کاوش هوش مصنوعی در رهبری و مقررات اروپایی در رویداد IT مالی
در نشست بعدی Financial IT، یک طیف گسترده از موضوعات پوشش داده خواهد شد که در بین آن‌ها کاربردهای بالقوه هوش مصنوعی (AI) در بخش عمومی بیش از همه مشخص می‌شود. توجه ویژه‌ای به نقش مجرای مالی در هنگاری در طول ریاست اتحادیه اروپا اختصاص داده خواهد شد، به پردازش مسائل مربوط به مقررات مربوط به هوش مصنوعی و یکپارچۀ سازی آن در سیستم‌های اقتصادی.
شرکت‌کنندگان در بحث‌ها متفق شده‌اند که بهبود فناوری‌های پیشرفته مانند 5G، داده‌های بزرگ و هوش مصنوعی به عنوان نقطه‌های مهم اشتباه برای اقتصادها محسوب می‌شوند. وزیر جایگاه هنگاری را در حمایت از یک چارچوب تنظیمی که کسب‌وکارهای اروپایی و توسعه‌ها را تقویت کند در صورت کاهش آسیب‌پذیری شرکت‌های کوچک و متوسط بیان کرده است.
رویکرد تایید شده حمایت از حفاظت از افراد و نهادها بدون مختوامانع از نوآوری‌های فناوریایی یا افزایش غیرضروری بیروکراسی را تاکید می‌کند. این رویکرد بر لزوم تقویت خودکفایی و استقلال اروپا در زمینه هوش مصنوعی تاکید دارد. این شامل حمایت از ایجاد مدل‌های زبان ملی، برجسته‌سازی پیشران به سوی استقلال و مهارت فناوری برای اروپا می‌باشد.
با تشکر از کمک قابل توجه اقتصاد دیجیتال به GDP هنگاری که در حال حاضر یک چهارم از کل ملی است، وزارتخانه یک هدف جسورانه را تعیین کرد. دولت تا سال ۲۰۳۰ عزم دارد که هنگاری در میان ده کشور پیشرفته‌تر دیجیتالی در اتحادیه اروپا جای بگیرد که نشانگر تعهد به رشد قابل توجه در بخش دیجیتال می‌باشد.
سوالات و پاسخ‌های کلیدی:
1. کاربردهای هوش مصنوعی در بانکداری چیست؟
هوش مصنوعی در بانکداری شامل خدمات مالی شخصی‌سازی شده، ارزیابی ریسک، تشخیص تقلب، چت‌بات برای خدمات مشتری، معاملات الگوریتمی و اتوماسیون پروسه می‌باشد. بانک‌ها از هوش مصنوغی برای بهبود تجربه مشتری، افزایش تطابق و افزایش کارایی عملیاتی استفاده می‌کنند.
2. چالش‌های مرتبط با هوش مصنوعی در بانکداری چیست؟
چالش‌های پیاده‌سازی هوش مصنوعی در بانکداری اطراف حفظ امنیت و حریم نیبت داده، جانبداری در الگوریتم‌های هوش مصنوعی، نیاز به نیروی کار ماهر، یکپارچه‌سازی با سیستم‌های موجود و رعایت مقررات می‌گردد.
3. چالش‌های مورد مناقشه اطراف هوش مصنوعی در بانکداری چیست؟
نگرانی‌های مربوط به حریم خصوصی، پتانسیل تبعیض در تصمیم‌گیری‌های معتمد بر هوش مصنوعی و ترس از جایگزینی شغلی انگیزه‌های مربوطه هستند. استفاده اخلاقی از هوش مصنوعی و شفافیت در سیستم‌های هوش مصنوعی نیز به سوال می‌اندازد.
چالش‌های کلیدی:
– حفظ حریم خصوصی و امنیت: محافظت از داده‌های حساس مشتری در حالی‌که همزمان از آن‌ها برای آموزش مدل‌های هوش مصنوعی استفاده می‌شود چالش قابل توجهی است.
– امتثال به قوانین و مقررات: سازگار شدن با مقررات در حال تغییری که کنترل استفاده از هوش مصنوعی و داده‌ها در بانکداری را استفاده می‌کند در حالی که هنوز از قابلیت‌های هوش مصنوعی بهره کامل را می‌برد، ممکن است سخت باشد.
– بیرون‌المللی الگوریتم: اطمینان از عدالت و حذف پیوستگی‌ها که می‌تواند منجر به روش‌های تبعیض‌آمیز شود یک نگرانی اصلی است.
– مدیریت تغییر: بازسازی ساختار سازمانی و پروسه‌ها برای جاگذاری فناوری‌های هوش مصنوعی نیاز به تلاش زیادی دارد.
مزایا و معایب هوش مصنوعی در بانکداری:
مزایا:
– تجربه مشتری بهبود یافته: هوش مصنوعی می‌تواند خدمات مشتریان 24/7 با چت‌بات و نصائح مالی شخصی‌سازی‌شده ارائه دهد.
– کارایی عملیاتی: از طریق اتوماسیون پروسه، هوش مصنوعی می‌تواند زمان و منابع مورد نیاز برای وظایف روزمره را به طور قابل ملاحظه‌تر کاهش دهد.
– مدیریت خطر بهبود یافته: الگوریتم‌های هوش مصنوعی در تشخیص تقلب و مدیریت ریسک اعتباری با تجزیه و تحلیل الگوها که انسان‌ها ممکن است در نظر بگیرد، پیشرفت‌های بسیاری داشته‌اند.
معایب:
– جایگزینی شغلی: اتوماسیون می‌تواند منجر به از دست دادن شغل برای کارکنان بانک شود که وظایف آن‌ها می‌تواند توسط هوش مصنوعی انجام شود.
– هزینه‌های سرمایه‌گذاری بالا: توسعه و یکپارچه‌سازی سیستم‌های هوش مصنوعی نیازمند سرمایه‌گذاری مالی و زمانی قابل توجهی است.
– پیچیدگی فناوری: پیچیدگی سیستم‌های هوش مصنوعی می‌تواند آن‌ها را سخت برای درک، کنترل و اعتماد کند.
برای اطلاعات بیشتر درباره کاربردهای هوش مصنوعی در بانکداری و مالی، می‌توانید به سایت‌های خبری معتبر فناوری مالی مراجعه کنید. برخی از دامنه‌های اصلی بدون URL مشخص عبارت‌اند از:
– Finextra
– Fintech Futures
– The Financial Brand
این منابع ممکن است بینش‌هایی ارائه دهند در مورد آخرین توسعه‌ها، نظرات متخصصین، مطالعات موردی و موارد بیشتر درباره هوش مصنوعی در بخش مالی. مهم است که همواره اطلاعات را مستقیماً از منبع بررسی نمایید.