داده ها شریان حیاتی هر کسب و کار هستند. اغلب صنایع از جمله بهداشت و درمان، خدمات مالی و کسب و کارها، فرایند های دولتی و خدمات مشتریان و حتی صنایعی مانند کشاورزی از تکنولوژهای جدید مانند هوش مصنوعی و کلان داده ها بهره می برند. ترکیب این فناوری ها درعصر کنونی اجتناب ناپذیر است. فین تک و هوش مصنوعی از جمله فناوری های است که می تواند چالش های مالی را برطرف نماید.

فین تک و هوش مصنوعی

هوش مصنوعی (AI) انقلابی در صنایع مالی است. با این تکنولوژی هزینه ها کاهش و خودکارسازی فرایندها در موسسات مالی انجام می گیرد. در نهایت سود موسسات به حداکثر می رسد. هوش مصنوعی تجربه های شخصی سازی شده تری برای کاربران ارائه می دهد. در حالی که ارائه چنین سطحی از مشاوره برای عوامل انسانی ممکن نیست. بهترین راه برای حرکت به سمت اتوماسیون و بهترین تصمیمات به صورت اتوماتیک با بهره مندی از فناوری هوش مصنوعی فوق العاده است.

هوش مصنوعی در فین تک

کاربرد فین تک در ایران قدمتی چندانی ندارد از زمان استفاده از خودپردازها در ایران(۱۳۵۱) عمری کمتر از ۵۰ سال دارد. به دلایل سیاسی و زیر ساختی روند رو به رشدی نداشته است. از دهه ۸۰ فناوری بانکی در ایران رشد سریعی تر پیدا کرد. اولین اینترنت بانکها، اولین تراکنش کارتخوانی، اولین تراکنش آنلاین، اولین تراکنش موبایلی(USSD) و.. در این دهه آغاز شد.

استفاده از هوش مصنوعی در کاربرد و خدمات مالی موج جدیدی به وجود آورده است. اطلاعات غیر ساختاری همچون تصاویر، ویدئو، فایل صوتی، مکان و داده های که به صورت سری زمانی هستند توسط هوش مصنوعی به خوبی قابل مدیریت هستند.

کاربرد هوش مصنوعی در فین تک

کاربردهای مهم و متداول هوش مصنوعی در فین تک را می توان به چهار دسته تقسیم بندی نمود:

•  تحلیل ریسک دریافت تسهیلات مشتریان (Loan Underwriting)

اعطای هر وام و تسهیلات به مشتریان توسط بانکها و نهاد های مالی یکی از مهمترین خدمات آنهاست. از دید کلان، مدیریت صحیح این تسهیلات از متغییرهای تاثیرگذار در وضعیت اقتصاد کشور است. مشکلی که در نحوه اعطای تسهیلات به مشتریان وجود دارد، توان باز پرداخت وام توسط مشتری است. این موجب پذیرش ریسک از سوی بانکها و موسسات مالی می گردد. در نتیجه وضعیت ایده ال برای پرداخت وام این خواهد بود که، بتوان ریسک هر مشتری در هنگام درخواست تسهیلات ارزیابی نمود. در مواجهه با چنین مشکلاتی بهترین ابزار استفاده از هوش مصنوعی است.

•  تشخیص تقلب(Fraud Detection/Prevention)

یکی دیگر از مشکلات بانکها و موسسات مالی، تشخیص رفتارهای غیر مجاز و تقلب از سوی مشتریان آنهاست. در مقیاس کوچک این رفتارها می تواند دسترسی غیر مجاز به اطلاعات حساب های بانکی باشد. در مقیاس بزرگ رفتارهای پیچیده پول شویی و اختلاس است. تشخیص تقلب های کوچک دشوار نیست ولی تقلبهای که به عنوان پول شویی است بسیار دشوار است. الگوریتم های هوش مصنوعی، همه فعالیت های مشتریان را زیر نظر میگیرد. در صورتی که رفتار مشکوک مشاهده کند به عنوان تذکر به مسئولان اعلام می نماید و یا حتی جلوی فعالیت را به صورت خودکار می گیرد.

• آنالیز و پیش بینی عملکرد سهام در بورس و خرید الگوریتمی(Algorithm Trading)

یکی از کاربردهای کلیدی هوش مصنوعی در بازار بورس است. خرید و فروش سهام شرکت ها در بورس روندی پر ریسک است. تحلیل های تکنیکال و دقیق باید صورت بگیرد تا شانس موفقیت افزایش یابد. حجم زیاد اطلاعات که قابل پردازش توسط انسان نیست، هوش مصنوعی را برای پردازش داده ها و تشخیص بهترین زمان خرید و فروش سهم مناسب است.

•  چت بات ها- خودکارسازی فرایندها(Automation)

یکی از ساده ترین کاربردهای هوش مصنوعی در اکثر کسب و کارها، خودکارسازی فرایندهای تکراری و تقریبا ساده است. چت بات ها در حقیقت سامانه های تحلیل متن مخاطب و ارائه خودکار پاسخ مناسب هستند.مثلا تعامل با مشتریان موسسات،بانکها، بیمه و ….