کاربرد هوش مصنوعی در صنعت بانکداری و مالی
هوش مصنوعی یکی از فناوری‌های روز دنیا است که به دلیل قدرت بالا در تجزیه و تحلیل داده‌ها و اتخاذ تصمیم‌های هوشمندانه، در حوزه‌های مختلف بکار گرفته می‌شود. یکی از صنایعی که هوش مصنوعی بخش بزرگی از عملکرد آن را تشکیل می‌دهد، صنعت بانکداری و مالی است. در این مقاله به بررسی کاربردهای هوش مصنوعی در این صنعت پرداخته خواهد شد.
یکی از کاربردهای اصلی هوش مصنوعی در بانکداری و مالی، تشخیص تقلب‌های مالی است. هوش مصنوعی می‌تواند با تحلیل الگوهای رفتاری مشتریان و کشف ناهنجاری‌ها در انجام تراکنش‌های مالی، به طور خودکار تقلب‌ها را شناسایی و متوقف کند. این امر باعث افزایش امنیت و کاهش خطرات مالی برای بانک‌ها می‌شود.
هوش مصنوعی همچنین در صنعت بانکداری و مالی به منظور پیش‌بینی روند بازار و سودآوری سرمایه‌گذاری‌ها نیز مورد استفاده قرار می‌گیرد. با تحلیل داده‌های بازار و تاریخچه قیمت‌ها، هوش مصنوعی می‌تواند الگوهای تغییرات را مدل‌سازی کرده و پیش‌بینی‌های دقیقی ارائه دهد که برای سرمایه‌گذاران بسیار ارزشمند است.
با استفاده از هوش مصنوعی، سیستم‌های خودکار ارتباطی با مشتریان نیز در بانک‌ها و شرکت‌های مالی راه‌اندازی می‌شود. سامانه‌های چت بات و ربات‌های مکالمه‌ای با استفاده از هوش مصنوعی، قادر به پاسخگویی به سؤالات مشتریان، ارائه خدمات پشتیبانی و جلوگیری از صف‌های طولانی در بخش پشتیبانی هستند.
همچنین، هوش مصنوعی در صنعت بانکداری و مالی به منظور بهبود فرآیندهای داخلی نیز به کار می‌رود. با استفاده از الگوریتم‌های هوش مصنوعی، بانک‌ها می‌توانند فرآیندهای مالی را به صورت خودکار انجام داده و زمان و هزینه‌های مربوط به مدیریت فرآیندهای داخلی را به حداقل برسانند.
هوش مصنوعی همچنین در امنیت سایبری بانک‌ها نیز به کار می‌رود. با تحلیل الگوهای رفتاری کاربران و تشخیص هرگونه ناهنجاری در استفاده از سیستم‌های بانکی، هوش مصنوعی قادر به پیشگیری و دفع حملات سایبری می‌باشد.
استفاده از هوش مصنوعی در بانکداری و مالی به دلیل دقت بالا و سرعت عمل آن، نقش موثری در ارائه خدمات بهتر به مشتریان داشته است. هوش ماشینی به عنوان یک فناوری روبه رشد، همچنان در صنعت بانکداری و مالی توسعه می‌یابد و احتمالاً در آینده نیز بخش عمده‌ای از عملکرد این صنعت را تشکیل خواهد داد.
منابع:
1. Lashkari, A. H., Sardari, L., Mirghafoori, S. H., & Sadeghi-Niaraki, A. (2019). Supervised classification methods in the detection of credit card fraud: a comparative study. Artificial Intelligence Review, 51(3), 435-454.
2. Khedkar, S., Singh, R., & Dahad, L. R. (2019, February). Adoption of Artificial Intelligence Techniques for Fraud Detection by Banks. In 2019 6th International Conference on Computing for Sustainable Global Development (INDIACom) (pp. 747-750). IEEE.
3. Lee, Y., Kim, H., Lee, C., & Lee, S. (2019). Deep learning‐based predictive models for stock index forecasting. Expert Systems, 36(1), e12402.
4. Uzair, M., Saeed, M., Bakar, N. A. A., & Abbas, A. (2019). Benefits of artificial intelligence in banking sector. Journal of Security and Sustainability Issues, 9(3), 1005-1016.