همین امر باعث شده تا پیگیری اخبار خارج از اقتصاد نیز نقش کلیدی در تصمیمات اقتصادی و سرمایه‌گذاری ما داشته باشد. فناوری‌های هوش مصنوعی فرآیند‌هایی مانند پردازش تصویر رایانه‌ای و پردازش زبان طبیعی تجزیه و تحلیل اسناد مالی، پردازش مطالبات و اقدامات ضد تقلب را خودکار می‌کنند. این پیشرفت‌ها در وقت، هزینه‌ها و منابع صرفه‌جویی می‌کنند. علاوه‌بر‌این، مشاوران مبتنی بر هوش مصنوعی تجربه‌های دیجیتال شخصی‌سازی شده را برای مشترکین و مشتریان ایجاد می‌کنند.

تحولی در تجربه مشتری با هوش مصنوعی در بانکداری

هوش مصنوعی در بانکداری تجربه مشتری را به طور قابل توجهی بهبود بخشیده است. طبق نظرسنجی State of AI in Financial Services توسط Nvidia، هوش مصنوعی برای ۴۶ درصد از متخصصان خدمات مالی تجربه مشتری را بهبود بخشیده است.
ربات‌های گفتگو و دستیارهای مجازی مبتنی بر هوش مصنوعی، پشتیبانی مشتری را با ارائه پشتیبانی شخصی و در دسترس بودن شبانه روزی متحول می‌کنند. این سیستم‌های هوشمند به پرسش‌های معمول پاسخ و اطلاعات حساب را ارائه می‌دهند، در معاملات کمک می‌کنند و توصیه‌های مربوط به محصول را ارائه می‌دهند. در نهایت، آنها رضایت مشتری را بهبود می‌بخشند.

بانک‌ها می‌توانند با استفاده از ربات‌های گفتگو و دستیار مجازی مبتنی بر هوش مصنوعی، خدمات پشتیبانی مشتری را به صورت ۲۴ ساعته و هفت روز هفته ارائه دهند. این سیستم‌ها قادرند سؤالات رایج را به سرعت و به طور کارآمد پاسخ دهند و به پرسنل انسانی اجازه دهند تا بر موارد دشوارتر تمرکز کنند. علاوه‌بر‌این، این سیستم‌ها می‌توانند با تجزیه و تحلیل الگوها و داده‌های مشتری، به مشتریان کمک کنند تا تصمیمات مالی آگاهانه‌تری بگیرند. فناوری تشخیص صدا مبتنی بر هوش مصنوعی نیز می‌تواند به مشتریان امکان دهد تا از فرامین صوتی برای انجام عملیات بانکی استفاده کنند، که این امر به ویژه برای افراد دارای معلولیت یا کسانی که ترجیح می‌دهند بدون لمس کار کنند، سودمند است. در نهایت، هوش مصنوعی به بانک‌ها کمک می‌کند تا خدمات مالی را برای مشتریان خود آسان‌تر و سریع‌تر ارائه دهند.

افزایش کارآمدی و کاهش هزینه‌های بانکداری

• کاهش هزینه‌ها: فناوری هوش مصنوعی (AI) پتانسیل چشمگیر در کاهش هزینه‌ها و بهبود بهره‌وری در صنعت بانکداری دارد. این فناوری قادر است تحلیل‌های عمیق و دقیقی از داده‌های مالی عظیم انجام دهد و چشم‌انداز‌های ارزشمندی را در اختیار بانک‌ها قرار دهد. با استفاده از این چشم‌اندازها، بانک‌ها می‌توانند تصمیم گیری‌های آگاهانه‌تری داشته باشند و به طور موثرتری منابع خود را مدیریت کنند. علاوه‌بر‌این، AI می‌تواند فرآیندهای دستی و تکراری را خودکار کند، که منجر به کاهش قابل توجهی در هزینه‌های عملیاتی و نیروی کار می‌شود.

اخیرا در یک مطالعه، بیش از نیمی‌از بانک‌ها انتظار داشتند که AI به میزان حداقل 10 درصد درآمد سالانه آنها را افزایش دهد. این امر عمدتاً به دلیل توانایی AI در بهبود تحلیل‌های داده و تصمیم گیری‌های مالی است. علاوه‌بر‌این، AI می‌تواند با شناسایی و اصلاح ناکارآمدی‌ها در عملیات بانکی، به کاهش هزینه‌ها کمک کند. به طور خاص، AI می‌تواند فرآیندهای پیچیده مانند تجزیه و تحلیل اسناد مالی و پردازش خسارت را با استفاده از فناوری‌های پیشرفته مانند بینایی کامپیوتری و پردازش زبان طبیعی به طور خودکار انجام دهد. این امر منجر به صرفه جویی قابل توجهی در زمان و منابع برای بانک‌ها می‌شود.
در مجموع، فناوری AI یک ابزار قدرتمند برای بانک‌ها در راستای بهبود بهره‌وری، کاهش هزینه‌ها و افزایش سودآوری است. با استفاده صحیح از این فناوری، بانک‌ها می‌توانند به سطح جدیدی از کارآمدی و موفقیت برسند.

• مدیریت خودکار داده‌ها: دستگاه‌های یادگیری ماشین (ML) به بانک‌ها در بهینه سازی منابع انسانی و عملیاتی خود کمک می‌کنند. بانک‌ها می‌توانند با پیش بینی تقاضای مشتری و حجم معاملات ، منابع خود را به طور موثرتری مدیریت کرده و هزینه‌های عملیاتی را کاهش دهند.

بانک‌ها با حجم زیادی از داده‌ها در هر روز مواجه هستند. برای بهبود کارایی در فرایندهای نظارتی ، ML می‌تواند این داده‌ها را سریع‌تر و دقیق‌تر از روش‌های سنتی پردازش کند ، در نتیجه هزینه‌های مدیریت و ذخیره سازی داده‌ها را کاهش می‌دهد.
الگوریتم‌های ML، یک‌بار به درستی آموزش داده می‌شوند، آنها کمتر از انسان در معرض خطا هستند - به ویژه در کارهای تکراری و وظایف. این کاهش خطا همچنین می‌تواند به صرفه جویی در هزینه‌های اصلاح خطا و قابلیت اطمینان عملیاتی کمک کند.
علاوه‌بر‌این ، سیستم‌های ML می‌توانند بار کاری رو به افزایش را بدون افزایش هزینه‌هایی که به طور سنتی همراه با نیروی کار انسانی است، مدیریت کنند. این مقیاس پذیری برای بانک‌ها در حالی که پایگاه مشتری و محصولات خود را گسترش می‌دهند ، بسیار مهم است.
با تجزیه و تحلیل داده‌های مشتری، ML امکان ابتکارات بازاریابی هدفمندتر و شخصی‌تر را می‌دهد. این ابتکارات می‌توانند به نرخ تبدیل بهتر و استفاده کارآمدتر از بودجه بازاریابی کمک کند.

مدیریت کاهش ریسک و کشف موارد کلاهبرداری

AI در زمینه بانکداری، به ویژه از طریق الگوریتم‌های یادگیری ماشین، نقش برجسته‌ای ایفا می‌کند. این الگوریتم‌ها توانایی تحلیل پایگاه‌های داده عظیم را دارند و الگوها و انحرافات مشکوک را که نشان دهنده رفتار مجرمانه هستند شناسایی می‌کنند.
سیستم‌های مدیریت تقلب مبتنی بر AI در تشخیص و جلوگیری از انواع مختلف تقلب، از جمله تقلب در پرداخت، سرقت اعتبار، سرقت هویت و حملات فیشینگ، بسیار مؤثر هستند. این امر به بانک‌ها امکان می‌دهد تصمیمات آگاهانه تری بگیرند، هزینه وام‌های بد و تلفات تقلب را کاهش دهند و امنیت مشتریان خود را تقویت کنند.
سیستم‌های AI-powered به طور مداوم در حال تطبیق و یادگیری از روندهای تقلب جدید هستند تا توانایی تشخیص خود را به طور مستمر در طول زمان بهبود ببخشند. آنها قادرند الگوهای پیچیده ای را شناسایی کنند که حتی از نظر کارشناسان انسانی دشوار است.

سیستم‌های یادگیری ماشین همچنین قادر به نظارت مداوم بر تراکنش‌های مالی و فعالیت‌های مشتری برای روندهای غیرمنتظره هستند. این به بانک‌ها امکان می‌دهد هشدارهای فوری در مورد تهدیدات احتمالی دریافت کنند و سریعتر واکنش نشان دهند. این امر می‌تواند به کاهش آسیب‌های مالی و محافظت از اعتبار بانک کمک کند.

برنامه ریزی مالی پیشرفته و بهینه سازی پورتفولیو

با استفاده از ابزارهای هوش مصنوعی، بانک‌ها می‌توانند از بازارهای جهانی، داده‌های تاریخی و عوامل ریسک برای ارائه استراتژی‌های سرمایه گذاری دقیق و بهینه برای مشتریان خود استفاده کنند.
همکاری بین Deutsche Bank و NVIDIA نشان دهنده رشد سریع تسلط فناوری هوش مصنوعی در صنعت بانکداری است. هوش مصنوعی به بانک‌ها این امکان را می‌دهد تا مدل‌های ارزیابی ریسک خود را بازبینی کنند و استراتژی‌های سرمایه گذاری را برای هر مشتری به طور جداگانه تنظیم کنند.
در بازارهای پرنوسان امروزی، استفاده از سیستم‌های یادگیری ماشینی برای نظارت بر سبد سرمایه‌گذاری و متعادل‌سازی آن به طور خودکار بسیار مهم است. این امر اطمینان حاصل می‌کند که سبد سهام همیشه با اهداف و تحمل ریسک مشتری مطابقت دارد.
بانک‌ها می‌توانند با استفاده از هوش مصنوعی در برنامه ریزی مالی خود، تصمیمات و انتخاب‌های سرمایه گذاری بهتری اتخاذ کنند و به این ترتیب به موفقیت مالی خود و مشتریان خود کمک کنند.

سخن پایانی در مورد هوش مصنوعی در بانکداری

مزایای هوش مصنوعی در صنعت بانکداری بسیار زیاد است. توانایی هوش مصنوعی در خودکارسازی وظایف، تجزیه و تحلیل داده‌ها و شناسایی کلاهبرداری، بهره وری را به طور قابل توجهی بهبود بخشیده و هزینه‌های مالی را کاهش داده است. فراتر از این، هوش مصنوعی تجربه مشتری را با تعاملات شخصی و پشتیبانی به موقع ارتقا داده است. با ادامه پذیرش پتانسیل هوش مصنوعی در جهان، بخش بانکداری باید برای حفظ جایگاه خود در این مسیر تحول آفرین، به نوآوری خود ادامه دهد.

منبع: سایت اخبار اقتصادی (https://akhbareghtesadi.com/)