هوش مصنوعی می‌تواند آینده بانکداری را تغییر دهد؟ پاسخ به این پرسش سال‌هاست که مثبت است. هوش مصنوعی چندسالی است که قدم‌های ابتدایی خود را در بانکداری برداشته و شیوع ویروس کرونا، فرش قرمزی را برای این فناوری در صنعت بانکداری پهن کرده است.
هوش مصنوعی با سرعت بالایی در حال ورود به صنعت بانکداری در کشورهای دنیاست. مهم‌ترین رد پای هوش مصنوعی در حال حاضر در صنعت بانکداری، مدیریت داده‌هاست. این فناوری به بانک‌ها کمک می‌کند تا با سرعت بالایی داده‌های خود را مدیریت و پردازش کنند و آن داده‌ها را به سمت خدمات بهتر سوق دهند.
از طرف دیگر، هوش مصنوعی یک کمک بزرگ دیگر به بانکداری در حال حاضر کرده است. خدمات با کیفیت‌تر. به عنوان مثال مدرن‌ترین سیستم‌های تشخیص تقلب و خطا در پرداخت‌های الکترونیک امروز بر پایه‌ی ربات‌های هوش مصنوعی و بیومتریک بنا شده و همین مساله باعث شده تراکنش یا پرداخت‌ها با ضریب خطای کمتری مواجه شوند.
=================
یکی از سامانه‌های پرکاربرد در بانکداری، سامانه‌های ارتباط با مشتریان است. حالا با کمک هوش مصنوعی، بازدهی این سامانه‌ها به خصوص پس از همه‌گیری ویروس کرونا در دنیا، بالاتر از همیشه رفته است.
مقاومت برای پذیرش هوش مصنوعی چگونه شکست؟
این نکته را نباید فراموش کرد، که در دو دهه‌ی اخیر، مقاومت‌های زیادی برای پذیرش این فناوری در صنعت بانکداری در دنیا، وجود داشت. اما یک عامل باعث شد این مقاومت‌ها شکسته شود. همه‌گیری ویروس کرونا در دنیا عاملی بود که راه را برای ورود هوش مصنوعی به صنعت بانکداری هموار کرد.
این بیماری همه‌گیر باعث شد، ارزش بالقوه این فناوری به شکل فزاینده‌ای درک شود و نهادهای مالی برای خودکار کردن بخشی از عملکرد روزانه و درک بهتر و سریع‌تر داده‌های خود از ابزارهای هوش مصنوعی بهره ببرند.
اما کمک‌های بزرگ این فناوری به بانک‌ها شامل چه مواردی می‌شود؟ کمک‌هایی که برخی از آنها در حال حاضر در بانک‌ها شروع شده است.
۱. ارتباط با مشتریان از طریق چت‌بات‌ها
یکی از سامانه‌های پرکاربرد در بانکداری، سامانه‌های ارتباط با مشتریان است. حالا با کمک هوش مصنوعی، بازدهی این سامانه‌ها به خصوص پس از همه‌گیری ویروس کرونا در دنیا، بالاتر از همیشه رفته است. این کمک هوش مصنوعی به بانک‌ها، باعث صرفه‌جویی در هزینه‌ها و کاهش بار سامانه‌های دیگر مثل ارتباط مستقیم با اپراتورها و اینترنت‌بانک‌ها شده است.
خدماتی مانند، استعلام موجودی از طریق اعلام رمز‌های حساب، دسترسی به صورت حساب‌ها، انتقال وجه و… زمینه‌های ساده‌ای از کمک هوش مصنوعی است.
۲. مشاوره خودکار به مشتری از طریق هوش مصنوعی
این موضوع یکی از بحث برانگیزترین موضوعات در فضای خدمات مالی است. خصوصا در فضای بازارهای مالی مانند بورس و… . تصور کنید، هوش مصنوعی با استفاده و دسترسی از بیگ‌دیتاها، تاریخچه و تحلیل آنها، به شما مشاوره‌هایی برای سرمایه‌گذاری بدهد. این موضوع هنوز محل بحث‌های متنوعی در میان نهادهای مالی است، اما مصداق‌های آنها می‌توان در بازارهایی مانند بورس و رمز‌ارزها مشاهده کرد.
۳. پیش‌بینی و تجزیه و تحلیل
شاید این قابلیت هوش مصنوعی یکی از رایج‌ترین موارد استفاده آن باشد. به شکلی که این فناوری بتواند با داده‌ها، کشف الگوهایی در آن و دریافت همبستگی‌هایی میان آنها، قدرت پیش‌بینی داشته باشد.
اما بانک‌ها چگونه می‌توانند از این قابلیت استفاده کنند؟
درک فرصت‌های معرفی یک محصول، ارتقای آن، فرصت‌های ارائه خدمت یا فروش با استفاده از پیش‌بینی‌ها و تجزیه و تحلیل‌های هوش مصنوعی می‌تواند تاثیر مستقیمی در درآمد نهادهای مالی داشته باشد.
===============
=========================
۴. امنیت سایبری
این یکی از کاربردهای رایج این فناوری در نهادهای مالی است. به شکلی که هوش مصنوعی می‌توانند داده‌های تهدیدات قبلی در حوزه امنیت سایبری را دریافت کند، آنها را تحلیل کند، از میان آنها الگوهایی را استخراج کند و با پیش‌بینی و اطلاع رسانی برخی حملات امنیت سایبری را تا حد قابل توجهی ارتقا دهد.
۵. سنجش اعتبار مشتریان برای اعطای وام
این کمک هوش مصنوعی حالا در سیستم‌های وام‌دهی نوآورانه به خوبی جای خود را پیدا کرده است. تجریه و تحلیل داده‌ها به وسیله این فناوری اعتبار مشتریان را براساس شاخص‌هایی می‌سنجد و در اختیار سیستم‌ها یا نهادهای وام دهنده نوآورانه قرار می‌دهد. استفاده از این فناوری به بانک‌ها کمک کرده همکاری‌های متعددی را با استارت‌آپ‌های این حوزه برقرار کنند.
