هوش مصنوعی فرایندها و خدمات مشتریان بانکی را تغییر می‌دهد
در زمان‌های اخیر، هوش مصنوعی (AI) به یک نیروی حیاتی در صنایع مختلف شامل بخش بانکداری تبدیل شده است. بسیاری از افراد ناشناخته، برنامه‌های AI در فعالیت‌های روزمره بانکی یکپارچه شده‌اند، از جمله زمانی که مشتریان وارد حساب‌های آنلاین خود می‌شوند. موسسات مالی استفاده‌های گوناگونی از این فناوری پیشرفته پیدا کرده‌اند.
بانک‌ها AI را به منظور بهبود فرآیندهای تجزیه و تحلیلی پیچیده و همچنین انقلابی در تجربه‌های خدمات مشتریان استفاده می‌کنند. در پشت صحنه، AI به مرتب‌سازی داده‌ها، تجزیه و تحلیل قراردادها و ارزیابی اعتبار مشتریان کمک می‌کند. بانک‌ها اکنون ابزارهای مبتنی بر AI مانند ربات‌های صوتی و مدیریت مالی شخصی (PFM) را به مشتریان خود ارائه می‌دهند تا تجربه خدماتی بهبود یافته‌ای را فراهم کنند.
در زمینه تعامل مشتری، تعامل مستقیم با AI بیشترین توجه را بر جلب ربات‌های صوتی موجود در خطوط اختصاصی و برنامه‌های تلفن همراه دارد. نمایندگان بانک PKO Bank Polski برنامه کمکی AI موجود در برنامه تلفن همراه خود – IKO – را مشخص کرده‌اند که به یکنواختی ناوبری را ساده‌تر می‌کند و عملیات مختلفی مانند انتقالات دستوری صوتی یا خلاصه هزینه‌ها انجام می‌دهد.
همچنین، بانک mBank بر روی یک چت‌بات مبتنی بر AI به نام مارک برای انجام پرسش‌های ساده مانند تغییر رمز عبور یا بررسی موجودی حساب اعتماد کرده است. به گفته Łukasz Witkor از بانک mBank، این نوآوری نه تنها به مشتریان کمک می‌کند بلکه مشاورین را از وظایف تکراری راحت می‌کند و امکان اختصاص میان‌دهد تا وجوه به بهبود خدمات تخصیص داده شود.
بانک Nest به تازگی از یک کمک‌بان AI جدید جلیل که قادر به مدیریت مالی شخصی و آماده شدن برای هزینه‌های آتی است، متباه شده است. به زودی، گزینه‌های دستور صوتی اضافه خواهد شد که تجربه کاربری هوشمند‌تری را فراهم می‌کند.
اعتبار Agricole از یادگیری ماشین برای تجزیه و تحلیل مالی استفاده کرده و به مشتریان ارائه بررسی‌هایی برای کمک به ساخت یک پایه مالی سالم پیشنهاد می‌دهد. علاوه بر این، این تکنولوژی نقش اساسی در ماندن از جریانات نامعمول فعالیت تراکنش‌های مشتریان برای ارائه شرح داده شده توسط Piotr Gawrysiak از بانک mBank ایفا می‌کند.
بانک‌ها همچنین از AI برای ایجاد ارتباطات بازاریابی شخصی‌سازی‌شده استفاده می‌کنند. Przemysław Chojecki بانک Santander Polska نقش AI در بهبود کمپین‌های مدیریت ارتباط مشتری (CRM) را با تنظیم پیام‌های خود به رفتارها و ترجیحات مشتریان اظهار کرده است.
بدون شک، این تکامل نشان‌دهنده یک روند است که AI قابلیت‌های کادر بانکی را بهبود می‌بخشد تا ضمانت شود عنصر انسانی در خدمات مشتری حفظ شود.
سوالات کلیدی و پاسخ‌ها:
1. چگونه از هوش مصنوعی برای ارزیابی ریسک در بانک‌ها استفاده می‌شود؟
AI با تجزیه و تحلیل حجم بزرگی از داده‌ها برای ارزیابی قابلیت اعتبار، شناسایی فعالیت‌های تقلبی و پیش‌بینی روندهای آتی که ممکن است بر پایداری مالی تأثیر گذارند، ارتقاء می‌یابد.
2. چه چالش‌های کلیدی در پیاده‌سازی AI در بانکداری وجود دارد؟
چالش‌ها شامل تضمین حریم خصوصی و امنیت داده، ادغام با سیستم‌های بانکداری موجود، حفظ کنباق مطابقت قوانینی و رفع ابهامات اخلاقی درباره الگوریتم‌های تصمیم‌گیری می‌باشد.
3. هوش مصنوعی چگونه به تجربه‌های بانکداری شخصی‌سازی شده کمک می‌کند؟
AI به بانک‌ها امکان تجزیه و تحلیل داده‌های مشتری، درک رفتار و ترجیحات فردی و ارائه محصولات، مشاوره و ارتباطات بازاریابی شخصی‌شده را ممکن می‌سازد.
4. درباره استفاده هوش مصنوعی در بانکداری چه اختلافاتی وجود دارد؟
اختلافات ممکن است در مورد جابه‌جایی کار، الگوریتم‌های تبعیض‌آمیز در صورت عدم طراحی و نظارت دقیق، و نگرانی‌ها درباره فرایندهای تصمیم‌گیری تاریک AI که ممکن است بر مشتریان تأثیر گذارند، بوجود آید.
مزایا:
– افزایش بهره‌وری عملیاتی: اتوماسیون وظایف روزمره مانند ورودی داده یا تجزیه و تحلیل می‌تواند زمان را صرفه‌جویی کرده و خطای انسانی را کاهش دهد.
– خدمات مشتریان بهبود یافته: چت‌بات‌ها و معاونان صوتی خدمات طولانی تلفنی و حل سریع پرسش‌های شایع را فراهم می‌کنند و مشتریان راضی‌تر می‌کنند.
– شخصی‌سازی: هوش مصنوعی می‌تواند تجربیات بانکداری شخصی‌سازی شده را با ارائه محصولات و مشاوره مناسب بر اساس رفتار و اهداف مالی فردی ایجاد کند.
– شناسایی تقلب: الگوریتم‌های یادگیری ماشین می‌توانند به سرعت تراکنش‌های تقلبی را شناسایی و هوشیار کنند که ممکن است از دیدگاه انسانی فراموش شوند.
– تجزیه و تحلیل خطر اعتباری: مدل‌های AI توانایی تجزیه و تحلیل داده‌های اعتبار پیچیده را برای پیش‌بینی دقیق‌تر درباره پرداخت ورشکستگی‌ها دارد.
معایب:
– حریم خصوصی و امنیت داده: استفاده گسترده از AI نیازمند داده‌های گسترده می‌کند و نگرانی‌هایی درباره محرمانه بودن و امنیت اطلاعات مشتری به وجود می‌آورد.
– کنباق مطابقت: اطمینان از اینکه سیستم‌های AI با قوانین موجود و در حال تغییر مطابقت دارند چالش‌برانگیز است.
– ترس از جابجایی شغلی: در حالی که AI می‌تواند قابلیت‌های کارکنان را افزایش دهد، اما نگرانی‌هایی درباره از دست دادن شغل‌ها به دلیل اتوماسیون به وجود می‌آورد.
– الگوریتمی تبعیض‌آمیز: بدون طراحی دقیق و نظارت مداوم، سیستم‌های AI ممکن است به طور غیرارادی یا ناخوش‌آیندی الگوریتم‌ها را که ممکن است موارد تبعیض اجتماعی را تکرار یا تشدید کنند نمایند.
لینک‌های مرتبط:
– PwC بررسی‌هایی درباره پیامدهای هوش مصنوعی در صنعت خدمات مالی، شامل حکومت و اخلاق است.
– Accenture خدمات مشاوره‌ای را ارائه می‌دهد که شامل پذیرفتن AI در بانکداری و نشان می‌دهد که چگونه بانک‌ها می‌توانند در تبدیل پیامدها موفقیت یابند.
– McKinsey & Company تحقیقات و تحلیل‌هایی درباره تأثیر هوش مصنوعی بر عملیات و استراتژی بانکداری منتشر می‌کند.
با توجه به ادامه‌ی تکامل فناوری‌های مرتبط با AI، توسعه‌های کنونی و آینده ممکن است صنعت بانکداری را به شیوه‌هایی که تا کنون تصور نشده است، ارتقا دهد و جهان مالی را بیشتر کارآمد، ایمن، شخصی‌سازی شده و قابل دسترس برای همه کند.
The source of the article is from the blog hashtagsroom.com