هوش مصنوعی (AI) در صنایع مختلف موج ایجاد کرده است و فناوری مالی (FinTech) نیز از این قاعده مستثنی نیست. با پیشرفت‌های سریع در یادگیری ماشینی، پردازش زبان طبیعی و تجزیه و تحلیل داده‌ها، هوش مصنوعی آماده است انقلابی در نحوه عملکرد مؤسسات مالی ایجاد کند. در این پست وبلاگ، کاربردهای فعلی هوش مصنوعی در فین‌تک را بررسی می‌کنیم و تصور می‌کنیم که آینده این ترکیب قدرتمند چه خواهد بود.
روش‌های امتیازدهی اعتباری سنتی اغلب تاریخچه مالی و پتانسیل کامل افراد را در نظر نمی‌گیرند. الگوریتم های مبتنی بر هوش مصنوعی، با این حال، قادر به تجزیه و تحلیل حجم وسیعی از داده ها، از جمله منابع داده غیرمتعارف مانند رسانه های اجتماعی و رفتار آنلاین، برای ایجاد امتیازات اعتباری دقیق تر و فراگیر هستند. این رویکرد به موسسات مالی کمک می‌کند تا تصمیمات بهتری برای وام‌دهی اتخاذ کنند و در عین حال فرصت‌های بیشتری برای دسترسی مصرف‌کنندگان به اعتبار فراهم می‌کند.
هوش مصنوعی به طور قابل توجهی مدیریت ریسک و کشف تقلب را در صنعت مالی بهبود بخشیده است. مدل‌های یادگیری ماشینی می‌توانند به سرعت الگوها و ناهنجاری‌ها را در مجموعه داده‌های بزرگ شناسایی کنند و مؤسسات مالی را قادر می‌سازند تا فعالیت‌های متقلبانه را شناسایی کرده و ریسک‌ها را با دقت بیشتری ارزیابی کنند. علاوه بر این، سیستم‌های مبتنی بر هوش مصنوعی می‌توانند با تهدیدات جدید سازگار شوند و از حوادث قبلی درس بگیرند و در طول زمان آنها را مؤثرتر کنند.
مشاوران Robo که توسط الگوریتم‌های هوش مصنوعی طراحی شده‌اند، دسترسی به مشاوره مالی را دموکراتیک کرده‌اند. با تجزیه و تحلیل اهداف مالی، تحمل ریسک و افق سرمایه گذاری یک فرد، مشاوران روبو می توانند توصیه های سرمایه گذاری شخصی را با کسری از هزینه مشاوران مالی سنتی ارائه دهند. همانطور که فناوری هوش مصنوعی به پیشرفت خود ادامه می دهد، از مشاوران روب انتظار داشته باشید که در مشاوره های خود پیچیده تر شوند.
هوش مصنوعی به بانک ها اجازه می دهد تا خدمات مالی شخصی سازی شده را به مشتریان خود ارائه دهند. با تجزیه و تحلیل داده‌های تراکنش، هوش مصنوعی می‌تواند بر اساس رفتار مالی مشتری، توصیه‌های متناسب با محصول، مانند کارت‌های اعتباری یا پیشنهادات وام ارائه دهد. علاوه بر این، ربات‌های گفتگوی مبتنی بر هوش مصنوعی می‌توانند پشتیبانی فوری ارائه دهند و حتی نکات مالی شخصی‌شده را پیشنهاد کنند و تجربه مشتری را بیشتر کنند.
هوش مصنوعی به موسسات مالی کمک می‌کند تا بسیاری از کارهای پشتیبان، مانند پردازش اسناد، ورود داده‌ها و بررسی‌های انطباق را خودکار کنند. این ساده‌سازی عملیات نه تنها هزینه‌ها و خطاها را کاهش می‌دهد، بلکه کارکنان را آزاد می‌کند تا بر فعالیت‌های ارزش افزوده بیشتری تمرکز کنند.
هوش مصنوعی راه خود را به دنیای تجارت و سرمایه گذاری باز کرده است. معاملات الگوریتمی از مدل های هوش مصنوعی برای تجزیه و تحلیل داده های بازار، شناسایی روندها و اجرای معاملات کارآمدتر از معامله گران انسانی استفاده می کند. همچنین می‌توان از هوش مصنوعی برای بهینه‌سازی پرتفوی سرمایه‌گذاری، متعادل کردن مجدد آنها در زمان واقعی بر اساس نوسانات بازار و مشخصات ریسک سرمایه‌گذار استفاده کرد.
شمول مالی
هوش مصنوعی این پتانسیل را دارد که با فراهم کردن دسترسی به خدمات مالی مقرون‌به‌صرفه برای جمعیت‌های تحت بانک و بدون بانک، مشارکت مالی را ارتقا دهد. با استفاده از منابع داده های جایگزین، هوش مصنوعی می تواند امتیاز اعتباری برای افراد بدون سابقه اعتباری سنتی ایجاد کند و دسترسی به اعتبار و سایر خدمات مالی را باز کند.
Blockchain و AI Synergy
فناوری بلاک چین و هوش مصنوعی را می توان برای ایجاد سیستم های مالی ایمن و غیرمتمرکز ترکیب کرد. از هوش مصنوعی می توان برای بهینه سازی شبکه های بلاک چین استفاده کرد، در حالی که بلاک چین می تواند پایه ای شفاف و ضد دستکاری برای الگوریتم های هوش مصنوعی فراهم کند. هم افزایی بین این دو فناوری پتانسیل تغییر چشم انداز فین تک را دارد.
ملاحظات و مقررات اخلاقی
از آنجایی که هوش مصنوعی به ایفای نقش بزرگتر در فن‌تک ادامه می‌دهد، ملاحظات اخلاقی و چارچوب‌های نظارتی اهمیت فزاینده‌ای پیدا می‌کنند. اطمینان از حریم خصوصی داده ها، رسیدگی به سوگیری الگوریتمی، و حفظ شفافیت در فرآیندهای تصمیم گیری مبتنی بر هوش مصنوعی برای ایجاد اعتماد به این فناوری ها بسیار مهم است. دولت‌ها، مؤسسات مالی و توسعه‌دهندگان هوش مصنوعی باید برای توسعه مقررات و استانداردهای صنعتی که استفاده مسئولانه از هوش مصنوعی را در بخش مالی ترویج می‌کنند، همکاری کنند.
تکامل نیروی کار
ظهور هوش مصنوعی در فین‌تک به ناچار ماهیت مشاغل در صنعت مالی را تغییر خواهد داد. در حالی که برخی از نقش ها ممکن است به دلیل اتوماسیون منسوخ شوند، فرصت های جدیدی در زمینه هایی مانند توسعه هوش مصنوعی، تجزیه و تحلیل داده ها و امنیت سایبری پدیدار خواهد شد. متخصصان مالی باید با کسب مهارت‌های جدید و پذیرش ذهنیت یادگیری مادام‌العمر خود را وفق دهند تا در این چشم‌انداز به سرعت در حال تحول رقابتی باقی بمانند.
آینده هوش مصنوعی در فناوری مالی غیرقابل انکار روشن است. همانطور که هوش مصنوعی به پیشرفت و ادغام با صنعت فین‌تک ادامه می‌دهد، می‌توان انتظار داشت که شاهد افزایش کارایی، تصمیم‌گیری بهبود یافته و خدمات مالی شخصی‌شده‌تر باشیم. با این حال، بسیار مهم است که به چالش‌های اخلاقی و مقرراتی که با این انقلاب تکنولوژیکی می‌آیند، رسیدگی کنیم. با پذیرش مسئولانه هوش مصنوعی و انطباق با چشم‌انداز در حال تغییر، صنعت مالی می‌تواند پتانسیل کامل نوآوری‌های مبتنی بر هوش مصنوعی را باز کند و یک اکوسیستم مالی فراگیرتر، ایمن‌تر و کارآمدتر ایجاد کند. []
