چگونه هوش مصنوعی دنیای مشاغل بانکی را تغییر داده است؟

بررسی مشاغل و مهارت‌های روبه‌رشد هوش مصنوعی در حوزه بانکی

هوش مصنوعی (AI) به سرعت در حال تغییر چهره صنعت بانکداری است و این تحولات، نیاز به مهارت‌ها و تخصص‌های نوینی را به‌طور چشمگیری افزایش داده است. در این حوزه، مهارت‌هایی مانند تحلیل داده‌ها، یادگیری ماشین، برنامه‌نویسی به زبان‌های مرتبط با هوش مصنوعی (از جمله پایتون و R) و مدل‌سازی مالی از اهمیت ویژه‌ای برخوردارند.

به موازات این مهارت‌های فنی، مشاغل جدیدی همچون تحلیلگر داده‌های بانکی، مهندس هوش مصنوعی، متخصص تشخیص تقلب و مدیر پروژه‌های فناوری مالی در حال ظهور و رشد هستند. این تغییرات نه تنها فرصت‌های شغلی جدید ایجاد کرده‌اند بلکه مسیرهای تازه‌ای برای پیشرفت حرفه‌ای در این صنعت پرتحول به وجود آورده‌اند.

بانک‌ها اکنون بیش از پیش به دنبال افرادی هستند که بتوانند از فناوری‌های هوش مصنوعی برای بهبود مدیریت ریسک، بهینه‌سازی سبد سرمایه‌گذاری و ارائه خدمات شخصی‌سازی‌شده به مشتریان بهره ببرند. این نیاز جدید به مهارت‌های ترکیبی، فرصت‌های شغلی منحصر به فردی را برای متخصصانی که توانایی ترکیب دانش مالی با تخصص فنی در زمینه هوش مصنوعی دارند، به وجود آورده است.

با توجه به تقاضای روزافزون برای چنین مهارت‌هایی، افرادی که قادر به نوآوری و حل چالش‌های پیچیده با استفاده از این فناوری‌ها هستند، می‌توانند از فرصت‌های شغلی پردرآمد و رو به رشدی که این تغییرات ایجاد کرده‌اند، بهره‌مند شوند. به عبارت دیگر، کسانی که همزمان با تسلط بر مسائل مالی و فناوری، توانایی کار با هوش مصنوعی را دارند، در خط مقدم این انقلاب دیجیتال قرار دارند و آینده‌ای روشن در انتظارشان است.

تقاضای فزاینده برای متخصصان هوش مصنوعی

هوش مصنوعی یکی از امیدوارکننده‌ترین فناوری‌های در حال توسعه است و پتانسیل زیادی برای کاربرد در صنایع مختلف دارد.

در دوره ۲۰۱۰ تا ۲۰۱۹، تقاضا برای مهارت‌های مرتبط با هوش مصنوعی چهار برابر شد و در دو سال اخیر، شرکت‌ها به شدت در حال استخدام کارکنان با مهارت‌های هوش مصنوعی هستند. این تقاضا همچنان در حال افزایش است.

همانطور که انتظار می‌رفت، بخش فناوری اطلاعات بیشترین تقاضا را برای این مهارت‌ها داشته است، اما در سایر بخش‌ها مانند صنعت بانکداری، بیمه و سرمایه‌گذاری نیز این نیاز بسیار محسوس است.

پیش‌بینی‌ها نشان می‌دهند که ۲۳ درصد از مشاغل در پنج سال آینده دستخوش تغییرات عمده‌ای خواهند شد. این آمار از گزارش «آینده مشاغل ۲۰۲۳» (The Future of Jobs Report 2023) استخراج شده و حاکی از ضرورت سازگاری سریع با شرایط جدید، به‌ویژه در حوزه هوش مصنوعی در صنعت بانکداری است که به‌سرعت در حال تغییر است.

تأثیر هوش مصنوعی بر مشاغل بانکی

هوش مصنوعی چت‌جی‌پی‌تی (ChatGPT) محصول شرکت OpenAI که در نوامبر ۲۰۲۲ راه‌اندازی شد، تنها پنج روز پس از معرفی، یک میلیون کاربر جذب کرد و باعث تحولی بزرگ در صنعت هوش مصنوعی و دیجیتال در محیط‌های کاری شد. این پیشرفت‌ها باعث گمانه‌زنی‌های زیادی در مورد تأثیر هوش مصنوعی بر مشاغل مختلف شده است.

یک گزارش هشداردهنده از سوی شرکت سرمایه‌گذاری جهانی سیتی‌گروپ (Citigroup) نشان می‌دهد که صنعت بانکداری بیشتر از سایر صنایع تحت تأثیر قرار خواهد گرفت و ۵۴٪از مشاغل در این صنعت ممکن است توسط هوش مصنوعی جایگزین شوند. اما در عین حال، ۱۲ ٪ از مشاغل جدید به‌واسطه جذب متخصصان هوش مصنوعی در حوزه بانکی ایجاد خواهد شد.

این گزارش می‌گوید: «فناوری‌های مبتنی بر هوش مصنوعی قادرند کل اقتصاد را تغییر دهند و شیوه زندگی و کار ما را متحول کنند. این فناوری‌ها فرصت‌های جدیدی برای رشد و نوآوری به‌وجود می‌آورند و کیفیت کلی زندگی ما را بهبود می‌بخشند، اما همزمان روش‌های سنتی انجام کارها را از بین می‌برند و این مسئله باعث می‌شود که در کوتاه‌مدت برخی افراد متضرر شوند و جا بمانند.»

طبق پیش‌بینی‌های سیتی‌گروپ، اتوماسیون نقش فزاینده‌ای در صنعت بانکداری خواهد داشت و به‌عنوان یک نیروی محرکه برای تغییرات عمده در بازار، اشتغال و تجربه مشتریان عمل خواهد کرد.

ایجاد مشاغل جدید با هوش مصنوعی در بانک‌ها

بانک‌های بزرگ در حال توسعه سریع فناوری هوش مصنوعی هستند و در برخی موارد حتی از شرکت‌های بزرگ فناوری پیشی گرفته‌اند.

برای مثال، طبق گزارشی از از Evident (پلتفرمی برای پیگیری پذیرش هوش مصنوعی در خدمات مالی)، پنج بانک بزرگ دنیا، از جمله JPMorgan Chase و TD Bank، حدود ۶۷ درصد از تحقیقات مرتبط با هوش مصنوعی را در بین سال‌های ۲۰۱۷ تا ۲۰۲۳ را منتشر کرده‌اند. همچنین، این بانک‌ها ۹۴ درصد از پتنت‌های هوش مصنوعی را در این مدت ثبت کرده‌اند.

در برخی موارد، بانک‌ها برای جذب استعدادهای فناوری به سراغ شرکت‌های بزرگ فناوری رفته‌اند. طبق گزارشی از Gartner، حدود ۶۸ درصد از مدیران بانک‌ها اعلام کرده‌اند که در حال استخدام کارشناسان هوش مصنوعی هستند. دومین نقش پرتقاضا در این بخش، دانشمندان داده با ۵۷ درصد تقاضا بوده است.

چگونه سیتی‌گروپ از هوش مصنوعی بهره می‌برد؟

در ادامه‌ی بحث‌هایی که پیرامون تحولاتی که هوش مصنوعی در صنعت بانکداری ایجاد کرده، مطرح شد، می‌توان به نمونه‌ای از استفاده عملی و پیشرفته از این فناوری در یک بانک بزرگ اشاره کرد.

ترکیب خدمات مالی و فناوری هوش مصنوعی به‌طور فزاینده‌ای در حال رشد است. طبق گزارشی از بلومبرگ، سیتی‌گروپ قصد دارد فناوری هوش مصنوعی مولد (Generative AI) را در اختیار ۴۰,۰۰۰ توسعه‌دهنده خود قرار دهد. این بانک بزرگ جهانی، پیش از این نیز از توانایی‌های اتوماسیون برای تحلیل دقیق مجموعه‌ای از مقررات جدید سرمایه‌ای بهره برده بود.

در همایش «پول دیجیتال» سیتی‌گروپ در ۲۰۲۴، جین فریزر، مدیرعامل این بانک، بر اولویت‌های راهبردی این بانک در زمینه پذیرش هوش مصنوعی تأکید کرد. او گفت: «تمرکز ما اکنون بر انتقال هوش مصنوعی از مرحله تحقیق و توسعه به مرحله پیاده‌سازی عملی در بخش‌های مختلف عملیاتی است.»

سیتی‌گروپ دو حوزه کلیدی را برای بهره‌برداری از قابلیت‌های هوش مصنوعی شناسایی کرده است:

۱. ارائه پیشنهادهای سرمایه‌گذاری شخصی‌سازی‌شده برای مشتریان در بخش مدیریت ثروت

۲. تقویت خدمات امنیت سایبری از طریق یکپارچه‌سازی راهکارهای هوش مصنوعی

این مثال از سیتی‌گروپ به‌خوبی نشان می‌دهد که چگونه بانک‌ها و موسسات مالی با بهره‌گیری از هوش مصنوعی می‌توانند نه تنها خدمات خود را به‌طور چشمگیری بهبود دهند، بلکه در روندهای عملیاتی و استراتژیک خود نیز تغییرات اساسی ایجاد کنند.

ایجاد مشاغل جدید و بازآموزی کارکنان

با وجود اینکه هوش مصنوعی ممکن است به کاهش چشمگیر مشاغل منجر شود، این فناوری همچنین پتانسیل ایجاد نقش‌های جدیدی را دارد که بر توسعه، پیاده‌سازی و مدیریت سیستم‌های هوش مصنوعی متمرکز است.

بانک‌ها باید علاوه بر جذب متخصصان هوش مصنوعی، کارکنان فعلی خود را برای کار با فناوری‌های جدید بازآموزی کنند.

در این دوران تغییرات سریع، کارکنان باید به‌طور مداوم با جدیدترین روندها، ابزارها و کاربردهای هوش مصنوعی آشنا شوند. با بهبود مهارت‌های خود در زمینه هوش مصنوعی و یادگیری مادام‌العمر، متخصصان می‌توانند جایگاه خود را در برابر تغییرات آینده حفظ کرده و در دنیای شغلی خود موفقیت‌های بیشتری کسب کنند.

هوش مصنوعی مشاغل بانکی را متحول می‌کند

صنعت بانکی و مالی در حال تجربه تحولات عمده‌ای در زمینه‌هایی چون مدیریت ریسک، بهینه‌سازی سبدهای سرمایه‌گذاری و تشخیص تقلب است که همه این تغییرات به‌واسطه هوش مصنوعی ممکن شده است.

با توجه به میانگین حقوق سالانه ۱۴۱,۶۰۹ دلار برای متخصصان هوش مصنوعی در ایالات متحده، این حوزه فرصت‌های زیادی برای افرادی که آماده سازگاری هستند در این کشور، ایجاد می‌کند و به تبع در سراسر دنیا این فرصت شغلی در حال افرایش است. مسیر شغلی در دنیای هوش مصنوعی بانکی می‌تواند به نقش‌های پردرآمدی مانند مهندس هوش مصنوعی یا مهندس داده منتهی شود که جزو ۱۰ شغل پردرآمد در ایالات متحده هستند.

شروع حرفه‌ای در حوزه بانکی هوش مصنوعی نیازمند مهارت‌های خاصی است که ترکیبی از دانش مالی و تخصص در زمینه هوش مصنوعی است. برای موفقیت در این حوزه، در وهله‌ی نخست باید بر تحلیل داده‌ها مسلط بود، توانایی درک و استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین را داشت و در تفسیر داده‌های پیچیده مالی مهارت لازم را کسب کرد. 

صنعت بانکی به دنبال متخصصانی است که بتوانند از ابزارهای هوش مصنوعی به‌طور مؤثر استفاده کنند و در عین حال درک عمیقی از فرآیندهای مالی نیز داشته باشند. بیایید به این مهارت‌ها نگاهی بیاندازیم:

مهارت‌های ضروری برای متخصصان بانکی هوش مصنوعی

صنعت مالی و بانکداری با ادغام هوش مصنوعی به سرعت در حال تحول است. متخصصانی که در این زمینه می‌خواهند پیشرفت کنند، باید مهارت‌های خاصی در زمینه هوش مصنوعی داشته باشند.

تقاضا برای تخصص در حوزه‌های هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و علم داده در صنعت مالی طی سال گذشته نزدیک به ۶۰٪ افزایش یافته است.

برخی از مهارت‌های کلیدی برای موفقیت در حوزه مالی هوش مصنوعی عبارتند از:

– تحلیل و نمایش داده‌ها

– الگوریتم‌های یادگیری ماشین

– تسلط بر برنامه‌نویسی

– مدل‌سازی مالی

– تفکر انتقادی

– سازگاری با فناوری‌های جدید

این مهارت‌ها به متخصصان این امکان را می‌دهند که از فناوری‌های هوش مصنوعی بهره‌برداری کرده، بینش‌های ارزشمندی از داده‌ها استخراج کنند و به‌طور استراتژیک به سازمان‌های خود کمک کنند.

برای باقی ماندن در رقابت، متخصصان مالی باید یادگیری مداوم و ارتقاء مهارت‌های خود را در حوزه هوش مصنوعی و علم داده در اولویت قرار دهند. با توجه به تحولاتی که هوش مصنوعی در این صنعت ایجاد می‌کند، افرادی که این مهارت‌های کلیدی را در اختیار دارند، در خط مقدم نوآوری و موفقیت شغلی خواهند بود.

تسلط بر تحلیل و نمایش داده‌ها

در صنعت مالی، تحلیل و نمایش داده‌ها از جمله مهارت‌های حیاتی هستند. این ابزارها به متخصصان این امکان را می‌دهند که داده‌های پیچیده مالی را تفسیر کرده و بینش‌های خود را به‌طور مؤثر انتقال دهند.

تسلط بر ابزارهای تحلیل داده

برای موفقیت در تحلیل داده‌ها در بانک‌ها، تسلط بر ابزارهای مختلف مانند Tableau، Microsoft Power BI و MATLABضروری است. این ابزارها پردازش مجموعه‌های بزرگ داده را تسهیل کرده و بینش‌های کلیدی را نمایان می‌کنند.

تفسیر داده‌های مالی

تفسیر درست داده‌های مالی برای تصمیم‌گیری‌های آگاهانه و به موقع ضروری است. متخصصان مالی باید قادر به شناسایی روندها، الگوها و ناهنجاری‌ها در مجموعه‌های عظیم داده باشند. این مهارت می‌تواند استراتژی‌های سرمایه‌گذاری و مدیریت ریسک را به طرز قابل توجهی بهبود بخشد.

مصوّرسازی داده‌ها

نمایش داده‌های مالی برای انتقال مفاهیم پیچیده به ذینفعان بسیار اهمیت دارد. با استفاده از مصورسازی مؤثر، بینش‌های مبتنی بر داده به‌طور کارآمد منتقل می‌شوند. برای پیشرفت در این زمینه، گذراندن دوره‌های آموزشی و اخذ گواهینامه‌های معتبر همچون  CFAیا  FRM می‌تواند مفید باشد.

زبان‌های برنامه‌نویسی هوش مصنوعی در حوزه بانکی

در دنیای هوش مصنوعی در حوزه بانکی و مالی، تسلط بر زبان‌های برنامه‌نویسی مناسب بسیار اهمیت دارد.

«پایتون» به‌عنوان زبان محبوب و قدرتمند برای متخصصان مالی شناخته می‌شود. سینتکس ساده و کتابخانه‌های وسیع آن، این زبان را برای توسعه برنامه‌های مالی و انجام تحلیل‌های کمی ایده‌آل کرده است. بیش از ۵۱٪ از مدیران استخدام به دنبال افرادی هستند که در پایتون مهارت داشته باشند.

زبان برنامه‌نویسی R نیز در بخش مالی کاربرد بسیاری دارد. این زبان به دلیل قابلیت‌های آماری برجسته خود، به‌ویژه برای دستکاری داده‌ها و مدل‌سازی‌های مالی پیچیده مفید است. R و پایتوندر مجموع برای بیش از ۶۰٪ از مشاغل مالی که به زبان‌های اسکریپتی نیاز دارند، مورد استفاده قرار می‌گیرند.

 SQL همچنین پرتقاضاترین زبان در خدمات مالی است و در حدود ۲۵٪ از آگهی‌های شغلی به چشم می‌خورد. این زبان به‌ویژه برای مدیریت پایگاه‌های داده‌های بزرگ ضروری است.

یادگیری ماشین و تحلیل آماری در امور مالی

یادگیری ماشین در حال دگرگونی صنعت بانکی است. طبق گزارش Gartner، این فناوری در خط مقدم نوآوری قرار دارد و پیش‌بینی می‌شود استفاده از آن در سال‌های آینده افزایش یابد.

درک الگوریتم‌های یادگیری ماشین

این الگوریتم‌ها کارایی معاملات بانکی را افزایش می‌دهند و با تحلیل کلان‌داده‌ها، الگوها و بینش‌های پیش‌بینانه را نمایان می‌کنند. برای نمونه در اعتبارسنجی، مدل‌های هوش مصنوعی از روش‌های سنتی پیشی گرفته‌اند زیرا طیف وسیع‌تری از داده‌ها را ارزیابی می‌کنند.

تحلیل آماری و اعمال آن بر داده‌های مالی

تحلیل آماری ابزاری کلیدی برای مدیریت ریسک و اتخاذ تصمیمات مالی است. موسسات مالی از این روش‌ها برای تشخیص تقلب و ارزیابی ریسک به‌طور آنی بهره می‌برند. پلتفرم COiN بانک چِیس (Chase) نمونه‌ای از اثربخشی مدل‌سازی پیش‌بینانه است که زمان پردازش دستی را به‌طور چشمگیری کاهش می‌دهد.

مدل‌سازی پیش‌بینانه

مدل‌های پیش‌بینانه برای تحلیل روندهای بازار و ارزیابی ریسک سرمایه‌گذاری ضروری هستند. این مدل‌ها امکان ارائه خدمات مدیریت سرمایه‌گذاری شخصی‌سازی‌شده را فراهم می‌کنند.

دورنمای فرصت‌های شغلی مرتبط با هوش مصنوعی در حوزه بانکی

حوزه بانکی و مالی در حال تحول بزرگی است که توسط هوش مصنوعی هدایت می‌شود. این تغییرات، فرصت‌های شغلی جدیدی در حوزه مالی ایجاد کرده است که برای فعالان این حوزه خبر خوشی محسوب می‌شود.

علاوه بر این، فرصت‌های جدید به خلق سود و ثروت در بانک‌ها نیز منجر می‌شود. بر اساس گزارش اکسنچر (Accenture)، شرکت‌ها و سازمان‌هایی که از هوش مصنوعی استفاده می‌کنند می‌توانند تا سال ۲۰۳۲ شاهد افزایش ۱۴ درصدی مشاغل و رشد ۳۴ درصدی درآمد باشند.

با توجه به این که هوش مصنوعی تا ۷۰٪ از فرآیندهای کسب‌وکار را خودکار می‌کند، بخش بانکی می‌تواند با به‌کارگیری هوش مصنوعی مولد (Generative AI)، سالانه بین ۲۰۰ تا ۳۴۰ میلیارد دلار درآمد اضافی کسب کند.