هوش‌مصنوعی، مهم‌ترین عامل برای ایجاد تفاوت میان بانک‌ها اشاره به جنبهای دیگر از هوش مصنوعی دارد. هوش مصنوعی عامل ایجاد تفاوت میان بانک‌ها محسوب می شود. در این مقاله در رابطه با این ویژگی هوش مصنوعی و دیگر قابلیت‌هایی که از اینترنت اشیا و هوش مصنوعی می‌شناسیم مطالبی را بیان خواهیم نمود.
بانک‌های آسیایی چه میزان بر روی هوش مصنوعی سرمایه گذاری کرده‌اند؟
اگر بخواهیم این موضوع را برایتان روشن نماییم، بانک‌های آسیایی حدودا ۷۵ درصد بر روی هوش مصنوعی سرمایه گذاری نموده‌اند. صنایع خدمات مالی جزو کاربردی‌ترین و اصلی‌ترین صنایع در حال حاضر به حساب می‌آیند. این صنایع در چندین سال اخیر با تغییرات بسیاری در جهان همراه بوده‌اند. چند نمونه از این تغییرات شامل افزودن فناوری‌های بر پایه هوش‌مصنوعی، رباتیک، و علم اینترنت اشیا به پروسههای این صنعت می‌باشد.
بر همین اساس موسسه REFINITIV در گزارشی اذعان داشته است که هوش مصنوعی اصلی‌ترین عامل برای ایجاد فرق میان موسسات بانکی می‌باشد. بانک‌ها و موسسات مالی قبل از این از تکنولوژی هوش مصنوعی و یادگیری ماشین به شکل تستی و آزمایشی بهره می‌برند، اما اکنون به سمت پیاده سازی و عمل نمودن به آن خواهند رفت.
Lچرا مدیران در فکر یادگیری ماشین هستند؟
هوش مصنوعی عامل ایجاد تفاوت میان بانک‌ها
در نتایج نظر سنجی که از مدیران انجام شده است، در حدود ۹۰ درصد آن‌ها گفته‌اند که در فکر فراگیری ماشین و استفاده نمودن از آن هستند. همچنین درصد بالایی گفته‌اند که این تکنولوژی را در شرکت خود پیاده‌سازی نموده‌اند.
رقمی نزیدیک به ۷۵ درصد از بانک‌های آسیایی گفته‌اند که یادگیری ماشین یکی از اصلی‌ترین قسمت‌های استراتژی شرکتشان می‌باشد. همچنین این بانک‌ها برای این موضوع برنامه ریزی نموده و در حال فکر برای سرمایه‌گذاری بزرگ در آن‌ها هستند.
پیدا کردن روش‌های جدید برای تفاوت ایجاد نمودن با رقبا
تیم بیکر، مدیر و رئیس نوآوری کاربردی Refinitiv گفته است: «ماشین پیش‌تر جانشین کارهای مبتنی بر قواعد انسان‌ها شده بود. اما حالا نقش هوش مصنوعی فراتر از این خواهد رفت. یادگیری ماشین باعث ایجاد فرصت‌های جدید، برقراری ارتباطات جدید، و یافتن راه‌های جدید برای ایجاد تفاوت با رقبا می‌شود».
مهم‌ترین استفاده‌های بانک‌داری از هوش مصنوعی
بهانه استفاده از هوش مصنوعی، بهره‌گیری از دیتا دارای کیفیت(۶۰)، بالا بردن سرعت و بهره وری (۴۸) و کم نمودن هزینه‌ها(۴۴) می‌باشد. همچنین مهم‌ترین استفاده‌های بانک‌داری از هوش مصنوعی دوری از ریسک(حدود ۸۲ درصد)پ، اتوماسیون (حدود ۷۳ درصد)، تولید ایده معامله و سرمایه گذاری(حدودا ۷۹ درصد) و تحلیل گزارش و عملکرد(حدود۷۵ درصد) باز می‌گردد. اصلی‌ترین چالش هوش مصنوعی کیفیت دیتا است. عدم وجود دیتا و اشتباه بودن سبب افت کیفیت آن‌ها می‌شود.
