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.
الهام زیبافر، کارشناس ارشد سرمایه‌گذاری شرکت مدیریت ثروت ستارگان / در دنیای امروز، تحول دیجیتال دیگر یک انتخاب نیست، بلکه یک ضرورت برای بقا و پیشرفت در بازارهای رقابتی محسوب می‌شود. در این میان، هوش مصنوعی (AI) به یکی از مؤلفه‌های کلیدی تغییر در صنایع مختلف، به‌ویژه صنعت مالی و بانکداری، تبدیل شده است.
بانک‌ها و مؤسسات مالی با بهره‌گیری از هوش مصنوعی نه‌تنها عملیات داخلی خود را بهینه کرده‌اند، بلکه امنیت، تجربه مشتری و فرآیندهای تصمیم‌گیری را نیز ارتقا داده‌اند. این تحول محدود به بانک‌ها نیست؛ بلکه استارتاپ‌ها و شرکت‌های نوآور نیز باید در این مسیر نقش کلیدی ایفا کنند. در این میان، همکاری بانک‌ها با اکوسیستم نوآوری ضروری است تا بتوانند از ظرفیت‌های هوش مصنوعی بیشترین بهره را ببرند.
چگونه هوش مصنوعی در حال تغییر بانکداری است؟
- چت‌بات‌های بانکی و دستیارهای مجازی: هوش مصنوعی باعث افزایش بهره‌وری و کاهش هزینه‌های عملیاتی بانک‌ها شده است. بانک‌ها با خودکارسازی فرآیندهای پیچیده، دقت و سرعت خدمات خود را افزایش می‌دهند. به‌عنوان مثال، بانک جی‌پی مورگان (JPMorgan) با معرفی ابزار LLM Suite به ۲۰۰ هزار کارمند خود کمک کرده تا سریع‌تر به اطلاعات کلیدی دسترسی پیدا کنند و پاسخ‌های دقیق‌تری به مشتریان ارائه دهند. استارتاپ‌های فعال در حوزه پردازش زبان طبیعی (NLP) می‌توانند ابزارهای مشابهی توسعه دهند تا کارایی بانک‌ها را افزایش دهند.
- سیستم‌های تشخیص تقلب و مدیریت ریسک: تقلب مالی یکی از بزرگ‌ترین چالش‌های صنعت بانکداری است. در گذشته، تشخیص کلاهبرداری نیازمند بررسی‌های دستی بود، اما امروزه هوش مصنوعی با تحلیل الگوهای رفتاری و شناسایی ناهنجاری‌ها، امنیت را به سطح جدیدی رسانده است. به‌عنوان نمونه، شرکت ویزا (Visa) بیش از ۵۰۰ برنامه هوش مصنوعی را برای جلوگیری از تقلب مالی پیاده‌سازی کرده است. این حوزه فرصتی بزرگ برای استارتاپ‌های فین‌تک (FinTech) است که می‌توانند با توسعه الگوریتم‌های پیشرفته، راهکارهای امنیتی هوشمندی ارائه دهند.
- سیستم‌های پیشنهاددهی و شخصی‌سازی خدمات مالی: تجربه مشتری (Customer Experience – CX) یکی از معیارهای کلیدی موفقیت در بانکداری مدرن است. بانک‌هایی که خدمات خود را سریع‌تر، دقیق‌تر و شخصی‌سازی‌شده‌تر ارائه دهند، مزیت رقابتی دارند. به‌عنوان مثال، جی‌پی مورگان از مدل‌های هوش مصنوعی برای کمک به نمایندگان مرکز تماس خود استفاده می‌کند. استارتاپ‌های فعال در حوزه تحلیل احساسات مشتریان و سیستم‌های پیشنهاددهی مالی می‌توانند تعاملات بانک‌ها با مشتریان را به سطح جدیدی برسانند.
- تحلیل داده‌های مالی و تصمیم‌گیری هوشمندانه: داده‌ها قلب تپنده صنعت مالی هستند و بانک‌هایی که بتوانند آنها را به‌درستی تحلیل کنند، تصمیم‌گیری‌های بهتری خواهند داشت. بانک نیویورک ملون (BNY Mellon) از مدل‌های هوش مصنوعی OpenAI برای پردازش داده‌های مالی استفاده می‌کند. این حوزه فرصتی برای استارتاپ‌های فعال در زمینه تحلیل داده‌های کلان (Big Data) و یادگیری ماشین است تا ابزارهای تحلیل پیشرفته‌ای را برای بانک‌ها توسعه دهند.
- حاکمیت هوش مصنوعی و ملاحظات اخلاقی: با وجود مزایای فراوان، استفاده از هوش مصنوعی در بانکداری چالش‌هایی نیز به همراه دارد. مدل‌های هوش مصنوعی برای تحلیل اطلاعات، به داده‌های حساس مالی نیاز دارند که در صورت عدم رعایت اصول امنیتی، ممکن است حریم خصوصی مشتریان را به خطر بیندازد. همچنین، این مدل‌ها ممکن است دچار سوگیری ناعادلانه شوند که می‌تواند بر تصمیمات بانکی تأثیر منفی بگذارد. برای مثال، برخی از الگوریتم‌های ارزیابی اعتبار و اعطای وام در بانک‌ها نشان داده‌اند که ممکن است به‌صورت ناعادلانه‌ای گروه‌های خاصی را از دریافت تسهیلات محروم کنند. اپل کارت (Apple Card) نمونه‌ای از این چالش بود که در سال‌های اخیر به دلیل تبعیض جنسیتی در اعطای اعتبار مورد انتقاد قرار گرفت. این موضوع نشان می‌دهد که نظارت و تنظیم قوانین برای استفاده از هوش مصنوعی در تصمیم‌گیری‌های مالی ضروری است.
همچنین، موضوع شفافیت در الگوریتم‌های هوش مصنوعی بسیار مهم است. بانک مونزو (Monzo) یکی از بانک‌های دیجیتال است که با ایجاد فرآیندهای شفاف در تصمیم‌گیری‌های مالی خود، تلاش کرده اعتماد مشتریان را افزایش دهد. در این راستا، استارتاپ‌هایی که راهکارهای شفاف و مسئولانه‌تری برای توسعه هوش مصنوعی ارائه دهند، می‌توانند جایگاه ویژه‌ای در صنعت مالی پیدا کنند.
همکاری بانک‌ها و استارتاپ‌ها برای آینده‌ای هوشمندتر
هوش مصنوعی انقلابی در صنعت بانکداری ایجاد کرده و این تحول همچنان ادامه دارد. اما برای بهره‌برداری حداکثری از این فناوری، بانک‌ها و استارتاپ‌ها باید با یکدیگر همکاری کنند. بانک‌ها باید پذیرای تغییرات فناورانه باشند و به‌جای مقاومت در برابر نوآوری، از استارتاپ‌های فعال در این حوزه حمایت کنند. در مقابل، استارتاپ‌ها نیز باید نیازهای واقعی صنعت مالی را درک کرده و راهکارهای عملی و کارآمد ارائه دهند.
در نهایت، آینده بانکداری متعلق به سازمان‌هایی است که هوش مصنوعی را نه‌تنها به‌عنوان یک ابزار، بلکه به‌عنوان یک استراتژی اساسی برای نوآوری و رشد در نظر بگیرند.