مقدمه

در شماره پیشین به برخی از حوزه‌های نقش‌آفرینی هوش مصنوعی در صنعت فین‌تک از جمله کشف و پیشگیری از تقلب، مدیریت ریسک، پرداخت هوشمند، قیمت‌گذاری و معاملات الگوریتمی و اعتبارسنجی هوشمند اشاره شد. در این شماره کاربردهای دیگری از هوش مصنوعی در مدل‌های کسب‌و‌کار فناوری مالی مورد بررسی قرار خواهند گرفت.

ابزارهای مدیریت مالی شخصی

شرکت‌های فین‌تک از هوش مصنوعی برای ایجاد ابزارهای پیشرفته برای مدیریت موثر امور مالی استفاده می‌کنند. این ابزارها عادات خرج کردن، منابع درآمد و اهداف پس‌انداز کاربران را تجزیه و تحلیل می‌کنند تا بینش‌های عملی برای بهبود سلامت مالی آن‌ها ارائه دهند. Mint یک اپلیکیشن مالی پرکاربرد، از الگوریتم‌های یادگیری ماشینی برای دسته‌بندی تراکنش‌ها و توسعه خودکار بودجه‌های متناسب استفاده می‌کند.

الگوریتم‌های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین به ابزارهای ضروری در تقویت فرآیندهای تصمیم‌گیری برای بهینه‌سازی پرتفوی سرمایه‌گذاری با کسب حداکثر بازده و در عین حال به حداقل رساندن مواجهه با ریسک تبدیل شده‌اند.

بررسی الگوهای داده‌های گذشته مربوط به روندهای بازار یا ویژگی‌های رفتار فردی می‌تواند نتایج آینده را با دقت بیشتری نسبت به روش‌های سنتی پیش‌بینی کند. این قابلیت می‌تواند توسط افراد یا مشاوران مالی هنگام طراحی یک برنامه سرمایه‌گذاری بلند مدت یا استراتژی بازنشستگی به کار گرفته شود.

راهبردهای سرمایه‌گذاری اختصاصی از طریق پلتفرم‌های هوش مصنوعی

کسب‌وکارهای فین‌تک با استفاده از ابزارهای هوش مصنوعی مانند دستیاران مجازی، با ارائه مشاوره‌های شخصی و سفارشی متناسب با نیازها و ترجیحات افراد و تخصیص پویای دارایی‌ها، رضایت مشتریان و در نتیجه نرخ وفاداری آنان را در طول زمان افزایش می‌دهند.

شناسایی تخلفات آنلاین

شرکت‌های فین‌تک به کمک هوش مصنوعی ابزارهایی را توسعه می‌دهند که رفتار تبعیض‌آمیز یا آزار و اذیت را که بر پایه عواملی مانند تجزیه و تحلیل احساسات، فراوانی استفاده از زبان و غیره است، تشخیص دهند. در نتیجه محیط‌های امن‌تری برای کاربران ایجاد می‌کنند و در عین حال استانداردهای اخلاقی را در صنعت مالی رعایت می‌کنند. شرکت LenddoEFL، یک شرکت پیشگام در استفاده از داده‌های رسانه‌های اجتماعی به جای روش‌های سنتی اعتبارسنجی است و سیاست‌های وام‌دهی منصفانه و بدون جانبداری را پیگیری می‌نماید. شرکت‌های لِندتک با بهره‌گیری از قابلیت هوش مصنوعی، تلاش می‌کنند تا خدماتی فراگیر و در دسترس برای همه افراد جامعه ارائه دهند.

موسسات مالی در حال تبدیل استراتژی‌های سنتی جذب مشتری خود به فرآیندهای کارآمدتر و مبتنی بر داده‌ها هستند که توسط فناوری‌های هوش مصنوعی مانند الگوریتم‌های یادگیری ماشین و تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده قدرت می‌گیرند.

به جای تکیه بر حدس و گمان یا شهود، تصمیمات از طریق الگوهای شناسایی شده از طریق تجزیه و تحلیل رفتار یا ترجیحات گذشته صورت می‌پذیرد. به عنوان مثال، اگر تراکنش‌های آنلاین یک فرد مکررا در زمان‌ها یا مکان‌های خاصی انجام می‌شوند، این رفتارها برای تنظیم خدمات مالی شخصی‌سازی شده که دقیقا نیازهای منحصر‌به‌فرد او را برآورده می‌کند، استفاده شود.

در سیستم‌های بانکداری سنتی، وظایف دفتری اغلب شامل تعاملات مستقیم با مشتری، مانند ارائه توصیه‌های محصول یا حل سوالات است. این فعالیت‌ها می‌توانند زمان‌بر و مستعد خطای انسانی باشند، اما اکنون با استفاده از فناوری‌های پیشرفته هوش مصنوعی به طور کارآمدی خودکار شده‌اند.

شرکت‌های مانند HSBC، یکی از بازیگران جهانی پیشرو در صنعت فین‌تک، الگوریتم‌های یادگیری ماشینی و چت‌بات‌های مبتنی بر هوش مصنوعی را با موفقیت در برنامه‌های بانکداری تلفن همراه خود برای اجرای یکپارچه بسیاری از عملکردهای مشتری پیاده‌سازی کرده‌اند.

مدیریت برند و شهرت

فناوری هوش مصنوعی در مدیریت برند و شهرت یک شرکت در صنعت فین‌تک که همیشه در حال توسعه است، بسیار مفید است. از آنجایی که خدمات مالی به سرعت دیجیتالی می‌شوند، حفظ حضور چشمگیر آنلاین برای هر سازمان حیاتی است. بخش قابل توجهی از این امر شامل پیگیری بازخورد مشتریان در پلتفرم‌های مختلف برای درک احساسات عمومی نسبت به محصولات یا خدمات آن‌ها است. هوش مصنوعی در این فرآیند نقش اساسی دارد.

تحلیل احساسات با استفاده از الگوریتم‌ یادگیری ماشینی

با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشینی برای بررسی دقیق داده‌های متنی از پست‌های رسانه‌های اجتماعی، بررسی‌ها، نظرات و غیره می‌توان به احساسات ابراز شده در مورد یک شرکت اعم از مثبت، منفی یا خنثی پی برد. این قابلیت به موسسات مالی کمک می‌کند تا درک کنند که مشتریان چگونه آنها را درک می‌کنند و حوزه‌هایی را که نیاز به بهبود دارند مشخص کنند.

مسئولیت اخلاقی و انطباق با مقررات

این احتمال وجود دارد که الگوریتم‌های هوش مصنوعی ناخواسته به سوگیری به نفع گروه‌های خاصی در ارزیابی‌های اعتباری منجر شوند. برای رسیدگی به این نگرانی‌ها، نهادهای نظارتی در سراسر جهان چارچوب‌ها و ضوابطی را برای عملیاتی کردن هوش مصنوعی در امور مالی وضع کرده‌اند که در خصوص شفافیت هوش مصنوعی در تصمیم‌گیری، جلوگیری از خطاهای قضاوت در الگوریتم‌های هوش مصنوعی، و حفظ حریم خصوصی داده‌های مصرف‌کننده تنظیم‌گری می‌کنند.