هوش مصنوعی (AI) علاوه‌بر تأثیری که در بخش فناوری داشته، می‌تواند بخش مالی را نیز متحول کند و نحوه عملکرد بانک‌ها، موسسات مالی و سرمایه‌گذاران را برای همیشه تغییر دهد. در اینجا ۹ مثال از هوش مصنوعی در امور مالی و چگونگی تغییر این صنعت آورده شده است.

نقش هوش مصنوعی در تشخیص تقلب و کلاهبرداری

الگوریتم‌های هوش مصنوعی می‌توانند تراکنش‌ها را در زمان واقعی تجزیه و تحلیل کنند، ناهنجاری‌ها و الگوهایی را که نشان‌دهنده فعالیت‌های متقلبانه باشند شناسایی کرده و به بانک‌ها برای انجام اقدامات مناسب هشدار دهند.

نمونه‌ای از تشخیص تقلب با استفاده از هوش مصنوعی، سیستم تشخیص تقلب PayPal است. PayPal از الگوریتم‌های یادگیری ماشین (machine learning) و سیستم‌های مبتنی بر قوانین برای نظارت بر تراکنش‌های فوری و شناسایی فعالیت‌های بالقوه کلاهبرداری استفاده می‌کند.

این سیستم داده‌هایی همچون موقعیت مکانی کاربر، تاریخچه تراکنش و اطلاعات دستگاه را بررسی می‌کند تا ناهنجاری‌ها و الگوهایی را شناسایی کند که می‌توانند رفتارهای متقلبانه و کلاهبرداری را نشان دهند. سپس این فناوری تیم تحقیقاتی PayPal را در مورد تراکنش تقلبی احتمالی مطلع می‌کند تا آنها بتوانند این مورد را بیشتر بررسی کنند یا تراکنش را مسدود کنند.

به لطف این راه‌حل مبتنی بر هوش مصنوعی، میزان تراکنش‌های جعلی در شبکه به میزان چشمگیری کاهش یافته است و استفاده از PayPal را ایمن‌تر می‌کند.

نقش هوش مصنوعی در خدمات مشتری

چت‌بات‌های مجهز به هوش مصنوعی می‌توانند مشاوره‌های مالی شخصی‌سازی شده ارائه دهند، به سوالات مشتریان پاسخ دهند و کارهای معمولی مانند باز کردن حساب‌های جدید یا به‌روزرسانی اطلاعات مشتریان را به حالت خودکار درآورند.

چت بات KAI ساخته مسترکارت، که به سؤالات مشتریان درباره حساب بانکی، تاریخچه تراکنش‌ها و ردیابی هزینه‌ها کمک می‌کند، نمونه‌ای از روش استفاده از هوش مصنوعی در بخش مربوط به خدمات مشتری است. 

چت بات KAI از الگوریتم‌های یادگیری ماشین و سیستم پردازش زبان طبیعی استفاده می‌کند تا با کمک به مشتریان و ارائه راهکارهای مالی مناسب از طریق WhatsApp و پیام کوتاه مشکلات آنها را برطرف کند.

نقش هوش مصنوعی در معاملات الگوریتمی

هوش مصنوعی می‌تواند به طور دقیق روند بازار را در گذشته و حال ارزیابی کند، الگوها را مشخص کند و قیمت‌های آینده را پیش‌بینی کند. الگوریتم‌های هوش مصنوعی همچنین می‌توانند تراکنش‌ها را با استفاده از قوانین و شرایط از پیش برنامه‌ریزی‌شده، انجام دهند و به بهینه‌سازی استراتژی‌های سرمایه‌گذاری و به حداکثر رساندن بازدهی کمک کنند.

موسسات مالی و سرمایه‌گذاران به میزان قابل توجهی از این فناوری سود می‌برند، که آنها را قادر می‌سازد تصمیمات خود را براساس اطلاعات و داده‌ها اتخاذ کنند و مزیت خود را در این فضای رقابتی شدید حفظ کنند.

نقش هوش مصنوعی در مدیریت ریسک

با تجزیه و تحلیل داده‌های مالی پیچیده، هوش مصنوعی می‌تواند خطرات بالقوه را شناسایی کرده و سناریوهای آینده را پیش‌بینی کند. در نتیجه راهکارهای ارزشمندی را ارائه می‌کند که بانک‌ها و سایر موسسات مالی را قادر می‌سازد تا تصمیمات آگاهانه اتخاذ کنند.

نمونه‌ای از مدیریت ریسک با استفاده از هوش مصنوعی، پلتفرم علاءالدین بلک راک (BlackRock’s Aladdin) است. پلتفرم علاءالدین برای تجزیه و تحلیل حجم عظیمی از داده‌های مالی، شناسایی ریسک‌ها و فرصت‌ها، و همچنین ارائه راهکارهای به موقع به مدیران سرمایه‌گذاری، از ترکیب هوش مصنوعی و الگوریتم‌های یادگیری ماشین استفاده می‌کند.

این پلتفرم با بررسی عناصری مانند نوسانات بازار، ریسک اعتباری و ریسک لیکوئید شدن، به مدیران سرمایه‌گذاری در نظارت و مدیریت ریسک‌ها کمک می‌کند. مدیران سرمایه‌گذاری می‌توانند به کمک این پلتفرم استراتژی‌های سرمایه‌گذاری خود را بهبود بخشند و تصمیم‌های مبتنی بر داده‌ها را به لطف قابلیت‌های مدیریت ریسک علاءالدین اتخاذ کنند، که خطر ضرر و زیان را کاهش داده و بازدهی سیستم را افزایش می‌دهد.

نقش هوش مصنوعی در مدیریت پورتفولیو

همانطور که در بخش‌های قبلی اشاره کردیم، هوش مصنوعی می‌تواند حجم وسیعی از داده‌های مالی را تجزیه و تحلیل کند و راهکارهایی در مورد روند سرمایه‌گذاری، ریسک‌ها و فرصت‌ها ارائه دهد و به سرمایه‌گذاران در تصمیم‌گیری آگاهانه کمک کند.

نمونه‌ای از مدیریت پورتفولیو با استفاده از هوش مصنوعی Wealthfront است، یک مشاور مالی آنلاین که از الگوریتم‌های هوش مصنوعی برای مدیریت پورتفولیوی سرمایه‌گذاری مشتریان استفاده می‌کند.

پلتفرم Wealthfront برای ایجاد پورتفولیوهای سرمایه‌گذاری سفارشی برای مشتریان بر اساس اهداف، میزان تحمل ریسک و موقعیت مالی آنها، از هوش مصنوعی استفاده می‌کند. با تغییر شرایط بازار و اهداف مشتریان، پلتفرم به طور خودکار پورتفولیو را مجدداً تنظیم می‌کند و مدام بر عملکرد آن نظارت دارد.

بسیاری از سرمایه‌گذاران Wealthfront را به دلیل مدیریت پورتفولیوی مبتنی بر هوش مصنوعی، جایگزینی جذاب می‌دانند که برنامه‌های سرمایه‌گذاری سفارشی و بهینه را امکان‌پذیر می‌کند.

نقش هوش مصنوعی در امتیازدهی اعتباری

الگوریتم‌های هوش مصنوعی می‌توانند سوابق اعتباری، صورت‌های مالی و سایر داده‌ها را تحلیل کنند تا امتیازات اعتباری دقیقی را ارائه دهند و بانک‌ها را قادر می‌سازن تا تصمیمات بهتری برای پرداخت وام بگیرند. به عنوان مثال، پلتفرم یادگیری ماشین خودکار Zest Automated Machine Learning یا (ZAML) از هوش مصنوعی برای تحلیل عوامل تأثیرگذار در ریسک حساب اعتباری و ارائه امتیازات اعتباری دقیق‌تر، بهبود تصمیم‌های مربوط به وام‌دهی و کاهش ریسک عدم پرداخت بدهی استفاده می‌کند.

نقش هوش مصنوعی در مشاوره مالی شخصی

مشاوران رباتیک مبتنی بر هوش مصنوعی می‌توانند مشاوره مالی شخصی و استراتژی‌های سرمایه‌گذاری را بر اساس وضعیت مالی، اهداف و میزان تحمل ریسک مشتری ارائه دهند. به عنوان مثال، ربات چت هوش مصنوعی بانک آمریکا، Erica، می‌تواند مشاوره مالی شخصی ارائه دهد، به سوالات مشتریان پاسخ دهد و کارهای روتین را به حالت خودکار درآورد.

نقش هوش مصنوعی در پذیره‌نویسی بیمه

هوش مصنوعی می‌تواند طیف وسیعی از داده‌ها، از جمله اطلاعات مربوط به آمارگیری، سوابق سلامت و سابقه رانندگی را تحلیل کند تا بیمه‌نامه دقیقی ارائه دهد. به عنوان مثال، برای بهبود دقت و کاهش تقلب در بازار بیمه، Lemonade، که یک شرکت بیمه فناوری مبتنی بر هوش مصنوعی است، از الگوریتم‌های هوش مصنوعی برای ارزیابی ادعاها و بیمه‌نامه استفاده می‌کند.

نقش هوش مصنوعی در اعمال مقررات

هوش مصنوعی می‌تواند با تحلیل تراکنش‌ها، کشف تقلب، و اطمینان از اجرای مقررات به مؤسسات مالی کمک کند.

برای مثال، ComplyAdvantage به کسب‌وکارها کمک می‌کند تا با استفاده از هوش مصنوعی و الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای نظارت بر تراکنش‌های مالی و شناسایی فعالیت‌های احتمالی پول‌شویی، از تعهدات قانونی پیروی کنند و از جریمه‌ها اجتناب کنند.