بانک‌ها از فناوری پیشرفته برای ارائه راهکارهای مالی شخصی‌سازی شده بهره می‌برند که نقش سنتی بانکداران را تغییر داده است. بانک NH Nonghyup به تازگی ‘سرویس پیشنهاد محصول مالی هوش مصنوعی’ پیشرفته‌ای معرفی کرده است که فناوری هوش مصنوعی آموزش عمیق در زمان واقعی را یکپارچه می‌کند. این سرویس علایق مختلف مشتریان را از جمله صرفه‌جویی در مالیات، سرمایه‌گذاری‌ها، و پیش‌بینی اطلاعات مربوط به نرخ‌های واقعی منفعت و دارایی‌های املاک هر مشتری در نظر می‌گیرد.
از تجزیه‌و‌تحلیل صندوق بازنشستگی برای افرادی که به زودی بازنشسته می‌شوند تا توصیه‌های واردات ارزی در دوره‌های پرتقلب نرخ ارز، مدل هوش مصنوعی کلیه فرآیند را از طریق عملیات یادگیری ماشین (MLOps) خودکار کرده است. این باعث می‌شود که مشتریان توصیه‌های شخصی‌سازی شده برای محصولات مالی مناسب‌تر در زمان واقعی دریافت کنند و با تطبیق با منظر منظره مالی تغییرات سریع را دنبال کنند.
توضیحات پشت پیشنهادهای مالی هوش مصنوعی به وسیله فناوری eXplainable AI (XAI) به صورت زمان‌واقعی ارائه شده است، که تأکید بر رویکرد مشتری‌محور دارد. به آینده نگاه کرده، بانک NH Nonghyup قصد دارد تا پایان سال امسال خدمات خود را با گروهی از هوش مصنوعی تولیدی در توصیه محصولات گسترش دهد.
به همان روال، بانک‌های بزرگ دیگری مانند بانک Shinhan و بانک KB Kookmin نیز راه‌حل‌های نوآورانه هوش مصنوعی را برای بهبود خدمات مشتریان مورد بررسی قرار می‌دهند. بانک Shinhan از طریق پلتفرم مرکز تماس هوش مصنوعی خود، خدمات ربات صدای هوش مصنوعی خود را گسترش داده است تا در وظایف مالی مختلف مانند تبادل ارز، خدمات اشتراک، و پرس‌وجوهای وام به کاربران کمک نماید، با هدف بهبود تجربه مشتری و افزایش کارایی.
بانک KB Kookmin آزمایش بتا برای ‘خدمات دستیار مالی هوش مصنوعی’ خود در پلتفرم Liiv Next آغاز کرده است که تمرکز آن بر روی خدمات مالی شخصی‌سازی شده برای مشتریان حقیقی است. با یکپارچه‌سازی صندوق‌های هوش مصنوعی قبلی در برنامه‌های کاربری خود، بانک پیشنهادهای نمادنامه‌ای سبد سرمایه‌ای و خدمات مالی پیشرفته شخصی را ارائه می‌دهد، باعث افزایش راحتی و کارایی برای کاربران شده است.
موارد اضافی:
– به علاوه از بانک‌ها، شرکت‌های فین‌تک نیز در سرمایه‌گذاری‌های زیادی در فناوری هوش مصنوعی برای انقلاب در مالی شخصی مشغول هستند. شرکت‌هایی مانند Robinhood، Wealthfront، و Acorns از الگوریتم‌های هوش مصنوعی برای ارائه برنامه‌ریزی‌های مالی خودکار، توصیه‌های سرمایه‌گذاری، و ابزارهای بودجه‌بندی به کاربران خود استفاده می‌کنند.
– بدنه‌های نظارتی مانند کمیسیون اوراق بهادار و ارزش‌ورزی (SEC) و اداره نظارت مالی صنعتی (FINRA) به دقت استفاده از هوش مصنوعی در مالی شخصی را برای اطمینان از رعایت قوانین و مقررات محافظت از مصرف‌کننده نظارت می‌کنند. دستورالعمل‌ها و چارچوب‌هایی برای رفع ریسک‌های احتمالی و مسائل اخلاقی مرتبط با هوش مصنوعی در خدمات مالی در حال تدوین است.
سوالات کلیدی:
1. چقدر امنیت اطلاعات شخصی استفاده‌شده توسط الگوریتم‌های هوش مصنوعی برای ارائه توصیه‌های مالی است؟
2. چه اقداماتی برای جلوگیری از تبعیض و تعصب الگوریتمی در خدمات مالی بهره‌مند شده است؟
3. مشتریان چگونه با سیستم‌های هوش مصنوعی در امور مالی شخصی تعامل دارند؟ و چه‌چیزی از حد شفافیت در فرآیندهای تصمیم‌گیری است؟
چالش‌های کلیدی:
– حفظ امنیت و حریم شخصی: محافظت از اطلاعات مالی حساس و اطمینان حاصل شدن از حفاظت اطلاعات کاربر در برابر تهدیدات و نفوذات سایبری.
– ملاحظات اخلاقی: آدرس دهی به نگرانی‌های مرتبط با عدالت الگوریتمی، شفافیت، و مسئولیت‌پذیری در فرآیندهای تصمیم‌گیری مالی مبتنی بر هوش مصنوعی.
مزایا و معایب:
مزایا:
– توصیه‌های شخصی‌سازی‌شده: فناوری هوش مصنوعی قادر است برای تولید راهکارهای مالی منطبق با نیازها و اهداف شخصی، حجم بزرگی از اطلاعات را تجزیه و تحلیل کند.
– کارایی: اتوماسیون وظایف مالی از طریق هوش مصنوعی منجر به افزایش سرعت پردازش، کاهش خطاها، و بهبود خدمات مشتری می‌شود.
معایب:
– وابستگی به فناوری: افزودنی بر فناوری‌های هوش مصنوعی ممکن است نقص‌ای در نظارت انسانی و درک از تصمیم‌های مالی ایجاد کند، که می‌تواند منجر به مسائلی مانند اعتماد و پاسخگویی شود.
– حساسیت نسبت به حملات سایبری: طبیعت پیوندی سیستم‌های هوش مصنوعی در مالی شخصی آن‌ها را در معرض ریسک‌های سایبری قرار می‌دهد، که نیازمند اقدامات امنیتی سازگار و نظارت مستمر است.
پیوندهای مربوطه پیشنهادی:
– کمیسیون اوراق بهادار و ارزش‌ورزی
– اداره نظارت مالی صنعتی
– ویلت‌فرانت