تسریع در ایجاد اعتماد در تبادلات مالی

اعتماد در تبادلات مالی
فهرست مطالب

با توجه به افزایش روز افزون تراکنش‌های آنلاین، روز به روز بر تعداد مشتریانی که از خدمات آنلاین در بانک‌ها استفاده می‌کنند، افزوده می‌شود. از این رو برای تسریع در ایجاد اعتماد در تبادلات مالی بانک‌های هوشمند نیز باید اطمینان حاصل کنند که می‌توانند به هر تعداد از مشتریانی که به آن‌ها مراجعه می‌کنند، ارائه خدمات کنند. زیرا وقتی تعداد مشتریان بیش‌تر می‌شود، نحوه ارائه خدمات به آن‌ها نیز ممکن است دست خوش تغییراتی شود. برای کسب اطلاعات در مورد چگونگی تسریع در ایجاد اعتماد در تبادلات مالی در ادامه این مطلب از یوآیدی همراه ما باشید.

ایجاد اعتماد در تبادلات مالی : تمایل انجام کارهای بانکی به صورت دیجیتال

بانک‌های دیجیتالی و فعالان حوزه فین‌تک متوجه شده‌اند که مشتریان امروزی تمایلی به انتخاب مسیر طی شده پولشان ندارند. بلکه ترجیح می‌دهند که فرآیند افتتاح حساب و تبادل اطلاعات مورد نیاز به یک پروسه آنلاین و ساده، بدون نیاز به مراجعه حضوری به شعبه تبدیل شود.

بانک‌های سنتی در اجرایی کردن این رویکرد عملکرد بسیار کندی داشته‌اند. زیرا از طرفی عدم اطمینان از بحث امنیت اطلاعات آن‌ها را دچار مشکل کرده است و از سوی دیگر نیز بحث مشتری خود را بشناس (KYC) آن‌ها را با چالش‌های بزرگی مواجه کرده است.

اما نکته اینجاست که راه‌حل‌های پیشرفته موجود به لطف استفاده از هوش مصنوعی (AI) در خصوص اثبات هویت فرآیند احراز هویت را بسیار پیچیده کرده است. بنابراین به شناسه‌های تقلبی بیشتری برای شناسایی توسط بانکداران نیاز خواهد بود. همین امر نیز فؤایند جعل هویت را کند می‌کند.

از سوی دیگر استفاده از هوش مصنوعی در فرآیند احراز هویت می‌تواند با استفاده از شاخصه‌هایی مانند تشخیص زنده بودن و تنها با یک عکس سلفی اطمینان حاصل کند که اختلالی در فرآیند شناسایی مشتری ایجاد نشده است. از این رو نیازی به مراجعه حضوری نیز نخواهد بود.

ایجاد اعتماد در تبادلات مالی : تسریع فرآیند افتتاح حساب

نکته قابل توجهی که در مورد دیجیتالی شدن فرآیندهای مالی وجود دارد این است که همه راه‌حل‌های موجود در زمینه اثبات هویت، عملکرد یکسانی ندارند. برخی از آن‌ها کاملا غیر قابل اطمینان هستند و به کلاهبرداران اجازه عبور می‌دهند. یا در برخی از مواقع فرآیند احراز هویت را برای مشتریان بیش از حد کند می‌کنند، از این رو گاهی مشتریان حقیقی نیز به دنبال راهی برای دور زدن این فرآیندها هستند.

برای مثال استفاده از هوش مصنوعی در فرآیند افتتاح حساب و احراز هویت را در نظر بگیرید. این فناوری قدرتمند تنها بر پایه مجموعه داده‌هایی که آموزش دیده است، عمل می‌کند. اما متأسفانه در بسیاری از مواقع راه‌حل‌های آموزش داده شده بر اساس مجموعه‌ی داده‌های آزمایشی کافی نیستند. زیرا داده‌های دنیای واقعی و تعداد تلاش‌های واقعی انجام شده برای تقلب بسیار متفاوت هستند.

از دیگر سو مجموعه داده‌های ضعیف می‌تواند با ایجاد شکاف، منجر به ایجاد اشتباه و کلاهبرداری می‌شود. این داده‌ها همچنین مشتریان قانونی که شبیه افراد موجود در مجموعه داده نیستند، به عنوان کلاهبردار معرفی می‌کتد.

هر چند در بسیاری از موارد ادعا می‌شود که این راه‌حل‌ها خودکار هستند، اما تکلیف اسکن‌هایی که امکان پردازش ندارند، چه می‌شود؟ آیا پردازش دستی تراکنش‌های بی‌نتیجه و اشتباهات انجام شده در تایید هویت راهی برای تصحیح عملکرد دارند؟

از دیگر سو کسب اطمینان از این که مشتریان واقعی حاضر به طی کردن پروسه سنگین ورود به حساب کاربری خود خواهند بود یا نه، جای سوال است. بنابراین تهیه گزارش‌های روزانه پویا در این خصوص ضروری خواهد بود.

در این زمینه ممکن است لازم باشد تا دستگاهی که کاربر با آن قرار است وارد سیستم شود را قبل از وارد کردن نام کاربری و کلمه عبور بررسی کنید. به این ترتیب در صورت مشکوک بودن دستگاه، به بررسی‌های KYC دقیق‌تری نیاز خواهید داشت. به عنوان مثال اگر در گذشته از این دستگاه برای باز کردن حساب‌های جعلی استفاده شده باشد، ممکن است لازم باشد که فرآیند را به طور کامل متوقف کنید.

پیاده‌سازی لایه‌های امنیتی برای حفاظت از داده‌های کاربران نیز در این زمینه ضروری خواهد بود. پیروی از استانداردهای جهانی و توجه به اصول امنیتی در این زمینه ضروری خواهد بود.

از ایجاد اعتماد تا هموار کردن مسیر موفقیت

بسیاری از پلتفرم‌های فعال در زمینه ایجاد اعتماد در تبادلات مالی فرآیند احراز هویت را برای مشتریان خود ساده می‌کند. به این ترتیب ریسک آنها را ارزیابی می‌کند و در عین حال به آنها اجازه می‌دهد هر کجا که هستند به راحتی و به سرعت وارد برنامه شوند.

راه‌حل‌های اثبات هویت دارای گواهینامه‌های امنیتی لازم در سطح بانک هستند. از این رو به راحتی از یک API ادغام می‌شوند. هوش مصنوعی در این زمینه از روی مجموعه‌ای از داده‌های وسیعی که از داده‌های موجود در دنیای واقعی الگوبرداری شده‌اند، آموزش دیده است. از این رو این اتوماسیون بسیار دقیق‌تر از سایر اتوماسیون‌هایی است که راه‌حل دقیق ارائه می‌دهد.

برای امتیاز دادن کلیک کنید!
[تعداد نظر: ۰ میانگین: ۰]

دیدگاه‌ خود را بنویسید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

نوشته های مرتبط

آخرین مقالات

عضویت در خبرنامه