کمتر از ۷۰ سال پیش از به وجود آمدن اصطلاح هوش مصنوعی این مفهوم به بخش اصلی اکثر صنایع بزرگ و پر شتاب تبدیل شد. مدیران اجرایی و صاحبان کسب و کار آینده نگر همواره به دنبال روش های جدید استفاده از هوش مصنوعی در بخش مالی و دیگر حوزه ها هستند تا از رقبای خود در بازار پیشی گیرند. اغلب ما به نقش هوش مصنوعی در خدمات مالی زندگی هر روزمان توجه نداریم.
کارآمدی و هدف استفاده از هوش مصنوعی در دنیای امروز
هوش مصنوعی به صنعت سفر در بهينه سازى فروش و قیمت و پیشگیری از معاملات متقلبانه کمک می کند. هوش مصنوعی همچنین درباره تاریخ ها، مسیرها و هزینه ها برای سفرهای هوایی و رزرو هتل پیشنهادات شخصی سازی شده ارائه می دهد.
از هوش مصنوعی در صنعت حمل و نقل جهت پیشبرد خودرو های خودکار و پارک اتوماتیک استفاده می شود تا سهولت و ایمنی رانندگی افزایش یابد. متخصصان معتقدند که خودرو های خودکار از بزرگ ترین دستاورد های این حوزه هستند و امروزه شاهد حرکت آنان در جاده ها هستیم.
گستردگی استفاده از هوش مصنوعی
هوش مصنوعی زندگی بخش است و این فقط یک ادعا نیست. از جراحی های رباتیک گرفته تا پرستاری و مراقبت مجازی دکترها به کمک هوش مصنوعی به کمک بیماران می آیند. تحلیل تصویر و انجام فعالیت های اجرایی گوناگونی مانند بایگانی و جدول کشی توسط هوش مصنوعی از هزینه بالای نیروی انسانی کاسته و باعث شده تا کادر درمانی بیشتر کنار بیماران باشند.
ورود هوش مصنوعی به صنعت مالی حتی چشم انداز کاری مناطق پیرو سنت قدیمی را نیز دچار تغییر کرده است. برخی مثال های استفاده از هوش مصنوعی در حوزه مالی در این قسمت آورده شده است:
کاربرد هوش مصنوعی در خدمات مالی
هوش مصنوعی به ارزیابی سریع تر، دقیق تر و ارزان تر وام گيرنده کمک کرده و در نهایت تصمیمی آگاهانه تر و بهتر خواهید گرفت. محاسبه اعتبار توسط هوش مصنوعی بر اساس قوانین پیچیده تر و تخصصی تری از قوانین سیستم های سنتی محاسبه اعتبار انجام می گیرد. هوش مصنوعی به وام دهندگان کمک می کند تا متقاضیان با ریسک بالا را از متقاضیان لایق اما بدون اعتبار تمیز دهند. عينيت مزیت دیگر ساز و کار مبتنی بر هوش مصنوعی است. ماشین بر خلاف انسان بی طرف خواهد بود.
بانک های دیجیتال و نرم افزار های وام از الگوریتم های یادگیری ماشین استفاده می کنند تا به کمک داده هایی جایگزین مانند داده تلفن هوشمند صلاحیت دریافت وام را ارزیابی کرده و گزینه های شخصی سازی شده ارائه دهند.
شرکت های اجاره خودرو در امریکا نیز در استفاده از هوش مصنوعی موفق بودند. برای مثال این گزارش نشان می دهد که استفاده از هوش مصنوعی باعث کاهش ۲۳ درصدی هزینه ها شده است.
هوش مصنوعی و جلوگیری از کلاهبردارى
چندین سال است که هوش مصنوعی در مبارزه با کلاهبردارى مالی موفق بوده و این روند هر ساله بهتر می شود. چون یادگیری ماشین در حال رسیدن به مجرمان است.
هوش مصنوعی در جلوگیری از کلاهبرداری کارت اعتباری موفقیت بیشتری داشته است. این موفقیت طی سال های اخیر به علت افزایش تجارت الکترونیک و مبادلات آنلاین شاهد رشد بوده است. سیستم های شناسایی کلاهبرداری، رفتار، مکان و عادات خرید مشتری را تحلیل کرده و در صورت مشاهده بی نظمی در این الگو ساز و کاری امنیتی فعال می کند.
جلوگیری از پولشویی
بانک ها همچنین از هوش مصنوعی در پرده برداری و جلوگیری از پول شویی استفاده می کنند. ماشین ها فعالیت های مشکوک را شناسایی کرده و از هزینه های بررسی پول شویی احتمالی می کاهند. مطالعه ای موردی نشان داده که ۲۰% از حجم کار کاسته شده است.
وبسایت های تجمیع کننده مانند «پلید» که همکار غول های حوزه مالی مثل «سی آی تی آی» و «امریکن اکسپرس» هستند به توانایی شناسایی کلاهبرداری خود می بالند. الگوریتم های پیچیده این سایت ها تعاملات را در شرایط مختلف تحلیل کرده و الگو های خاص گوناگونی می سازند که آنی به روز می شوند.
«پلید» به عنوان میانجی بین بانک و نرم افزار مشتری عمل می کند. با این کار از امنیت تبادلات مالی اطمینان حاصل می شود.
هوش مصنوعی و خريد و فروش سهام
کاربرد هوش مصنوعی در خدمات مالی به موارد ذکر شده محدود نمی‌شود. سرمایه گذاری های داده محور طی ۵ سال اخیر در حال رشد بودند. حجم آن در سال ۲۰۱۸ میلادی به یک تريليون دلار رسید. به این فرایند خريد و فروش سهام الگوریتمی کمی با فراوانی بالا گفته می شود. پای این نوع خريد و فروش سهام به بازار های جهانی بورس باز شده و دلیل آن مزایای برجسته و گوناگون هوش مصنوعی است.
اعتبارسنجی دقیق‌تر با هوش مصنوعی
سیستم های هوشمند خريد و فروش سهام بر داده های ساخت يافته مانند پايگاه های داده، صفحات گسترده و داده های بی ساخت مانند رسانه های اجتماعی، اخبار نظارت دارند و سرعت آن از نیروی انسانی بیشتر است. جمله وقت طلاست قانون اول بازار خريد و فروش سهام است. پردازش سریع نیز به معنی تصمیم گیری سریع تر و مبادلات سریع تر است.
پیش بینی عملکرد سهم توسط هوش مصنوعی دقیق تر است. چون الگوریتم ها می توانند به کمک اطلاعات گذشته سیستم های خريد و فروش سهام را تست کنند و اعتبارسنجی را بهبود دهند.
هوش مصنوعی بر اساس اهداف کوتاه و بلند مدت سرمایه گذار بهترین سهام ها را پیشنهاد می دهد. بسیاری از نهاد های مالی از هوش مصنوعی در مدیریت همه سهام هایشان استفاده می کنند.
تاثیر هوش مصنوعی در خدمات مالی و بانک داری شخصی سازی شده
هوش مصنوعی همیشه در یافتن روش های نوین ارائه مزایا و آسایش کاربران می درخشد.
هوش مصنوعی در بخش بانک داری به بات های هوشمند چت قدرت می دهد که کمک حال کاربران باشند و از حجم کاری مراکز تماس می کاهند. دستیاران صوتی مجازی در فناوری هایی مانند «الکسای آمازون» نیز در حال جذب مخاطب هستند که در آن جای تعجب نیست. این فناوری های خودآموز روز به روز باهوش تر می شوند. بی شک شاهد پیشرفت آنان خواهیم بود. هر دوی این ابزارها می توانند مانده حساب چک کنند. پرداخت ها را برنامه ریزی کرده و گردش حساب ارائه دهند.
تاثیر هوش مصنوعی در خدمات مالی و رابط کاربری بهتر در بانکداری
تعدادی از نرم افزار ها پیشنهادات مالی شخصی سازی شده ارائه می دهند. به افراد در تحقق اهداف مالی خود کمک می کنند. این سیستم های هوشمند درآمد، هزینه های مهم پر تکرار و عادات خرج پول را ردیابی می کنند. با استفاده از این اطلاعات طرح های بهینه سازی و نکات مالی ارائه می دهند.
بزرگ ترین بانک های امریکا مانند «ولز فرگو»، «بانک امریکا» و «چیس» نرم افزار های موبایل بانک دارند. این نرم افزارها به مشتریان در یادآوری زمان پرداخت قبوض، برنامه ریزی مخارج و تعامل آسان تر و بی دردسر تر با بانکشان و دریافت اطلاعات و انجام تبادلات کمک می کنند.
آینده هوش مصنوعی در صنعت خدمات مالی
پیش بینی ورود نرم افزار های هوش مصنوعی در خدمات مالی به صورت اختصاصی در آینده نزدیک بحث داغ این روز هاست. با رشد بلاک چین و ارز دیجیتال همه به دنبال امنیت مبادله و حساب خود هستند. این روش بدون واسطه هزینه های تبادلات را کاهش داده و حتی حذف خواهد کرد.
دستیاران دیجیتال و نرم افزار ها به لطف محاسبه شناختی بهتر خواهند شد. این امر مدیریت سرمایه های شخصی را تسهیل می بخشد. چون ماشین های هوشمند می توانند فعالیت های کوتاه و بلند مدت مانند پرداخت قبوض و بایگانی مالیات را برنامه ریزی و اجرا کنند.
سخن پایانی
همان طور که می بینید مزایای استفاده از هوش مصنوعی در خدمات مالی بی شمار است. طبق گزارش «فوربز» ۶۵% متخصصان ارشد مدیریت مالی تغییرات مثبت تحت تاثیر استفاده از هوش مصنوعی در خدمات مالی را پیش بینی کردند.
اما با این حال تا اواخر سال ۲۰۱۸ تنها یک سوم شرکت ها برای اعمال هوش مصنوعی در فرایند های شرکت خود قدم برداشتند. بسیاری هنوز جانب احتیاط رعایت می کنند و از هزینه و چالش های چنین تصمیمی می هراسند. اما نمی توان تا همیشه از پیشرفت های تکنولوژیکی روی برگرداند. زیرا فرار از آن در طولانی مدت هزینه بر خواهد بود.
