در دهه‌ی اخیر، هوش مصنوعی (AI) توانمندی‌های چشمگیری را در حوزه بانکداری و خدمات مالی آشکار کرده است. واقعه‌سازی این تکنولوژی نوپا از جمله موضوعات پرطرفداری بوده که در رسانه‌ها، محافل تجاری و پلتفرم‌های حرفه‌ای اجتماعی مانند LinkedIn به بحث و بررسی‌های فراوان می‌انجامد. اما با وجود رشد روزافزون این تکنولوژی، تنها به سطح مقدماتی از قابلیت‌های هوش مصنوعی دست یافته‌ایم.
شرکت‌های خدمات مالی اکنون قادر به بهره‌گیری از مدل‌های AI خصوصی هستند که الگوریتم‌های اختصاصی منظوره‌ای را برای نیازهای خاص خود فراهم می‌کند. طبق گفته جان تراپانی، رهبر صنعت خدمات مالی در شرکت Appian، AI نه تنها یک روند گذرا در صنعت بانکداری و خدمات مالی نیست بلکه یک ابزار قدرتمند با دامنه وسیعی از کاربردهاست که شامل مدیریت ریسک، بهره‌وری عملیاتی و تجربه مشتری می‌شود.
ادغام هوش مصنوعی به صورت گسترده در جریان‌های کاری، چالش فعلی است که توسط سازمان‌ها در استرالیا مواجه شده است. برای پیاده‌سازی موفق AI، این سازمان‌ها نیاز به توسعه دانش خود از موارد کاربردی آن و ریسک‌های پتانسیلی مرتبط با استقرار آن دارند.
پرسش‌های متداول (FAQ)
- نقش AI در صنعت بانکداری و خدمات مالی چیست؟
- هوش مصنوعی چگونه بینش‌های منحصر به فرد مدیریت مالی را ارائه می‌دهد؟
- هوش مصنوعی چگونه جریان‌های عملیاتی و خدمات مشتری را تنظیم می‌کند؟
- چگونه هوش مصنوعی ریسک‌ها و جرم‌‌های مالی را کاهش می‌دهد؟
- راهکارهایی برای حفاظت از داده‌های ارزشمند شرکت‌ها در هنگام استفاده از هوش مصنوعی چیست؟
- اهمیت مداخله انسانی در پیاده‌سازی هوش مصنوعی چیست؟
- چه مزایایی به دنبال پیشگیری در پذیرش ابتدایی هوش مصنوعی در صنعت بانکداری و خدمات مالی است؟
هوش مصنوعی نقش مهمی در جنبه‌های مختلف صنعت بانکداری و خدمات مالی ایفا می‌کند؛ از جمله مدیریت ریسک، بهره‌وری عملیاتی، تجربه مشتری و مقابله با جرم مالی.
سیستم‌های مبتنی بر AI از مدل‌های پیش‌بینی برای تحلیل تاریخچه اعتباری مشتری، صورت‌های مالی و روندهای بازار استفاده می‌کنند. بر اساس این تحلیل، نظرات، برداشت‌ها یا پیش‌بینی‌های اختصاصی به مشتریان در زمان واقعی ارائه می‌شود.
هوش مصنوعی ارتباطات مشتری را از طریق پورتال‌های آنلاین و گفتگوهای چت پاوربایسته قدرتمند می‌کند که باعث جایگزینی جلسات حضوری و تماس‌های تلفنی سنتی می‌شود. AI همچنین با کمک در خلاصه‌نویسی اسناد، نگارش تفاهم‌نامه‌های حقوقی، استخراج اطلاعات برای تحلیل‌گران تحقیقاتی و جمع‌آوری جزئیات مورد نیاز برای پرسشنامه‌های ارزیابی واجدین شرکت‌ها افزایش بهره‌وری می‌دهد.
هوش مصنوعی با بهبود سیستم‌های موجود بهترین-تمیز‌سازی برای شناسایی الگوهای معاملاتی، ناهنجاری‌های داده و روابط مشکوک میان افراد و شرکت‌ها را ارتقا می‌بخشد. این کمک می‌کند تا شرکت‌های مالی جلوی جرایم مالی برگرداند و با تغییر مستمر طبیعت این جرایم سر و کول خاکستری قرار گیرند.
پلتفرم‌های خودکار کارکردی همراه با قابیلرویت‌های هوش مصنوعی اجازه می‌دهند تا سازمان‌ها مدل‌های خصوصی خود را بدون اشتراک داده‌های مالی‌خصوصی با رقبا آموزش دهند. این اطمینان را ایجاد می‌کند که بهره‌وری داده‌ها و الگوریتم‌ها کاملاً برای منافع خود مصرف می‌شوند و اطلاعات مشتریان را طی همه فرآیند حفظ می‌دارد.
نگاهداری انسانی و همکاری برای بهینه‌سازی ظرفیت هوش مصنوعی حیاتی است. همکاری بین انسان‌ها و هوش مصنوعی فرآیندهای منسجم و دقیقی را فراهم می‌کند که به بهره‌وری حداکثری منجر می‌شود.
به دنبال‌کنندگان ابتدایی بهره‌وری رقابتی را با بهره‌وری AI برای ارتقاء بهره‌وری عملیاتی، بهبود خدمات مشتری، کاهش ریسک‌ها ویژگی‌های پیشتاز دیگر را در یک صنعت که به طور روزافزون تحت تأثیر AI قرار دارد خواهند داشت.
به‌طور گسترده‌تر به مسائل مورد بحث در مقاله پرداخته شده، با ما وارد یک عمق بیشتر در حوزه نهایی و پیش‌بینی‌های بازار مرتبط با هوش مصنوعی در صنعت بانکداری و خدمات مالی شویم.
انتظار می‌رود اندازه بازار جهانی هوش مصنوعی در صنعت خدمات مالی تا سال ۲۰۲۶ به ۲۶.۴۱ میلیارد دلار برسد. این رشد با نرخ افزایش سالانه‌ای ۳۵.۲ درصدی در طول دوره پیش‌بینی می‌شود. این رشد به دنبال افزایش تقاضا برای راهکارهای توانمند شده توسط هوش مصنوعی جهت ارتقاء بهره‌وری عملیاتی، بهبود تجربه مشتری و مدیریت ریسک است.
یکی از عوامل کلیدی در تحت‌پذیری هوش مصنوعی در این صنعت نیاز به مدیریت بهتر ریسک است. مدل‌های مبتنی بر AI می‌توانند مقادیر عظیمی از داده‌ها را تحلیل می‌کنند تا خطرات و ناهنجاری‌های احتمالی را شناسایی کرده و به تصمیم‌گیران اطلاعات بیشتری ارائه دهند. این موضوع به ویژه در یک دوره که تهدیدهای سایبری و جرایم مالی پیشرفته‌تری رقم می‌زنند، بسیار مهم است.
به‌طور اضافی، هوش مصنوعی در حال تغییر سرویس مشتری در صنعت خدمات مالی است. با کمک به چت‌بات‌ها و دستیاران مجازی مبتنی بر AI، بانک‌ها و دیگر موسسات مالی می‌توانند پشتیبانی شخصی‌شده و در زمان واقعی را به مشتریان خود ارائه کنند. این کار نه تنها رضایت مشتری را افزایش می‌دهد بلکه با اتوماسیون کارها و پی‌گیری‌های معمولی هزینه‌ها را کاهش می‌دهد.
ادغام هوش مصنوعی در جریان کاری بانکی بدون چالش‌های خود انجام نمی‌شود. یکی از مشکلات اصلی، کمبود درک و تجربه در فناوری‌های هوش مصنوعی در میان سازمان‌هاست. بسیاری از شرکت‌های خدمات مالی هنوز در مراحل ابتدایی بررسی هوش مصنوعی هستند و ممکن است مواجه با دشواری‌ها در تشخیص مورد‌های استفاده و پیاده‌سازی برخوردار شوند.
The source of the article is from the blog xn--campiahoy-p6a.es