هوش مصنوعی در خدمات مالی و بانکی

به‌طورکلی در حوزه‌های مربوط به مسائل مالی و بانکداری این امکان وجود ندارد که هوش مصنوعی کاملاً جایگزین هوش انسانی شود، اما مطمئناً می‌تواند قدرت آن را افزایش دهد.

هوش مصنوعی در خدمات مالی و بانکی

به‌طورکلی در حوزه‌های مربوط به مسائل مالی و بانکداری این امکان وجود ندارد که هوش مصنوعی کاملاً جایگزین هوش انسانی شود، اما مطمئناً می‌تواند قدرت آن را افزایش دهد. با استفاده از ابزارهای مبتنی بر هوش مصنوعی که بر تجزیه و تحلیل داده‌های بزرگ متکی هستند، شرکت‌های مالی می‌توانند به محصولات ایمن‌تر و تخمین‌گرهای مالی دقیق‌­تر دست یابند.

به‌طورکلی، هوش مصنوعی در تکنولوژی مالی (Financial technology (FinTech)) این پتانسیل را دارد که به شرکت‌ها کمک کند تا رشد کنند و مزیت رقابتی به دست آورند و در نهایت به مشتریان بیشتری خدمات ارائه دهند و همین‌طور هزینه‌های عملیاتی خود را کاهش دهند. کاربردهای هوش مصنوعی در خدمات مالی و بانکی به حوزه پرداخت، خودکارسازی سرویس‌ها، بررسی تراکنش‌ها و نمایه‌ ریسک مشتری به‌عنوان بدافزار در پرداخت‌ها قابل تفکیک است.

1.صنعت پرداخت

بر اساس گزارش Business Insider مجموع صرفه‌جویی در هزینه‌های بالقوه برای بانک‌ها از طریق برنامه‌های هوش مصنوعی تا سال 2023 در حدود 447 میلیارد دلار تخمین زده می‌شود. این واقعیت ساده نشان می‌دهد که بیش از 80 درصد از بانک‌ها از مزایای بالقوه کاربرد هوش مصنوعی در صنعت پرداخت و برنامه‌های بانکی خودآگاه هستند. بر اساس آمارهای جهانی، حجم پرداخت‌های آنلاین در طی چند سال اخیر 11 درصد رشد داشته است. با این افزایش باید خدمات و راهکارهای نوینی ارائه شود که بانک‌ها و مؤسسه‌های مالی و حتی استارت‌آپ‌های حوزه فین‌تک علاوه بر ارائه خدمات مناسب، توان مقابله با کلاهبرداری و تقلب را نیز داشته باشند. هوش مصنوعی یک ابزار ارزشمند برای نظارت بر امور به‌منظور جلوگیری از تلاش‌های مجرمان برای کلاهبرداری، تشخیص رفتار‌های غیرمجاز، تشخیص هویت کلاهبردار و اتفاقاتی ازاین‌قبیل است.

کاربرد هوش مصنوعی در پرداخت‌ به ویژه در بخش پردازش تراکنش‌های تجاری پرخطر، مبتنی بر الگوریتم‌های یادگیری ماشین، پردازش زبان طبیعی، تشخیص کلامی و بینایی و ربات‌های هوش مصنوعی است. بدون هوش مصنوعی، صنعت پرداخت نمی‌تواند با سرعت بالا تراکنش‌ها را بررسی کند و در عین حال نرخ تقلب و خطا را تا سطوح قابل قبول کاهش دهد. از جمله مزیت‌های استفاده از هوش مصنوعی در صنعت پرداخت عبارت‌اند از:

• تشخیص تقلب در پرداخت‌ها
• کمک به اتوماسیون پرداخت
• امنیت و احراز هویت در پرداخت‌ها

2.خودکارسازی سرویس دهی

چت بات‌ها سیستم‌های تحلیل متن و ارائه پاسخ مناسب به کاربران هستند که به عنوان مثال در بخش پشتیبانی بانک‌ها با استفاده از الگوریتم‌های هوش مصنوعی می‌توانند در مدت زمان کوتاه‌تر به پرسش‌های تکراری مشتریان پاسخ دهند یا برای افتتاح حساب کاربری در شرکت‌های فین‌تک که دارای مراحل مشخصی هستند، مورد استفاده قرار گیرند. مزیت بهره‌گیری از این ابزار این است که در زمان و نیروی انسانی صرفه‌جویی شود و همچنین خطاهای انسانی نیز کاهش یابد.

3.استعلام و بررسی تراکنش ها

در حوزه‌های مربوط به پرداخت‌، چت­بات‌ علاوه بر پشتیبانی، می‌تواند برای جستجو یک تراکنش خاص با یک شخص خاص هم مورد استفاده قرار گیرد. با صدور اجازه دسترسی به داده‌های تراکنش‌های کاربر (تراکنش‌های بانکی)، ربات از پردازش زبان طبیعی کمک می‌گیرد تا درخواست کاربر را رمزگشایی کند. در نهایت مبتنی بر تغییرات موجودی، اطلاعات اولیه حساب و سایر درخواست‌ها، نتیجة جست‌وجو در اختیار کاربر قرار خواهد گرفت.

4.نمایه ریسک مشتری به عنوان بدافزار در پردخت ها

در این کاربرد از هوش مصنوعی در صنعت پرداخت، یک پروفایل از مشتری ایجاد می‌شود که بر اساس رفتارهای او در فرایند پرداخت یک امتیاز ریسک به او اختصاص داده می‌شود. با این کار می‌توان به طور خودکار مشتریان را بر اساس مشخصات ریسک آن‌ها که از کم تا زیاد متغیر است، دسته‌بندی کرد. بانک‌ها می‌توانند به افراد با مشخصات ریسک بالا توجه بیش‌تری داشته باشند و بلعکس. همچنین مشاوران بانکی می‌توانند ارائه محصولات مالی؛ مانند وام یا پذیره‌نویسی را برای هر یک از مشتریان با مشخصات ریسک خاص در نظر بگیرند.

از اهداف دیگر هوش مصنوعی در کاربردهای مالی و بانکی می‌توان به بررسی و تائید هویت مشتریان و ماهیت تراکنش‌های بین افراد و کسب‌وکارها، انجام بررسی‌های مستمر برای اطمینان از مطابقت داشتن تراکنش‌ها با پروفایل‌های مشتری و برآورده کردن الزامات نظارتی اشاره کرد. بطورکلی می‌توان گفت؛ هوش مصنوعی باعث بالا رفتن امنیت فضای سایبری می‌شود. از اصلی‌ترین کاربردهای هوش مصنوعی در امنیت پرداخت الکترونیک می‌توان به توسعه سامانه‌های کشف تقلب (Fraud Detection) و  ضد پولشویی (Anti-Money Laundering) خصوصا در توسعه درگاه‌های پرداخت اینترنتی اشاره کرد.

در حالت کلی، هنگامی که فعالیت غیرعادی رخ می‌دهد، هوش مصنوعی به بانک یا مشتری هشدار می‌دهد و از آنها می‌خواهد تا حساب را مسدود کنند یا تراکنش را از طریق متن، ایمیل یا سایر روش‌های ارتباطی تأیید کنند. با این روند، زمان کمتری برای تأیید تراکنش‌های روزانه نیاز خواهد بود. الگوریتم‌های یادگیری ماشین داده‌ها را برای شناسایی فعالیت‌های متقلبانه تجزیه و تحلیل می‌کند.

5.هوش مصنوعی در بررسی صلاحیت اعتباری

از جمله ابزارهای مبتنی بر هوش مصنوعی که در فین‌تک معرفی شد، سامانه بررسی اعتبار وام مشتریان است. در این سامانه با بررسی موارد مختلف یک مدل مبتنی بر هوش مصنوعی ارائه می‌شود تا میزان اعتبار وام مناسب برای هر شخص و احتمال پرداخت اقساط وام توسط او تخمین زده شود.

25 Wall Street Rising Stars at Firms Like Blackstone, Citadel, Goldman (businessinsider.com)

https://sizpay.ir

https://powervirtualagents.microsoft.com/en-gb/ai-chatbot/