پنج گرایش بزرگ هوش مصنوعی برای بانکداری در سال ۲۰۲۴

هوش مصنوعی به سرعت در حال تبدیل شدن به یک تغییر دهنده بازی برای بانک ها است و سال ۲۰۲۳ شاهد ادغام بیشتر این موارد بود. ابزارها، به ویژه در زمینه هایی مانند کشف تقلب و تجربه مشتری. داده محور ماهیت صنعت بانکداری دقیقاً محیط مناسبی را برای سریع و استقرار موثر هوش مصنوعی

با ورود به سال ۲۰۲۴، به احتمال زیاد رشد سریعی هم در پذیرش و هم در اثربخشی در مناطقی که قبلاً استفاده می‌شود، وجود خواهد داشت و بانکداری همچنان در خط مقدم پذیرش «دنیای واقعی» باقی می‌ماند. هوش مصنوعی.

بانک ها از هوش مصنوعی در حمایت از سواد مالی، پس انداز و برنامه ریزی سرمایه گذاری و موارد دیگر استفاده خواهند کرد به طور کلی، برای کمک به افراد و مشاغل برای بهینه سازی وضعیت مالی خود.

این شامل بهبود تجربه مشتری از طریق بینش‌های شخصی‌سازی‌شده و افزایش امنیت در برنامه‌های بانکی است که به حمایت از مشتریان در دوره‌ای که شعب بانک‌های کم‌تر و کانال‌های بیشتر برای تعامل دیجیتالی وجود دارد، کمک می‌کند.

این امر تنها زمانی تسریع می‌یابد که بانکداری به طور فزاینده‌ای در سایر حوزه‌های زندگی تعبیه شده است. با این حال، به عنوان دسترسی به داده ها به رشد خود ادامه می دهد، بنابراین فشار برای افزایش نیز افزایش خواهد یافت مقررات و اتخاذ بهترین شیوه ها برای اطمینان از استفاده اخلاقی و مسئولانه از تکنولوژی. به عنوان روندهای پیشرو در هوش مصنوعی برای بانکداری در سال ۲۰۲۴، این موارد به شرح زیر است.

۱٫ هوش مصنوعی مولد

ظهور هوش مصنوعی مولد نویدبخش موجی از نوآوری، کارایی و شخصی سازی برای بانک ها و مشتریان خود. این می تواند نحوه بانکداری را متحول کند عملیات و خدمات ارائه می شود. همچنین می‌تواند خدمات جدید و منحصربه‌فردی ایجاد کند، کارایی عظیمی را برای عملیات بانکی ارائه دهد و نحوه تعامل کاربران نهایی با بانکداری را تغییر دهد.

به گفته مک کینزیدر سراسر صنعت بانکداری، این فناوری می تواند ارزشی معادل ۲۰۰ تا ۳۴۰ میلیارد دلار اضافی در سال ارائه دهد. این می تواند ناشی از موارد استفاده و برنامه های کاربردی مختلف باشد که باعث می شود کارایی عظیمی در باطن بانکی ایجاد شود. مشتریان بانکی همچنین شاهد بهبود پشتیبانی و همچنین خدمات و تجربه بانکی منحصر به فرد خواهند بود.

۲٫ هوش مصنوعی مسئول

با افزایش استفاده از هوش مصنوعی در برنامه های بانکی و مالی، نیاز به داشتن وجود خواهد داشت هوش مصنوعی قابل توضیح واقعی که مدل های آن را می توان به راحتی درک، تجزیه و تحلیل و تقویت کرد ذینفعان تجاری و مقامات نظارتی

علاوه بر این، نیاز است که خروجی های این مدل ها به راحتی توسط کاربر عادی قابل درک و تجزیه و تحلیل باشد. همچنین باید اطمینان حاصل شود که خروجی های این مدل ها مغرضانه (علیه هر بخش مشتری یا جمعیت شناسی) و منصفانه و ایمن هستند.

در واقع، اعتماد و تعصب همچنان موانع برجسته ای برای پذیرش هوش مصنوعی هستند. مثلا، الگوریتم های اپل – که برای تصمیم گیری در مورد اعطای خطوط اعتباری استفاده می شد – بودند متهم به جنسیت جانبداری در سال ۲۰۱۹، خط اعتباری کمتری به زنان نسبت به مردان اختصاص داد.

با توجه به این خطرات در خط مقدم فناوری هوش مصنوعی برای برنامه های کاربردی “پرخطر”، مانند امتیازدهی اعتباری، بانک ها احتمالاً فشار بیشتری را از تأثیرات نظارتی و مشتری احساس می کنند. بنابراین، “قابلیت توضیح” هوش مصنوعی کلیدی است و بانک ها باید مجموعه ای از فرآیندها را ایجاد کنند که به کاربران امکان می دهد خروجی ایجاد شده توسط الگوریتم های یادگیری ماشین را درک کنند.

موفقیت هوش مصنوعی باعث افزایش دید هوش مصنوعی قابل توضیح برای شناسایی و اصلاح عیوب و آسیب پذیری های احتمالی در مدل ها خواهد شد.

۳٫ حکمرانی هوش مصنوعی

بیشتر دولت‌ها و مقامات تنظیم‌کننده در سراسر جهان در حال کار بر روی یک حکمرانی دقیق هوش مصنوعی هستند که امکان دسترسی به تمام قدرت هوش مصنوعی را فراهم می‌کند و در عین حال با آن به عنوان یک مشکل برخورد می‌کند. فناوری ایمن و مفید با مقررات و حاکمیت خاص خود برای محافظت از هرگونه عواقب ناخواسته.

برای استفاده ایمن از هوش مصنوعی در موسسات بانکی و مالی مختلف، نیاز فزاینده ای به فرآیندهای حاکمیتی و انطباق دقیق وجود خواهد داشت.

۴٫ هوش مصنوعی برای تحقق رفاه مالی

رفاه مالی یک مفهوم بسیار مهم خواهد بود که هوش مصنوعی قابل توضیح می تواند به درک آن کمک کند برای بانک ها و موسسات مالی به عنوان مثال، مدیریت فرآیندهای پایان بانک، درون روز پیش بینی نقدینگی، تحلیل احساسات و غیره

همچنین با پیش بینی جریان نقدی و پشتیبانی در صورت مشکلات مالی، یا کمک به انتخاب بهترین وام مسکن مناسب یا کمک در مشاوره ثروت، برای مشتریان مفید خواهد بود. هوش مصنوعی قابل توضیح به پشتوانه بازارهای مالی باثبات و همچنین حمایت مالی سالم برای مشتریان نهایی بانکی کمک خواهد کرد.

۵٫ گسترش منابع داده

با ظهور اینترنت اشیا (IoT) و رسانه های اجتماعی، داده های بیشتری افزایش می یابد در مورد صنعت بانکداری و مشتریان نهایی آن موجود است. هوش مصنوعی می تواند نقش مهمی در آن ایفا کند استخراج ارزش کامل از داده های رسانه های اجتماعی بدون ساختار و حجم عظیمی از داده های اینترنت اشیا و این را با داده های بانکی مشتری ترکیب کنید.

این به برنامه‌های بانکی اجازه می‌دهد تا به بانک‌ها و مشتریان نهایی آن‌ها به روش‌های گسترده کمک و پشتیبانی کنند که امکان تولید خدمات منحصر به فرد جدیدی را فراهم می‌کند که می‌تواند چهره بانکداری را برای سال‌های آینده تغییر دهد.

هانی هاگراس مدیر ارشد علوم و رئیس واحد تجارت هوش مصنوعی در تمنوس، شرکت نرم افزار بانکی. Temenos یک رهبر جهانی در هوش مصنوعی قابل توضیح و توسعه هوش مصنوعی مولد با استقرار اخلاقی و مسئولانه در بانکداری است. هانی همچنین استاد هوش مصنوعی در دانشگاه اسکس است، جایی که او مدیر مرکز هوش محاسباتی و رئیس گروه تحقیقاتی هوش مصنوعی است.