هوش مصنوعی (AI) به سرعت در حال تحول بخش امور مالی و بانکداری است و به مؤسسات امکان می‌دهد فرآیندها را خودکار کنند، داده‌های گسترده را تحلیل نمایند و خدمات شخصی‌سازی‌شده ارائه دهند.

برای مثال، گوگل کلود هوش مصنوعی در امور مالی را مجموعه‌ای از فناوری‌ها تعریف می‌کند که تحلیل داده‌ها، پیش‌بینی، خدمات مشتری و بازیابی هوشمند اطلاعات را ممکن می‌سازد و به بانک‌ها و شرکت‌های مالی کمک می‌کند بازارها و نیازهای مشتریان را بهتر درک کنند.

شرکت EY تأکید می‌کند که مدل‌های جدید هوش مصنوعی مولد (مانند GPT) «عملیات، توسعه محصول و مدیریت ریسک را بازتعریف می‌کنند» و به بانک‌ها امکان می‌دهند خدمات بسیار شخصی‌سازی‌شده و راهکارهای نوآورانه ارائه دهند و در عین حال وظایف روزمره را بهینه کنند. با دیجیتالی شدن خدمات بانکی، هوش مصنوعی زیربنای نوآوری‌هایی از جمله ارزیابی خودکار وام تا الگوریتم‌های هوشمند معاملات است.

خلاصه اینکه، هوش مصنوعی در امور مالی و بانکداری به معنای به‌کارگیری یادگیری ماشین، پردازش زبان طبیعی و سایر تکنیک‌های هوش مصنوعی در داده‌ها و عملیات مالی است.

این فناوری کارایی و نوآوری را افزایش می‌دهد – برای مثال با خودکارسازی نظارت بر امنیت سایبری و پشتیبانی ۲۴ ساعته مشتری – و به شرکت‌ها کمک می‌کند تجربه‌های سفارشی و ارزیابی ریسک بهبود یافته ارائه دهند.

بخش‌های بعدی به بررسی مزایا، کاربردها، ریسک‌ها، ملاحظات استراتژیک و چشم‌انداز آینده هوش مصنوعی در امور مالی و بانکداری می‌پردازند و نمایی بهینه‌شده برای موتورهای جستجو از این موضوع حیاتی ارائه می‌دهند.

مزایای هوش مصنوعی در امور مالی و بانکداری

هوش مصنوعی مزایای فراوانی برای مؤسسات مالی دارد، از کاهش هزینه‌ها تا تصمیم‌گیری بهتر. با خودکارسازی کارهای روزمره و بهره‌گیری از بینش‌های مبتنی بر داده، هوش مصنوعی به بانک‌ها کمک می‌کند با کارایی و دقت بیشتری فعالیت کنند.

مشاوران شناخته‌شده گزارش می‌دهند که اتوماسیون مبتنی بر هوش مصنوعی می‌تواند با بهینه‌سازی فرآیندهای وام‌دهی، بررسی تقلب و خدمات مشتری میلیون‌ها دلار صرفه‌جویی ایجاد کند، در حالی که یادگیری ماشین مدل‌های ریسک و دقت ارزیابی را بهبود می‌بخشد. به طور کلی، هوش مصنوعی بهره‌وری را افزایش داده و نوآوری را آزاد می‌کند و به شرکت‌ها امکان می‌دهد محصولات و خدمات هوشمندانه‌تری ارائه دهند.

اتوماسیون و کارایی

اتوماسیون مبتنی بر هوش مصنوعی به طور قابل توجهی کارایی عملیاتی را افزایش می‌دهد. ربات‌ها و سیستم‌های هوش مصنوعی می‌توانند وظایف تکراری بانکی مانند پردازش تراکنش‌ها، ورود داده‌ها و تأیید اسناد را انجام دهند و کارکنان را برای انجام کارهای با ارزش‌تر آزاد کنند.

برای مثال، خودکارسازی جریان‌های کاری پردازش وام و اعتبارسنجی پرداخت می‌تواند زمان پردازش را به طور چشمگیری کاهش دهد و خطاهای دستی را کم کند. بانک‌ها گزارش می‌دهند که با واگذاری بررسی‌های انطباق و پرسش‌های مشتری به هوش مصنوعی، صرفه‌جویی قابل توجهی در هزینه‌ها حاصل شده است.

در عمل، این به معنای خدمات سریع‌تر (مثلاً بررسی اعتبار فوری) و عملیات بهینه‌تر است: یک گزارش EY اشاره می‌کند که مؤسسات پیشرو قادرند «فرآیندهایی مانند پردازش وام، شناسایی تقلب و خدمات مشتری را بهینه کنند» و میلیون‌ها دلار صرفه‌جویی داشته باشند.

دقت و تصمیم‌گیری بهبود یافته

مدل‌های هوش مصنوعی می‌توانند داده‌های مالی پیچیده را با سرعت و دقتی فراتر از توان انسان تحلیل کنند. با آموزش روی مجموعه داده‌های بزرگ، الگوریتم‌های یادگیری ماشین قادرند الگوها و ناهنجاری‌های ظریف – مثلاً در سوابق اعتباری یا جریان تراکنش‌ها – را شناسایی کنند که ممکن است در غیر این صورت نادیده گرفته شوند.

این منجر به پیش‌بینی‌های دقیق‌تر می‌شود. بانک‌هایی که از هوش مصنوعی برای ارزیابی ریسک استفاده می‌کنند، نرخ نکول وام کمتری و شناسایی تقلب بهتری دارند، زیرا هوش مصنوعی می‌تواند اعتبارسنجی و فعالیت‌های مشکوک را با دقت بیشتری ارزیابی کند.

در واقع، بینش‌های مبتنی بر هوش مصنوعی تصمیم‌گیری را بهبود می‌بخشد: همان‌طور که یک مطالعه EY نشان می‌دهد، هوش مصنوعی در مدیریت ریسک صرفه‌جویی قابل توجهی در هزینه‌ها ایجاد می‌کند با کاهش وام‌های غیرجاری و بهبود بررسی اعتبار. نتیجه، سلامت مالی بهتر و کنترل دقیق‌تر بر ریسک است.

شخصی‌سازی و تعامل با مشتری

هوش مصنوعی امکان مقیاس‌پذیری شخصی‌سازی را فراهم می‌کند: با تحلیل داده‌ها و رفتار مشتری، بانک‌ها می‌توانند پیشنهادهای محصول سفارشی و پشتیبانی دیجیتال ۲۴ ساعته ارائه دهند. برای مثال، چت‌بات‌های مجهز به هوش مصنوعی به سرعت به سوالات معمول (مانند استعلام موجودی، تاریخچه تراکنش‌ها) پاسخ می‌دهند، در حالی که سیستم در پس‌زمینه نیازهای هر مشتری را یاد می‌گیرد.

نوآوری و مزیت رقابتی

هوش مصنوعی همچنین محرک نوآوری در امور مالی است. با پردازش سریع حجم زیادی از داده‌ها، هوش مصنوعی امکان خلق محصولات و استراتژی‌های کاملاً جدید را فراهم می‌کند. برای مثال، شرکت‌ها می‌توانند مشاوران رباتیک درخواستی، مدل‌های قیمت‌گذاری پویا یا بیمه مبتنی بر مصرف راه‌اندازی کنند – ایده‌هایی که بدون یادگیری ماشین ممکن نبود.

گوگل کلود اشاره می‌کند که تحلیل داده‌های بزرگ «می‌تواند به ارائه محصولات و خدمات منحصر به فرد و نوآورانه» در امور مالی منجر شود. در عمل، بانک‌ها از هوش مصنوعی برای استخراج بینش‌های جدید (مثلاً روندهای مصرف‌کننده) و نمونه‌سازی خدمات نوین استفاده می‌کنند.

کسانی که این بینش‌ها را به کار می‌گیرند، مزیت رقابتی کسب می‌کنند. همان‌طور که گزارش EY بیان می‌کند، هوش مصنوعی بخش مالی را به «دوران نوآوری و کارایی بی‌سابقه» می‌برد، جایی که محصولات مبتنی بر داده به بانک‌ها کمک می‌کند خود را متمایز کنند.

کاربردهای هوش مصنوعی در امور مالی و بانکداری

هوش مصنوعی تنها یک واژه رایج در امور مالی نیست – بلکه در بسیاری از عملکردها به کار گرفته شده است. بانک‌ها و فین‌تک‌ها از هوش مصنوعی برای پیشگیری از تقلب، معاملات، شخصی‌سازی، تحلیل اعتبار، انطباق و موارد دیگر استفاده می‌کنند. بخش‌های زیر مهم‌ترین کاربردهای هوش مصنوعی در امور مالی را برجسته می‌کنند:

شناسایی و پیشگیری از تقلب

هوش مصنوعی در شناسایی فعالیت‌های تقلبی در زمان واقعی بسیار موفق است. سیستم‌های یادگیری ماشین به طور مداوم جریان تراکنش‌ها را تحلیل می‌کنند تا الگوهای نشان‌دهنده تقلب را شناسایی کنند – برای مثال، مبالغ پرداخت غیرمعمول، تغییرات IP یا افزایش ناگهانی هزینه‌ها. برخلاف سیستم‌های مبتنی بر قوانین ثابت، این مدل‌های هوش مصنوعی با ظهور روش‌های جدید تقلب تکامل می‌یابند.

آن‌ها می‌توانند حملات پیچیده را پیش از افزایش خسارت شناسایی کنند. در عمل، شناسایی تقلب مبتنی بر هوش مصنوعی «به مؤسسات مالی اجازه می‌دهد تقلب را پیش از وقوع شناسایی و جلوگیری کنند» و از سود و اعتماد مشتری محافظت نمایند. بانک‌های مدرن گزارش می‌دهند که چنین سیستم‌های پیشگیرانه هوش مصنوعی به طور قابل توجهی خسارات ناشی از تقلب را کاهش می‌دهند.

معاملات الگوریتمی و تحلیل سرمایه‌گذاری

در بازارهای سرمایه، سیستم‌های معاملاتی مجهز به هوش مصنوعی نحوه خرید و فروش دارایی‌ها را متحول کرده‌اند. این الگوریتم‌ها داده‌های گسترده و متنوعی (قیمت‌های بازار، عناوین خبری، احساسات شبکه‌های اجتماعی، گزارش‌های اقتصادی) را دریافت و معاملات را با سرعت بالا اجرا می‌کنند. با یادگیری از داده‌های تاریخی و لحظه‌ای، معامله‌گران هوش مصنوعی می‌توانند فرصت‌های آربیتراژ را شناسایی و استراتژی‌ها را سریع تنظیم کنند.

این امر مزیت رقابتی قابل توجهی ایجاد می‌کند: شرکت‌هایی که میزهای معاملاتی پیشرفته هوش مصنوعی دارند، می‌توانند سریع‌تر از معامله‌گران انسانی از شرایط بازار بهره‌مند شوند. در عمل، مدیران دارایی با استفاده از مدل‌های هوش مصنوعی عملکرد پرتفوی را بهبود داده و ریسک را به صورت پویا مدیریت می‌کنند.

بانکداری شخصی‌سازی‌شده و خدمات مشتری

هوش مصنوعی خدمات مشتری را متحول می‌کند. با درک پروفایل‌های فردی، بانک‌ها می‌توانند تجربه‌های بانکداری شخصی‌سازی‌شده ارائه دهند – پیشنهاد بهترین کارت‌های اعتباری، محصولات وام یا طرح‌های پس‌انداز برای هر مشتری. سیستم‌های هوش مصنوعی عادات هزینه‌کرد و رویدادهای زندگی را تحلیل می‌کنند تا خدمات مرتبط (مثلاً بازپرداخت وام مسکن در زمان مناسب) را پیشنهاد دهند.

علاوه بر این، چت‌بات‌ها و دستیاران مجازی مجهز به هوش مصنوعی به سرعت به پرسش‌های معمول پاسخ می‌دهند (از مکان خودپرداز تا موجودی حساب) و تعامل کاربران را به طور چشمگیری بهبود می‌بخشند. این کاربردهای هوش مصنوعی بانکداری را مرتبط‌تر و راحت‌تر می‌کند که به نوبه خود رضایت و وفاداری مشتری را افزایش می‌دهد.

در واقع، بانک‌هایی که شخصی‌سازی مبتنی بر هوش مصنوعی را به کار می‌گیرند، شاهد افزایش پذیرش محصولات پیشنهادی و بهبود شاخص‌های فروش متقابل هستند.

امتیازدهی اعتباری و ارزیابی وام

مدل‌های اعتباری سنتی از چند داده محدود (سابقه اعتباری، درآمد) استفاده می‌کنند. امتیازدهی اعتباری مبتنی بر هوش مصنوعی با تحلیل دامنه وسیع‌تری از داده‌ها – مانند تاریخچه تراکنش‌ها، رفتار آنلاین یا حتی شاخص‌های روان‌سنجی – فراتر می‌رود.

این دید جامع‌تری از اعتبارسنجی وام‌گیرنده ارائه می‌دهد. با این بینش‌ها، وام‌دهندگان می‌توانند تصمیمات سریع‌تر و دقیق‌تر بگیرند و با اطمینان بیشتری به مشتریان با سابقه اعتباری محدود وام دهند.

در واقع، ارزیابی وام مبتنی بر هوش مصنوعی می‌تواند دسترسی به وام‌ها را گسترش دهد و در عین حال ریسک را کنترل کند. مؤسسات مالی گزارش می‌دهند که مدل‌های اعتباری هوش مصنوعی منجر به تصویب وام‌های هوشمندانه‌تر و افزایش تعداد مشتریان شده‌اند، زیرا هوش مصنوعی شاخص‌های قابل اعتماد بازپرداخت را کشف می‌کند که مدل‌های سنتی ممکن است از دست بدهند.

انطباق با مقررات (RegTech)

انطباق یکی دیگر از موارد اصلی استفاده از هوش مصنوعی است. مقررات پیچیده و در حال تحول صنعت مالی نیازمند نظارت و گزارش‌دهی مداوم است. ابزارهای هوش مصنوعی بسیاری از وظایف انطباق را خودکار می‌کنند: آن‌ها می‌توانند به طور مداوم تراکنش‌ها را برای علائم پولشویی اسکن کنند، گزارش‌ها را به صورت خودکار تولید کنند و ناهنجاری‌ها را برای بررسی علامت‌گذاری نمایند.

با بهره‌گیری از پردازش زبان طبیعی و شناسایی الگو، بانک‌ها اطمینان حاصل می‌کنند که همه تغییرات مقرراتی در اسناد و ارتباطات رصد می‌شوند.

این امر ریسک جریمه‌ها و خطاها را کاهش می‌دهد. همان‌طور که یک راهنمای صنعتی اشاره می‌کند، هوش مصنوعی به بانک‌ها کمک می‌کند «چالش‌های پیچیده و دائماً در حال تغییر مقررات را با خودکارسازی وظایف انطباق مدیریت کنند». در عمل، این به تیم‌های انطباق اجازه می‌دهد به جای صرف وقت برای بررسی اسناد، بر استراتژی و نظارت تمرکز کنند.

ریسک‌ها و چالش‌های هوش مصنوعی در امور مالی و بانکداری

در حالی که هوش مصنوعی وعده‌های بزرگی دارد، همچنین ریسک‌ها و چالش‌های جدیدی را به همراه می‌آورد که بخش مالی باید با دقت مدیریت کند. نگرانی‌های کلیدی شامل امنیت داده‌ها، تعصب مدل، خلأهای قانونی و تأثیرات بر نیروی کار است. در ادامه به مهم‌ترین ریسک‌های به‌کارگیری هوش مصنوعی در امور مالی می‌پردازیم:

حریم خصوصی داده‌ها و امنیت سایبری

سیستم‌های هوش مصنوعی به حجم عظیمی از داده‌ها نیاز دارند – اغلب شامل اطلاعات حساس شخصی و مالی. این موضوع ریسک‌های حریم خصوصی و امنیتی را افزایش می‌دهد. هر چه بانک‌ها فرآیندهای بیشتری را با هوش مصنوعی خودکار کنند، سطح حمله بالقوه برای مجرمان سایبری بزرگ‌تر می‌شود.

طبق گزارش EY، با پذیرش هوش مصنوعی توسط بانک‌ها، بازیگران مخرب اهداف جدیدی در سیستم‌های مبتنی بر هوش مصنوعی پیدا می‌کنند. برای مثال، مدل هوش مصنوعی آموزش‌دیده روی داده‌های مشتری می‌تواند در صورت دسترسی غیرمجاز به داده‌ها یا کد، دستکاری شود.

بنابراین، بانک‌ها باید در حاکمیت داده قوی، رمزنگاری و نظارت سرمایه‌گذاری کنند. اطمینان از انطباق با قوانین حفظ حریم خصوصی (مانند GDPR) و محافظت از مسیرهای هوش مصنوعی در برابر نفوذ حیاتی است. بدون امنیت سایبری قوی، مزایای هوش مصنوعی ممکن است تحت تأثیر سرقت یا دستکاری داده‌ها قرار گیرد.

تعصب الگوریتمی و شفافیت

مدل‌های هوش مصنوعی از داده‌های تاریخی یاد می‌گیرند، بنابراین ممکن است به طور ناخواسته تعصبات انسانی را بازتولید کنند. یکی از نگرانی‌های شناخته‌شده در امور مالی، تعصب الگوریتمی در تصمیمات وام‌دهی یا سرمایه‌گذاری است. ناظران هشدار داده‌اند که الگوریتم‌های اعتباری مبتنی بر هوش مصنوعی ممکن است تعصب علیه گروه‌های خاصی را در خود جای دهند و منجر به وام‌دهی ناعادلانه شوند.

علاوه بر این، بسیاری از سیستم‌های هوش مصنوعی به صورت «جعبه سیاه» عمل می‌کنند، به این معنی که منطق تصمیم‌گیری آن‌ها غیرشفاف است. این موضوع توضیح یا حسابرسی نتایج مبتنی بر هوش مصنوعی را دشوار می‌کند. برای مثال، اگر هوش مصنوعی وامی را رد کند، بانک باید دلیل تصمیم را توضیح دهد – اما مدل پیچیده هوش مصنوعی ممکن است به آسانی دلیل خود را آشکار نکند.

برای مقابله با این چالش، باید هوش مصنوعی قابل توضیح ساخت: بانک‌ها باید از مدل‌های شفاف استفاده کنند یا ابزارهایی برای تفسیر تصمیمات هوش مصنوعی اضافه کنند. همچنین باید مدل‌ها را به طور منظم برای عدالت آزمایش کنند. همان‌طور که EY اشاره می‌کند، هیئت‌مدیره‌ها باید بر هوش مصنوعی اخلاقی تأکید کنند – اطمینان از کنترل تعصب و شفافیت نتایج.

چالش‌های قانونی و حاکمیتی

چارچوب قانونی پیرامون هوش مصنوعی در امور مالی هنوز در حال شکل‌گیری است. در حال حاضر، قوانین خاص هوش مصنوعی محدود یا نامشخص هستند. ناظران نگران مسائلی مانند الگوریتم‌های متعصب، مشاوره نادرست چت‌بات‌ها و حریم خصوصی داده‌ها هستند.

در نتیجه، بسیاری از بانک‌ها درباره انطباق با مقررات آینده هوش مصنوعی دچار ابهام هستند. مؤسسات پیشرو با ایجاد چارچوب‌های حاکمیتی و مدیریت ریسک داخلی پیشاپیش پاسخ می‌دهند.

برای مثال، BCG توصیه می‌کند بانک‌ها «برنامه حاکمیتی را در دست بگیرند» با همکاری زودهنگام با ناظران و ایجاد مسیرهای حسابرسی برای سیستم‌های هوش مصنوعی. این شامل تشکیل کمیته‌های نظارت بر هوش مصنوعی، تعریف مسئولیت‌پذیری برای نتایج هوش مصنوعی و اجرای فرآیندهای اعتبارسنجی دقیق است.

به طور خلاصه، بانک‌ها باید ابتکارات هوش مصنوعی را با حاکمیت قوی – شامل تیم‌های حقوقی، انطباق و فناوری – هماهنگ کنند تا از مشکلات قانونی جلوگیری کنند. حاکمیت پیشگیرانه (به جای انتظار برای قوانین خارجی) اکنون به عنوان بهترین روش شناخته می‌شود.

نیروی کار و ملاحظات اخلاقی

اتوماسیون مبتنی بر هوش مصنوعی ممکن است برخی مشاغل بانکی، به ویژه آن‌هایی که شامل پردازش داده‌های روزمره هستند، را حذف کند. برای مثال، نقش‌های پشتیبانی مانند ورود داده، بررسی انطباق و تحلیل‌های پایه ممکن است کاهش یابد.

مجمع جهانی اقتصاد تأکید می‌کند که بسیاری از نقش‌های سنتی (مانند کارمندان پردازش وام) نیاز به مهارت‌آموزی مجدد خواهند داشت زیرا هوش مصنوعی این وظایف را بر عهده می‌گیرد.

این موضوع سوالات اخلاقی و اجتماعی را مطرح می‌کند: بانک‌ها و ناظران باید درباره آموزش مجدد کارکنان و به‌کارگیری مجدد استعدادها فکر کنند. علاوه بر این، حتی زمانی که سیستم‌های هوش مصنوعی تصمیم می‌گیرند، رویکرد «انسان در حلقه» برای پاسخگویی ضروری است.

کارشناسان ارشد معتقدند که قضاوت انسانی باید بر هوش مصنوعی نظارت داشته باشد تا نتایج مسئولانه تضمین شود. بنابراین مؤسسات مالی باید تعادل بین افزایش کارایی و استفاده اخلاقی برقرار کنند – با گنجاندن شفافیت و نظارت انسانی در فرآیندهای هوش مصنوعی برای حفظ اعتماد و مجوز اجتماعی.

اجرای استراتژیک هوش مصنوعی در امور مالی و بانکداری

برای بهره‌برداری از مزایای هوش مصنوعی و مدیریت ریسک‌های آن، بانک‌ها باید رویکردی استراتژیک و جامع در اجرای هوش مصنوعی اتخاذ کنند. این شامل هماهنگی تلاش‌های هوش مصنوعی با اهداف کسب‌وکار، سرمایه‌گذاری در زیرساخت‌های مناسب و ارتقای مهارت‌های نیروی انسانی است. رهبران صنعت راهنمایی‌های مشخصی درباره استراتژی ارائه می‌دهند:

هماهنگی هوش مصنوعی با استراتژی کسب‌وکار: 

سازمان‌ها باید ابتکارات هوش مصنوعی را در اهداف اصلی کسب‌وکار مستحکم کنند و آن را به عنوان یک پروژه جداگانه نپندارند. BCG تأکید می‌کند که بانک‌ها «باید استراتژی هوش مصنوعی را در استراتژی کسب‌وکار جای دهند» و بر پروژه‌هایی با بازده واضح تمرکز کنند، نه صرفاً فناوری برای فناوری.

این به معنای شناسایی موارد استفاده با تأثیر بالا (مثلاً خودکارسازی وام‌دهی، مشاوره ثروت) و تعیین معیارهای عملکرد قابل اندازه‌گیری (افزایش درآمد، کاهش هزینه) از ابتدا است. بانک‌هایی که از مرحله آزمایشی فراتر رفته‌اند، آن‌هایی هستند که چشم‌انداز هوش مصنوعی را با ارزش مشتری و تمایز رقابتی پیوند داده‌اند.

ایجاد زیرساخت داده و فناوری قوی: 

هوش مصنوعی موفق نیازمند پایه فنی مستحکم است. بانک‌ها به پلتفرم‌های داده یکپارچه، رایانش ابری یا ترکیبی و لایه‌های یکپارچه‌سازی بی‌وقفه برای پشتیبانی از یادگیری ماشین در مقیاس نیاز دارند. BCG توصیه می‌کند «هوش مصنوعی را در مرکز فناوری و داده قرار دهند» و در لایه‌های یکپارچه‌سازی و هماهنگی سرمایه‌گذاری کنند.

در عمل، این می‌تواند شامل به‌روزرسانی سیستم‌های قدیمی، پذیرش پلتفرم‌های هوش مصنوعی/یادگیری ماشین و تضمین کیفیت داده‌ها باشد. تنها با زیرساخت مناسب می‌توان مدل‌های هوش مصنوعی را به طور قابل اعتماد در سراسر سازمان پیاده‌سازی کرد.

ایجاد حاکمیت و کنترل‌های ریسک: 

همان‌طور که پیش‌تر اشاره شد، حاکمیت قوی غیرقابل مذاکره است. بانک‌ها باید کمیته‌های بین‌رشته‌ای ریسک هوش مصنوعی تشکیل دهند و استانداردهایی برای اعتبارسنجی و نظارت مدل‌ها تعیین کنند. BCG توصیه می‌کند که بانک‌ها «برنامه حاکمیتی را در دست بگیرند» با همکاری ناظران و «ایجاد چارچوب‌های مدیریت ریسک مناسب برای حسابرسی و توضیح‌پذیری».

این شامل تعریف سیاست‌های استفاده از داده، اطمینان از قابلیت حسابرسی مدل‌ها و تعیین دستورالعمل‌های اخلاقی (مثلاً برای تصمیمات اعتباری) است. با ایجاد این کنترل‌ها از ابتدا، مؤسسات می‌توانند سریع‌تر نوآوری کنند و در عین حال مطابق مقررات باقی بمانند.

توسعه استعدادها و تغییر سازمانی: 

پیاده‌سازی هوش مصنوعی اغلب به دلیل کمبود مهارت یا مقاومت سازمانی شکست می‌خورد. بانک‌ها باید در آموزش و جذب استعدادهای هوش مصنوعی (دانشمندان داده، مهندسان یادگیری ماشین) و ارتقای مهارت‌های کارکنان فعلی در سواد داده سرمایه‌گذاری کنند. همچنین باید نقش‌ها و انگیزه‌ها را برای حمایت از جریان‌های کاری مبتنی بر هوش مصنوعی بازتعریف کنند.

برای مثال، مدیران ارتباط با مشتری ممکن است با تحلیل‌گران داده همکاری کنند تا بینش‌های هوش مصنوعی را تفسیر کنند. مهم‌تر از همه، رهبری ارشد باید درگیر باشد: BCG اشاره می‌کند که بانک‌هایی که در هوش مصنوعی موفق هستند «از تمام قدرت مدیرعامل بهره می‌برند» و رهبران ارشد را از بالا به پایین درگیر می‌کنند.

تغییر فرهنگی کلید موفقیت است – با حمایت مدیران از آزمایش، گسترش آزمایش‌های موفق و تحمل شکست‌های اولیه برای یادگیری و تطبیق.

به طور خلاصه، بانک‌های موفق هوش مصنوعی را به عنوان استراتژی سازمانی می‌بینند، نه پروژه‌ای پراکنده. آن‌ها بر ارائه بازگشت سرمایه ملموس تمرکز دارند، هوش مصنوعی را در فرآیندهای اصلی ادغام می‌کنند و فناوری، ریسک و نیروی انسانی را هماهنگ می‌سازند.

تحقیقات نشان می‌دهد بانک‌هایی که اکنون به صورت استراتژیک در هوش مصنوعی سرمایه‌گذاری می‌کنند (نه فقط اجرای آزمایش‌های جداگانه) خود را برای «بازتعریف نحوه خلق ارزش در کسب‌وکار» آماده می‌کنند.

کسانی که اکنون حرکت می‌کنند – با ارتقای همزمان استراتژی، فناوری، حاکمیت و استعدادها – روابط مشتری قوی‌تر، هزینه‌های کمتر و پیشتازی در برابر رقبا خواهند داشت.

چشم‌انداز آینده هوش مصنوعی در امور مالی و بانکداری

آینده صنعت مالی به شدت مبتنی بر هوش مصنوعی خواهد بود. فناوری‌های نوظهور هوش مصنوعی مانند هوش مصنوعی مولد و عامل‌محور وعده خودکارسازی وظایف پیچیده‌تر و باز کردن قابلیت‌های جدید را می‌دهند.

برای مثال، هوش مصنوعی عامل‌محور – شبکه‌ای از عوامل هوش مصنوعی خودمختار که می‌توانند همکاری کنند – ممکن است روزی معاملات انتها به انتها را مدیریت کرده یا پرتفوی‌ها را با حداقل دخالت انسانی به صورت پویا اداره کند. BCG پیش‌بینی می‌کند که در چند سال آینده «چشم‌انداز بانکداری به طور بنیادین متفاوت خواهد بود» زیرا هوش مصنوعی همه‌گیر می‌شود.

تحلیل‌گران برآورد می‌کنند که این تحول می‌تواند تأثیر اقتصادی عظیمی داشته باشد. تحلیل اخیر ECB/McKinsey پیش‌بینی می‌کند که هوش مصنوعی مولد به تنهایی می‌تواند سالانه ۲۰۰ تا ۳۴۰ میلیارد دلار (۹ تا ۱۵ درصد از سود عملیاتی) به بانکداری جهانی اضافه کند از طریق افزایش بهره‌وری. در عمل، این به معنای جریان‌های کاری کارآمدتر (کاهش هزینه‌ها) و منابع درآمدی جدید از محصولات نوآورانه مبتنی بر هوش مصنوعی است.

از سوی مصرف‌کننده، هوش مصنوعی آینده امکان ارائه خدمات مالی هرچه شخصی‌تر و در دسترس‌تر را فراهم می‌کند. می‌توان انتظار داشت نمایندگان مالی هوش مصنوعی که امور مالی روزمره را مدیریت، مشاوره سرمایه‌گذاری متناسب ارائه و وام‌های خرد را به صورت لحظه‌ای ارزیابی می‌کنند.

برای نمونه، تحقیقات نشان می‌دهد هوش مصنوعی عامل‌محور می‌تواند به طور خودکار درخواست‌های وام کشاورزان خرد را با استفاده از داده‌های محلی ارزیابی کند یا محصولات بیمه شخصی‌سازی‌شده را به سرعت ایجاد نماید. چنین پیشرفت‌هایی می‌تواند شمول مالی را به طور چشمگیری افزایش دهد و بازارهای کمتر توسعه‌یافته را با حداقل زیرساخت‌ها پوشش دهد.

البته این پیشرفت‌ها چالش‌های تازه‌ای به همراه دارند که محیط قانونی آینده را شکل خواهند داد. ناظران در سراسر جهان در حال آماده‌سازی چارچوب‌های هوش مصنوعی (مانند قانون هوش مصنوعی اتحادیه اروپا) و درخواست شفافیت و پاسخگویی بیشتر هستند.

بانک‌های آینده باید سیستم‌های هوش مصنوعی را با حفظ حریم خصوصی، قابلیت توضیح و امنیت طراحی کنند تا اعتماد را حفظ نمایند. همچنین باید به طور مداوم سازگار شوند – نسل بعدی ابزارهای هوش مصنوعی به سرعت تکامل می‌یابند و مؤسسات باید چابک باقی بمانند.

>>> بیشتر ببینید:

کاربردهای هوش مصنوعی در کسب‌وکار و بازاریابی

هوش مصنوعی در پزشکی و مراقبت‌های بهداشتی

خلاصه اینکه، نقش هوش مصنوعی در امور مالی و بانکداری در حال رشد چشمگیری است. می‌توان انتظار داشت تصمیم‌گیری‌های مبتنی بر داده، اتوماسیون هوشمند و نوآوری مشتری‌محور افزایش یابد. همان‌طور که یک کارشناس گفته است: «هوش مصنوعی دیگر یک آزمایش حاشیه‌ای نیست؛ بلکه موتور بانکداری نسل بعد است». مؤسسات مالی که اکنون این تحول را می‌پذیرند – با هماهنگی استراتژی، فناوری، حاکمیت و استعدادها – بهترین موقعیت را برای موفقیت در آینده مبتنی بر هوش مصنوعی خواهند داشت.