هوش مصنوعی یا هوش مصنوعی فناوری‌ای است که رایانه‌ها را قادر می‌سازد تا مانند انسان‌ها استدلال کنند، یاد بگیرند و تصمیم بگیرند. این به رایانه ها اجازه می دهد تا وظایف پیچیده و انسان مانندی را انجام دهند که فراتر از مدیریت داده ها و محاسبه است.
همانطور که کارشناسان معتقدند هوش مصنوعی در اوایل توسعه خود، تأثیر زیادی بر خدمات مالی داشته است. بخش مالی اخیراً با زمان های چالش برانگیزی مواجه شده است، با افزایش مقررات، افزایش انتظارات مشتریان در عصر فناوری، رقبای جدید که چشم انداز را به لرزه درآورده اند، و نوسانات تاریخی نرخ بهره.
روش های قدیمی کار و ارائه خدمات دیگر تضمینی برای موفقیت نیست. این صنعت برای بهبود کارایی، امکان رشد، افزایش تمایز و مدیریت ریسک و متحول کردن تجربه مشتری به نوآوری نیاز دارد.
به عنوان ابزاری برای نوآوری، هوش مصنوعی در امور مالی با سرعت بی‌سابقه‌ای در حال پیشرفت است. وام دهی هوش مصنوعیپشتیبانی عملیات، ارزیابی ریسک، پیشگیری از تقلب، بهبود خدمات مشتری و مشاوره شخصی، و توصیه‌های محصول در حال حاضر بخشی از چشم‌انداز Fintech هستند.
کاربردهای هوش مصنوعی در فین تک
1. هوش مصنوعی در پردازش تراکنش و اتوماسیون
هوش مصنوعی این توانایی را دارد که داده‌های بسیار بیشتری نسبت به آنچه که یک انسان می‌توانست ارزیابی کند و بر اساس آن داده‌ها تصمیمات سریع و دقیق تولید کند.
به عنوان مثال، وام گیرندگان بالقوه می توانند به یک پلتفرم وام دهی هوش مصنوعی و یک برنامه نسبتاً ساده را پر کنید. سپس، به‌جای اینکه منتظر باشد تا یک بیمه‌گر انسانی مجموعه‌ای از اسناد پیچیده را بررسی کند، هوش مصنوعی به صدها میلیون نقطه داده سنتی و جایگزین دسترسی پیدا می‌کند، آن داده‌ها را تجزیه و تحلیل می‌کند و به سرعت یک تصمیم خودکار برای وام‌دهی ایجاد می‌کند.
مشتریان از فرآیند نرم افزاری با نتایج سریع سود می برند. اتوماسیون همچنین یک مزیت قابل توجه برای وام دهندگان است و میزان زمان صرف شده کارکنان برای کارهای استاندارد تکراری را کاهش می دهد.
2. ارزیابی ریسک و کشف تقلب مبتنی بر هوش مصنوعی
هدف از تجزیه و تحلیل هوش مصنوعی همانند یک بیمه‌گر انسانی است – ارزیابی الگوهای مالی وام گیرنده بالقوه و ظرفیت بازپرداخت، و ارزیابی خطر تاخیر در پرداخت‌ها یا نکول. ارزیابی ریسک بخش مهمی از تدوین تصمیمات وام است و هوش مصنوعی آن را با سرعت و دقت انجام می دهد.
هوش مصنوعی همچنین در لبه برش تشخیص کلاهبرداری در زمان واقعی است. الگوها و ناهنجاری های نامنظم می توانند شاخص های فعالیت متقلبانه باشند.
نرم‌افزار تشخیص تقلب قدیمی‌تر بر قوانین نوشته شده توسط انسان‌ها تکیه می‌کند تا مشخص کند چه تراکنش‌هایی عادی و مجاز به نظر می‌رسند و کدام‌یک از این الگوها می‌شکنند و می‌توانند کلاهبرداری باشند. اما مجرمان اغلب تاکتیک های خود را تغییر می دهند تا از شناسایی جلوگیری کنند.
توانایی هوش مصنوعی برای پردازش مقادیر زیادی از داده ها، یافتن الگوها (و الگوهای شکسته) در آن داده ها، و حتی یادگیری الگوهای جدید از داده های جدید می تواند به شرکت های مالی در مدیریت ریسک و افزایش امنیت کمک کند.
3. توصیه های مالی شخصی شده از طریق هوش مصنوعی
هوش مصنوعی همچنین می‌تواند مدل قدیمی یک‌اندازه محصولات مالی را تغییر دهد و شرکت‌های مالی را قادر می‌سازد تا به مشتریان دسترسی شخصی به محصولات و خدمات متناسب با نیازهایشان را ارائه دهند.
تیگزارش های اعتباری افراطی قادر به ثبت رفتار مالی در زمان واقعی نیستند. اما امروزه، میلیون ها نقطه داده از تراکنش های روزانه مصرف کنندگان، از جمله ترتیبات اعتباری غیرسنتی، در دسترس است. پرداخت در حساب‌هایی مانند تلفن‌های همراه، خدمات آب و برق و خدمات پخش؛ پرداخت اجاره؛ رفتار خرید آنلاین؛ فعالیت در رسانه های اجتماعی؛ و سوابق عمومی در مورد آموزش، مالکیت اموال، مجوزهای حرفه ای و غیره.
با تجزیه و تحلیل مؤثر، اینها می توانند تصویر دقیق و دقیقی از شرایط فعلی یک فرد ارائه دهند.
حجم عظیمی از داده‌هایی که هوش مصنوعی در مورد مشتریان، سبک زندگی و رفتار مالی آنها جمع‌آوری می‌کند، می‌تواند به شرکت‌ها کمک کند وام‌ها، حساب‌های پس‌انداز، و محصولات سرمایه‌گذاری و توصیه‌هایی را طراحی کنند که هم برای مشتریان و هم برای کسب‌وکار شخصی‌سازی شده و مطلوب باشد.
مزایای هوش مصنوعی در فین تک
1. افزایش تجربه و رضایت مشتری
مشتریان راضی به احتمال زیاد در یک شرکت می مانند و به سایر مشتریان بالقوه ارجاع می دهند. خدمات عالی به مشتری می تواند جذب و حفظ را بهبود بخشد، که هر دو برای رشد سالم کسب و کار حیاتی هستند.
برای مشتریان، سهولت مدیریت حساب ها و درخواست آنلاین برای وام جذاب است. مردم امروز نمی خواهند کارهای روزمره خود را مختل کنند. آنها می خواهند بتوانند امور مالی خود را در هر کجا که هستند به راحتی مدیریت کنند و به همان اندازه راحت و سریع از ارائه دهندگان خدمات خود پاسخ دریافت کنند.
2. بهبود بهره وری و صرفه جویی در هزینه
در سال 2018، مکنزی اشاره کرد که میانگین «زمان تصمیم‌گیری» برای وام‌دهی کسب‌وکارهای کوچک بین سه تا پنج هفته در بانک‌های سنتی بود و میانگین «زمان برای نقدینگی» نزدیک به سه ماه بود. وام های شخصی خیلی بهتر نبود. ماه ها انتظار برای پول می تواند برای وام گیرندگان بالقوه استرس زا باشد.
وام دهی هوش مصنوعی می تواند زمان تایید را به میزان قابل توجهی کاهش دهد – به روز، ساعت یا حتی دقیقه بسته به نوع وام – با پول نقد اغلب در کمتر از 24 ساعت.
این نمونه ای از افزایش سرعت پردازش ممکن با هوش مصنوعی است. این به وضوح برای مشتریان سودمند است، اما کارایی عملیات مالی را قادر می‌سازد تا تجارت بیشتری را پردازش کرده و خدمات ارائه دهد و از رشد درآمد و سود حمایت کند.
هوش مصنوعی همچنین می‌تواند ساعات کاری کارکنان را که برای انواع خاصی از وظایف و خطاهای انسانی استفاده می‌کنند کاهش دهد، که باعث صرفه‌جویی در هزینه‌ها می‌شود.
3. مدیریت ریسک و امنیت بهتر
امتیازهای اعتباری سنتی بر داده‌های محدودی تکیه می‌کنند و تنها بخشی از داستان را بیان می‌کنند، در حالی که هوش مصنوعی می‌تواند اطلاعات اضافی را جمع‌آوری و تجزیه و تحلیل کند که سطح واقعی مسئولیت مالی و ریسک وام گیرنده را روشن می‌کند.
هوش مصنوعی از نقاط بسیار بیشتری از داده ها برای ارزیابی ریسک نسبت به فرآیندهای مرسوم استفاده می کند و بسیار فراتر از محدوده سنتی است. در سطح خرد، می‌تواند به وام دهندگان بینشی در مورد الگوهای روزانه مصرف‌کنندگان فردی بدهد، در حالی که در سطح کلان، می‌تواند روندهای فعلی بازار را نیز در نظر بگیرد.
این سطح از تجزیه و تحلیل داده ها می تواند دقت احتمالات پیش فرض را افزایش دهد. نتیجه می‌تواند اعتباری برای خانواده‌های مستحق اما محروم و فرصت‌های درآمدی بیشتر با نمایه ریسک افزایش یافته برای وام دهندگان باشد.
هوش مصنوعی همچنین با توانایی خود برای بررسی انبوه اطلاعات و یافتن همبستگی‌ها بسیار سریع‌تر از انسان‌ها، گام‌هایی در بهبود پیشگیری از تقلب برداشته است.
هنگامی که یک مدل را ساخت، همچنین می‌تواند داده‌های جدید را با داده‌هایی که قبلاً پردازش کرده است ارجاع دهد و پیش‌بینی کند که چه زمانی احتمال تغییر مدل‌ها وجود دارد. این سیستم‌های پیشگیری از تقلب با هوش مصنوعی را قادر می‌سازد تا قوانین خود را بنویسند و بازنویسی کنند، الگوهای جدید را در زمان واقعی بیاموزند و آزمایش کنند و به شرکت‌ها کمک می‌کند تا اشکال جدید تقلب را قبل از اینکه آسیبی وارد کنند، مسدود کنند.
تحول هوش مصنوعی امروز و فردا
هوش مصنوعی در حال حاضر تأثیر زیادی بر صنعت خدمات مالی دارد. کارشناسان معتقدند که با آشکار شدن پتانسیل کامل آن برای ارتقای خدمات و بهبود سودآوری کسب و کار، هر چه بیشتر در فرآیندهای سنتی در بخش های مالی ادغام می شود.
محققان هر روز در حال گسترش برنامه های کاربردی هستند. از بین بسیاری از کاربردهای امیدوارکننده هوش مصنوعی برای فین‌تک، کارشناسان معتقدند مواردی که در رأس فهرست برای پذیرش قرار دارند عبارتند از: انطباق با مقررات، جرایم مالی، وام دهی هوش مصنوعیمدل‌سازی ریسک اعتباری و ریسک سایبری
این احتمال وجود دارد که سرعت نوآوری در آینده تسریع شود زیرا هر گام جدیدی که برداشته می شود مسیرهای جدیدی را باز می کند. و زمان مناسب است. مدتی است که صنعت مالی تحت فشار بوده و با افزایش نظارت و تقاضای مصرف کنندگان و کاهش سوددهی دست و پنجه نرم می کند. در این محیط، رشد بیش از یک هدف است. این یک ضرورت است فن آوری های جدید احتمالاً راه را پیش خواهند برد.
من Adeyemi Adetilewa، سردبیر IdeasPlusBusiness.com هستم. من به برندها کمک می کنم تا داستان های منحصر به فرد و تاثیرگذار را از طریق استفاده از بازاریابی آنلاین به اشتراک بگذارند. کارهای من در هافینگتون پست، Thrive Global، Addicted2Success، Hackernoon، The Good Men Project، و سایر نشریات به نمایش درآمده است.