هوش مصنوعی در صنعت بانکداری
7 اردیبهشت 1404 - خواندن 5 دقیقه - 84 بازدید فناوری هوش مصنوعی به طور فزاینده ای در حال تبدیل شدن به یکپارچگی در تجارت است و بانک ها برای رقابت باید این فناوری را در مقیاس بزرگ پیاده سازی کنند .هوش مصنوعی (AI) یک مولفه مهم در تعریف صنعت و اجرای نوآوری های تکنولوژیکی است.استفاده از هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در بخش بانکداری می تواند توانایی تصمیم گیری، سفارشی سازی خدمات و افزایش مدیریت ریسک را بهبود بخشدو منجر به هدایت توسعه سیستم های مدیریت ارتباط با مشتری گرددو اثربخشی و کارایی تراکنش های تجاری را افزایش دهد.هوش مصنوعی می تواند بدون کمک انسانی به طور خودکار در بخش بانکی عمل کند
و می تواند درآمد بانک ها را از طریق شخصی سازی خدمات (به مشتریان و کارکنان)، کاهش هزینه های ناشی از اتوماسیون و کاهش نرخ خطا افزایش دهد.ربات چت، فناوری تایید هویت بیومتریک و بانکداری تلفن همراه و... الگوریتم های مبتنی بر تعامل و هوش مصنوعی هستند.
بانکداری مبتنی بر هوش مصنوعی در میان نسل جدید از اقبال قابل توجهی برخوردار است .هزاره ها یا نسل دیجیتال بین سال های 1981 تا 1996 متولد شدند. آنها در میان توسعه سریع فناوری های اطلاعات و ارتباطات مانند اینترنت، تلفن های همراه و رسانه های اجتماعی بزرگ شدند. این نسل با فناوری آشناست و اغلب اولین پذیرنده نوآوری های دیجیتال است.
اگر چه هوش مصنوعی مزایای قابل توجهی دارد، با این حال، مشتریان هنگام اتخاذ آن با خطرات و معایب خاصی روبرو هستند. چنین خطراتی شامل از دست دادن حریم خصوصی و داده های شخصی ، ناتوانی در درک هوش مصنوعی ، افزایش سطح جرایم سایبری و کلاهبرداری دیجیتال است .صنعت بانکداری می تواند امنیت تراکنش های دیجیتال را از طریق الگوریتم های هوش مصنوعی بهبود بخشد.به عنوان مثال، یادگیری ماشینی می تواند تراکنش ها را در تجسم های نمودار تجزیه و تحلیل کند تا به تصمیم گیری مبتنی بر داده و تشخیص رفتار غیرعادی مشتری برای به حداقل رساندن تقلب کمک کندو فناوری یادگیری ماشین می تواند الگوهای تقلب و حملات سایبری را شناسایی کند.فناوری های هوش مصنوعی مورد استفاده مشتریان شامل اسکن چهره برای تراکنش ها، فرمان های صوتی، دستیاران مجازی در بانکداری تلفن همراه، ربات های چت برای خدمات اطلاعاتی، اثر انگشت و بیومتریک برای فرآیندهای احراز هویت و مجوز است.
مدیریت بانک و مشتریان با نگرانی ها و چالش هایی در رابطه با خطرات درک شده هوش مصنوعی مواجه هستند. به عنوان مثال، هوش مصنوعی شامل داده های حساس (مانند اطلاعات شخصی و مالی) است که افراد غیرمسئول می توانند از طریق حملات سایبری به آنها دسترسی داشته باشند.این را می توان با ارائه اطلاعات دقیق و جامع در مورد امنیت فناوری هوش مصنوعی مورد استفاده توسط مشتریان و اقدامات مشخص برای ایمن سازی اطلاعات مشتری حل کرد. احراز هویت دو طرفه، رمزگذاری، و احراز هویت بیومتریک بهترین روش ها برای چنین اقدامات امنیتی هستند.به عنوان مثال، یک فرهنگ بسته که به حریم خصوصی اهمیت می دهد احتمالا هوش مصنوعی را رد می کند، در حالی که یک فرهنگ باز آن را می پذیرد.علاوه بر این، مدیریت بانک باید سیستمی را برای اطلاع رسانی به مشتریان در مورد کلاهبرداری، استفاده از داده های تایید نشده و مراحل حل تقلب ایجاد کند.
شکاف دیجیتالی هنوز یک مشکل مهم در کشورهای در حال توسعه می باشد . دسترسی سریع و مطمئن به اینترنت همچنان محدود است، و سطح پایین سواد دیجیتال باعث می شود فناوری خدمات مبتنی بر هوش مصنوعی برای مشتریان جذابیت کمتری داشته باشد.
فناوری هوش مصنوعی باید قبل از اجرا آزمایش و تایید شود. هدف از این مرحله به حداقل رساندن خطاهای ناشی از سیستم است و به بانک ها اجازه می دهد تا چالش های بالقوه را قبل از پیاده سازی گسترده این فناوری شناسایی و برطرف کنند. این امر اعتماد مشتری را در مورد قابلیت اطمینان فناوری هوش مصنوعی تقویت می کند.
در نهایت بانک می تواند اعتماد مشتری را ایجاد و حفظ کند تا تاثیر ریسک های درک شده را کاهش دهد و مشتریان را در ادامه استفاده از فناوری هوش مصنوعی در خدمات بانکی خود احساس اطمینان کند و بانک ها می توانند مشتریان را تشویق کنند که به استفاده از فناوری های هوش مصنوعی ادامه دهند و مزایای بلندمدت خود را با حمایت از آگاهی، هنجارهای ذهنی، ریسک درک شده و عوامل اعتماد درک شده به حداکثر برسانند.
منبع :Ikhsan, R. B., Fernando, Y., Prabowo, H., Gui, A., & Kuncoro, E. A. (2025). An empirical study on the use of artificial intelligence in the banking sector of Indonesia by extending the TAM model and the moderating effect of perceived trust. Digital Business, 5(1), 100103.