مقدمه
دنیا مالی هرگز با نوآوری غریبه نبوده است و ظهور هوش مصنوعی انقلابی را در صنعت مالی به وجود آورده که پیش از این سابقه نداشته است. در چشم‌انداز همیشه در حال تحول بخش فناوری مالی، هوش مصنوعی به عنوان یک تغییردهنده بازی ظاهر شده و نحوه مدیریت، سرمایه‌گذاری و تعامل ما با امور مالی خود را تغییر می‌دهد. ترکیب هوش مصنوعی در راهکارهای فین‌تک باعث ایجاد فرصت‌هایی شده که نه تنها فرآیندهای مالی سنتی را ساده می‌کند، بلکه قابلیت‌های پیشگامانه‌ای را نیز معرفی می‌کند که زمانی محدود به قلمرو داستان‌های علمی تخیلی بودند. نقش چندوجهی هوش مصنوعی در شکل دادن به آینده خدمات مالی بسیار مهم است. در ادامه برخی از کاربردهای هوش مصنوعی در فین‌تک بررسی می‌گردد.
بازار جهانی هوش مصنوعی
1 تریلیون دلار ارزش افزوده‌ای است که هوش مصنوعی می‌تواند سالانه در صنعت بانکداری ایجاد کند. همچنین 85% از شرکت‌های مالی معتقدند هوش مصنوعی در 3 سال آینده به سود کسب‌و‌کار آن‌ها خواهد بود. اندازه تخمینی هوش مصنوعی جهانی در بازار فین‌تک در سال 2023 معادل 42.8 میلیارد دلار می‌باشد. بازار جهانی هوش مصنوعی در صنعت فین‌تک حجم بالایی دارد و پیش‌بینی می‌شود که تا سال 2031 به 61.3 میلیارد دلار برسد.
کاربردهای هوش مصنوعی در صنعت فین‌تک
کشف و پیشگیری از تقلب
ظرفیت هوش مصنوعی برای تجزیه و تحلیل سریع و دقیق حجم زیادی از داده‌ها، آن را قادر می‌سازد تا به ابزاری ضروری در صنعت فین‌تک، به ویژه برای تشخیص و پیشگیری از تقلب تبدیل شود. مزیت اصلی هوش مصنوعی نسبت به روش‌های سنتی، توانایی آن در تجزیه و تحلیل سریع حجم وسیعی از داده‌ها با دقت بالاتر است.
الگوریتم‌های یادگیری ماشین
الگوریتم‌های یادگیری ماشین می‌توانند از روند تراکنش‌های مالی بیاموزند و الگوهایی را که ممکن است نشان‌دهنده رفتار متقلبانه بالقوه باشد، شناسایی کنند. این رویکرد تحلیلی پیش‌بینی‌کننده، شرکت‌ها را قادر می‌سازد تا تهدیدات احتمالی را قبل از اینکه به طور فعال ویرانی به بار آورند، نشانه‌گذاری کنند.
خط مقدم: چت‌بات‌های مجهز به هوش مصنوعی
فراتر از کشف کلاهبرداری‌های احتمالی، چت‌بات‌های مجهز به هوش مصنوعی، اولین خط دفاعی در برابر کلاهبرداران در تراکنش‌های دیجیتال با تایید هویت از طریق تکنیک‌های پیشرفته مانند تجزیه و تحلیل بیومتریک یا تایید هویت چند عاملی (2FA) هستند. علاوه بر فرایند تایید هویت که به طور سنتی توسط عوامل انسانی انجام می‌شود، این دستیاران مجازی به سوالات شبانه‌روزی بدون خستگی یا جهت‌گیری پاسخ می‌دهند که این امر کیفیت خدمات مشتری را بهبود می‌بخشد و در عین حال سبب صرفه‌جویی در هزینه‌های عملیاتی می‌شود.
تجزیه و تحلیل پیش‌بینی برای مدیریت ریسک
مدیریت ریسک در صنعت مالی به طور قابل توجهی از تجزیه و تحلیل پیشگویانه مبتنی بر هوش مصنوعی بهره می‌برد. سیستم‌های هوش مصنوعی با تحلیل روندهای گذشته و شرایط فعلی بازار با استفاده از مدل‌های پیچیده یادگیری ماشینی، مخاطرات آینده را با دقت بیشتری نسبت به روش‌های مرسوم پیش‌بینی می‌کنند.
این سطح از ارزیابی پیچیده ریسک به کسب‌و‌کارها و مصرف‌کنندگان اطمینان می‌دهد که به جای واکنش در مواجهه با تهدیدات/ناهنجاری‌های مالی احتمالی، اقدامات پیشگیرانه انجام می‌شود.
با توجه به سرعت پیشرفته فناوری، حفظ مزیت رقابتی مستلزم ادغام هوش مصنوعی در عملیات تجاری است. این امر به ویژه برای شرکت‌های بزرگی مانند Wells Fargo صدق می‌کند، که شروع به استفاده از قدرت هوش مصنوعی برای بهبود تشخیص تقلب کرده‌اند.
فعالیت‌های متقلبانه از نظر مالی و اعتباری چالش‌های جدی ایجاد می‌کند. از این رو، سرمایه‌گذاری زمان و منابع برای اجرای استراتژی‌های کارآمد برای امنیت مالی ارزش پیگیری و سرمایه‌گذاری را دارند. به گفته فوربس، هوش مصنوعی می‌تواند بهترین سلاح ما در برابر مجرمان سایبری پیشرفته باشد.
پرداخت هوشمند در تراکنش‌های مالی
استفاده از هوش مصنوعی در صنعت مالی، انقلاب بزرگی به ویژه در مورد پرداخت‌های هوشمند ایجاد کرده است. این قابلیت به استفاده از فناوری هوش مصنوعی برای کارآمدی و ایمنی بیشتر تراکنش‌ها و همچنین شخصی‌سازی تراکنش‌های مالی اشاره دارد.
افزایش کارایی تراکنش‌ها
یکی از مزایای کلیدی ادغام هوش مصنوعی در سیستم‌های پرداخت هوشمند افزایش کارایی است. خدمات مالی سنتی اغلب شامل فرآیندهای طولانی است که می‌تواند وقت و انرژی زیادی را از کسب‌و‌کارها و مشتریان بگیرد. با این حال، با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین، می‌توان این فرآیندها را خودکار و ساده‌سازی نمود.
به کمک یادگیری ماشین الگوهای داده تراکنش تجزیه و تحلیل می‌گردد، که به پیش‌بینی رفتارآینده کمک می‌کند، در نتیجه شرکت‌ها قادر می‌شوند تا به سرعت تراکنش‌ها را پردازش کنند و در عین حال خطاها را به میزان قابل توجهی کاهش دهند.
شخصی‌سازی خدمات کاربر
این حوزه فرصت‌های بالقوه رشد بسیار زیادی را در اختیار سازمان‌های فین‌تک قرار می‌دهد. آن‌ها هنگام پیاده‌سازی راه‌حل‌های هوش مصنوعی بر روی پلتفرم‌های مربوطه خود، با استفاده از تجزیه و تحلیل پیش‌بینانه بر اساس الگوهای رفتاری کاربر و ترجیحات جمع‌آوری شده در طول زمان از منابع مختلف مانند تعاملات رسانه‌های اجتماعی و سابقه خرید می‌توانند تجربیات بسیار مناسبی را برای مشتریان خود رقم بزنند و به طور موثر نیازهای منحصر به فردشان از جمله صرفه‌جویی در پول و افزایش سطح رضایت در بین مشتریان را برآورده کنند.
بهبود ارزیابی ریسک بیمه
در رویکرد سنتی به پذیره‌نویسی بیمه، خطای انسانی و محدودیت‌های زمانی اغلب دقت ارزیابی ریسک را محدود می‌کند. اما شرکت‌های اینشورتک (فناوری بیمه) با کمک الگوریتم‌های ماشین این فرآیند را از طریق توانایی خود در تجزیه و تحلیل سریع و دقیق حجم وسیعی از داده‌ها متحول نموده‌اند.
داده‌های استخراج شده از منابع مختلف مانند گزارش‌های اعتباری یا سوابق پزشکی را می‌توان در زمان کوتاهی با استفاده از این فناوری‌های پیشرفته پردازش کرد. بینش‌های حاصل به بیمه‌گران این امکان را می‌دهد تا از ادعاهای پرهزینه اجتناب کنند و از حق بیمه منصفانه برای مشتریان اطمینان محاسبه نمایند. در نتیجه نسبت به ارائه‌دهندگان خدمات مالی سنتی مزیت رقابتی ایجاد می‌گردد.
قیمت‌گذاری دقیق؛ تغییر دهنده بازی
با الگوریتم‌های یادگیری ماشین که بر روی مجموعه داده‌های گسترده اعمال می‌شوند، شرکت‌ها اکنون به جای تکیه بر سیاست‌های مبتنی بر تحلیل جمعیت شناسی مشتریان، سیاست‌های متناسبی را بر مبنای شاخص‌های متنوع مبتنی بر رفتار مشتری ارائه می‌کنند که منجر به افزایش نرخ حفظ مشتری و سطوح بالاتر ارائه خدمات به طور کلی می‌شود.
حفظ انطباق به طور موثر با کمک هوش مصنوعی
پیمایش مقررات پیچیده پیرامون قوانین ضد پولشویی (AML)، هنجارهای KYC و غیره، چالش دیگری را برای سازمان‌های فین‌تک، به ویژه سازمان‌هایی که با قوانین و استانداردهای پیچیده وضع شده توسط نهادهای حقوقی در سراسر جهان سرو کار دارند، ایجاد می‌کند. این فرآیند هم برای شرکت‌های فین‌تک و هم برای کسب‌و‌کارهای سنتی خدمات مالی ضروری است تا هویت مشتریان خود را با رعایت هنجارهای قانونی تایید کنند.
استراتژی‌های معاملاتی خودکار
استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای اجرای تصمیمات خرید یا فروش در بازارهای مالی بدون دخالت انسان است که در سالیان اخیر رواج پیدا کرده است.
معاملات الگوریتمی
یکی از اجزای کلیدی معاملات خودکار، معاملات الگوریتمی است. با استفاده از الگوریتم‌های پیچیده یادگیری ماشین حجم وسیعی از داده‌ها تجزیه و تحلیل شده و الگوها و روندهای بازار شناسایی می‌شود و معاملات با سرعت بالا انجام می‌گیرند. شرکت‌های بزرگ مانند صندوق‌های تامینی از این پیشرفت تکنولوژیک مزیت رقابتی به دست آورده‌اند.
این کارایی با امکان اجرای سریع‌تر معاملات، پتانسیل سود بالاتری را نسبت به روش‌های سنتی ارائه می‌دهد. با این حال، در حالی که معاملات الگوریتمی کارایی و سودآوری بالقوه را افزایش می‌دهد، خطراتی مانند خرابی سیستم یا پیش‌بینی‌های نادرست به دلیل تغییرات پیش‌بینی نشده بازار را نیز به همراه دارد. الگوریتم‌های یادگیری ماشین علاوه بر ارائه بینش‌های ارزشمند در مورد نتایج بالقوه بر اساس سناریوهای مختلف، معامله‌گران را قادر می‌سازند تا تصمیمات سرمایه‌گذاری آگاهانه را اتخاذ کنند، بنابراین ریسک‌های غیرضروری را کاهش می‌دهند.
اعتبارسنجی هوشمند
امروزه شرکت‌های فین‌تک برای اعتبارسنجی هوشمند، از الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای تجزیه و تحلیل داده‌هایی استفاده می‌کنند که قبلا توسط سرویس‌های مالی سنتی نادیده گرفته می‌شدند و یا در دسترس نبودند. به عنوان مثال اطلاعات اعتباری استاندارد و داده‌های جایگزین مانند رفتار آنلاین، فعالیت رسانه‌های اجتماعی و الگوهای استفاده از گوشی‌های هوشمند از این جمله است. این سطح سنجش اعتبار، بالاتر از تجزیه و تحلیل، دید جامعی از مسئولیت‌پذیری مالی یک فرد ارائه می‌دهد که منجر به مدیریت ریسک بهتر برای وام‌‌دهندگان و به طور بالقوه کاهش نرخ بهره برای وام‌گیرندگان می‌شود.
کلام پایانی
مطالعه والز فارگو نشان داد که پیاده‌سازی هوش مصنوعی در مقایسه با روش‌های مرسوم که توسط شرکت‌های بزرگ در صنعت مالی استفاده می‌شود، منجر به ریسک نکول پایین‌تری می‌شود.
با تصمیم‌گیری‌های بلادرنگ ارائه شده توسط الگوریتم‌های یادگیری ماشین، وام‌گیرندگان دیگر نیازی به انتظار روزها یا هفته‌ها برای تایید بانک‌ها و سایر موسسات وام‌دهنده ندارند.
علاوه بر این، افرادی که طبق استانداردهای مرسوم «بی اعتبار» تلقی می‌شوند ممکن است به لطف معیارهای ارزیابی جدید، خود را واجد شرایط دریافت وام بیابند. فین‌تک‌ها با تمرکز کمتر بر سوابق تاریخی و توجه بیشتر به رفتارها و عادات آنلاین افراد، دسترسی به منابع سرمایه را در میان جمعیت‌های محروم از تسهیلات، دموکراتیک می‌کنند.
