چگونه هوش مصنوعی و ML می توانند انعطاف پذیری بانک ها و مشتریان را افزایش دهند (استیو مورگان)

برای بانک‌ها، هوش مصنوعی (AI) و یادگیری ماشینی (ML) باید چیزی بیش از کلمات رایج باشند. استفاده صحیح از این فناوری‌ها در فرآیندهای پشتیبان آنها می‌تواند به افزایش انعطاف‌پذیری عملیاتی کمک کند، در فرآیندی که مشتریان را قادر می‌سازد تا از نظر مالی در عصر شوک‌های اقتصادی گسترده و افزایش جرایم مالی انعطاف‌پذیرتر شوند. اما چگونه می توانند این کار را به طور موثر انجام دهند؟

هوش مصنوعی در ساده‌ترین شکل خود شامل استفاده از رایانه برای تکمیل وظایفی مانند تجزیه و تحلیل داده‌ها است که انجام آن‌ها ساعت‌ها یا حتی روزها طول می‌کشد. هدف هوش مصنوعی تشخیص الگوها در مجموعه داده ها و تصمیم گیری بهترین مراحل بعدی است. می‌تواند مانند انسان‌ها قضاوت درستی کند، اما برخلاف انسان‌ها این کار را تقریباً آنی انجام می‌دهد. علاوه بر این، ML را می توان بخشی فرعی از هوش مصنوعی در نظر گرفت که بر استفاده از داده ها و الگوریتم ها برای تقلید از روش یادگیری انسان ها تمرکز دارد. این به نوبه خود، دقت ML و در نتیجه هوش مصنوعی را بهبود می بخشد.

بانک‌ها و سایر مؤسسات مالی که هوش مصنوعی و ML را پیاده‌سازی می‌کنند پدیده جدیدی نیست. طبق تحقیقات انجام شده توسط بانک مرکزی انگلستانتعداد شرکت‌های خدمات مالی بریتانیا که از ML استفاده می‌کنند در طول سال 2022 با 72 درصد از شرکت‌کنندگان در نظرسنجی که در حال حاضر از ML استفاده می‌کنند یا برنامه‌های کاربردی ML را توسعه می‌دهند، روند صعودی خود را ادامه داده است. همچنین پیش‌بینی می‌شود که تأثیر ML طی سه سال آینده در مورد کاربردهای مالی، از جمله در بانکداری، بیش از سه برابر شود.  

ML و AI برای بهبود انعطاف پذیری عملیاتی

بانک‌ها نباید با چشم‌انداز استقرار و پیاده‌سازی هوش مصنوعی و ML در سیستم‌های باطن خود، حتی اگر سیستم‌های قدیمی دارند، به تعویق بیفتند. با توسعه و پیاده‌سازی فناوری‌های مبتنی بر هوش مصنوعی مناسب در ارتباط با تلاش‌های اتوماسیون، مؤسسات مالی می‌توانند به راحتی هر دو را به یکدیگر متصل کنند تا برنامه‌های مالی پیشرفته و به‌روز را هدایت کنند. سپس این کارکردها می توانند با یکدیگر در هماهنگی با یکدیگر همکاری کنند، نه اینکه درگیری یکی بر دیگری باشد.

یکی از بزرگترین نگرانی های مؤسسات مالی و مشتریان آنها، جرایم مالی و کلاهبرداری است. هوش مصنوعی و ML می‌توانند با تسهیل تشخیص و مدیریت ریسک از طریق اتصال ابزارهای مدیریت پرونده با روش‌های غربالگری کلاهبرداری فعلی در اینجا کمک کنند. به عنوان بخشی از رویکرد اتوماسیون هوشمند، ابزارهای هوش مصنوعی و ML همچنین می‌توانند به بانک‌ها کمک کنند تا تراکنش‌های ناهنجاری را برای بهبود تشخیص و مدیریت جرایم مالی بررسی کنند. این امر به دلیل تشویق فرآیندهای عملیاتی انعطاف‌پذیر، امنیت و حفاظت از بانک‌ها را تضمین می‌کند و یک ستون فقرات قوی برای سیستم‌های باطن آنها ایجاد می‌کند. 

همچنین مزایای مالی برای استقرار هوش مصنوعی و ML وجود دارد. بانک‌ها می‌توانند از اتوماسیون سیستم پشتیبان پیشرفته مبتنی بر هوش مصنوعی بهره ببرند، که بر کارهای دستی تکراری، اما ضروری که کارمندان بدون این فرآیندها با آن مواجه می‌شوند، غلبه می‌کند. با خودکار کردن این وظایف، کارکنان می توانند بر روی نیازهای پیچیده تری تمرکز کنند که ممکن است نیاز به لمس یا همدلی انسانی داشته باشد. این را می توان با پیاده سازی بهترین سیستم هوش مصنوعی که سیستم های قدیمی را با سرمایه گذاری در فناوری های جدیدتر هماهنگ می کند، انجام داد. این به بانک ها اجازه می دهد تا به طور موثر هزینه های عملیاتی را کاهش دهند و همچنین کارایی گردش کار را افزایش دهند. برخی از بانک ها مستقیماً از طریق پردازش بین 50 تا 85 درصد برای فرآیندهای پیچیده شناسایی و حل و فصل به موفقیت های چشمگیری دست یافته اند. آن‌ها همچنین توانسته‌اند تعادل درستی بین آنچه که باید خودکار شود و آنچه نباید انجام شود را به طور جدی برقرار کنند.

با این حال، زمانی که بانک‌ها هوش مصنوعی و ML را پیاده‌سازی می‌کنند، باید در مورد مدیریت مسائل اخلاقی مرتبط با این فناوری‌ها محتاط باشند. به منظور غلبه بر خطرات جانبداری، آنها باید یک کد اخلاقی قوی برای ترویج شیوه های غیر تبعیض آمیز برای مشتریان خود ایجاد کنند. این را می توان با آموزش مدل هایی با داده های متنوع، و نظارت بر خروجی ها به طور مداوم برای اطمینان از عملکرد هوش مصنوعی مطابق با هدف به دست آورد. همچنین می توان از طریق کار با راه حل هایی که هوش مصنوعی دارند که به وضوح قابل توضیح است، به آن دست یافت.

ارتقای انعطاف پذیری مالی برای مشتریانی که از هوش مصنوعی و ML استفاده می کنند

هوش مصنوعی و ML به برخی از با ارزش ترین دارایی های بانک ها در هنگام خدمات رسانی به مشتریان خود تبدیل شده اند. همانطور که مدیریت داده های مشتری از طریق اتوماسیون بهبود می یابد، به مشتریان سریعتر و دقیق تر خدمات ارائه می شود. با استقرار هوش مصنوعی، بانک ها می توانند نه تنها محصولات و خدمات مورد نیاز هر مشتری را در زمان مناسب، بلکه بهترین تعامل مناسب بعدی که مشتری به آن نیاز دارد را توصیه کنند. این می تواند به بهبود انعطاف پذیری مالی برای مشتریان کمک کند، زیرا آنها در زمانی که بیشترین نیاز را دارند از بانک خود کمک مورد نیاز خود را دریافت خواهند کرد. 

ترکیبی از فناوری‌های اتوماسیون مبتنی بر هوش مصنوعی و ML آینده نوآوری خدمات مالی را هدایت خواهد کرد. آنها به عنوان «مغز» هر مؤسسه مالی، به طور فزاینده‌ای به بانک‌ها این توانایی را می‌دهند که از قدرت تجزیه و تحلیل داده‌های پیشرفته برای مبارزه با چالش‌ها و ایجاد استاندارد بهتری از خدمات مشتری استفاده کنند، که کلید تضمین انعطاف‌پذیری عملیاتی برای خودشان است. متعاقباً، بانک‌ها می‌توانند این مزایا را به مشتریان خود منتقل کنند تا از طریق محصولات و خدمات شخصی‌تر، انعطاف‌پذیری مالی را افزایش دهند. آینده نه تنها به سرعت نزدیک می شود، بلکه در حال حاضر اینجاست، با راه حل های آسان برای استفاده در این فضا - زمان ورود به کشتی.

• 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.finextra.com/blogposting/23885/how-ai-and-ml-can-drive-resiliency-for-banks-and-customers?utm_medium=rssfinextra&utm_source=finextrablogs