هوش مصنوعی در بانکداری دیجیتال
هوش مصنوعی در بانکداری دیجیتال؛ روندها و پیشبینی آینده
در بازار بهشدت رقابتی امروز، بانکها تلاش میکنند تا از طریق ایجاد وبسایتهای مدرن، توسعه اپهای کاربردی موبایل و حتی برنامههای وب پیشرو به مشتریان خود خدمات ارائه میدهند. در این شرایط ابزار مهمی که به بانکها کمک میکند تا در اوج بمانند و انتظارات بالای مشتریان خود را برآورده کنند، هوش مصنوعی (AI) است. چگونه از هوش مصنوعی در بانکداری دیجیتال استفاده میشود، روندهای فعلی چیست و در آینده چه انتظاراتی میتوان از آن داشت؟
هوش مصنوعی در بانکداری دیجیتال: امروز برای فردا
۵ روند استفاده از هوش مصنوعی در بانکداری دیجیتال
راهکارهای هوش مصنوعی به شیوههای مختلف مورد استفاده قرار میگیرند. در ادامه مقاله 5 مورد از مهمترین این راهکارها را بررسی میکنیم.
۱- ارتقا خدمات مشتری
بر اساس تعاملات گذشته کاربران، هوش مصنوعی سعی میکند مشتریان و رفتار آنها را تا حد امکان درک کند. این روش فرصتی را به بانکها میدهد تا محصولات و خدمات سنتی و دیجیتال خود را شخصیسازی کنند. این امر تعامل مشتری با بانک را بهبود داده و به ایجاد روابط بهتر کمک میکند.
به عنوان نمونه این ویژگی را بر روی مثال برنامههای بانکداری تلفن همراه بررسی کنیم که تعداد کاربران معمولی آن در شرایط همهگیری کرونا به شدت افزایش یافته است.
به عنوان نمونهای از برنامههایی که از قابلیتهای هوش مصنوعی استفاده میکنند، میتوان به اپلیکیشن Bank of America اشاره کرد. این اپ نه تنها دارای عملکردی پیشرفته است، بلکه یک دستیار مجازی هوشمند به نام Erica دارد که در تسهیل تمامی امور مرتبط با اپ نقشی پررنگ ایفا میکند.
۲- توسعه رابطهای هوشمند تعاملی
چتباتهای مدرن مجهز به هوش مصنوعی حتی میتوانند احساسات را در چت با مشتریان تشخیص داده و به مناسبترین شکل به نیازهای آنها پاسخ دهند. چتباتها وظایف متعددی را بر عهده میگیرند و فشار بر مراکز تماس و کارکنان فیزیکی را به طور کلی کاهش میدهند. همه این راهکارها به بانکها امکان میدهند تا کارآمدترین و سریعترین خدمات ممکن را به مشتریان ارائه دهند و هزینههای خود را به طور قابل توجهی کاهش دهند.
در این مورد هم میتوان به چتبات پیشرفته Eno از هلدینگ Capital One اشاره کرد. این چتبات که در وبسایت، در اپ و از طریق SMS در دسترس است، میتواند حدود 2200 روش مختلف را که یک مشتری ممکن است برای بررسی موجودی درخواست کند، تشخیص دهد. این بات در عین حال میتواند کلاهبرداریهای احتمالی را تشخیص داده و به موقع به کاربر هشدار دهد که ممکن است مشکلی در حسابش وجود داشته باشد.
۳- پیشبینی سناریوهای احتمالی و جلوگیری از کلاهبرداری
هوش مصنوعی قادر است بر اساس تجزیه و تحلیل دادههای رفتاری گذشته مشتری، نتایج احتمالی و روندهای آینده را پیشبینی کند. همچنین به جلوگیری از کلاهبرداریهای مختلف، شناسایی تکنیکهای ضدپولشویی و ایجاد توصیههایی برای مشتریان کمک میکند.
واقعیت این است که پولشویان از اقدامات خاصی برای وانمود کردن اینکه منبع وجوه قانونی است استفاده میکنند. هوش مصنوعی این اقدامات پنهان را از طریق مکانیسمهای یادگیری ماشینی تشخیص میدهد و از این طریق چ باعث صرفهجویی در هزینههای هنگفت بانکها میشود.
۴- کمک به فناوریهای بلاکچین
بلاکچین یکی از روندهای کلیدی در بانکداری دیجیتال مدرن است. حجم تراکنشهای بلاکچین در جهان به طور مداوم در حال افزایش است. آمار نشان میدهد که تعداد کیف پولهای بلاکچین در سراسر جهان تا نوامبر 2021 به 79.3 میلیون رسیده است. بلاکچین به طرفهای خودمختار اجازه میدهد تا بدون واسطه انتقال پول انجام دهند. همچنین مزایایی مانند اتوماسیون تراکنش و تأیید هویت را ارائه میدهد. پس نقش هوش مصنوعی در این فرایند چیست؟ در واقع گرچه خود بلاکچین یک فناوری امن است اما امنیت لزوما در همه برنامههای مبتنی بر بلاکچین وجود ندارد. هوش مصنوعی با به حداکثر رساندن امنیت دادههای حساس، این مشکل را حل میکند.
۵- امنیت بیومتریک پیشرفته
هوش مصنوعی بانکها را قادر میسازد تا یک تجربه همیشگی شخصیسازیشدهتر را به مشتریان ارائه دهند. به عنوان مثال، استفاده از ویژگیهای تشخیص چهره، اثر انگشت یا صدا برای ورود به اپلیکیشنها از جمله این موارد است. احراز هویت بیومتریک، امنیت اطلاعات ارزشمند کاربر را تقویت و از دسترسی غیرمجاز به حسابها جلوگیری میکند. این روش همچنین به محافظت از دادهها در برابر سرقت هویت، سرقت کارت، اسکیمینگ و فیشینگ کمک میکند.