانه ای را ارائه میدهد. هوش مصنوعی به زودی تمام جنبه های حوزه مالی را به یک مدل مدرن و بسیار پیشرفته تر تبدیل میکند. به همین دلیل است که بانک ها باید پیشرفت های فناوری در هوش مصنوعی را پیگیری و استراتژی خود را برای آینده برنامه ریزی کنند. به هر حال، فناوری هایی که امروز ما را شگفت زده میکنند، به زودی به یک روال روزمره تبدیل خواهند شد.