کاربرد سیستم های توصیه گر هوشمند در بانکداری شخصی سازی شده

با گسترش بانکداری دیجیتال، ارائه خدمات مالی شخصی سازی شده به مشتریان به یک ضرورت رقابتی برای بانک ها تبدیل شده است. سیستم های توصیه گر هوشمند به عنوان ابزارهایی مبتنی بر تحلیل داده و الگوریتم های یادگیری ماشین، امکان ارائه پیشنهادهای هدفمند و متناسب با نیازها و رفتار هر مشتری را فراهم می کنند. این مقاله به صورت کتابخانه ای، کاربردهای سیستم های توصیه گر در بانکداری شخصی سازی شده را مرور و تحلیل می کند، انواع الگوریتم ها و مدل های توصیه گر، مزایا و چالش های پیاده سازی آن ها در صنعت مالی را بررسی می نماید. نتایج نشان می دهد که به کارگیری این سیستم ها می تواند رضایت و وفاداری مشتریان را افزایش دهد و به بانک ها در بهبود فروش و مدیریت ارتباط با مشتری کمک کند، اما محدودیت هایی همچون حریم خصوصی داده ها، مشکل شروع سرد و نیاز به شفافیت الگوریتم ها، از چالش های مهم به شمار می رود. یافته های این پژوهش می تواند راهنمایی برای بانک ها و پژوهشگران حوزه بانکداری دیجیتال و هوش مصنوعی باشد.

کلیدواژه ها:

سیستم توصیه گر ، بانکداری شخصی سازی شده ، هوش مصنوعی ، یادگیری ماشین ، رضایت مشتری