ظهور بانک‌های رقیب یکی از ویژگی‌های بارز صنعت فین‌تک در دهه گذشته بوده است. چالش‌گرانی که برای ایجاد اختلال در بخش بانکداری سنتی ایجاد شده‌اند، با ارائه‌های نوآورانه و اغلب دیجیتالی با هدف ارائه خدمات به مشتریان به روش‌های مختلف، کاملا دست پر هستند. هم بانک های رقیب و هم بانک های فعلی به طور فزاینده ای از هوش مصنوعی (AI) برای تغییر تجربیات مشتریان خود استفاده می کنند.
داده، داده و داده
موسسات مالی حجم زیادی از داده ها را دارند که می توانند برای بهبود تجربه مشتری از آنها استفاده کنند. در پرداخت‌ها، چیزی فوق‌العاده مفید که هوش مصنوعی می‌تواند انجام دهد کمک به مدیریت امور مالی صاحب حساب است. یادگیری ماشینی می تواند عادات پرداخت آنها را در مورد صورتحساب ها، هزینه ها و پس انداز تجزیه و تحلیل کند تا توصیه های فعالی ارائه دهد که به دارندگان حساب کمک می کند تا امور مالی روزانه خود را بهتر مدیریت کنند و استرس مالی را کاهش دهند. برای مثال، هوش مصنوعی می‌تواند الگویی را ببیند که یک کاربر بانکی خاص صورت‌حساب‌های کلان خود را در پانزدهم ماه پرداخت می‌کند و از نظر تاریخی به مبلغ کل نیاز داشته است. بر اساس این الگو، هوش مصنوعی می‌تواند پیش‌بینی کند که چقدر پول برای پوشش این صورت‌حساب‌ها در این ماه نیاز دارند و می‌تواند به کاربر در مورد داشتن بودجه کافی برای پوشش آن صورت‌حساب‌ها هشدار دهد.
موسسات مالی حجم زیادی از داده ها را دارند که می توانند برای بهبود تجربه مشتری از آنها استفاده کنند. در پرداخت‌ها، چیزی فوق‌العاده مفید که هوش مصنوعی می‌تواند انجام دهد کمک به مدیریت امور مالی صاحب حساب است. یادگیری ماشینی می تواند عادات پرداخت آنها را در مورد صورتحساب ها، هزینه ها و پس انداز تجزیه و تحلیل کند تا توصیه های فعالی ارائه دهد که به دارندگان حساب کمک می کند تا امور مالی روزانه خود را بهتر مدیریت کنند و استرس مالی را کاهش دهند. برای مثال، هوش مصنوعی می‌تواند الگویی را ببیند که یک کاربر بانکی خاص صورت‌حساب‌های کلان خود را در پانزدهم ماه پرداخت می‌کند و از نظر تاریخی به مبلغ کل نیاز داشته است. بر اساس این الگو، هوش مصنوعی می‌تواند پیش‌بینی کند که چقدر پول برای پوشش این صورت‌حساب‌ها در این ماه نیاز دارند و می‌تواند به کاربر در مورد داشتن بودجه کافی برای پوشش آن صورت‌حساب‌ها هشدار دهد.
ضد پولشویی
بانک‌ها منابع فزاینده و ناپایداری را صرف کشف و پیشگیری از کلاهبرداری، پولشویی و تامین مالی تروریسم می‌کنند، زیرا ابزارهایی که استفاده می‌کنند دیگر کارا نیستند. بخش مالی اروپا حدود 100 میلیارد یورو برای شناسایی پول های کثیف در سیستم مالی جهانی هزینه می کند، اما کمتر از یک درصد از این پول ضبط می شود. واضح است که چیزی کار نمی کند. بانک‌ها اکنون دریافته‌اند که ترکیب هوش مصنوعی و به‌عنوان زیرمجموعه، یادگیری ماشینی در مبارزه با پولشویی (AML) و نظارت بر تراکنش‌ها استراتژی مؤثرتری است. این فناوری را می توان به صورت هدفمند برای مقابله با چالش طراحی کرد. می تواند رفتار و فعالیت مشکوک را با شدت بیشتری تشخیص دهد، سپس یاد بگیرد و با تغییر فعالیت های مجرمانه سازگار شود.
بانک‌ها منابع فزاینده و ناپایداری را صرف کشف و پیشگیری از کلاهبرداری، پولشویی و تامین مالی تروریسم می‌کنند، زیرا ابزارهایی که استفاده می‌کنند دیگر کارا نیستند. بخش مالی اروپا حدود 100 میلیارد یورو برای شناسایی پول های کثیف در سیستم مالی جهانی هزینه می کند، اما کمتر از یک درصد از این پول ضبط می شود. واضح است که چیزی کار نمی کند. بانک‌ها اکنون دریافته‌اند که ترکیب هوش مصنوعی و به‌عنوان زیرمجموعه، یادگیری ماشینی در مبارزه با پولشویی (AML) و نظارت بر تراکنش‌ها استراتژی مؤثرتری است. این فناوری را می توان به صورت هدفمند برای مقابله با چالش طراحی کرد. می تواند رفتار و فعالیت مشکوک را با شدت بیشتری تشخیص دهد، سپس یاد بگیرد و با تغییر فعالیت های مجرمانه سازگار شود.
