راه پرداخت
راه پرداخت؛ رسانه فناوری‌های مالی ایران

۱۲ کاربرد هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در حوزه مالی

امین میرزایی عسگرانی، تحلیلگر خدمات داده راهکارهای بانکی داتین / در عصر دیجیتالی‌شدن این روزها به‌روز ماندن کسب‌وکارها نسبت به پیشرفت‌های فناوری، به یک ضرورت تبدیل شده است. علت این ضرورت ابتدا پیشی‌گرفتن از سایر رقبا و در ادامه دستیابی به رشد مطلوب کسب‌وکارهاست.

در سال‌های اخیر، با پیشرفت نرم‌افزارها و سخت‌افزارها، سرعت رشد فناوری‌هایی مانند هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در حوزه مالی افزایش یافته است. بخش مالی به‌طور خاص، شاهد افزایش شدیدتری از موارد استفاده از برنامه‌های کاربردی یادگیری ماشین بوده است. این افزایش شدید، به دستیابی به نتایجی بهتر، هم به نفع مصرف‌کنندگان و هم به نفع کسب‌وکارها منجر شده است.

  • یادگیری ماشین در حوزه مالی

تا همین اواخر، فقط صندوق‌های سرمایه‌گذاری، پوشش‌دهنده ریسک کاربران اصلی هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در حوزه مالی بودند، اما در چند سال اخیر شاهد گسترش کاربردهای یادگیری ماشین در حوزه‌های مختلف دیگر از جمله بانک‌ها، فین‌تک‌ها، رگولاتوری‌ها و شرکت‌های بیمه بوده‌ایم. از موارد مختلف استفاده از هوش مصنوعی و یادگیری ماشین که تأثیر قابل توجهی بر بخش مالی دارند، می‌توان به موارد زیر اشاره کرد: سرعت‌بخشیدن به فرایند پذیره‌نویسی، تشکیل و بهینه‌سازی پورتفولیو، اعتبارسنجی مدل‌ها، ربات‌های مشاور، تجزیه‌وتحلیل تأثیر بازار و ارائه روش‌های گزارش اعتباری جایگزین.

شرکت‌های فعال در صنعت مالی، از جمله بانک‌ها، شرکت‌های بازرگانی و فین‌تک‌ها، به‌سرعت الگوریتم‌های ماشینی را برای اتوماسیون فرایندهای زمان‌بر و پیش‌پاافتاده و ارائه تجربه‌ای به‌مراتب ساده‌تر و شخصی‌شده‌تر برای مشتری، به کار می‌گیرند.

  • یادگیری ماشین در حوزه مالی چگونه کار می‌کند؟

روش کار یادگیری ماشین این‌گونه است که با استخراج بینش‌های معنی‌دار از مجموعه داده‌های خام کار می‌کند و نتایج دقیقی را ارائه می‌دهد. در نهایت این اطلاعات مفید استخراج‌شده از داده خام، برای حل مشکلات پیچیده از جنس داده که برای بخش بانکداری و مالی حیاتی است، استفاده می‌شود. علاوه بر این در گذر زمان، الگوریتم‌های یادگیری ماشین با یادگیری از داده‌ها، فرایندها و تکنیک‌های فعلی مورد استفاده قوی‌تر شده و بینش‌های جدیدتری از داده‌ها را کشف می‌کنند.


چالش‌های پیش روی شرکت‌های مالی در حین اجرای راه‌حل‌های یادگیری ماشین


اجرای یادگیری ماشین و هوش مصنوعی در سازمان‌ها معمولاً با مشکلات زیر همراه است:

۱. عدم درک مناسب در مورد KPIهای کسب‌وکار: تمامی شرکت‌های خدمات مالی تمایل دارند از این فرصت عالی یادگیری ماشین استفاده کنند، اما به دلیل انتظارات غیرواقعی و عدم شفافیت در مورد نحوه عملکرد هوش مصنوعی و یادگیری ماشین و چرایی نیاز به آن، اغلب در این جنبه شکست می‌خورند.

۲. هزینه بالای تحقیق‌وتوسعه: شرکت‌های خدمات مالی اغلب با مدیریت داده‌ها و ساختار تکه‌تکه ذخیره‌ داده‌ها در قسمت‌های مختلف سازمان، مانند نرم‌افزار گزارش‌دهی، دیتاسنترهای منطقه‌ای، CRM و… مشکل دارند. آماده‌سازی این داده‌ها برای پروژه‌های علم داده هم زمان‌بر و هم امری بسیار پرهزینه است.

ترکیب همه این چالش‌ها به تخمین‌های غیرواقعی از بودجه پروژه منجر می‌شود و کل بودجه پروژه را از بین می‌برد. شرکت‌های مالی باید انتظارات واقعی را برای هر پروژه خدمات یادگیری ماشین متناسب با اهداف تجاری خاص خود تعیین کنند.

چرا از یادگیری ماشین در امور مالی استفاده کنیم؟

شرکت‌های خدمات مالی و بانکی باید با وجود چالش‌های ذکرشده، از یادگیری ماشین استفاده کنند زیرا:

• باعث افزایش درآمد به‌دلیل بهره‌وری بهتر و بهبود تجربه کاربران می‌شود.
• باعث کاهش هزینه‌های عملیاتی به‌دلیل اتوماسیون فرایندها می‌شود.
• باعث تقویت امنیت و انطباق‌پذیری بهتر می‌شود.


موارد استفاده از یادگیری ماشین در حوزه مالی


در ادامه ۱۲ مورد از کاربردهای هوش مصنوعی و یادگیری ماشین مورد بررسی قرار می‌گیرد.

۱. نظارت مالی

الگوریتم‌های یادگیری ماشین به‌طور قابل توجهی می‌توانند برای افزایش امنیت شبکه مورد استفاده قرار بگیرند. دانشمندان داده همواره در حال کار روی سیستم‌های یادگیرنده هستند. مانند الگوریتم‌هایی که تکنیک‌های پول‌شویی جدید را یاد می‌گیرند. با یادگیری این تکنیک‌ها که به نظارت مالی دقیق منجر می‌شود، می‌توان از این تخلفات جلوگیری کرد. در آینده احتمالاً یادگیری ماشین، نقش بسزایی در تقویت شبکه‌های امنیت سایبری خواهد داشت.

۲. انجام پیش‌بینی‌های سرمایه‌گذاری

فناوری‌های مبتنی بر یادگیری ماشین، بینش‌های پیشرفته‌ای از داده‌های بازار ارائه می‌دهند که این بینش جدید به مدیران سرمایه‌گذاری اجازه می‌دهد تا تغییرات خاص بازار را خیلی زودتر از مدل‌های سرمایه‌گذاری سنتی شناسایی کنند. با سرمایه‌گذاری گسترده شرکت‌های مشهوری مانند بانک آو آمریکا، جی‌پی مورگان و مورگان استنلی در فناوری‌های یادگیری ماشین برای توسعه مشاور سرمایه‌گذاری اتوماتیک، اختلال در صنعت بانکداری سرمایه‌گذاری کاملاً مشهود است.

۳. اتوماسیون فرایندها

راه‌حل‌های مبتنی بر یادگیری ماشین به شرکت‌های مالی این امکان را می‌دهد که کارهای دستی سازمان را با اتوماسیون کارهای تکراری از طریق اتوماسیون فرایند هوشمند جهت افزایش بهره‌وری کسب‌وکار جایگزین کنند. چت‌بات‌ها، اتوماسیون کاغذی، گیمیفیکیشن فرایندها و آموزش کارمندان، نمونه‌هایی از اتوماسیون فرایند در امور مالی، با استفاده از یادگیری ماشین هستند. این امر به شرکت‌های حوزه مالی امکان می‌دهد تا تجربه مشتری خود را بهبود بخشند، هزینه‌ها را کاهش و خدمات خود را افزایش دهند.

فناوری یادگیری ماشین همچنین می‌تواند به‌راحتی با دسترسی به داده‌ها، رفتارها را تفسیر و الگوهای رفتاری را دنبال کند و تشخیص دهد. از این قابلیت می‌توان به‌راحتی برای سیستم‌های پشتیبانی مشتری استفاده کرد. یادگیری ماشین می‌تواند شبیه به یک انسان واقعی کار کند و پاسخ تمام سؤالات منحصربه‌فرد مشتریان را بدهد. به‌عنوان مثال می‌توان شرکت ولز فارگو را نام برد که از چت ربات مبتنی بر یادگیری ماشین،‌ بر بستر نرم‌افزار پیام‌رسان فیس‌بوک جهت برقراری ارتباط مؤثر با کاربران خود استفاده می‌کند. چت ربات به مشتریان کمک می‌کند تا تمام اطلاعات مورد نیاز خود را در مورد حساب و رمز عبور خود دریافت کنند.

۴. تراکنش‌های امن

الگوریتم‌های یادگیری ماشین در تشخیص تقلب‌های تراکنشی، با توجه به توانایی آنها در تجزیه‌وتحلیل میلیون‌ها نقطه داده که معمولاً توسط انسان‌ها مورد توجه قرار نمی‌گیرند، عالی هستند. این مدل‌ها معمولاً بر مبنای رفتار مشتری در اینترنت و تاریخچه تراکنش‌ها ساخته می‌شوند. یادگیری ماشین علاوه بر داشتن توانایی شناسایی رفتارهای کلاهبرداری با دقت بالا، همچنین توانایی شناسایی رفتار حساب‌های کاربری مشکوک، پیش‌بینی و جلوگیری از کلاهبرداری به‌صورت آنلاین، توانایی شناسایی آنها پس از ارتکاب جرم را نیز دارند. طبق یک تحقیق، تقریباً به ازای هر یک دلار ازدست‌رفته بر اثر کلاهبرداری، هزینه بازیابی تحمیل‌شده به مؤسسات مالی نزدیک به ۲.۹۲ دلار است. یکی از موفق‌ترین کاربردهای یادگیری ماشین، تشخیص کلاهبرداری کارت اعتباری است. بانک‌ها مجهز به سیستم‌هایی نظارتی هستند که روی دیتاسِت تاریخچه داده‌های پرداخت، آموزش دیده‌اند. آموزش الگوریتم، اعتبارسنجی و بک تست بر مبنای مجموعه‌ای وسیع از داده تراکنش‌های کارت‌های اعتباری انجام شده است. الگوریتم‌های طبقه‌بندی مبتنی بر یادگیری ماشین می‌توانند به‌راحتی رویدادها را به‌عنوان تقلب و غیرتقلب برچسب‌گذاری کنند تا تراکنش‌های جعلی به‌صورت آنلاین متوقف شوند.

۵. مدیریت ریسک

با استفاده از تکنیک‌های یادگیری ماشین، بانک‌ها و سایر مؤسسات مالی با تجزیه‌وتحلیل حجم عظیمی از منابع داده‌ای، می‌توانند سطح ریسک را به میزان قابل توجهی کاهش دهند. بر خلاف روش‌های سنتی که معمولاً به اطلاعات ضروری مانند امتیاز اعتباری محدود می‌شوند، یادگیری ماشین می‌تواند حجم قابل توجهی از اطلاعات شخصی افراد را برای کاهش ریسک تجزیه‌وتحلیل کند. بینش‌های مختلفی که توسط فناوری یادگیری ماشین جمع‌آوری می‌شود، به سازمان‌های خدمات مالی و بانکی، هوشمندی عملیاتی برای کمک به تصمیم‌گیری‌های بعدی را ارائه می‌دهد. به‌عنوان مثال از کاربردهای مدیریت ریسک می‌توان از برنامه‌ یادگیری ماشین نام برد که با مراجعه به منابع مختلف داده‌ای و محاسبه امتیاز ریسک برای مشتریانی که درخواست وام می‌کنند، به سازمان‌ها در تصمیم‌گیری برای اعطا یا عدم اعطای وام کمک می‌دهند. الگوریتم‌های یادگیری ماشین می‌توانند به‌راحتی مشتریانی را که در معرض خطر عدم بازپرداخت وام‌هایشان هستند، پیش‌بینی کنند و به شرکت‌ها یاری برسانند تا شرایط را برای هر مشتری بازنگری یا تنظیم کنند.

۶. معاملات الگوریتمی

یادگیری ماشین در معاملات الگوریتمی نمونه عالی دیگری از استفاده در صنعت مالی است. معاملات الگوریتمی (AT) به یک نیروی مسلط در بازارهای مالی جهانی تبدیل شده است. راه‌‌حل‌ها و مدل‌های مبتنی بر یادگیری ماشین به شرکت‌های تجاری این امکان را می‌دهند تا با نظارت دقیق بر نتایج و اخبار معاملاتی که می‌توانند قیمت سهام‌ را بالا یا پایین کنند، به‌صورت آنلاین، الگوهایی را شناسایی و تصمیمات معاملاتی بهتری اتخاذ کنند. الگوریتم‌های یادگیری ماشین همچنین می‌توانند صدها منبع داده را به‌طور همزمان تجزیه‌وتحلیل کنند و به معامله‌گران، برتری متمایزی نسبت به میانگین بازار ارائه دهند. برخی مزایای دیگر معاملات الگوریتمی عبارت‌اند از:

۱- افزایش دقت و کاهش احتمال اشتباه؛
۲- انجام معاملات با بهترین قیمت ممکن؛
۳- احتمال کاهش خطاهای انسانی به میزان قابل توجهی؛
۴- بررسی خودکار و همزمان چند شاخص بازار شامل بیان تعداد رقبا در یک بازار خاص، شدت رقابت، کل بازار موجود و نرخ رشد بازار.

۷. مشاوره مالی

برنامه‌های مدیریت بودجه مختلفی وجود دارند که بر پایه یادگیری ماشین طراحی شده‌اند و می‌توانند مزایای مشاوره و راهنمایی مالی بسیار تخصصی و هدفمند را به مشتریان ارائه دهند. الگوریتم‌های یادگیری ماشین نه‌تنها به مشتریان اجازه می‌دهند تا با استفاده از این برنامه‌ها هزینه‌های خود را به‌صورت روزانه بررسی کنند، بلکه به آنها کمک می‌کند تا این داده‌ها را برای شناسایی الگوهای مخارج خود تجزیه‌وتحلیل و سپس نواحی‌ای را که می‌توانند در هزینه‌ها صرفه‌جویی و پس‌انداز کنند، شناسایی کنند.

یکی از دیگر روندهای به‌سرعت در حال ظهور در این زمینه، Robo-Advisorsها هستند. آنها مانند مشاوران معمولی کار می‌کنند و به‌طور خاص سرمایه‌گذارانی با منابع محدود، افراد و مشاغل کوچک تا متوسط را هدف قرار می‌دهند که مایل به مدیریت سرمایه خود هستند. این ربات‌های مشاور مبتنی بر یادگیری ماشین، توانایی دارند که از تکنیک‌های سنتی پردازش داده برای ایجاد پورتفولیوهای مالی و راه‌ حل‌هایی مانند تجارت، سرمایه‌گذاری، برنامه‌های بازنشستگی و غیره جهت ارائه مشاوره به کاربران خود استفاده کنند.

۸. مدیریت داده‌های مشتری

وقتی صحبت از بانک‌ها و مؤسسات مالی می‌شود، داده‌ها حیاتی‌ترین منبع هستند که مدیریت کارآمد آنها عامل رشد و موفقیت این کسب‌وکارهاست. حجم عظیم و تنوع ساختاری داده‌های مالی که شامل ارتباطات تلفن همراه، فعالیت‌های رسانه‌های اجتماعی و جزئیات تراکنش‌ها و داده‌های بازار است، باعث می‌شود پردازش دستی این داده‌های حجیم حتی برای متخصصان مالی، چالش بزرگی باشد. ادغام تکنیک‌های یادگیری ماشین برای مدیریت چنین حجم زیادی از داده‌ها، می‌تواند هم کارایی فرایند و هم سود استخراج اطلاعات واقعی از داده‌ها را به همراه داشته باشد. ابزارهای هوش مصنوعی و یادگیری ماشین مانند تجزیه‌وتحلیل داده‌ها، داده‌کاوی و پردازش زبان طبیعی، به دریافت بینش ارزشمندی از داده‌ها برای سودآوری بهتر کسب‌وکارها کمک می‌کنند.

یک مثال عالی می‌تواند الگوریتم‌های یادگیری ماشینی باشد که به‌منظور تجزیه‌وتحلیل تأثیر تحولات بازار و روندهای مالی خاص، از داده‌های مالی مشتریان استفاده می‌کند.

۹. تصمیم‌گیری

بانک‌ها و مؤسسات مالی می‌توانند از الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای تجزیه‌وتحلیل داده‌های ساختاریافته و بدون ساختار استفاده کنند. به‌عنوان مثال از درخواست‌های مشتریان، تعاملات رسانه‌های اجتماعی با یکدیگر و فرایندهای مختلف تجاری داخلی شرکت، با کمک یادگیری ماشین، روندهایی کشف می‌شود که هم می‌تواند برای سودآوری مفید باشد و هم نشان‌دهنده ریسک سرمایه‌گذاری. کشف روند‌ها می‌تواند خدمات خاصی باشد که به تصمیم‌گیری دقیق مشتریان کمک ویژه‌ای می‌کند.

۱۰- بهبود سطح خدمات مشتری

با استفاده از یک ربات چت هوشمند، مشتریان می‌توانند تمام سؤالات خود را در مورد هزینه‌های ماهانه، واجد شرایط‌ بودن برای اخذ وام، طرح‌های بیمه مقرون‌به‌صرفه و موارد دیگر مطرح کنند و پاسخ بگیرند. علاوه بر این، چندین برنامه کاربردی مبتنی بر یادگیری ماشین وجود دارد که وقتی به یک سیستم پرداخت متصل می‌شوند، می‌توانند حساب‌ها را تجزیه‌وتحلیل کنند و به مشتریان کمک دهند پول خود را پس‌انداز کرده و رشد دهند. از الگوریتم‌های پیچیده یادگیری ماشین می‌توان برای تجزیه‌وتحلیل رفتار کاربر و توسعه پیشنهادهای سفارشی استفاده کرد. به‌عنوان مثال، مشتری که به‌دنبال سرمایه‌گذاری در یک طرح مالی است، می‌تواند پس از تجزیه‌وتحلیل الگوریتم یادگیری ماشین از وضعیت مالی موجود او، از یک پیشنهاد سرمایه‌گذاری شخصی بهره‌مند شود.

۱۱. برنامه حفظ مشتری

شرکت‌های کارت‌های اعتباری می‌توانند از فناوری یادگیری ماشین برای پیش‌بینی مشتریان در معرض خطر استفاده کنند و اقدامات لازم را به‌منظور حفظ مشتریان خود انجام دهند. این نرم‌افزارها بر اساس داده‌های جمعیت‌شناختی کاربر و فعالیت تراکنشی او، به‌راحتی می‌توانند رفتار کاربر را پیش‌بینی و پیشنهادهایی را به‌طور خاص برای این مشتریان طراحی کنند. این نرم‌افزار، شامل یک مدل طبقه‌بندی باینری پیش‌بینی‌کننده برای یافتن مشتریان در معرض خطر است و به‌دنبال آن از یک مدل توصیه‌گر برای تعیین بهترین پیشنهادهای کارت استفاده می‌کند که می‌تواند به حفظ این مشتریان کمک کند.

۱۲. بازاریابی

توانایی مدل‌های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین برای پیش‌بینی‌های دقیق بر اساس رفتار گذشته، آنها را به یک ابزار بازاریابی عالی تبدیل می‌کند. الگوریتم‌های یادگیری ماشین می‌توانند با استفاده از تجزیه‌وتحلیل استفاده از برنامه تلفن همراه، فعالیت‌های وب و پاسخ‌ها به کمپین‌های تبلیغاتی قبلی، به ایجاد یک استراتژی بازاریابی قوی برای شرکت‌های مالی کمک کنند.


چشم‌انداز آینده یادگیری ماشین در حوزه مالی


در حالی که برخی کاربردهای یادگیری ماشین در بانکداری و امور مالی به‌وضوح شناخته شده و قابل مشاهده هستند، مانند چت‌بات‌ها و برنامه‌های بانکداری تلفن همراه، الگوریتم‌ها و فناوری یادگیری ماشین، به‌تدریج برای برنامه‌های نوآورانه آینده نیز، با کمک ترسیم دقیق داده‌های تاریخی مشتریان مورد استفاده قرار می‌گیرند و آینده آنها را پیش‌بینی می‌کنند. جدا از موارد استفاده تثبیت‌شده یادگیری ماشین در امور مالی، همان‌طور که پیش‌تر مورد بحث قرار گرفت، چندین برنامه کاربردی امیدوارکننده دیگر وجود دارد که فناوری یادگیری ماشین می‌تواند در آینده ارائه دهد. در حالی که تعداد کمی از این برنامه‌ها امروزه کاربردهای نسبتاً فعالی دارند، برخی دیگر هنوز در مرحله اولیه و آزمایشی هستند. در ادامه برخی کاربردهای آینده یادگیری ماشین و هوش تجاری را مورد بررسی قرار می‌دهیم:

  • توصیه و فروش محصولات مالی گوناگون

اگرچه امروزه کاربردهای مختلفی از فروش/ توصیه‌های خودکار محصول مالی وجود دارد، اما بسیاری از آنها سیستم‌های مبتنی بر قوانین (به‌ جای یادگیری ماشین) هستند که در آنها، داده‌ها هنوز از طریق منابع دستی عبور می‌کنند تا بتوانند معاملات یا سرمایه‌گذاری‌ها را به مشتریان توصیه کنند. در آینده شاهد استفاده فعالانه سایت‌های توصیه‌گر بیمه از فناوری‌های یادگیری ماشین و هوش مصنوعی به‌منظور پیشنهاد بیمه‌نامه (خانه یا وسیله نقلیه) اختصاصی به مشتریان خواهیم بود. علاوه بر این، روند جالب و سریعی که در آینده شاهد آن خواهیم بود، این است که ربات مشاوران، خدمات مشاوره‌ای قابل اعتمادتری را در حوزه مالی مانند مدیریت سبد و دارایی‌ها به مشتریان ارائه خواهند داد.

  • افزایش امنیت

امنیت داده‌ها در بانکداری و امور مالی بسیار حیاتی است. با آنلاین‌شدن تمامی خدمات، حفظ امنیت اطلاعات کاربران یعنی نام کاربری، کلمه عبور و سؤالات امنیتی، به یک چالش روزافزون شرکت‌ها تبدیل شده است. ممکن است در چند سال آینده، تغییر چشم‌گیری در این حوزه را مشاهده کنیم که کلمه عبور، نام کاربری و سؤالات امنیتی دیگر، روشی برای تأمین امنیت کاربر نباشد. برنامه‌های کاربردی یادگیری ماشین، امنیت آینده را در صنعت با به‌کارگیری تشخیص صدا، تشخیص صورت یا سایر داده‌های بیومتریک مشابه تأمین خواهند کرد. استرایپ، پی‌پال، Adyen ،Payoneer و Skrill برخی شرکت‌هایی هستند که به‌شدت در یادگیری ماشین‌های امنیتی سرمایه‌گذاری کرده‌اند.

  • تجزیه‌وتحلیل احساسات مشتری

مدل‌های یادگیری ماشین می‌توانند کمک بزرگی به شرکت‌های حوزه مالی در تحلیل روندهای فعلی بازار، پیش‌بینی تغییرات و استفاده هر مشتری از رسانه‌های اجتماعی بکنند. از آنجایی که عوامل انسانی در درجه اول بازار سهام را هدایت می‌کنند، کسب‌وکارها باید به‌طور مدام از فعالیت‌های مالی کاربران یادگیری داشته باشند. علاوه بر این، تجزیه‌وتحلیل احساسات مصرف‌کننده می‌تواند اطلاعات فعلی را در مورد انواع مختلف تحولات تجاری و اقتصادی تکمیل کند.

  • خدمات بهتر به مشتری

تعداد روزافزون مؤسسات مالی در حال حاضر، اولویت‌بندی مشتری را به دلایل واضح تعیین می‌کند. به غیر از کمک به آنها بهبود نرخ نگهداری، همچنین به آنها کمک می‌کند تا رفتار کاربر، نگرانی‌ها و نیازهای آنها را درک کنند. یک نمونه عالی از این مورد، چت‌بات‌های مالی مورد استفاده برای ارتباطات فوری با مشتری است. آینده به این صورت خواهد بود که دستیارهای چت فراوانی برای تعامل با مشتریان اختصاص داده خواهد شد و موتورهای پردازش زبان طبیعی ایجاد می‌شود تا بتوانند تعامل سریع از طریق پرس‌وجو را فراهم کنند. در حالی که این نوع تجربه تخصصی چت‌بات‌ها امروزه در صنعت بانکی یا مالی حضور چشم‌گیری ندارد، اما احتمال بسیار زیادی برای پدیدآمدن آن در آینده وجود دارد. این چت‌بات‌ها یک برنامه کاربردی از یادگیری ماشین است. از امور مالی فراتر می‌رود و احتمالاً در انواع زمینه‌های مختلف و بسیاری از صنایع دیده خواهد شد.


یادگیری ماشین در امور مالی؛ چه اتفاقی می‌افتد؟


امروزه یادگیری ماشین نقش مهمی در جنبه‌های گوناگون اکوسیستم مالی بازی می‌کند؛ از مدیریت دارایی‌ها، ارزیابی ریسک، ارائه مشاوره سرمایه‌گذاری، برخورد با تقلب در امور مالی تا احراز هویت سندها.

در حالی که الگوریتم‌های یادگیری ماشین همواره در حال انجام تعداد زیادی تسک در سازمان هستند، به‌طور مدام از داده‌های ورودی به الگوریتم، یاد می‌گیرند و شکاف بین دنیای واقعی و سیستم هوشمند کاملاً اتوماتیک، در گذر زمان کمتر می‌شود.

برای بسیاری از شرکت‌های مالی، نیاز به همکاری با شرکت‌های باتجربه‌ای که خدمات توسعه و راه‌اندازی سامانه‌های یادگیری ماشین و هوش مصنوعی را ارائه می‌دهند، ایجاد خواهد شد. همکاری با این شرکت‌ها باعث می‌شود شما با تمرکز بر منابع داده‌ای موجود در سازمان و کسب‌وکار مرتبط به آن، به‌طور دقیق خروجی مورد نیاز از هر منبع داده را ترسیم کنید و با تلفیق خروجی‌ها به نتایج دلخواه خود برسید.

منبع fintechnews
ارسال یک پاسخ

آدرس ایمیل شما منتشر نخواهد شد.