هوش مصنوعی در بانکداری نحوه تعامل با مشتریان را تغییر داده است

هوش مصنوعی به بانک‌ها کمک می‌کند تا از طریق داده‌های‌ کلان خود به منظور ارائه پیشنهادات در رابطه با محصولات، خدمات و معاملات مرتبط به مشتریان استفاده کنند. از طرفی بانک‌ها با شرکت‌های فین‌تک و نرم‌افزار همکاری می‌کنند تا قابلیت‌های مدرنی را که از آن‌ها برخوردار نیستند در اختیارشان قرار دهند. بانک‌ها از مدل های یادگیری ماشینی (machine learning models) برای نظارت بر سابقه اعتباری مشتریان استفاده می‌کنند. برای آشنایی بیشتر با نقش هوش مصنوعی در بانکداری نوین این مقاله را تا انتها مطالعه نمایید. 

نقش هوش مصنوعی در بانکداری

اگر فرض کنیم که تنها یک صنعت وجود دارد که فناوری‌های پیشرفته‌ای همچون هوش مصنوعی در آن تاثیر قابل توجهی داشته است، آن بخش مالی است. برای سال‌های متمادی، بخش مالی بسیاری از کشور‌های جهان تحت مدیریت بانک‌های سنتی بوده است. بانک‌هایی که با سازکار‌های قدیمی خود موجب طولانی و خسته‌کننده شدن فرآیند‌های مالی می‌شوند. اما با به روی کار آمدن بانکداری دیجیتال و فین‌تک‌ها، این صنعت شاهد تغییرات فراوانی در طی سال‌های اخیر بوده است.

هوش مصنوعی یکی از فناوری‌های مورد استفاده در بانکداری دیجیتال است که نه تنها روش بانکداری سنتی را کم رنگ‌تر کرده، بلکه نحوه تعامل بانک‌ها با مشتریان خود را به مقدار قابل توجهی تغییر داده است. مطالعات نشان می‌دهد که اکثریت مردم ترجیح می‌دهند تا با تلفن همراه خود با بانک‌ها تعامل داشته باشند و همواره از مراجعات حضوری پرهیز می‌کنند. با این اوصاف موسسات مالی چاره‌ای جز دیجیتالی کردن خدمات خود ندارند.

از آنجایی که دامنه فناوری هوش مصنوعی در بانکداری بسیار زیاد است، ما در این مقاله تنها به بررسی چهار حوزه بالقوه آن می‌پردازیم:

کانال‌های شخصی مکالمات

شخصی‌سازی برای بانک‌ها ابزاری برای درگیر کردن مشتریان خود در گفتگو‌های مستقیم است تا از طریق آن وفاداری مشتریان را بهبود بخشیده و به طور خودکار به درآمد بیشتری برسند. جالب است بدانید یک گروه مشاوره معتبر در این حوزه تخمین زده است که یک بانک می‌تواند به ازای هر 100 میلیارد دلار دارایی خود تا 300 میلیون دلار تنها با شخصی‌سازی تعاملات مشتریان درآمد کسب کند.

در اینجا اهمیت ذخیره‌سازی داده‌های مشتریان نمایان می‌شود. بر کسی پوشیده نیست که بانک‌ها حجم عظیمی از داده‌های مشتریان را در اختیار دارند. این داده‌ها نه تنها روند مصرف‌کنندگان را پیش‌بینی می‌کنند، بلکه این امکان را برای بانک‌ها فراهم می‌سازند تا از طریق کانال‌های ارتباطی خود، ارتباط موثر‌تری با مشتریان در جهت رفع نیاز‌های آن‌ها برقرار کنند. 

در این میان با کمک هوش مصنوعی، بانک‌ها می توانند از این داده‌ها برای توصیه محصولات، خدمات و معاملات مرتبط به مشتریان خود بهره ببرند. به طور خلاصه، پیشنهادات مخصوصی را بر اساس رفتار مالی و سلیقه هر مشتری ارائه دهند.

بانک‌ها برای انجام پروژه‌های شخصی‌سازی عظیم، همواره به دنبال شرکت‌هایی هستند تا از آن‌ها در این راستا کمک بگیرند. آن‌ها با شرکت‌های فین‌تک همکاری می‌کنند تا از قابلیت‌ها و ابزار‌های جدید مربوط به حوزه خدمات مالی همچون هوش مصنوعی برخوردار شوند.

ایمن‌سازی روش‌های بانکداری دیجیتال

همانطور که گفتیم، بانک‌ها به حجم زیادی از داده‌های مشتریان از جمله اطلاعات شخصی، جزئیات کارت اعتباری و مواردی از این قبیل دسترسی دارند. علاوه بر این، اکثر کاربران اینترنت به صورت آنلاین تراکنش‌های خود را انجام می‌دهند. با این تفاسیر انتظار می‌رود که بانک‌ها از ابزار‌های مطمئن و قابل اعتمادی برای انجام این تراکنش‌ها و حفظ اطلاعات مشتریان استفاده کنند. از این رو آن‌ها به هوش مصنوعی روی می‌آورند تا تجربه امن‌تری به مشتریان در جهت استفاده از خدمات آنلاین ارائه دهند.

سیستم‌های هوش مصنوعی در بانکداری می‌توانند برای محافظت از اطلاعات مشتریان در برابر تهدیدات امنیتی سایبری از جمله: بدافزار‌ها، هک، فیشینگ و باج‌افزار‌ها استفاده شوند. به کمک تجزیه و تحلیل روش‌های کلاهبرداری، یک مدل یادگیری ماشینی را می‌توان در پروفایل رفتاری در زمان واقعی آموزش داد و هرگونه رفتار مشکوک را به وسیله این هوش مصنوعی شناسایی و از خطرات احتمالی جلوگیری به عمل آورد. از آنجایی که این مدل‌ها به جای قوانین خاص به الگو‌های رفتاری مشتری نگاه می‌کنند، سیستم‌های مبتنی بر هوش مصنوعی در بانکداری نسبت به سیستم‌های نظارت دستی احتمال بیشتری برای کشف تقلب دارند.

خدمات مشتری از طریق چت بات‌ها و دستیاران مجازی

اغلب بانک‌ها به خصوص بانک‌های سنتی دارای پایگاه‌های مشتریان متعددی هستند. اما نیروی لازم و زمان کافی برای رفع مشکلات روزمره تک تک مشتریان خود را ندارند. بنابراین چگونه این بانک‌ها می‌توانند مدیریت بهتری بر روی نیاز‌های مشتریان خود داشته باشند و به همه آن‌ها رسیدگی کنند؟

چت بات‌ها که از فناوری هوش مصنوعی بهره می‌برند، گزینه‌های مناسب و مقرون به صرفه‌ای برای تعامل با مشتریان هستند. طبق مطالعه صورت گرفته توسط Jupiter Research، چت بات‌ها می‌توانند حداقل 4 دقیقه از وقت مشتری را ذخیره کنند. در حالی که در این فرآیند 0.70 دلار در هر گفت و گو صرفه‌جویی می‌شود. بنابراین جای تعجب نیست که هوش مصنوعی و چت بات‌هایی که به کمک آن طراحی شده‌اند در حال حاضر راه حل مورد علاقه بانک‌ها برای ارتباط موثر با مشتریان به شمار می‌روند.

چت بات‌ها به راحتی می‌توانند وظایف حل مسئله را مانند پاسخ به سوالات متداول یا رسیدگی به خدمات ساده حساب و درخواست‌های پرداخت را انجام دهند. با این حال، امروزه تنها چندین بانک در دنیا وجود دارند که از ابزار‌هایی فراتر از چت بات‌ها نظیر دستاران مجازی استفاده می‌کنند. دستیاران مجازی می‌توانند از طریق رابط صوتی با مشتریان تعامل برقرار کرده و به درخواست‌های آن‌ها رسیدگی کنند. 

این بانک‌ها با ادغام داده‌های تاریخی صحیح و با به کارگیری اصول بانکداری توانسته‌اند طیف وسیعی از خدمات را با ساخت دستیار‌های مجازی پیشرفته ارائه دهند.

فرآیند‌های خودکار امتیاز‌دهی اعتبار و وام

هوش مصنوعی در بانکداری تنها راه حل برای خودکار‌سازی کارهای ساده و تکراری نیست. سیستم‌های هوش مصنوعی را می توان برای تصمیم‌گیری‌های تجاری آموزش داد. تصمیماتی که معمولاً به سطح معینی از تفکر شناختی نیاز دارند.

بانک‌ها و امتیازدهندگان اعتبار از مدل‌های یادگیری ماشینی برای نظارت بر سابقه اعتباری مشتریان استفاده می‌کنند تا تصمیمات آگاهانه‌ای در مورد تاییدیه وام بگیرید. این مدل‌ها می‌توانند با فاکتورگیری در داده‌های جایگزین، وام گیرندگان بالقوه را از نظر «قابلیت اعتبار» امتیاز دهند. این داده‌ها می‌تواند شامل فعالیت در رسانه‌های اجتماعی نظیر وب‌سایت‌های بازدید شده و خریدهای آنلاین باشد. با تجزیه و تحلیل رفتار آنلاین یک وام گیرنده، این مدل‌ها می توانند معتبرترین نامزدهای وام را پیش‌بینی کنند. 

با این حال، بسیاری در مورد جنبه اخلاقی یک مدل امتیازدهی اعتباری مبتنی بر هوش مصنوعی در بانکداری بحث می‌کنند. آیا چنین مدلی به اندازه کافی انسانی خواهد بود که در صورت لزوم تصمیمات درست را اتخاذ کند؟

آنها ممکن است اینطور باشند. زیرا مدل هوش مصنوعی ارزیابی داده‌های ظریف‌تری را ارائه می دهد. آنها همچنین داده‌هایی را در نظر می‌گیرند که در سیستم سنتی امتیازدهی اعتبار توسط FICO بی ربط به نظر می رسد. مهم‌تر از آن، یک مدل هوش مصنوعی خودآموز است. هنگامی که داده‌های جدید به سیستم وارد می‌شود، به طور مداوم خود را بهبود می‌بخشد. بدین ترتیب مدل با هر بار استفاده دقیق‌تر می شود.

هموار کردن راه برای آینده

بانک‌ها خیلی بیشتر از ساختمانی هستند که پول مشتری را ایمن نگه می‌دارد. آنها به دنبال تبدیل شدن به بخشی ضروری از زندگی مشتریان خود هستند. از معاملات گرفته تا کارت‌های اعتباری، وام‌ها تا سرمایه‌گذاری‌ها و مشاوران مالی. در واقع هوش مصنوعی و فناوری یادگیری ماشینی به بانک‌ها این امکان را می‌دهد که این چشم‌انداز را به واقعیت تبدیل کنند. علاوه بر این، هوش مصنوعی تاثیر بسزایی در صنعت پرداخت داشته است. شما می‌توانید از طریق این لینک به اطلاعات وسیعی در رابطه با این موضوع دست یابید.

کلام نهایی

این صنعت با مشارکت شرکت‌های فناوری و استارت‌آپ‌های فین‌تکی، یک اکوسیستم باز برای امور مالی شرکت‌ها و شخصی ایجاد می‌کند. اکوسیستمی که مبتنی بر نوآوری و همکاری است. با هر ایده جدید و موفق، بانک ها قوی‌تر، سبزتر و دوستانه‌تر می‌شوند.

منبع : برگرفته از fintechnews.org