سرمایه‌گذاری بانک‌های بزرگ در هوش مصنوعی و داده: روندها و استراتژی‌ها

در یک دهه اخیر، بانک‌های بزرگ جهان، سرمایه‌گذاری‌های کلانی در حوزه داده و هوش مصنوعی انجام داده‌اند. افزایش کارایی عملیاتی به همراه تحول بخش‌هایی مثل امنیت، بازاریابی، مدیریت ریسک و تجربه مشتری، از بزرگ‌ترین مزایای این رویکرد بوده است.

در حالی که بانک‌های سنتی با مسائل متعددی از جمله ظهور فین‌تک‌ها، سخت‌گیری‌های نظارتی و تغییر رفتار مشتریان روبرو هستند، سرمایه‌گذاری در فناوری‌های نوین مانند هوش مصنوعی (AI) و کلان‌داده (Big Data) راهی برای حفظ مزیت رقابتی و افزایش سودآوری است.

در این مطلب استراتژی‌های بانک‌های بین‌المللی در حوزه فناوری مالی، روندهای سرمایه‌گذاری در هوش مصنوعی و داده و همچنین نقش ادغام و تملیک استارتاپ‌ها در این مسیر را بررسی می‌کنیم.

کاربردهای هوش مصنوعی در بانک‌ها

بانک‌ها به وسیله هوش مصنوعی (AI) از داده‌های عظیم خود بهره می‌برند، کارایی عملیاتی را افزایش می‌دهند و خدماتی شخصی‌سازی‌شده ارائه می‌کنند. مهم‌ترین کاربردهای AI در بانکداری را می‌توانید در ادامه این قسمت مطالعه کنید:

تشخیص تقلب (Fraud Detection)

تقلب و کلاه‌برداری مالی جزو بزرگ‌ترین چالش‌های بانک‌ها و موسسات مالی است. سیستم‌های سنتی شناسایی تقلب مبتنی بر قوانین مشخصی هستند که قادر به شناسایی تقلب‌های حرفه‌ای و پیچیده نیستند. بانک‌ها با استفاده از مدل‌های یادگیری ماشین و پردازش کلان‌داده، الگوهای غیرعادی را در تراکنش‌های مشتریان تشخیص داده و در زمان واقعی واکنش نشان می‌دهند.

نمونه‌هایی از بانک‌هایی که از هوش مصنوعی برای تشخیص تقلب‌های مالی استفاده می‌کنند شامل: مسترکارت، بارکلیز، جی‌پی مورگان چیس می‌شوند.

فناوری مورد استفاده:

✔ تحلیل تراکنش‌ها در زمان واقعی با مدل‌های AI برای شناسایی الگوهای مشکوک

✔ کاهش مثبت‌های کاذب (False Positives) تا ۲۰٪ (مثال: جی‌پی مورگان)

✔ تحلیل رفتار کاربران با استفاده از داده‌های شبکه‌های اجتماعی و سایر داده‌های دیجیتال

برای مثال:

🔹مسترکارت از مدل‌های یادگیری عمیق برای پیش‌بینی تقلب استفاده می‌کند و با تحلیل هم‌زمان هزاران تراکنش، موارد مشکوک را در کمتر از چند ثانیه شناسایی می‌کند.

🔹 بارکلیز با همکاری آمازون، وام‌های لحظه‌ای در مرحله پرداخت (Checkout) ارائه داده که هوش مصنوعی، میزان ریسک نکول مشتریان را ارزیابی می‌کند.

🔹سیتی‌بانک از پلتفرم Feedzai برای تشخیص تقلب و پول‌شویی استفاده می‌کند که با تحلیل داده‌های بزرگ، تراکنش‌های غیرعادی را شناسایی کرده و آن‌ها را مسدود می‌کند.

بهینه‌سازی عملیات IT

بانک‌ها برای بهره‌وری بیشتر و کاهش هزینه‌های عملیاتی از هوش مصنوعی در عملیات IT استفاده می‌کنند. اتوماسیون فرآیندهای داخلی و استفاده از دستیارهای هوشمند به کاهش هزینه‌ها و افزایش کارایی کمک می‌کند. جالب است بدانید که ۵۴٪ بانک‌ها در سطح جهانی، از هوش مصنوعی برای بهینه‌سازی عملیات IT بهره می‌برند.

همچنین بانک‌ها از چت‌بات‌ها و ربات‌های پردازشی (RPA) برای انجام فعالیت‌های روزمره بانکداری استفاده می‌کنند که هزینه‌های اجرایی‌شان را تا حد زیادی کاهش داده است.

برای مثال:

🔹  جی‌پی مورگان دستیار مجازی AI را برای تسهیل تراکنش‌های بین‌المللی توسعه داده که خطاهای انسانی را به حداقل می‌رساند.

🔹 بانک نیویورک ملون از ۲۲۰ ربات برای پردازش تراکنش‌ها استفاده می‌کند که سالانه بیش از ۳۰۰,۰۰۰ دلار صرفه‌جویی به همراه داشته است.

🔹ولز فارگو با استفاده از فناوری Predictive Banking، نیازهای مشتریان را پیش‌بینی کرده و پیشنهادهای شخصی‌سازی‌شده ارائه می‌دهد.

بازاریابی دیجیتال و شخصی‌سازی خدمات

بانک‌ها از هوش مصنوعی برای تجزیه‌وتحلیل رفتار مشتریان در فضای دیجیتال استفاده کرده و پیشنهادهای مالی سفارشی ارائه می‌دهند.

بازاریابی دیجیتال و شخصی‌سازی خدمات چگونه کار می‌کند؟ با راهکارهای زیر:

✔ تحلیل رفتار کاربران در وب‌سایت‌ها، اپلیکیشن‌های بانکی و شبکه‌های اجتماعی

✔ طراحی تبلیغات هدفمند با استفاده از یادگیری ماشین

✔ بهینه‌سازی نرخ تبدیل و افزایش تعامل مشتریان با بانک

برای مثال بانک آمریکا چت‌بات Erica را توسعه داده که با استفاده از پردازش زبان طبیعی (NLP) به مشتریان کمک می‌کند تا حساب‌های خود را مدیریت کرده و تصمیمات مالی بهتری بگیرند. یا مثال دیگر می‌تواند سیتی‌بانک باشد. این بانک به کمک AI، پیشنهادهای وام و خدمات بانکی را براساس سوابق مالی مشتریان شخصی‌سازی کرده است.

مدیریت ثروت و سرمایه‌گذاری

بانک‌های بزرگ با استفاده از هوش مصنوعی، سبدهای سرمایه‌گذاری را بهینه‌سازی کرده و خدمات مشاوره مالی خودکار ارائه می‌دهند. این بانک‌ها توانسته‌اند به وسیله راهکارهای زیر سبدهای سرمایه‌گذاری را بهینه کنند:

✔ تحلیل کلان‌داده برای پیشنهاد بهترین گزینه‌های سرمایه‌گذاری

✔ استفاده از یادگیری ماشین برای ارزیابی میزان ریسک‌پذیری مشتریان

✔ مدیریت خودکار دارایی‌ها با استفاده از الگوریتم‌های روبو-ادوایزر

جی‌پی مورگان یک نمونه از این بانک‌ها است که از ThemeBot برای تحلیل سهام شرکت‌های پایدار و کم‌کربن در صندوق‌های سرمایه‌گذاری استفاده می‌کند. یا مورگان استنلی را می‌توانیم مثال بزنیم که با همکاری OpenAI در حال توسعه ابزارهای هوش مصنوعی برای ارائه توصیه‌های سرمایه‌گذاری به مشتریان VIP خود است.

امتیازدهی اعتباری (Credit Scoring)

روش‌های سنتی امتیازدهی اعتباری به داده‌های محدودی متکی بودند، اما AI می‌تواند از داده‌های گسترده‌تری برای ارزیابی ریسک اعتباری مشتریان استفاده کند.

بارکلیز، علی‌بابا، HSBC بانک‌های فعال در این زمینه هستند که به وسیله روش‌های مختلفی این کار را انجام می‌دهند:

✔ ترکیب داده‌های شبکه‌های اجتماعی و رفتار آنلاین برای پیش‌بینی توانایی بازپرداخت وام

✔ تحلیل معاملات در زمان واقعی برای ارزیابی میزان ریسک نکول

برای مثال علی‌بابا از مدل‌های یادگیری عمیق برای ارزیابی اعتبار مشتریان در سیستم Ant Financial استفاده می‌کند. مثال‌های دیگر این حوزه را می‌توانید در لیست زیر مطالعه کنید:

🔹   بارکلیز سیستم پیشرفته‌ای برای تحلیل تراکنش‌های روزمره مشتریان راه‌اندازی کرده که به شناسایی مشتریان با ریسک پایین کمک می‌کند و فرآیند دریافت وام را سریع‌تر می‌سازد.

🔹 HSBC با استفاده از الگوریتم‌های AI، مدل‌سازی ریسک اعتباری را بهبود داده و تصمیم‌گیری‌های بهتری در ارائه وام اتخاذ کرده است.

سرمایه‌گذاری‌های بانک‌ها در هوش مصنوعی و داده

صنعت بانکداری جهانی به سرعت در حال تحول است و بانک‌های پیشرو به‌طور فزاینده‌ای به فناوری‌های نوین، به‌ویژه هوش مصنوعی (AI) و کلان‌داده (Big Data)، روی آورده‌اند.

استفاده از AI کارایی عملیاتی بانک‌ها را بالا برده و مدل‌های کسب‌وکار آن‌ها را دگرگون کرده است. در این قسمت سرمایه‌گذاری‌های کلیدی بانک‌ها در AI و داده، ادغام و تملیک استارتاپ‌های فناوری و چالش‌های پیش روی این مسیر را بررسی خواهیم کرد.

جی‌پی مورگان چیس (JPMorgan Chase)

جی‌پی مورگان چیس یکی از بانک‌های حوزه فناوری مالی است که سالانه ۱۲ میلیارد دلار در فناوری‌های پیشرفته، از جمله هوش مصنوعی و کلان‌داده، سرمایه‌گذاری می‌کند. این بانک پروژه‌های متعددی را برای بهینه‌سازی عملیات داخلی و بهبود تجربه مشتریان راه‌اندازی کرده است.

پروژه‌های مشهور جی‌پی مورگان چیس در چندین سال اخیر را می‌توانید در ادامه مطالعه کنید:

🔹 COiN (Contract Intelligence): COiN  مبتنی بر هوش مصنوعی برای تحلیل اسناد حقوقی و قراردادی طراحی شده است. با استفاده از پردازش زبان طبیعی (NLP)، این سیستم می‌تواند ۳۶۰,۰۰۰ ساعت کار انسانی را در سال ذخیره کند و دقت بررسی قراردادها را افزایش دهد.

🔹 ThemeBot: ThemeBot از تحلیل زبان طبیعی (NLP) برای شناسایی و انتخاب سهام پایدار استفاده می‌کند. به وسیله این فناوری سرمایه‌گذاران، سهام‌هایی را انتخاب کنند که بر اساس تحلیل داده‌های مالی و گزارش‌های اقتصادی، پایداری بیشتری دارند.

سیتی‌بانک (CitiBank)

سیتی‌بانک یکی از بهترین بانک‌های دنیا در سرمایه‌گذاری روی استارتاپ‌های مبتنی بر هوش مصنوعی است. این بانک با همکاری و سرمایه‌گذاری در استارتاپ‌های فناوری مالی (FinTech)، در حال توسعه راهکارهای جدید برای مدیریت ریسک و تشخیص تقلب است.

سرمایه‌گذاری‌های اخیر و مهم این بانک شامل:

🔹Feedzai: Feedzai یک پلتفرم مبتنی بر یادگیری ماشین برای تشخیص تقلب در تراکنش‌های مالی است. این استارت‌آپ از الگوریتم‌های پیشرفته‌ای برای شناسایی الگوهای مشکوک و جلوگیری از جرائم مالی استفاده می‌کند.

🔹  Ayasdi: این شرکت بر مدل‌سازی ریسک و تحلیل داده‌های مالی تمرکز دارد. سیتی‌بانک از این فناوری برای بهبود تصمیمات اعتباری و تحلیل کلان‌داده‌های مالی استفاده می‌کند.

بانک آمریکا (Bank of America)

بانک آمریکا در حوزه هوش مصنوعی برای خدمات مشتریان سرمایه‌گذاری‌های قابل‌توجهی انجام داده است.

✅ چت‌بات Erica

بانک آمریکا چت‌بات Erica را توسعه داده که یک دستیار مجازی مبتنی بر هوش مصنوعی است. این چت‌بات دارای بیش از ۶ میلیون کاربر فعال بوده و از فناوری پردازش زبان طبیعی (NLP) و یادگیری عمیق برای پاسخ‌گویی به سوالات مشتریان، مدیریت حساب‌ها و ارائه توصیه‌های مالی استفاده می‌کند.

ولز فارگو (Wells Fargo)

ولز فارگو یک پلتفرم هوش مصنوعی برای تحلیل رفتار مالی مشتریان توسعه داده است. این پلتفرم الگوهای مالی مشتریان را بررسی کرده و پیشنهادهای شخصی‌سازی‌شده برای بهبود مدیریت مالی ارائه می‌دهد.

ادغام استارتاپ‌های فناوری با بهترین بانک‌های دنیا

بانک‌های بزرگ جهانی برای سرعت بخشیدن به دستیابی به فناوری‌های جدید و کاهش هزینه‌های توسعه داخلی، استارتاپ‌های پیشرو در حوزه هوش مصنوعی و داده را خریداری یا با آن‌ها ادغام می‌شوند.

چرا بانک‌ها استارتاپ‌ها را تصاحب می‌کنند؟

✔ کاهش هزینه‌های توسعه فناوری: توسعه سیستم‌های هوش مصنوعی داخلی بسیار پر هزینه و زمان‌بر است. خرید یک استارتاپ فناوری، امکان دسترسی سریع‌تر به فناوری‌های نوین را فراهم می‌کند.

✔ دسترسی سریع‌تر به نوآوری: استارتاپ‌ها رویکردهای خلاقانه‌تری در توسعه فناوری دارند. ادغام آن‌ها با بانک‌های بزرگ، باعث افزایش سرعت نوآوری در خدمات بانکی می‌شود.

مثال‌های ادغام و خرید استارتاپ‌ها توسط بانک‌ها که بسیار جالب هستند:

🔹  جی‌پی مورگان: خرید استارتاپ‌های Persado (توسعه تبلیغات هوشمند) و Nutonomy (خودروهای خودران)

🔹  سیتی‌بانک: همکاری با Feedzai و Ayasdi برای بهبود تشخیص تقلب و مدیریت ریسک

🔹 HSBC: استفاده از مدل‌های Ayasdi برای توسعه الگوریتم‌های پیشرفته امتیازدهی اعتباری

چالش‌ها و ریسک‌های سرمایه‌گذاری در AI و داده

با وجود مزایای فراوان هوش مصنوعی در صنعت بانکداری، چالش‌های متعددی نیز در این مسیر وجود دارد.

۱. مسائل اخلاقی و تعصب (Bias) در مدل‌های هوش مصنوعی

یکی از مشکلات سیستم‌های هوش مصنوعی تعصب الگوریتمی (Algorithmic Bias) است که می‌تواند منجر به تصمیم‌گیری‌های ناعادلانه شود. برای مثال در سال ۲۰۱۹، سیستم امتیازدهی اعتباری اپل به دلیل تبعیض جنسیتی مورد انتقاد قرار گرفت. این الگوریتم به زنان امتیاز اعتباری کمتری نسبت به مردان اختصاص می‌داد.

راهکار این موضوع توسعه هوش مصنوعی قابل توضیح (Explainable AI – XAI) است که برای شفاف‌سازی فرآیند تصمیم‌گیری مدل‌ها و کاهش تعصب الگوریتمی استفاده شود.

۲. امنیت داده‌ها و حریم خصوصی

حجم عظیم داده‌های مالی که در بانک‌ها پردازش می‌شود، تهدیدات امنیتی زیادی را ایجاد کرده است. ۴۷٪ بانک‌ها امنیت داده‌ها را بزرگ‌ترین چالش در پیاده‌سازی هوش مصنوعی می‌دانند.

راهکارهای موجود برای چالش امنیت:

🔹 استفاده از رمزنگاری پیشرفته برای حفاظت از داده‌های حساس

🔹 رعایت مقررات GDPR و CCPA برای اطمینان از امنیت داده‌های کاربران

۳. چالش‌های نظارتی و قوانین سخت‌گیرانه

اتحادیه اروپا قوانین سخت‌گیرانه‌ای برای هوش مصنوعی‌های پرخطر مانند امتیازدهی اعتباری وضع کرده است. بانک‌ها باید الگوریتم‌های خود را قابل توضیح، شفاف و عادلانه کنند تا از مجوزهای قانونی برخوردار شوند.

۴. پیچیدگی فنی و یکپارچه‌سازی داده‌ها

یکی از چالش‌های اصلی بانک‌ها، یکپارچه‌سازی داده‌های مختلف از سیستم‌های سنتی با مدل‌های جدید مبتنی بر هوش مصنوعی است. بسیاری از بانک‌ها هنوز از سیستم‌های قدیمی (Legacy Systems) استفاده می‌کنند که با فناوری‌های جدید ناسازگار هستند.

برای حل این مشکل باید زیرساخت‌های ابری (Cloud-Based Infrastructure) را توسعه بدهند. این زیرساخت برای پردازش سریع‌تر داده‌ها و تسهیل ادغام هوش مصنوعی در سیستم‌های بانکی به کار گرفته می‌شود.

روندهای آینده در بانکداری دیجیتال و AI

بانک‌ها و مؤسسات مالی در حال حرکت به سمت آینده‌ای هستند که هوش مصنوعی (AI) و فناوری‌های دیجیتال تغییراتی انقلابی در آن‌ها ایجاد می‌کند. در این قسمت از مطلب سه روند کلیدی که آینده بانکداری را شکل خواهند داد، بررسی می‌شود:

۱. شخصی‌سازی در مقیاس بزرگ (At-Scale Personalization)

بانک‌ها با کمک هوش مصنوعی می‌توانند نیازهای مشتریان را به‌صورت دقیق پیش‌بینی کرده و خدمات فوق‌شخصی‌سازی‌شده ارائه دهند. با تحلیل داده‌های رفتاری، تراکنش‌ها و حتی فعالیت‌های دیجیتال مشتریان، بانک‌ها می‌توانند محصولات و خدمات متناسب با نیاز هر فرد را در زمان مناسب پیشنهاد دهند.

۲. هوش مصنوعی سبز (Green AI)

با افزایش توجه به مسائل زیست‌محیطی و اجتماعی، بانک‌ها هوش مصنوعی را برای تحلیل ESG (محیط زیست، اجتماع، حکومت‌داری) مورد استفاده قرار می‌دهند. در واقع بانک‌ها به کمک این فناوری، شرکت‌ها و پروژه‌هایی را شناسایی می‌کنند که از نظر پایداری و مسئولیت اجتماعی در سطح بالایی قرار دارند.

از فواید هوش مصنوعی سبز می‌توان به: جذب سرمایه‌گذاران علاقه‌مند به مسئولیت اجتماعی، کاهش ریسک‌های مرتبط با تغییرات اقلیمی و بهبود تصویر برند اشاره کرد.

۳. اتوماسیون کامل فرآیندها (Hyperautomation)

اتوماسیون کامل فرآیندها ترکیبی از فناوری‌هایی مانند RPA (اتوماسیون رباتیک فرآیندها)، یادگیری ماشین و پردازش زبان طبیعی (NLP) است که هدف آن کاهش مداخله انسانی و افزایش کارایی است. برای مثال در فرآیند وام‌دهی، AI می‌تواند درخواست‌ها را بررسی کند، اسناد را تحلیل کرده و تصمیم‌گیری کند، بدون اینکه نیاز به دخالت نیروی انسانی باشد.

نتیجه‌گیری

بانک‌ها به‌طور فزاینده‌ای در حال سرمایه‌گذاری در هوش مصنوعی و داده هستند تا سه فاکتور مهم را برای مشتریان فراهم کنند: امنیت، بهره‌وری و تجربه بهتر. از تشخیص تقلب گرفته تا بازاریابی هوشمند، هوش مصنوعی در آینده بانکداری، مثل یک رهبر جسور می‌درخشد. بانک‌های پیشرو مانند جی‌پی مورگان، سیتی‌بانک و بانک آمریکا با ترکیب توسعه داخلی فناوری، مشارکت با استارتاپ‌ها و تملیک شرکت‌های نوآور، آینده خدمات مالی را متحول کرده‌اند.