محورهای رویداد -

جدیدترین ها

محورهای هفت‌گانه چالش نوآوری هوش مصنوعی

اگر بخواهیم فردای بانک تجارت را بسازیم، باید از دل امروز و با ابزارهای آینده شروع کنیم؛ و هیچ ابزاری به‌اندازه هوش مصنوعی قدرت دگرگونی ندارد. اما این تحول نباید از بیرون تحمیل شود، بلکه باید از درون خود سازمان بجوشد. کارکنان بانک تجارت و هلدینگ تفتا بهتر از هر کسی با واقعیت‌های کاری، گلوگاه‌ها و فرصت‌ها آشنا هستند. باور داریم بهترین ایده‌ها از سمت کسانی می‌آیند که هم به حوزه‌ فعالیت بانک تجارت اشراف دارند و مشتاق ادغام فناوری‌های نوین در آن هستند.

ما باور داریم که نباید برای ارائه‌ ایده‌های خلاقانه شما محدودیت ایجاد کنیم. اما با این حال، ۷ محور کلیدی و ۲۱ محور فرعی به عنوان یک قالب راهنما برای ثبت ایده‌های شما در نظر گرفتیم که در ادامه با آنها بیشتر آشنا می‌شوید. این محورها به زعم ما مجموعه‌ای از مسائل کلیدی بانک تجارت هستند که هرکدام می‌توانند زمینه‌ساز یک ایده بزرگ باشند. ما تلاش کردیم این محورها را به زبان ساده و همراه با مثال‌های واقعی توضیح دهیم تا بهتر بتوانید از آنها الهام بگیرید.

محور ۱: مدیریت ریسک

هدف کلی: کاهش خطرات و ضررهای احتمالی برای بانک با استفاده از هوش مصنوعی.

اعتبارسنجی هوشمند مشتریان:

به زبان ساده: به‌جای اینکه یک کارمند بانک به‌صورت دستی پرونده شما را بررسی کند تا ببیند آیا می‌توانید وام خود را پس بدهید، هوش مصنوعی این کار را با بررسی اطلاعات مالی و رفتاری شما انجام می‌دهد.

چرا مهم است؟ این کار باعث می‌شود وام‌ها سریع‌تر به دست افراد واجد شرایط برسد و بانک هم کمتر ضرر کند.

مثال عملی	توضیح
امتیازدهی مالی	سیستمی که بر اساس درآمد و سابقه مالی، امتیاز اعتباری مشتری را محاسبه می‌کند.
تشخیص کلاهبرداری	شناسایی درخواست‌های وام یا تراکنش‌های مشکوک به کلاهبرداری.

2.مدیریت ریسک نقدینگی:

به زبان ساده: هوش مصنوعی کمک می‌کند بانک همیشه به‌اندازه کافی پول نقد (چه در شعب، چه در خزانه‌اش) داشته باشد تا بتواند به تعهدات روزانه‌اش عمل کند، نه آن‌قدر کم که به مشکل بخورد و نه آن‌قدر زیاد که پول بدون استفاده بماند.

چرا مهم است؟ این کار باعث پایداری بانک، جلوگیری از جریمه‌ها و افزایش اعتماد مشتریان می‌شود.

مثال عملی	توضیح
پیش‌بینی نیاز نقدی	سیستمی که تخمین می‌زند هر شعبه در روزهای آینده چقدر پول نیاز دارد.
هشدار تغییرات موجودی	سامانه‌ای که تغییرات ناگهانی موجودی بانک را هشدار می‌دهد.

3. تشخیص ریسک‌های عملیاتی و ناهنجاری‌ها:

به زبان ساده: شناسایی مشکلات داخلی بانک، مثل خطای کارمندان، مشکلات سیستم‌های کامپیوتری، یا رفتارهای غیرعادی در فرایندهای بانکی قبل از اینکه خسارتی به بارآورند.

چرا مهم است؟ جلوی ضررهای مالی را می‌گیرد، آبروی بانک را حفظ می‌کند و امنیت سیستم‌ها را بالا می‌برد.

مثال عملی	توضیح
شناسایی تراکنش غیرعادی	سیستمی که تراکنش‌های بزرگ یا غیرمعمول را علامت‌گذاری می‌کند.
هشدار خطای سیستمی	الگوریتمی که خطاهای سیستم‌های بانکی را سریعاً گزارش می‌دهد.

محور ۲: بهینه‌سازی فرایندها و عملیات

هدف کلی: افزایش سرعت و کارایی کارها در بانک و کاهش هزینه‌های اضافی.

4. کاهش هزینه‌های عملیاتی با هوش مصنوعی:

به زبان ساده: استفاده از هوش مصنوعی برای اینکه کارهای داخلی بانک سریع‌تر، روان‌تر و با هزینه کمتر انجام شوند.

چرا مهم است؟ سود بانک بیشتر می‌شود، بانک می‌تواند با بقیه رقابت کند و وقت و منابع هدر نمی‌رود.

مثال عملی	توضیح
اتوماسیون مدارک	سیستمی که مدارک و فرم‌ها را به‌صورت خودکار بررسی و تأیید می‌کند.
چت‌بات پشتیبانی	رباتی که به سؤالات پرتکرار مشتریان پاسخ می‌دهد.

5. بهینه‌سازی استفاده از خودپردازها (ATM):

به زبان ساده: هوش مصنوعی کمک می‌کند تا بانک بداند کدام خودپرداز چه زمانی و چقدر پول نیاز دارد تا همیشه پر پول باشد و هزینه اضافی هم برای پر کردن بی‌مورد ایجاد نشود.

چرا مهم است؟ شما هیچ‌وقت با خودپرداز خالی مواجه نمی‌شوید و بانک هم هزینه‌های نگهداری خودپردازها را کم می‌کند.

مثال عملی	توضیح
پیش‌بینی شلوغی	مدلی که پیش‌بینی می‌کند کدام خودپردازها در چه زمانی شلوغ می‌شوند.
برنامه‌ریزی پر کردن	سیستمی که زمان و مسیر پر کردن خودپردازها را بهینه می‌کند.

6. بهبود مدیریت منابع بانکی:

به زبان ساده: استفاده بهتر از همه چیزهایی که بانک در اختیار دارد (پول، کارمندان، تجهیزات کامپیوتری و…) با کمک هوش مصنوعی برای کم‌کردن هزینه‌ها.

چرا مهم است؟ سرمایه و نیروی کار بانک به بهترین شکل استفاده می‌شود و هزینه‌های کلی کاهش پیدا می‌کند.

مثال عملی	توضیح
پیش‌بینی نیازها	سیستمی که نیازهای آینده بانک به پول و کارمند را تخمین می‌زند.
کاهش مصرف منابع	الگوریتمی که بخش‌های قابل صرفه‌جویی در انرژی یا کاغذ را شناسایی می‌کند.

محور ۳: شخصی‌سازی خدمات و تجربه مشتری

هدف کلی: ارائه خدمات بانکی بهتر و متناسب با نیازهای هر مشتری.

7. تحلیل رفتارهای مالی مشتریان:

به زبان ساده: هوش مصنوعی با بررسی نحوه خرج‌کردن، پس‌اندازکردن و استفاده شما از خدمات بانکی، نیازهایتان را بهتر می‌فهمد.

چرا مهم است؟ بانک می‌تواند خدماتی دقیقاً مطابق باسلیقه و نیاز شما ارائه دهد و رضایت شما را جلب کند.

مثال عملی	توضیح
پیشنهاد خدمات	سیستمی که بر اساس الگوهای خرید، خدمات مرتبط (مثل سفر) پیشنهاد می‌دهد.
شناسایی ریسک مالی	تشخیص مشتریانی که ممکن است به وام نیاز داشته باشند یا در معرض ریسک باشند.

8. چت‌بات هوشمند برای پشتیبانی مشتری:

به زبان ساده: یک ربات گفتگو که می‌تواند به‌صورت آنلاین و ۲۴ ساعته به سؤالات شما پاسخ دهد، مشکلاتتان را حل کند یا شما را به بخش مربوطه راهنمایی کند.

چرا مهم است؟ دیگر لازم نیست برای هر سؤال ساده‌ای در صف تلفن منتظر بمانید و کارتان سریع‌تر راه می‌افتد.

مثال عملی	توضیح
پاسخ‌گویی فوری	چت‌باتی که اطلاعات حساب یا نحوه استفاده از خدمات را ارائه می‌دهد.
یادگیری از گفتگو	چت‌باتی که از تعاملات قبلی یاد می‌گیرد و پاسخ‌های بهتری می‌دهد.

9. توصیه‌گر خدمات شخصی‌شده بانکی:

به زبان ساده: یک دستیار مالی مجازی که با تحلیل شرایط و نیازهای شما، بهترین خدمات و محصولات بانکی (مثل وام، سرمایه‌گذاری، بیمه) را به شما پیشنهاد می‌دهد.

چرا مهم است؟ به شما کمک می‌کند تصمیمات مالی بهتری بگیرید و از خدمات بانکی بیشترین بهره را ببری

مثال عملی	توضیح
پیشنهاد سرمایه‌گذاری	سیستمی که بر اساس درآمد و هزینه، گزینه‌های پس‌انداز پیشنهاد می‌کند.
اپلیکیشن شخصی‌سازی	اپلیکیشنی که پیشنهادهای خدماتی متناسب با مشتری نمایش می‌دهد.

محور ۴: مدیریت اعتبارات و تسهیلات

هدف کلی: بهبود فرایند وام‌دهی و وصول مطالبات با کمک هوش مصنوعی.

10. مدیریت فرایند وصول مطالبات با هوش مصنوعی:

به زبان ساده: استفاده از هوش مصنوعی برای شناسایی افرادی که در پرداخت بدهی‌هایشان تأخیر دارند، پیش‌بینی اینکه چقدر احتمال دارد پولشان را برگردانند و پیداکردن بهترین راه برای تماس و پیگیری.

چرا مهم است؟ بانک پول‌هایش را سریع‌تر پس می‌گیرد، ضرر کمتری می‌کند و می‌تواند رابطه بهتری با مشتریان (حتی بدهکار) داشته باشد.

مثال عملی	توضیح
شناسایی دیرکرد	سیستمی که مشتریان با احتمال تأخیر در پرداخت را تشخیص می‌دهد.
روش‌های پیگیری	پیش‌بینی بهترین زمان و روش (مثل پیامک) برای یادآوری پرداخت.

11. تحلیل پرتفوی اعتباری (سبد وام‌ها):

به زبان ساده: هوش مصنوعی کل وام‌هایی که بانک به افراد و شرکت‌های مختلف داده است را بررسی می‌کند تا ببیند این مجموعه وام‌ها چقدر ریسک دارد و چقدر سودآور است.

چرا مهم است؟ به بانک کمک می‌کند ریسک کلی وام‌هایش را مدیریت کند، ضررها را کم و سود را بیشتر کند.

مثال عملی	توضیح
ارزیابی ریسک	مدلی که تأثیر تغییرات اقتصادی بر سبد وام‌ها را پیش‌بینی می‌کند.
داشبورد مدیریتی	داشبوردی که وام‌های پرریسک را به مدیران نشان می‌دهد.

12. پیش‌بینی روند بازپرداخت تسهیلات:

به زبان ساده: استفاده از هوش مصنوعی برای اینکه بانک بتواند پیش‌بینی کند مشتریان اقساط وام‌هایشان را چگونه پرداخت خواهند کرد و چه کسانی ممکن است دچار مشکل شوند.

چرا مهم است؟ بانک می‌تواند قبل از اینکه مشکلی پیش بیاید، اقدامات لازم را انجام دهد و جلوی ضرر را بگیرد.

مثال عملی	توضیح
پیش‌بینی تأخیر	سیستمی که احتمال تأخیر در قسط بعدی را بر اساس سابقه مشتری تخمین می‌زند.
شناسایی عوامل	مدلی که عواملی مثل بیکاری را که مانع پرداخت می‌شوند، تشخیص می‌دهد.

محور ۵: انطباق با مقررات و پردازش اسناد

هدف کلی: اطمینان از اینکه تمام فعالیت‌های بانک مطابق با قوانین و مقررات است.

13. پردازش هوشمند اسناد و مستندات بانکی:

به زبان ساده: استفاده از هوش مصنوعی برای خواندن، فهمیدن و استخراج اطلاعات مهم از حجم زیادی از اسناد بانکی مثل قراردادها، فرم‌ها و گزارش‌ها به‌صورت خودکار.

چرا مهم است؟ کارهای اداری خیلی سریع‌تر انجام می‌شود، خطاهای انسانی کم می‌شود و بانک مطمئن می‌شود که قوانین را رعایت کرده است

مثال عملی	توضیح
استخراج اطلاعات	سیستمی که نام، مبلغ و تاریخ را از قراردادهای وام استخراج می‌کند.
بررسی انطباق	نرم‌افزاری که اسناد را با قوانین جاری مقایسه می‌کند.

14. نظارت و تطبیق با مقررات مالی:

به زبان ساده: سیستم‌های هوشمندی که به طور دائم چک می‌کنند آیا بانک تمام قوانین و مقررات مالی را رعایت می‌کند یا نه و در صورت وجود مشکل، هشدار می‌دهند.

چرا مهم است؟ جلوی جریمه‌شدن بانک و خدشه‌دار شدن اعتبارش را می‌گیرد.

مثال عملی	توضیح
هشدار تخلف	سیستمی که تراکنش‌های غیرقانونی را فوراً گزارش می‌دهد.
داشبورد انطباق	داشبوردی که وضعیت انطباق بانک با قوانین را نمایش می‌دهد.

15. شناسایی و ارزیابی مدارک هویتی مشتریان:

به زبان ساده: استفاده از هوش مصنوعی برای بررسی سریع و دقیق مدارک شناسایی شما (مثل کارت ملی، شناسنامه) و تأیید هویتتان.

چرا مهم است؟ جلوی کلاهبرداری و جعل هویت را می‌گیرد و باعث می‌شود فرایند افتتاح حساب یا دریافت خدمات امن‌تر و سریع‌تر شود.

مثال عملی	توضیح
تأیید هویت	سیستمی که عکس کارت ملی را با تصویر زنده مشتری مقایسه می‌کند.
تشخیص جعل	مدلی که اسناد جعلی را شناسایی می‌کند.

محور ۶: مدیریت دارایی و سرمایه‌گذاری

هدف کلی: کمک به بانک و مشتریان برای تصمیم‌گیری بهتر در مورد سرمایه‌گذاری‌ها.

16. مدل‌سازی و ارزیابی دارایی‌ها:

به زبان ساده: استفاده از هوش مصنوعی برای پیش‌بینی ارزش فعلی و آینده دارایی‌های مختلف مثل سهام، اوراق‌قرضه یا حتی ملک، و کمک به انتخاب بهترین گزینه‌ها برای سرمایه‌گذاری.

چرا مهم است؟ ریسک سرمایه‌گذاری کمتر می‌شود، سود بیشتری به دست می‌آید و تصمیمات دقیق‌تری گرفته می‌شود.

مثال عملی	توضیح
پیش‌بینی قیمت	مدلی که قیمت آینده سهام را بر اساس داده‌های بازار پیش‌بینی می‌کند.
شناسایی فرصت	سیستمی که فرصت‌های سرمایه‌گذاری با ریسک کم را پیدا می‌کند.

17. بهینه‌سازی سبد دارایی‌ها و سرمایه‌گذاری:

به زبان ساده: هوش مصنوعی کمک می‌کند بهترین ترکیب از دارایی‌های مختلف (مثل سهام، اوراق، پول نقد) را انتخاب کنید تا با کمترین ریسک ممکن، بیشترین سود را به دست آورید.

چرا مهم است؟ سرمایه شما حفظ می‌شود، سودتان افزایش پیدا می‌کند و دارایی‌هایتان بهتر مدیریت می‌شوند.

مثال عملی	توضیح
پیشنهاد ترکیب	الگوریتمی که بر اساس ریسک‌پذیری مشتری، ترکیب سهام و اوراق را پیشنهاد می‌دهد.
تحلیل تأثیر	ابزاری که تأثیر تغییرات بازار بر سبد سرمایه‌گذاری را نشان می‌دهد.

18. تخمین میزان نقدشوندگی دارایی‌ها:

به زبان ساده: هوش مصنوعی تخمین می‌زند که چقدر سریع و راحت می‌توانید یک دارایی (مثلاً یک سهم یا یک ملک) را به پول نقد تبدیل کنید، بدون اینکه ارزش آن خیلی کم شود.

چرا مهم است؟ به شما کمک می‌کند بفهمید در صورت نیاز چقدر سریع می‌توانید به پولتان دسترسی پیدا کنید و ریسک کمبود نقدینگی را مدیریت کنید.

مثال عملی	توضیح
ارزیابی نقدشوندگی	مدلی که تخمین می‌زند سهام یا ملک چقدر سریع فروخته می‌شود.
هشدار کاهش	سیستمی که کاهش نقدشوندگی دارایی را هشدار می‌دهد.

محور ۷: امنیت سایبری و شناسایی تقلب و تخلف

هدف کلی: حفاظت از دارایی‌ها و اطلاعات بانک و مشتریان در برابر تقلب و حملات.

19. کشف تقلب در تراکنش‌ها و تخلف مشتریان:

به زبان ساده: استفاده از هوش مصنوعی برای بررسی دقیق تمام تراکنش‌های بانکی و پیداکردن موارد مشکوک، مثل برداشت‌های غیرعادی از حساب یا الگوهای خرید عجیب که ممکن است نشانه تقلب باشند.

چرا مهم است؟ جلوی ضررهای مالی را می‌گیرد، اعتماد شما به بانک را حفظ می‌کند و امنیت مالی را بالا می‌برد.

مثال عملی	توضیح
تشخیص خرید غیرعادی	سیستمی که خرید از کشور دیگر را مشکوک تشخیص می‌دهد.
داشبورد امنیتی	ابزاری که تراکنش‌های مشکوک را برای بررسی زنده نمایش می‌دهد.

20. کشف تهدیدات امنیتی و حملات سایبری:

به زبان ساده: هوش مصنوعی به بانک کمک می‌کند تا از حملات هکرها، ویروس‌ها و سایر تهدیدات آنلاین که می‌توانند به سیستم‌های کامپیوتری و اطلاعات مشتریان آسیب بزنند، جلوگیری کند.

چرا مهم است؟ اطلاعات بانکی شما محفوظ می‌ماند، خدمات بانک مختل نمی‌شود و جلوی خسارت‌های مالی گرفته می‌شود.

مثال عملی	توضیح
هشدار رفتار غیرعادی	سیستمی که الگوهای غیرمعمول در شبکه را قبل از حمله گزارش می‌دهد.
شناسایی بدافزار	مدلی که بدافزارهای جدید را حتی پیش از شناخته شدن تشخیص می‌دهد.

21. پیشگیری از فعالیت‌های غیرقانونی مانند قمار:

به زبان ساده: استفاده از هوش مصنوعی برای شناسایی تراکنش‌های مالی که ممکن است به فعالیت‌های غیرقانونی مثل قمار آنلاین، پول‌شویی یا سایر جرایم مالی مرتبط باشند.

چرا مهم است؟ آبروی بانک حفظ می‌شود، بانک قوانین بین‌المللی را رعایت می‌کند و از درگیرشدن در فعالیت‌های پرریسک جلوگیری می‌کند.

مثال عملی	توضیح
شناسایی تراکنش مشکوک	مدلی که تراکنش‌های مرتبط با سایت‌های قمار را تشخیص می‌دهد.
کشف پول‌شویی	سیستمی که حلقه‌های پیچیده پول‌شویی را از شبکه تراکنش‌ها پیدا می‌کند.

جمع بندی

آنچه خواندید، فقط بخشی از فرصت‌هایی است که هوش مصنوعی می‌تواند در بانکداری امروز خلق کند. هر یک از این محورها، مسئله‌ای واقعی و جدی است که بانک‌ها با آن مواجه‌اند؛ و شما می‌توانید کسی باشید که راه‌حلی هوشمندانه و عملی برای آن ارائه می‌دهد. دعوت ما به شما این است: جسور باشید، خلاق فکر کنید و باقدرت داده‌ها و هوش مصنوعی، آینده‌ای امن‌تر، سریع‌تر و هوشمندتر برای بانکداری بسازید.

منو موبایل