دکتر داریوش طهماسبی 

عضو هیئت علمی دانشکده تجارت و بازرگانی دانشکدگان مدیریت 

از جمله کاربردهای هوش مصنوعی در بانکداری می‌توان به خدمات مشتری، مدیریت ریسک، کنترل تقلب، حسابرسی داخلی، مدیریت دارایی، مدیریت وام و مدیریت مشتری اشاره کرد. سیستم‌های هوش مصنوعی می‌توانند در تمامی زمینه‌های بانکداری به‌کار گرفته شوند، از جمله اتوماسیون فرآیندهای تجاری با استفاده از پردازش رباتیکی، چت‌بات و عامل هوش مصنوعی. یکی از مزایای استفاده از چت‌بات در بانکداری، جمع‌آوری اطلاعات از داده‌ها به‌سرعت بیشتری نسبت به انسان است. همچنین، استفاده از داده‌ها و ابزارهای پرس‌وجوی بهینه‌شده می‌تواند به کاربران کمک کند تا به‌راحتی به اطلاعات موردنیاز دسترسی پیدا کنند. استفاده از هوش مصنوعی در بانکداری همچنین می‌تواند به پیشگیری از تقلب و جلوگیری از عملیات مشکوک کمک کند. همچنین، استفاده از هوش مصنوعی در صنعت بانکداری می‌تواند به بهبود عملکرد سیستم‌ها و سرعت پردازش اطلاعات کمک کند. این تکنولوژی می‌تواند فرآیند پیگیری اسناد و تجزیه و تحلیل آن‌ها را بهبود بخشیده و برای مشتریان تجربه سریعتری ارائه دهد.

بانک‌ها و صنعت مالی به‌سوی فناوری‌های نوین و اتوماسیون فرآیندها حرکت می‌کنند. استفاده از هوش مصنوعی در این صنعت می‌تواند باعث ارتباط مداوم و سریع‌تر با مشتریان شود و مشکلات آنان را به‌صورت سریع حل کند. استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین در نرم‌افزارهای مبتنی بر هوش مصنوعی می‌تواند به کشف روش‌های حل مسائل و مشکلات مشتریان کمک کند.

مشکل موجود با سیستم بانکداری فعلی و قدیمی این است که تصمیم‌گیری بر اساس داده‌های بزرگ صورت می‌گیرد و این امر هزینه‌بر است و حدود بیست تا سی درصد از تصمیمات اتخاذشده به دلیل داشتن اطلاعات ناقص و غیرمربوط به برنامه سازمانی، اشتباه می‌شود. سیستم هوش مصنوعی پیشرفته این مشکلات را با هوشمندی مدیریت می‌کند و تمام اطلاعات مرتبط با سهام‌داران را بررسی کرده و گزارش‌ها را پردازش می‌کند. این سیستم هوش مصنوعی از داده‌های زمان واقعی استفاده می‌کند تا مشتری را هدایت کرده و تصمیمات فوری را بر اساس قوانین و مقررات انجام دهد. این سیستم همچنین با انجام هم‌زمان تراکنش‌های متعدد درست و بهینه‌سازی سودآوری با استفاده از سرمایه‌گذاری مناسب در حوزه بانکداری سازمان را حفظ می‌کند.

هوش مصنوعی (AI) در بانکداری:

هوش مصنوعی شامل یادگیری ماشینی و پردازش زبان طبیعی است و می‌توان از آن در صنعت بانکداری استفاده کرد. یادگیری ماشینی یک روش تحلیل داده است که ساختار تحلیلی را به‌صورت خودکار ایجاد می‌کند. یادگیری ماشینی زمانی رخ می‌دهد که کامپیوترها پارامترها/الگوریتم‌های خود را در معرض داده‌های جدیدی قرار داده و بدون نیاز به برنامه‌ریزی مجدد انسانی آن‌ها را تغییر می‌دهند. پردازش زبان طبیعی به توانایی فناوری در استفاده از ارتباطات انسانی به‌عنوان ورودی که فعالیت کامپیوتر را فعال می‌کند، اشاره دارد. تولید زبان طبیعی به توانایی فناوری برای تولید متنی با کیفیت انسانی اشاره دارد و به‌صورت گسترده از داده‌های موجود استفاده می‌کند تا پاسخی با صدای انسانی تولید کند. تولید زبان طبیعی می‌تواند به‌صورت سخنرانی یا گزارشی چندصفحه‌ای از نتایج مالی انجام شود.

کاربردهای مختلف هوش مصنوعی در خدمات بانکی و تأمین مالی

1- پشتیبانی مشتری و چت‌ربات‌های بازاریابی

2- مشاور چت‌رباتیک برای محصولات مالی

3- خدمات مالی شخصی‌شده

4- کیف پول‌های هوشمند

5- هوش مصنوعی احساسات

6- تجارت و مدیریت صندوق سرمایه‌گذاری

7- ارائه امنیت بالا

8- انتقال تعهدات از انسان

9- اثربخشی کارکنان و تجربه مشتری

10- شناسایی تراکنش‌های تقلبی

11- افزایش کارایی، دقت

12- پشتیبانی بهتر از مشتری

نقش صنعت بانکداری:

بانک‌ها نقش حیاتی در اقتصاد امروزی دارند و از طریق کنترل ارزش‌ها و فعالیت‌های مالی، به‌عنوان یک مسئله حیاتی اقتصادی شناخته می‌شوند. آن‌ها مشتریان را تشویق می‌کنند تا پس‌انداز کنند و به دست آوردن بهره برای آینده را راحت‌تر کنند. همچنین، بانک‌ها منابع مالی را برای رشد و توسعه شرکت‌ها فراهم می‌کنند. تمام تراکنش‌های مالی باید به‌طور دقیق ثبت شوند و بانک‌ها برای انجام این کار از رایانه‌ها استفاده می‌کنند. خودپردازها، ایمیل، بانکداری تلفنی، بانکداری اینترنتی و بانکداری موبایل از جمله روش‌هایی هستند که بانک‌ها برای ارائه خدمات خود به مشتریان استفاده می‌کنند. به علت استفاده از هوش مصنوعی، امکان اجرای مؤثر بانکداری از طریق رایانه‌ها و شبکه‌ها فراهم می‌شود.