هوش مصنوعی در همه جا فراگیر شده است. اشتهای پس از همه گیری برای بهره وری، پاسخگویی و هوش بیشتر، به رقابتی رقابتی در میان بازیگران پیشرو در فناوری جهان دامن زده است. تنها در چند سال گذشته، هوش مصنوعی از یک فناوری حاشیه‌ای در حال ظهور برای موارد استفاده بسیار تخصصی به چیزی که به راحتی از طریق هر دستگاه متصل قابل دسترسی است، تبدیل شده است. در واقع، 33% از تمام سرمایه‌گذاری‌های سرمایه‌گذاری خطرپذیر در سه فصل اول سال 2024 به شرکت‌های مرتبط با هوش مصنوعی اختصاص یافت، که نسبت به 14 درصد در سال 2020 افزایش چشمگیری داشته است.
علیرغم اشتیاق مدیران بانکی برای پذیرش هوش مصنوعی، رشد آن در صنعت بیشتر اندازه گیری خواهد شد. پیش‌بینی می‌شود هوش مصنوعی بین 200 تا 340 میلیارد دلار اضافه کند ارزش برای بانک ها سالانه، عمدتاً از طریق افزایش بهره وری. 66 درصد از مدیران بانکی و مالی باور کنید این دستاوردهای بهره وری بالقوه از هوش مصنوعی و اتوماسیون آنقدر قابل توجه است که برای ماندن در رقابت باید خطرات را بپذیرد. با این حال، استانداردهای نظارتی سختگیرانه و مخاطرات زیاد پیرامون داده‌های مصرف‌کننده همچنان به این معنی است که بانک‌ها باید با تمرکز بر امنیت و قابلیت اطمینان به هوش مصنوعی برخورد کنند.
یکپارچه‌سازی فناوری هوش مصنوعی به‌طور پیوسته بانکداری را تغییر می‌دهد، نویدبخش بهبودهایی در قابلیت استفاده، کارایی عملیاتی و مدیریت هزینه است – که همه این‌ها برای رقابتی نگه داشتن بانک‌ها و مشتری‌محوری در اقتصاد دیجیتالی در حال تحول بسیار مهم هستند.
هوش مصنوعی به عنوان کاتالیزور برای نوآوری در بانکداری عمل می کند ساده کردن فرآیندهای پیچیده این بخش در حالی که کارایی، دقت و شخصی سازی را بهبود می بخشد. این تأثیر به ویژه در زمینه هایی مانند خدمات مشتری، کشف تقلب و تصمیم گیری اعتبار مشهود است. برای مثال، ربات‌های چت هوش مصنوعی، اکنون رایج هستند – با 72 درصد بانک ها به دلیل اجرای آنها، تجربه مشتری بهبود یافته را گزارش می دهند.
یکپارچه سازی پردازش زبان طبیعی (NLP) بسیار ارزشمند است و امکان تعاملات شهودی با مشتری را فراهم می کند. در مواردی که ممکن است مشتری نیاز به پشتیبانی با پلتفرم‌های آنلاین داشته باشد، هوش مصنوعی می‌تواند در زمان واقعی پاسخ دهد و دستورالعمل‌ها را به زبان ساده و ساده به مشتریان ارائه دهد. این می‌تواند تجربه کاربر را بهبود بخشد، و خدمات بانکی را که در غیر این صورت ترسناک هستند، قابل دسترس‌تر و کاربرپسندتر کند. علاوه بر این، با تجزیه و تحلیل داده‌های مشتری و تاریخچه تراکنش‌ها، پلتفرم‌های مبتنی بر هوش مصنوعی در ارائه توصیه‌های محصول شخصی‌سازی شده بهتر می‌شوند. به عنوان مثال، اگر تراکنش سرمایه گذاری از یک بانک به بانک دیگر انجام داده اید، ممکن است پیشنهاد تجارت بدون کمیسیون از یکی از آن بانک ها را در صفحه تراکنش های خود مشاهده کنید. این نوع پیشنهادات شخصی می تواند وفاداری مشتریان را افزایش دهد، اما به نظر می رسد بخش بانکی شکافی برای پر کردن دارد. 74 درصد از مشتریان بانک می گویند که آنها تجربیات شخصی تر می خواهند. بانک ها باید این را به عنوان نشانه ای برای پذیرش هوش مصنوعی برای تقویت شخصی سازی بدانند، به خصوص در زمانی که بانک ها ضرر می کنند. 20 درصد از مشتریان خود به دلیل تجربه ضعیف مشتری
مزایای سیستم های هوش مصنوعی فراتر از پیشرفت های دفتری است. آنها فرآیندهای پشتیبان را به طور قابل توجهی کارآمدتر می کنند. موسسات مالی از هوش مصنوعی برای کاهش بازبینی‌های دستی زمان‌بر و کاهش خطرات استفاده کرده‌اند. به عنوان مثال، پلت فرم اطلاعات قراردادی جی پی مورگان (COiN) می تواند فرآیند 12000 قرارداد سالانه، که باعث صرفه جویی در تیم های حقوقی شرکت در 360000 ساعت بررسی می شود. این پلتفرم به ویژه برای تفسیر درخواست های وام مفید بوده است.
هوش مصنوعی کاهش ریسک و کشف تقلب را تقویت می کند
فناوری هوش مصنوعی علاوه بر افزایش تعاملات با مشتری و کارآمدتر کردن تأییدیه‌های قرارداد، بانک‌ها را در کشف تقلب و استراتژی‌های مدیریت ریسک نیز تقویت می‌کند. سال گذشته، تقلب برای بانک‌های جهانی بیش از آن هزینه داشت 442 میلیارد دلار در زیان های پیش بینی شده، بیشتر از پرداخت ها، چک و کلاهبرداری کارت اعتباری. فناوری هوش مصنوعی با شناسایی الگوهایی که ممکن است نشان دهنده فعالیت های تقلبی باشد، به طور قابل توجهی تشخیص تقلب را پیشرفته کرد. این ابزارها همچنین می توانند تراکنش ها را در زمان واقعی نظارت کنند و ناهنجاری ها را بسیار سریعتر از روش های سنتی نشان دهند. به عنوان مثال، ابزارهای پذیره نویسی مبتنی بر هوش مصنوعی به بانک ها کمک می کند تا با تجزیه و تحلیل تاریخچه تراکنش ها و شناسایی پرچم های قرمز بالقوه، ریسک را در خدمات تجاری ارزیابی کنند و کارایی و امنیت را در فرآیند تأیید افزایش دهند.
در حالی که هوش مصنوعی پیشرفت های چشمگیری در پیشگیری از کلاهبرداری داشته است، اما بدون پیچیدگی نیست. ظهور ابزارهای مولد هوش مصنوعی که قادر به ایجاد ویدیوها و تصاویر عمیق جعلی هستند، لایه های جدیدی از خطر را اضافه می کند. آنها می توانند برای سرقت هویت و سایر کلاهبرداری های پیچیده مورد سوء استفاده قرار گیرند – مانند کارمند مالی که فریب خورده است تا پول را پرداخت کند. 25 میلیون دلار به کلاهبردارانی که از دیپ فیک برای خودنمایی به عنوان مدیر ارشد مالی استفاده می کنند.
همانطور که سیستم های تشخیص تقلب مبتنی بر هوش مصنوعی بهبود می یابند، چارچوب های حاکم بر استفاده از آنها نیز باید تکامل یابد. به طور دلگرم کننده ای، موسسات مالی به طور فزاینده ای با تنظیم کننده ها همکاری می کنند تا اطمینان حاصل کنند که این سیستم های هوش مصنوعی به طور مسئولانه طراحی و مستقر شده اند و تمرکز زیادی بر حفاظت از مشتری دارند.
مدیریت چالش های اخلاقی و مقرراتی
با وجود مزایای فراوان، پذیرش هوش مصنوعی در بانکداری با موانع اخلاقی و نظارتی قابل توجهی همراه است. با توجه به چشم انداز نظارتی سنگین در بانکداری، موسسات مالی با استانداردهای انطباق سختگیرانه مواجه هستند که اغلب برحسب منطقه متفاوت است. به عنوان مثال، اتحادیه اروپا قرار است قانون هوش مصنوعی خود را اجرا کند که شامل جریمه هایی تا سقف می شود 7% درآمد سالانه برای شرکتی که تشخیص داده شده است که مطابقت ندارد. به طور مشابه، در ایالات متحده، نظارت نظارتی از سوی نهادهایی مانند فدرال رزرو و اداره حمایت مالی مصرف کننده (CFPB) به این معنی است که بانک ها باید قوانین پیچیده حریم خصوصی را هنگام استقرار مدل های هوش مصنوعی دنبال کنند.
یک نگرانی نظارتی حیاتی در مورد هوش مصنوعی، خطر سوگیری در مدل‌های زبان بزرگ است که می‌تواند پیامدهای ناخواسته‌ای با امتیازدهی اعتبار یا تصمیم‌های تایید وام داشته باشد. به عنوان مثال، یک مدل هوش مصنوعی آموزش‌دیده بر روی داده‌های مغرضانه یا ناقص می‌تواند به‌طور نامتناسبی درخواست‌های وام از گروه‌های جمعیتی خاص را رد کند، و به طور بالقوه بانک‌ها را در معرض خطرات اعتباری، دعوی قضایی، اقدامات نظارتی یا ترکیبی از این سه قرار دهد.
برای رسیدگی به این مسائل، بانک‌ها در چارچوب‌های «هوش مصنوعی قابل توضیح» سرمایه‌گذاری می‌کنند که امکان شفافیت بیشتر در تصمیم‌گیری‌های مبتنی بر هوش مصنوعی را فراهم می‌کند. هوش مصنوعی توضیح‌پذیر بینش‌هایی را در مورد نحوه پیش‌بینی مدل‌های هوش مصنوعی ارائه می‌کند و به بانک‌ها کمک می‌کند تا پاسخگویی به قانون‌گذاران و مشتریان را نشان دهند. همچنین بسیار مهم است که بانک‌ها استراتژی‌های “انسان در حلقه” را برای نادیده گرفتن تصمیمات اتخاذ شده توسط هوش مصنوعی حفظ کنند، به ویژه اگر معتقدند تصمیمات هوش مصنوعی می‌تواند منجر به اقدامات انضباطی شود.
علاوه بر این، اطمینان از امنیت داده ها و حفظ حریم خصوصی مشتریان در برنامه های هوش مصنوعی بسیار مهم است، زیرا بانک ها حجم وسیعی از اطلاعات حساس را مدیریت می کنند. سیستم‌های مبتنی بر هوش مصنوعی باید از رمزگذاری پیشرفته و ناشناس‌سازی داده‌ها برای محافظت در برابر نقض‌ها استفاده کنند. میانگین هزینه نقض داده در خدمات مالی است 4.45 میلیون دلار برای هر حادثه – هزینه ای که هوش مصنوعی می تواند به طور بالقوه آن را کاهش دهد، به شرطی که با سایر اقدامات امنیتی قوی اجرا شود.
نیاز به توسعه هوش مصنوعی مسئولانه
به نظر می‌رسد هر چند هفته یک‌بار پیشرفت جدیدی در فناوری هوش مصنوعی به سرفصل‌ها تبدیل می‌شود و این سوال مهم را مطرح می‌کند: آیا این پیشرفت‌ها مبتنی بر مسئولیت هستند یا صرفاً توسط انگیزه‌های مالی انجام می‌شوند؟ رویکرد مسئولانه به توسعه هوش مصنوعی برای سرمایه گذاری کامل از هوش مصنوعی، به ویژه برای بانک ها، بسیار مهم است. این شامل نظارت مستمر، آزمایش، و تنظیم مدل‌های هوش مصنوعی برای اطمینان از عملکرد آنها به صورت مورد نظر است. یک استراتژی جامع هوش مصنوعی شامل اعتبار سنجی دقیق مدل، پروتکل های تشخیص سوگیری، ممیزی های منظم و مهمتر از همه، پاکسازی داده ها است. علاوه بر این، سیستم های هوش مصنوعی باید به گونه ای طراحی شوند که نظارت انسانی را به جای جایگزینی، به ویژه در سناریوهای تصمیم گیری پیچیده تقویت کنند. این رویکرد تضمین می‌کند که هوش مصنوعی به عنوان ابزاری برای توانمندسازی عمل می‌کند و به کارمندان بانک اجازه می‌دهد تا روی کارهایی تمرکز کنند که نیاز به تفکر انتقادی، همدلی و تعامل با مشتری دارند.
ایجاد یک مسیر متعادل به جلو
پتانسیل هوش مصنوعی برای متحول کردن بانکداری غیرقابل انکار است، اما مسیر پیش رو نیازمند توجه دقیق به نیازهای فنی و اخلاقی است. بانک ها به طور منحصر به فردی برای رهبری پذیرش مسئول هوش مصنوعی، تعیین استانداردهایی برای سایر صنایع در مورد نحوه ادغام نوآوری با مسئولیت پذیری قرار دارند. موسسات مالی با تمرکز بر مدل‌های هوش مصنوعی شفاف، سازگار و مشتری محور، می‌توانند تجربه بانکی را تغییر دهند و خدمات کارآمدتری را بدون به خطر انداختن اعتماد یا پایبندی به مقررات ارائه دهند.
با نگاهی به آینده، پذیرش موفقیت آمیز هوش مصنوعی در بانکداری به همکاری در سراسر صنعت بستگی دارد. بانک‌ها، تنظیم‌کننده‌ها و ارائه‌دهندگان فناوری باید با یکدیگر همکاری کنند تا بهترین شیوه‌ها را ایجاد کنند، بینش‌های خود را به اشتراک بگذارند و با چشم‌اندازی که به سرعت در حال حرکت است، سازگار شوند. همانطور که بانک‌ها پیچیدگی‌های هوش مصنوعی را دنبال می‌کنند، آن‌هایی که می‌توانند از پتانسیل آن در حین مدیریت ریسک‌ها استفاده کنند، بدون شک به عنوان رهبران آینده مالی ظاهر خواهند شد.
