پایگاه خبری راه پرداخت دارای مجوز به شماره ۷۴۵۷۲ از وزارت فرهنگ و ارشاد اسلامی و بخشی از «شبکه عصر تراکنش» است. راه پرداخت فعالیت خود را از دوم اردیبهشت‌ماه ۱۳۹۰ شروع کرده و اکنون پرمخاطب‌ترین رسانه ایران در زمینه فناوری‌های مالی، بانکداری و پرداخت و استارت‌آپ‌های فین‌تک است.
تحول دیجیتال در صنعت خدمات مالی و پرداخت با سرعتی چشمگیر در حال وقوع است و هوش مصنوعی مولد (Generative AI) به‌عنوان یکی از فناوری‌های کلیدی، نقش مهمی در این تحول ایفا می‌کند. این فناوری با توانایی تولید محتوای جدید، شبیه‌سازی وضعیت مالی پیچیده و ارائه راه‌حل‌های نوین، توانسته چهره صنعت مالی و پرداخت را در دنیا تغییر دهد. هوش مصنوعی مولد فراتر از ابزار سنتی تحلیل داده عمل می‌کند و با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری عمیق، قادر است بینش‌های جدیدی را از داده‌ها استخراج کند و حتی به خلق داده‌های جدید بپردازد. در وضعیتی که هر یک از بنگاه‌های بزرگ در حوزه مالی، بانکی و پرداخت روزانه صدها و میلیون‌ها رکورد اطلاعاتی تولید می‌کنند و شاید به دلیل مسائل روزانه به تحلیل داده‌ها و اطلاعات این حوزه نپردازند، با این فناوری می‌توان فضا را به سمت یک رویکرد استراتژیک و تأثیرگذار در این حوزه جهت داد.
این قابلیت‌ها می‌توانند به کاهش ریسک، بهبود مدیریت مالی، افزایش بهره‌وری عملیاتی و ارتقای تجربه مشتریان منجر شوند. با این حال، پذیرش گسترده این فناوری با چالش‌هایی همراه است؛ ازجمله نگرانی‌های مربوط به امنیت داده‌ها، انطباق با قوانین رگولاتوری، جلوگیری از سوگیری الگوریتمی و خطرات مرتبط با پیچیدگی‌های سیستم. در این مقاله، ضمن بررسی نقش هوش مصنوعی مولد در صنعت خدمات مالی، چالش‌ها و فرصت‌های آن و رویکردهای پیشنهادی برای بهره‌برداری بهینه از این فناوری، به ارائه تحلیل جامعی از آینده این فناوری در صنعت مالی می‌پردازیم.
هوش مصنوعی مولد؛ مفهومی جدید در تحول دیجیتال صنعت مالی
هوش مصنوعی مولد، با استفاده از مدل‌های یادگیری عمیق نظیر شبکه‌های مولد متخاصم (GANs) و مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)قادر به تولید محتوای جدید است که می‌تواند شامل متن، تصویر، صوت و حتی داده‌های ساختگی برای آموزش مدل‌های یادگیری ماشین باشد. این فناوری توانسته در صنایع مختلف کاربرد یابد، اما در صنعت مالی به ظرفیت‌‌های آن توجه ویژه‌ای شده است.
هوش مصنوعی مولد می‌تواند با شبیه‌سازی وضعیت بازار، پیش‌بینی تغییرات قیمتی، تحلیل ریسک‌های مالی و ارائه توصیه‌های سرمایه‌گذاری، به تصمیم‌گیران مالی در مدیریت بهینه دارایی‌ها و پورتفولیوها کمک کند. همچنین این فناوری می‌تواند به تسریع فرایندهای خودکارسازی و کاهش هزینه‌های عملیاتی منجر شود. برخی از مهم‌ترین کاربردهای هوش مصنوعی مولد در صنعت مالی عبارت‌اند از:
- مدیریت دارایی و ثروت: تحلیل الگوهای رفتاری مشتریان، شناسایی فرصت‌های سرمایه‌گذاری و ارائه پیشنهادهای شخصی‌سازی‌شده براساس داده‌های تاریخی و رفتارهای مالی.
- پیش‌بینی و مدیریت ریسک: شناسایی ریسک‌های بالقوه در پورتفوی‌های سرمایه‌گذاری، تحلیل روندهای بازار و پیش‌بینی رفتارهای غیرعادی در بازارهای مالی.
- خدمات مشتری و تعامل هوشمند: استفاده از دستیارهای مجازی و چت‌بات‌ها برای پاسخگویی به سؤالات مشتریان، ارائه اطلاعات لازم به‌صورت خودکار و بهبود تجربه کاربری.
فرصت‌های هوش مصنوعی مولد در صنعت خدمات مالی
هوش مصنوعی مولد می‌تواند به‌عنوان یک محرک کلیدی برای نوآوری و ایجاد فرصت‌های جدید در صنعت مالی عمل کند. این فناوری قادر است با تحلیل داده‌های پیچیده و ارائه توصیه‌های هوشمند، به مؤسسات مالی و بانک‌ها کمک کند خدماتشان را بهبود بخشند و استراتژی‌های مؤثرتری در بازار رقابتی پیاده‌سازی کنند. برخی از مهم‌ترین فرصت‌هایی که این فناوری در اختیار مؤسسات مالی قرار می‌دهد، عبارت‌اند از:
نوآوری در محصولات و خدمات مالی
هوش مصنوعی مولد می‌تواند به ایجاد محصولات و خدمات جدید کمک کند. برای مثال، با تحلیل رفتارهای مالی مشتریان، مؤسسات می‌توانند حساب‌های پس‌انداز، وام‌های شخصی و پیشنهادهای سرمایه‌گذاری کاملاً شخصی‌سازی‌شده ارائه دهند که با نیازها و اهداف هر مشتری سازگار باشد. در این بخش شرکت‌های پرداخت الکترونیک می‌توانند یکی از مشتریان عمده و استراتژیک این فناوری باشند تا با تحلیل درست داده‌ها و درک دقیق رفتار مشتری، هزینه‌ها و شبکه ناوگان پذیرنده‌های خود را کنترل و مدیریت بهتری کنند.
تسریع فرایندهای مالی و کاهش هزینه‌ها
این فناوری می‌تواند با خودکارسازی فرایندهای پیچیده‌ای نظیر اعتبارسنجی، پردازش وام‌ها، تجزیه‌وتحلیل ریسک‌های اعتباری و مدیریت اسناد به کاهش هزینه‌های عملیاتی کمک کند. برای مثال، استفاده از هوش مصنوعی مولد در پردازش اسناد مالیاتی می‌تواند زمان بررسی و پردازش را بسیار کاهش دهد یا درباره اختصاص تسهیلات به کسب‌وکارها می‌توانند باعث کاهش خطا و کاهش ریسک مجموعه‌های مالی و بانکی شوند.
افزایش شفافیت و اعتماد
مدل‌های هوش مصنوعی مولد می‌توانند با تحلیل شفاف و دقیق داده‌ها عدم اطمینان را در تصمیم‌گیری‌های مالی کم کنند. این شفافیت می‌تواند به ایجاد اعتماد بیشتر میان مؤسسات مالی و مشتریان آنها منجر شود.
توسعه بازارهای مالی جدید
هوش مصنوعی مولد قادر است با شبیه‌سازی وضعیت جدید بازارهای مالی و تحلیل داده‌های کلان، به توسعه بازارهای مالی نوظهور کمک کند. این فناوری می‌تواند فرصت‌های سرمایه‌گذاری جدید را شناسایی کرده و به گسترش دامنه فعالیت‌های مالی مؤسسات کمک کند.
چالش‌های پذیرش و پیاده‌سازی هوش مصنوعی مولد در صنعت مالی
پذیرش و پیاده‌سازی هوش مصنوعی مولد در صنعت مالی نیازمند غلبه بر چالش‌های متعددی است که می‌تواند بر کارایی و اثربخشی این فناوری تأثیر بگذارد. برخی از مهم‌ترین چالش‌های مرتبط با این فناوری عبارت‌اند از:
نگرانی‌های امنیتی و حفاظت از داده‌ها
هوش مصنوعی مولد برای عملکرد مؤثر نیازمند دسترسی به حجم زیادی از داده‌هاست. این موضوع می‌تواند خطرات امنیتی و نگرانی‌های حریم خصوصی را به همراه داشته باشد. مؤسسات مالی باید مطمئن شوند که داده‌ها به‌طور ایمن مدیریت شده و در برابر تهدیدات سایبری محافظت می‌شوند.
سوگیری الگوریتمی و عدالت در تصمیم‌گیری
مدل‌های هوش مصنوعی مولد ممکن است ناخواسته سوگیری‌های موجود در داده‌ها را تکرار کنند و منجر به تصمیم‌گیری‌های ناعادلانه شوند. این مسئله به‌ویژه در حوزه‌هایی مانند اعتبارسنجی و اعطای وام می‌تواند منجر به تبعیض و پیامدهای منفی برای مشتریان شود.
تطابق با مقررات و چهارچوب‌های رگولاتوری
با رشد سریع استفاده از هوش مصنوعی در صنعت مالی، نهادهای رگولاتوری در تلاش‌اند چهارچوب‌های مناسبی برای مدیریت این فناوری‌ها ایجاد کنند. مؤسسات مالی باید مطمئن شوند که استفاده از این فناوری‌ها با قوانین و مقررات محلی و بین‌المللی هم‌خوانی دارد.
تطابق فرهنگی و تغییر سازمانی
پذیرش هوش مصنوعی مولد در مؤسسات مالی نیازمند تغییرات فرهنگی و سازمانی است. این تغییرات باید با آموزش کارکنان، توسعه مهارت‌ها و تغییر نگرش‌ها همراه باشد تا سازمان‌ها بتوانند به‌درستی از این فناوری بهره‌برداری کنند.
استراتژی‌های پیشنهادی برای پیاده‌سازی هوش مصنوعی مولد در خدمات مالی
مؤسسات مالی برای بهره‌برداری مؤثر از هوش مصنوعی مولد و کاهش چالش‌های مرتبط با آن باید رویکردهای مناسبی در پیش گیرند. برخی از استراتژی‌های پیشنهادی عبارت‌اند از:
ایجاد چهارچوب‌های حاکمیتی و نظارتی قوی
مؤسسات مالی باید چهارچوب‌های حاکمیتی مناسب برای نظارت بر توسعه و پیاده‌سازی هوش مصنوعی مولد ایجاد کنند. این چهارچوب‌ها می‌توانند شامل ایجاد کمیته‌های نظارتی، تدوین سیاست‌های استفاده از داده‌ها و تعیین نقش‌ها و مسئولیت‌های مشخص باشند.
استفاده از مدل‌های هوش مصنوعی قابل توضیح یا توجیه‌پذیر (XAI)
مدل‌های قابل توضیح (Explainable AI) می‌توانند شفافیت بیشتری در تصمیم‌گیری‌های هوش مصنوعی مولد فراهم کنند. این مدل‌ها به مؤسسات مالی و بانکی امکان می‌دهند دلایل پشت هر تصمیم را توضیح دهند و به این وسیله اعتماد مشتریان و رگولاتورها را جلب کنند.
توسعه توانمندی‌های تحلیلی و فناوری
مؤسسات مالی باید در توسعه توانمندی‌های تحلیلی و فناوری خود سرمایه‌گذاری کنند. این اقدام شامل ایجاد تیم‌های تخصصی در حوزه هوش مصنوعی، آموزش کارکنان و ایجاد زیرساخت‌های فناوری مناسب برای اجرای پروژه‌های هوش مصنوعی مولد است.
تعامل فعال با نهادهای رگولاتوری
مؤسسات مالی باید به‌طور فعال با نهادهای رگولاتوری در ارتباط باشند تا از تغییرات قوانین و مقررات آگاهی داشته باشند. این تعامل می‌تواند به ایجاد درک بهتری از الزامات رگولاتوری و کاهش ریسک‌های قانونی کمک کند.
آینده هوش مصنوعی مولد در صنعت مالی؛ به سوی نوآوری و تغییر
انتظار داریم هوش مصنوعی مولد در سال‌های آینده در صنعت مالی استفاده گسترده‌تری داشته باشد. این فناوری می‌تواند با شبیه‌سازی اوضاع مالی پیچیده، تحلیل داده‌های کلان و ارائه راه‌حل‌های هوشمند، به مؤسسات مالی در تصمیم‌گیری‌های راهبردی و بهبود کارایی کمک کند. علاوه‌بر این، هوش مصنوعی مولد می‌تواند به ایجاد خدمات مالی جدید، توسعه بازارهای نوظهور و ایجاد تعاملات هوشمندتر با مشتریان منجر شود.
مؤسسات مالی که بتوانند این فناوری را به‌درستی پیاده‌سازی و از فرصت‌های آن بهره‌برداری کنند، می‌توانند در بازار رقابتی آینده جایگاه بهتری داشته باشند. در مقابل، آنهایی که نتوانند خود را با این تغییرات همگام کنند، ممکن است با چالش‌های جدی مواجه شوند و رقابت‌پذیری خود را از دست بدهند.
هوش مصنوعی مولد با ارائه قابلیت‌های منحصربه‌فرد در تحلیل داده‌ها، پیش‌بینی ریسک و خودکارسازی فرایندها توانسته جایگاه مهمی در صنعت مالی، بانکی و پرداخت پیدا کند. این فناوری می‌تواند به مؤسسات مالی و بانک‌ها و همین‌طور کسب‌وکارهای مرتبط با حوزه فناوری‌های مالی در بهبود کارایی، افزایش شفافیت و ارائه خدمات شخصی‌سازی‌شده به مشتریان کمک کند. با این حال، پذیرش و پیاده‌سازی موفقیت‌آمیز آن مستلزم انطباق با مقررات، مدیریت ریسک و ایجاد زیرساخت‌های مناسب است.
این مجموعه‌ها باید با اتخاذ رویکردهای صحیح و همکاری نزدیک با رگولاتورها، از فرصت‌های این فناوری بهره‌برداری کرده و در عین حال، چالش‌های آن را مؤثرتر مدیریت کنند. آینده صنعت مالی بدون شک تحت تأثیر هوش مصنوعی مولد قرار خواهد گرفت و کسب‌وکارهایی که بتوانند از این فناوری به‌درستی استفاده کنند، در دنیای رقابتی آینده از مزیت‌های قابل توجهی برخوردار خواهند بود.
در پایان باید اشاره کرد فرصت‌های ایجاد این فناوری و توسعه این حوزه می‌تواند فرصتی برای کسب‌وکارهای جوان و دانش‌بنیان در کشور باشد تا به این وسیله سرویس‌ها و خدمات جدید در این حوزه توسعه یابند و نیاز کشور در این بخش برطرف شود.
نویسنده / مترجم
محمدحسین کاشی