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.
شخصی سازی
برای یک بانک جهانی مستقر با مشتریان نهادی و ثروتمند پیشرفته، هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی میتوانند خدمات شخصیسازی شده، امنیت و انطباق با مقررات را در مقیاس و فرامرزی، با کارایی که به نفع مشتریان ما و شرکتهای جهانی باشد، فعال کنند. با شروع خدمات دهی فردی به مشتری، تشخیص صدا، چهره و اثر انگشت می تواند دسترسی آسان و همچنین امنیت را فراهم کند. جمعآوری دادههای هوش مصنوعی و تجزیه و تحلیل فعالیتهای مشتری همچنین میتواند برای ارائه پیشبینیهای دقیقتر از مانده حسابها و تراکنشهای احتمالی، و پیشنهاد محصولات هدفمند متناسب با نیازهای مشتری استفاده شود. در سطح کسب و کار، صندوق یا شرکت، پروفایل کلاهبرداری از یادگیری ماشینی برای شناسایی فعالیتهای غیرعادی استفاده میکند. هوش مصنوعی می تواند به طور فزاینده ای در دنیای انطباق، اسکن سریع تغییرات نظارتی و شناسایی تأثیرات شرایط و ضوابط در وب سایت ها و برنامه های تلفن همراه و همچنین سیستم های داخلی کمک کند.
برای یک بانک جهانی مستقر با مشتریان نهادی و ثروتمند پیشرفته، هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی میتوانند خدمات شخصیسازی شده، امنیت و انطباق با مقررات را در مقیاس و فرامرزی، با کارایی که به نفع مشتریان ما و شرکتهای جهانی باشد، فعال کنند. با شروع خدمات دهی فردی به مشتری، تشخیص صدا، چهره و اثر انگشت می تواند دسترسی آسان و همچنین امنیت را فراهم کند. جمعآوری دادههای هوش مصنوعی و تجزیه و تحلیل فعالیتهای مشتری همچنین میتواند برای ارائه پیشبینیهای دقیقتر از مانده حسابها و تراکنشهای احتمالی، و پیشنهاد محصولات هدفمند متناسب با نیازهای مشتری استفاده شود. در سطح کسب و کار، صندوق یا شرکت، پروفایل کلاهبرداری از یادگیری ماشینی برای شناسایی فعالیتهای غیرعادی استفاده میکند. هوش مصنوعی می تواند به طور فزاینده ای در دنیای انطباق، اسکن سریع تغییرات نظارتی و شناسایی تأثیرات شرایط و ضوابط در وب سایت ها و برنامه های تلفن همراه و همچنین سیستم های داخلی کمک کند.
مدیریت ریسک
فنآوریهای شناختی پیشرفته مانند هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی به بانکها کمک میکنند برنامههای TPRM خود را با خودکارسازی تلاشهای دستی تقویت کنند، بانکها را برای شناسایی و پیشبینی بهتر ریسک و انطباق سریعتر با الزامات نظارتی که به سرعت در حال تحول هستند، توانمند میسازند. به عنوان مثال، هوش مصنوعی و الگوریتمهای پردازش زبان طبیعی (NLP) میتوانند محتوای شخص ثالث را تجزیه و تحلیل کرده و اعتبارسنجی و ارجاع متقابل آن را با منابع داده دیگر انجام دهند. این ابزارها اتوماسیون گردش کار را تکمیل میکنند و بانکها را در زمان، تلاش و هزینههای مرتبط با کار دستی TPRM صرفهجویی میکنند. هوش مصنوعی دادهکاوی را از پرسشنامهها، اسناد شواهد، فید دادهها و غیره امکانپذیر میکند و آن را با برنامههای اقدام خاص به بینشهای مواجهه با ریسک قابل اجرا تبدیل میکند.
کمک به فقرا
هوش مصنوعی فرهنگ بانکداری را به سمت اتوماسیون و یادگیری ماشینی از شیوه های بانکداری قدیمی تغییر داده است، که در تقویت تصمیمات وام دهی و اعتباری که تجربه بانکی را برای مصرف کنندگان بهبود می بخشد، حیاتی است. ما نه تنها بر روی کارهایی که هوش مصنوعی می تواند انجام دهد، بلکه بر تعداد افراد و مشاغلی که می تواند تأثیر بگذارد متمرکز هستیم. برای اندازهگیری واقعی موفقیت و اطمینان از دستیابی به دسترسی گسترده به خدمات مالی، به معیار جدیدی نیاز داریم که از جامعیت بهعنوان جزء کلیدی هر معیار عملکرد استفاده کند.
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.