هر صنعت در اقتصاد جهانی از هوش مصنوعی (AI) و کلان داده سود می برد. تنها مسئله زمان بود تا اینکه بانک ها، مؤسسات مالی و سازمان های مدیریت ثروت از این فناوری برای به دست آوردن مزیت رقابتی استفاده کنند.
هوش مصنوعی و کلان داده کاربردهای متعددی در بخش مالی دارند. با اتخاذ راهکارهای هوش مصنوعی و کلان داده، این صنعت بیشتر مبتنی بر داده های دیجیتالی خواهد شد.
5 کاربرد کلان داده و هوش مصنوعی در صنعت مالی
کلان داده ها و هوش مصنوعی ممکن است مانند کلمات کلیدی صنعت به نظر برسند، اما بسیار ساده هستند. راه‌حل‌های کلان داده به شرکت‌ها این امکان را می‌دهند که اطلاعات خام را در بینش‌های عملی مرتب کنند. هوش مصنوعی می‌تواند کارهای روتین، تکراری یا یکنواخت را خودکار کند تا کارمندان را برای انجام پروژه‌های پیچیده‌تر آزاد کند.
برنامه‌های کاربردی مبتنی بر هوش مصنوعی و داده‌های بزرگ می‌توانند به مؤسسات مالی، بانک‌ها، متخصصان مدیریت ثروت و مصرف‌کنندگان کمک کنند تا کارآمدتر و مؤثرتر عمل کنند.»
در اینجا نمونه‌هایی از داده‌های بزرگ و کاربردهای هوش مصنوعی وجود دارد که صنعت مالی را در سال‌های آینده متحول خواهند کرد.
1. کشف تقلب
موسسات مالی داده‌های زیادی را مدیریت می‌کنند که با دیجیتالی‌تر شدن جهان و افزایش تعداد مشتریان، تنها در حال افزایش است. کشف تقلب اولویت اصلی در بخش مالی است. کارکنان انسانی نمی توانند حجم بالایی از اطلاعات را برای یافتن ناهنجاری ها بررسی کنند، اما یادگیری ماشینی (ML) و هوش مصنوعی می توانند این کار را انجام دهند.
تشخیص ناهنجاری مبتنی بر هوش مصنوعی می تواند به شرکت های مالی کمک کند تا حوادث کلاهبرداری را برای مشتریان خود تعیین کنند. مثلا، Wells Fargo از نرم افزار FICO استفاده می کند برای مبارزه با فریب در زمان واقعی، محافظت از مصرف کنندگان و مشاغل. بانک معروف حتی برنده شد
جایزه پیشتاز صنعت انتخاب FICO 2022 برای استفاده از ML و AI برای فرآیندهای کشف تقلب.
2. چت ربات های مکالمه ای
هوش مصنوعی مکالمه راه‌حل‌هایی را توصیف می‌کند که از پردازش زبان طبیعی (NLP) استفاده می‌کنند، که به ربات‌های مجازی اجازه می‌دهد تا در زمان واقعی مکالمات انسان‌مانند با مشتریان شرکت کنند. شرکت‌هایی که کمبود نیروی کار دارند می‌توانند از ربات‌های چت هوش مصنوعی برای انجام وظایف اولیه خدمات مشتری استفاده کنند و به کارمندان انسانی اجازه می‌دهند بر روی تکالیف معنادارتر تمرکز کنند.
چت ربات های مکالمه ای به طور فزاینده ای در صنعت مالی محبوب می شوند، به ویژه با افزایش تقاضا برای پاسخ های سریع و مفید خدمات مشتری.
یکی از نمونه های برجسته چت ربات های هوش مصنوعی در بخش مالی، اریکای بانک آمریکا است. اریکا یک ربات مجهز به هوش مصنوعی در اپلیکیشن موبایل بانک است. این دستیار مالی مجازی می تواند به سوالات پاسخ دهد درباره حساب های بانکی، برنامه های کاربردی کارت اعتباری و موارد دیگر. کاربران می توانند برای بسیاری از سؤالات از تماس با خدمات مشتری اجتناب کنند، زیرا اریکا می تواند به طور مؤثر به آنها پاسخ دهد.
3. بینش شخصی
یکی دیگر از کاربردهای تجزیه و تحلیل داده های بزرگ و هوش مصنوعی، توانایی بانک ها برای شخصی سازی مدیریت مالی و تجربیات بانکی مشتریان است. رقابت شدید است - موسساتی که به مشتریان بینش شخصی ارائه می دهند اغلب از دیگران بهتر عمل می کنند.
اگرچه بانک ها می دانند که اطلاعات شخصی شده چقدر برای مشتریان ارزشمند است، تنها 16 درصد پروتکل های استاندارد دارند بر اساس تحقیقات مک کینزی، الگوریتم هایی برای آن توسعه دهد.
4. تجزیه و تحلیل پیش بینی
تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده یک برنامه کاربردی کلان داده سودمند است که بانک ها می توانند از آن استفاده کنند. این راه حل ها پیش بینی های آینده را انجام می دهند که برای مشتریان و مشاغل مفید است. شرکت های اطلاعات مالی جمع آوری می کنند بی فایده خواهد شد بدون راه‌حل‌های تحلیلی، زیرا درک آن برای کارکنان بسیار پیچیده و حجیم است.
تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده به کسب‌وکارها این امکان را می‌دهد تا روندهای بازار را بهتر درک کنند، تغییرات آتی در صنعت مالی را پیش‌بینی کنند و نحوه ارائه بهترین خدمات به مشتریان را تعیین کنند. این می‌تواند برخی از کارهایی که کارکنان انسانی انجام می‌دهند را به عهده بگیرد و به آنها اجازه دهد روی پروژه‌های معنادارتر برای سازمان‌شان تمرکز کنند.
5. مدیریت انطباق با مقررات
بانک ها باید بسیاری از الزامات نظارتی را رعایت کنند. مدیریت انطباق یک جنبه چالش برانگیز در صنعت مالی است، اما با این وجود مهم است. به عنوان مثال، بانک ها باید مبارزه با پولشویی را دنبال کنید مقررات (AML)، که به کاهش فعالیت های مشکوک یا کلاهبرداری کمک می کند.
شرکت ها برای کمک به فرآیندهای مدیریت انطباق مقرراتی به هوش مصنوعی و راه حل های کلان داده روی می آورند. این سیستم ها به بانک ها و سایر موسسات مالی اجازه می دهند برای ساده کردن فرآیندهای انطباق آنها با کاهش خطای انسانی و خودکارسازی تصمیم گیری.
این پنج برنامه فقط نگاهی اجمالی به بخش مالی در حال تغییر ارائه می دهند. برخی از کاربردهای اساسی دیگر عبارتند از:
- مدیریت ریسک اعتباری
- بهینه سازی استراتژی های معاملاتی
- پشتیبانی از معاملات الگوریتمی
- پذیره نویسی و مدیریت مطالبات
از آنجایی که صنعت مالی بسیار گسترده است، امروزه فرصت‌های بی‌پایانی برای شرکت‌ها وجود دارد تا از هوش مصنوعی و راه‌حل‌های کلان داده استفاده کنند.
شرکت های مالی: به استفاده از قدرت داده های بزرگ و هوش مصنوعی ادامه دهید
مانند بسیاری از بخش های دیگر در اقتصاد، صنعت بانکداری و خدمات مالی بیشتر به فناوری های دیجیتال متکی می شود و کلان داده و هوش مصنوعی نیز از این قاعده مستثنی نیستند.
بانک‌ها و سازمان‌های مالی در حال ارتقای سیستم‌های قدیمی خود به راه‌حل‌های پیشرفته‌تر و با فناوری پیشرفته‌تر برای ارائه خدمات بهتر به مشتریان، افزایش بهره‌وری و افزایش کارایی هستند.
اکنون زمان آن است که بانک‌ها، متخصصان مدیریت ثروت و سایر شرکت‌های مرتبط با امور مالی از هوش مصنوعی، ML و کلان داده‌ها برای همگام شدن با رقبا و مشتریان خود استفاده کنند. جالب است که ببینیم هوش مصنوعی و کلان داده چگونه چشم‌انداز خدمات مالی را در سال 2023 و پس از آن تغییر می‌دهند. هوش مصنوعی دائماً در حال پیشرفت است و صنایع را متحول می کند و شرکت ها عاقلانه خواهند بود که با تغییرات همراه شوند.
همچنین ، بخوانید چگونه تجارت قدرتمند با هوش مصنوعی
- محتوای مبتنی بر SEO و توزیع روابط عمومی. امروز تقویت شوید.
- پلاتوبلاک چین. Web3 Metaverse Intelligence. دانش تقویت شده دسترسی به اینجا.
- منبع: https://www.aiiottalk.com/data-and-ai-transform-financial-industry/
