نوشته دکتر پویان قمری – اقتصاددان سوئیسی و بنیانگذار پلتفرم ALand
به پادکست این مقاله در اسپاتیفای گوش دهید
هوش مصنوعی در بانکداری: از پشت باجه‌ها تا شبکه‌های پیش‌بینی هوشمند هوش مصنوعی چهره بانکداری را دگرگون می‌کند و دیگر فقط به کارهای خودکار محدود نمی‌شود، بلکه به یک نیروی کلیدی در اداره امور و ارتباط با مشتریان تبدیل شده است.
ارتقای تعامل با مشتری نحوه ارتباط با مشتریان با کمک هوش مصنوعی پیشرفته در حال تغییر است. چت‌بات‌های ساده حالا به سیستم‌های گفتگوی هوشمندی تبدیل شده‌اند که منظور مشتری را می‌فهمند، نیازهایش را پیش‌بینی می‌کنند و راهنمایی‌های مالی متناسب ارائه می‌دهند. مؤسسات بزرگ از هوش مصنوعی تولیدکننده متن استفاده می‌کنند که با داده‌های ارتباطی فراوان آموزش دیده است تا مشاوره‌های دقیق‌تری در مورد پس‌انداز، سرمایه‌گذاری و مدیریت اعتبار بدهد.
جلوگیری از کلاهبرداری در لحظه مبارزه با کلاهبرداری مالی یک هم‌پیمان قدرتمند به نام هوش مصنوعی پیدا کرده است. برخلاف سیستم‌های قدیمی با قوانین ثابت، هوش مصنوعی در شناسایی موارد غیرعادی پیچیده در میان حجم زیادی از داده‌ها، آن هم به سرعت، بسیار قوی عمل می‌کند. مدل‌های یادگیری ماشین به طور مداوم تراکنش‌ها را زیر نظر دارند و الگوهای مشکوک را با سرعت و دقت فوق‌العاده‌ای پیدا می‌کنند و در عین حال که از حساب‌های مشتریان محافظت می‌کنند، مزاحمت برای فعالیت‌های عادی را به حداقل می‌رسانند.
اعتبارسنجی عادلانه‌تر هوش مصنوعی روشی دقیق‌تر و منصفانه‌تر برای ارزیابی اعتبار افراد فراهم می‌کند. با در نظر گرفتن اطلاعات مختلف مانند سابقه پرداخت قبوض، میزان استفاده از تلفن همراه و تراکنش‌های غیرمعمول، مدل‌های هوش مصنوعی دیدگاه کامل‌تر و دقیق‌تری از وضعیت مالی فرد متقاضی وام ارائه می‌دهند. این موضوع به ویژه در مناطقی که خدمات مالی کمتری دارند و افرادی با عادات مالی خوب ممکن است سابقه اعتباری مرسوم نداشته باشند، بسیار مؤثر است.
قوانین انطباق پویا در دنیایی که قوانین دائماً در حال تغییر هستند، هوش مصنوعی برای حفظ انطباق با این قوانین ضروری شده است. سیستم‌های مبتنی بر هوش مصنوعی به طور خودکار آخرین تغییرات قوانین را پیگیری می‌کنند، آنها را با مقررات داخلی مقایسه می‌کنند و موارد احتمالی عدم انطباق را نشان می‌دهند. این کار باعث می‌شود که مؤسسات در تمام مناطقی که فعالیت می‌کنند، با الزامات قانونی هماهنگ باشند.
هوش مصنوعی در وام‌دهی: دقت در مدیریت اعتبار و ریسک وام‌دهی با استفاده از هوش مصنوعی به یک حوزه کاملاً مبتنی بر داده تبدیل شده است که هم کارایی را بالا می‌برد و هم ریسک را بهتر کنترل می‌کند.
ارزیابی هوشمندانه ریسک وام هوش مصنوعی ارزیابی ریسک وام را به یک علم داده‌محور ارتقا داده است. مدل‌های یادگیری ماشین متغیرهای زیادی را—از سابقه تراکنش‌ها گرفته تا ثبات شغلی—تجزیه و تحلیل می‌کنند تا ارزیابی دقیقی از ریسک وام‌گیرنده ارائه دهند. این کار سرعت تأیید وام را بیشتر می‌کند و به کاهش موارد عدم پرداخت وام کمک می‌کند. نوآوران از هوش مصنوعی برای دادن وام به افرادی استفاده می‌کنند که قبلاً به دلیل معیارهای سنتی امکان دریافت وام نداشتند.
شناسایی زودهنگام ریسک اساس وام‌دهی، ایجاد تعادل بین ریسک و سود است. مدل‌های هوش مصنوعی به طور مداوم وضعیت وام‌های داده شده را بررسی می‌کنند و ریسک‌های نوظهور را قبل از اینکه به ضررهای بزرگ تبدیل شوند، شناسایی می‌کنند. این سیستم‌ها حتی می‌توانند تأثیر احتمالی تکان‌های اقتصادی را پیش‌بینی کنند و به وام‌دهندگان این امکان را می‌دهند که به طور فعال استراتژی‌ها و میزان ریسک خود را تنظیم کنند.
راهکارهای بهینه برای وصول مطالبات هوش مصنوعی با استفاده از تحلیل‌های پیشرفته، فراتر از روش‌های دستی و تکراری، فرآیند جمع‌آوری بدهی‌ها را بهبود می‌بخشد. با استفاده از اطلاعاتی مانند تحلیل احساسات، هوش مصنوعی نحوه برقراری ارتباط را متناسب با هر فرد تنظیم می‌کند. این سیستم می‌تواند تشخیص دهد که کدام بدهکاران ممکن است به یک یادآوری ساده بهتر پاسخ دهند و کدامیک به گزینه‌های پرداخت ساختاریافته نیاز دارند و بر این اساس، نحوه تماس را برای تأثیرگذاری بیشتر تغییر می‌دهد.
آگاهی دائم از بازار هوش مصنوعی به طور پیوسته شاخص‌های اقتصادی، تغییرات بازار و رفتار وام‌گیرندگان را پردازش می‌کند و اطلاعات به موقع و کاربردی را در اختیار وام‌دهندگان قرار می‌دهد. به عنوان مثال، کاهش اشتغال در یک منطقه خاص ممکن است نشان‌دهنده نیاز به سخت‌تر کردن شرایط وام‌دهی در آن منطقه باشد، در حالی که افزایش اعتماد مصرف‌کننده می‌تواند فرصت‌هایی را برای گسترش فعالیت نشان دهد.
هوش مصنوعی در بیمه: از پرداخت خسارت تا پیشگیری از خطر هوش مصنوعی به طور چشمگیری صنعت بیمه را متحول می‌کند، از ساده‌سازی فرآیند پرداخت خسارت گرفته تا تغییر اساسی در نحوه درک و قیمت‌گذاری ریسک.
ارزیابی دقیق‌تر ریسک ارزیابی ریسک، که پایه و اساس بیمه است، با هوش مصنوعی دچار تحول اساسی شده است. برخلاف جداول محاسباتی ثابت، مدل‌های هوش مصنوعی پویا هستند و به طور مداوم از داده‌های جدید—از اطلاعات دقیق آب و هوایی گرفته تا داده‌های رفتاری فردی—یاد می‌گیرند. این امر به شرکت‌های بیمه اجازه می‌دهد تا قیمت بیمه‌نامه‌ها را با دقت بی‌سابقه‌ای بر اساس عوامل لحظه‌ای تعیین کنند.
پرداخت سریع‌تر خسارت هوش مصنوعی امکان پردازش سریع خسارت‌های ساده بیمه را فراهم می‌کند. سیستم‌ها می‌توانند مدارک یا تصاویر ارسالی را تجزیه و تحلیل کنند، میزان خسارت را ارزیابی کرده و پرداخت‌ها را در عرض چند دقیقه، اغلب بدون نیاز به دخالت انسان، تأیید کنند. این کار زمان پردازش را به شدت کاهش می‌دهد، رضایت مشتری را افزایش داده و هزینه‌های اداری را کم می‌کند.
تشخیص کلاهبرداری در سطح وسیع کلاهبرداری در بیمه ضرر مالی قابل توجهی به همراه دارد، اما هوش مصنوعی یک دفاع قدرتمند در برابر آن ارائه می‌دهد. مدل‌های یادگیری ماشین در شناسایی الگوهای پیچیده و غیرآشکار در حجم زیادی از داده‌های مربوط به خسارت مهارت دارند و فعالیت‌های مشکوک را برای بررسی توسط انسان علامت‌گذاری می‌کنند. هوش مصنوعی می‌تواند ارتباطات یا تکرارهایی را که ممکن است در بررسی‌های دستی از قلم بیفتند، شناسایی کرده و هشدارهایی را برای شبکه‌های کلاهبرداری احتمالی یا پرونده‌های متعدد صادر کند.
مدل‌های قیمت‌گذاری رفتاری هوش مصنوعی به شرکت‌های بیمه اجازه می‌دهد تا به سمت قیمت‌گذاری بسیار شخصی‌سازی‌شده حرکت کنند. حق بیمه می‌تواند به طور پویا بر اساس رفتار واقعی بیمه‌گذار تنظیم شود—به عنوان مثال، رانندگی ایمن یا سبک زندگی سالم با هزینه‌های کمتر پاداش داده می‌شود، در حالی که ریسک‌های بالاتر برای دیگران در نظر گرفته می‌شود. استفاده از داده‌های لحظه‌ای از دستگاه‌های تله‌ماتیک یا پوشیدنی به ویژه در بیمه‌های شخصی مانند خودرو و سلامت مؤثر است.
هوش مصنوعی در مدیریت ثروت: شخصی‌سازی بی‌نظیر در مقیاس بزرگ هوش مصنوعی سطح جدیدی از پیچیدگی و شخصی‌سازی را برای مدیریت ثروت به ارمغان می‌آورد و هم برای مشاوران و هم برای مشتریان سودمند است.
تشکیل سبد سرمایه‌گذاری هوشمند پلتفرم‌های مبتنی بر هوش مصنوعی مدیریت سرمایه‌گذاری را متحول می‌کنند. مشاوران رباتیک از هوش مصنوعی برای بهینه‌سازی تخصیص دارایی و تنظیم مجدد سبد سرمایه‌گذاری بر اساس شرایط پویای بازار استفاده می‌کنند. برای مشتریان ثروتمندتر، سیستم‌های هوش مصنوعی استراتژی‌های سرمایه‌گذاری شخصی‌سازی‌شده‌ای را ارائه می‌دهند که به دقت با میزان ریسک‌پذیری، اهداف مالی و وضعیت فعلی بازار آنها هماهنگ است.
بینش‌های مالی رفتاری تأثیر هوش مصنوعی فراتر از تحلیل‌های کمی به درک نحوه تصمیم‌گیری انسان گسترش می‌یابد. مدیران ثروت از هوش مصنوعی برای شناسایی سوگیری‌های رفتاری رایج—مانند ترس بیش از حد از ضرر یا اعتماد به نفس بی‌مورد—که می‌تواند بر نتایج سرمایه‌گذاری تأثیر منفی بگذارد، استفاده می‌کنند. این امر مشاوران را قادر می‌سازد تا مشتریان را به سمت انتخاب‌های مالی منطقی‌تر راهنمایی کنند.
نظارت پیشرفته بر ریسک مدیریت مؤثر ریسک، به ویژه در بازارهای بی‌ثبات، از اهمیت بالایی برخوردار است. هوش مصنوعی به طور مداوم شرایط بازار جهانی، تحولات ژئوپلیتیک و شاخص‌های اقتصادی را نظارت می‌کند و هشدارهای زودهنگامی را در مورد ریسک‌های احتمالی سبد سرمایه‌گذاری در اختیار مدیران ثروت قرار می‌دهد. این امر امکان انجام تنظیمات به موقع و اقدامات محافظتی را فراهم می‌کند.
درک عمیق‌تر مشتری هوش مصنوعی مدیران ثروت را با اطلاعات دقیق‌تری در مورد ترجیحات مشتری، وضعیت مالی و نیازهای احتمالی آنها مجهز می‌کند. به عنوان مثال، تجزیه و تحلیل الگوهای هزینه یا پس‌انداز ممکن است نشان‌دهنده علاقه روزافزون مشتری به سرمایه‌گذاری‌های با مسئولیت اجتماعی باشد و به مشاوران اجازه دهد تا به طور فعال صندوق‌های ESG مرتبط را پیشنهاد دهند.
برنامه راهبردی برای مؤسسات مالی
پرسش‌های هوشمندانه برای مدیران مالی چگونه می‌توان اعتماد مشتریان را هنگام استفاده بانک‌ها از هوش مصنوعی حفظ کرد؟
اعتماد به شفافیت بستگی دارد. بانک‌ها باید به وضوح توضیح دهند که چگونه از هوش مصنوعی استفاده می‌کنند، به طور جدی از حریم خصوصی داده‌ها محافظت کنند و اطمینان حاصل کنند که کارشناسان انسانی برای رسیدگی به نیازهای پیچیده مشتریان در دسترس هستند.
مهم‌ترین خطر مرتبط با استفاده از هوش مصنوعی در وام‌دهی چیست؟
یک خطر مهم، وجود سوگیری در مدل‌های هوش مصنوعی است که می‌تواند منجر به تبعیض در اعطای وام شود. انجام ممیزی‌های منظم و مستقل و استفاده از داده‌های آموزشی متنوع و نماینده برای اطمینان از عدالت بسیار مهم است.
هوش مصنوعی چگونه به سودآوری شرکت‌های بیمه کمک می‌کند؟
هوش مصنوعی با کاهش هزینه و زمان پردازش خسارت، بهبود چشمگیر قابلیت‌های تشخیص کلاهبرداری و امکان ارائه مدل‌های قیمت‌گذاری دقیق‌تر و پویا‌تر، سودآوری را افزایش می‌دهد.
آیا هوش مصنوعی مدیران ثروت را بی‌نیاز می‌کند؟
هوش مصنوعی جایگزین مدیران ثروت انسانی نخواهد شد، بلکه با خودکارسازی کارهای روتین و ارائه اطلاعات عمیق‌تر، توانایی‌های آنها را افزایش می‌دهد. جنبه انسانی برای ارائه مشاوره پیچیده، همدلی و ایجاد روابط بلندمدت همچنان حیاتی است.
دیدگاه نهادهای نظارتی در مورد استفاده از هوش مصنوعی در امور مالی چیست؟
نهادهای نظارتی شفافیت، انصاف و پاسخگویی روشن را در اولویت قرار می‌دهند. انتظار می‌رود مؤسسات مالی از سیستم‌های هوش مصنوعی استفاده کنند که قابل توضیح، قابل ممیزی و کاملاً مطابق با مقررات موجود و در حال ظهور باشند.
آیا هوش مصنوعی می‌تواند از بحران‌های مالی جلوگیری کند؟
در حالی که هوش مصنوعی می‌تواند حجم زیادی از داده‌ها را برای ارائه هشدارهای اولیه در مورد فشارهای بازار تجزیه و تحلیل کند، اما نمی‌تواند از بحران‌های ناشی از رویدادهای خارجی غیرقابل پیش‌بینی مانند همه‌گیری‌های جهانی یا شوک‌های ژئوپلیتیک جلوگیری کند.
مؤسسات مالی چگونه باید برای پذیرش هوش مصنوعی آماده شوند؟
آمادگی شامل سرمایه‌گذاری استراتژیک در مهارت‌های کارکنان، ایجاد ساختارهای قوی برای مدیریت اخلاقی هوش مصنوعی و حفظ تمرکز بی‌وقفه بر امنیت و یکپارچگی داده‌ها است.
آیا پذیرش هوش مصنوعی هزینه است یا سرمایه‌گذاری؟
هوش مصنوعی باید به عنوان یک سرمایه‌گذاری استراتژیک در نظر گرفته شود. هنگامی که به طور مؤثر پیاده‌سازی شود، از طریق کاهش هزینه، افزایش کارایی عملیاتی و ایجاد فرصت‌های تجاری جدید، بازدهی به همراه دارد.
هوش مصنوعی چگونه بر رضایت مشتریان در بانکداری تأثیر می‌گذارد؟
هوش مصنوعی با ارائه خدمات سریع‌تر، ارائه تجربیات شخصی‌سازی‌شده‌تر و ارائه راهنمایی‌های مالی فعالانه و متناسب به مشتریان، رضایت آنها را افزایش می‌دهد.
آینده هوش مصنوعی در خدمات مالی چگونه خواهد بود؟
آینده به سمت ارائه خدمات بسیار شخصی‌سازی‌شده، مدیریت ریسک فعال‌تر و پیش‌بینی‌کننده‌تر و اتوماسیون یکپارچه و هوشمندانه که به طور مؤثری تخصص انسانی را با قابلیت‌های پیشرفته ماشین ترکیب می‌کند، پیش می‌رود.
درباره دکتر پویان قمری
دکتر پویان قمری اقتصاددان سوئیسی و بنیانگذار پلتفرم ALand است. او متخصص در حوزه مالی جهانی، سرمایه‌گذاری در املاک و مستغلات و نوآوری دیجیتال است. کار دکتر قمری دیدگاه‌های استراتژیک را به طیف متنوعی از مشتریان، از جمله سرمایه‌گذاران با دارایی خالص بالا، مؤسسات مالی و سیاست‌گذاران در سراسر جهان ارائه می‌دهد.