با توجه به پیشرفتهای سریع فناوری، هوش مصنوعی بهعنوان یکی از ابزارهای کلیدی برای تحول دیجیتال و بهبود فرآیندهای بانکی در سراسر جهان شناخته شده است. در ایران نیز بهرهگیری از هوش مصنوعی میتواند گامی مؤثر در جهت ارتقای کیفیت خدمات بانکی، افزایش امنیت تراکنشها و کاهش هزینههای عملیاتی باشد. با توجه به این پیشرفتها، ضروری است که نگاهی جامع به وضعیت موجود، چالشها و فرصتهای پیش روی بانکهای ایرانی در زمینه هوش مصنوعی داشته باشیم.
*توضیح: سرفصلها از یک پرسشنامه از سوی بانک مرکزی الهام گرفته شده است.
وضعیت کنونی بهرهگیری از هوش مصنوعی در بانکداری ایران هنوز در مراحل ابتدایی قرار دارد. برخی از بانکها در حال آزمایش و پیادهسازی فناوریهای هوش مصنوعی هستند، اما هنوز به سطح مطلوب و فراگیر نرسیدهاند. بهعنوان مثال، برخی بانکها از چتباتها برای پاسخگویی به سوالات مشتریان استفاده میکنند، اما این خدمات هنوز بهطور کامل توسعه نیافته و نیاز به بهبود دارند.
این وضعیت نشاندهنده عدم آگاهی کافی از مزایای هوش مصنوعی و همچنین کمبود زیرساختهای لازم برای پیادهسازی آن در بانکها است. بهعلاوه، بسیاری از بانکها از تحلیل دادههای مشتریان بهطور مؤثر استفاده نمیکنند و این موضوع میتواند به کاهش کیفیت خدمات و افزایش هزینهها منجر شود.
در حال حاضر، بانکها باید بهدنبال شناسایی نقاط قوت و ضعف خود در زمینه هوش مصنوعی باشند و بر اساس آن، برنامهریزیهای لازم را انجام دهند. بهعنوان مثال، شناسایی نیازهای مشتریان و تحلیل رفتار آنها میتواند به بانکها کمک کند تا خدمات بهتری ارائه دهند و در عین حال، هزینههای خود را کاهش دهند.
مهمترین تفاوت میان کاربردهای هوش مصنوعی در بانکداری ایران و سایر کشورها، عدم وجود زیرساختهای قوی و نیروی انسانی متخصص در این حوزه است. در کشورهای پیشرفته، استفاده از هوش مصنوعی بهطور گستردهتری در فرآیندهای بانکی پیادهسازی شده است، بهطوری که این فناوری به یکی از ارکان اصلی خدمات بانکی تبدیل شده است. در مقابل، بانکهای ایرانی باید بهدنبال راهکارهایی باشند که بتوانند از این فناوری بهطور مؤثر بهرهبرداری کنند.
ایجاد یک فرهنگ سازمانی که در آن نوآوری و پذیرش فناوریهای جدید تشویق شود، میتواند به بانکها کمک کند تا بهطور مؤثرتری از هوش مصنوعی بهرهبرداری کنند. همچنین، بانکها باید بهدنبال شناسایی فرصتهای جدید برای استفاده از هوش مصنوعی در زمینههای مختلف باشند، از جمله مدیریت ریسک، پیشبینی تقاضا و بهینهسازی فرآیندهای داخلی.
مهمترین تجربه بینالمللی در زمینه کاربرد هوش مصنوعی در بانکداری که میتواند برای بانکهای ایران الگو باشد، استفاده از چتباتها و سیستمهای پیشبینی ریسک اعتباری است. بهعنوان مثال، بانکهای بزرگ جهانی مانند JPMorgan Chase و HSBC از الگوریتمهای هوش مصنوعی برای تحلیل دادههای مشتریان و پیشبینی رفتار آنان استفاده میکنند.
این تجربیات میتواند به بانکهای ایرانی کمک کند تا با استفاده از فناوریهای مشابه، خدمات خود را بهبود بخشند و مشتریان را بهتر درک کنند. همچنین، استفاده از هوش مصنوعی در تحلیل ریسک اعتباری میتواند به بانکها کمک کند تا تصمیمات بهتری در زمینه اعطای وام و مدیریت ریسکهای مالی اتخاذ کنند.
بانکها باید بهدنبال ایجاد همکاریهای بینالمللی در زمینه هوش مصنوعی باشند تا از تجربیات موفق کشورهای دیگر بهرهبرداری کنند. این همکاریها میتواند شامل تبادل دانش، برگزاری کارگاههای آموزشی و ایجاد شبکههای مشترک برای تحقیق و توسعه باشد.
استانداردها و سیاستهای جهانی شامل چارچوبهای اخلاقی و مقررات مربوط به حریم خصوصی دادهها است که میتواند به نظام بانکی ایران در پیادهسازی هوش مصنوعی کمک کند. بهطور خاص، بانکها باید به رعایت قوانین GDPR (مقررات عمومی حفاظت از دادهها) و سایر استانداردهای بینالمللی توجه کنند تا از حریم خصوصی مشتریان حفاظت کنند و اعتماد آنان را جلب نمایند.
قانون GDPR مخفف General Data Protection Regulation و به معنای قانون محافظت از دادههای عمومی است که هدف آن حفظ اطلاعات شخصی افراد و حریم خصوصی آنها میباشد.
تدوین سیاستهای داخلی و استانداردهای مشخص برای استفاده از هوش مصنوعی در بانکها نیز ضروری است. این سیاستها باید شامل مواردی مانند نحوه جمعآوری و پردازش دادهها، استفاده از الگوریتمهای هوش مصنوعی و نحوه نظارت بر عملکرد این سیستمها باشد. همچنین، بانکها باید بهدنبال ایجاد کمیتههای نظارتی برای بررسی و ارزیابی پروژههای هوش مصنوعی خود باشند.
مهمترین روند آینده در استفاده از هوش مصنوعی در بانکداری، افزایش استفاده از تحلیل دادههای کلان و یادگیری ماشین برای بهبود خدمات و پیشبینی نیازهای مشتریان خواهد بود. بانکها باید به سمت ایجاد سیستمهای هوشمند حرکت کنند که قادر به تحلیل دادههای عظیم و ارائه خدمات شخصیسازی شده باشند.
این روند نهتنها به بهبود تجربه مشتری کمک میکند، بلکه به بانکها این امکان را میدهد که تصمیمات بهتری در زمینه مدیریت ریسک و اعتبار بگیرند. همچنین، استفاده از هوش مصنوعی در تحلیل رفتار مشتریان میتواند به بانکها کمک کند تا خدمات خود را بهطور مؤثرتری ارائه دهند و نیازهای مشتریان را پیشبینی کنند.
بانکها باید بهدنبال شناسایی روندهای نوظهور در زمینه هوش مصنوعی و فناوریهای مرتبط باشند و تلاش کنند تا از این روندها به نفع خود بهرهبرداری کنند. این شامل سرمایهگذاری در تحقیق و توسعه و همکاری با شرکتهای فناوری است.
کیفیت و کمیت دادههای موجود در بانکهای ایران بهطور کلی مناسب نیست و نیاز به بهبود دارد تا بتوان از هوش مصنوعی بهطور مؤثر استفاده کرد. دادهها باید بهطور منظم جمعآوری، پردازش و تحلیل شوند تا بتوانند به عنوان منبعی معتبر برای تصمیمگیریهای هوش مصنوعی عمل کنند.
بانکها باید به ایجاد سیستمهای یکپارچه برای مدیریت دادهها توجه کنند. این سیستمها باید قادر به جمعآوری دادهها از منابع مختلف، پردازش آنها و ارائه تحلیلهای دقیق باشند. در غیر این صورت، عدم کیفیت دادهها میتواند به تصمیمگیریهای نادرست منجر شود.
علاوه بر این، بانکها باید بهدنبال بهبود فرآیندهای جمعآوری دادهها و آموزش کارکنان در زمینه مدیریت دادهها باشند. این موضوع میتواند به بهبود کیفیت دادهها و افزایش قابلیت استفاده از آنها کمک کند.
زیرساخت پردازشی فعلی بانکهای ایران برای اجرای پروژههای مبتنی بر هوش مصنوعی هنوز به سطح مطلوب نرسیده و نیاز به سرمایهگذاری بیشتری دارد. بانکها باید بهدنبال ارتقاء زیرساختهای خود از جمله سرورها، سیستمهای ذخیرهسازی و شبکههای ارتباطی باشند تا بتوانند از فناوریهای پیشرفته استفاده کنند.
علاوه بر این، بانکها باید بهدنبال همکاری با شرکتهای فناوری اطلاعات و استارتاپهای فعال در زمینه هوش مصنوعی باشند تا بتوانند از تجربیات و فناوریهای جدید بهرهبرداری کنند. این همکاریها میتواند به بهبود زیرساختهای پردازشی و سختافزاری بانکها کمک کند.
بانکها باید بهدنبال ایجاد مراکز داده مدرن و بهروز باشند که قادر به پردازش و ذخیرهسازی دادههای بزرگ باشند. این مراکز داده باید بهطور مستمر بهروز شوند تا با تغییرات فناوری همگام باشند.
زیرساختهای فناوری موجود در بانکهای ایران برای توسعه هوش مصنوعی مناسب نیست و نیاز به بهروزرسانی و تقویت دارد. این شامل نرمافزارها، سیستمهای اطلاعاتی و ابزارهای تحلیلی است که باید بهروز و کارآمد باشند.
بانکها باید بهدنبال ایجاد یک اکوسیستم فناوری اطلاعات باشند که بتواند از نوآوریهای هوش مصنوعی حمایت کند. این اکوسیستم باید شامل زیرساختهای سختافزاری و نرمافزاری، نیروی انسانی متخصص و سیاستهای مدیریتی مناسب باشد.
همچنین، بانکها باید بهدنبال استفاده از فناوریهای ابری برای بهبود انعطافپذیری و مقیاسپذیری زیرساختهای خود باشند. این فناوریها میتوانند به بانکها کمک کنند تا هزینههای عملیاتی خود را کاهش دهند و بهطور مؤثرتری به نیازهای مشتریان پاسخ دهند.
نیروی انسانی متخصص برای توسعه و پیادهسازی هوش مصنوعی در بانکهای ایران بهطور کافی در دسترس نیست و نیاز به آموزش و جذب متخصصان جدید دارد. بانکها باید بهدنبال استخدام افراد با تخصصهای مرتبط با دادهکاوی، یادگیری ماشین و تحلیل داده باشند.
همچنین، برنامههای آموزشی و کارآموزی باید برای ارتقاء مهارتهای کارکنان فعلی طراحی شود. این برنامهها میتوانند شامل دورههای آموزشی آنلاین، کارگاههای عملی و همکاری با دانشگاهها و مراکز تحقیقاتی باشند.
بانکها باید بهدنبال ایجاد برنامههای توسعه حرفهای برای کارکنان خود باشند تا آنها بتوانند با تغییرات فناوری همگام شوند و مهارتهای لازم برای کار با سیستمهای هوش مصنوعی را کسب کنند.
بزرگترین مانع پیادهسازی هوش مصنوعی در بانکهای ایران، عدم آگاهی و آموزش کافی در میان کارکنان و مدیران است. بسیاری از بانکها هنوز بهطور کامل با مزایای هوش مصنوعی آشنا نیستند و این موضوع میتواند مانع از پذیرش این فناوری شود.
بنابراین، لازم است که برنامههای آموزشی و فرهنگی برای افزایش آگاهی در این زمینه برگزار شود. همچنین، بانکها باید بهدنبال ایجاد فرهنگ نوآوری و پذیرش فناوریهای جدید باشند تا بتوانند از مزایای هوش مصنوعی بهرهبرداری کنند.
موانع دیگر شامل نبود سیاستهای مشخص و عدم همکاری میان نهادهای مختلف نیز میباشد که میتواند به کاهش سرعت پیادهسازی هوش مصنوعی در بانکها منجر شود. بنابراین، لازم است که نهادهای نظارتی و بانکها بهطور مشترک برای حل این مشکلات تلاش کنند.
نظارت و رگولاتوری فعلی در ایران برای پیادهسازی هوش مصنوعی در بانکها کافی نیست و نیاز به بهبود و تدوین مقررات جدید دارد. بانک مرکزی و سایر نهادهای نظارتی باید بهدنبال ایجاد چارچوبهای مشخص برای استفاده از هوش مصنوعی در بانکداری باشند تا از امنیت و حریم خصوصی مشتریان حفاظت شود.
این چارچوبها باید شامل مقررات مربوط به جمعآوری و پردازش دادهها، استفاده از الگوریتمهای هوش مصنوعی و نظارت بر عملکرد این سیستمها باشد. همچنین، نهادهای نظارتی باید بهطور مستمر بر عملکرد بانکها نظارت کنند تا از رعایت این مقررات اطمینان حاصل شود.
بانکها باید بهدنبال ایجاد شفافیت در فرآیندهای خود باشند و به مشتریان اطلاعات کافی درباره نحوه استفاده از دادههای آنها ارائه دهند. این شفافیت میتواند به افزایش اعتماد مشتریان کمک کند و از نگرانیهای مربوط به حریم خصوصی جلوگیری کند.
ایجاد سندباکسهای تخصصی میتواند به پیادهسازی و توسعه هوش مصنوعی در بانکداری ایران کمک شایانی کند، زیرا فضایی امن برای آزمایش فناوریهای جدید فراهم میآورد. این سندباکسها میتوانند به بانکها این امکان را بدهند که بدون خطرات قانونی و مالی، فناوریهای نوین را آزمایش کنند و بازخوردهای لازم را دریافت کنند.
علاوه بر این، ایجاد سندباکسها میتواند به ترویج همکاری میان بانکها و شرکتهای فناوری اطلاعات کمک کند و به این ترتیب، نوآوری و توسعه فناوریهای جدید را تسریع بخشد. همچنین، این سندباکسها میتوانند بهعنوان یک پلتفرم برای تبادل تجربیات و دانش میان بازیگران مختلف در صنعت بانکی عمل کنند.
امنیت سایبری بهعنوان یکی از الزامات پیادهسازی هوش مصنوعی در بانکها باید مورد توجه ویژه قرار گیرد تا از خطرات احتمالی جلوگیری شود. بانکها باید بهدنبال ایجاد سیستمهای امنیتی قوی و پروتکلهای محافظتی باشند تا از دادههای مشتریان و اطلاعات حساس حفاظت کنند.
این شامل استفاده از الگوریتمهای رمزنگاری، سیستمهای شناسایی و احراز هویت چندعاملی و همچنین نظارت مستمر بر فعالیتهای مشکوک است. همچنین، بانکها باید بهدنبال آموزش کارکنان در زمینه امنیت سایبری باشند تا از خطرات احتمالی جلوگیری کنند.
بانکها باید بهدنبال ایجاد فرهنگ امنیت سایبری در سازمان خود باشند و بهطور مستمر بر روی بهبود فرآیندهای امنیتی خود کار کنند. این شامل شناسایی نقاط ضعف و تهدیدات جدید و بهروزرسانی سیستمهای امنیتی بهطور منظم است.
بانکهای ایران بهطور کلی فاقد نقشه راه جامع برای پیادهسازی هوش مصنوعی هستند و نیاز به تدوین یک استراتژی مشخص دارند. این نقشه راه باید شامل اهداف کوتاهمدت و بلندمدت، منابع لازم و مراحل اجرایی باشد تا بانکها بتوانند بهطور مؤثر از هوش مصنوعی بهرهبرداری کنند.
تدوین این نقشه راه میتواند به بانکها کمک کند تا با برنامهریزی دقیقتر و هدفمندتر، به سمت پیادهسازی هوش مصنوعی حرکت کنند و از تجربیات موفق سایر کشورها بهرهبرداری کنند. همچنین، این نقشه راه باید بهطور مستمر بهروزرسانی شود تا با تغییرات فناوری همگام باشد.
قوانین و دستورالعملهای لازم برای پیادهسازی هوش مصنوعی در بانکهای ایران هنوز بهطور کامل تدوین نشده و نیاز به توجه بیشتری دارد. این قوانین باید شامل مقررات مربوط به حریم خصوصی دادهها، امنیت سایبری و استفاده از الگوریتمهای هوش مصنوعی باشد.
بانکها باید بهدنبال همکاری با نهادهای نظارتی برای تدوین این قوانین باشند تا از یک سو، امنیت و حریم خصوصی مشتریان حفظ شود و از سوی دیگر، فضای مناسبی برای نوآوری و استفاده از هوش مصنوعی فراهم گردد.
این قوانین باید بهگونهای تدوین شوند که هم از نوآوری حمایت کنند و هم از حقوق مشتریان حفاظت نمایند. بهعنوان مثال، باید مشخص شود که چگونه دادههای مشتریان جمعآوری و پردازش میشود و چه اقداماتی برای حفاظت از آنها انجام میگیرد.
در ساختار فعلی بانکهای ایران، نهادی یا واحدی بهطور مشخص برای توسعه و نظارت بر پروژههای هوش مصنوعی وجود ندارد. بانکها باید بهدنبال ایجاد واحدهای تخصصی در این زمینه باشند که بتوانند بهطور متمرکز بر روی پروژههای هوش مصنوعی کار کنند.
این واحدها باید شامل افرادی با تخصصهای مختلف در زمینههای دادهکاوی، تحلیل داده و توسعه نرمافزار باشند تا بتوانند بهطور مؤثر بر روی پروژههای هوش مصنوعی کار کنند و نتایج مطلوبی کسب کنند. همچنین، این واحدها باید با سایر بخشهای بانک همکاری نزدیک داشته باشند تا بتوانند نیازهای مختلف را شناسایی و برطرف کنند.
شرکتهای فناوری اطلاعات وابسته به بانکها هنوز واحد یا مرکزی برای توسعه هوش مصنوعی ایجاد نکردهاند و نیاز به سرمایهگذاری در این حوزه دارند. این شرکتها باید بهدنبال ایجاد تیمهای تخصصی در زمینه هوش مصنوعی باشند تا بتوانند به بانکها در پیادهسازی این فناوری کمک کنند.
همچنین، همکاری با دانشگاهها و مراکز تحقیقاتی میتواند به این شرکتها کمک کند تا از جدیدترین دستاوردهای علمی و فناوری بهرهبرداری کنند و بهاینترتیب، توانمندیهای خود را در زمینه هوش مصنوعی افزایش دهند.
این همکاریها میتواند به ایجاد نوآوریهای جدید و بهبود خدمات بانکی منجر شود. بهعنوان مثال، شرکتهای فناوری میتوانند با استفاده از الگوریتمهای هوش مصنوعی، راهکارهای جدیدی برای بهبود خدمات مشتری ارائه دهند.
بانکهای ایران در اولویتبندی استفاده از هوش مصنوعی بیشتر بر بهبود خدمات مشتری و کاهش هزینههای عملیاتی تمرکز دارند. این استراتژی میتواند به بانکها کمک کند تا با استفاده از هوش مصنوعی، خدمات بهتری ارائه دهند و در عین حال هزینههای خود را به حداقل برسانند.
علاوه بر این، بانکها باید بهدنبال شناسایی فرصتهای جدید برای استفاده از هوش مصنوعی در زمینههای مختلف باشند، از جمله مدیریت ریسک، پیشبینی تقاضا و بهینهسازی فرآیندهای داخلی. این فرصتها میتوانند به بانکها کمک کنند تا بهطور مؤثری با تغییرات بازار پاسخ دهند و خدمات خود را بهبود بخشند.
بخشهای مختلف عملیات بانکی، از جمله خدمات مشتری، مدیریت ریسک، و تحلیل دادهها، بیشترین پتانسیل را برای استفاده از هوش مصنوعی دارند. بهخصوص در زمینه تحلیل دادهها و پیشبینی رفتار مشتریان، هوش مصنوعی میتواند به بانکها کمک کند تا تصمیمات بهتری اتخاذ کنند.
۱۹.۱ خدمات مشتری
استفاده از چتباتها و دستیارهای مجازی به بانکها این امکان را میدهد که بهطور ۲۴ ساعته به سوالات و نیازهای مشتریان پاسخ دهند. این فناوریها میتوانند بهطور خودکار درخواستهای مشتریان را پردازش کنند و به آنها خدمات شخصیسازی شده ارائه دهند. بهعنوان مثال، با تحلیل دادههای مشتریان، بانکها میتوانند پیشنهادهای مالی متناسب با نیازهای هر مشتری را ارائه کنند.
۱۹.۲ مدیریت ریسک
هوش مصنوعی میتواند به بانکها در شناسایی و مدیریت ریسکهای مالی کمک کند. با استفاده از الگوریتمهای یادگیری ماشین، بانکها قادر به تحلیل دادههای تاریخی و پیشبینی رفتارهای آینده خواهند بود. این پیشبینیها میتواند به بانکها کمک کند تا تصمیمات بهتری در زمینه اعطای وام و مدیریت سرمایهگذاریها اتخاذ کنند.
۱۹.۳ تحلیل دادهها
تحلیل دادههای کلان (Big Data) یکی از مهمترین کاربردهای هوش مصنوعی در بانکداری است. بانکها میتوانند با استفاده از ابزارهای هوش مصنوعی، دادههای عظیم مشتریان را تحلیل کنند و الگوهای رفتاری آنها را شناسایی کنند. این اطلاعات میتواند به بانکها کمک کند تا خدمات و محصولات خود را بهطور مؤثرتری بهینهسازی کنند.
بهترین راهبرد برای تقویت فرهنگ پذیرش فناوری هوش مصنوعی در بانکها، آموزش و توانمندسازی کارکنان و ترویج فرهنگ نوآوری است. بانکها باید بهدنبال ایجاد فضایی باشند که در آن کارکنان تشویق شوند تا ایدههای نوآورانه خود را مطرح کنند و از فناوریهای جدید استفاده کنند.
۲۰.۱ آموزش و توسعه مهارت
برگزاری دورههای آموزشی و کارگاههای عملی برای کارکنان میتواند به افزایش آگاهی و توانمندی آنان در زمینه هوش مصنوعی کمک کند. این آموزشها باید شامل موضوعات مختلفی از جمله دادهکاوی، یادگیری ماشین و تحلیل دادهها باشد.
۲۰.۲ ترویج نوآوری
ایجاد برنامههای تشویقی برای کارکنانی که ایدههای نوآورانه در زمینه هوش مصنوعی ارائه میدهند، میتواند به ترویج فرهنگ نوآوری در بانکها کمک کند. این برنامهها میتوانند شامل جوایز مالی، ارتقاء شغلی و فرصتهای آموزشی باشند.
پیادهسازی هوش مصنوعی در بانکها با چالشهای متعددی همراه است. این چالشها شامل مسائل فنی، فرهنگی و قانونی میباشد که باید بهطور جدی مورد توجه قرار گیرند.
۲۱.۱ مسائل فنی
عدم وجود زیرساختهای مناسب و فناوریهای پیشرفته میتواند به عنوان یک مانع بزرگ در پیادهسازی هوش مصنوعی در بانکها عمل کند. بانکها باید بهدنبال سرمایهگذاری در فناوریهای جدید و بهروزرسانی زیرساختهای خود باشند.
۲۱.۲ مسائل فرهنگی
مقاومت در برابر تغییر و عدم آگاهی کافی از مزایای هوش مصنوعی میتواند بهعنوان یک چالش فرهنگی در بانکها مطرح شود. برای مقابله با این چالش، لازم است که برنامههای آموزشی و فرهنگی بهطور مستمر برگزار شود.
۲۱.۳ مسائل قانونی
عدم وجود قوانین و مقررات مشخص در زمینه استفاده از هوش مصنوعی در بانکها میتواند بهعنوان یک مانع قانونی عمل کند. نهادهای نظارتی باید بهدنبال تدوین قوانین و مقررات مناسب برای استفاده از هوش مصنوعی در بانکداری باشند.
در نهایت، برای بهرهبرداری مؤثر از هوش مصنوعی در صنعت بانکداری ایران، نیاز به توسعه زیرساختهای فناوری، آموزش نیروی انسانی، و تدوین سیاستها و استانداردهای مناسب وجود دارد. این اقدامات میتواند به بهبود کیفیت خدمات و افزایش رقابتپذیری بانکها در بازارهای داخلی و بینالمللی کمک کند.
بانکها باید بهطور جدی به پیادهسازی فناوریهای هوش مصنوعی بپردازند و از آن بهعنوان ابزاری برای تحول دیجیتال و بهبود خدمات خود استفاده کنند. این روند نهتنها به بهبود عملکرد مالی بانکها کمک میکند، بلکه به افزایش رضایت مشتریان و ایجاد یک اکوسیستم مالی پایدار و نوآورانه در ایران نیز منجر خواهد شد.
با توجه به چالشها و فرصتهای موجود، تمامی ذینفعان، از جمله بانکها، نهادهای نظارتی، و شرکتهای فناوری اطلاعات، باید بهطور مشترک برای ایجاد یک محیط مناسب برای توسعه و پیادهسازی این فناوری تلاش کنند.
