کاربردهای هوش مصنوعی در صنعت مالی

هوش مصنوعی در صنعت مالی جهت کسب بینش از تحلیل داده ها، سنجش عملکرد،‌ پیش بینی ها، محاسبات لحظه ای، خدمات مشتریان، گردآوری هوشمند داده ها و غیره بسیار موثر واقع میگردد. کاربردهای هوش مصنوعی در صنعت مالی، مجموعه ای از فناوری ها جهت توانمندسازی سازمان ها را شامل میشود که به منظور درک بهتر بازارها و مشتریان، آنالیز و یادگیری رفتارهای دیجیتال و تقلید از هوشمندی و تعاملات انسانی در مقیاس گسترده مورد استفاده قرار میگیرد.

مزیت های هوش مصنوعی در صنعت مالی

اتوماسیون

هوش مصنوعی موجب اتوماسیون گردش کار و فرآیندها، انجام مسئولانه امور و بهبود تصمیم گیری ها و ارائه خدمات میگردد. به عنوان مثال، هوش مصنوعی به ارائه دهندگان خدمات پرداخت کمک میکند تا از طریق پایش و تحلیل مستمر ترافیک شبکه به اتوماسیون جنبه های مختلف امنیت سایبری بپردازند. همچنین، هوش مصنوعی می تواند رویکرد مشتری مداری را در بانک ها از طریق ارائه تجربیات بانکداری دیجیتال سفارشی و انعطاف پذیر در راستای پاسخگویی سریع تر و ایمن تر به نیازهای مشتریان بهبود دهد. 

دقت

هوش مصنوعی به سازمان های ارائه دهنده خدمات مالی کمک میکند که کنترل خطاهای دستی در پردازش داده ها، تحلیل ها، پردازش اسناد، تعامل با مشتریان و سایر امور را از طریق اتوماسیون و الگوریتم هایی که هر بار دارای روند مشابهی هستند اجرا نمایند.  

اثربخشی 

بکارگیری هوش مصنوعی جهت اجرا امور تکراری، به افراد کمک میکند تا فرصت بیشتری جهت تمرکز بر روی امور استراتژیک داشته باشند.  هوش مصنوعی میتواند جهت اتوماسیون فرآیندهایی همچون تایید یا خلاصه سازی اسناد، تبدیل مکالمات تلفنی به متن یا پاسخگویی به پرسش های مشتریان مانند ” تایم های کاری کسب و کار شما به چه صورت است؟ ” به کار گرفته شود. ربات های مبتنی بر هوش مصنوعی اغلب جهت اجرای امور روزانه میتوانند جایگزین نیروی انسانی باشند. 

سرعت بخشی

هوش مصنوعی قادر است حجم بیشتری از اطلاعات را با سرعت بالاتری نسبت به نیروی انسانی پردازش نموده و الگوها و روابط را در داده ها شناسایی نماید که ممکن است توسط انسان ها مورد غفلت قرار گیرد. این امر به معنی کسب بینش های ارزشمند جهت تصمیم گیری، روابط تجاری، مدلسازی ریسک، مدیریت انطباق با قوانین و غیره با سرعت بیشتر میباشد. 

دسترسی پذیری

هوش مصنوعی این فرصت را برای مشتریان کسب و کار فراهم مینماید که بتوانند امور مالی را تکمیل نموده، راهکارهایی جهت دستیابی به اهداف پیدا کنند و مسائل مالی خود را در هر زمان و مکان کنترل و مدیریت نمایند. هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در صورت پیاده سازی بر روی ابر میتوانند وظایف محوله را بدون وقفه اجرا نمایند. 

نوآوری

توانایی تحلیل سریع حجم انبوهی از داده ها منجر به ارائه محصولات و خدمات منحصر به فرد و نوآورانه میگردد که از مزیت رقابتی ویژه ای برخوردار هستند. برای مثال، هوش مصنوعی در تحلیل های پیش بینی کننده جهت مدرن سازی تجربیات مشتریان بیمه بدون از دست رفتن ارتباطات انسانی میگردد.  

بهینه سازی در صنعت مالی

بهینه سازی پرتفوی

بهینه سازی سبد سرمایه گذاری بر اساس اهداف سرمایه گذاری مشخص، افق زمانی، تاب آوری ریسک و سایر اهداف و محدودیت ها

مدیریت دارایی-بدهی

کمک به تصمیم گیری در رابطه با نحوه مدیریت دارایی ها و بدهی ها جهت حداکثر نمودن بازده و به حداقل رساندن ریسک

بینایی ماشین در صنعت مالی

تشخیص کلاهبرداری

آنالیز چک و اسناد جهت شناسایی اقدامات کلاهبردارانه و پیشگیری از زیان های مالی

تشخیص چهره

احراز و تعیین هویت بیومتریک، بهبود امنیت و کاهش ریسک تقلب و کلاهبرداری

پردازش زبان طبیعی در صنعت مالی

تحلیل احساسات

بر اساس اخبار و شبکه های اجتماعی جهت پیش بینی روندهای بازار

تشخیص کلاهبرداری

و پیش بینی کلاهبرداری با استفاده از آنالیز داده های متنی توسط پردازش زبان طبیعی

چت بات ها و دستیارهای صوتی

برای خدمات رسانی و پشتیبانی مشتریان

موتورهای جستجوی زبان طبیعی

برای تحقیقات و تحلیل های مالی

یادگیری ماشین در صنعت مالی

تشخیص کلاهبرداری

تشخیص و پیشگیری از کلاهبرداری از طریق تحلیل داده های تراکنش و شناسایی الگوهای مشکوک

رتبه بندی اعتباری

ارزیابی شایستگی اعتباری متقاضیان وام از طریق آنالیز سوابق اعتباری و سایر داده های مرتبط جهت برآورد ارزش اعتباری

تحلیل سرمایه گذاری

تحلیل روندهای بازار به منظور شناسایی سیگنال های پیش بینی کننده و آگاهی از فرصت های سرمایه گذاری

قواعد کسب و کار در صنعت مالی

مدیریت ریسک

بکارگیری قواعدی جهت شناسایی سطوح ریسک مرتبط با انواع مختلف سرمایه گذاری ها و تراکنش ها

تشخیص کلاهبرداری

کمک به موسسات مالی جهت شناسایی تراکنش های مشکوک و تعیین آنها جهت بررسی های بیشتر

رتبه بندی اعتباری

ارزیابی شایستگی اعتباری از طریق بکارگیری قوانینی جهت آنالیز داده های اعتباری و امتیازدهی 

چشم انداز هوش مصنوعی در صنعت مالی

کاربردهای هوش مصنوعی در صنعت مالی موجب توسعه خدمات مالی میگردد. امروزه، بسیاری از سازمان ها شروع به استفاده از شیوه های دیجیتال و نوینی به منظور فروش و افزایش کارایی کرده و تمرکز فراوانی بر روی بهره گیری از داده های کسب و کار دارند. با گذشت زمان، سازمان ها نیاز به سفارشی سازی تعاملات با مشتریان در مقیاس گسترده خواهند داشت. هوش مصنوعی نقش اساسی در پاسخگویی سفارشی به مشتریان، ایجاد محصولات امن تر و معتبرتر و پیشنهاد دهی هوشمند خدمات ایفا مینماید.  

علاوه بر این، موسسات مالی نیاز به ایجاد پروفایل های منحصر به فرد و دیجیتالی مشتریان را دارند، با این حال داده های مورد نیاز آنها ممکن است در سیلوهای اطلاعاتی باشد. موسسات مالی از طریق تجزیه این سیلوها، بکارگیری یک لایه هوش مصنوعی و بکارگیری تعاملات انسانی یکپارچه قادر خواهند بود همزمان با افزایش اثربخشی، پاسخگوی نیازهای منحصر به فرد مشتریان خود باشند.