هوش مصنوعی در امور مالی و بانکداری: باید از رشد استفاده کند

در سالهای اخیر ، هوش مصنوعی در بسیاری از صنایع بیرون زده است و مطمئناً بخش مالی از آن باقی نماند. علیرغم کندی مختصر تصویب هوش مصنوعی در اوج همه گیر ، موسسات مالی بار دیگر در این فناوری سرمایه گذاری زیادی می کنند.

اتفاقاً ، AI Global AI در FinTech به خوبی عمل کرده است که پیش بینی می شود تا سال 2030 به 46. 8 میلیارد دلار برسد. این یک CAGR چشمگیر 19. 8 ٪ است زیرا در سال 2020 ، بازار 7. 7 میلیارد دلار درآمد کسب کرده است.

با رشد و پتانسیل بسیار زیاد ، این مهمتر از همیشه برای رهبران تجارت است که درک کنند که چگونه هوش مصنوعی می تواند در صنعت خدمات مالی اعمال شود. بنابراین ، این دقیقاً همان چیزی است که امروز می خواهیم درباره آن صحبت کنیم.

به طور خاص ، ما پوشش خواهیم داد:

حالا ، اجازه دهید شیرجه بزنیم.

نقش هوش مصنوعی در امور مالی

برای درک ابزارهای اطلاعاتی ، ابتدا باید به آنچه هوش مصنوعی است بپردازیم و چگونه به سازمان شما کمک می کند.

هوش مصنوعی یادگیری ماشین ، پردازش زبان طبیعی ، یادگیری عمیق و تجزیه و تحلیل پیش بینی را ادغام می کند. در کل ، از الگوریتم های رایانه ای برای تقلید از اقدامات انسانی استفاده می کند.

انواع اساسی هوش مصنوعی چند سال است که وجود دارد. توصیه های محصول آمازون که از یادگیری ماشینی برای بهبود فروش و فروش متقابل استفاده می کنند ، نمونه ای عالی است.

با این حال ، به دلیل پیشرفت در فناوری ، توصیه های محصول فقط آغاز است. در سالهای اخیر ، دو عامل مثبت در تصویب هوش مصنوعی در بانکداری و امور مالی نقش داشته اند. به حدی که برخی از شرکت ها در حال حاضر مشغول اجرای این راه حل ها برای بهبود عملکرد تجاری هستند.

AI در محرک های پذیرش مالی

جدیدترین بحرانی که اکثر شرکت ها با آن روبرو بوده اند احتمالاً همه گیر Covid-19 است. جالب اینجاست که این کار منجر به تسریع در تصویب AI شد و 52 ٪ از شرکت ها برنامه های اجرای خود را سرعت بخشیدند.

با این حال ، علاوه بر نیاز به نوآوری به دلیل "عادی جدید" ، رانندگان کلیدی فرزندخواندگی دیگری نیز وجود دارند که باعث می شوند شرکت هایی از همه بخش ها ، دارایی های مالی شامل ، شروع به استفاده از هوش مصنوعی کنند. به طور خاص ، موارد زیر:

• اطلاعات بزرگ. افزایش عظیم در میزان داده هایی که در بخش خدمات مالی ایجاد می شود ، علاقه سازمانها را به اوج رسانده است. اکنون ، آنها مشتاق هستند تا از داده های بزرگ برای درک بهتر رفتار مشتری و ارائه خدمات شخصی تر استفاده کنند.
• رقابت عالیهر سال رقابت سخت تر می شود. به طور طبیعی ، این باعث می شود بانک ها ، شرکت های بیمه ، شرکت های کارگزاری و سایر موسسات مالی مشتاق یافتن راه های جدید تمایز باشند.
• تعهدات نظارتی. مؤسسات مالی تمایل دارند که تحت نظارت بالایی از تنظیم کننده ها قرار بگیرند. از این گذشته ، باید به هر گونه سوالات سریع پاسخ داده شود و گزارش های درخواست شده بدون اشتباهات تصادفی ارائه شود. بنابراین ، سازمان ها به دنبال راه هایی برای سرعت بخشیدن و سیستماتیک کردن فرآیندهای داخلی برای سهولت در پیروی از نظارت هستند.

البته عوامل فوق الذکر غیر اکسپرس هستند. از این گذشته ، هر مشاغل متفاوت است و اولویت های مختلفی دارد که باعث تحول دیجیتال می شود. با این حال ، مهم نیست که مورد منحصر به فرد شما چیست ، احتمال دارد که بتوانید از توسعه برنامه های هوش مصنوعی بهره مند شوید.

استفاده برتر از هوش مصنوعی در امور مالی

ما قبلاً دیده ایم که چگونه سازمان های مالی با فن آوری های مختلف مختل می شوند. Analytics Predictive یک تغییر دهنده بازی برای بیمه است ، blockchain در حال انقلابی در بانکداری است و اینها فقط چند نمونه اخیر است.

امروز ، ما در حال تمرکز بر نوآوری دیگری هستیم که امور مالی را تغییر می دهد - هوش مصنوعی. بنابراین ، در این بخش ، ما نگاهی دقیق تر به موارد برتر استفاده از هوش مصنوعی در صنعت خواهیم انداخت.

1. بانکداری شخصی

در سالهای اخیر ، با افزایش تعداد گزینه ها ، مشتریان با انتخاب های بانکی خود انتخابی تر از همیشه شده اند. حال اگر نمی توانید یک سرویس صاف و کارآمد ارائه دهید که فراتر از تأمین نیازهای اساسی مالی باشد - ممکن است مشتریان به سرعت به رقبا بپردازند. با هوش مصنوعی می توان از این امر جلوگیری کرد.

می بینید ، به لطف توانایی AI در استفاده از مقادیر زیادی از داده ها در چند ثانیه ، این می تواند یک فناوری ارزشمند برای برنامه های بانکی و مالی باشد. به طور خاص ، سیستم های هوشمند می توانند پیگیری کنند و به طور مرتب درآمد مشتری ، هزینه ها ، عادات هزینه را تجزیه و تحلیل کنند و اهداف مالی را فاش کنند.

سپس ، نرم افزار دارای هوش مصنوعی از بینش های جمع آوری شده برای ارائه مشاوره مالی شخصی استفاده می کند و سرمایه گذاری یا خدمات مرتبط را به مواردی که ممکن است علاقه مند باشند توصیه می کنند. بنابراین ، به شما در ارائه یک تجربه منحصر به فرد برای هر مشتری کمک می کند.

2. مدیریت ارتباط مشتری هوشمند

همانطور که قبلاً تأسیس کرده ایم ، شخصی سازی مهم است زیرا به سازمان های مالی کمک می کند تا تجربیات بهتر مشتری را ارائه دهند. با این حال ، این تنها چیزی نیست که می تواند رابطه شما با مشتری را بهبود بخشد. سیستم عامل های CRM دارای هوش مصنوعی ، مراکز تماس و حتی چت بابات می توانند در افزایش کیفیت خدمات ارائه شده بسیار ارزشمند باشند.

سیستم عامل های CRM

موسسات مالی از داده های اولین تماس با خدمات در حال انجام برای مشتریان فعلی استفاده می کنند. با یک راه حل هوشمند CRM ، می توانید از اطلاعات دیجیتالی جمع آوری شده برای تهیه یک تجربه شخصی برای هر مشتری استفاده کنید و کل عملیات فروش را ساده تر کنید.

به عنوان مثال ، اگر بستری مانند Creatio CRM را که ترکیب داده های بزرگ و فناوری پیشرفته را برای بهبود روند مدیریت مخاطبین خود ترکیب می کند ، پیاده سازی می کنید ، به سرعت تعطیلی معاملات بیشتر و عوامل فروش شادتر را مشاهده خواهید کرد.

این اتفاق می افتد زیرا یک راه حل هوشمند مانند آن مجموعه ای از ویژگی های قوی برای کمک به شما در رسیدن به اهداف خود دارد. به طور خاص ، Creatio با عملکردهای زیر AI همراه است:

• امتیاز دهی را برای شناسایی و اولویت بندی نامزدهای با ارزش بالا.
• مسیریابی را برای اتصال فرصت مناسب به نماینده فروش مناسب انجام دهید.
• کمپین های پرورش شخصی برای مطالعه رفتارهای مشتری و ایجاد ارتباطات خودکار و خودکار.
• تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده برای ارائه توصیه هایی در مورد مراحل برای تولید بیشترین درآمد.
• پیش بینی فروش برای پیش بینی نتایج سه ماهه یا سالانه بر اساس داده های تاریخی و خط لوله به گونه ای که در صورت لزوم تنظیمات انجام شود.
• بهینه سازی عملیات برای شناسایی محل و چه زمانی به برخی از کارمندان نیاز خواهد بود.
• غنی سازی داده ها برای به دست آوردن اطلاعات مربوطه از کانال های مختلف و ایجاد یک سطح فروش مؤثرتر.

بنابراین ، اگر به دنبال این هستید که عملکردهای فروش و بازاریابی خود را افزایش دهید - قطعاً اجرای یک راه حل هوشمند CRM را در نظر بگیرید که بیشتر کار سخت را از دست شما خواهد گرفت.

دریابید که چگونه CRM را برای یک شرکت Fintech پیاده سازی کردیم

مراکز تماس

یکی دیگر از حوزه های مهم مدیریت ارتباط با مشتری که AI می تواند بهبود یابد ، قطعاً عملکرد مرکز تماس است. از آنجا که پیش بینی جریان مکالمه اغلب دشوار است ، مأمورین ممکن است تلاش کنند تا بحث را به سمت نتیجه گیری مثمر ثمر سوق دهند.

با این حال ، با وجود مراکز تماس مبتنی بر هوش مصنوعی ، شرکت های مالی می توانند با ارائه اطلاعات مکالمه در زمان واقعی و تجزیه و تحلیل تماس ، کار فروش و نمایندگان خدمات مشتری را کاهش دهند. به طور خاص ، سیستم عامل های هوشمند پیشنهادات زمان واقعی را ارائه می دهند که گفتگو را راهنمایی می کنند و به طور خودکار بهترین چیز بعدی را برای گفتن تنظیم می کنند.

همانطور که تصور می کنید ، این می تواند به کارکنان شما کمک کند تا در طول بحث اعتماد به نفس بیشتری داشته باشند. بنابراین ، منجر به معاملات بسته تر ، حل سریعتر مسائل مشتری و تجربه بهتر برای همه افراد درگیر می شود.

مجموعه محصول مرکز تماس مبتنی بر هوش مصنوعی

مرکز تماس ورودی و خروجی کامل با امتیاز دهی عامل مبتنی بر هوش مصنوعی و تجزیه و تحلیل تماس.

Chatbots خودکار

پشتیبانی عالی مشتری در هر مشاغل از اهمیت ویژه ای برخوردار است. با این حال ، به ویژه در امور مالی ضروری است ، جایی که مردم با پول سر و کار دارند و تنش ها به سرعت می توانند افزایش یابد. بنابراین ، مگر اینکه تیمی را برای پاسخ به سؤالات 24/7 کار کنید ، یک چت بابات خودکار می تواند ابزاری مناسب برای استفاده باشد.

با تکیه بر پردازش زبان طبیعی ، Chatbots می تواند به سرعت یک سؤال دریافت شده را رمزگشایی کند ، جواب بهینه را پیدا کند و پاسخ دقیقی را که مشتری به دنبال آن است ارائه دهد. بنابراین ، به شما این امکان را می دهد تا در حالی که هنوز نیازهای مشتری را تأمین می کنید ، هزینه های عملیاتی را کاهش دهید و سطح خدمات عالی را ارائه دهید.

3. ارزیابی ریسک اعتباری پیش بینی

یکی دیگر از مهمترین اطلاعات هوش مصنوعی در امور مالی و بانکداری قطعاً در تصمیم گیری اعتباری است. همانطور که می دانید ، تعیین اعتبار یک وام گیرنده می تواند یک کار وقت گیر باشد ، به خصوص هنگامی که با یک مشتری کاملاً جدید سر و کار دارید. با این حال ، مؤسسات مالی ضروری است که به طور دقیق مشتریان پرخطر را شناسایی کنند تا از مسائل و زیان غیر ضروری جلوگیری شود.

در اینجا ، هوش مصنوعی می تواند وارد شود و به سرعت تعداد بیشماری از عواملی را که بر توانایی شخص در بازپرداخت آنچه که وام گرفته اند تأثیر می گذارد ، تجزیه و تحلیل کند. علاوه بر این ، نرم افزار دارای هوش مصنوعی به طور معمول از رویکردهای دقیق تر امتیاز دهی اعتبار نسبت به سیستم عامل های سنتی استفاده می کند. به عنوان مثال ، می تواند یکپارچه بین یک متقاضی پرخطر و شخصی که فقط سابقه اعتبار کافی ندارد ، تمایز قائل شود اما در غیر این صورت ممکن است قابل اعتماد باشد.

به همین دلایل ، سازمان های مالی بیشتر و بیشتر برای انجام ارزیابی ریسک اعتباری و بهینه سازی فرایندهای وام خود به هوش مصنوعی متکی هستند.

4- مدیریت سرمایه گذاری مبتنی بر داده

در سرمایه گذاری ، اطلاعات همه چیز است. با این حال ، تجزیه و تحلیل آن معمولاً سریعترین فرایند نیست. از این گذشته ، عوامل زیادی وجود دارد که تعیین می کنند چیزی یک سرمایه گذاری شایسته است یا خیر.

همانطور که ممکن است گمان کنید ، هوش مصنوعی نیز در این زمینه از امور مالی نقش دارد. اول ، به لطف الگوریتم های ML ، تمام داده های ساختار یافته و بدون ساختار مورد نیاز برای تصمیم گیری سرمایه گذاری می توانند با سرعت بسیار سریعتر از یک انسان قادر به تجزیه و تحلیل شوند. بنابراین ، اجازه می دهد تا در یک بازه زمانی کوتاهتر از فرصت های بیشتر سرمایه گذاری کنیم

علاوه بر این ، علاوه بر اینکه بخشی از فرایند تصمیم گیری را تا حدی خودکار می کند ، سرمایه گذاری هایی که AI توصیه می کند تمایل به نتایج بهتری دارند. این امر به دلیل توانایی الگوریتم برای عبور از داده های تاریخی و استفاده از تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده برای پیش بینی ، با درجه بالایی از دقت ، سود بالقوه از یک سرمایه گذاری و تأثیر آن بر سبد شما اتفاق می افتد.

5. پیشگیری از امنیت و پیشگیری از کلاهبرداری AI

صنعتی که به همان اندازه اطلاعات حساس به عنوان امور مالی ، امنیت داده ها و پیشگیری از کلاهبرداری سر و کار دارد از اهمیت بالایی برخوردار است. با این حال ، با پرداخت روزانه بسیاری از پرداخت ها و معاملات ، آسان است که مسائل در اثر ترک ها قرار گیرند.

یک بار دیگر ، هوش مصنوعی می تواند به نجات بیاید. این می تواند هرگونه فعالیت مشکوک را تشخیص دهد و هشدارهایی را ارسال کند تا کارکنان شما آن را بررسی کنند. قبلاً از الگوهای معامله ای ، ناهنجاری ها و روابط مشکوک نادیده گرفته می شد و از هرگونه فعالیت کلاهبرداری جلوگیری می شود. بنابراین ، اجازه دادن به یک رویکرد فعال تر در هنگام جلوگیری از رفتارهای فریبنده.

علاوه بر این ، از آنجا که هوش مصنوعی می تواند از تجربه بیاموزد ، به طور مداوم درک خود را از تهدیدهای امنیت سایبری بهبود می بخشد و نقض های احتمالی را سریعتر تشخیص می دهد تا به طور کلی از آنها جلوگیری شود. پرونده های مخرب ، آدرس های IP مشکوک و سایر مواردی که ممکن است خطر امنیت سایبری را ایجاد کنند ، به سرعت از بین می روند قبل از هرگونه آسیب پایدار. بنابراین ، تقویت ایمنی داده های شرکت و کاهش احتمال ضرر و زیان مالی.

6. روندها و تجزیه و تحلیل اخبار هوش مصنوعی

بازارها بسیار تحت تأثیر هر آنچه در جهان اتفاق می افتد ، تحت تأثیر قرار می گیرند. از این رو ، تقریباً هر خبر می تواند یک سهام را فروکش کند یا برعکس ، ارزش آن را افزایش می دهد. سرانجام ، با نظارت به اندازه کافی از چنین مواردی ، می توان الگوهای و روندهای نوظهور را شناسایی کرد. البته ، این یک روند وقت گیر است.

با این حال ، برنامه های هوش مصنوعی می توانند از پردازش زبان طبیعی استفاده کنند تا اخبار را انجام دهند ، تجزیه و تحلیل احساسات را انجام دهند و به سرعت تأثیر یک مقاله خاص بر دنیای دارایی را تعیین کنند. بنابراین ، توانمندسازی سازمان خود با بینش تقریباً فوری در مورد چگونگی تأثیرگذاری بازارها یا هر منطقه مالی دیگر و به شما زمان آماده سازی می دهد.

موانع اصلی برای اجرای اطلاعات مصنوعی

اکنون که ما کاربردهای اصلی و مزایای هوش مصنوعی را در امور مالی و بانکداری پوشش داده ایم ، وقت آن است که به چالش هایی که ممکن است مانع توسعه یکپارچه شود ، نگاه کنیم. متأسفانه ، با توجه به تازگی نسبی این فناوری ، موانعی وجود دارد که ممکن است با آنها روبرو شوید.

داده های سیلوس

سیلوهای داده مخزن فردی از اطلاعات دیجیتالی هستند که به طور معمول توسط یک بخش کنترل می شوند و از این رو از بقیه شرکت جدا می شوند. همانطور که می توانید تصور کنید ، این یک مشکل برای مدل های هوش مصنوعی است که تا حد امکان به داده های مربوطه نیاز دارند تا در بالاترین سطح دقت انجام شوند.

بنابراین ، ادغام اطلاعات دیجیتال قبل از شروع توسعه هوش مصنوعی مهم است. به این ترتیب ، شما یک سیستم هوش مصنوعی واقعاً مفید را به دست می آورید که از بهترین شیوه های علوم داده برای ارائه نتایج استفاده می کند.

حفاظت از داده ها

یکی دیگر از چالش های مهم اجرای هوش مصنوعی در امور مالی و بانکداری ، حمایت از داده ها است. از آنجا که موسسات مالی با مقادیر زیادی از اطلاعات حساس برخورد می کنند ، سازمان شما باید اقدامات امنیتی خوبی برای اطمینان از ایمنی داده ها داشته باشد. از این گذشته ، شما نمی خواهید مشتری های ارزشمندی را به دلیل نقض هایی که می توان از آن جلوگیری کرد ، از دست بدهید.

اعتماد محدود به الگوریتم ها

برای کسی که مستقیماً با هوش مصنوعی کار نمی کند ، می توان درک کرد که در واقع در "جعبه سیاه" یک راه حل هوش مصنوعی چه می گذرد.

آیا الگوریتم ها بینش دقیقی را استخراج می کنند؟آیا الگوریتم می تواند مغرضانه باشد؟چگونه می توانم به آنچه نرم افزار پیشنهاد می کند اعتماد کنم؟همه این سؤالات ممکن است باعث شود کارمندان شما به عملکرد ابزار شما شک کنند و از این رو از استفاده از آن خودداری کنند. بنابراین ، اطمینان حاصل کنید که به کارمندان خود آموزش داده و به هر سؤالی که ممکن است قبل از اجرای هوش مصنوعی در گردش کار خود داشته باشید پاسخ دهید.

کمبود استعداد

سرانجام ، دسترسی محدود به استعدادهای ماهر می تواند مانع اصلی اجرای موفقیت آمیز هوش مصنوعی باشد. در پایان روز ، به متخصصان ماهر و باتجربه نیاز دارید تا به ساخت راه حل خود کمک کنند.

متأسفانه ، آنها ممکن است به سادگی در مکان شما در دسترس نباشند یا برای استخدام داخلی بسیار گران باشند.

از این رو ، شاید ارزش آن را داشته باشد که توسعه نرم افزار برون سپاری را در نظر بگیرید تا بتوانید از هدر رفتن وقت و پول در جستجوی استعداد خودداری کنید و به کار خود با یک تیم حرفه ای بپردازید.

برای موسسه مالی خود نرم افزاری هوشمند ایجاد کنید

سازمان های مالی در حال تغییر هستند. شرکت های بیشتر و بیشتر در حال تحول دیجیتالی ، اجرای راه حل های نرم افزاری جدید FinTech و فن آوری های اهرمی مانند هوش مصنوعی برای هدایت رشد تجارت هستند.

همانطور که امروز دیدیم ، هوش مصنوعی می تواند مزایای مختلفی را به صنعت مالی ارائه دهد. تا حد زیادی ، به لطف ظرفیت آن برای پردازش حجم زیادی از داده ها و به دست آوردن بینش معنی دار از آن.

با این حال ، اجرای AI بدون چالش های آن انجام نمی شود ، و همه شرکتی ممکن است آماده مقابله با آنها نباشد. از این رو ، در Velvetech ، ما مفتخریم که خدمات گسترده توسعه نرم افزار هوش مصنوعی را برای کمک به توانمندسازی مؤسسات مالی با هر نوع ابزارهای هوشمند مورد نظر خود ارائه می دهیم.

بنابراین ، دریغ نکنید که به تیم ما دسترسی پیدا کنید تا در مورد همکاری احتمالی صحبت کنید. ما همیشه خوشحالیم که به یک پروژه جدید و خلاقانه شیرجه می زنیم.