در یک رویداد اخیر در مورد پیشرفتهای هوش مصنوعی (AI) در صنعت بانکداری، متخصصان گرد هم آمده بودند تا قدرت تحولآفرین هوش مصنوعی تولیدی (Generative AI) را بررسی کنند. این فناوری پیشرفته، با تولید دادههای جدید بر اساس دادههای آموزشی موجود، تجزیه و تحلیل الگوها و پیشبینیها انجام میدهد. به گزارش McKinsey، ارزش Generative AI در حوزه بانکداری پتانسیل ایجاد 340 میلیارد دلار ارزش جدید نسبت به روشهای AI سنتی را دارد.
طی این رویداد، بحثها بر روی موضوعات منطبق با نیازهای سازمانهای مالی در ویتنام تمرکز داشتند و بینشهایی در مورد زیرساختهای فناوریای جدید که منجر به توسعه Generative AI میشوند، ارائه شد. شرکتهایی همچون Microsoft در حال حاضر با OpenAI همکاری کردهاند تا از این فناوری برای پیشرفت در بخشهای مختلف بهره برده و اقداماتی انجام دهند که بهینهسازی فرآیندهای تجاری، بهبود تجربه مشتریان و اطمینان از امنیت و کارآمدی در سازمانها را ایجاد کنند.
با تأکید بر اهمیت شخصیسازی تجربه مشتری در حوزه بانکداری و مالی، یک سخنران از گوگل برجسته کرد چگونه Generative AI میتواند تجربیات شخصی بینظیری را به مشتریان فردی ارائه دهد. برای سادهسازی پیادهسازی برنامههای Generative AI و تسهیل ادغام بیدرنگ آنها با عملیات تجاری، راهحلهایی همچون NVIDIA Inference Microservice (NIM) در طول رویداد معرفی شدند.
متخصصان از طرف Viettel به بررسی برنامههای کاربردی فناوری Generative AI در حوزه مالی پرداختند و درباره ارزیابی ارزش و استراتژیهای اجرایی بلندمدت برای کسبوکارها نظراتی ارائه دادند. شرکت Viettel Solutions همچنین بینشهای خود را در مورد اکوسیستم جامع هوش مصنوعی با استفاده از یادگیری ماشین و پردازندههای GPU روی زیرساخت پردازندههای دیتا قدرتمند سبز روز، به اشتراک گذاشت. این زیرساخت با استانداردهای Tier III تأیید شده است و آمادگی مورد نیاز برای پرداختن به نیازهای روبهروی بخش BFSI را نشان میدهد.
شرکتکنندگان، شامل مدیران برجسته از سازمانهای مالی، دانش جامعی در مورد پذیرش و استفاده موثر از Generative AI در عملیات سازمانی کسب کردند. هدف این رویداد، پروراندن یک چشمانداز برای آینده بخش مالی با بهرهگیری از قدرت فناوریهای هوش مصنوعی بود تا با تطابق با تغییرات بازار، تخصص خدمات به مشتریان را بهبود بخشد و کارایی عملیاتی را افزایش دهد. در حالی که صنعت به تحول ادامه میدهد، همکاری و نوآوری از رانندههای اصلی برای پیشبرد سازمانها به سوی تبدیل دیجیتال و برتری در چشماندازی پیوسته است.
کاوش در دامنههای بیشتری از پیشرفتهای AI برای مؤسسات مالی
در زمینه تحول بخش بانکداری از طریق فناوریهای هوش مصنوعی نوآورانه، پیشرفتهای جذاب و ملاحظات بسیاری فراتر از حوزه بحثهای کنونی اعلام میشوند. در اینجا برخی از سوالات و بینشهای کلیدی برای برخورد عمیقتر با این چشمانداز تحولآفرین ارائه شدهاست:
1. چه برنامههای AI جدیدی در بانکداری در کنار Generative AI در حال ظهور هستند؟
بانکها در کنار Generative AI، به شکلهای NLP برای تعاملات مشتری، Reinforcement Learning برای مدیریت ریسک و Computer Vision برای تشخیص تقلب به دنبال پیشرفت هستند. این ابزارهای متنوع AI بهطور موثر فرآیندهای مختلف بانکی و تجربههای مشتری را شکل میدهند.
2. چه چالشهای اصلی پذیرش گسترده AI در بانکداری را مانع کردهاند؟
یک چالش مهم، پیامدهای اخلاقی الگوریتمهای AI میباشد، بهخصوص در فرآیندهای تصمیمگیری مثل تأیید وامها یا پیشنهادات سرمایهگذاری. شفافیت، مسئولیتپذیری و میتیگیشن تعصب، جنبههای حیاتی هستند که مؤسسات مالی میبایست به آنها بپردازند تا اعتماد و رضایت تطبیقی را تشویق نمایند.
3. آیا اختلافاتی در مورد استفاده از فناوریهای AI در بانکداری وجود دارد؟
اختلافات اغلب از مسائل مربوط به حریم شخصی و امنیت داده، به ویژه زمانی که سیستمهای AI با حجم بزرگی از اطلاعات حساس مشتری برخورد دارند، میمایه شوند. تعادل بین مزایای خدمات شخصیسازی با حفاظت از حریم خصوصی دادههای فردی، معضل پیچیدهای برای بانکها در تلاش برای راهیابی در زمینه AI است.
مزایا و معایب ادغام AI در بانکداری:
– مزایا: تجربههای مشتری بهبود یافته، خدمات شخصیسازی، کارایی عملیاتی، صرفهجویی در هزینه از راه اتوماسیون، بهبود تشخیص تقلب و مدیریت ریسک.
– معایب: خطرات تعصب الگوریتمی، از بین بردن مشاغل بخاطر اتوماسیون، آسیبپذیریهای امنیت داده، پیچیدگیهای انطباق با مقررات، و چالشهای توضیح تصمیمات به اثر کرندهندگان و نظامهای نظارتی.
چون بخش بانکداری ادغام فناوریهای AI را بیشتر میپذیرد، پایندهنگاری بین نوآوری و کاهندگی ریسک برای رشد پایدار و برتری رقابتی بینیاز است. همکاری بین شرکتهای فینتک، نظارتگران و مؤسسات مالی سنتی برای هدایت منظر زندگی نوی در خدمات بانکی مبتنی بر AI ضروری است.
برای بینشهای بیشتر و بهروزتر از پیشرفتها در حوزه هوش مصنوعی در بانکداری، به وبسایتهای McKinsey و OpenAI مراجعه نمایید. این پلتفرمها منابع ارزشمند و گزارشاتی در مورد روندهای
[index=”0, 1, 2, 3″]
The source of the article is from the blog maltemoney.com.br