هوش مصنوعی در حال تحول سریع فرآیندهای بانکی برای کارآمدتر و مقرون‌به‌صرفه‌تر کردن آن‌هاست. با بررسی مجموعه داده‌های عظیم، الگوریتم‌های هوش مصنوعی قادر به خودکارسازی کارهای دستی هستند و کارکنان را برای تمرکز بر کار با ارزش‌تر آزاد می‌کنند.
به عنوان مثال، چت بات‌های هوش مصنوعی اکنون بسیاری از سوالات معمول خدمات مشتری در مورد مانده حساب، پرداخت‌ها و غیره را مدیریت می‌کنند. این امر زمان پاسخگویی را به میزان قابل توجهی بهبود می‌بخشد و کارکنان مرکز تماس را آزاد می‌کند.
هوش مصنوعی همچنین در حال افزایش تشخیص و پیشگیری از کلاهبرداری است. با استفاده از داده‌ها در امور مالی، مدل‌های یادگیری ماشین می‌توانند میلیون‌ها تراکنش را برای تشخیص کوچک‌ترین الگوهای کلاهبرداری را سریع‌تر و دقیق‌تر از انسان‌ها تجزیه و تحلیل کنند. بانک‌ها از این تجزیه و تحلیل‌ها برای شناسایی تراکنش‌های کلاهبرداری در زمان واقعی استفاده می‌کنند و ضررهای کلاهبرداری را کاهش می‌دهند.
در این زمینه، هویت دیجیتال می‌تواند با ارائه یک لایه تأیید اضافی، تضمین کند که فقط کاربران قانونی به تراکنش‌ها و خدمات مالی دسترسی دارند، به کاهش کلاهبرداری مبتنی بر هوش مصنوعی کمک کند.
پونیت گوگیا، بنیانگذار اکسل چامپس، می‌افزاید:
یکی دیگر از کاربردهای بسیار مهم هوش مصنوعی در حوزه مالی، تصمیم‌گیری در مورد اعطای اعتبار است. ابزارهای هوش مصنوعی می‌توانند حجم عظیمی از اطلاعات متنوع مشتریان مانند درآمد و سابقه‌ی خرج کردن آن‌ها را پردازش کنند و بر اساس آن، امتیاز اعتباری آن‌ها را محاسبه کنند. این امتیازهای اعتباری که بر اساس داده‌ها محاسبه می‌شوند، بسیار دقیق‌تر و عادلانه‌تر از روش‌های سنتی هستند.
بانک‌ها همچنین از هوش مصنوعی برای ارائه پیشنهادات محصولات شخصی‌سازی شده به مشتریان بر اساس تاریخچه تراکنش و الگوهای خرج کردن آن‌ها استفاده می‌کنند. این نه تنها تجربه مشتری را بهبود می‌بخشد بلکه نرخ تبدیل را نیز افزایش می‌دهد.
به عنوان مثال، با تجزیه و تحلیل رفتار مالی و ترجیحات مشتری، هوش مصنوعی می‌تواند رقابتی‌ترین نرخ‌های سپرده مدت‌دار را که با اهداف پس‌انداز آن‌ها مطابقت دارد پیشنهاد دهد و اطمینان حاصل کند که مشتریان بهترین بازدهی ممکن را از سپرده‌های خود دریافت می‌کنند.
هوش مصنوعی باعث تحول مدیریت ریسک و انطباق در صنعت مالی هم شده است. با پردازش سریع‌تر حجم عظیمی از داده‌ها، سیستم‌های هوش مصنوعی می‌توانند ریسک‌ها و فعالیت‌های کلاهبرداری را شناسایی کنند که در غیر این صورت ممکن است اصلا مورد توجه قرار نگیرند.
در اینجا اهمیت کاربردهای یادگیری ماشین در امور مالی آشکار می‌شود، زیرا مدل‌های یادگیری ماشین در تجزیه و تحلیل مجموعه داده‌های پیچیده برای بهبود ارزیابی ریسک و تحلیل‌های مالی مهارت خاصی دارند.
به عنوان مثال، از ابزارهای هوش مصنوعی برای بررسی مشتری‌شناسی (KYC) و نظارت بر مبارزه با پولشویی (AML) استفاده می‌شود. با تجزیه و تحلیل داده‌های مشتری، الگوهای تراکنش و ارتباط با نهادهای بالقوه خطرناک، این سیستم‌ها می‌توانند فعالیت‌های مشکوک را برای بررسی بیشتر برجسته کنند.
این امر باعث افزایش کارایی و کاهش احتمال عبور وجوه غیرقانونی می‌شود. نظارت مبتنی بر هوش مصنوعی همچنین می‌تواند با پرچم‌گذاری معاملاتی که ممکن است قوانین خاصی را نقض کنند، به رعایت مقررات کمک کند.
هوش مصنوعی همچنین امکان تحلیل مالی و مدل‌های ریسک دقیق‌تر را فراهم می‌کند. با شناسایی همبستگی‌ها در مجموعه داده‌های عظیم فراتر از آنچه برای انسان قابل درک است، سیستم‌های هوش مصنوعی می‌توانند تحلیل پیش‌بینی بهتر، برنامه‌ریزی سناریو و ارزیابی ریسک را امکان‌پذیر کنند. این منجر به تصمیم‌گیری آگاهانه‌تر در مورد سرمایه‌گذاری، وام‌دهی، بیمه و موارد دیگر می‌شود.
کاربرد هوش مصنوعی در خدمات مالی همچنین شامل افزایش امنیت تراکنش‌های مالی دیجیتال، به ویژه در حوزه رو به رشد امور مالی غیرمتمرکز (DeFi) می‌شود.
از طریق ممیزی قراردادهای هوشمند، هوش مصنوعی می‌تواند کد قراردادهای هوشمند را برای تشخیص آسیب‌پذیری‌ها و جلوگیری از کلاهبرداری بررسی کند و نقش حیاتی خود را در محافظت در برابر جرایم مالی پیچیده نشان می‌دهد.
