dteditor, Author at

در ماه‌های اخیر، گزارش‌هایی درباره نشت اطلاعات، اختلال در سرویس‌ها یا سرقت‌های دیجیتالی در برخی سامانه‌های بانکی و صرافی‌های آنلاین منتشر شده است. در بسیاری از این حملات، ردپایی از فعالیت‌های مشکوک یا ناهنجار پیش از وقوع رخداد اصلی وجود داشته؛ اما این نشانه‌ها یا به‌درستی دیده نشده‌، یا حتی جدی گرفته نشده‌اند.

اینجاست که هوش مصنوعی وارد عمل می‌شود. سیستم‌های AI می‌توانند از دل میلیون‌ها خط لاگ خام، الگوهایی را کشف کنند که برای ما انسان‌ها نامرئی‌اند و در بسیاری موارد، پیش از تبدیل‌شدن به فاجعه، یک هشدار حیاتی صادر کنند. البته این کار به‌سادگی اجرای یک مدل نیست. در ادامه، با پنج مؤلفه‌ی کلیدی در تشخیص ناهنجاری آشنا می‌شویم که برای تشخیص تهدیدهای واقعی از دل داده‌های خام، ضروری هستند.

قبل از بررسی جزئیات، لازم است مفهوم کلیدی Anomaly Detection یا «هنر تشخیص ناهنجاری» را درک کنیم. این رویکرد بر پایه شناخت رفتار طبیعی سیستم‌ها بنا شده و هرگونه انحراف از این الگوی عادی را به‌عنوان نشانه‌ای از تهدید احتمالی تلقی می‌کند. در محیطی که تهدیدات امنیتی به‌طور مداوم در حال تکامل هستند، این تکنیک نقش اساسی در تشخصیص تهدید و حفاظت از سیستم‌ها ایفا می‌کند.

تهدید یا نویز؟ تفاوت ظریف، پیامدهای بزرگ

فرض کنید یک کارمند بانکی در ساعت ۲ نیمه‌شب، از طریق VPN به سیستم متصل شده و ۷ بار رمز عبور اشتباه وارد کرده. آیا این یک حمله Brute Force است؟ یا یک مدیر خسته است که صرفا رمز عبورش را فراموش کرده؟ پاسخ به این سؤال ساده نیست. اگر بیش از حد حساس باشید، آلارم‌های کاذب سیستم امنیتی را فلج می‌کنند. اگر بیش از حد محافظه‌کار باشید، حملات واقعی را از دست می‌دهید.اینجاست که الگوریتم‌های هوشمند Anomaly Detection وارد بازی می‌شوند.

در سامانه‌های امنیتی، داده‌ها از منابع متنوعی سرازیر می‌شوند؛ لاگ ورود و خروج کاربران، ترافیک شبکه، رفتار دستگاه‌ها، دسترسی به فایل‌ها یا پایگاه‌های داده. این داده‌ها معمولا حجیم و پراکنده هستند و رفتار عادی در آن‌ها به‌صورت ایستا قابل‌تعریف نیست. در این محیط پویا، تشخیص ناهنجاری به یک بازی با سیگنال‌ها و نویزها تبدیل می‌شود.

سوزن در انبار کاه!

یکی از بزرگ‌ترین موانع در آموزش مدل‌های یادگیری نظارت‌شده برای شناسایی ناهنجاری‌ها این است که موارد ناهنجار بسیار کمیاب، گاه مبهم و معمولا بدون برچسب‌اند.

برای مثال، در یک میلیون رویداد لاگ ممکن است تنها ۱۰ مورد واقعا حمله یا رفتار مشکوک باشد و تازه حتی این ۱۰ مورد هم ممکن است به‌صورت دقیق مشخص نشده باشند.

ازآنجاکه آموزش مدل‌های نظارت‌شده به داده‌های برچسب‌خورده وابسته است، این کمبود نمونه‌های ناهنجار، چالشی بزرگ محسوب می‌شود. به همین دلیل، روش‌هایی مانند یادگیری نیمه‌نظارتی (Semi-Supervised Learning)، برچسب‌گذاری ضعیف (Weak Supervision) و یادگیری فعال (Active Learning) توسعه یافته‌اند تا بتوانند با کمترین نیاز به داده‌های برچسب‌خورده، مدل‌های مؤثرتری بسازند.

نقش یادگیری ماشین فراتر از قواعد ایستا

در بسیاری از سیستم‌های امنیتی سنتی، تصمیم‌گیری بر پایه‌ی قواعد صریح انجام می‌شود؛ مثلا اگر تعداد تلاش‌های ناموفق ورود بیشتر از ۵ بار بود، آلارم فعال شود. اما واقعیت این است که حملات مدرن، دقیقا با هدف عبور از همین قواعد طراحی می‌شوند. مهاجمان می‌دانند چطور طوری رفتار کنند که در نگاه اول، همه چیز عادی به نظر برسد.

در اینجاست که یادگیری ماشین قدرت خود را نشان می‌دهد. به‌جای تکیه بر قوانین ثابت، مدل‌های AI رفتار کاربران و سیستم‌ها را در طول زمان مشاهده می‌کنند و الگوهای پویایی می‌سازند که می‌تواند کوچک‌ترین انحراف‌ها را آشکار کند.

مثلا مدل‌های بدون نظارت (unsupervised) با خوشه‌بندی رفتارهای عادی، outlierها را شناسایی می‌کنند؛ Autoencoderها الگوهای رفتاری را فشرده کرده و هرگونه خطای بازسازی را به‌عنوان نشانه‌ای از ناهنجاری در نظر می‌گیرند. الگوریتم‌هایی مثل Isolation Forest نقاط دورافتاده در داده‌های چندبعدی را جدا می‌کنند و مدل‌های مبتنی بر گراف، روابط میان موجودیت‌ها را تحلیل کرده و مسیرهای غیرمنتظره یا مشکوک را آشکار می‌سازند.

در چنین فضایی، تشخیص تهدید، دیگر بر پایه‌ی «چه چیزی نباید اتفاق بیفتد» نیست؛ بلکه بر پایه‌ی «چه چیزی معمولا اتفاق می‌افتد و حالا متفاوت شده» است.

راهکارهایی برای کشف تهدید واقعی از داده خام

حتی پیشرفته‌ترین الگوریتم‌ها هم بدون درک عمیق از داده، رفتار و زمینه‌ی فعالیت‌ها نمی‌توانند تهدیدهای واقعی را به‌درستی تشخیص دهند. در ادامه، به پنج مؤلفه‌ی اساسی می‌پردازیم که باید در کنار مدل‌ها، برای کشف مؤثر تهدیدهای امنیتی به کار گرفته شوند.

۱.پیش‌پردازش عمیق داده

داده‌های امنیتی مثل لاگ‌ها و ترافیک شبکه معمولا خام، مبهم و با ساختاری پیچیده‌اند. پیش‌پردازش عمیق شامل استخراج ویژگی‌هایی است که بتوانند الگوهای رفتاری را نمایندگی کنند؛ مثل تعداد تلاش‌های ورود، الگوی ارتباط با IPهای خاص، یا نرخ ارسال درخواست‌ها در بازه‌های زمانی.

هدف این است که داده‌های توصیفی، به‌صورت کمّی و قابل‌استفاده برای مدل‌های یادگیری ماشین بازنمایی شوند. بدون این مرحله، حتی مدل‌های پیشرفته هم نمی‌توانند رفتار ناهنجار را تشخیص دهند.

۲.تعریف زمینه (Contextualization)

یک رفتار ممکن است در شرایطی نرمال و در شرایط دیگر ناهنجار باشد. تعریف زمینه به معنی درنظرگرفتن عوامل بیرونی یا محیطی است؛ مثل ساعت روز (روز یا نیمه‌شب)، موقعیت جغرافیایی، نقش کاربر در سیستم، یا فصل کاری (پایان ماه، تعطیلات).

این اطلاعات زمینه‌ای به مدل کمک می‌کند تا تشخیص‌های دقیق‌تری بدهد و از آلارم‌های کاذب بکاهد. برای مثال، ورود مدیر مالی در ساعت ۳ صبح ممکن است ناهنجار باشد، اما برای تیم عملیات شب‌کار نرمال تلقی شود.

۳.ترکیب چند منبع (Multisource Correlation)

تهدیدات واقعی معمولاً در یک منبع داده به‌تنهایی قابل‌تشخیص نیستند. ترکیب لاگ‌های کاربر، ترافیک شبکه، فعالیت‌های سرور و حتی گزارش‌های امنیتی به‌صورت هم‌زمان، می‌تواند دید جامعی از رفتار ایجاد کند.

این هم‌پوشانی اطلاعاتی باعث می‌شود تا مدل نه فقط یک نقطه مشکوک، بلکه الگوی حمله توزیع‌شده را شناسایی کند. بسیاری از حملات مدرن، مثل lateral movement یا APT، فقط از طریق این نوع همبستگی قابل تشخیص‌اند.

۴.مدل‌سازی پیوسته (Continuous Learning)

رفتارهای کاربری و سیستمی به‌مرورزمان تغییر می‌کنند؛ به این پدیده drift گفته می‌شود. اگر مدل‌های تشخیص ناهنجاری بر اساس داده‌های قدیمی باقی بمانند، دچار افت دقت یا افزایش آلارم کاذب می‌شوند.

مدل‌سازی پیوسته؛ یعنی به‌روزرسانی منظم مدل‌ها با داده‌های جدید، یا استفاده از تکنیک‌هایی مانند drift detection برای تعیین زمان مناسب بازآموزی. این کار برای حفظ کارایی مدل در محیط‌های پویا و متغیر حیاتی است.

۵. تفسیر خروجی‌ها (Explainability)

در حوزه‌ی امنیت، تنها تشخیص ناهنجاری کافی نیست؛ تحلیل‌گر باید بداند چرا آن رفتار مشکوک تلقی شده است. ابزارهایی مثل SHAP و Attention به ما امکان می‌دهند تا بفهمیم کدام ویژگی‌ها در تصمیم مدل بیشترین تأثیر را داشته‌اند.

این تفسیرپذیری نه‌تنها به تحلیل‌گر امنیت کمک می‌کند تا تصمیم بهتر بگیرد، بلکه اعتماد به سیستم‌های AI را در محیط‌های حساس افزایش می‌دهد. در فضای امنیت، شفافیت تصمیم مدل به اندازه‌ی دقت آن اهمیت دارد.

هوش مصنوعی، راه بقا در مقابل تهدیدهای هوشمند

در حوزه‌هایی مانند بانکداری و خدمات مالی که حملات سایبری می‌توانند منجر به فاجعه‌های مالی و اعتباری شوند، پیاده‌سازی این نگاه ترکیبی بین تحلیل داده و امنیت، دیگر یک انتخاب نیست، یک ضرورت است. در این عرصه نقش توسعه‌دهندگان هوش مصنوعی حیاتی است. آنها باید از منظر کسب‌وکار فکر کرده و با زبان امنیت صحبت کنند. مسئله تنها ساخت مدل دقیق نیست؛ بلکه ارائه راه‌حلی است که بتوان آن را توجیه کرد، به‌سرعت پیاده‌سازی نمود و در شرایط بحرانی روی آن حساب کرد. امروز که حملات سایبری هوشمند و هدفمند شده‌اند، فقط ابزارهای تحلیلی پیشرفته می‌توانند پاسخ مناسب ارائه دهند.

«کارل ساگان» (Carl Edward Sagan) اخترشناس و نویسنده‌ی آمریکایی، از پیشگامان اخترزیست‌شناسی و بنیان‌گذاران طرح جست‌وجوی هوش فرازمینی (SETI) نسبت به آینده‌ای هشدار داد که در آن، با وجود وفور داده‌ها، سردرگمی و اطلاعات نادرست همچنان پابرجا باقی بمانند. آیا اکنون در همان آینده زندگی می‌کنیم؟

سواد داده برای حرکت در این چشم‌انداز و تضمین تصمیم‌گیری آگاهانه و عادلانه، از تصمیم‌گیری‌های مبتنی بر هوش مصنوعی تا نابرابری‌های فزاینده در دسترسی به داده‌ها، ضروری است.

تاریخ به انحای مختلف تکرار می‌شود. قدرت در جهان امروز ما، مانند دوران انقلاب صنعتی دیگر ماشین نیست. بلکه داده و هوش مصنوعی است. و آن‌هایی که آن را نمی‌فهمند، فقط عقب نمی‌مانند، بلکه توسط کسانی که به موقع آن را درک می‌کنند، اداره خواهند شد.

در سال ۱۹۹۵، کارل ساگان در کتاب «جهانی تسخیرشده با ارواح: علم همچون شمعی در تاریکی» آینده‌ای نگران‌کننده را پیش‌بینی کرد. او جامعه‌ای را ترسیم کرد که سرشار از پیشرفت‌های فناورانه و اطلاعات فراوان است، اما به طرز خطرناکی از تفکر انتقادی، سواد علمی و توانایی تشخیص حقیقت از دروغ تهی است. هراس ساگان از مردمی بود که از دانشی که برای مشارکت معنادار در تصمیم‌گیری‌های مدنی و اجتماعی نیاز دارند، جدا شده‌اند و کنترل را در دستان اقلیتی ممتاز رها کرده‌اند. اکنون، تقریباً سه دهه بعد، پیش‌بینی او به طرز عجیبی تحقق یافته به نظر می‌رسد. پرسش این است: آیا اکنون در «جهان تسخیرشده با ارواح» ساگان زندگی می‌کنیم؟

امروزه، جامعه ما غرق در داده‌هاست. از لحظه‌ای که بیدار می‌شویم و به گوشی هومشندمان نگاه می‌کنیم، با نمودارها، آمار، پیش‌بینی‌ها و تحلیل‌ها مواجه می‌شویم. با این حال، وفور داده لزوما به تصمیم‌گیری بهتر یا جامعه‌ای آگاه‌تر منجر نشده است. بلکه اغلب باعث سردرگمی، اطلاعات نادرست و دوقطبی شدن شده؛ بازتابی معاصر از هشدار ساگان. اکنون آشوب داریم، چرا که هیچ‌کس نمی‌داند چه چیز را باید باور کند.

در قلب این چالش، سواد داده قرار دارد: توانایی خواندن، درک، ایجاد و انتقال مؤثر داده‌های کمی و کیفی. این تنها به معنای درک داده نیست. به معنای پرورش تفکر انتقادی برای پرسش از منابع، ارزیابی قابلیت اعتماد آن‌ها و قرار دادن داده در بستر مناسب است. بدون این مهارت، داده‌ها در بهترین حالت بی‌معنا و در بدترین حالت، ابزار دستکاری خواهند بود.

خطر داده بدون سواد

فقدان سواد داده شکافی خطرناک ایجاد می‌کند بین کسانی که می‌توانند داده‌ها را تفسیر و بهره‌برداری کنند و آن‌هایی که نمی‌توانند. این نابرابری، بازتابی از تکنوکراسی‌ای است که ساگان از آن می‌ترسید؛ جایی که اقلیتی کوچک دانش را در اختیار دارند و باقی جامعه در برابر دستکاری آسیب‌پذیر است.

اطلاعات نادرست و گمراه‌کننده

آمارهای گمراه‌کننده و تصاویر دستکاری‌شده در صدر اخبار و شبکه‌های اجتماعی قرار دارند و به سوتفاهم گسترده می‌انجامند. در طول همه‌گیری کووید-۱۹، ارائه انتخابی داده‌ها، سردرگمی عمومی و بی‌اعتمادی نسبت به سیاست‌های بهداشتی را تشدید کرد. این دقیقاً بازتاب نگرانی ساگان از جامعه‌ای است که توانایی تمایز میان احساس حقیقت و واقعیت تجربی را ندارد. بدون سواد داده، مردم در برابر دستکاری احساسی از طریق داده‌های تحریف‌شده، آسیب‌پذیر می‌مانند.

اتکای بیش از حد به هوش مصنوعی

با گسترش نقش هوش مصنوعی در تصمیم‌گیری، بسیاری از افراد خروجی‌های آن را بدون پرسش از پیش‌فرض‌ها و سوگیری‌های سیستم، غیرقابل خطا می‌دانند! به‌عنوان مثال، الگوریتم‌های سوگیر استخدامی یا سیستم‌های ارزیابی اعتباری مبتنی بر هوش مصنوعی که علیه گروه‌های به حاشیه رانده‌شده تبعیض قائل می‌شوند، نشان از ناتوانی در ارزیابی انتقادی «جعبه سیاه» هوش مصنوعی دارد. هشدار ساگان در مورد خطر کنترل فناورانه توسط اقلیت، اینجا نیز طنین‌انداز می‌شود، چرا که عموم جامعه مهارت‌های لازم برای پاسخ‌گو کردن سازندگان هوش مصنوعی را ندارند.

نابرابری داده

شرکت‌هایی که توانایی‌های پیشرفته داده دارند، صنایع را تحت سلطه خود درمی‌آورند و شکاف «داده‌ای» ایجاد می‌کنند. کسب‌وکارهای کوچک و کشورهای در حال توسعه اغلب عقب می‌مانند و نمی‌توانند به‌طور مؤثر از داده‌ها بهره‌برداری کنند. این نابرابری فزاینده، بازتابی از ترس ساگان از تکنوکراسی است، جایی که دسترسی یا عدم دسترسی به دانش، به ابزاری برای قدرت و سرکوب بدل می‌شود.

اتاق‌های پژواک و دوقطبی شدن

الگوریتم‌های شبکه‌های اجتماعی اطلاعاتی را به کاربران نشان می‌دهند که با باورهای پیشین آن‌ها هم‌راستا است، و این به تقویت سوگیری‌ها و شکاف‌های اجتماعی می‌انجامد. این پدیده مستقیما با پیش‌بینی ساگان از جامعه‌ای که از ارزیابی انتقادی جدا شده، هم‌راستا است؛ جایی که ناتوانی در چالش با روایت‌های غالب، جهل و قبیله‌گرایی را گسترش می‌دهد.

آیا سواد داده می‌تواند ما را از آینده تاریک ساگان نجات دهد؟

در حالی که چشم‌انداز ساگان ممکن است تیره به نظر برسد، اما در واقع فراخوانی برای عمل است. پادزهر «جهان تسخیرشده با ارواح»، در توانمندسازی افراد با مهارت‌های برخورد انتقادی با داده‌ها و سیستم‌هایی که آن را تولید می‌کنند نهفته است. سواد داده، صرفا یک مهارت فنی نیست؛ بلکه عنصری بنیادی برای شهروندی آگاه و تصمیم‌گیری اخلاق‌مدار است.

نقش‌های کلیدی سواد داده

۱. دموکراتیزه کردن دانش: سواد داده تضمین می‌کند که همه، نه فقط اقلیتی خاص، توانایی درک و استفاده از داده را داشته باشند. این دموکراتیزه‌سازی از تمرکز قدرت در دستان دارندگان داده جلوگیری کرده و به ایجاد جامعه‌ای عادلانه‌تر کمک می‌کند.

۲. مقابله با اطلاعات نادرست: آموزش ارزیابی انتقادی منابع، شناسایی سوگیری‌ها و پرسش از پیش‌فرض‌ها، افراد را در برابر دستکاری مصون می‌کند—مهارتی حیاتی در عصری که اطلاعات نادرست به‌سرعت در فضای مجازی گسترش می‌یابد.

۳. تعادل میان قضاوت انسانی و داده: سواد داده بر این نکته تأکید دارد که تصمیم‌گیری مبتنی بر داده، به معنای اطاعت کورکورانه از داده‌ها نیست، بلکه ترکیبی از تحلیل داده و قضاوت انسانی است.

۴. کاربرد اخلاقی داده‌ها: با نقش فزاینده داده‌ها در سیاست‌گذاری و فناوری، ملاحظات اخلاقی اهمیت بیشتری می‌یابند. سواد داده شامل درک تأثیر تصمیمات مبتنی بر داده بر حریم خصوصی، عدالت و جامعه است.

۵. آمادگی برای آینده: آینده کار و تصمیم‌گیری، نیازمند حرکت در میان محیط‌های داده‌ای پیچیده است. سواد داده، افراد را برای سازگاری، نوآوری و شکوفایی در این چشم‌انداز آماده می‌سازد.

نگاهی به آینده‌ای پادآرمان‌شهری بر پایه داده

برای بسط دیدگاه ساگان به آینده، این پیش‌بینی‌های جسورانه را در نظر بگیرید اگر داده بدون سواد همچنان مهار نشود. چنان‌که تاریخ نشان داده، جوامعی که نتوانند شکاف‌های دانشی را پر کرده و مردم خود را توانمند سازند، آسیب خواهند دید؛ در حالی که جوامعی که سواد—خواه خواندن، علم، یا اکنون، داده—را در اولویت قرار می‌دهند، پیشرفت خواهند کرد. خطرات جهانی بی‌سواد از حیث داده پدیده‌ای تازه نیستند؛ آن‌ها صرفا تکراری از الگوهایی‌اند که پیش‌تر نیز دیده‌ایم.

پیش‌بینی ۱: سلطه هوش مصنوعی بر سیاست‌گذاری، دموکراسی را به نمایشی ظاهری بدل می‌کند

هوش مصنوعی بر سیاست‌گذاری مسلط خواهد شد و الگوریتم‌ها در مورد بودجه، آموزش و سیاست‌های سلامت تصمیم خواهند گرفت در حالی که عموم مردم فاقد مهارت‌های لازم برای درک یا به چالش کشیدن این تصمیمات خواهند بود. در نتیجه‌ی این وضعیت است که دموکراسی به خطر می‌افتد و به یک نمایش توخالی تبدیل می‌شود.

مقایسه تاریخی: ظهور اقتدارگرایی بوروکراتیک

همانطور که تصمیم‌گیری متمرکز در اتحاد جماهیر شوروی با تکیه بر برنامه‌های پنج‌ساله خشک و غیرمنعطف، قدرت را از مردم گرفت، حکومت‌داری مبتنی بر هوش مصنوعی نیز ممکن است تصمیماتی را اتخاذ کند که از نظارت انسانی بی‌نصیب مانده‌اند.

مثال دیگر، پروژه سایبرسین در شیلی دهه ۱۹۷۰ است؛ تلاشی ناکام برای مدیریت مرکزی اقتصاد با استفاده از سامانه‌ای شبیه به هوش مصنوعی. هدف آن بهینه‌سازی صنایع ملی از طریق داده‌های لحظه‌ای بود، اما نگرانی‌هایی درباره کنترل و نظارت دولتی برانگیخت؛ مشکلاتی که امروز نیز با حکمرانی مبتنی بر هوش مصنوعی تکرار شده‌اند.

به همین ترتیب، در سیستم اعتبار اجتماعی چین، الگوریتم‌های هوشمند رفتار شهروندان را دنبال و امتیازدهی می‌کنند، که بر مواردی چون دریافت وام یا اجازه سفر تأثیر می‌گذارد. با افزایش اتکای ما به هوش مصنوعی، نظارت دموکراتیک می‌تواند تضعیف شده و حاکمیت به سیستمی opaque و مبهم تبدیل شود که در آن شهروندان نه توسط انسان‌ها بلکه توسط الگوریتم‌های نامرئی قضاوت می‌شوند.

پیش‌بینی ۲: شکل‌گیری طبقه جدید: نخبگان داده‌محور در برابر بی‌سوادهای داده‌ای

طبقه‌ای جدید شکل خواهد گرفت: نخبگان داده‌دان و اکثریت داده‌بی‌سواد. این شکاف، دسترسی به فرصت‌ها را تعیین خواهد کرد و شکل جدیدی از نابرابری را به‌وجود می‌آورد.

ما به‌سوی یک اقتصاد دیجیتال نمی‌رویم؛ بلکه به‌سوی یک اشرافیت داده‌محور حرکت می‌کنیم:

مقایسه تاریخی:

در دوران انقلاب صنعتی، صاحبان کارخانه‌ها و صنعت‌گران پیشرفت کردند، در حالی که کارگران بی‌مهارت در شرایط سخت باقی ماندند. در آینده‌ای مبتنی بر داده، کسانی که داده را درک و کنترل می‌کنند، قدرت انباشته خواهند کرد و دیگران در فقر اطلاعاتی و اجتماعی فرو خواهند رفت.

نمونه معاصرتر، شکاف دیجیتال دهه ۱۹۹۰ و ۲۰۰۰ است. با محوریت یافتن اینترنت در کسب‌وکار و آموزش، کسانی که به ابزار دیجیتال دسترسی داشتند، پیشرفت کردند و دیگران عقب ماندند. این شکاف اکنون به‌سوی سواد داده در حال حرکت است، جایی که مهندسان هوش مصنوعی، دانشمندان داده و نخبگان فناور، قدرت نابرابری را در دست دارند و آن‌هایی که فاقد این مهارت‌ها هستند، به‌طور فزاینده‌ای در حاشیه قرار می‌گیرند.

این شرایط شبیه عصر طلایی سرمایه‌داری (Gilded Age) در اواخر قرن ۱۹ است، جایی که ثروت در دست معدودی از غول‌های صنعتی مانند صاحبان خطوط راه‌آهن و نفت انباشته شده بود. همان‌گونه که قدرت اقتصادی آن زمان بر کنترل منابع صنعتی استوار بود، در آینده نیز جامعه‌ای را تصور می‌کنیم که دسترسی به داده، تعیین‌کننده تحرک مالی و اجتماعی است.

پیش‌بینی ۳: فلج سازمان‌ها به علت «استیصال داده‌ای» (Data Paralysis)

سازمان‌هایی که در سرمایه‌گذاری روی سواد داده ناکام بمانند، دچار «استیصال داده‌ای» خواهند شد و در برابر حجم عظیم اطلاعات قادر به تصمیم‌گیری نخواهند بود. فاجعه آنجاست که صنایع بالغ و بزرگ هم ممکن است به علت تصمیم‌گیری ضعیف در این خصوص، فروبپاشند.

قبرستان کسب‌وکارهای شکست‌خورده پر از شرکت‌هایی است که همه داده‌ها را داشتند؛ ولی نمی‌دانستند با آن چه کنند!

مقایسه تاریخی:

سقوط امپراتوری روم تا حدی ناشی از بوروکراسی گسترده و کند آن بود که در پردازش و اقدام بر اساس اطلاعات حیاتی ناکارآمد بود. به‌طور مشابه، بحران مالی ۲۰۰۸ ناشی از اعتماد بیش از حد به مدل‌های مالی پیچیده‌ای بود که ریسک را به‌درستی نشان نمی‌دادند—داده زیاد، ولی فهم اندک.

مثال دیگر، بحران نفتی ۱۹۷۳ است که در آن آمریکا و کشورهای غربی، به دلیل ناتوانی در تفسیر سیگنال‌های بازار انرژی و تکیه بر مدل‌های پیش‌بینی قدیمی، دچار سردرگمی و تصمیم‌گیری‌های نادرست شدند.

نمونه نزدیک‌تر، سقوط شرکت کداک در اوایل دهه ۲۰۰۰ است؛ با وجود دسترسی به داده‌ها و نوآوری‌های اولیه در عکاسی دیجیتال، رهبری آن شرکت در اتخاذ تصمیم‌های درست دچار فلج شد، چرا که مدل‌های تجاری سنتی را رها نکرد. سازمان‌هایی که امروز نتوانند داده‌ها را به درستی تحلیل و تفسیر کنند، با سرنوشتی مشابه روبرو خواهند شد.

پیش‌بینی ۴: اطلاعات نادرست، اعتماد را از بین می‌برد و جامعه را متلاشی می‌کند

کمپین‌های اطلاعات نادرست پیشرفته، اعتماد عمومی را به‌طور کامل از بین خواهند برد و جامعه را آن‌چنان دچار تفرقه می‌کنند که دیگر توان اقدام جمعی بر روی مسائل حیاتی مانند تغییرات اقلیمی یا سلامت جهانی باقی نمی‌ماند.

جنگ بر سر حقیقت با گلوله انجام نمی‌شود—بلکه با الگوریتم‌ها پیش می‌رود.

مقایسه تاریخی

اختراع چاپ، انقلاب دانش را ممکن ساخت اما همچنین اطلاعات نادرست را نیز گسترش داد، که به شکاف‌های عمیق اجتماعی در جریان اصلاحات پروتستانی منجر شد.

تبلیغات دوران جنگ سرد، در هر دو سوی ایالات متحده و اتحاد جماهیر شوروی، ادراک عمومی را شکل داد؛ درست مانند کمپین‌های اطلاعات نادرست امروزی که با کمک هوش مصنوعی، گفتمان عمومی را دستکاری می‌کنند.

یک نمونه برجسته، نحوه‌ای است که ایالات متحده و شوروی در دوران جنگ سرد، اطلاعات نادرست را به سلاح تبدیل کردند تا ادراک عمومی از تسلیحات هسته‌ای و نفوذ جهانی را تغییر دهند. در آمریکا، عملیات Mockingbird شامل نفوذ سرویس‌های اطلاعاتی به رسانه‌ها و روزنامه‌نگاران بود تا روایت‌های ضدکمونیستی را گسترش دهند و تهدید شوروی را بزرگنمایی کنند. در سوی دیگر، عملیات INFEKTION اتحاد جماهیر شوروی، این شایعه را پخش کرد که ویروس HIV/AIDS ساخته دست آمریکا است. این شایعه جهانی شد و به بی‌اعتمادی نسبت به نهادهای پزشکی غربی دامن زد.

این نمونه‌ها نشان می‌دهند که اطلاعات و داده‌های نادرست، حتی زمانی که از استراتژی‌های ژئوپولیتیکی ناشی می‌شوند، چگونه اعتماد به نهادها را از بین برده و جامعه را از درون متلاشی می‌کنند. وقتی اطلاعات نادرست مهار نشوند، جامعه از هم می‌پاشد و دیگر نمی‌تواند در برابر بحران‌هایی مانند تغییرات اقلیمی یا همه‌گیری‌های جهانی، واکنش هماهنگ نشان دهد.

تاریخ خود را تکرار می‌کند مگر آنکه از آن بیاموزیم

این نمونه‌های تاریخی نشان می‌دهند که جوامع باید خود را با شکاف‌های دانشی نوین تطبیق دهند؛ در غیر این صورت، با پیامدهای سنگینی مواجه خواهند شد. تفاوت اکنون این است که داده و هوش مصنوعی این فرایندها را با سرعتی بی‌سابقه شتاب می‌بخشند، و این یعنی ریسک‌ها نیز بسیار بالاتر رفته‌اند.

اگر چاره‌ای نیندیشیم، با جهانی روبرو خواهیم شد که قدرت در دست کسانی خواهد بود که داده را درک می‌کنند، و دیگران در معرض دستکاری، کنترل یا محرومیت اقتصادی قرار خواهند گرفت.

هشدار کارل ساگان، تنها درباره بی‌سوادی علمی نبود؛ بلکه در مورد خطرات ناتوانی جامعه در درک و به چالش کشیدن داده‌ها نیز بود. اگر شکاف سواد داده را پر نکنیم، تاریخ نه تنها تکرار خواهد شد، بلکه به شکلی بسیار بدتر تکامل خواهد یافت. چرا که در عصر هوش مصنوعی و کلان‌داده، کسانی که نمی‌توانند پرسش کنند، تفسیر کنند و اعداد را به چالش بکشند، صرفاً ناآگاه نخواهند بود؛ بلکه تحت سلطه خواهند بود.

همان‌طور که ساگان به یادمان آورد:

«علم تنها مجموعه‌ای از دانش نیست؛ بلکه روشی برای اندیشیدن است».

همین را می‌توان درباره سواد داده نیز گفت. سواد داده، یک گزینه اختیاری نیست؛ بلکه ابزار بقا است.

انتخاب ساده است:

با داده بیندیش، یا تحت کنترل کسانی باش که می‌اندیشند.

منبع

در دنیای امروز که تصمیم‌گیری مبتنی بر داده به ستون فقرات سازمان‌های پیشرو تبدیل شده، صرفِ داشتن داده کافی نیست؛ بلکه توانایی مدیریت و تحلیل سریع و مؤثر آن است که مزیت رقابتی می‌آفریند. پایگاه‌های داده SQL، که سال‌ها به‌عنوان ستون اصلی ذخیره‌سازی داده‌های ساخت‌یافته شناخته می‌شدند، اکنون در مواجهه با انفجار داده‌ها و نیازهای تحلیلی پیچیده، با چالش‌های تازه‌ای روبرو هستند.

با گسترش کلان‌داده‌ها و ویژگی‌هایی مانند حجم عظیم، سرعت بالا و تنوع فرمت‌ها، بهینه‌سازی پایگاه‌های SQL به یک ضرورت حیاتی تبدیل شده است. این بهینه‌سازی‌ها نه‌تنها بهره‌وری سیستم‌های فعلی را افزایش می‌دهند، بلکه زمینه‌ساز پردازش‌های بلادرنگ، تحلیل‌های پیچیده و پاسخ‌گویی مؤثر به نیازهای کسب‌وکار هستند.

در این مقاله، نگاهی تخصصی به روش‌ها و بهترین شیوه‌های بهینه‌سازی پایگاه‌های SQL برای بارهای کاری کلان‌داده خواهیم داشت؛ از تکنیک‌هایی مانند ایندکس‌گذاری و پارتیشن‌بندی گرفته تا بهره‌گیری از پردازش درون‌حافظه‌ای و نماهای مادی‌شده. همچنین، با بررسی وضعیت موجود در ایران، فرصت‌ها و راهکارهایی را برای ارتقای زیرساخت‌های داده‌ای کشور در مسیر تحول دیجیتال بررسی خواهیم کرد.

ضرورت بهینه‌سازی SQL در عصر کلان‌داده

 با وابستگی روزافزون کسب‌وکارها به تصمیم‌گیری مبتنی بر داده، مدیریت و تحلیل مؤثر داده‌های عظیم به امری حیاتی تبدیل شده است. امروز نه‌تنها شرکت‌های فناوری، بلکه بانک‌ها، شرکت‌های بیمه، فروشگاه‌های بزرگ، نهادهای سلامت و دولت‌ها نیز بر پایه تحلیل داده تصمیم‌گیری می‌کنند. در چنین بستری، قدرت پردازش سریع و دقیق اطلاعات به یکی از ارکان بقا و رقابت‌پذیری تبدیل شده است.

پایگاه‌های داده SQL که در ابتدا برای داده‌های ساخت‌یافته و بارهای تراکنشی سنتی طراحی شده بودند، اکنون در مواجهه با حجم عظیم، سرعت بالا و تنوع پیچیده داده‌ها، دیگر پاسخگوی نیازهای تحلیلی نوین نیستند؛ مگر اینکه ساختار آن‌ها به‌شکل هدفمند بهینه‌سازی شود. همچنین با توجه به تغییر معماری‌های نرم‌افزاری به سمت میکروسرویس‌ها و سرویس‌محور بودن (Service-Oriented)، نقش پایگاه داده به‌عنوان عنصر حیاتی در لایه داده‌ها پررنگ‌تر از همیشه شده است.

ویژگی‌های بارهای کاری کلان‌داده

برای درک بهتر ضرورت بهینه‌سازی SQL، باید ابتدا با ماهیت بارهای کاری کلان‌داده آشنا شویم. این بارها معمولا با سه ویژگی اصلی شناخته می‌شوند:

۱. حجم (Volume)

حجم داده‌هایی که در سیستم‌های امروزی تولید و ذخیره می‌شود، به‌طور پیوسته در حال افزایش است. داده‌ها از منابع گوناگون مانند تراکنش‌های کاربران، سنسورها، فعالیت‌های آنلاین، دستگاه‌های اینرنت اشیا (IoT) و تعاملات دیجیتال تولید می‌شوند و ممکن است در مقیاس ترابایت یا حتی پتابایت باشند. این حجم بالا، نیاز به مکانیزم‌های کارآمد برای ذخیره‌سازی و بازیابی دارد.

۲. سرعت (Velocity)

در بسیاری از کاربردها مانند معاملات مالی بلادرنگ، سیستم‌های هشدار فوری یا تحلیل لحظه‌ای رفتار مشتری، داده‌ها باید به‌محض ورود تحلیل شوند. تأخیر در پردازش داده ممکن است به از دست رفتن فرصت‌های تجاری یا حتی بروز خطاهای پرهزینه منجر شود.

۳. تنوع  (Variety)

داده‌های امروزی تنها شامل جداول سنتی و ساخت‌یافته نیستند. ایمیل‌ها، لاگ سیستم‌ها، فایل‌های صوتی و تصویری، داده‌های سنسورها و شبکه‌های اجتماعی، همگی جزو داده‌های نیمه‌ساخت‌یافته یا غیرساخت‌یافته‌اند. پایگاه‌های SQL برای مدیریت مؤثر این تنوع داده‌ای، نیازمند معماری‌های مکمل یا توسعه‌یافته هستند.

تکنیک‌های کلیدی بهینه‌سازی SQL برای کلان‌داده

۱. ایندکس‌گذاری (Indexing)

یکی از مؤثرترین روش‌ها برای بهبود عملکرد پایگاه داده SQL است. با ایجاد ایندکس روی ستون‌هایی که بیشتر در کوئری‌ها استفاده می‌شوند، زمان بازیابی داده‌ها به‌طور چشمگیری کاهش می‌یابد. البته، باید توجه داشت که ایندکس‌ها می‌توانند عملیات نوشتن (insert/update) را کند کنند؛ بنابراین، تحلیل الگوهای کوئری برای طراحی بهینه ایندکس‌ها بسیار مهم است.

۲. پارتیشن‌بندی (Partitioning)

تقسیم یک جدول بزرگ به بخش‌های کوچک‌تر (پارتیشن) عملکرد را بهبود می‌بخشد. به‌عنوان مثال، در بانکداری، تقسیم جدول تراکنش‌ها بر اساس تاریخ، اجرای کوئری‌هایی که بر بازه زمانی خاصی تمرکز دارند را سریع‌تر می‌کند. همچنین، عملیات نگهداری مانند آرشیو یا حذف داده‌ها را آسان‌تر می‌سازد.

۳. غیرنرمال‌سازی (Denormalization)

در حالی که نرمال‌سازی برای کاهش افزونگی مفید است، در محیط‌های کلان‌داده که بار خواندن سنگینی دارند، ممکن است کارایی را کاهش دهد. ترکیب چند جدول در یک ساختار غبر می‌تواند نیاز به JOINهای پیچیده را کاهش داده و سرعت بازیابی اطلاعات را افزایش دهد. مثلا در یک جدول ترکیبی از اطلاعات مشتری و سفارشات، می‌توان گزارش‌گیری را سریع‌تر انجام داد.

۴. نماهای مادی‌شده (Materialized Views)

نماهای مادی‌شده نتایج کوئری‌های پیچیده را به‌صورت از پیش محاسبه‌شده ذخیره می‌کنند. این ویژگی برای گزارش‌گیری و تحلیل‌های پیچیده بسیار مفید است و نیاز به محاسبات مکرر را حذف می‌کند.

۵. پردازش درون‌حافظه‌ای (In-Memory Processing)

در پایگاه‌های داده درون‌حافظه‌ای، داده‌ها در RAM ذخیره می‌شوند، نه روی دیسک، که موجب افزایش چشمگیر سرعت بازیابی اطلاعات می‌شود. این روش به‌ویژه برای تحلیل‌های بی‌درنگ (Real-Time) و داشبوردهای مدیریتی بسیار مؤثر است.

بهترین شیوه‌ها برای مدیریت و نگهداری عملکرد بالا

نظارت مستمر بر عملکرد

پایش مداوم عملکرد پایگاه داده برای شناسایی گلوگاه‌ها و ناکارآمدی‌ها ضروری است. استفاده از ابزارهای مانیتورینگ برای بررسی مصرف منابع، زمان اجرای کوئری‌ها و شناسایی کوئری‌های کند می‌تواند مسیر بهینه‌سازی را مشخص کند.

نگهداری منظم پایگاه داده

فعالیت‌هایی مانند بازسازی ایندکس‌ها، به‌روزرسانی آمارها و حذف اشیای بی‌استفاده باید به‌طور منظم انجام شود. برنامه‌ریزی برای نگهداری پایگاه داده تضمین می‌کند که سیستم در طول زمان نیز عملکرد بهینه‌ای داشته باشد.

بهینه‌سازی کوئری‌ها (Query Optimization)

کوئری‌نویسی مؤثر نقش حیاتی در عملکرد SQL دارد. تحلیل برنامه اجرایی (Execution Plan) کوئری‌ها، بازنویسی کوئری‌های پیچیده، استفاده از hintها و انتخاب الگوریتم‌های JOIN مناسب از جمله روش‌های بهینه‌سازی کوئری‌ها هستند.

مقیاس‌پذیری (Scaling)

با افزایش حجم داده، ممکن است لازم باشد معماری پایگاه داده مقیاس‌پذیر شود. این کار می‌تواند از طریق مقیاس‌پذیری عمودی (افزایش قدرت سخت‌افزار فعلی) یا افقی (افزودن سرورهای بیشتر) انجام شود. استفاده از سرویس‌های ابری نیز راهکاری منعطف برای مقیاس‌پذیری و پاسخ‌گویی به تقاضاهای متغیر ارائه می‌دهد.

بهینه‌سازی پایگاه‌های SQL در ایران: وضعیت و راهکارها

در ایران، بسیاری از سازمان‌ها همچنان از نسخه‌های قدیمی SQL Server، Oracle یا سیستم‌های دیتابیس بسته استفاده می‌کنند. این زیرساخت‌ها که در گذشته برای بارهای سبک طراحی شده‌اند، امروز در برابر بارهای سنگین تحلیلی دچار کندی، ناپایداری و محدودیت هستند. داده‌هایی مانند اطلاعات بیمه‌شدگان، مراجعات درمانی، تراکنش‌های بانکی، اطلاعات مالیاتی و حمل‌ونقل، روزانه در حجم بسیار بالا تولید می‌شوند اما اغلب روی سیستم‌هایی ذخیره می‌شوند که به‌درستی بهینه نشده‌اند.

مشکلات رایج

• نبود پارتیشن‌بندی و ایندکس‌گذاری مؤثر
• اجرای کوئری‌های سنگین در ساعات پرترافیک
• ذخیره‌سازی ناهمگون داده‌ها
• استفاده نکردن از پایگاه‌های in-memory یا hybrid
• ضعف در اتصال سیستم‌های تحلیلی به دیتابیس‌های عملیاتی

فرصت‌ها و راهکارهای پیشنهادی

• استفاده از Redis و Memcached برای کش کردن داده‌های پرتکرار و کاهش بار اصلی روی SQL
• اجرای SQL Server در حالت Always-On Clustering برای افزایش در دسترس بودن و تحمل خطا
• طراحی و استقرار Data Lake ملی بر پایه Hadoop یا Apache Spark در حوزه‌هایی مثل سلامت و مالیات
• استفاده از داشبوردهای تحلیلی متصل به نماهای مادی‌سازی‌شده برای کاهش فشار گزارش‌گیری
• آموزش تخصصی برای مدیران پایگاه داده (DBA) در زمینه بهینه‌سازی عملکرد

جمع‌بندی

بهینه‌سازی پایگاه‌های داده SQL برای مدیریت بارهای کاری کلان‌داده، گامی ضروری برای سازمان‌هایی است که در پی تصمیم‌گیری‌های داده‌محور هستند. پیاده‌سازی روش‌هایی مانند ایندکس‌گذاری، پارتیشن‌بندی، غیرنرمال‌سازی، پردازش درون‌حافظه‌ای و نماهای مادی‌شده به بهبود سرعت، پاسخ‌گویی و بهره‌وری پایگاه‌های داده کمک شایانی می‌کند. اجرای بهترین شیوه‌ها در نگهداری، پایش عملکرد و مقیاس‌پذیری تضمین می‌کند که این سیستم‌ها در مواجهه با رشد تصاعدی داده‌ها همچنان توانمند باقی بمانند.

همچنین، ترکیب این تکنیک‌ها با رویکردهای نگهداری منظم، پایش عملکرد و مقیاس‌پذیری هوشمندانه، تضمین می‌کند که پایگاه داده در مواجهه با افزایش حجم داده‌ها همچنان سریع، پاسخ‌گو و قابل‌اعتماد باقی بماند.

سازمان‌هایی که در بهینه‌سازی SQL سرمایه‌گذاری می‌کنند، نه‌تنها از رقبا پیش خواهند افتاد، بلکه قادر خواهند بود داده‌های خود را به شکلی مؤثر برای رشد، نوآوری و تصمیم‌گیری راهبردی به‌کار گیرند.

* بخش‌های اصلی این مقاله ترجمه‌ای از منبع زیر است:

Harry, A., & Khan, A. Leveraging Artificial Intelligence and Big Data: A Comprehensive Examination of Workforce Performance Enhancement, Fraud Detection in the Petroleum and Banking Sectors, Healthcare Innovations, and Ethical Considerations in Information Management Systems. BULLET: Journal Multidisiplin Ilmu, 3(5), 638-647.

در دوران تحول دیجیتال، کشف تقلب در صنعت بانکداری به یکی از دغدغه‌های اصلی نهادهای مالی تبدیل شده است. استفاده از هوش مصنوعی (AI) در این حوزه، فرصت‌هایی کم‌نظیر برای شناسایی تقلب‌های پیچیده، بهبود دقت و سرعت تصمیم‌گیری و مقابله با تهدیدات نوظهور فراهم آورده است. این مقاله با اتکا بر تحقیقات بین‌المللی و وضعیت بومی ایران، نقش هوش مصنوعی را در تشخیص و جلوگیری از کلاهبرداری‌های مالی مطالعه کرده و با تمرکز بر مدل‌های یادگیری ماشین، الگوریتم‌های رفتاری و کاربردهای deepfake detection، چالش‌های قانونی، زیرساختی و داده‌ای در مسیر استفاده مؤثر از AI در ایران مورد واکاوی قرار می‌گیرد.

نبرد الگوریتم‌ها با تقلب‌های هوشمند

در دهه‌های اخیر همزمان با پیشرفت‌های تکنولوژیک و وارد شدن به عصر دوم دیجیتال، تقلب‌های بانکی و مالی نیز به شکلی پیچیده، هوشمند و فناورانه افزایش یافته‌اند. در این شرایط، ابزارهای سنتی شناسایی تقلب دیگر پاسخگو نیستند و بانک‌ها به استفاده از فناوری‌های نوینی چونAI، یادگیری ماشین و تحلیل رفتاری روی آورده‌اند. سیستم‌های هوش مصنوعی می‌توانند در لحظه میلیون‌ها تراکنش را تحلیل کرده و الگوهای مشکوک را شناسایی کنند.

در ایران نیز، با رشد استفاده از خدمات دیجیتال، نگرانی‌ها درباره امنیت مالی و تقلب‌های نوین افزایش یافته است. بانک‌ها و شرکت‌های فین‌تک باید پاسخ‌های فناورانه‌ای به این تهدیدات بدهند تا اعتماد کاربران حفظ شود و خسارات کاهش یابد.

تعریف تقلب بانکی

تقلب مالی در بانکداری شامل فعالیت‌هایی است که با قصد فریب و سوءاستفاده از سیستم‌های مالی انجام می‌گیرند. نمونه‌هایی از آن شامل استفاده از کارت‌های سرقتی، جعل هویت، معاملات جعلی یا استفاده از Deepfake  برای اخذ وام است.

نقش AI در کشف تقلب

هوش مصنوعی با استفاده از داده‌کاوی، تحلیل الگوهای رفتاری، یادگیری نظارت‌شده و نظارت‌نشده و مدل‌های Deep Learning  می‌تواند الگوهای غیرعادی را شناسایی کند که انسان قادر به تشخیص آن‌ها نیست.

مدل‌های رایج در کشف تقلب

• Random Forests  و  XGBoost: الگوریتم‌های طبقه‌بندی بسیار مؤثر برای تشخیص تراکنش‌های مشکوک
• Autoencoderها: برای شناسایی ناهنجاری‌ها در تراکنش‌های مالی
• شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN): بررسی توالی زمانی رفتار کاربر
• مدل‌های رفتاری: تشخیص تقلب بر اساس نحوه تایپ، حرکت موس یا تعامل با اپلیکیشن​.

وضعیت جهانی استفاده از AI در مقابله با تقلب

در سطح جهانی، استفاده از هوش مصنوعی در مقابله با تقلب بانکی به‌سرعت در حال گسترش است و بانک‌ها و مؤسسات مالی پیشرو، این فناوری را به‌عنوان یکی از ارکان اصلی استراتژی‌های امنیتی خود در نظر گرفته‌اند. از ایالات متحده تا اروپا و کشورهای آسیایی، سازمان‌ها به این نتیجه رسیده‌اند که رویکردهای سنتی دیگر پاسخ‌گوی تهدیدات پیچیده و در حال تحول نیستند و بهترین راه مقابله مؤثر، بهره‌گیری از الگوریتم‌های هوشمند، تحلیل رفتاری و یادگیری ماشین است.

JPMorgan Chase (آمریکا)

بانک JPMorgan Chase با پایش روزانه بیش از ۲۵۰ میلیون تراکنش، از فناوری یادگیری ماشین برای تحلیل الگوهای تراکنشی بهره می‌برد. این سیستم هوشمند قادر است به‌صورت بلادرنگ رفتارهای ناهنجار را در تراکنش‌ها شناسایی کرده و واکنش مناسب نشان دهد. هدف اصلی این بانک از به‌کارگیری این فناوری، پیشگیری از تقلب‌های گسترده، کاهش میزان خسارت‌های مالی، و افزایش دقت در شناسایی موارد مشکوک است. این رویکرد باعث ارتقای سطح امنیت مالی در یکی از بزرگ‌ترین نهادهای بانکی جهان شده است. اطلاعات این سیستم پیشرفته از گزارش‌های رسمی JPMorgan و Deloitte در سال ۲۰۲۳ استخراج شده است.

HSBC (بریتانیا)

بانک HSBC تمرکز ویژه‌ای بر کاهش هشدارهای کاذب دارد؛ مشکلی که باعث اتلاف منابع انسانی در بررسی تراکنش‌های مشکوک می‌شود. این بانک با بهره‌گیری از مدل‌های یادگیری نظارت‌شده و پیاده‌سازی فیلترهای رفتاری، موفق شده است دقت شناسایی تقلب را تا ۶۰ درصد افزایش دهد. از دیگر ویژگی‌های متمایز در سیستم HSBC می‌توان به تحلیل محتوای متنی مکاتبات مشکوک اشاره کرد که به شناسایی تقلب‌های احتمالی کمک می‌کند.

DBS Bank (سنگاپور)

بانک DBS به عنوان یکی از پیشروان فناوری مالی در آسیا، از مدل‌های یادگیری تقویتی و سامانه‌های بلادرنگ برای مقابله با تقلب استفاده می‌کند. این فناوری به بانک اجازه می‌دهد تا حتی پیش از نهایی شدن تراکنش، تقلب احتمالی را پیش‌بینی و متوقف کند. ویژگی بارز سیستم DBS، همکاری نزدیک آن با نهادهای دولتی و شرکت‌های فین‌تک است، که امکان به‌روزرسانی پیوسته مدل‌های هوش مصنوعی را فراهم می‌آورد.

Darktrace (بریتانیا)

شرکت Darktrace، هرچند یک نهاد بانکی نیست، اما نقش کلیدی در ارائه فناوری‌های امنیت سایبری برای بانک‌ها ایفا می‌کند. این شرکت با الگوبرداری از سیستم ایمنی بدن انسان، سیستم‌های خودمختار هوش مصنوعی را طراحی کرده است که قادرند تهدیدات غیرمعمول، نفوذهای پنهان، و فعالیت‌های داخلی مشکوک را بدون نیاز به قوانین از پیش تعریف‌شده شناسایی کنند. انعطاف‌پذیری و عملکرد پویا، از ویژگی‌های برجسته این فناوری محسوب می‌شود.

Bank of America (آمریکا)

بانک آمریکا با تمرکز بر هوش مصنوعی رفتاری، در تلاش است تا سطح امنیت دیجیتال کاربران را افزایش دهد. این سیستم با تحلیل نحوه تایپ، فشار انگشت، و سرعت واکنش کاربران، قادر به شناسایی جعل هویت در دستگاه‌های موبایلی است. این فناوری به‌ویژه در مقابله با تقلب‌های موبایلی و سرقت حساب‌ها بسیار مؤثر واقع شده و منجر به کاهش قابل‌توجه موارد سوءاستفاده شده است.

ING (هلند)

شرکت خدمات مالی ING  با ترکیب هوش مصنوعی و فناوری Blockchain، گامی نوین در مسیر شفاف‌سازی تراکنش‌های بانکی برداشته است. استفاده از الگوریتم‌های بدون نظارت (Unsupervised Learning) به این شرکت و گروه مالی کمک می‌کند تا رفتارهای مشکوک پنهان در میان الگوهای ظاهراً عادی را شناسایی کند. این رویکرد نوآورانه توانسته است بسیاری از تقلب‌هایی را که در سیستم‌های سنتی قابل ردیابی نبودند، کشف کند.

ICBC بانک صنعتی و تجاری چین

بانک ICBC به‌عنوان یکی از بزرگ‌ترین بانک‌های جهان با بیش از ۶۰۰ میلیون کاربر، از فناوری‌های پیشرفته هوش مصنوعی برای تحلیل داده‌های موبایلی و تراکنش‌های بین‌المللی استفاده می‌کند. این بانک با به‌کارگیری سیستم‌های تشخیص چهره برای تأیید هویت در لحظه، توانسته است امنیت فرآیندهای بانکی را به‌طرز چشم‌گیری افزایش دهد. کاربرد این فناوری‌ها در مدیریت تقلب و مقابله با تهدیدات امنیتی نقشی حیاتی ایفا کرده‌اند.

Commonwealth Bank (استرالیا)

بانک Commonwealth با بهره‌گیری از پلتفرم‌های هوش مصنوعی شرکت Amazon (AWS)، یک سیستم امنیتی پیشرفته برای شناسایی تقلب ایجاد کرده است. این سیستم با بررسی الگوهای اعتباری کاربران و شناسایی رفتارهای غیرمعمول در حوزه تسهیلات، عملکرد بالایی در کشف فعالیت‌های مشکوک دارد. همکاری نزدیک با Amazon AI به بانک اجازه داده است تا امنیت تطبیقی خود را به سطح جدیدی ارتقا دهد.

از جمله گرایش‌های نوظهور در سطح جهانی، توجه ویژه به هوش مصنوعی قابل توضیح (Explainable AI) است. بانک‌ها و مؤسسات مالی برای جلب اعتماد نهادهای نظارتی و مشتریان، نیاز دارند تصمیماتی که توسط سیستم‌های هوشمند گرفته می‌شود، قابل توضیح و مستند باشند. به همین دلیل، بسیاری از پروژه‌های AI در حال حاضر به‌صورت ترکیبی از الگوریتم‌های قدرتمند و مدل‌های شفاف طراحی می‌شوند تا نه تنها تصمیم درست گرفته شود، بلکه چرایی آن نیز قابل فهم باشد.

در نهایت، تجربیات جهانی نشان می‌دهد که صرفاً داشتن فناوری کافی نیست، بلکه باید بین تیم‌های فناوری اطلاعات، امنیت، حقوقی و مدیریت ریسک بانک‌ها همکاری ساختاریافته وجود داشته باشد. هوش مصنوعی زمانی در کشف تقلب مؤثر واقع می‌شود که بخشی از یک اکوسیستم هوشمند، واکنش‌گرا و پویا باشد.

ایران: فرصتی برای جهش یا تهدید برای فروپاشی امنیت مالی؟

فرصت‌ها: وجود بانک‌های بزرگ با داده‌های کلان/ جمعیت جوان و دیجیتال‌محور/ توسعه استارتاپ‌های فین‌تک و راهکارهای بومی‌سازی شده

چالش‌ها: نبود سامانه‌های تشخیص تقلب در لحظه/ فقدان استانداردهای داده‌ای یکپارچه/ ضعف در تشخیص deepfake  و جعل هویت دیجیتال/ نداشتن چارچوب قانونی برای مدل‌های تصمیم‌گیر AI

طبق مقاله Shan Wen  (2025)[1]، یکی از تهدیدات نوظهور در صنعت بانکی، استفاده از deepfake برای جعل چهره یا صدا در فرآیند احراز هویت است. این تهدید به‌ویژه در بانک‌هایی که به احراز هویت تصویری یا ویدیویی متکی‌اند، بسیار خطرناک است. برای مثال، یک فرد متقلب می‌تواند با استفاده از تصویر ساختگی و صدای مصنوعی، فرآیند اخذ وام یا باز کردن حساب را دور بزند​.

در حال حاضر بسیاری از بانک‌های ایرانی همچنان به سیستم‌های مبتنی بر قواعد ایستا (rule-based) متکی‌اند، در حالی‌که مهاجمان با استفاده از الگوریتم‌های تولیدگر (Generative AI) مسیرهای جدید تقلب ایجاد می‌کنند.

راهکارهای پیشنهادی برای نظام بانکی ایران

1. ایجاد سامانه تشخیص تقلب مبتنی بر AI در بانک مرکزی برای تبادل اطلاعات مشکوک بین بانک‌ها.

2. استفاده از biometric و رفتارشناسی دیجیتال برای احراز هویت پویا (Dynamic Authentication).

3. آموزش کارکنان مالی و بانکی درباره فناوری‌های هوش مصنوعی، نحوه ارزیابی خروجی مدل‌ها و مفاهیم XAI.

4. تدوین قوانین حقوقی و اخلاقی مرتبط با AI در بانکداری با همکاری دولت، مجلس و نهادهای مالی.

5. همکاری استارتاپ‌های فین‌تک با نهادهای قضایی و انتظامی برای کشف تقلب‌های ساختارمند.کشف تقلب با هوش مصنوعی نه تنها یک ضرورت است، بلکه یک مزیت رقابتی برای بانک‌هایی است که به‌دنبال امنیت، اعتماد و نوآوری‌اند. در ایران، با وجود تمام چالش‌ها، ظرفیت‌های بسیار بالایی برای پیاده‌سازی این فناوری وجود دارد. تنها با رویکردی تلفیقی از فناوری، سیاست‌گذاری و آموزش می‌توان از فرصت‌های AI در جهت مبارزه با تهدیدات بانکی بهره‌برداری کرد.

در دنیای امروز که سازمان‌ها با سرعت زیادی به‌سوی دیجیتالی‌ شدن پیش می‌روند، داده‌ها به‌عنوان سرمایه‌ای کلیدی در تصمیم‌گیری، طراحی راهبردها و بهبود فرآیندها شناخته می‌شوند. اما آنچه در بسیاری از پروژه‌های تحول دیجیتال نادیده گرفته می‌شود، مسئله کیفیت داده است؛ مسئله‌ای که به‌درستی می‌توان آن را «کوه یخ» پنهانی دانست که می‌تواند پروژه‌ها را به خطر بیندازد.

همه‌ی فعالان حوزه تحلیل داده که تجربه اجرای پروژه‌های تحول دیجیتال داشته‌اند، بارها با این واقعیت روبه‌رو شده‌اند که مشکلات کیفیت داده، در ظاهر کوچک اما در باطن بسیار گسترده و پیچیده‌اند. زیر سطحی که ممکن است ساده به‌نظر برسد، چالش‌هایی نهفته‌اند که اگر به‌درستی شناسایی و مدیریت نشوند، می‌توانند باعث توقف پروژه، آسیب به شهرت برند، عدم انطباق با الزامات قانونی، و حتی زیان مالی جدی شوند.

در ظاهر، مشکلات کیفیت داده‌ای که قابل مشاهده‌اند همان خطاهای ساده و آشکاری هستند که در نگاه اول شناسایی می‌شوند؛ مانند:

• 🔘نام‌های اشتباه یا ناقص
• 🔘داده‌های تکراری
• 🔘مقادیر خالی در فیلدهای ضروری

اما همان‌طور که بخش عمده‌ای از توده کوه یخ زیر آب قرار دارد و به‌آسانی دیده نمی‌شود، بسیاری از مشکلات کیفیت داده نیز تا زمانی‌که عمیق‌تر به داده‌ها نپردازید، نمایان نمی‌شوند. این‌ها ممکن است شامل ناسازگاری‌های ظریف، نادرستی‌های نهفته یا مشکلات پیچیده در ارتباط بین داده‌ها باشند که تنها در جریان تحلیل‌های عمیق یا کاربردهای خاص نمایان می‌شوند.

چگونه می‌توان با خطرات ناشی از «کوه یخ» مقابله کرد؟

به‌طور کلی، دو رویکرد پیشگیرانه وجود دارد که پیشنهاد می‌کنیم: اولی یک تاکتیک کوتاه‌مدت است که معمولاً در پروژه‌های تحول دیجیتال به‌کار می‌گیریم و دومی یک استراتژی عملیاتی میان‌مدت و بلندمدت برای سازمان در مسیر آینده است.

رویکرد اول: بررسی و اعتبارسنجی مداوم داده در سراسر چرخه عمر

در این راهکار کوتاه‌مدت که در پروژه‌های تحول دیجیتال به کار گرفته می‌شود، تمرکز بر بررسی سیستماتیک داده‌ها از ابتدا تا انتهای پروژه است:

1. اکتشاف داده‌ها در مراحل ابتدایی:

هم‌زمان با تحلیل نیازمندی‌های کسب‌وکار، باید به تحلیل منابع داده، ساختار آن‌ها و کیفیت‌شان پرداخت تا بتوان امکان تطبیق آن‌ها با اهداف پروژه را سنجید. ما اکتشاف داده را هم‌زمان با تحلیل نیازهای کسب‌وکار آغاز می‌کنیم. انجام زودهنگام این مرحله به ما اجازه می‌دهد تا چشم‌انداز داده‌های موجود، منابع آن‌ها و ساختار و کیفیت داده‌ها را درک کنیم. این مرحله کمک می‌کند تا ارزیابی کنیم که آیا داده‌های در دسترس می‌توانند نیازها و اهداف پروژه تحول دیجیتال را پشتیبانی کنند یا خیر.

2. تدوین برنامه تضمین کیفیت:

بر اساس بینش‌های حاصل از مرحله اکتشاف داده و تحلیل نیازمندی‌های کسب‌وکار، یک برنامه تضمین کیفیت (QA)  تدوین می‌کنیم که معیارهای کیفیت داده را تعریف کرده و فرآیندهای بررسی و اعتبارسنجی مداوم را در فازهای توسعه و آزمون مشخص می‌کند. این برنامه باید شامل معیارهای سنجش کیفیت داده یعنی؛ «حجم، تنوع، سرعت و صحت» و همچنین روش‌های اعتبارسنجی در مراحل توسعه و آزمون باشد.  (مطابق با چهار V داده‌های کلانvolume, variety, velocity, and veracity)

رویکرد دوم: استقرار چارچوب حاکمیت داده در سازمان

این چارچوب، نقش‌ها، مسئولیت‌ها، استانداردهای داده، سیاست‌ها و رویه‌هایی را برای مدیریت داده‌ها در سراسر سازمان در بلندمدت تعریف می‌کند. در میان مراحل مختلف پیاده‌سازی این چارچوب، چندین اقدام کلیدی برای موفقیت آن وجود دارد:

1) تعریف نقش‌ها و مسئولیت‌ها:

نقش‌هایی مانند مالکان داده، متولیان داده، نگهدارندگان داده و کاربران داده را تعریف کنید و مسئولیت‌های هر یک را در فرآیند حاکمیت داده مشخص نمایید.

2) تعیین شاخص‌های کیفیت داده:

معیارهای مشخص و قابل اندازه‌گیری برای ارزیابی کیفیت داده‌ها تعیین کنید، از جمله دقت، کامل بودن، سازگاری، اعتبار، به‌موقع بودن و یکتایی داده‌ها.

۳) استفاده از مدیریت داده مرجع (MDM) :

برای ایجاد یک منبع واحد و قابل اعتماد برای موجودیت‌های داده‌ای حیاتی مانند مشتریان، محصولات و فروشندگان، از MDM بهره بگیرید.

۴) ترویج فرهنگ کیفیت داده:

فرهنگی را پرورش دهید که در آن کیفیت داده به‌عنوان مسئولیتی مشترک درک شود و همه کارکنان از اهمیت آن برای موفقیت سازمان آگاه باشند.

شروع با یک چشم‌انداز روشن، ایجاد هم‌راستایی میان ذی‌نفعان، و ساخت تدریجی ساختار و فرآیندهای حاکمیتی در کنار نشان دادن ارزش عملی آن‌ها برای سازمان، بسیار حیاتی است. و در نهایت، باید چارچوب حاکمیت داده را به‌طور منظم بازبینی و به‌روزرسانی کرد تا با تغییرات فناوری، اهداف کسب‌وکار، الزامات نظارتی و تجربیات به‌دست‌آمده هماهنگ باقی بماند و همچنان با استراتژی کلان سازمان همسو باشد.

استمرار، کلید موفقیت در مسیر داده‌محوری است.
یکی از اشتباهات رایج سازمان‌ها، تصور پایان‌پذیری پروژه‌های مرتبط با کیفیت داده است. حقیقت این است که «کوه یخ» کیفیت داده در تمام مراحل عملیات و رشد کسب‌وکار، همواره وجود خواهد داشت. تنها با نگاهی مداوم، بازنگری منظم چارچوب‌ها، و سازگاری با تغییرات محیطی و فناورانه است که می‌توان از این تهدید، فرصت ساخت. درک این نکته که کیفیت داده تنها مسئله‌ای مربوط به فناوری اطلاعات نیست، بلکه دغدغه‌ای در سراسر کسب‌وکار است، برای موفقیت بلندمدت هر ابتکار مبتنی بر داده، حیاتی خواهد بود.

نتیجه‌گیری: کیفیت داده، مسئولیت همه است

مسئله کیفیت داده، دیگر تنها یک موضوع فنی یا وظیفه‌ی تیم IT نیست؛ بلکه یک مسئولیت سازمانی است که موفقیت هر پروژه داده‌محور را تضمین می‌کند. با مدیریت درست «کوه یخ» کیفیت داده، سازمان‌ها می‌توانند تحول دیجیتال را نه‌فقط آغاز، بلکه به‌طور پایدار ادامه دهند و از مزایای رقابتی آن بهره‌مند شوند.

منبع

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.

در جهانی که هوش مصنوعی می‌تواند بنویسد، طراحی کند، تشخیص دهد و حتی استراتژی بچیند، نقش انسان چیست؟
پاسخ این سؤال را باید در مهارتی جست که کمتر از آن صحبت شده اما اکنون به‌سرعت در حال تبدیل شدن به یک مزیت رقابتی کلیدی است: آینده‌نگری (Foresight).

هوش مصنوعی عالی است؛ اما فقط در مسیرهایی که از قبل وجود داشته‌اند.

بیایید با یک حقیقت مهم آغاز کنیم:
هوش مصنوعی در پیش‌بینی آینده‌ی قابل مدل‌سازی و مبتنی بر داده‌های گذشته، بی‌نقص عمل می‌کند. مثلاً می‌تواند:
🔹رفتار مشتریان را تحلیل کند
🔹ریسک اعتباری را ارزیابی نماید
🔹هزینه تبلیغات را بهینه کند
🔹حتی محتوا تولید کند
اما آیا AI می‌تواند آنچه هنوز هرگز رخ نداده را پیش‌بینی کند؟ خیر.
در مواجهه با موقعیت‌هایی که پر از عدم قطعیت‌اند مانند تغییرات ژئوپلیتیکی، بحران‌های اقلیمی یا تحول ناگهانی بازارهای کار، هوش مصنوعی عملاً سردرگم است. چرا؟ چون داده‌ای برای آموزش آن وجود ندارد.
سریع بودن به‌معنای خردمند بودن نیست.
ما در حال ورود به عصری هستیم که در آن هوش مصنوعی می‌تواند بنویسد، کدنویسی کند، تشخیص دهد، بهینه‌سازی انجام دهد و حتی استراتژی طراحی کند. این فناوری قادر است الگوها را در داده‌ها سریع‌تر از هر انسان دیگری شناسایی کرده و تصمیماتی را خودکارسازی کند که پیش‌تر هفته‌ها زمان می‌بردند.
اما اشتباهی که ممکن است مرتکب شویم این است: فرض کنیم چون هوش مصنوعی در تحلیل گذشته خوب است، در پیش‌بینی آینده هم خوب خواهد بود.
اما این‌طور نیست.
هوش مصنوعی در «پیش‌بینی» عالی است؛ اما این با «آینده‌نگری» فرق دارد. پیش‌بینی یعنی امتداد دادن چیزهای شناخته‌شده به آینده نزدیک. اما آینده‌نگری یعنی آماده شدن برای آنچه ممکن است اتفاق بیفتد؛ از جمله چیزهایی که تاکنون ندیده‌ایم.
و نکته جالب اینجاست که مغز انسان هم به‌صورت طبیعی برای آینده‌نگری ساخته نشده. مغز ما برای بقا در محیط‌های قابل پیش‌بینی تکامل یافته، نه برای تصور آینده‌های مختلف یا حرکت در دل عدم قطعیت‌های شدید.
به همین دلیل است که در جهانی که به‌سرعت توسط هوش مصنوعی هدایت می‌شود، مهارتی که انسان را متمایز می‌کند، پردازش داده نیست؛ بلکه آینده‌نگری است.

آینده‌نگری: توانایی انسان در دیدن فراتر از داده

برخلاف هوش مصنوعی، انسان می‌تواند چیزی را ببیند که هنوز وجود ندارد.
می‌تواند با تخیل، سناریوهایی را در ذهن بسازد، پیامدهای احتمالی را پیش‌بینی کند و برای آن‌ها آماده شود. این توانایی در شرایطی اهمیت دارد که:
🔹بازارها در حال تغییر ساختاری هستند.
🔹قانون‌گذاری نامشخص است.
🔹فناوری‌های نوظهور در حال شکل دادن به الگوهای مصرف‌اند.
🔹مشاغلی که امروز وجود دارند، فردا ناپدید می‌شوند.

تفاوت بنیادین: پیش‌بینی (Forecasting) و آینده‌نگری (Foresight)

چرا مهارت آینده‌نگری برای رهبران تجاری حیاتی شده است؟

هوش مصنوعی با ریسک کنار می‌آید؛ اما نه با عدم قطعیت.
ریسک در صفحات اکسل زندگی می‌کند. اما عدم قطعیت در دنیای واقعی.
یکی از مهم‌ترین تمایزهایی که رهبران باید همین حالا درک کنند، تفاوت بین ریسک و عدم قطعیت است.
ریسک یعنی بتوانید دامنه‌ای از نتایج را تعریف کرده و به آن‌ها احتمال اختصاص دهید. می‌توانید آن را مدل‌سازی کنید. می‌توانید آن را مدیریت یا کاهش دهید.
عدم قطعیت یعنی حتی نمی‌دانید چه متغیرهایی مهم هستند یا چه نتایجی ممکن است پیش آید. نمی‌توانید به داده‌های گذشته برای هدایت خود تکیه کنید. در ریسک، می‌توانید احتمال‌ها را محاسبه کنید؛ اما در عدم قطعیت، خودِ نتایج هم ناشناخته‌اند.
هوش مصنوعی در محیط‌های پرریسک عالی عمل می‌کند. اگر به آن داده تاریخی کافی بدهید، می‌تواند نرخ ریزش مشتریان را پیش‌بینی کند، تقلب را شناسایی کرده یا هزینه‌های تبلیغاتی را بهینه کند. اما وقتی با عدم قطعیت واقعی مواجه می‌شویم- مثلاً در مورد تأثیر هوش مصنوعی مولد بر دینامیک نیروی کار یا آینده قانون‌گذاری در حوزه هوش مصنوعی- دیگر هوش مصنوعی کمک چندانی نمی‌کند. چرا که داده آموزشی برای آینده‌هایی که هنوز رخ نداده‌اند وجود ندارد.
اینجاست که آینده‌نگری استراتژیک به ضرورتی انکارناپذیر تبدیل می‌شود.
شرکت‌هایی که به آینده‌نگری اهمیت می‌دهند، مزیت‌های ملموسی را تجربه می‌کنند:

• ▪️زودتر از رقبا تغییرات را تشخیص می‌دهند
• ▪️برای تغییرات قوانین (مثلاً قانون هوش مصنوعی در اتحادیه اروپا) آماده‌ترند
• ▪️می‌توانند ظرفیت‌های انسانی را بازآموزی یا بازتعریف کنند
• ▪️تصمیمات‌شان از نظر اخلاقی، اجتماعی و اقتصادی پایدارتر است.
  
• 📎مثال‌ها: کداک و شِل
  به کداک فکر کنید. با وجود اینکه دوربین دیجیتال را اختراع کرد، نتوانست آینده‌ی دیجیتال را پیش‌بینی کند و برای مدت زیادی به کسب‌وکار فیلم سنتی خود چسبید.
  در مقابل، شرکت شِل از دهه ۱۹۷۰ به برنامه‌ریزی سناریویی پرداخته است، که به آن کمک کرده بحران‌های نفتی و شوک‌های ژئوپلیتیکی را بهتر از رقبا مدیریت کند.

چرا مغز ما با آینده‌نگری مشکل دارد؟

شاید تعجب کنید، اما مغز ما برای آینده‌نگری ساخته نشده.
ما برای بقا در محیط‌های قابل پیش‌بینی تکامل یافته‌ایم؛ نه برای تصور آینده‌های عجیب، مبهم یا رادیکال.
این سوگیری‌ها کار را سخت‌تر می‌کنند:
۱. سوگیری وضعیت موجود: تمایل به حفظ شرایط فعلی
۲. تفکر خطی: فرض اینکه فردا شبیه امروز خواهد بود
۳. سوگیری تأییدی: انتخاب اطلاعاتی که باورهای ما را تأیید می‌کنند
۴. سوگیری فرافکنی: تصور اینکه دیگران یا آینده شبیه اکنون ما هستند.
🔵اما خبر خوب اینکه: آینده‌نگری یک مهارت اکتسابی است؛ قابل آموزش، تمرین و تقویت.

ابزارهایی برای ساختن آینده

برای نهادینه کردن آینده‌نگری در سطح فردی و سازمانی، ابزارهای زیر بسیار اثربخش‌اند:

🔹برنامه‌ریزی سناریویی (Scenario Planning)

🔹افق‌پیمایی (Horizon Scanning)

🔹تحلیل رویدادهای غیرمنتظره (Wild Card Analysis)

🔹نقشه‌برداری ریسک (Risk Radar)

🔹رد تیمینگ (Red Teaming): فرضیات فعلی را به چالش بکشید

همدلی استراتژیک (Strategic Empathy): درک واکنش‌های ذی‌نفعان مختلف در آینده
این‌ها ویژگی‌های انتزاعی نیستند؛ بلکه عادت‌های عملی‌اند که آینده‌نگری را قابل دسترس و کاربردی می‌کنند. در حالی‌که آینده‌نگری فردی قدرتمند است، سازمان‌ها زمانی پتانسیل واقعی آن را آزاد می‌کنند که این فرآیند به‌صورت جمعی انجام شود. تیم‌های متنوع که با هم آینده‌نگری می‌کنند – از طریق کارگاه‌های سناریونویسی، رد تیمینگ و بررسی ساختاریافته روندها- بینش‌های مقاوم‌تری ایجاد می‌کنند زیرا تجارب و دیدگاه‌های متفاوت را ترکیب می‌کنند.

آینده را نمی‌توان پیش‌بینی کرد- اما می‌توان برای آن آماده شد

فرض کنیم چند سناریو رخ دهد:
🔹فناوری GPT باعث بی‌اعتمادی کاربران به محتوای تولیدشده توسط ماشین شود.
🔹چین، اروپا و آمریکا سه مسیر متفاوت در قانون‌گذاری AI انتخاب کنند.
🔹نظام آموزشی نتواند سریع خود را با نیازهای شغلی جدید هماهنگ کند.
🔹اختلالات آب‌وهوایی زنجیره تأمین جهانی را بازتعریف کند.

چه کسی آماده‌تر است؟
کسی که سناریوها را از قبل دیده، تحلیل کرده و برایشان برنامه دارد.
آینده‌نگری استراتژیک، تمرینی ساختاریافته برای بررسی آینده‌های محتمل مختلف به‌منظور اتخاذ تصمیمات بهتر در امروز است. هدف آن پیش‌بینی آینده نیست- بلکه آماده‌سازی برای طیفی از آینده‌هاست.

این فرآیند شامل ابزارهایی مانند:
▪️برنامه‌ریزی سناریویی: تصور راه‌های مختلفی که آینده ممکن است پیش برود
▪️افق‌پیمایی: شناسایی روندهای نوظهور و نشانه‌های ضعیف
▪️تحلیل رویدادهای غیرمنتظره (Wild card analysis): آمادگی برای رویدادهایی با احتمال پایین اما تأثیر بالا
▪️نقشه‌برداری ریسک (Risk radar mapping): تصویرسازی از عدم قطعیت‌ها براساس احتمال وقوع و میزان تأثیر
هرچه افق زمانی دورتری را بررسی کنیم، داده‌ها اهمیت کمتری پیدا می‌کنند- و قدرت تفکر ما اهمیت بیشتری می‌یابد.

افق‌های زمانی آینده‌نگری:
➖کوتاه‌مدت (۰ تا ۱ سال): پایش روندها، پیش‌بینی‌های چابک
➖میان‌مدت (۲ تا ۵ سال): برنامه‌ریزی سناریویی، نقشه‌برداری ریسک
➖بلندمدت (۵ تا ۱۰ سال و بیشتر): چشم‌اندازسازی، آینده‌های اخلاق‌محور، تحلیل رویدادهای خاص
هرچه اطمینان از پیش‌بینی‌های هوش مصنوعی کاهش می‌یابد، نیاز به آینده‌نگری انسانی بیشتر می‌شود؛ به‌ویژه در بازه‌های زمانی بلندمدت.

هم‌افزایی، نه رقابت: AI + Foresight

هوش مصنوعی مانند GPS است. آینده‌نگری دانستن این است که وقتی جاده تمام می‌شود چه باید کرد.
دیدن آینده‌نگری به‌عنوان مقابله با هوش مصنوعی وسوسه‌انگیز است. اما فرصت واقعی در هم‌افزایی میان آن‌هاست.
🔘هوش مصنوعی می‌تواند داده‌های انبوه را پردازش کرده، الگوها را شناسایی و نتایج را در چارچوب سیستم‌های شناخته‌شده پیش‌بینی کند.
🔘آینده‌نگری اما می‌پرسد: اگر سیستم تغییر کند چه؟ چه چیزهایی را نمی‌بینیم؟ چه چیزهایی هنوز در داده‌ها ظاهر نشده‌اند؟
تشبیه خوب این است: هوش مصنوعی مثل GPS است؛ بهترین مسیر را براساس وضعیت ترافیک کنونی پیدا می‌کند. اما آینده‌نگری مانند دانش برنامه‌ریزی شهری، سیستم‌های آب‌وهوایی و پویایی‌های اجتماعی است. این مهارت ما را برای مسیرهای انحرافی، اختلالات و مقصدهای کاملاً جدید آماده می‌کند. یکی سفر را بهینه می‌کند؛ دیگری تضمین می‌کند که جهت‌مان درست باشد—حتی وقتی جاده ناپدید می‌شود.
با هم، آن‌ها یک رویکرد تصمیم‌گیری قدرتمند را می‌سازند—مبتنی بر شواهد، اما هدایت‌شده با چشم‌انداز.
بهترین سازمان‌ها این دو را در کنار هم قرار می‌دهند:
🔘هوش مصنوعی برای آنچه «قابل محاسبه» است
🔘آینده‌نگری برای آنچه «قابل تصور» است
یکی نقشه می‌دهد، دیگری مقصد را تعریف می‌کند.

نقش فرهنگ سازمانی در پرورش آینده‌نگری

در نهایت، این مهارت تنها در بستری رشد می‌کند که:
🔹اشتباه کردن را تنبیه نمی‌کند
🔹کنجکاوی را تشویق می‌کند
🔹اختلاف نظر را ارزش می‌داند
🔹از دیدگاه‌های چندرشته‌ای استقبال می‌کند.
اگر سازمان شما فرهنگ یادگیری، تفکر سیستمی و تفکر بلندمدت دارد، آینده‌نگری در آن می‌بالد.

جمع‌بندی: آینده متعلق به آینده‌نگران است

آینده متعلق به کسانی است که می‌پرسند: چه آینده‌ای می‌خواهیم بسازیم.

Not just survive, but shape it.

در جهانی که ماشین‌ها با سرعت نور تحلیل می‌کنند، ارزش انسانی در تخیل، تشخیص روندهای نوظهور و آماده‌سازی برای دگرگونی‌هاست.

بنابراین اگر می‌خواهید در دنیای فردا نقشی مؤثر ایفا کنید، از امروز به آینده‌نگری مجهز شوید.

منبع

با گسترش روزافزون حملات فیشینگ و کلاهبرداری‌های دیجیتال، به‌ویژه در حوزه پرداخت‌های الکترونیکی، مفهومی به‌نام «تأیید اطلاعات گیرنده یا همان تأیید حساب مقصد» که معادل Confirmation of Payee (CoP) است شکل گرفت تا امنیت پرداخت‌ها و کاهش کلاهبرداری‌ها تضمین شود. تأیید حساب مقصد (Confirmation of Payee) یک فرآیند امنیتی در نظام پرداخت‌های بانکی است که پیش از انجام انتقال وجه، صحت اطلاعات گیرنده‌ی حساب (از جمله نام صاحب حساب بانکی) را بررسی و تأیید می‌کند.
هدف اصلی این سامانه، کاهش اشتباهات در پرداخت‌ها و جلوگیری از کلاهبرداری‌های مالی است، به‌ویژه در مواردی که مهاجمان سایبری تلاش می‌کنند با جعل هویت افراد یا مؤسسات معتبر، مبالغی را به حساب‌های نادرست منتقل کنند.
بانک پیش از تکمیل تراکنش، اطلاعات وارد شده توسط مشتری را با داده‌های واقعی حساب گیرنده تطبیق داده و نتیجه‌ی این تطبیق را به مشتری اطلاع می‌دهد تا از صحت انتقال اطمینان حاصل شود. این مقاله، پیشرفت پیاده‌سازی CoP و میزان موفقیت در کاهش کلاهبرداری‌های پرداخت‌های مجاز (Authorized Push Payment Fraud) را در چهار منطقه‌ی جهان – اروپا، خاورمیانه و آفریقا (EMEA)، آسیا-پاسیفیک (APAC)، و آمریکای شمالی – بررسی می‌کند.

با توجه به پیشرفت‌های روزافزون در حوزه‌های فناوری، این مقاله به‌وضوح نشان می‌دهد که دنیا به سمت استفاده از ابزارها و راهکارهای نوآورانه‌ای چون تحلیل داده‌ها و هوش مصنوعی حرکت می‌کند. این پیشرفت‌ها در تلاش برای ارتقاء امنیت و کاهش خطرات کلاهبرداری در سیستم‌های پرداختی صورت می‌گیرند. امروز، تأسیس سامانه‌هایی همچون تأیید گیرنده (Confirmation of Payee) نه تنها به بهبود کیفیت تراکنش‌های مالی کمک می‌کند، بلکه نشانه‌ای از تحول در صنعت مالی است که با استفاده از فناوری‌های نوین در پی حل بحران‌های کلاهبرداری و ناهماهنگی‌های اطلاعاتی است.

چرا تأیید گیرنده اهمیت دارد؟

زمانی که فرد یا سازمانی قصد انجام یک تراکنش مالی دارد، معمولا فرض بر این است که نام دارنده حساب، شماره حساب و شناسه‌های دیگر با دقت بررسی می‌شود. اما در واقعیت، این بررسی‌ها همواره انجام نمی‌شوند و همین خلأ باعث رشد گسترده APP Fraud  شده است.

در پاسخ به این تهدید، انگلستان پیشگام شد و با استفاده از الگوی «سه‌گانه‌سازی» اطلاعات گیرنده شامل نام، شماره حساب و کد شعبه، مدل CoP را ایجاد کرد. این مدل نه‌تنها میزان کلاهبرداری را کاهش داده، بلکه باعث کاهش پرداخت‌های اشتباهی نیز شده است.

نحوه عملکرد CoP

• اگر اطلاعات واردشده دقیقاً با اطلاعات بانکی مطابقت داشته باشد، پرداخت انجام می‌شود.
• اگر نام مشابه باشد، نام واقعی دارنده حساب به پرداخت‌کننده نمایش داده می‌شود تا تصحیح صورت گیرد.
• در صورت عدم تطابق، از انجام تراکنش جلوگیری شده و به کاربر هشدار داده می‌شود.

نقش مدل‌های جبرانی

در سال ۲۰۱۹، مدل جبرانی مشروط (Contingent Reimbursement Model) در انگلستان معرفی شد که بر اساس آن، در صورتی که گیرنده به‌درستی تأیید شده باشد، بانک‌ها موظف به بازپرداخت مبلغ در صورت وقوع کلاهبرداری هستند. از اکتبر ۲۰۲۴ نیز سازمان نظارتی پرداخت‌ها (PSR) در انگلستان بانک‌ها را ملزم به بازپرداخت خودکار قربانیان APP Fraud کرده است.

به‌طور مثال، در انگلستان، تنها در نیمه اول سال ۲۰۲۴ حدود ۲۱۳ میلیون پوند در نتیجه‌ی APP Fraud از دست رفته است. اما حدود ۵۹درصد از این مبلغ به قربانیان بازگردانده شده است.

تحلیل منطقه‌ای:  EMEA

در منطقه‌ی EMEA، کشورهای پیشرفته مانند انگلستان و هلند با پیاده‌سازی کامل مدل CoP موفقیت‌های قابل توجهی در کاهش کلاهبرداری‌های پرداختی و اشتباهات تراکنشی داشته‌اند. این کشورها با بهره‌گیری از تکنولوژی‌های نوین مانند تحلیل داده‌های بزرگ و یادگیری ماشین، نه تنها توانسته‌اند خطر کلاهبرداری‌ها را کاهش دهند بلکه باعث افزایش اطمینان مشتریان به امنیت سیستم‌های پرداخت خود شده‌اند. این روند در تضاد با کشورهای دیگر در این منطقه است که هنوز در مراحل آزمایشی قرار دارند و در حال بررسی چگونگی ادغام فناوری‌های جدید به‌ویژه در زمینه تطبیق داده‌ها هستند. برای مثال کشورهایی مانند فرانسه، آلمان و اسپانیا.

تحلیل منطقه‌ای: آمریکای شمالی

در آمریکای شمالی، با اینکه کشورهایی مانند ایالات متحده و کانادا هنوز در مرحله آزمایشی برای پیاده‌سازی مدل CoP هستند، رشد سریع خدمات پرداخت آنی مانند FedNow و همراه با آن افزایش قابل توجه کلاهبرداری‌های دیجیتال، نشان‌دهنده نیاز فوری به به‌کارگیری فناوری‌های نوین مانند هوش مصنوعی و سیستم‌های تشخیص هویت چندمرحله‌ای است. اگرچه ایالات متحده هنوز در مراحل ابتدایی برای مقابله با این بحران است، اما پیاده‌سازی فناوری‌های پیشرفته می‌تواند نقش حیاتی در بهبود وضعیت ایفا کند. برای مثال، استفاده از هوش مصنوعی برای شناسایی رفتارهای غیرعادی و پیش‌بینی کلاهبرداری‌های احتمالی می‌تواند به‌عنوان یک راهکار اساسی مطرح شود.

کانادا در سال ۲۰۲۳ با رشد ۳۹ درصدی میزان کلاهبرداری‌های دیجیتال نسبت به میانگین جهانی روبرو شد.

تحلیل منطقه‌ای:  APAC

منطقه آسیا-پاسیفیک که میزبان بیش از نیمی از جمعیت جهان است، با یکی از پرچالش‌ترین محیط‌های پرداختی و تکنولوژیک دنیا روبروست. این منطقه که رشد تجارت الکترونیک، استفاده از پرداخت‌های آنی و توسعه سریع سیستم‌های مالی دیجیتال را تجربه می‌کند، هم‌زمان شاهد رشد فزاینده‌ی کلاهبرداری‌های پرداختی نیز است.

۱. وضعیت کلی: تنوع بالا در راهکارها، کمبود هماهنگی منطقه‌ای

طبق گزارش Bottomline Technologies، در اکثر کشورهای آسیایی هنوز مدلی دقیقا مطابق با Confirmation of Payee (CoP)  یا Verification of Payee (VoP) به‌صورت گسترده وجود ندارد. با این حال، مدل‌هایی از احراز هویت چندمرحله‌ای (2FA) و تطبیق اطلاعات حساب با شماره تلفن یا ایمیل به‌صورت بومی اجرا می‌شود.

نکته کلیدی: در APAC  برخلاف اروپا، فرآیند تطبیق گیرنده نه در سطح بانک‌های انفرادی، بلکه بیشتر در بستر زیرساخت‌های ملی پرداخت تعریف شده است.

۲. جنوب شرق آسیا: فرصت‌های بزرگ، تهدیدهای جدی

رشد تجارت الکترونیک و حملات مهندسی اجتماعی (Social Engineering Attacks)

در زمینه امنیت سایبری، حملات مهندسی اجتماعی به روش‌هایی اطلاق می‌شود که کلاهبرداران با استفاده از دستکاری یا فریب افراد، تلاش می‌کنند به اطلاعات حساس یا دسترسی‌های غیرمجاز دست پیدا کنند. این حملات معمولاً با استفاده از فریب‌های روانشناختی و تحت تأثیر قرار دادن احساسات، رفتارها یا اعتماد فرد هدف انجام می‌شوند.

در جنوب شرق آسیا، با افزایش حجم خرید آنلاین، کلاهبرداری‌هایی مانند: جعل هویت فروشندگان، سرقت اطلاعات حساب کاربران و فریب در سرمایه‌گذاری‌های جعلی رشد قابل‌توجهی داشته‌اند.

براساس گزارش سازمان ملل متحد (۲۰۲۴): در میانمار و کامبوج دست‌کم ۲۲۰ هزار نفر در کمپ‌های تحت کنترل باندهای سازمان‌یافته مجبور به اجرای کلاهبرداری‌های آنلاین شده‌اند.

این موارد شامل کلاهبرداری عاشقانه (راهبردی که کلاهبرداران با استفاده از احساسات و روابط عاشقانه یا دوستانه، تلاش می‌کنند فرد مقابل را به سمت دادن پول یا اطلاعات حساس سوق دهند)، سرمایه‌گذاری‌های ساختگی و قمار آنلاین غیرقانونی است که در کشورهای لائوس، فیلیپین و تایلند نیز گزارش شده‌اند.

۳. جنوب آسیا: هند در خط مقدم دیجیتالی‌شدن و کلاهبرداری

هند یکی از پیشرفته‌ترین سیستم‌های پرداختی آسیاست و سیستم UPI (Unified Payments Interface) به‌طور گسترده مورد استفاده قرار می‌گیرد. اما همین موفقیت، درهای جدیدی برای کلاهبرداران باز کرده است.

طبق داده‌های ACI Worldwide:

• خسارات ناشی از APP Fraud در هند از ۳۳۰ میلیون دلار در ۲۰۲۱ به ۱.۶ میلیارد دلار در ۲۰۲۶ خواهد رسید.
• این رشد سریع، با رشد همزمان پرداخت‌های آنی همراه است که به بیش از ۷.۱ میلیارد دلار می‌رسد.

چالش کلیدی هند: عدم وجود پایگاه داده مرکزی برای تطبیق نام دارنده حساب با شماره حساب (مانند IBAN-name match  در اروپا) که پیاده‌سازی CoP را با مشکل مواجه می‌کند.

۴. شمال شرق آسیا: آرامش سطحی، اما تهدیدهای پنهان

الف) ژاپن: 

ژاپن در اتکا به فناوری 3DSecure برای کاهش تقلب موفق بوده و دارای یکی از پایین‌ترین نرخ‌های کلاهبرداری در تجارت الکترونیک داخلی است. با این حال، افزایش ۸.۳ درصدی در کلاهبرداری‌های تلفنی و آنلاین در سال ۲۰۲۳ نشان می‌دهد که تهدیدها در حال افزایش‌اند.

ب) کره جنوبی، تایوان و چین:

سیستم‌های پرداخت پیشرفته مانند KakaoPay، Alipay و WeChat Pay به شدت رشد کرده‌اند. به‌دلیل سیستم‌های بسته و متمرکز، اجرای CoP به‌صورت درون‌سازمانی انجام می‌شود، ولی فاقد چارچوب هماهنگ بین‌المللی است.

۵. استرالیا و نیوزیلند: راهکارهای پیشرفته اما نیازمند مقررات جدید

در استرالیا، رشد استفاده از پرداخت‌های آنلاین باعث افزایش حملات کلاهبرداری شده است. بر اساس گزارش Australia Post: حجم تجارت الکترونیک تا سال ۲۰۲۵ به ۳۵ میلیارد دلار خواهد رسید. اما این رشد با افزایش حملات فیشینگ، سرقت داده‌ها و کلاهبرداری همراه خواهد بود.

راهکارهای پیشنهادی در استرالیا شامل استفاده از Swift برای تطبیق اطلاعات حساب‌ها و فناوری‌های نظیر احراز هویت دو مرحله‌ای، بررسی رفتار کاربران و تحلیل تراکنش‌ها است.

۶. خاورمیانه: چالش‌های فرهنگی، فنی و اطلاعاتی

در بسیاری از کشورهای خاورمیانه، به‌ویژه در کشورهای حوزه خلیج فارس، تماس‌های تلفنی جعلی، فیشینگ و مهندسی اجتماعی رایج‌ترین اشکال APP Fraud هستند. اما تشخیص میزان موفقیت یا شکست این حملات دشوار است، چرا که در بسیاری از موارد، شرکت‌ها یا افراد مایل به گزارش‌دهی نیستند.

مشکل اصلی: «فرهنگ سکوت»؛ بسیاری از سازمان‌ها تمایل ندارند نقاط ضعف خود را علنی کنند یا مورد تحقیق عمومی قرار گیرند، که این موضوع باعث کمبود داده‌ی دقیق در منطقه شده است.

داده‌ها و آمار قابل استناد از منطقه

بر اساس گزارشی از AGBI و  LexisNexis Risk Solutions:

• روزانه ۵۰ هزار حمله سایبری در امارات متحده عربی خنثی می‌شود، از جمله باج‌افزار و حملات تروریسم سایبری. 
• 32 درصد از مدیران امنیت اطلاعات (CISOs) در خاورمیانه، افزایش چشمگیر حملات هدفمند در سال ۲۰۲۳ را گزارش کرده‌اند.
• از هر ۱۱ درخواست افتتاح حساب، یک تقلب شناسایی شده است.
• 41 درصد از حملات سایبری از نوع مهندسی اجتماعی هستند، شامل تماس‌های جعلی از طرف بانک یا ایمیل‌های فریبنده.

این حملات اغلب با اهداف روانی نظیر ترساندن یا ایجاد حس اضطرار در قربانی طراحی می‌شوند تا اطلاعات حساس یا پرداختی از وی دریافت شود.

چشم‌انداز آینده: استفاده از فناوری‌های نوین

با توجه به بحران‌های گسترده‌ای که در اثر کلاهبرداری‌های پرداختی و حملات دیجیتال به وجود آمده، استفاده از داده‌های بزرگ و هوش مصنوعی می‌تواند راه‌حلی مؤثر برای کاهش این تهدیدات باشد. هوش مصنوعی می‌تواند با تحلیل الگوهای رفتاری تراکنش‌ها، حساب‌های مشکوک را شناسایی کرده و از وقوع کلاهبرداری‌ها پیشگیری کند. علاوه بر این، استفاده از یادگیری ماشین برای تجزیه و تحلیل رفتار کاربران، شناسایی تراکنش‌های غیرعادی و ارائه هشدار به موقع به کاربران می‌تواند سطح امنیت را به طور چشمگیری افزایش دهد.

در همین راستا، ابزارهایی نظیر احراز هویت بیومتریک، تحلیل صدای افراد و اثر انگشت صوتی، و سیستم‌های هوش مصنوعی پیشرفته می‌توانند به تأیید دقیق‌تر هویت و اطلاعات گیرندگان کمک کنند و اشتباهات انسانی را کاهش دهند. این فناوری‌ها، در کنار استفاده از مدل‌های تطبیق داده‌ها مانند IBAN-name match و تشخیص هویت چندمرحله‌ای، قادر خواهند بود روند کلاهبرداری‌ها را متوقف کنند و موجب ایجاد یک سیستم پرداخت امن‌تر و شفاف‌تر شوند.

این تغییرات نه تنها در قالب قوانین و مقررات جدید بلکه در بستر نوآوری‌های فناورانه قابل تحقق است. بنابراین، شرکت‌های ارائه‌دهنده راهکارهای امنیتی مانند Bottomline و Finastra تأکید دارند که یک رویکرد ترکیبی از فناوری‌های نوین، مقررات دقیق و آموزش مستمر برای کاربران می‌تواند راه‌حلی جامع و مؤثر در مقابله با کلاهبرداری‌های پرداختی باشد.

سخن پایانی

اگرچه اروپا در اجرای CoP پیشتاز است، اما سایر مناطق نیز به‌تدریج به سمت الزامی‌کردن احراز هویت پیش می‌روند. در صورت عدم تدوین قوانین ملی یا منطقه‌ای، مسئولیت محافظت از مشتریان بر دوش بانک‌ها، نهادهای مالی و ارائه‌دهندگان خدمات پرداخت خواهد بود. به‌همین‌دلیل، پیاده‌سازی راهکارهای نوین مانند CoP یا VoP باید در دستور کار همه بازیگران اکوسیستم پرداخت قرار گیرد.

این راهکارها باید به‌طور مستمر با فناوری‌های نوین همچون هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و تحلیل داده‌های بزرگ تلفیق شوند تا از صحت و امنیت تراکنش‌ها اطمینان حاصل شود. در این مسیر، همکاری میان بانک‌ها، نهادهای نظارتی و توسعه‌دهندگان فناوری‌های مالی می‌تواند به‌عنوان یک گام اساسی برای ایجاد یک اکوسیستم پرداخت امن و شفاف عمل کند.

منبع

نقش داده و هوش مصنوعی در پیشبرد پایداری برای بانک‌ها

در دنیای مالی امروز، اکنون و بیش از هر زمان دیگر هدفی روشن پیش روی بانک‌ها قرار دارد: حرکت به سوی سبز شدن و پایداری.

در رویداد Business to Planet Connect2024 که اواخر سال میلادی گذشته توسط کپژمینی (Capgemini)  برگزار شده بود، مجموعه‌ای از کارشناسان حوزه مالی، زیست‌محیطی و فناوری به بررسی دقیق چالش‌ها و فرصت‌های پیش روی صنعت خدمات مالی در مسیر پایداری پرداختند. گزارش‌دهی، مدیریت ریسک، رشد پایدار و نوآوری فناورانه از محورهای اصلی این رویداد بود.

این نشست از آن رو اهمیت دارد که شاید یکی از نخستین بارهایی بود که متخصصان صنعت مالی و بانکی از سراسر دنیا در کنار دیگر شرکت‌کننده‌ها از صنایع مختلف گردهم آمده بودند تا به صورت خاص برای رسیدن به یک آینده‌ی سبز با محوریت محیط زیست، تاثیرات اجتماعی و حاکمیتی در صنعت مالی همکفری کنند. در نهایت اینکه یکی از نتایج این هم‌اندیشی این بود که داده‌های هدفمند، هوش مصنوعی پیشرفته و همکاری میان‌بخشی سه کلید موفقیت در دستیابی به اهداف زیست‌محیطی، اجتماعی و حاکمیتی (ESG) در صنعت مالی خواهند بود.

دیدگاه‌های آماری: تغییر نگرش مدیران نسبت به پایداری

به گفته ستیش وبر، مدیر ارشد پایداری در بخش خدمات مالی کپژمینی، بر اساس گزارش جدید A World in Balance، بیش از ۷۰ درصد مدیران اجرایی صنعت مالی و بانکی اکنون به این باور رسیده‌اند که مزایای پایداری فراتر از هزینه‌های آن است؛ نگرشی که به‌شدت با دیدگاه‌های گذشته که آن را صرفاً هزینه‌ای جانبی تلقی می‌کردند، متفاوت است.

همچنین، ۶۷ درصد از مدیران، آینده‌ی هوش مصنوعی مولد (Gen AI) را در راستای پایداری مثبت ارزیابی می‌کنند و منافع آن را فراتر از پیامدهای احتمالی می‌دانند.

مانند سایر صنایع، بخش مالی نیز در حال بازنگری در تاثیرات خود بر محیط زیست است و بررسی می‌کند که چگونه فناوری‌های نوین و شیوه‌های کاری جدید می‌توانند به این روند کمک کنند. در ادامه، نکات کلیدی این نشست آورده شده است:

🔹تحول در مدل‌های کسب‌وکار بانکی؛ پایداری دیگر یک انتخاب نیست

در سال‌های اخیر، برای بانک‌ها و موسسات مالی روشن شده است که ادغام دغدغه‌های زیست‌محیطی و اجتماعی در استراتژی‌های کسب‌وکارشان، فقط نوعی فعالیت خیریه یا مسئولیت اجتماعی موقتی نیست بلکه ضرورتی راهبردی به شمار می‌رود. چراکه امروزه آمار و ارقام نشان می‌دهد که برای مراقبت از سیاره‌مان باید همه صنایع دست به کار شوند.

آن هم در زمانی که طبق گزارش مجمع جهانی اقتصاد، بیش از ۴۴ تریلیون دلار از تولید ناخالص داخلی جهان، یعنی بیش از نیمی از اقتصاد جهانی، به طبیعت وابسته است.

علاوه بر این بر اساس گزارش جدید برنامه محیط زیست سازمان ملل، برای حل گرمایش زمین، باید تغییرات دما در حد ۱.۵ درجه سانتی‌گراد محدود شود، لذا سرمایه‌گذاری جهانی در راه‌حل‌های مبتنی بر طبیعت باید تا سال ۲۰۳۰ تقریباً سه برابر شده و به ۵۴۲ میلیارد دلار برسد.

🔹هوش مصنوعی و نقش آن در پایداری مالی

هوش مصنوعی مولد (Generative AI) به عنوان یک فناوری تحول‌آفرین، در دنیای مالی به ویژه در مسیر پایداری نقش حیاتی ایفا می‌کند. این فناوری قادر است تا با پردازش و تجزیه و تحلیل داده‌های پیچیده اقلیمی و اقتصادی، به بهینه‌سازی فرآیندهای تصمیم‌گیری کمک کرده و مدل‌های پیش‌بینی دقیق‌تری برای ارزیابی ریسک‌های زیست‌محیطی و اجتماعی ایجاد کند.

به‌طور خاص، هوش مصنوعی می‌تواند در شبیه‌سازی سناریوهای مختلف تغییرات اقلیمی و ارزیابی تاثیرات بلندمدت سیاست‌ها و استراتژی‌های سبز، نقش کلیدی ایفا کند. علاوه بر این، استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشینی می‌تواند بانک‌ها را در شناسایی و مدیریت ریسک‌های محیطی و اجتماعی توانمندتر کند و به بهبود تحلیل‌های مالی مرتبط با پروژه‌های پایدار کمک کند. این تحول فناورانه نه تنها به کاهش هزینه‌های ناشی از تصمیمات نادرست می‌انجامد، بلکه به تسریع گذار به یک اقتصاد سبز و پایدار با استفاده از داده‌های به‌روز و مدل‌های هوشمند کمک می‌کند.

🔹داده‌های ریسک و مالی؛ هم‌گرایی برای تصمیم‌گیری هوشمند

ادغام داده‌های ژئو‌فضایی و اطلاعات اقلیمی با سیستم‌های مالی سنتی بانک‌ها که عمدتاً برای ترازنامه و سود و زیان طراحی شده‌اند، یکی از چالش‌های بزرگ در دنیای امروز است. این تغییر نیازمند تغییرات ساختاری و پیشرفته در زیرساخت‌های بانک‌ها است. فرآیند سنتی بانک‌ها قادر به پردازش داده‌های پیچیده و نوین ریسک زیست‌محیطی و تغییرات اقلیمی نیست و این نیاز به انعطاف‌پذیری بیشتری در سیستم‌ها دارد.

پاسخ نوین بانک‌ها به این چالش، حرکت به سمت معماری‌های داده بومی ابری مانند Data Mesh است که زیرساختی غیرمتمرکز و انعطاف‌پذیر برای مدیریت داده‌ها فراهم می‌کند. با استفاده از این معماری، بانک‌ها قادر خواهند بود داده‌ها را به‌صورت متمرکز و در قالب سرویس‌های مستقل به اشتراک بگذارند و از این طریق، به تصمیم‌گیری‌های هوشمندانه‌تری دست یابند.

یکی از مزایای این معماری، توانایی ایجاد سناریوهای ریسک در زمان واقعی است. این امر به بانک‌ها کمک می‌کند تا در صورت درخواست سریع بانک‌های مرکزی و نهادهای ناظر، سناریوهای ریسک را در لحظه طراحی و ارائه کنند. این قابلیت نه تنها بانک‌ها را قادر می‌سازد که سریع‌تر به شرایط اقتصادی و اقلیمی واکنش نشان دهند، بلکه فرآیند تصمیم‌گیری را دقیق‌تر و مبتنی بر داده‌های واقعی و به‌روز می‌کند.

🔹توجه به زنجیره تأمین؛ از منبع تا مشتری

بانک‌ها هنگام طراحی مدل‌های کسب‌وکار پایدار، باید نگاهی جامع به زنجیره تأمین خود (از بخش‌های بالادستی تا پایین‌دستی) داشته باشند.

بانک‌های بزرگ عمدتا در یک اقتصاد مالی فعالیت می‌کنند نه اقتصاد واقعی (یعنی تمرکزشان بر فعالیت‌های پولی است نه گردش کالاهای فیزیکی). بنابراین، گرچه بانک‌ها می‌توانند با محدود کردن مصرف سخت‌افزار، کاغذ و برق اثر خود را کاهش دهند، بخش عمده‌ی تمرکزشان باید بر پرتفوی‌های پایین‌دستی‌شان باشد: یعنی مشتریانشان در صنایع مختلف، به‌ویژه در صنایع با ردپای کربنی بالا.

بانک‌های پیشرو از طریق همکاری با مشتریان خود در حال شناسایی کاربردهای نوآورانه فناوری برای کاهش تاثیرات مخرب زیست‌محیطی و فراهم کردن سیاست‌های مدیریت ریسک زیست‌محیطی و اجتماعی (ESRM) هستند. 

🔹تحول مدل‌سازی اقلیمی؛ فراتر از طوفان‌های بزرگ

مدل‌سازی بلایای طبیعی از دیرباز به بیمه‌گران در مواجهه با رویدادهای شدید کمک کرده است. اما اکنون، با افزایش وقایع آب‌وهوایی غیر فاجعه‌بار، این مدل‌سازی نیاز به توسعه دارد.

شرکت‌هایی با تمرکز خاص، مانند بیمه‌گرانی که به خانواده‌های نظامی خدمت می‌دهند، اکنون از نقشه‌های اقلیمی چند لایه استفاده می‌کنند تا به نیازهای خاص پاسخ دهند.

همکاری کپژمینی با OS-Climate و توسعه Business for Planet Modeling بر بستر Google Cloud، گامی مهم در تحلیل سناریوهای اقلیمی برای مدیریت ریسک فیزیکی و انتقالی در نهادهای مالی به شمار می‌رود.

🔹مدیریت ریسک طبیعت؛ همکاری فراتر از رقابت

حتی بانک‌هایی که ریسک اقلیمی را وارد سیستم مدیریت ریسک بنگاهی (ERM) خود کرده‌اند، ممکن است هنوز درک کاملی از ریسک‌های طبیعت و تنوع زیستی نداشته باشند. در دنیای پیچیده امروز که تغییرات اقلیمی و بحران‌های زیست‌محیطی به تهدیدات جدی برای آینده بشریت تبدیل شده‌اند، درک دقیق و جامع این ریسک‌ها برای عملکرد درست سازمان‌ها حیاتی است.

اینجاست که Taskforce on Nature-related Financial Disclosures (TNFD) وارد عمل می‌شود. این کارگروه با بیش از ۲۰ تریلیون دلار دارایی تحت مدیریت اعضایش، چارچوب LEAP (شناسایی، ارزیابی، تحلیل، آمادگی) را ارائه کرده است تا درک ریسک‌های مرتبط با طبیعت برای سازمان‌ها در هر صنعت و منطقه‌ای آسان‌تر شود. با استفاده از این چارچوب، سازمان‌ها قادر خواهند بود به‌طور دقیق‌تری تهدیدات و فرصت‌های زیست‌محیطی را شناسایی کنند و به این ترتیب به بهبود عملکرد مالی خود در دنیای در حال تغییر بپردازند.

با این حال، یکی از چالش‌های اصلی در این زمینه، نبود منبع داده واحد برای تمام عناصر تنوع زیستی است. برای مثال، اطلاعات مربوط به ریسک‌های مرتبط با جنگل‌ها، گونه‌های در حال انقراض، یا آلودگی‌های اکوسیستم‌ها در منابع مختلفی موجود است که با یکدیگر هم‌راستا نیستند. بنابراین، همکاری با ارائه‌دهندگان داده و مشتریان اهمیت بیشتری می‌یابد. برای حل این مشکل، استفاده از تکنولوژی‌های پیشرفته و پلتفرم‌های داده‌محور می‌تواند در ایجاد ارتباطات بهتر و دقیق‌تر میان بخش‌های مختلف صنعت و محیط‌زیست نقش کلیدی ایفا کند.

صنعت مالی و اقتصادی در حال گذار به دوران جدیدی است که در آن، تاب‌آوری اقلیمی و پاسخگویی به ریسک‌های زیست‌محیطی از مهم‌ترین اولویت‌ها به شمار می‌روند. در این مسیر، همکاری‌های فراتر از رقابت به شکل فزاینده‌ای ضروری خواهند بود. در ابتدا ممکن است همکاری‌ها اندک و پراکنده باشند، اما منافع مشترک و الزامات جهانی، مسیر را برای هم‌افزایی بیشتر باز خواهد کرد. این همکاری‌ها به ویژه در مواجهه با بحران‌های زیست‌محیطی جهانی همچون تغییرات اقلیمی و کاهش تنوع زیستی، امکان ایجاد راه‌حل‌های پایدار و مؤثر را فراهم می‌آورد. این نوع همکاری‌ها نه تنها به محافظت از محیط زیست کمک می‌کنند بلکه در بلندمدت نیز باعث تقویت پایداری مالی و اجتماعی سازمان‌ها خواهند شد.

در این راستا، استفاده از استانداردهای جهانی مانند گزارش‌گری مالی مرتبط با طبیعت و پذیرفتن مسئولیت‌های جمعی برای حفاظت از منابع طبیعی، می‌تواند سازمان‌ها را در مسیر رشد پایدار و مبتنی بر مسئولیت اجتماعی هدایت کند.

🔹پایداری و سودآوری؛ دو روی یک سکه

ساخت زیرساخت‌های انرژی سبز نیاز به هزاران میلیارد دلار سرمایه‌گذاری دارد و این موضوع، فرصتی طلایی برای رشد بانک‌ها به شمار می‌رود.

در دنیای امروز، مؤسسات مالی نه تنها سرمایه کافی برای حمایت از فناوری‌های پاک و اقلیمی دارند، بلکه بسیاری از بانک‌های بزرگ نیز متعهد شده‌اند که بیش از ۱ تریلیون دلار برای تامین مالی پایدار و گذار انرژی تا سال ۲۰۳۰ اختصاص دهند.

سرمایه‌گذاری در زیرساخت‌های فیزیکی، از جمله انرژی‌های تجدیدپذیر و زیرساخت‌های سبز، هم‌راستا با استانداردسازی بازارهای کربن و انتشار گواهی‌های تجاری سبز، به ایجاد یک اقتصاد پایدار و متوازن کمک می‌کند. نقش بانک‌ها در این فرآیند از اهمیت ویژه‌ای برخوردار است، چرا که بدون تأمین مالی و هدایت منابع مالی به سمت پروژه‌های سبز، تحقق این اهداف دست نیافتنی خواهد بود.

این ممکن است بزرگ‌ترین تحول اقتصادی در تاریخ بشر باشد. برای تسریع این گذار به یک اقتصاد سبز و پایدار، به سرمایه هنگفت، همکاری‌های فراگیر میان نهادهای مختلف و ادغام فناوری و داده نیاز داریم. این تحول به محافظت از کره زمین کمک می‌کند و در بلندمدت منجر به ایجاد فرصت‌های جدید اقتصادی و افزایش سودآوری برای سازمان‌ها خواهد شد.

کلام آخر

بانک‌ها، بیمه‌گران و نهادهای مالی در آستانه‌ی تحولی بزرگ و برگشت‌ناپذیر در مسیر پایداری قرار دارند.
داده‌ها، فناوری و همکاری سه محرک اصلی در این مسیر هستند و هر نهاد مالی که بخواهد آینده‌محور و تاثیرگذار باشد، باید همین امروز حرکت کند.

منبع

شرکت داده و اعتبارسنجی ایرانیان (داتا) در حوزه‌ تخصصی هوش مصنوعی و فناوری داده موفق به دریافت مجوز دانش‌بنیان نوآور از کارگروه ارزیابی شرکت‌ها و مؤسسات دانش‌بنیان معاونت علمی و فناوری ریاست جمهوری شد.

به گزارش روابط عمومی داتا، این دستاورد به واسطه طراحی و تولید محصول نوآورانه «سامانه مدیریت ریسک و پیش‌بینی ریسک نقدینگی» به دست آمده است که بستری یکپارچه تحت وب برای مدیریت انواع ریسک‌ها در صنعت بانکداری فراهم و با بهره‌گیری از الگوریتم‌های هوش مصنوعی، ریسک نقدینگی را به صورت ویژه پیش‌بینی می کند.

برخلاف سامانه‌های مشابه موجود که تنها بر یک نسبت مالی خاص تمرکز می‌کنند، این سامانه با ریزدانگی در سطح مشتری عمل کرده و با تحلیل داده‌های جامع شامل اطلاعات مالی، تراکنشی و دموگرافیک مشتریان در کنار شاخص‌های کلان اقتصادی، تخمین دقیق‌تری از میزان ریسک نقدینگی ارائه می‌دهد.
علاوه بر این، قابلیت‌های این سامانه فراتر از مدیریت ریسک نقدینگی بوده و در حوزه‌های متنوعی همچون پیش‌بینی منابع مشتریان، سنجش احتمال نکول تسهیلات، اعتبارسنجی مشتریان و کمک به برنامه‌ریزی‌های بلندمدت و کوتاه‌مدت بانک‌ها نیز کاربرد دارد.

کسب عنوان دانش‌بنیان برای داتا، علاوه بر تأیید توانمندی‌های فنی این شرکت، امکان بهره‌مندی از حمایت‌های قانونی و مزایای ویژه شرکت‌های دانش‌بنیان را فراهم می‌کند و مسیر توسعه فناوری‌های بومی در صنعت مالی و بانکی کشور را هموارتر خواهد ساخت.

علی گلزاده، مدیرعامل داتا، در این خصوص گفت: «کسب مجوز دانش‌بنیان، نشان‌دهنده تعهد راسخ ما به نوآوری و توسعه فناوری‌های در راستای هوشمندسازی صنعت مالی کشور است. داتا مصمم است با خلق راهکارهای هوشمند و نوآورانه، نقشی تأثیرگذار در شکل‌دهی آینده اقتصاد دیجیتال کشور ایفا کند.»