۱۰ کاربرد مهم هوش مصنوعی در صنعت پرداخت اینترنتی
آیا تا به حال به این فکر کرده‌اید که گوشی‌ها از اولین ظهورشان در سال 1984 تا به امروز چقدر پیشرفت کرده‌اند؟ فناوری گوشی‌ها طی چهار دهه گذشته، از شروع فروتنانه‌اش به‌عنوان یک «تلفنِ همراه» تا نیروگاه‌های تقویت‌شده جیبی با سوخت هوش مصنوعی که امروزه از آنها استفاده می‌کنیم، جهش‌های پیشرفته‌ای داشته است.
یکی دیگر از بخش‌های مهمی که در چند سال گذشته، به‌لطف فناوری رو‌به‌رشد موبایل، تغییرات عظیمی را پشت سر گذاشته است، بخش مالی و بانکداری است. روزهایی که مردم مجبور به مرخصی‌گرفتن از کار و ایستادن در صف‌های طولانی خارج از بانک‌ها برای کارهای بی‌اهمیتی مانند به‌روزرسانی دفترچه‌های خود یا بررسی موجودی بانک‌شان بودند، گذشته است.
امروزه، ما تعداد زیادی اپلیکیشن بانکی را در صنعت پرداخت در اختیار داریم که می‌توانند هر تراکنش را با نهایت امنیت کامل انجام دهند. هوش مصنوعی از طریق فناوری بصری در حال تحول خود، عملکرد برنامه‌های بانکی و پرداخت را اصلاح کرده است. ما در ادامه به‌دنبال این هستیم که خوانندگان را در مورد کاربرد هوش مصنوعی در صنعت پرداخت و برنامه‌های بانکی و چگونگی تاثیر آن در آینده فین‌تک آگاه کنیم.
تأثیر هوش مصنوعی بر برنامه‌های بانکی و پرداخت
اطلاعات طلاست و در قرن حاضر مؤسسات بانکی و مالی به‌خوبی از این واقعیت آگاه هستند. داده‌های مصرف‌شده و تجزیه‌و‌تحلیل‌شده توسط برنامه‌های تلفن همراه از طریق یادگیری ماشین فرصتی است که فراتر از چهار دیواری یک موسسه یا بانک قرار دارد و باید همواره در پی آن بود. به‌این‌ترتیب هوش مصنوعی می‌تواند مقادیر بی‌سابقه‌ای از داده‌ها را به اطلاعاتی تبدیل کند که برای تغییر روش‌های عملکرد برنامه‌های بانکی و پرداخت و بهبود تجربه کاربر استفاده می‌شود.
در این بین فناوری هوش مصنوعی نقشی کلیدی در ممیزی داده‌ها، پیش‌بینی‌ها برای سرمایه‌گذاری و شناسایی اطلاعات تقلبی ایفا می‌کند. سرعت و دقت نمایش‌داده‌شده توسط این فناوری، بی‌نظیر است و از این نظر شما بابت خطاهای انسانی هم نگرانی نخواهید داشت.
هوش مصنوعی و سود اقتصادی کلان برای بانک‌ها
بر اساس گزارش Business Insider، مجموع صرفه‌جویی در هزینه‌های بالقوه برای بانک‌ها از طریق برنامه‌های هوش مصنوعی تا سال 2023 در حدود 447 میلیارد دلار تخمین زده می‌شود. این واقعیت ساده نشان می‌دهد که بیش از 80 درصد از بانک‌ها از مزایای بالقوه کاربرد هوش مصنوعی در صنعت پرداخت و برنامه‌های بانکی خود آگاه هستند.
هوش مصنوعی و سیستم‌های اتوماسیون
ایجاد سیستم‌های اتوماسیون از طریق هوش مصنوعی و یادگیری ماشین یک هدیه بزرگ برای کسانی بوده است که به هوش مصنوعی اتکا کرده‌اند و برنامه‌های تلفن همراه را برای صنعت پرداخت توسعه داده‌اند. با کمک هوش مصنوعی، تراکنش‌های آنلاین بسیار امن‌تر شده‌اند و می‌توانیم شاهد ظهور چندین برنامه پرداخت آنلاین مانند ApplePay، SamsungPay و حتی GooglePay باشیم.
هوش مصنوعی و تسهیل شناسایی و تشخیص هویت
در بخش‌های دیگر نیز، بانک‌ها از هوش مصنوعی برای تسهیل شناسایی و تأیید مشتری، تقلید از کمک‌های انسانی از طریق ربات‌های چت و دستیارهای صوتی، تقویت روابط با مشتری و ارائه و دریافت نظرات و توصیه‌های شخصی به‌منظور بهبود بانکداری الکترونیکی استفاده می‌کنند.
کاربرد هوش مصنوعی در صنعت پرداخت به منظور جلوگیری از تقلب
بانک‌ها همچنین از هوش مصنوعی در مورد وظایفی مانند شناسایی و جلوگیری از تقلب در پرداخت و همچنین تقویت کنترل‌های نظارتی ضد پولشویی (AML) و شناخت مشتری (KYC) استفاده می‌کنند.
کاربردهای کلیدی هوش مصنوعی در برنامه‌های بانکی و پرداخت
برای بررسی عمیق‌تر نحوه استفاده از هوش مصنوعی برای بهبود خدمات بانکی، بیایید نگاهی به حوزه‌های کلیدی آن داشته باشیم. تمام این حوزه‌ها توسط توسعه‌دهندگان اپلیکیشن‌های موبایل و خدمات مالی مورد اقبال قرار گرفته‌اند و همین حالا که شما در حال خواندن این مطالب هستید موتور توسعه و پیشرفت در این صنعت با تمام توان در حال کار کردن است. ما 10 روش اصلی را کاربرد هوش مصنوعی در صنعت پرداخت را انتخاب کرده‌ایم. در انتهای مطلب برای ما بنویسید که کدام روش از نظر شما برای صنعت بانکداری در ایران مفیدتر بوده است و خواهد بود؟
1. کاربرد هوش مصنوعی برای امنیت سایبری صنعت پرداخت
امنیت سایبری (Cybersecurity) در فرآیند بانکداری آنلاین اولویت اول همه بانک‌ها، مؤسسات مالی، شرکت‌های برنامه پرداخت و بیشتر از همه کاربران است. بنابراین، یکی از مهم‌ترین کاربرد هوش مصنوعی در صنعت پرداخت، شناسایی فعالیت‌های کلاهبردارانه و جلوگیری از آن است.
با کمک هوش مصنوعی، ردیابی حفره‌های موجود در ویژگی‌های امنیتی و حریم خصوصی هر برنامه‌ای می‌تواند یک کار ساده باشد، زیرا ماشین‌ها دقت بالاتری نسبت به انسان‌ها دارند. برنامه‌های مجهز به هوش مصنوعی می‌توانند فعالیت کاربر را ردیابی و الگوهای عجیب‌و‌غریب و مشکوک را شناسایی کنند و با این کار می‌توانند خطر را به حداقل برسانند و در صورت وقوع فعالیت‌های جعلی در حساب‌هایشان به مقامات و مشتریان هشدار دهند.
مثال: شرکت‌هایی مانند Datavisor به بانک‌ها و مؤسسات مالی راه‌حل‌های تخصصی تشخیص کلاهبرداری مالی را مبتنی بر هوش مصنوعی ارائه می‌دهند و ادعا می‌کنند 30٪ تراکنش‌های تقلبی را با دقت تقریباً 90٪ شناسایی می‌کنند.
2.چتباتها؛ یک دستیار با هوشی مصنوعی
چتباتها (Chatbots) به ما نشان می‌دهند که چگونه هوش مصنوعی می‌تواند به‌جای کمک‌های انسانی کمک‌دست کاربران باشد و همزمان بسیار دقیق عمل کنند.. آنها 24ساعته در دسترس هستند و بلافاصله پس از ورود به برنامه بانکی ظاهر می‌شوند تا به شما کمک کنند که تجربه‌ای روان و بدون دردسر داشته باشید.
بانک‌ها با گنجاندن چتباتها در برنامه‌های بانکی خود، این پیام را منتقل می‌کنند که در تمام ساعات شبانه‌روز در دسترس هستند. علاوه‌بر‌این، ربات‌های چت می‌توانند الگوی درخواست کاربر را ردیابی کنند و راه‌حل‌های سفارشی‌سازی‌شده را براساس درخواست مشتریان ارائه دهند.
مثال: یک نمونه هوشمند از یک چت‌بات عالی در یک برنامه بانکی، اریکا است، یک دستیار مجازی در بانک آمریکا که می‌تواند به شما در مدیریت کارت، دریافت اطلاعات حساب و مدیریت پرداخت‌ها کمک کند.
3. امکان برنامه‌ریزی مالی با هوش مصنوعی
اکثر آدم‌ها با ناتوانی در برنامه‌ریزی مالی (Financial Planning) دست‌و‌پنجه نرم می‌کنند. اپلیکیشن‌های بانکی و پرداخت، اکنون می‌توانند رفتار مالی شما را درک کنند و برنامه‌های سرمایه‌گذاری را با توجه به بودجه و رفتارتان به شما پیشنهاد دهند.
در سطح بین‌المللی قبل‌ترها تمام توصیه‌ها در مورد واجد‌شرایط‌بودن وام و اعتبار مشتری توسط کارگزاران بانک و براساس سابقه اعتباری و امتیازی مشتریان ارائه می‌شد، در‌حال‌حاضر هوش مصنوعی در برنامه‌های بانکی می‌تواند برای تعیین اعتبار مشتری فراتر از آن عمل کند.
مثال: Ocrolus یک شرکت مستقر در نیویورک است که نرم‌افزار اتوماسیون هوشمند می‌سازد تا به مؤسسات وام‌دهی کمک کند برای ارزیابی مشتریان، تصمیمات هوشمندانه‌تری گرفته شود.
4. ردیابی ترندهای مالی با هوش مصنوعی
افرادی که با ردیابی ترندهای مالی (Tracking Financial Trends) اقدام به برنامه‌ریزی مالی می‌کنند، اغلب بر اساس پیش‌بینی‌های انجام‌شده توسط برنامه‌های مبتنی بر هوش مصنوعی تصمیم‌گیری می‌کنند. یادگیری ماشینی پیشرفته به این برنامه‌ها کمک می‌کند حجم زیادی از داده‌ها را پردازش کند تا پیش‌بینی‌های بازار را برای ابزارهای مالی مختلف مانند سهام و طرح‌های سرمایه‌گذاری با دقت بالا انجام دهد.
برنامه‌ها نه‌تنها ترندهای روزانه، هفتگی و ماهانه را ردیابی می‌کنند، بلکه در صورت احساس خطرات احتمالی و بر اساس گزارش داده‌های خود، به کاربر هشدار می‌دهند. به‌این‌ترتیب هوش مصنوعی به مشتریان کمک می‌کند تا تصمیمات هوشمندانه‌تری بگیرند.
مثال: Alphasense یک موتور جستجوی مبتنی بر هوش مصنوعی است که به بانک‌ها و مؤسسات مالی کمک می‌کند تا تغییرات در روند بازارهای مالی را کشف کنند. این موتور جستجو همچنین برای دلالان و معامله‌گران مفید است.
5. پرداخت خودکار صورتحساب با هوش مصنوعی
برنامه‌های مجهز به هوش مصنوعی به کاربران امکان می‌دهند پرداخت قبض خود را خودکار کنند. آنها می‌توانند چرخه صورتحساب را برای ایجاد مناسب‌ترین زمان‌بندی پرداخت همگام‌سازی کنند تا در هیچ یک از پرداخت‌های خود دیرکرد ناخواسته نداشته باشند.
صورت‌حساب‌های مختلف در زمان‌های مختلف در طول ماه تولید می‌شوند و یادآوری هر یک از آنها می‌تواند دردسرساز باشد به‌همین‌دلیل است که پرداخت خودکار (Automated Bill Payments) یک ویژگی بسیار محبوب در برنامه‌های پرداخت است.
6. افزایش امنیت با حضور هوش مصنوعی
اگر از یک برنامه بانکی یا پرداخت استفاده می‌کنید، حتماً با ورود بیومتریک به‌عنوان یک ویژگی امنیتی پیشرو مواجه شده‌اید. این مورد دیگری از کاربرد هوش مصنوعی برای ایجاد امنیت پول و اطلاعات شما نزد بانک‌هاست. رمزهای عبور و پین‌ها اغلب می‌توانند دزدیده شوند، بنابراین ورود بیومتریک یا مجوز بیومتریک برای یک تراکنش آنلاین لایه دیگری را برای حفظ امنیت پول شما اضافه می‌کند.
سادگی و جذابیت موضوع در این واقعیت نهفته است که شما نیازی به آپلود مجدد اطلاعات بیومتریک خود در برنامه ندارید، چرا که بانک داده‌ها را از دستگاه تلفن همراه شما می‌گیرد و از آن اطلاعات بیومتریک اولیه برای حساب شما استفاده می‌کند. بسیاری از بانک‌ها در سراسر جهان قبلاً از این فناوری برای جلوگیری از ورود غیرمجاز به حساب کاربران استفاده کرده‌اند. بانک آمریکا و بانک استاندارد چارترد نمونه‌های خوبی برای این مورد هستند.
7. جمع‌آوری و تجزیه‌و‌تحلیل داده‌ها با استفاده از هوش مصنوعی
بانک‌ها و مؤسسات مالی روزانه میلیون‌ها تراکنش را ثبت و پیگیری می‌کنند. جمع‌آوری و ذخیره‌سازی این حجم عظیم از داده‌ها، برای کارکنان انسانی کار غیرممکنی است. بنابراین، هوش مصنوعی نه‌تنها آن داده‌ها را جمع‌آوری و ذخیره می‌کند، بلکه به تفکیک و تجزیه‌و‌تحلیل آنها کمک می‌کند تا گزارش‌های مالی بسیار دقیقی برای حسابرسی تهیه کند.
این داده‌های ساختاریافته می‌توانند در زمینه‌هایی مانند ریسک‌های اعتباری، تقلب‌ها، ثبات مالی، صورت‌حساب‌های بدهی و سهام و همچنین برنامه‌های استراتژیک آینده برای بانک مورد استفاده قرار گیرند.
مثال: کنشو شریک استراتژیک شرکت‌های مالی جهانی مانند JP Morgan و Bank of America است و برای کمک به کاهش ریسک‌های مالی، هوش ماشینی و تجزیه‌و‌تحلیل داده را در اختیار آنها قرار می‌دهد.
8. کاهش هزینه‌های عملیاتی با هوش مصنوعی
هنگامی که هوش مصنوعی به‌صورت داخلی استفاده می‌شود به کاهش خطاهایی که می‌تواند توسط فرآیندهای دستی انسانی ایجاد شوند، کمک می‌کند. این هوش هرگونه داده یا فرآیند غیر‌ضروری را حذف می‌کند تا در زمان و انرژی کارکنان صرفه‌جویی شود و همچنین استفاده کارآمد از منابع را پیشنهاد می‌کند.
دستیارهای هوش مصنوعی، مانند دستیارهای صوتی، می‌توانند به کاهش بار کارهای تکراری و زائد ناشی از کار انسانی کمک کنند. طبق گزارش Accenture، هوش مصنوعی در بانکداری می‌تواند هزینه‌های عملیاتی را تا حدود 30 درصد کاهش دهد. به‌این‌ترتیب کارمندان بانک می‌توانند روی سایر وظایف با اولویت بالا که نیاز به مداخله انسانی دارند تمرکز کنند و مشتریان خود را از خدماتی که دریافت می‌کنند، راضی نگه دارند.
9. انطباق با مقررات
انطباق با مقررات (Regulatory Compliance) در نسبت با بانکداری و تراکنش‌های آنلاین همواره در حال اجراست تا تجربه‌ای امن‌تر و کامل‌تر برای کاربران بانکداری آنلاین فراهم آید، اما گاهی اوقات ممکن است این امر دردسرساز شود.
تصور کنید که باید یک تراکنش آنلاین را خیلی سریع انجام دهید اما به‌محض ورود به کیف پول الکترونیکی یا برنامه بانکی خود، اولین چیزی که ظاهر می‌شود یک نوتیفیکیشن نیاز به KYC است. ممکن است کمی گیج و آزرده شوید، اما بخش خوب ماجرا این است که با هوش مصنوعی می‌توان آن را به‌صورت آنلاین و در عرض چند ثانیه تکمیل کرد و همین قضیه به شما اجازه می‌دهد تا به راحتی به معاملات خود بازگردید.
این رویه به‌این‌دلیل اتفاق می‌افتد که بانک‌ها یکی از بخش‌های نظارتی در هر کدام از اقتصادهای جهان هستند. به‌روزرسانی‌ها و تغییرات مکرری در خط‌‌مشی‌ها و سیاست‌های عمومی بانکداری وجود دارد که به‌واسطه کاربرد هوش مصنوعی در صنعت پرداخت، شما فقط از جنبه‌هایی از سیاست‌هایی که مستقیماً بر شما یا نیازهای بانکداری و پرداخت تلفن همراه شما تأثیر می‌گذارد، مطلع می‌شوید. خودکارسازی چنین انطباق‌های قانونی، بانکداری را برای کاربران و بانک‌داران تجربه‌ای روان‌تر و کارآمدتر می‌کند.
10. بهبود تجربه مشتری با کاربرد هوش مصنوعی در صنعت پرداخت اینترنتی
فناوری برای ایجاد تجربه بهتر و راحت‌تر برای مشتریان تکامل می‌یابد. در مورد کاربرد هوش مصنوعی در صنعت پرداخت نیز همین قضیه صادق است. یک تجربه لذت‌بخش و مطمئن که رابطه بین بانک و مشتریانش را بهبود می‌بخشد، همه آن چیزی است که از کاربرد هوش مصنوعی در صنعت پرداخت می‌خواهیم.
سهولت در انجام تراکنش‌های آنلاین یا پاسخ‌دهی به سؤالات شما صرف‌نظر از زمان و مکان، بانکداری آنلاین را برای مشتریان بسیار راحت‌تر می‌کند. کنترل روی اطلاعات بانکی، پرداخت و تاریخچه حساب فقط با یک کلیک باعث می‌شود در مورد گزینه‌های آینده خود نیز احساس امنیت کنید. درنهایت این‌که بانک‌ها و شرکت‌های پرداخت همیشه تلاش می‌کنند تا بیشتر جنبه‌های بانکداری را خودکار کنند تا مشتری با مشکل مواجه نشود.
حرف آخر؛ مردم به بانکداری نیاز دارند نه بانک
هوش مصنوعی سنگ بنای تمام فناوری‌های آینده است. به‌سختی می‌توان مزایای ادغام هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی در برنامه‌های بانکی و پرداخت را نادیده گرفت. سرمایه‌گذاری روی فناوری و امور مالی به‌دلیل سهولت، راحتی و دقت هوش مصنوعی به توسعه‌دهندگان علاقه‌مند به توسعه اپلیکیشن‌های فین تک کمک زیادی می‌کند. از طرفی ما باید بپذیریم که مردم تغییر می‌کنند و عادات بانکی آنها نیز تغییر می‌کند.
کسانی که یاد می‌گیرند خود را با این تغییرها وفق دهند، آن‌هایی هستند که در نهایت زنده می‌مانند و شکوفا می‌شوند. یادتان باشد ما در عصری زندگی می‌کنیم که مردم دیگر به بانک‌ها به‌عنوان یک مکان ثابت که باید ساعت‌ها در صف‌های شلوغش ایستاد نیاز ندارند، آنها به فرآیندهای بانکداری نوین نیاز دارند تا کارشان را با چند کلیک راه بیاندازد پس اینجاست که همه فعالان باید کاربرد هوش مصنوعی در صنعت پرداخت را جدی بگیرند و راهشان را به سمت آن باز کنند.
ارسال نظر