dteditor, Author at - صفحه 2 از 4

ظهور هوش مصنوعی (AI) عصر جدیدی از تحول دیجیتال را آغاز کرده است. در بخش بانکداری که به سرعت در حال پیشرفت است، ادغام هوش مصنوعی (AI) کمتر یک انتخاب از بین گزینه‌های موجود و بیشتر به یک پله مهم و ضروری برای رشد تبدیل شده است. این صنعت با یک نقطه عطف در پذیرش هوش مصنوعی مواجه است که در آن سازمان‌ها یا فرصت‌های پیش روی خود را در آغوش می گیرند یا در خطر عقب ماندن هستند!

به دیگر بیان، تصمیم برای ترکیب هوش مصنوعی باید یک تصمیم استراتژیک باشد و با هدف رسیدگی به چالش‌های تجاری خاص باشد و نه صرفاً یک رویکرد هیجانی سریع به سمت آخرین روندها و مدها. دلیل آن این است که شناسایی چالش‌های بازدارنده رشد و ارزیابی قابلیت هوش مصنوعی به عنوان یک راه حل، یک رویکرد عملی و مقرون به صرفه است که هر استراتژیستی که ایفای نقشی موثرتر را در دنیای بانکداری امروز دنبال می‌کند لاجرم باید این مسیر را دنبال کند.

فرصت بزرگ، چالش‌های بسیار بزرگ‌تر!

هوش مصنوعی در بانکداری می‌تواند انقلابی در خدمات مشتری، کاهش ریسک، تسریع تراکنش‌ها و ارتقاء کارایی ایجاد کند. با این حال، چالش‌های مهمی نیز سر راه وجود دارد که به اندازه فرصت‌ها مهم و بزرگ هستند. برای مثال می‌توان به این چالش‌ها اشاره کرد:

• 🔹بانک‌ها بیش از هر زمان دیگری با حجم عظیمی از داده‌ها مواجه‌اند.
• 🔹صحت، کیفیت، و حفظ حریم خصوصی این داده‌ها حیاتی است.
• 🔹پیروی از الزامات قانونی و استانداردهای بین‌المللی، نیازمند برنامه‌ریزی دقیق است.

یادمان باشد که داده‌ها ستون فقرات هر استراتژی موفق در AI هستند. صرفاً دسترسی به داده کافی نیست؛ باید با دقت، امنیت، و انطباق کامل با مقررات از آن استفاده شود.

ادغام هوش مصنوعی: یک تصمیم استراتژیک، نه دنباله‌روی از مد

متخصصان و کارشناسان حوزه فناوری و کسب‌وکار همگی بر این نکته تأکید دارند که استفاده از هوش مصنوعی نباید تنها به یک واکنش سطحی به موج‌های جدید تکنولوژیک تبدیل شود. در حالی که پیشرفت‌های سریع در زمینه هوش مصنوعی و سایر فناوری‌ها ممکن است توجه‌ها را جلب کند، ضروری است که این تکنولوژی‌ها به‌طور استراتژیک و هدفمند در پاسخ به نیازها و چالش‌های واقعی کسب‌وکار به‌کار گرفته شوند. در واقع، به جای این‌که صرفاً از خود بپرسیم «چطور می‌توان از AI استفاده کرد؟»، باید این سوال را مطرح کنیم:

«چه موانعی بر سر رشد ما وجود دارد، و آیا هوش مصنوعی می‌تواند راه‌حلی مؤثر برای آن‌ها باشد؟»

این نگاه عملی و مقرون‌به‌صرفه، مسیر تحول هوشمندانه را هموار می‌سازد. این تغییر رویکرد به سازمان‌ها کمک می‌کند تا تصمیمات هوشمندانه‌تری در زمینه به‌کارگیری AI اتخاذ کنند و مطمئن شوند که این تکنولوژی نه تنها به رشد کسب‌وکار آن‌ها کمک می‌کند، بلکه چالش‌های واقعی را نیز حل می‌کند. از این رو، استفاده بهینه و استراتژیک از هوش مصنوعی می‌تواند به عنوان یک محرک مؤثر برای نوآوری و رقابت در دنیای دیجیتال امروز عمل کند.

یکی از بزرگ‌ترین اشتباهاتی که سازمان‌ها در مسیر دیجیتالی‌سازی مرتکب می‌شوند، ادغام فناوری‌های نوین بدون هدف مشخص و صرفاً به‌عنوان پاسخی به روندهای روز است. در زمینه هوش مصنوعی، این اشتباه می‌تواند پرهزینه‌تر از همیشه باشد.

بانک‌ها نباید صرفاً به این دلیل که «همه به سمت AI می‌روند»، پروژه‌ای با عنوان «هوش مصنوعی» را آغاز کنند. بلکه باید بر مبنای تحلیل دقیق نیازهای کسب‌وکار، منابع در دسترس و اهداف روشن، تصمیم‌گیری کنند.

چرا باید با نگاه استراتژیک به AI نگریست؟

ادغام هوش مصنوعی مانند تعویض یک نرم‌افزار ساده نیست. این فناوری قرار است به بخش‌هایی از فرآیند تصمیم‌گیری بانک دسترسی پیدا کند و در برخی موارد، جایگزین آن شود. بنابراین بدون داشتن:

• درک روشن از مسئله‌ای که قرار است حل شود،
• نقشه راه قابل سنجش برای پیاده‌سازی،
• و شاخص‌های دقیق برای سنجش موفقیت،

نتیجه پروژه نه تنها مؤثر نخواهد بود، بلکه ممکن است موجب اتلاف منابع، آسیب به اعتبار بانک و بی‌اعتمادی مشتریان شود.

نگاه راهبردی یعنی چه؟

یک تصمیم استراتژیک برای ادغام AI یعنی:

1. مشخص کردن چالش‌ها یا گلوگاه‌های عملیاتی موجود

-آیا در اعتبارسنجی تسهیلات مشکل زمان‌بر بودن دارید؟

-آیا تماس‌های پرتکرار مرکز تماس، منابع انسانی را مستهلک کرده‌اند؟

آیا تحلیل ریسک در معاملات کلان، کند یا نادقیق است؟

• سنجش تطابق AI با نیاز تعریف‌شده

-آیا AI در این زمینه می‌تواند دقت، سرعت یا هزینه را بهبود دهد؟

-مدل یادگیری ماشین چقدر باید پیچیده باشد؟ (مدل کوچک‌تر اما تخصصی یا مدل بزرگ و همه‌منظوره؟)

• طراحی معماری مناسب برای پیاده‌سازی

-چه زیرساختی نیاز است؟

-داده‌های موردنیاز در کجا هستند؟ آیا آماده مصرف هستند؟

-نیاز به سیستم هیبریدی است یا ابری کامل؟

• محاسبه هزینه و بازده سرمایه‌گذاری (ROI)

یک گراف ساده با محور افقی (میزان سرمایه‌گذاری) و محور عمودی (میزان بازده) می‌تواند به اولویت‌بندی پروژه‌ها کمک کند.

پیچیدگی ادغام را دست‌کم نگیرید!

همان‌طور که در گزارش Red Hat نیز اشاره شده، پیچیدگی فنی یکی از اصلی‌ترین عواملی است که بانک‌ها را از اجرای موفق AI بازمی‌دارد. هوش مصنوعی به‌خودی‌خود یک راه‌حل مستقل نیست؛ بلکه باید در تار و پود فرآیندها، سیاست‌ها، و داده‌های سازمان تنیده شود.

برای مثال:

• 🔵اگر سامانه‌های اصلی بانک بر زیرساخت‌های قدیمی بنا شده‌اند، ممکن است نیاز به مهاجرت یا بازطراحی سیستم باشد.
• 🔵یا اگر داده‌های مشتری به‌صورت سیلوهای مجزا ذخیره شده‌اند، ابتدا باید پروژه‌های یکپارچه‌سازی داده اجرا شوند.

همچنین مقررات سخت‌گیرانه بانکی، به‌ویژه در حوزه امنیت داده و شفافیت تصمیمات، باید از ابتدا در طراحی لحاظ شوند؛ نه در مرحله اجرا.

مزایای واقعی فقط با بینش واقعی به دست می‌آیند

ادغام هوش مصنوعی اگر به‌درستی انجام شود، می‌تواند فرآیندهای بانکی را متحول، کیفیت خدمات را ارتقا، هزینه‌ها را کاهش، و امنیت را افزایش دهد. اما اگر صرفاً به‌عنوان یک پروژه تبلیغاتی یا پیروی از جریان روز انجام شود، نه‌تنها مزایای آن محقق نمی‌شود، بلکه ممکن است سازمان را دچار آشفتگی عملیاتی کند. استفاده از AI باید بر پایه تفکر سیستمی، تفکیک دقیق نیازها، و هماهنگی بین واحدهای فناوری، کسب‌وکار، حقوقی و ریسک باشد.

موانع اصلی در مسیر ادغام AI در بانکداری

۱. زیرساخت‌های قدیمی: بسیاری از بانک‌ها همچنان از سیستم‌های قدیمی (Legacy Systems) استفاده می‌کنند که ادغام فناوری‌های پیشرفته با آن‌ها چالش‌برانگیز است.

۲. کمبود نیروی متخصص: بازار جهانی با کمبود متخصصان هوش مصنوعی مواجه است. آموزش داخلی یا همکاری با تأمین‌کنندگان خارجی، تنها راه‌حل موجود است.

۳. ریسک‌های سیستمی: استفاده انبوه از مدل‌های مشابه می‌تواند باعث رفتارهای یکنواخت و حتی سقوط‌های ناگهانی بازار شود.

۴. مسائل اخلاقی و شفافیت: سیستم‌های AI نباید جعبه‌سیاه باقی بمانند. شفافیت، تبیین‌پذیری و انصاف، اصولی حیاتی هستند.

مدیریت مؤثر داده: پیش‌نیاز کلیدی موفقیت

هوش مصنوعی بدون داده‌های باکیفیت، فقط نامی زیباست. برای موفقیت در ادغام AI باید مطمئن شویم که:

• 🔵داده‌ها بی‌طرفانه و دقیق هستند؛
• 🔵تاریخچه و منبع داده‌ها قابل ردیابی‌اند؛
• 🔵از مدل‌های غیرمتمرکز مانند یادگیری فدرال (Federated Learning) برای آموزش مدل‌ها بدون انتقال داده استفاده می‌شود؛
• 🔵و تمام فرآیندها مطابق مقررات حفظ حریم خصوصی و مالکیت داده پیش می‌روند.

AI برای ارتقای عملیات، نه فقط کاهش هزینه‌ها

• –خودکارسازی فرآیندها: از تأیید تراکنش‌ها تا پاسخ‌گویی به مشتریان، AI می‌تواند بهره‌وری را افزایش دهد.
• –افزایش دقت در تصمیم‌گیری: تحلیل داده‌های عظیم در زمان واقعی می‌تواند بینش‌هایی برای پیش‌بینی، مدیریت ریسک و شخصی‌سازی خدمات فراهم آورد.
• –توانمندسازی کارکنان: به‌جای جایگزینی نیروی انسانی، AI می‌تواند آن‌ها را از انجام وظایف تکراری آزاد کرده و به سمت تحلیل و تصمیم‌سازی سوق دهد.

دیدگاه ROI محور (بازگشت سرمایه) در پیاده‌سازی AI

یکی از رویکردهای کلیدی برای پیاده‌سازی موفق هوش مصنوعی در صنعت بانکداری، استفاده از یک ماتریس تصمیم‌گیری ساده است که به بانک‌ها این امکان را می‌دهد تا پروژه‌های AI را به صورت هوشمندانه‌تری اولویت‌بندی کنند. در این ماتریس، دو محور اصلی وجود دارد:

• محور افقی: میزان سرمایه‌گذاری موردنیاز

این محور نشان‌دهنده مقدار منابع مالی و زمانی است که برای اجرای پروژه‌های هوش مصنوعی باید اختصاص داده شود. به عبارت دیگر، هر پروژه‌ای که در این بخش قرار می‌گیرد، بسته به نیاز به سرمایه و منابع، درجه پیچیدگی و زمان‌بر بودنش متفاوت خواهد بود.

• محور عمودی: بازدهی مورد انتظار

این محور به میزان تأثیر یا سودآوری مورد انتظار از پیاده‌سازی هوش مصنوعی در یک پروژه خاص اشاره دارد. در واقع، هر پروژه در این بخش بر اساس نتایج مورد انتظار و نقشی که می‌تواند در بهبود عملکرد و کارایی سازمان ایفا کند، ارزیابی می‌شود.

این رویکرد به بانک‌ها کمک می‌کند تا پروژه‌های هوش مصنوعی خود را بر اساس منابع در دسترس و تأثیر واقعی آن‌ها اولویت‌بندی کنند و اطمینان حاصل کنند که از سرمایه‌گذاری‌های انجام‌شده بیشترین بهره را می‌برند.

ارزیابی تأثیر هوش مصنوعی باید عددی و روشن باشد

برای سنجش موفقیت پیاده‌سازی هوش مصنوعی، معیارهایی باید تعیین شود که جنبه‌های کسب‌وکار را اندازه‌گیری کنند و فقط به جنبه‌های فنی مانند حجم داده‌ها یا توان پردازشی اکتفا نکنند. موفقیت باید با استفاده از شاخص‌های قابل اندازه‌گیری، روشن و قابل اثبات ارزیابی شود. برخی از این شاخص‌ها عبارتند از:

• 🔵بهبود رضایت مشتری با استفاده از چت‌بات‌های هوشمند (استفاده از چت‌بات‌های هوشمند برای پاسخ‌گویی به سوالات مشتریان به طور 24/7 و کاهش زمان انتظار، که منجر به افزایش رضایت و وفاداری مشتریان می‌شود.)
• 🔵کاهش نرخ تراکنش‌های مشکوک از طریق مدل‌های تشخیص تقلب (به کارگیری مدل‌های هوش مصنوعی برای شناسایی و جلوگیری از تقلب‌های مالی، که در نتیجه، بانک‌ها قادر به کاهش خسارات ناشی از تراکنش‌های مشکوک و کلاه‌برداری خواهند بود.)
• 🔵افزایش سرعت و دقت اعتبارسنجی در وام‌دهی (استفاده از الگوریتم‌های هوش مصنوعی برای تحلیل دقیق‌تر و سریع‌تر درخواست‌های وام، که منجر به تصمیم‌گیری‌های بهینه‌تر و تسریع روند اعتبارسنجی خواهد شد.)

جمع‌بندی: مهم‌ترین ریسک، عدم استفاده است

اگرچه پیاده‌سازی هوش مصنوعی همانند هر فناوری نوین دیگری، با ریسک‌هایی همراه است – از جمله حریم خصوصی، ریسک سیستمی و هزینه‌های اجرایی- اما در حقیقت بزرگ‌ترین ریسک، نادیده گرفتن آن است.

در دنیای بانکداری دیجیتال، موفقیت در آینده به توانایی استفاده از هوش مصنوعی بستگی دارد؛ نه صرفاً به تکنولوژی، بلکه به بینش، برنامه‌ریزی و اجرای هوشمندانه آن.

منبع

گفت‌وگو با علی گلزاده، مدیرعامل داتا، درباره برنامه‌ها و چشم‌انداز دو سال آینده این شرکت

در دنیای امروز، تحول دیجیتال و استفاده از فناوری‌های نوین مانند کلان داده‌ها و هوش مصنوعی به یکی از ارکان اصلی موفقیت در صنایع مختلف تبدیل شده است. صنعت بانکداری نیز از این قاعده مستثنی نیست و با پیشرفت‌های اخیر، بانک‌ها در حال استفاده از این فناوری‌ها برای بهبود خدمات خود و افزایش بهره‌وری هستند. شرکت داده و اعتبارسنجی تجارت ایرانیان (داتا) در سال ۱۴۰۲ تأسیس شد تا نیازهای موجود در حوزه مدیریت و حاکمیت داده و هوش مصنوعی را در بانک تجارت و در یک چشم‌انداز بلندمدت‌تر در صنعت بانکی کشور مرتفع کند. توسعه زیرساخت‌ها، تجزیه‌وتحلیل کلان‌داده‌ها و ارائه خدمات هوش مصنوعی از جمله خدمات در حال توسعه داتاست؛ شرکتی که قصد دارد با تمرکز بر کلان‌داده و هوش مصنوعی، یکی از بازیگران موثر و کلیدی در صنعت بانکی ایران باشد؛ آینده‌ای که علی گلزاده، مدیرعامل داتا، اعتقاد دارد پیوندی مستحکم با هوش مصنوعی و کلان‌داده‌ها خواهد داشت. گلزاده در گفت‌وگو با عصر تراکنش از اقدامات و دستاوردهای داتا در سال ۱۴۰۳ و اهداف و برنامه‌های این شرکت برای سال آینده می‌گوید.

راهبرد داتا برای تحول داده و هوش مصنوعی

داتا با پشتیبانی بانک تجارت و توسعه زیرساخت‌های کلان‌داده و هوش مصنوعی در کشور سعی دارد طی دو سال آینده تبدیل به یکی از سه شرکت برتر حوزه داده و هوش مصنوعی ایران شود. در حال‌ حاضر، صنعت بانکی و مالی کشور در مسیر تحولی اساسی قرار دارد و آن‌گونه که مدیرعامل داتا تاکید می‌کند این شرکت با توسعه سرویس‌ها و خدمات مبتنی بر تحلیل‌های پیشرفته، به دنبال بهره‌وری بیشتر و کاهش هزینه‌های سیستم بانکی است.حوزه تخصصی داتا، داده و هوش مصنوعی است و با توجه ‌به این امر از سال گذشته چهار بخش اصلی در این شرکت تشکیل شده است. به گفته علی گلزاده، یکی از این بخش‌ها به زیرساخت داده اختصاص یافته که وظیفه تجمیع و یکپارچه‌سازی داده‌ها را بر عهده دارد. او در خصوص بخش‌های دیگر این شرکت هم این‌طور می‌گوید: «بخش دوم به تحلیل داده‌ها و بخش سوم به تولید سامانه‌ها می‌پردازد که البته این سامانه‌ها صرفاً داده‌محور هستند. بخش چهارم نیز در حوزه حاکمیت داده فعال است. در سال ۱۴۰۳، بخش هوش مصنوعی نیز به بخش تحلیل داده شرکت اضافه شد. در هر یک از این بخش‌ها پروژه‌های مختلفی برای بانک تجارت در حال انجام است که می‌توان بعضی از آنها را پروژه‌های لبه تکنولوژی بانکی در ایران دانست.»

توسعه خدمات داده‌محور داتا برای بانک تجارت

در مقایسه با سال گذشته، تحولات چشمگیری در داتا به‌ویژه از نظر توسعه خدمات جدید، حجم پروژه‌ها و منابع انسانی ایجاد شده است. در بخش تحلیل داده، پروژه‌های پیشرفته‌ای برای بانک تجارت در حال اجراست که تاکنون در این بانک سابقه نداشته‌اند. مدیرعامل داتا در این‌ خصوص این‌طور توضیح می‌دهد: «یکی از پروژه‌های شاخص، پیاده‌سازی سیستم اعتبارسنجی برای اشخاص حقیقی است. در سیستم‌های فعلی ارائه تسهیلات آنلاین، افرادی که پیشینه دریافت تسهیلات ندارند، معمولاً رتبه اعتباری پایینی دریافت می‌کنند و از دریافت تسهیلات محروم می‌شوند. یکی از دغدغه‌های بانک تجارت این بود که افرادی که هنوز تسهیلات ندارند نیز بتوانند از این سیستم بهره‌مند شوند که اکنون با استفاده از داده‌های خود بانک و الگوریتم‌های هوش مصنوعی داتا، این مشکل رفع شده است.»

درحالی‌که اغلب پروژه‌های داده‌محور در صنعت بانکداری به تجمیع داده‌ها و ایجاد گزارش‌ها و داشبوردها محدود می‌شود، داتا گام‌های موثری در جهت استخراج تحلیل‌های عمیق‌تر از داده‌های موجود برداشته است. گلزاده در این رابطه می‌گوید: «به عنوان نمونه، در پروژه‌ای برای بانک تجارت، با دقت ۸۰درصدی موفق به شناسایی مشتریان مستعد نصب همراه‌بانک شدیم که تأثیر قابل‌توجهی در کاهش هزینه‌های بازاریابی داشت.»

داتا همچنین در حال توسعه سامانه «وصول مطالبات» است که در فازهای آتی، با تلفیق تحلیل داده‌ها و الگوریتم‌های هوش مصنوعی، به‌عنوان یک راهکار هوشمند جامع ارائه خواهد شد. از دیگر دستاوردهای شاخص داتا در سال گذشته، راه‌اندازی سامانه پیش‌بینی و مدیریت ریسک مبتنی بر هوش مصنوعی است که موفق به کسب رتبه دوم در بخش «تازه‌های بانکی و هوشمندسازی» جشنواره نوربخش شد.

AI Challenger؛ مسیر تحول هوشمند بانک تجارت

شرکت داتا به‌عنوان بازوی هوش مصنوعی بانک تجارت، برنامه AI Challenger را با هدف دخیل‌کردن بیشتر هوش مصنوعی در مجموعه خدمات این بانک، ۲۸ بهمن‌ماه ۱۴۰۳ در همایش «نقشه راه هوش مصنوعی بانک تجارت» رونمایی کرد. این برنامه که در چهار مرحله طراحی شده بود، قصد دارد به‌عنوان یک راهبرد بلندمدت، حضور بانک تجارت در زمینه هوش مصنوعی را تسریع کند. علی گلزاده، درباره چیستی و ماهیت این برنامه می‌گوید: « AI Challenger فقط یک برنامه آموزشی یا مسابقه نیست، بلکه یک گام بلند برای نهادینه‌کردن تفکر داده‌محور و توسعه فناوری هوش مصنوعی در سیستم بانکی کشور است. ما در بانک تجارت بر این باوریم که با بهره‌گیری از ظرفیت‌های پیشرفته هوش مصنوعی، می‌توانیم خدمات بانکی را هوشمندتر، کارآمدتر و مشتری‌محورتر کنیم. از این رو، این برنامه، علاوه بر فراهم کردن بستری برای رشد استعدادهای داخلی، یک اکوسیستم پویا ایجاد می‌کند که می‌تواند نوآوری و تحول را در صنعت بانکی کشور شتاب ببخشد.»

گلزاده با اشاره به اینکه مخاطبان این برنامه، خانواده بزرگ بانک تجارت است، توضیح می‌دهد: «تیم‌ها و افراد شرکت‌کننده در AI Challenger، مسیر را از مرحله شناسایی فرصت‌های هوش مصنوعی در بانک تجارت آغاز کرده و پس از طی دوره‌های آموزشی و تعاملی، به سمت توسعه راهکارهای هوشمند حرکت می‌کنند. شرکت‌کنندگان برگزیده در طول این مسیر، پس از گذر از مراحل اولیه، در یک بوت‌کمپ ۴۸ ساعته حاضر شده و از مشاوره متخصصین هوش مصنوعی داتا بهره‌مند خواهند شد. در نهایت، برگزیدگان هر تیم امکان بهره‌مندی از مزایای متنوع را خواهند داشت که در ماه‌های پیش رو جزئیات بیشتر آن منتشر خواهد شد.»

به دنبال افزایش بهره‌وری در بانک‌ هستیم

هدف داتا برای سال آینده تمرکز بر سیستم‌هایی با کارایی و بهره‌وری بالا برای بخش‌های مختلف بانکی با هدف کاهش هزینه‌هاست. بر اساس گفته‌های گلزاده، از جمله اهداف داتا برای سال ۱۴۰۴ توسعه سیستم‌هایی با استفاده از هوش مصنوعی برای بخش‌های مختلف بانک تجارت است. او در این ‌خصوص توضیح می‌دهد: «یکی از چالش‌های بانک‌ها حجم بالای بخش‌نامه‌ها و دستورالعمل‌هایی است که از منابع مختلف، ابلاغ می‌شود. کارشناسان معمولاً باید وقت زیادی صرف پیداکردن تغییرات آخرین دستورالعمل کنند تا بتوانند براساس آنها تصمیم‌گیری‌ کنند. با استفاده از یک دستیار هوشمند، می‌توان هزینه نیروی انسانی را کمتر کرد. از سوی دیگر امکان به‌روزرسانی این سیستم هوشمند به طور مداوم با جدیدترین اطلاعات نیز فراهم است.»

توسعه زیرساخت کلان‌داده بانک تجارت

گلزاده در شماره هشتادونهم ماهنامه عصر تراکنش از فعالیت داتا در حوزه زیرساخت کلان‌داده خبر داده بود. او ‌در خصوص این پروژه توضیح می‌دهد: «فاز اول پروژه در مراحل پایانی خود قرار دارد و ما انتظار داریم که تکمیل پروژه تا  یک سال آینده به طول انجامد. با تامین نیازهای سخت‌افزاری، پیشرفت‌های چشمگیری در پروژه حاصل خواهد شد و نتایج نهایی تا اسفندماه سال آینده به دست خواهد آمد.» او ادامه می‌دهد: «در این پروژه، ما به دنبال تجمیع داده‌های کلیدی از سیستم‌ها و سامانه‌های مختلف بانک تجارت هستیم تا زیرساختی قدرتمند برای تحلیل داده‌ها و استفاده از هوش مصنوعی فراهم کنیم. این زیرساخت باید بتواند داده‌های حجیم و پیچیده را با سرعت بالا پردازش کرده و پاسخ‌های دقیق ارائه دهد.»

نقش داتا در تحولات کلان بانک تجارت

در دنیای مدرن، داده‌ها به عنوان سرمایه‌ای حیاتی برای تصمیم‌گیری‌های استراتژیک در سازمان‌های بزرگ شناخته می‌شوند. بانک تجارت نیز به عنوان یکی از بازیگران بزرگ نظام بانکی ایران، به دنبال بهینه‌سازی فرآیندهای تصمیم‌گیری خود از طریق استفاده هوشمندانه از داده‌هاست. گلزاده، در این راستا، به نقش کلیدی داتا در تحولات بانک اشاره می‌کند و توضیح می‌دهد: «اگرچه از زمان شروع به کار شرکت ما که چیزی حدود یک سال و نیم است تغییرات عظیمی در مقیاس کلان در بانک تجارت دیده نشده است، اما در نحوه مدیریت داده‌ها و فرآیندهای تصمیم‌گیری تغییرات خوبی به وقوع پیوسته است. این تغییرات زمینه‌ساز ساختاری جدید در بانک هستند که امیدواریم در سال آینده تاثیرات بسیار مثبتی بر سطح کلان بانک داشته باشند.»

چالش منابع انسانی در تقاطع بانکداری، هوش مصنوعی و داده

یکی از چالش‌های اصلی این روزهای کسب‌وکارها کمبود نیروی انسانی متخصص و ماهر است؛ داتا نیز از این قاعده مستثنی نیست. گلزاده دراین‌باره می‌گوید: «در شرکت‌های فناوری اطلاعات، یکی از چالش‌های همیشگی، کمبود نیروی انسانی متخصص است. این امر در داتا به دلیل تخصصی ‌بودن حوزه کاری پررنگ‌تر است؛ زیرا در حوزه تحلیل داده و هوش مصنوعی، تعداد کمی از افراد در کنار تجربه فنی، با صنعت بانکداری آشنایی دارند. نیروهای انسانی معمولاً تحصیلات آکادمیک در زمینه‌های مربوط دارند؛ اما در زمان ورود به صنعت بانکی، متوجه چالش‌های واقعی می‌شوند.»

مهاجرت نیروی انسانی متخصص و ماهر تبدیل به یکی از چالش‌های اساسی کسب‌وکارها در هر اکوسیستمی شده است. درحال‌حاضر در کنار جذب نیروی انسانی متخصص، نگهداشت آنها از مسائلی است که شرکت‌ها باید توجه ویژه‌ای به آن داشته باشند. مدیرعامل داتا ضمن اشاره به این موضوع توضیح می‌دهد: «در شرکت ما به دلیل کار با اطلاعات محرمانه، امکان کار ریموت یا از راه دور ممکن نیست و نیروی انسانی باید به صورت فیزیکی در شرکت حضور داشته باشد تا به داده‌ها دسترسی داشته باشد و آموزش‌های مورد نیاز را دریافت کند. بااین‌حال توجه ویژه‌ای روی مسائل مربوط به نگهداشت نیروی انسانی متخصص و ماهر خود داریم. از این رو سعی کردیم فرهنگ سازمانی متفاوتی ایجاد کنیم که داتا بیشتر از اینکه شبیه شرکت‌های کلاسیک بانکی باشد با برند کارفرمایی مرتبط با هوش مصنوعی و داده شناخته شود و برای نیروهای فنی و متخصص این فضا جذابیت داشته باشد.»

تیم شرکت داتا در پایان سال ۱۴۰۲ حدود ۲۰ نفر بوده اما درحال‌حاضر به ۷۰ نفر رسیده است. گلزاده علت نقل‌مکان به محل جدید شرکت را نیز رشد تیم داتا عنوان کرده و می‌گوید: «با افزایش تعداد اعضای تیم به فضای بیشتری نیاز داشتیم. پیش‌بینی می‌کنیم که تا پایان سال آینده تعداد نیروی انسانی فعال در داتا به ۱۲۰ نفر برسد، زیرا پروژه‌های بزرگی در پیش داریم و تعداد تیم‌ براساس این نیاز افزایش خواهد داشت. این رشد نشان‌دهنده افزایش نیاز به نیروی انسانی متخصص در زمینه‌های مختلف به‌ویژه تحلیل داده و هوش مصنوعی در صنعت بانکداری ایران است.»

منبع

در عصر فناوری و سال ۲۰۲۵ صنعت بانکداری با حجم بی‌سابقه‌ای از داده‌ها مواجه شده است. روزانه حدود ۲.۵ کوینتیلیون بایت (۲,۵۰۰,۰۰۰,۰۰۰,۰۰۰,۰۰۰,۰۰۰ بایت) داده توسط کاربران تولید می‌شود که شامل تراکنش‌های مالی، فعالیت‌های آنلاین، تعاملات مشتریان، داده‌های شبکه‌های اجتماعی و اطلاعات اقتصادی می‌باشد. این داده‌ها مانند «سوخت دیجیتال» بانک‌ها عمل می‌کنند.

در این مطلب به تحلیل فرصت‌ها، چالش‌ها، ریسک‌ها و نمونه‌های موفق استفاده از کلان‌داده در بانکداری پرداختیم و چشم‌انداز آینده را بررسی می‌کنیم.

آمارهای صنعت کلان‌داده و بانکداری دیجیتال

پیش از بررسی فرصت‌ها، می‌خواهیم یک نگاه کلی به داده‌های مهم این صنعت بندازیم:

رشد بازار تحلیل کلان‌داده به شکل زیر پیش‌بینی می‌شود:

• درآمد پیش‌بینی‌شده بازار کلان‌داده در سال ۲۰۲۳: ۳۰۸ میلیارد دلار
• پیش‌بینی درآمد تا سال ۲۰۲۹: ۶۵۵ میلیارد دلار (رشد بیش از ۲ برابر)
• نرخ رشد سالانه بازار کلان‌داده تا ۲۰۲۵: ۱۰.۶٪

گسترش بانکداری دیجیتال نیز به مانند زیر پیش‌بینی شده است:

• ٪۸۹ از کاربران بانکی از بانکداری موبایل استفاده می‌کنند.
• ٪۹۷ از نسل هزاره (میلنیال‌ها) مشتری بانکداری دیجیتال هستند.

نقش کلان‌داده در بانکداری و خدمات مالی (BFSI) به چه صورتی است؟

• ٪۲۳ از درآمد کل بازار کلان‌داده به بخش بانکداری، خدمات مالی و بیمه (BFSI) اختصاص دارد.

فرصت‌های کلان‌داده در بانکداری

استفاده از کلان‌داده در بانکداری، هم روی عملکرد بانک‌ها و کاهش هزینه‌ها تاثیر می‌گذارد و هم تجربه مشتری را شخصی‌تر، سریع‌تر و امن‌تر کرده است. بانک‌ها با تحلیل داده‌های عظیم مشتریان، می‌توانند خدمات هوشمندتر، فرآیندهای کارآمدتر و امنیت بهتری ارائه دهند. در این بخش پنج فرصت جذابی که کلان‌داده برای صنعت بانکداری فراهم کرده است را بررسی می‌کنیم.

تجربه مشتری شخصی‌سازی شده

امروزه مشتریان بانک‌ها انتظار تجربه‌ای شخصی‌سازی‌شده و متناسب با نیازهای خود را دارند. بانک‌ها می‌توانند به وسیله کلان‌داده و هوش مصنوعی (AI) الگوهای رفتاری مشتریان را تحلیل کنند و خدماتی متناسب با شرایط مالی و نیازهای فردی ارائه دهند. این شامل پیشنهادهای مالی هدفمند، توصیه‌های هوشمند سرمایه‌گذاری و حتی تشخیص احتمال خروج مشتریان است.

طبق نظرسنجی مؤسسه Accenture در سال ۲۰۲۴، ٪۸۴ از مدیران بانکی معتقدند که شخصی‌سازی خدمات یکی از عوامل کلیدی در حفظ مشتریان است.

برای درک بهتر، می‌خواهیم داستان موفقیتِ استفاده از کلان داده را در سطح جهان بررسی کنیم:

American Express که یکی از بهترین شرکت‌های مالی در زمینه تحلیل داده‌های مشتریان است، با تحلیل بیش از ۱۱۵ متغیر از داده‌های تراکنشی، الگوهای خرید و رفتارهای مالی مشتریان، احتمال خروج مشتریان را پیش‌بینی می‌کند. در نتیجه می‌تواند پیشنهادهای ویژه‌ای را برای نگهداشت مشتریان ارائه دهد و به کاهش نرخ ریزش آن‌ها کمک کند.

بهینه‌سازی فرآیندهای عملیاتی

بانکداری سنتی فرآیندهای زمان‌بر و طاقت‌فرسایی دارد که هزینه‌های عملیاتی را بالا می‌برد و روی نارضایتی مشتریان نیز تاثیر مستقیم می‌گذارد. اما با کلان‌داده و یادگیری ماشین (ML) می‌توانید این فرآیندها را خودکارسازی و بهینه‌سازی کنید.

تحقیقات نشان می‌دهد که ۳۰٪ از فرآیندهای بانکی، از جمله بررسی اعتبارات، پردازش درخواست‌های وام و تحلیل تراکنش‌ها، قابلیت دیجیتالی شدن و اتوماسیون را دارند. همچنین استفاده از فناوری RPA (اتوماسیون فرآیندهای رباتیک) می‌تواند هزینه‌های عملیاتی را بین ۲۰ تا ۲۵٪ کاهش دهد.

بانک‌های زیادی در دنیا در حال تغییر هستند که نمونه‌اش را می‌توانید در ادامه مطالعه کنید:

JP Morgan Chase با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین و ابزار COIN (Contract Intelligence)، زمان پردازش اسناد وام را از ۳۶۰,۰۰۰ ساعت انسانی به چند ثانیه کاهش داده است. این مدل می‌تواند اسناد حقوقی پیچیده را مورد بررسی قرار دهد، اطلاعات کلیدی را استخراج کند و باعث بهینه‌سازی فرآیندهای اداری می‌شود. مزایای به دست آمده در راستای این تحول، به شرح زیر است:

کاهش هزینه‌های عملیاتی، افزایش سرعت پردازش درخواست‌ها و کاهش احتمال خطاهای انسانی.

امنیت سایبری و مقابله با تقلب

با دیجیتالی‌شدن بانک‌ها، حملات سایبری و جرائم مالی به چالشی تبدیل شده‌اند که باید به درستی به آن‌ها رسیدگی کرد. بانک‌ها باید بتوانند تراکنش‌های غیرعادی را در لحظه شناسایی کنند و مانع از وقوع تقلب شوند.

کلان‌داده و تحلیل‌های پیشرفته، امکان نظارت لحظه‌ای بر تراکنش‌ها و شناسایی الگوهای غیرعادی را فراهم می‌کنند. طبق آمار جهانی تنها ۳۸٪ از سازمان‌های مالی آمادگی لازم برای مقابله با تهدیدات سایبری را دارند. در عین حال، ۶۳٪ از مؤسسات مالی از هوش مصنوعی و کلان‌داده برای تشخیص تراکنش‌های مشکوک و تقلب استفاده می‌کنند. لازم به ذکر است که هزینه متوسط هر نقض داده در بخش مالی، ۶.۰۸ میلیون دلار تخمین زده می‌شود.

یک نمونه در حوزه امنیت سایبری و مقابله با تقلب را نیز در ادامه بررسی کرده‌ایم:

CitiBank با همکاری شرکت Feedzai، سیستم‌های مبتنی بر هوش مصنوعی را برای پایش تراکنش‌های مالی در لحظه پیاده‌سازی کرده است. این سیستم‌ها الگوهای رفتاری مشتریان را یاد می‌گیرند و در صورت مشاهده فعالیت‌های غیرعادی، به‌طور خودکار هشدار صادر می‌کنند و مانع از انجام تراکنش‌های مشکوک جلوگیری می‌شوند. به همین دلیل هم نرخ موفقیت در شناسایی تقلب مالی به میزان ۹۸٪ افزایش یافته، در حالی که نرخ خطای تشخیص تقلب به کمتر از ۱٪ کاهش پیدا کرده است.

تصمیم‌گیری هوشمند در اعطای تسهیلات و اعتبارسنجی

در مدل‌های سنتی اعتبارسنجی، افرادی که سابقه اعتباری ندارند، به سختی می‌توانند وام یا تسهیلات بانکی دریافت کنند. این در حالی است که با استفاده از کلان‌داده، بانک‌ها می‌توانند اعتبارسنجی را فراتر از مدل‌های سنتی انجام دهند.

بدین شکل که بیش از ۱.۷ میلیارد نفر در جهان فاقد حساب بانکی و سابقه اعتباری هستند، اما بسیاری از آن‌ها از نظر اقتصادی فعال‌اند و جزو افراد واجد شرایط دریافت وام به شمار می‌روند. سیستم‌های سنتی فقط به گزارش‌های اعتباری (Credit Score) تکیه دارند، در حالی که مدل‌های جدید از تحلیل رفتارهای دیجیتالی و تراکنش‌های غیررسمی استفاده می‌کنند.

در این حوزه نیز می‌توان مثال‌ها و نمونه‌های موفق زیادی نام برد که یکی از آن‌ها به شرح زیر است:

Kreditech یکی از شرکت‌های زمینه اعتبارسنجی هوشمند است. این شرکت با تحلیل داده‌های خریدهای آنلاین، رفتارهای شبکه‌های اجتماعی و تراکنش‌های دیجیتال کاربران، یک مدل نوین برای ارزیابی اعتبار مشتریان ایجاد کرده است.

این مدل جدید اعتبارسنجی به مشتریانی که در سیستم‌های سنتی رد صلاحیت می‌شدند، امکان دریافت وام را فراهم می‌کند. در عین حال این مدل به گونه‌ای طراحی شده که ریسک عدم بازپرداخت وام را به حداقل می‌رساند.

پشتیبانی مشتری با هوش مصنوعی

یکی از بخش‌های پرهزینه در بانکداری، پشتیبانی از مشتریان و پاسخگویی به سؤالات و درخواست‌های آن‌ها است. با استفاده از چت‌بات‌ها و دستیارهای مجازی مبتنی بر هوش مصنوعی، بانک‌ها توانسته‌اند هزینه‌های این بخش را کاهش داده و در عین حال کیفیت خدمات را افزایش دهند.

بانک‌هایی که از چت‌بات‌های هوشمند استفاده می‌کنند، هزینه‌های پشتیبانی خود را تا ۵۰٪ کاهش داده‌اند که بسیار قابل توجه است. نکته جالب این است که ۹۰٪ از تعاملات پشتیبانی مشتریان در سطح جهانی تا سال ۲۰۳۰ به‌طور کامل توسط هوش مصنوعی مدیریت خواهد شد.

دستیارهای هوشمند بانکی به راحتی می‌توانند مدیریت هزینه‌ها، پس‌انداز، مشاوره مالی و حتی پیش‌بینی رفتار مالی کاربران را انجام دهند.

Bank of America از دستیار مجازی خود به نام Erica برای کمک به مشتریان استفاده می‌کند که یک مثال عالی برای این موضوع است. Erica با بهره‌گیری از هوش مصنوعی، پردازش زبان طبیعی و تحلیل داده‌ها، به مشتریان در زمینه مدیریت هزینه‌ها، پس‌انداز، بررسی تراکنش‌ها و حتی تشخیص الگوهای غیرعادی در خرج‌کرد آن‌ها کمک می‌کند.

استفاده از چت‌بات‌های بانکی باعث شده تا زمان پاسخگویی به مشتریان کاهش یابد، دقت پاسخ‌ها افزایش پیدا کند و مشتریان تجربه بهتری از تعامل با بانک‌ها داشته باشند.

ریسک‌ها و چالش‌های کلان‌داده در بانکداری

پس از بررسی کاربردها و مزایا، باید ریسک‌های کلان‌داده در بانکداری را نیز مورد تحلیل قرار دهیم:

سیستم‌های قدیمی (Legacy Systems)

• ۹۲ از ۱۰۰ بانک برتر جهانی هنوز از سیستم‌های مین‌فریم IBM استفاده می‌کنند. این سیستم‌ها برای تحلیل کلان‌داده طراحی نشده‌اند و تغییر آن‌ها هزینه‌بر است.

امنیت داده و تهدیدات سایبری

• بانک‌ها با حجم عظیمی از داده‌های حساس مواجه هستند که نیازمند حفاظت شدید است.
•  حملات سایبری و نقض داده‌ها هزینه‌های هنگفتی به بانک‌ها تحمیل می‌کند.

راهکارهای که برای چالش‌های بالا وجود دارد: استفاده از بلاکچین و رمزنگاری داده‌ها است که می‌تواند امنیت تراکنش‌ها را افزایش دهد.

حجم و کیفیت داده‌ها

• ۸۰ تا ۹۰٪ از داده‌های مالی غیرساختاریافته هستند (مانند ایمیل‌ها و تعاملات شبکه‌های اجتماعی).
• بانک‌ها باید روی ساختاردهی و تحلیل این داده‌ها سرمایه‌گذاری کنند.

چالش‌های قانونی و مقرراتی (مانند GDPR)

قوانین سختگیرانه GDPR و سایر مقررات حفظ حریم خصوصی، بانک‌ها را ملزم به شفافیت در جمع‌آوری و استفاده از داده‌های مشتریان می‌کنند.

به همین دلیل: بانک‌ها باید مدل‌هایی را طراحی کنند که با رعایت قوانین، داده‌ها را تحلیل کنند و حریم خصوصی مشتریان را حفظ نمایند.

نمونه‌های موفق بانک‌ها در استفاده از کلان‌داده

همانطور که گفتیم، مثال‌های موفقیت‌آمیز زیادی می‌توانیم در حوزه استفاده از کلان‌داده بزنیم که سه موردش را می‌توانید در جدول زیر مطالعه کنید:

آینده کلان‌داده در بانکداری

صنعت بانکداری در حال گذار به عصر جدیدی است که کلان‌داده و فناوری‌های مرتبط، به مهم‌ترین‌ بخش آن تبدیل می‌شوند. این تحولات نحوه ارائه خدمات مالی را تغییر می‌دهند و فرصت‌های بی‌شماری برای بهبود کارایی، کاهش هزینه‌ها و افزایش رضایت مشتریان ایجاد می‌کنند.

در این قسمت از مطلب به بررسی چهار روند کلیدی که آینده بانکداری را شکل خواهند داد، می‌پردازیم.

هوش مصنوعی و یادگیری ماشین (AI & ML)

هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در حال تبدیل شدن به بخشی مهم و حیاتی در بانکداری مدرن هستند. بانک‌ها به کمک این فناوری‌ها می‌توانند حجم عظیمی از داده‌ها را تحلیل کرده و از آن‌ها برای پیش‌بینی تقاضا، شناسایی تقلب و تصمیم‌گیری خودکار استفاده کنند.

• پیش‌بینی تقاضا: با تحلیل الگوهای رفتاری مشتریان، بانک‌ها می‌توانند نیازهای آینده آن‌ها را پیش‌بینی و خدمات متناسب ارائه دهند.
• شناسایی تقلب: الگوریتم‌های هوش مصنوعی قادرند الگوهای غیرعادی در تراکنش‌ها را شناسایی کرده و بلافاصله هشدار دهند. به لطف این ویژگی‌ تا حد امکان می‌توان از کلاهبرداری‌های احتمالی جلوگیری کرد و اعتماد مشتریان را به دست آورد.
• تصمیم‌گیری خودکار: فرآیندهایی مانند اعطای وام یا بررسی صلاحیت اعتباری می‌توانند به طور کامل خودکار شوند.

بانکداری باز (Open Banking)

بانکداری باز مفهومی است که در آن بانک‌ها داده‌های مشتریان خود را به صورت امن با توسعه‌دهندگان و شرکت‌های فین‌تک به اشتراک می‌گذارند. این رویکرد به ایجاد اکوسیستمی از خدمات نوآورانه منجر می‌شود که نیازهای مشتریان را به شیوه‌های جدید برآورده می‌کند.

در روش بانکداری باز، بانک‌ها با استفاده از APIهای امن، می‌توانند داده‌های مالی مشتریان را با رضایت آن‌ها در اختیار شرکت‌های ثالث قرار دهند. همچنین بانک‌ها می‌توانند با استارتاپ‌های فین‌تک همکاری کنند تا خدمات جدیدی مانند وام‌های فوری، سرمایه‌گذاری‌های خرد و ابزارهای پس‌انداز هوشمند را توسعه دهند.

فناوری بلاکچین

فناوری بلاکچین رهبر اصلی بالا بردن امنیت در فضای بانکداری دیجیتال است. این فناوری با ایجاد یک دفتر کل توزیع‌شده، امکان دستکاری داده‌ها را به حداقل می‌رساند. بلاکچین با رمزنگاری پیشرفته، امنیت تراکنش‌ها را تضمین می‌کند. این موضوع به ویژه در جلوگیری از تقلب و حملات سایبری اهمیت دارد.

هر تراکنش در بلاکچین به صورت شفاف و غیرقابل تغییر ثبت می‌شود که این موضوع به مشتریان و نهادهای نظارتی اطمینان می‌دهد که داده‌ها دستکاری نشده‌اند. همچنین بلاک‌چین با حذف واسطه‌ها در فرآیندهای مالی، هزینه‌های تراکنش‌ها را به طور قابل توجهی کاهش می‌دهد.

تحلیل لحظه‌ای (Real-Time Analytics)

در دنیای امروز سرعت تصمیم‌گیری یک مزیت رقابتی است. به کمک تحلیل لحظه‌ای داده‌ها در کم‌ترین زمان می‌توان به نوسانات بازار واکنش نشان داد و تصمیم‌های بهینه گرفت. با تحلیل بلادرنگ داده‌ها، بانک‌ها می‌توانند ریسک‌های بالقوه را شناسایی و از آن‌ها جلوگیری کنند. به عنوان مثال، شناسایی سریع تراکنش‌های مشکوک باعث جلوگیری از وقوع کلاهبرداری می‌شود.

نتیجه‌گیری

کلان‌داده در صنعت بانکداری تبدیل به ابزاری شده است که به وسیله آن می‌توان ایمنی و خدمات بهتری فراهم کرد و در عین حال هزینه‌ها به میزان زیادی کاهش داد. بانک‌هایی که از این فناوری استفاده می‌کنند، می‌توانند تجربه‌ای شخصی‌تر برای مشتریان ایجاد کنند، هزینه‌های عملیاتی خود را پایین بیاروند، امنیت را بهبود ببخشند و فرآیندهای اعتبارسنجی را بهینه‌سازی کنند.

در آینده، بانک‌هایی که از داده‌های عظیم برای تصمیم‌گیری هوشمندانه استفاده نکنند، در رقابت با بازیگران جدید بازار، مانند فین‌تک‌ها عقب خواهند ماند.

در عصر دوم تحول دیجیتال، هوش مصنوعی مولد (Generative AI) می‌تواند قواعد بازی را در نظام بانکداری ایران و جهان تغییر دهد؛ از کنترل هوشمند ریسک و انطباق با مقررات تا پیشگیری از تقلب و تسریع در اعتبارسنجی. این مقاله با نگاهی تحلیلی و آینده‌پژوهانه، مسیر بهره‌برداری از gen AI را برای بانکداری با تأکید برای بانک‌های ایرانی ترسیم می‌کند.

در پنج سال آینده (2029)، هوش مصنوعی مولد (gen AI) می‌تواند به‌طور بنیادی شیوه مدیریت ریسک در مؤسسات مالی را با خودکارسازی، تسریع و بهبود فرآیندهایی از جمله رعایت مقررات تا کنترل ریسک‌های اقلیمی دگرگون کند.

هوش مصنوعی مولد به‌عنوان محرکی برای موج بعدی بهره‌وری در صنایع مختلف از جمله خدمات مالی شناخته می‌شود. از مدل‌سازی تحلیلی تا خودکارسازی وظایف دستی و ترکیب محتوای بدون ساختار، این فناوری در حال تغییر نحوه عملکرد واحدهای بانکی و نیز چگونگی مدیریت ریسک و انطباق با مقررات است.

در عین حال که استفاده از gen AI نیازمند وضع چارچوب‌هایی برای اطمینان از استفاده صحیح در سازمان است، این فناوری می‌تواند به افزایش کارایی و اثربخشی عملکردهای ریسک و انطباق نیز کمک کند. در ادامه مقاله، به نحوه ایجاد یک رویکرد انعطاف‌پذیر و قدرتمند برای استفاده از gen AI در مدیریت ریسک و انطباق می‌پردازیم و موضوعات مهمی را که مدیران باید در نظر داشته باشند بررسی می‌کنیم.

بهره‌گیری از فرصت‌های gen AI

هوش مصنوعی مولد می‌تواند شیوه مدیریت ریسک بانک‌ها را در سه تا پنج سال آینده متحول کند. این فناوری می‌تواند عملکردها را از فعالیت‌های مبتنی بر وظیفه به همکاری استراتژیک با واحدهای کسب‌وکار برای پیشگیری از ریسک و ایجاد کنترل‌ها در ابتدای مسیرهای مشتری (رویکرد «انتقال به چپ») سوق دهد. نتیجه این تحول، آزادسازی ظرفیت کارشناسان ریسک برای مشاوره در توسعه محصولات جدید، تصمیم‌گیری‌های استراتژیک، بررسی روندهای نوظهور ریسک، تقویت تاب‌آوری و بهبود فرآیندهای ریسک و کنترل خواهد بود.

این پیشرفت‌ها ممکن است منجر به ایجاد مراکز هوشمندی ریسک مبتنی بر AI و gen AI شوند که همه خطوط دفاعی سازمان را پشتیبانی کنند؛ از جمله کسب‌وکار، عملیات، انطباق و ممیزی. این مراکز می‌توانند گزارش‌دهی خودکار، شفافیت بیشتر در ریسک، تصمیم‌گیری مؤثرتر در حوزه ریسک و خودکارسازی نسبی در تدوین و به‌روزرسانی سیاست‌ها و رویه‌ها را فراهم آورند.

به‌عنوان نمونه، شرکت مک‌کینزی یک کارشناس مجازی مبتنی بر gen AI توسعه داده است که پاسخ‌هایی سفارشی بر اساس داده‌ها و اطلاعات اختصاصی شرکت ارائه می‌دهد. واحدهای ریسک بانک‌ها می‌توانند ابزارهای مشابهی توسعه دهند که تراکنش‌ها، اخبار بازار، قیمت دارایی‌ها و پرچم‌های قرمز را اسکن کرده و در تصمیمات ریسک اثرگذار باشند.

gen AI همچنین می‌تواند هماهنگی بهتری میان خطوط اول و دوم دفاعی در سازمان ایجاد کند، در حالی که ساختار حاکمیتی را در میان هر سه خط حفظ می‌کند.

کاربردهای نوظهور gen AI در ریسک و تطبیق مقررات

از میان کاربردهای متعدد gen AI در مؤسسات مالی، برخی از آن‌ها برای پذیرش اولیه در حال بررسی هستند:

• رعایت مقررات: استفاده از gen AI به‌عنوان کارشناس مجازی مقررات و سیاست‌های داخلی.
• جرائم مالی: ایجاد گزارش فعالیت مشکوک و به‌روزرسانی رتبه‌بندی ریسک مشتریان.
• ریسک اعتباری: خلاصه‌سازی اطلاعات مشتری برای تصمیم‌گیری اعتباری و تولید خودکار یادداشت‌های اعتباری.
• مدل‌سازی و تحلیل داده: مهاجرت سریع‌تر از زبان‌های قدیمی مثل COBOL به Python.
• ریسک سایبری: تولید کد برای قوانین شناسایی تهدیدات امنیتی و شبیه‌سازی حملات.
• ریسک اقلیمی: جمع‌آوری خودکار داده‌ها و تولید گزارش‌های ESG.

با جای‌گذاری این فناوری در نقش‌های کلیدی، بانک‌ها شاهد موج دوم از موارد استفاده نوظهور خواهند بود، از جمله ارزیابی کفایت سرمایه داخلی، خلاصه‌سازی موقعیت‌های ریسک و پیش‌نویس گزارش‌ها برای مدیریت ارشد.

ملاحظات کلیدی در پذیرش gen AI

در حالی‌که کاربردهای متعدد و جذابی از gen AI وجود دارد که می‌تواند بهره‌وری را افزایش دهد، اولویت‌بندی آن‌ها برای تحقق ارزش و در عین حال پذیرش مسئولانه و پایدار فناوری بسیار حیاتی است> برای بهره‌برداری از ارزش  gen AI، لازم است موارد استفاده با اولویت بالا شناسایی و مسئولانه اجرا شوند. مدیران ریسک می‌توانند بر اساس سه بُعد مهم اثر، ریسک و قابلیت اجرا، اولویت‌ها را مشخص کنند.

📎توضیح: نمودار زیر به مدیران ریسک کمک می‌کند تا بر اساس تأثیر، ریسک و قابلیت اجرا، کاربردهای فناوری را اولویت‌بندی کرده و حداکثر اثر را به‌دست آورند

مدیران ارشد ریسک می‌توانند تصمیمات خود را بر اساس ارزیابی‌های کیفی و کمی در سه بُعد فوق اتخاذ کنند. این فرایند شامل هم‌راستایی با چشم‌انداز کلی بانک در مورد gen AI و چارچوب‌های حاکمیتی مرتبط، درک مقررات مربوطه (مانند قانون AI اتحادیه اروپا) و ارزیابی حساسیت داده‌ها می‌شود.

در کنار آن، رهبران سازمان باید نسبت به مخاطرات جدید مرتبط با این فناوری آگاهی داشته باشند. این مخاطرات را می‌توان به هشت دسته تقسیم کرد:

1. عدالت آسیب‌دیده: زمانی‌که خروجی مدل به‌صورت ذاتی علیه یک گروه خاص مغرضانه باشد.
2. نقض مالکیت فکری: مانند کپی‌رایت یا سرقت ادبی، چون مدل‌ها معمولاً بر داده‌های موجود در اینترنت تکیه دارند.
3. نگرانی‌های مربوط به حریم خصوصی: انتشار اطلاعات شخصی یا حساس بدون اجازه.
4. استفاده مخرب: مانند تولید محتوای نادرست یا جعل هویت، فیشینگ یا کلاه‌برداری با استفاده از gen AI.
5. تهدیدات امنیتی: رخنه در آسیب‌پذیری‌های سیستم‌های gen AI.
6. ریسک‌های عملکرد و قابلیت توضیح‌پذیری: پاسخ‌های نادرست یا اطلاعات قدیمی توسط مدل‌ها.
7. ریسک‌های استراتژیک: عدم تطابق با استانداردها یا مقررات ESG و آسیب به شهرت یا جامعه.
8. ریسک‌های شخص ثالث: نشت داده‌های محرمانه از طریق استفاده از ابزارهای ثالث.

راهبردهای موفق برای طراحی مسیر gen AI

سازمان‌هایی که قصد دارند از gen AI ارزش استخراج کنند، باید با رویکردی متمرکز و از بالا به پایین وارد شوند. با توجه به کمبود استعداد برای مقیاس‌دهی قابلیت‌های gen AI، شروع با ۳ تا ۵ کاربرد اولویت‌دار که با اهداف استراتژیک سازمان هم‌راستا هستند، توصیه می‌شود. اجرای این کاربردها باید در بازه‌ای بین ۳ تا ۶ ماه انجام شود و سپس تأثیر آن بر کسب‌وکار سنجیده شود.

برای مقیاس‌دهی موفق، توسعه یک اکوسیستم gen AI در ۷ حوزه ضروری است:

1. فهرستی از خدمات و راه‌حل‌های آماده‌تولید gen AI که در سناریوها و برنامه‌های مختلف بانکی قابل استفاده باشند.
2. زیرساخت فناوری امن و آماده‌برای gen AI که از اجرای ترکیبی ابری (Hybrid Cloud) پشتیبانی کند.
3. یکپارچه‌سازی با مدل‌های پایه‌ای سازمانی برای انتخاب و ارکستراسیون بهینه میان مدل‌های باز و اختصاصی.
4. خودکارسازی ابزارهای پشتیبان از جمله MLOps، داده‌ها و خطوط پردازش برای تسریع توسعه و نگهداری.
5. مدل‌های حاکمیتی و نیروی انسانی که بتوانند با تخصص‌های میان‌رشته‌ای (NLP، یادگیری تقویتی، قوانین، ابر و مهندسی Prompt) همکاری کنند.
6. هم‌راستایی فرایندها برای آزمایش، اعتبارسنجی و پیاده‌سازی سریع و ایمن راه‌حل‌ها.
7. نقشه راهی که زمان‌بندی راه‌اندازی و مقیاس‌دهی قابلیت‌ها و راه‌حل‌ها را در تطابق با استراتژی کسب‌وکار مشخص کند.

در دنیایی که همه صنایع در حال آزمایش gen AI هستند، سازمان‌هایی که از این فناوری بهره نمی‌گیرند، در خطر عقب‌افتادگی در بهره‌وری، نوآوری و تعامل با مشتری قرار دارند. بانک‌ها باید بدانند که انتقال از مرحله آزمایشی به تولید در gen AI زمان بیشتری نسبت به هوش مصنوعی سنتی می‌برد. هنگام انتخاب موارد استفاده، نباید رویکرد جزیره‌ای اتخاذ شود بلکه باید با استراتژی و اهداف کلی سازمان هماهنگ باشند.

الزامات حیاتی برای پذیرش gen AI در گروه‌های ریسک و تطبیق مقررات

مدیریت ریسک و کنترل‌ها

پذیرش gen AI مستلزم یک سطح جدید از کنترل و مدیریت ریسک است. باید رویکردهای دفاعی و تهاجمی را هم‌زمان در نظر گرفت. در ابتدا تمرکز بر بررسی انسانی (human-in-the-loop) برای صحت پاسخ‌هاست. gen AI می‌تواند با استفاده از استنادات منبع و امتیازدهی ریسک، خود را ارزیابی کرده و بازبینی انسانی را بهبود دهد.برخی شرکت‌ها حتی کنترل‌ها را به‌صورت لحظه‌ای اجرا کرده و بررسی انسانی را حذف کرده‌اند.

برای مدیریت مناسب ریسک‌های gen AI، عملکردهای ریسک باید اقدامات زیر را انجام دهند:

1.آموزش عمومی کارکنان درباره ریسک‌ها و انتشار بایدها و نبایدها.

2. به‌روزرسانی معیارهای شناسایی مدل‌ها و سیاست ریسک مدل مطابق با مقررات جدید

3. توسعه کارشناسان ریسک و انطباق gen AI که با تیم‌های توسعه همکاری کنند.

4. بازبینی کنترل‌های موجود در حوزه مشتری‌شناسی، ضدپولشویی، کلاه‌برداری و امنیت سایبری.

الزامات داده‌ای و فناوری

– بانک‌ها نباید نیازهای عظیم داده و فناوری gen AI را دست‌کم بگیرند.

برای دقت در خروجی‌ها، جای‌گذاری دقیق محتوا (context embedding) حیاتی است. داده‌های موجود ممکن است کافی نباشند و نیاز به داده‌های برچسب‌خورده برای سنجش عملکرد وجود دارد.

– سازمان‌هایی که پلتفرم‌های داده پیشرفته دارند، در استخراج ارزش از gen AI موفق‌تر خواهند بود.

نیازهای نیروی انسانی و مدل عملیاتی

هوش مصنوعی مولد فناوری‌ای تحول‌آفرین است که نیازمند تغییر سازمانی است. سازمان‌ها باید:

• تغییرات مدل عملیاتی را در فرهنگ سازمانی نهادینه کنند.
• کاربران را نه‌تنها در نحوه استفاده، بلکه در محدودیت‌ها و نقاط قوت gen AI آموزش دهند.
• تیمی از «پیش‌گامان gen AI » تشکیل دهند که پذیرش فناوری را هدایت کنند.

پیش‌بینی می‌شود که gen AI در آینده عملکردهای ریسک و انطباق بانک‌ها را توانمند سازد، که این نیازمند تغییر عمیق فرهنگی و تسلط کارشناسان بر این فناوری خواهد بود.

راهبردهای موفقیت برای شروع مسیر gen AI

سازمان‌ها باید با تمرکز بر موارد استفاده محدود و هدفمند، مسیر خود را آغاز کنند. برای مقیاس‌پذیری، ایجاد یک اکوسیستم gen AI ضروری است، شامل:

• فهرستی از خدمات آماده به کار
• زیرساخت امن و مناسب برای  gen AI
• یکپارچه‌سازی با مدل‌های پایه‌ای
• اتوماسیون ابزارهای پشتیبانی مثل MLOps
• مدل‌های حاکمیتی و مهارتی ترکیبی
• هم‌راستایی فرآیندهای توسعه
• نقشه راه مشخص برای پیاده‌سازی

در نهایت، برای موفقیت و پذیرش گسترده، تیم‌های ریسک و انطباق باید با نیازهای جدید در زمینه مدیریت ریسک، تقاضای داده و فناوری، و مدل‌های عملیاتی و نیروی انسانی آشنا شوند.

الزامات داده‌ای و فناوری

اجرای موفق gen AI نیازمند حجم زیادی داده با کیفیت بالا و فناوری مناسب است. فرایند «جای‌گذاری محتوا» برای دستیابی به نتایج دقیق حیاتی است. سازمان‌ها ممکن است نیاز به تهیه داده‌های برچسب‌خورده برای اندازه‌گیری عملکرد gen AI داشته باشند.

نیازهای نیروی انسانی و مدل‌های عملیاتی

با توجه به ماهیت تحول‌ساز gen AI، تغییرات فرهنگی و آموزشی در سازمان ضروری است. آموزش کارکنان، تشکیل تیم‌هایی از «پیش‌گامان gen AI» و تطبیق فرآیندهای جاری از جمله اقدامات کلیدی‌اند.

در نهایت، بانک‌هایی که بتوانند از gen AI به‌درستی استفاده کنند، قادر خواهند بود ضمن مدیریت ریسک‌ها، بهره‌وری چشمگیری کسب کنند.

مطالعه موردی: ضرورت دگرگونی در بانکداری ایران

نظام بانکی ایران در سال‌های اخیر با چالش‌هایی چون تعدد مقررات، نوسان‌های اقتصادی، ناپایداری در مدل‌های درآمدی، افزایش ریسک‌های اعتباری و سایبری، و کندی در تحول دیجیتال مواجه بوده است. در چنین شرایطی، ظهور هوش مصنوعی مولد (Gen AI) فرصتی تاریخی برای بازطراحی عملکردها، به‌ویژه در حوزه‌های مدیریت ریسک، انطباق با مقررات، و تحول تجربه مشتری فراهم می‌سازد.

ظرفیت‌های gen AI برای بانکداری ایرانی

فرصت‌های آینده‌پژوهانه gen AI برای بانک‌های ایرانی

الف) تبدیل به بانک داده‌محور و هوشمند: با محوریت gen AI ، بانک‌های پیشران می‌تواند تا سال ۱۴۰۸ به یک نهاد داده‌محور تبدیل شود که در آن تصمیم‌گیری‌های کلان و خرد بر اساس تحلیل‌های لحظه‌ای و هوشمند انجام شود.
ب) ایجاد مرکز هوشمندی ریسک (Risk Intelligence Center): مرکزی متمرکز برای تحلیل، گزارش‌گیری و هشداردهی در حوزه‌های ریسک مالی، اقلیمی، سایبری و عملیاتی. این مرکز می‌تواند کلیه خطوط دفاعی (LODs) بانک را پشتیبانی کند.
ج) ارتقاء تعامل با مشتریان از طریق مشاوران مجازی هوشمند: ایجاد دستیارهای مالی هوشمند برای پاسخگویی به مشتریان (مثلاً Chatbotهایی که توان پاسخ به استعلام‌های اعتباری یا ارزی دارند).
د) افزایش تطابق با نهادهای ناظر داخلی و بین‌المللی: تدوین گزارش‌های ESG، پیاده‌سازی الزامات FATF و سایر نهادهای نظارتی با کمترین خطای انسانی و بیشترین شفافیت.

چالش‌های پیاده‌سازی gen AI در ایران

نقشه راه پیشنهادی برای پنج سال پیش رو

 جمع‌بندی و پیشنهاد راهبردی

بانک‌های ایرانی می‌توانند با بهره‌گیری هوشمندانه از هوش مصنوعی مولد به یکی از پیشگامان تحول دیجیتال در نظام بانکی کشور بدل شوند. این فناوری نه‌تنها بهره‌وری عملیاتی و شفافیت را افزایش می‌دهد، بلکه پایه‌گذار نسلی جدید از بانکداری مبتنی بر «هوش تطبیق‌پذیر و چابک» خواهد بود.

پیشنهاد کلیدی:

مدیر و سیاست‌گذار بانک ایرانی باید یک کارگروه بین‌رشته‌ای با حضور متخصصین داده، ریسک، فناوری و حقوق تشکیل دهد تا ضمن تدوین چارچوب حاکمیتی  gen AI، اجرای پایلوت‌های هوشمند و بومی‌سازی زیرساخت‌ها را با نگاهی استراتژیک پیگیری کند.

_{* منبع اصلی مقاله حاضر، نوشتاری است با عنوان «How generative AI can help banks manage risk and compliance» که در مارس ۲۰۲۴ توسط راهول آگاروال (دفتر نیوجرسی شرکت مک‌کینزی)، آندریاس کرمر (دفتر برلین)، ایدا کریستنسن (دفتر نیویورک) و آنجلا لوژه (دفتر لندن) نگاشته شده است.}

فناوری بلاکچین، شبکه‌های بدون نیاز به مجوزی را فراهم کرده است که هر کسی می‌تواند از آن‌ها استفاده کند. در این شبکه‌ها، مشوق‌های اقتصادی داخلی تضمین می‌کنند که خدمات شبکه، می‌توانند به طور نامحدود و بدون کمک هیچ شرکت یا نهاد مرکزی، حفظ شوند. شبکه‌های بلاکچین امکان ارائه تعداد فزاینده‌ای از خدمات موجود را به شیوه‌ای غیرمتمرکز و بدون وابستگی به نهادهای مرکزی یا واسطه‌ها فراهم می‌کنند.

یکی از بخش‌های بازار که به دلیل فناوری بلاکچین شاهد نوآوری‌های سریعی است، صنعت خدمات مالی است. جایگزین‌های مبتنی بر بلاکچین برای خدمات مالی سنتی، با نام امور مالی غیرمتمرکز یا دیفای (DeFi) شناخته می‌شوند که در این مطلب به بررسی آن می‌پردازیم.

دیفای (DeFi) یا امور مالی غیرمتمرکز چیست؟

دیفای (DeFi) یا امور مالی غیرمتمرکز (Decentralized Finance)، به سیستم‌های مالی اطلاق می‌شود که بر پایه فناوری بلاکچین و بدون نیاز به واسطه‌های متمرکز مانند بانک‌ها یا مؤسسات مالی سنتی عمل می‌کنند.

در این سیستم‌ها، تراکنش‌ها و خدمات مالی به‌صورت خودکار و از طریق قراردادهای هوشمند (Smart Contracts) اجرا می‌شوند. این قراردادها کدهای کامپیوتری هستند که روی بلاکچین اجرا شده و شرایط توافق بین طرفین را به‌صورت شفاف و بدون نیاز به اعتماد به یک نهاد مرکزی، مدیریت می‌کنند.

دیفای امکان دسترسی به خدمات مالی مانند وام‌دهی، استقراض، معاملات و سرمایه‌گذاری را برای همه افراد، حتی بدون نیاز به حساب بانکی، فراهم می‌کند.

در مقابل، سیفای (CeFi) یا امور مالی متمرکز (Centralized Finance) به سیستم‌های مالی سنتی اشاره دارد که در آن‌ها نهادهای متمرکز مانند بانک‌ها، دولت‌ها یا شرکت‌های مالی، کنترل و مدیریت تراکنش‌ها و خدمات مالی را بر عهده دارند.

در این سیستم‌ها، کاربران برای انجام تراکنش‌ها یا استفاده از خدمات مالی، باید به این نهادها اعتماد کنند و معمولاً ملزم به رعایت قوانین و مقررات خاصی هستند.

این سیستم‌ها ممکن است با محدودیت‌هایی مانند دسترسی نابرابر، هزینه‌های بالا و زمان‌بر بودن تراکنش‌ها مواجه باشند. همچنین، تمرکز قدرت در این سیستم‌ها می‌تواند خطراتی مانند سوءاستفاده، سانسور یا نقض حریم خصوصی را به همراه داشته باشد.

دیفای با حذف واسطه‌ها مبتنی بر ترکیب فناوری بلاکچین و هوش مصنوعی، مزایای متعددی نسبت به سیستم‌های مالی متمرکز ارائه می‌دهد.

نقش فناوری‌های بلاکچین و هوش مصنوعی در دیفای چیست؟

فناوری بلاکچین نقش اساسی در ایجاد و توسعه دیفای (DeFi) ایفا می‌کند. بلاکچین به‌عنوان یک دفتر کل توزیع‌شده و غیرمتمرکز، امکان ثبت شفاف و امن تراکنش‌ها را بدون نیاز به واسطه‌های متمرکز فراهم می‌سازد.

قراردادهای هوشمند، که برنامه‌های خوداجرایی هستند که روی بلاکچین اجرا می‌شوند، هسته اصلی دیفای را تشکیل می‌دهند. این قراردادها به‌صورت خودکار، شرایط توافق بین طرفین را اجرا کرده و خدمات مالی مانند وام‌دهی، استقراض و معاملات را بدون نیاز به اعتماد به نهادهای سوم امکان‌پذیر می‌کنند.

بلاکچین همچنین با ارائه شفافیت و امنیت بالا، اعتماد کاربران به سیستم‌های مالی غیرمتمرکز را افزایش می‌دهد.

هوش مصنوعی (AI) نیز به‌عنوان یک فناوری مکمل، نقش مهمی در بهبود و بهینه‌سازی خدمات دیفای ایفا می‌کند. هوش مصنوعی می‌تواند با تحلیل حجم عظیمی از داده‌های مالی، الگوهای بازار را شناسایی کرده و پیش‌بینی‌های دقیقی را برای تصمیم‌گیری‌های سرمایه‌گذاری ارائه دهد.

همچنین، هوش مصنوعی می‌تواند در تشخیص تقلب و افزایش امنیت سیستم‌های دیفای مؤثر باشد. به‌عنوان مثال، الگوریتم‌های هوش مصنوعی می‌توانند فعالیت‌های مشکوک در شبکه را شناسایی کرده و از وقوع حملات سایبری جلوگیری کنند.

ترکیب فناوری بلاکچین و هوش مصنوعی می‌تواند به ایجاد دیفای یا سیستم‌های مالی غیرمتمرکز هوشمندتر، کارآمدتر و امن‌تر منجر شود و تحولات بزرگی را در صنعت مالی به‌وجود آورد.

دیفای (DeFi) یا امور مالی غیرمتمرکز چه مزایایی نسبت به امور مالی متمرکز یا سیفای (CeFi) دارد؟

دیفای (DeFi) یا امور مالی غیرمتمرکز در مقایسه با امور مالی متمرکز (CeFi) مزایای متعددی دارد که آن را به یک جایگزین جذاب و نوآورانه تبدیل می‌کند. برخی از این مزایا شامل موارد زیر است:

عدم نیاز به واسطه و کاهش هزینه‌ها

در دیفای، تراکنش‌ها و خدمات مالی به‌صورت مستقیم و بدون نیاز به واسطه‌هایی مانند بانک‌ها یا مؤسسات مالی انجام می‌شوند. این امر هزینه‌های مربوط به کارمزد تراکنش‌ها، وام‌دهی و سایر خدمات مالی را به‌طور قابل توجهی کاهش می‌دهد. در سیستم‌های متمرکز، این واسطه‌ها معمولاً هزینه‌های اضافی را به کاربران تحمیل می‌کنند.

دسترسی جهانی و شمول مالی

دیفای به هر فردی با دسترسی به اینترنت، امکان استفاده از خدمات مالی را می‌دهد؛ حتی اگر به سیستم‌های بانکی سنتی دسترسی نداشته باشد. این ویژگی به‌ویژه برای افراد در مناطق محروم یا کشورهایی با سیستم‌های مالی ناکارآمد بسیار مفید است. در حالی که سیستم‌های متمرکز اغلب محدود به قوانین و مقررات محلی هستند و بسیاری از افراد را از دسترسی به خدمات مالی محروم می‌کنند.

شفافیت و امنیت

تراکنش‌ها در دیفای روی بلاکچین ثبت می‌شوند که یک دفتر کل عمومی و تغییرناپذیر است. این شفافیت باعث می‌شود کاربران بتوانند تمام فعالیت‌ها را ردیابی کنند و از صحت آن‌ها اطمینان حاصل نمایند. در سیستم‌های متمرکز، داده‌ها و تراکنش‌ها معمولاً در اختیار نهادهای خاصی قرار دارد و ممکن است دستکاری یا سانسور شوند.

عدم نیاز به اعتماد به نهادهای سوم

در دیفای، کاربران نیازی به اعتماد به بانک‌ها یا مؤسسات مالی ندارند، زیرا قراردادهای هوشمند به‌صورت خودکار و بر اساس کدهای از پیش تعیین‌شده عمل می‌کنند. این امر خطر سوءاستفاده، فساد یا خطاهای انسانی را کاهش می‌دهد. در سیستم‌های متمرکز، کاربران مجبورند به نهادهای مالی اعتماد کنند که ممکن است در معرض خطرات امنیتی یا مدیریتی باشند.

سرعت و کارایی بیشتر

تراکنش‌ها در دیفای معمولاً سریع‌تر از سیستم‌های متمرکز انجام می‌شوند، زیرا نیازی به تأیید واسطه‌ها ندارند. این ویژگی به‌خصوص برای انتقال‌های بین‌المللی که در سیستم‌های سنتی ممکن است چندین روز طول بکشد، بسیار مفید واقع می‌شود.

کنترل کامل کاربران بر دارایی‌های خود

در دیفای، کاربران کنترل کامل بر دارایی‌های خود دارند و نیازی به سپردن آن‌ها به نهادهای سوم نیست. این در حالی است که در سیستم‌های متمرکز، بانک‌ها یا مؤسسات مالی کنترل دارایی‌های کاربران را در اختیار دارند و ممکن است به دلایل مختلف، دسترسی به آن‌ها را محدود یا مسدود سازند.

انعطاف‌پذیری و نوآوری

دیفای به‌دلیل ماهیت باز و غیرمتمرکز خود، امکان ایجاد و توسعه خدمات مالی جدید را فراهم می‌کند. توسعه‌دهندگان می‌توانند بر اساس نیازهای بازار، برنامه‌ها و خدمات نوآورانه‌ای ایجاد کنند. در سیستم‌های متمرکز، این انعطاف‌پذیری کمتر است و نوآوری‌ها معمولاً کندتر انجام می‌شوند.

مقاومت در برابر سانسور

در دیفای، هیچ نهاد مرکزی وجود ندارد که بتواند تراکنش‌ها یا دسترسی کاربران را محدود کند. این ویژگی باعث می‌شود سیستم‌های دیفای در برابر سانسور مقاوم باشند. در سیستم‌های متمرکز، نهادهای مالی ممکن است به دلایل سیاسی یا قانونی، دسترسی کاربران را محدود کنند.

در کل، دیفای با ارائه یک سیستم مالی باز، شفاف و غیرمتمرکز، مزایای قابل توجهی نسبت به سیستم‌های مالی متمرکز دارد. با این حال، چالش‌هایی مانند مقیاس‌پذیری، امنیت و مقررات‌گذاری نیز در این حوزه وجود دارد که در ادامه مطلب به آن‌ها اشاره خواهیم کرد.

دیفای (DeFi) چه نوع خدمات مالی را ارائه می‌دهد؟

دیفای خدمات مالی متنوعی را ارائه می‌دهد که بسیاری از آن‌ها مشابه خدمات سیستم‌های مالی سنتی هستند اما با تفاوت‌های کلیدی مانند عدم نیاز به واسطه‌های متمرکز و استفاده از فناوری بلاکچین و قراردادهای هوشمند.

برخی از مهم‌ترین خدمات مالی که دیفای ارائه می‌دهد عبارتند از:

وام‌دهی و استقراض

در دیفای، کاربران می‌توانند دارایی‌های دیجیتال خود را به‌عنوان وثیقه قرار داده و وام دریافت کنند، یا دارایی‌های خود را برای وام‌دهی به دیگران ارائه دهند و از این طریق سود کسب کنند.

این فرآیند به‌صورت خودکار و از طریق قراردادهای هوشمند انجام می‌شود و نیازی به واسطه‌های مالی مانند بانک‌ها ندارد.

معاملات غیرمتمرکز (DEX)

صرافی‌های غیرمتمرکز (Decentralized Exchanges) به کاربران امکان خرید، فروش و مبادله دارایی‌های دیجیتال را بدون نیاز به واسطه‌های متمرکز می‌دهند. این صرافی‌ها از قراردادهای هوشمند استفاده می‌کنند و کاربران کنترل کامل بر دارایی‌های خود دارند.

سرمایه‌گذاری و کسب سود

دیفای امکان سرمایه‌گذاری در استخرهای نقدینگی (Liquidity Pools) را فراهم می‌کند. کاربران می‌توانند دارایی‌های خود را به این استخرها اضافه کنند و در ازای آن، سود یا کارمزد تراکنش‌ها را دریافت کنند. این فرآیند به‌عنوان «کشاورزی سود» (Yield Farming) نیز شناخته می‌شود.

استیبل‌کوین‌ها (Stablecoins)

استیبل‌کوین‌ها دارایی‌های دیجیتالی هستند که ارزش آن‌ها به یک دارایی پایدار مانند دلار آمریکا یا طلا وابسته است. دیفای از استیبل‌کوین‌ها برای کاهش نوسانات قیمت و تسهیل تراکنش‌های مالی استفاده می‌کند.

بیمه غیرمتمرکز

دیفای خدمات بیمه غیرمتمرکز را نیز ارائه می‌دهد که در آن، کاربران می‌توانند در ازای پرداخت حق بیمه، در برابر خطراتی مانند هک یا نقص قراردادهای هوشمند بیمه شوند. این خدمات نیز به‌صورت غیرمتمرکز و بدون نیاز به شرکت‌های بیمه سنتی ارائه می‌شوند.

مدیریت دارایی‌ها

دیفای ابزارهایی را برای مدیریت دارایی‌های دیجیتال فراهم می‌کند که به کاربران امکان می‌دهد تا پرتفوی خود را به‌صورت غیرمتمرکز مدیریت کنند، از جمله سرمایه‌گذاری در صندوق‌های غیرمتمرکز یا استفاده از ربات‌های معامله‌گر خودکار.

انتشار و توزیع توکن‌ها

دیفای به پروژه‌ها و استارت‌آپ‌ها امکان می‌دهد تا توکن‌های خود را به‌صورت غیرمتمرکز منتشر و توزیع کنند. این فرآیند اغلب از طریق عرضه اولیه سکه (ICO) یا عرضه اولیه صرافی (IEO) انجام می‌شود.

پرداخت‌های بین‌المللی

دیفای امکان انجام پرداخت‌های بین‌المللی را با سرعت بالا و هزینه‌های کم فراهم می‌کند. این ویژگی خصوصا برای افرادی که به سیستم‌های بانکی سنتی دسترسی ندارند، بسیار مفید است.

پیش‌بینی بازار

دیفای پلتفرم‌هایی را برای پیش‌بینی رویدادهای آینده ارائه می‌دهد که در آن، کاربران می‌توانند بر اساس پیش‌بینی‌های خود شرط‌بندی کنند. عملکرد این پلتفرم‌ها به‌صورت غیرمتمرکز و شفاف است.

گزارش‌گیری و تحلیل مالی

دیفای ابزارهایی را برای تحلیل و گزارش‌گیری مالی فراهم می‌کند که به کاربران امکان می‌دهد تا عملکرد دارایی‌های خود را ردیابی کرده و تصمیم‌گیری‌های بهتری انجام دهند.

به طور کلی، دیفای با ارائه این خدمات مالی نوآورانه، تحول بزرگی در صنعت مالی ایجاد کرده و امکان دسترسی به خدمات مالی را برای افراد بیشتری در سراسر جهان فراهم می‌کند.

چه کسانی از دیفای استفاده می‌کنند؟

هر فرد یا نهادی که به استقراض، وام‌دهی، سرمایه‌گذاری یا معامله ارز خارج از سیستم‌های بانکی سنتی علاقه‌مند باشد، می‌تواند از دیفای استفاده کند. دیفای با بهره‌گیری از ویژگی‌های شفافیت، تغییرناپذیری و امنیت بلاکچین، هدف ایجاد یک اکوسیستم مالی فراگیر، قابل دسترس و کارآمد را دنبال می‌کند.

این فناوری به افرادی که با مشکلاتی در مشارکت در سیستم مالی سنتی مواجه هستند، این فرصت را می‌دهد تا کنترل بیشتری بر دارایی‌های خود داشته باشند و به خدمات مهم مالی دسترسی پیدا کنند.

روش استفاده از خدمات دیفای

برای استفاده از خدمات دیفای (DeFi) کاربران ابتدا نیاز به یک کیف پول دیجیتال غیرمتمرکز (مانند متامسک) دارند که با شبکه‌های بلاکچین سازگار باشد.

پس از اتصال کیف پول به پلتفرم‌های دیفای، کاربران می‌توانند از خدمات مختلف مانند وام‌دهی، استقراض، معاملات غیرمتمرکز، سرمایه‌گذاری در استخرهای نقدینگی و کسب سود استفاده کنند. تمامی این فرآیندها از طریق قراردادهای هوشمند به‌صورت خودکار و بدون نیاز به واسطه‌های متمرکز انجام می‌شوند.

کاربران باید توجه داشته باشند که مسئولیت مدیریت و امنیت دارایی‌های خود را بر عهده دارند، زیرا دیفای بر پایه عدم نیاز به اعتماد به نهادهای سوم عمل می‌کند.

معایب و چالش‌های دیفای

در حالی که دیفای مزایای متعددی ارائه می‌دهد، ضروری است که معایب و چالش‌های آن را نیز در نظر بگیریم. برخی از چالش‌های کلیدی مرتبط با دیفای عبارتند از: 

پیچیدگی و تجربه کاربری: اکوسیستم فعلی دیفای می‌تواند به‌ویژه برای کاربران غیرفنی پیچیده باشد. استفاده از دیفای اغلب نیاز به درک اولیه از مفاهیم بلاکچین دارد که می‌تواند مانعی برای ورود کاربران جدید ایجاد کند. 

ریسک‌های قراردادهای هوشمند: قراردادهای هوشمند ممکن است دارای آسیب‌پذیری‌های کدنویسی باشند و هرگونه باگ یا نقص می‌تواند فرصتی برای سوءاستفاده توسط افراد خرابکار ایجاد کند که ممکن است منجر به ضرر مالی شود. بررسی امنیتی قراردادهای هوشمند و انجام تحقیقات دقیق می‌تواند به کاهش این ریسک‌ها کمک کند. 

نوسانات قیمت: دیفای عمدتاً بر دارایی‌های دیجیتال مانند ارزهای رمزنگاری‌شده متکی است. این دارایی‌ها به دلیل نوسانات قیمتی بالا شناخته شده‌اند و می‌توانند برای سرمایه‌گذاران و کاربران ریسک‌هایی ایجاد کنند. ممکن است به دلیل نوسانات سریع قیمت در بازار، ضررها یا سودهای غیرمنتظره‌ای تجربه کنید. 

عدم قطعیت مقرراتی: دیفای یک صنعت نوظهور است که با حداقل مقررات فعالیت می‌کند. نبود چارچوب مقرراتی واضح، عدم اطمینان در مورد مسائل قانونی و انطباق را افزایش می‌دهد. 

مقیاس‌پذیری و هزینه: دیفای با چالش‌های مقیاس‌پذیری شبکه‌های بلاکچین، به‌ویژه اتریوم، مواجه است. اگر شبکه با ترافیک بالا مواجه شود، کاربران مجبور به پرداخت کارمزدهای تراکنش غیرمعمول خواهند بود. حل مشکل مقیاس‌پذیری و کاهش هزینه‌های تراکنش، برای پذیرش گسترده‌تر و بهبود تجربه کاربری ضروری است.

دیفای چگونه بانکداری نسل بعد را رقم خواهد زد؟

دیفای (DeFi) با استفاده از فناوری بلاکچین و قراردادهای هوشمند، سیستم بانکداری سنتی را به‌طور اساسی متحول می‌کند.

این فناوری با حذف واسطه‌های متمرکز مانند بانک‌ها و مؤسسات مالی، امکان انجام تراکنش‌ها و خدمات مالی را به‌صورت مستقیم و غیرمتمرکز فراهم می‌آورد. این امر نه تنها هزینه‌های تراکنش‌ها را کاهش می‌دهد، بلکه باعث افزایش سرعت انجام عملیات مالی نیز می‌شود.

علاوه بر این، دیفای با ارائه دسترسی جهانی به خدمات مالی، حتی برای افرادی که به سیستم‌های بانکی سنتی دسترسی ندارند، شمول مالی را بهبود بخشیده و فرصت‌های جدیدی برای مشارکت در اقتصاد جهانی ایجاد می‌کند.

بانکداری نسل بعدی تحت تأثیر دیفای، به‌سمت یک سیستم مالی باز، شفاف و غیرمتمرکز حرکت خواهد کرد. در این سیستم، کاربران کنترل کامل بر دارایی‌های خود خواهند داشت و نیازی به اعتماد به نهادهای متمرکز نخواهد بود.

با پیشرفت فناوری‌هایی مانند بلاکچین‌های مقیاس‌پذیرتر، بهبود امنیت قراردادهای هوشمند و یکپارچه‌سازی هوش مصنوعی، خدمات مالی هوشمندتر، کارآمدتر و امن‌تری ارائه خواهند شد. این تحولات نه تنها تجربه کاربری را بهبود می‌بخشد، بلکه امکان ایجاد خدمات مالی نوآورانه‌تر و متنوع‌تر را نیز فراهم می‌کند.

در نهایت، دیفای می‌تواند به‌عنوان یک جایگزین قدرتمند برای سیستم‌های بانکی سنتی، آینده‌ای فراگیر و عادلانه‌تر را برای صنعت مالی رقم بزند.

مدیریت داده در صنعت بانکداری، از اهمیت بالایی برخوردار است. چرا که داده‌ها به عنوان یکی از ارزشمندترین دارایی‌های بانک‌ها، پایه‌ای برای تصمیم‌گیری‌های استراتژیک، بهبود تجربه مشتری و افزایش کارایی عملیاتی محسوب می‌شوند.

با ظهور فناوری‌های نوین مانند هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و کلان‌داده، بانک‌ها قادر به تحلیل حجم عظیمی از داده‌ها در زمان واقعی شده‌اند که این امر منجر به ارائه خدمات شخصی‌سازی‌شده، کاهش ریسک‌های مالی و شناسایی فرصت‌های جدید کسب‌وکار می‌شود. همچنین، تحولات نوآورانه‌ای مانند استفاده از بلاک‌چین برای افزایش امنیت و شفافیت تراکنش‌ها و به‌کارگیری رایانش ابری برای ذخیره‌سازی و پردازش کارآمد داده‌ها، در حال تغییر چهره صنعت بانکداری هستند.

در این مطلب به بررسی شیوه‌های نوآورانه‌ای می‌پردازیم که بانک‌های پیشرو جهانی برای مدیریت داده در پیش گرفته‌اند.

اهمیت مدیریت داده در بانکداری

گردآوری و مدیریت داده‌ها در بانکداری مدرن از اهمیت بالایی برخوردار است. زیرا بانک‌ها با حجم زیادی از داده‌ها مواجه هستند که باید به‌درستی جمع‌آوری، ذخیره، تجزیه و تحلیل شوند تا بتوانند تصمیم‌گیری‌های هوشمندانه و مبتنی بر اطلاعات دقیق اتخاذ کنند.

داده‌های مشتریان، تراکنش‌های مالی، ریسک‌ها و اطلاعات بازارهای مالی، همگی نقش حیاتی در ارائه خدمات شخصی‌سازی‌شده، پیش‌بینی روندهای بازار و مدیریت ریسک‌ها دارند.

علاوه بر این، با توجه به قوانین نظارتی و الزامات امنیتی، بانک‌ها باید به‌طور مؤثر داده‌ها را محافظت کنند و آن‌ها را برای بهینه‌سازی عملیات، افزایش بهره‌وری و کاهش خطاهای انسانی مورد استفاده قرار دهند.

مدیریت صحیح داده‌ها در بانکداری می‌تواند به‌طور چشمگیری به بهبود تجربه مشتریان، حفظ امنیت و ایجاد مزیت رقابتی کمک کند.

ضرورت در پیش گرفتن رویکردهای نوآورانه برای مدیریت داده در صنعت بانکداری جهانی نوین

در عصر دیجیتال، مدیریت داده‌ها به یکی از چالش‌های اصلی صنعت بانکداری جهانی تبدیل شده است. با افزایش حجم داده‌های مالی، تراکنش‌ها و اطلاعات مشتریان، بانک‌ها نیازمند رویکردهای نوآورانه‌ای هستند تا بتوانند این داده‌ها را به‌طور مؤثر جمع‌آوری، تحلیل و استفاده کنند.

استفاده از فناوری‌های پیشرفته مانند هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و بلاکچین نه تنها به بهبود امنیت و حریم خصوصی داده‌ها کمک می‌کند، بلکه امکان ارائه خدمات شخصی‌سازی شده و تصمیم‌گیری‌های دقیق‌تر را فراهم می‌آورد.

این نوآوری‌ها همچنین به بانک‌ها اجازه می‌دهند تا در رقابت جهانی پیشتاز باشند، هزینه‌های عملیاتی را کاهش دهند و تجربه مشتری را بهبود بخشند.

بنابراین، اتخاذ رویکردهای نوآورانه در مدیریت داده‌ها نه تنها یک ضرورت است بلکه عاملی کلیدی برای بقا و رشد در صنعت بانکداری مدرن محسوب می‌شود.

در حال حاضر بانک‌های پیشرو جهانی مانند JPMorgan Chase، HSBC و Bank of America از رویکردهای نوآورانه برای مدیریت داده استفاده می‌کنند.

به عنوان مثال، JPMorgan Chase از هوش مصنوعی و یادگیری ماشین برای تحلیل کلان‌داده‌ها و شناسایی تقلب‌های مالی استفاده می‌کند، در حالی که HSBC از فناوری بلاک‌چین برای تسریع و امن‌سازی تراکنش‌های بین‌المللی بهره می‌برد.

Bank of America نیز با استفاده از رایانش ابری و تحلیل پیش‌بینانه، خدمات شخصی‌سازی‌شده به مشتریان ارائه می‌دهد و ریسک‌های اعتباری را به طور دقیق‌تری مدیریت می‌کند.

این بانک‌ها با به‌کارگیری فناوری‌های نوین، نه تنها کارایی عملیاتی خود را افزایش داده‌اند بلکه تجربه مشتریان را نیز بهبود بخشیده‌اند.

بانک‌های پیشرو و جهانی از چه رویکرد‌های نوآورانه‌ای برای مدیریت داده استفاده می‌کنند؟

در ادامه به بررسی رویکردهای جدید و نوآورانه‌ای می‌پردازیم که بانک‌های شاخص در سطح بین‌المللی از آن‌ها برای مدیریت داده‌های خود استفاده می‌کنند.

استفاده از هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

بانک‌های پیشرو جهانی از هوش مصنوعی (AI) و یادگیری ماشین (ML) به عنوان رویکردهای نوآورانه برای مدیریت داده استفاده می‌کنند تا بتوانند از حجم عظیم اطلاعات خود به شیوه‌ای کارآمد و مؤثر بهره‌برداری کنند.

این فناوری‌ها به بانک‌ها امکان می‌دهند تا داده‌های ساختاریافته و غیرساختاریافته را تحلیل کرده و بینش‌های عمیقی از رفتار مشتریان، ترندهای بازار و ریسک‌های مالی به دست آورند.

برای مثال، با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین، بانک‌ها می‌توانند الگوهای مصرفی مشتریان را شناسایی کرده و خدمات شخصی‌سازی‌شده مانند پیشنهاد محصولات مالی متناسب با نیازهای فردی ارائه دهند.

همچنین، هوش مصنوعی در شناسایی تقلب و فعالیت‌های مشکوک به کمک بانک‌ها می‌آید، چرا که می‌تواند ناهنجاری‌ها را در زمان واقعی تشخیص داده و از وقوع جرائم مالی جلوگیری کند.

در نتیجه، هوش مصنوعی و یادگیری ماشین به عنوان ابزارهای تحول‌آفرین، بانک‌ها را قادر می‌سازند تا در عصر دیجیتال به رهبران نوآوری تبدیل شوند.

بهره‌گیری از کلان‌داده (Big Data)

بانک‌های پیشرو و جهانی از کلان‌داده (Big Data) برای بهبود عملکرد، تصمیم‌گیری و ارائه خدمات مشتریان استفاده می‌کنند. این بانک‌ها به کمک ابزارهای پیشرفته تحلیل داده، می‌توانند الگوهای رفتاری مشتریان، روندهای اقتصادی و بازارهای مالی را شناسایی کنند.

اطلاعات جمع‌آوری‌شده از منابع مختلف مانند تراکنش‌های مالی، شبکه‌های اجتماعی و داده‌های اقتصادی به آن‌ها کمک می‌کند تا خدمات شخصی‌سازی‌شده و راهکارهای مالی مبتنی بر نیازهای خاص هر مشتری ارائه دهند. این رویکرد موجب بهبود تجربه مشتری و افزایش رضایت آن‌ها می‌شود.

علاوه بر این، کلان‌داده به بانک‌ها این امکان را می‌دهد که ریسک‌ها را بهتر مدیریت کرده و از تقلب‌ها و تهدیدات سایبری جلوگیری کنند. با تجزیه و تحلیل داده‌های کلان، بانک‌ها می‌توانند نشانه‌های احتمالی خطرات مالی، تقلب‌های کارت اعتباری و سایر تهدیدات امنیتی را شناسایی کنند.

این امر موجب می‌شود که بانک‌ها با استفاده از الگوریتم‌های پیشرفته و یادگیری ماشین، اقدامات پیشگیرانه به موقع انجام دهند و به بهینه‌سازی فرآیندهای داخلی و خدمات مالی خود بپردازند. به این ترتیب، کلان‌داده به یکی از ابزارهای کلیدی برای مدیریت داده و بهبود عملکرد بانک‌های پیشرو جهانی تبدیل شده است.

فناوری بلاکچین

بانک‌های بزرگ بین‌المللی به‌طور فزاینده‌ای به استفاده از فناوری بلاک‌چین به عنوان یک راهکار نوآورانه برای مدیریت داده‌ها روی آورده‌اند. این فناوری با ویژگی‌های امنیتی و شفافیتی که ارائه می‌دهد، می‌تواند به بهبود فرآیندهای مالی و کاهش هزینه‌ها کمک کند.

بلاک‌چین به بانک‌ها این امکان را می‌دهد که تراکنش‌ها را به‌صورت غیرمتمرکز و بدون نیاز به واسطه‌ها ثبت کنند که این امر می‌تواند زمان پردازش و خطر تقلب را به‌طور قابل توجهی کاهش دهد. همچنین، با استفاده از قراردادهای هوشمند، بانک‌ها می‌توانند فرآیندهای پیچیده مالی را به‌صورت خودکار و با اطمینان بیشتری اجرا کنند.

علاوه بر این، بانک‌ها با بهره‌برداری از بلاک‌چین می‌توانند به بهبود شفافیت و اعتماد در ارتباطات خود با مشتریان و دیگر نهادها بپردازند. این فناوری امکان پیگیری و ثبت دقیق تراکنش‌ها را فراهم می‌کند و به این ترتیب، بانک‌ها می‌توانند به‌راحتی به اثبات اصالت و تاریخچه داده‌ها بپردازند.

همچنین، با کاهش نیاز به سیستم‌های سنتی و کاغذی، بانک‌ها می‌توانند به سمت دیجیتالی‌سازی بیشتر حرکت کنند و در نهایت، تجربه مشتریان را بهبود بخشند. این تغییرات نه‌تنها کارآیی را افزایش می‌دهند بلکه به کاهش هزینه‌های عملیاتی و زمان پاسخگویی نیز منجر می‌شوند.

بکارگیری رایانش ابری (Cloud Computing)

بانک‌های پیشرو جهانی از رایانش ابری به عنوان یک روش خلاقانه برای مدیریت داده استفاده می‌کنند تا چابکی، مقیاس‌پذیری و کارایی خود را افزایش دهند.

با انتقال داده‌ها و عملیات‌های خود به زیرساخت‌های ابری، این بانک‌ها می‌توانند به‌صورت پویا منابع محاسباتی و ذخیره‌سازی را بر اساس نیازهای خود تنظیم کنند. این امر نه تنها هزینه‌های زیرساخت فیزیکی را کاهش می‌دهد بلکه امکان دسترسی سریع و ایمن به داده‌ها را از هر نقطه‌ای فراهم می‌کند.

علاوه بر این، رایانش ابری به بانک‌ها اجازه می‌دهد تا از سرویس‌های پیشرفته‌ای مانند هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و تحلیل داده‌های بزرگ به‌صورت یکپارچه استفاده کنند که این امر به آن‌ها کمک می‌کند تا بینش‌های عمیق‌تری از داده‌های خود استخراج کرده و تصمیم‌گیری‌های بهتری داشته باشند.

رایانش ابری همچنین به بانک‌ها امکان می‌دهد تا نوآوری‌های خود را تسریع و خدمات جدیدی را به سرعت به بازار عرضه کنند. با استفاده از محیط‌های ابری، بانک‌ها می‌توانند به‌راحتی آزمایش‌های جدیدی انجام دهند، محصولات دیجیتالی توسعه دهند و به‌سرعت به تغییرات بازار پاسخ دهند.

مضاف بر اینکه، امنیت داده‌ها در محیط ابری با استفاده از پروتکل‌های پیشرفته رمزنگاری و مدیریت دسترسی به‌طور قابل توجهی افزایش می‌یابد. این امر به بانک‌ها اطمینان می‌دهد که داده‌های حساس مشتریان در امان است و با مقررات نظارتی مطابقت دارد.

در نتیجه، رایانش ابری نه تنها به عنوان یک ابزار مدیریت داده بلکه به عنوان یک محرک کلیدی برای تحول دیجیتال در صنعت بانکداری عمل می‌کند.

استفاده از امنیت سایبری پیشرفته

بانک‌های پیشگام در سطح بین‌المللی با استفاده از امنیت سایبری پیشرفته به عنوان یک ابزار حیاتی برای مدیریت داده‌ها و محافظت از اطلاعات حساس مشتریان و تراکنش‌ها عمل می‌کنند. این بانک‌ها به طور مداوم زیرساخت‌های امنیتی خود را با استفاده از فناوری‌های جدید مانند هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و بلاک‌چین تقویت می‌کنند تا تهدیدات سایبری را شناسایی و مقابله کنند.

به عنوان مثال، الگوریتم‌های یادگیری ماشین قادرند الگوهای ناهنجار در داده‌ها را شبیه‌سازی کنند و هرگونه فعالیت مشکوک را به سرعت تشخیص دهند. این روش‌ها به بانک‌ها اجازه می‌دهند که در برابر حملات سایبری پیشرفته مانند فیشینگ، بدافزارها و حملات DDoS محافظت شوند و امنیت داده‌ها را تضمین کنند.

علاوه بر این، بانک‌های پیشرو برای حفظ حریم خصوصی و امنیت داده‌ها از فناوری‌های رمزنگاری پیشرفته استفاده می‌کنند. داده‌های مشتریان و تراکنش‌های مالی به‌طور رمزنگاری‌شده ذخیره و منتقل می‌شوند تا از دسترسی غیرمجاز جلوگیری شود.

همچنین، استفاده از شناسایی دو مرحله‌ای، احراز هویت بیومتریک و سیستم‌های نظارت مستمر بر شبکه‌ها، به کاهش خطرات امنیتی کمک می‌کند.

این رویکرد جامع و پیشرفته به بانک‌ها این امکان را می‌دهد که علاوه بر محافظت از داده‌ها، اعتماد مشتریان را نیز حفظ کرده و از اعتبار برند خود در برابر تهدیدات سایبری محافظت کنند.

بهره‌گیری از پلتفرم‌ داده‌های مشتریان (CDP)

بانک‌های پیشرو جهانی به طور روزافزونی از پلتفرم‌های مدیریت داده‌های مشتریان (CDP) به عنوان ابزاری نوآورانه برای بهبود استراتژی‌های بازاریابی و مدیریت ارتباط با مشتریان استفاده می‌کنند.

این پلتفرم‌ها به بانک‌ها امکان می‌دهند که داده‌های مشتریان را از منابع مختلف جمع‌آوری، یکپارچه و تحلیل کنند. با استفاده از CDP، بانک‌ها می‌توانند رفتار و نیازهای مشتریان را بهتر شناسایی کنند و بر اساس آن پیشنهادهای شخصی‌سازی‌شده‌ای ارائه دهند که به افزایش رضایت مشتری و وفاداری آن‌ها کمک می‌کند. این رویکرد علاوه بر بهبود تجربه مشتری، می‌تواند به افزایش درآمد و کاهش هزینه‌های بازاریابی نیز منجر شود.

علاوه بر این، CDP ها به بانک‌ها این امکان را می‌دهند که به صورت بهتری با چالش‌های مربوط به حریم خصوصی و امنیت داده‌ها مقابله کنند. با توجه به قوانین سخت‌گیرانه حفاظت از داده‌ها، بانک‌ها می‌توانند با استفاده از این پلتفرم‌ها، به طور مؤثرتری کنترل و مدیریت داده‌های حساس مشتریان را انجام دهند.

همچنین، CDPها به بانک‌ها کمک می‌کنند تا تحلیل‌های پیشرفته‌تری از داده‌ها انجام دهند و در نتیجه تصمیم‌گیری‌های بهتری در راستای توسعه محصولات و خدمات جدید در پیش گیرند. به این ترتیب، استفاده از CDP به عنوان یک ابزار استراتژیک، به بانک‌ها کمک می‌کند تا در بازار رقابتی امروزی باقی بمانند و موفقیت بیشتری کسب کنند.

استفاده از اتوماسیون رباتیک فرآیند (Robotic Process Automation)

بانک‌های پیشرفته جهانی از اتوماسیون رباتیک فرآیند (RPA) به عنوان یک ابزار قدرتمند برای مدیریت داده‌ها و بهبود کارایی عملیاتی استفاده می‌کنند. RPA با استفاده از ربات‌های نرم‌افزاری، وظایف تکراری و زمان‌بر مانند ورود داده‌ها، پردازش تراکنش‌ها، تطبیق اطلاعات و تولید گزارش‌ها را به‌صورت خودکار انجام می‌دهد.

این امر نه تنها دقت و سرعت فرآیندها را افزایش می‌دهد، بلکه به کاهش خطای انسانی نیز کمک می‌کند. به‌عنوان مثال، در فرآیندهای مربوط به وام‌دهی یا افتتاح حساب، RPA می‌تواند داده‌های مشتریان را از منابع مختلف جمع‌آوری و یکپارچه کند، به بررسی درخواست‌ها بپردازد و تصمیم‌گیری‌های اولیه را تسریع بخشد. این اتوماسیون به بانک‌ها اجازه می‌دهد تا منابع انسانی خود را بر روی فعالیت‌های استراتژیک و خلاقانه متمرکز کنند.

علاوه بر این، RPA به بانک‌ها کمک می‌کند تا مدیریت داده‌ها را به‌صورت مقیاس‌پذیر و انعطاف‌پذیر انجام دهند. با افزایش حجم داده‌ها، RPA می‌تواند به‌سرعت داده‌های جدید را پردازش و سازمان‌دهی کند، بدون اینکه نیاز به افزایش نیروی انسانی باشد.

این فناوری همچنین با یکپارچه‌سازی سیستم‌های قدیمی و جدید، شکاف‌های عملیاتی را پر می‌کند و جریان داده‌ها را بهبود می‌بخشد. به‌علاوه، RPA می‌تواند برای نظارت بر داده‌ها و شناسایی ناهنجاری‌ها در زمان واقعی استفاده شود که این امر به بانک‌ها کمک می‌کند تا ریسک‌های عملیاتی و امنیتی را کاهش دهند.

در نتیجه، RPA نه تنها به عنوان یک ابزار مدیریت داده، بلکه به عنوان یک محرک کلیدی برای تحول دیجیتال و بهبود تجربه مشتری در صنعت بانکداری عمل می‌کند.

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.

تجربه بانکداری در حال دگرگونی عمیقی‌ست. دیگر دوران ارائه خدمات یکسان به همه مشتریان به سر آمده است. مشتریان امروز به خدمات سنتی و تراکنش‌های معمول بانکی بسنده نمی‌کنند؛ آن‌ها به دنبال راهکارهایی هستند که دقیقاً با نیازها، اهداف و سبک زندگی منحصربه‌فردشان هماهنگ باشد. مؤسسات مالی نیز با درک این تغییر، باید با بهره‌گیری از هوش مصنوعی پیشرفته و تحلیل داده‌های دقیق، خدماتی کاملاً شخصی‌سازی‌شده و متناسب با هر فرد ارائه دهند.

تحقیقات اخیر MX Technologies (شرکتی پیشرو در حوزه هوش مالی و تحلیل داده‌) نشان می‌دهد که ۵۴ درصد از مصرف‌کنندگان آمریکایی انتظار دارند بانک‌ها از اطلاعات مالی شخصی آنها برای ارائه خدمات متناسب استفاده کنند. این خواسته محدود به نسل خاصی نیست؛ ۷۴ درصد از شرکت‌کنندگان در تمامی گروه‌های سنی (از نسل Z تا نسل هزاره، نسل X و حتی نسل‌های پیشین) خواستار افزایش خدمات شخصی‌سازی شده هستند. این آمار به وضوح نشان می‌دهد که شخصی‌سازی دیگر یک امتیاز لوکس نیست، بلکه یک ضرورت انکارناپذیر در صنعت بانکداری مدرن است.

با این حال، حرکت به سمت شخصی‌سازی پیشرفته با چالش‌هایی مانند حفظ حریم خصوصی داده‌ها، انطباق با مقررات و ایجاد تعادل بین خودکارسازی و تعامل انسانی همراه است.

در ادامه بیشتر به بررسی عناصر کلیدی بانکداری شخصی‌سازی‌شده، مزایا و چالش‌های آن می‌پردازیم:

نقش هوش مصنوعی و تحلیل داده‌ در بانکداری شخصی‌سازی‌شده

هوش مصنوعی و تحلیل داده‌ها در قلب تحول بانکداری شخصی‌سازی شده قرار دارند. بانک‌ها به طور فزاینده‌ای از الگوریتم‌های پیشرفته هوش مصنوعی برای بررسی الگوهای تراکنشی، رفتارها و ترجیحات مشتریان بهره می‌گیرند. این فناوری‌ها به مؤسسات مالی امکان می‌دهند نیازهای مشتریان را پیش‌بینی کرده و راهکارهای مالی متناسب را در لحظه ارائه دهند.

براساس مطالعات Defi Solutions (ارائه‌دهنده راهکارهای فناوری برای مؤسسات مالی)، بانک‌ها با استفاده از تکنیک‌های نوینی همچون شخصی‌سازی پویا در مقیاس خرد (Dynamic Micro-Personalization)، مشتریان را بر مبنای داده‌های لحظه‌ای دسته‌بندی می‌کنند و محصولات مالی مناسب را در کوتاه‌ترین زمان ممکن طراحی و پیشنهاد می‌دهند. این رویکرد که توسط WaveCX¹ نیز مورد استفاده قرار گرفته، علاوه بر افزایش سطح رضایت مشتریان، کارایی عملیاتی بانک‌ها را نیز ارتقا می‌دهد و منابع و زمانی را که پیش از این صرف طراحی راهکارهای عمومی می‌شد، به طور چشمگیری کاهش می‌دهد.

مزایای بانکداری شخصی‌سازی‌شده

مزایای بانکداری شخصی‌سازی‌شده چیزی فراتر از افزایش رضایت مشتریان است. این رویکرد نوین به طور همزمان باعث رشد درآمد، تقویت وفاداری مشتریان و ارتقای سطح سواد مالی مشتریان نیز می‌شود.

علاوه بر این، با توجه به نیازهای مالی منحصربه‌فرد هر فرد، شخصی‌سازی خدمات بانکی حس ارزشمندی و اعتماد را در مشتریان تقویت کرده و منجر به ایجاد روابط عمیق‌تر با مؤسسات مالی می‌شود. تأثیر این رویکرد بر نگهداشت مشتریان چشمگیر است، به‌طوری که طبق گزارش MX، نزدیک به ۸۰ درصد از مصرف‌کنندگان اعلام کرده‌اند که فقط در صورت دریافت خدمات شخصی‌سازی‌شده، همچنان به استفاده از خدمات بانک خود ادامه خواهند داد. با این حال، این روند هنوز توسط بانک‌های مهم جهان فهم نشده چراکه آمارهای منتشرشده در گزارش Astera نشان می‌دهد که تنها ۴۴ درصد از بانک‌ها در حال حاضر چنین خدماتی را ارائه می‌دهند.

این شکاف، فرصت قابل توجهی را برای مؤسسات مالی فراهم می‌کند تا با سرمایه‌گذاری در استراتژی‌های داده‌محور و مشتری‌محور، خود را از رقبا متمایز کرده و با انتظارات در حال تغییر مشتریان همگام شوند. بانک‌هایی که شخصی‌سازی را به‌عنوان یک اولویت راهبردی در نظر می‌گیرند، می‌توانند ارتباطات معنادارتری با مشتریان خود ایجاد کرده، وفاداری آنها را افزایش داده و در نهایت مزیت رقابتی پایداری در بازار رقابتی امروز به دست آورند.

شخصی‌سازی خدمات، مسیری نو برای افزایش درآمد بانک‌ها

شخصی‌سازی خدمات، به مثابه یک راهبرد هوشمندانه، منافع دوسویه‌ای ایجاد می‌کند: مشتریان به خدمات باکیفیت‌تری دسترسی پیدا می‌کنند و مؤسسات مالی با افزایش تنوع محصولات و گسترش منابع درآمدی، سودآوری خود را ارتقا می‌دهند.
درواقع بانک‌ها با بهره‌گیری از تحلیل داده‌ها می‌توانند فرصت‌های نوینی برای ارائه محصولات و خدمات متناسب با نیازهای مشتریان شناسایی کرده و از این طریق، هم فروش مکمل (Cross-Selling) و هم فروش افزایشی (Upselling) را تقویت کنند.

بر اساس گزارش Astera²، بانک‌ها با درک عمیق‌تر از الگوهای رفتاری و ترجیحات مشتریان، می‌توانند در زمان‌های حساس و مناسب، راهکارهای مالی سفارشی ارائه دهند. این رویکرد باعث افزایش نرخ پذیرش خدمات، بهبود تجربه بانکداری و تقویت تعاملات مشتریان خواهد شد.

توانمندسازی مالی و آموزش هدفمند مشتریان

یکی دیگر از ابعاد کلیدی بانکداری شخصی‌سازی شده، ارائه محتوای آموزشی اختصاصی برای کمک به مشتریان در فهم بهتر مفاهیم پیچیده مالی است. این رویکرد نوآورانه فراتر از خدمات معمول بانکی رفته و به عنوان پلی میان دانش تخصصی مالی و نیازهای واقعی مشتریان عمل می‌کند.

در دنیای امروز که تصمیم‌گیری‌های مالی روز به روز پیچیده‌تر می‌شوند، بانک‌های پیشرو با ارائه ابزارهای آموزشی شخصی‌سازی شده به مشتریان خود کمک می‌کنند تا بر این پیچیدگی‌ها غلبه کنند. محتوای آموزشی که متناسب با سطح دانش، اهداف و نیازهای خاص هر مشتری طراحی شده و در زمان مناسب در اختیار او قرار می‌گیرد.

مطابق گزارش جامع BISA³، مؤسسات مالی که بر آموزش و ارتقای سواد مالی مشتریان تمرکز دارند، شاهد نتایج چشمگیری بوده‌اند. این بانک‌ها توانسته‌اند مشتریان خود را به سطحی از آگاهی برسانند که آنها قادر به اتخاذ تصمیمات آگاهانه‌تر و استراتژیک‌تر در مدیریت دارایی‌های خود باشند. این توانمندسازی، تأثیر مستقیمی بر کیفیت زندگی مالی مشتریان داشته و منجر به بهبود وضعیت اقتصادی آنها در بلندمدت شده است.

آنچه این رویکرد را بیش از پیش ارزشمند می‌سازد، تغییر بنیادین در ماهیت ارتباط میان بانک و مشتری است. افزایش چشمگیر اعتماد و وفاداری مشتریان، علاوه بر منافع اقتصادی برای بانک‌ها، به ایجاد رابطه‌ای پایدار و دوسویه منجر شده است. در این الگوی جدید تعاملی، بانک‌ها از نقش سنتی ارائه‌دهنده صرف خدمات مالی فراتر رفته و به مشاوران مالی مورد اعتماد و شرکای استراتژیک مشتریان تبدیل شده‌اند.

یکپارچگی نوآوری و فناوری در بانکداری شخصی‌سازی‌شده

پیشرفت فناوری‌های نوین، چهره بانکداری شخصی‌سازی شده را دگرگون کرده و آن را به تجربه‌ای یکپارچه، کارآمد و مشتری‌محور تبدیل کرده است. با توسعه هوش مصنوعی، تحلیل کلان‌داده و یادگیری ماشینی، بانک‌ها به‌طور فزاینده‌ای به سمت تحول دیجیتال حرکت کرده‌اند تا تجارب مالی فوق‌شخصی‌سازی شده را ارائه دهند، تعاملات را بهبود بخشند و فرآیندهای خود را بهینه‌سازی کنند.

یکپارچه‌سازی همه کانال‌ها

روندهای بانکداری چندکاناله (Omnichannel Banking) که بر یکپارچه‌سازی بی‌وقفه بین موبایل، وب، دستگاه‌های خودپرداز (ATM) و خدمات حضوری در شعب تأکید دارند، دسترسی‌پذیری و راحتی را به میزان قابل توجهی افزایش می‌دهد.

مصرف‌کنندگان امروزی انتظار دارند بدون هیچ‌گونه گسستی بین پلتفرم‌های مختلف جابه‌جا شوند؛ برای مثال، یک تراکنش را در اپلیکیشن موبایل خود آغاز کنند، اعلان‌های لحظه‌ای را روی ساعت هوشمندشان دریافت کنند و در نهایت، آن را در شعبه تکمیل کنند، بدون اینکه اختلالی در فرآیند ایجاد شود.

علاوه بر این، چت‌بات‌ها و دستیارهای صوتی مجهز به هوش مصنوعی، امکان بانکداری محاوره‌ای را فراهم کرده‌اند. این فناوری به کاربران اجازه می‌دهد از طریق پردازش زبان طبیعی (NLP)، موجودی حساب خود را بررسی کنند، انتقال وجه انجام دهند و توصیه‌های مالی شخصی‌سازی شده دریافت کنند. این یکپارچگی و اتصال بی‌وقفه نیز ، تجربه‌ای منسجم و هماهنگ در تمامی نقاط تعامل مشتریان با بانک ایجاد می‌کند.

تحلیل‌های پیش‌بینی‌کننده و راهکارهای پیش‌گیرانه

بانک‌ها از تحلیل‌های پیش‌بینی‌کننده (Predictive Analytics) برای برآورد نیازهای مشتریان و ارائه راهکارهای مالی هوشمندانه بهره می‌گیرند. سیستم‌های مبتنی بر هوش مصنوعی، عادات هزینه‌کرد، سوابق تراکنشی و الگوهای رفتاری مشتریان را بررسی کرده و محصولات مالی متناسب، استراتژی‌های بودجه‌بندی و هشدارهای ریسک مالی را پیشنهاد می‌دهند.

برای مثال، یک بانک می‌تواند مشتری را درباره موعد پرداخت قبوض، گزینه‌های وام متناسب یا فرصت‌های سرمایه‌گذاری شخصی‌سازی شده بر اساس رفتار مالی گذشته‌اش آگاه سازد. این فناوری باعث افزایش آگاهی مالی و بهبود مدیریت سرمایه توسط مشتریان می‌شود. علاوه بر این، تحلیل‌های پیش‌بینی‌کننده نقش مهمی در فروش مکمل (Cross-Selling) و نگهداشت مشتریان ایفا می‌کنند. ارائه محصولات و خدمات مالی مرتبط در زمان مناسب، علاوه بر افزایش تعامل مشتریان، بهره‌وری عملیاتی بانک‌ها را نیز ارتقا می‌دهد.

شخصی‌سازی خدمات مالی با تکیه بر هوش مصنوعی و بینش‌های لحظه‌ای

فراتر از تحلیل‌های پیش‌بینی‌کننده، موتورهای توصیه‌گر مبتنی بر هوش مصنوعی، انقلابی بنیادین در ماهیت بانکداری شخصی‌سازی شده پدید آورده‌اند. این سیستم‌های هوشمند با الگوریتم‌های پیشرفته خود، دیگر به ارائه مشاوره‌های کلی و عمومی بسنده نمی‌کنند، بلکه با تحلیل عمیق و لحظه‌ای الگوهای رفتاری، تراکنش‌ها، و حتی نوسانات بازار، پیشنهادات مالی منحصربه‌فردی را برای هر مشتری طراحی می‌کنند. امروزه مشتریان بانک‌ها، در هر نقطه از سفر مالی خود، راهکارهایی را دریافت می‌کنند که نه تنها با شرایط فعلی آنها همسو است، بلکه مسیر آینده مالی‌شان را نیز با دقتی قابل توجه ترسیم می‌کند.

این فناوری طیف وسیعی از خدمات مالی را پوشش می‌دهد، از جمله:

✔️ بهینه‌سازی استفاده از کارت‌های اعتباری
✔️ ارائه‌ی پیشنهادات سرمایه‌گذاری متناسب با ریسک‌پذیری فرد
✔️ تدوین برنامه‌های سفارشی بازپرداخت وام

هوش مصنوعی اطمینان حاصل می‌کند که تمامی توصیه‌های مالی، متناسب، دقیق و قابل اجرا باشند. یکی از مهم‌ترین پیشرفت‌ها در این زمینه، شخصی‌سازی پویا در مقیاس خرد (Dynamic Micro-Personalization) است. در این روش، هوش مصنوعی مشتریان را در لحظه به دسته‌های منحصربه‌فرد تقسیم‌بندی می‌کند. همان‌طور که در گزارش WaveCX توضیح داده شده است، این فناوری به بانک‌ها امکان می‌دهد تا محصولات مالی را به‌صورت پویا طراحی کرده و ترکیبی از راهکارهای مختلف را ارائه دهند که دقیقاً نیازهای مشتری را برآورده می‌سازد.

بانکداری صوتی و هوش مصنوعی محاوره‌ای

در عصر دیجیتال، دستیارهای صوتی هوشمند به ابزاری نوین و تحول‌آفرین در صنعت بانکداری تبدیل شده‌اند. این فناوری با تکیه بر پردازش زبان طبیعی (NLP)، امکان تعامل ساده، سریع و بدون نیاز به واسطه با سیستم‌های بانکی را فراهم می‌آورد. بانکداری صوتی این فرصت را در اختیار کاربران قرار می‌دهد تا تنها با چند دستور صوتی، تراکنش‌های مالی خود را انجام دهند، اهداف پس‌انداز تعیین کرده یا حتی مشاوره‌های مالی دریافت کنند.

یکی از مزایای برجسته این فناوری، افزایش دسترسی به خدمات بانکی برای افرادی‌ست که با محدودیت‌های جسمی یا بینایی مواجه‌اند. اما این تنها بخش کوچکی از مخاطبان بانکداری صوتی است؛ چرا که افراد بسیاری، صرف‌نظر از وضعیت جسمی، به دلایل متنوعی این شیوه نوین را به روش‌های سنتی ترجیح می‌دهند. در جهانی که سرعت و سهولت حرف اول را می‌زند، امکان انجام امور مالی تنها با بیان یک جمله، تجربه‌ای فوق‌العاده کارآمد و خوشایند را رقم می‌زند. کاربران می‌توانند در هر زمان و مکانی – از پشت فرمان خودرو گرفته تا در خانه یا محل کار – به سادگی حساب خود را مدیریت کنند، بدون نیاز به مراجعه حضوری یا حتی باز کردن اپلیکیشن بانکی.

علاوه بر سهولت استفاده، بانکداری صوتی نوعی تعامل انسانی و شخصی‌سازی‌شده را ارائه می‌دهد که برای بسیاری از افراد دلپذیرتر از مواجهه با رابط‌های کاربری سرد و پیچیده است. نسل‌های جوان که با تکنولوژی رشد کرده‌اند، تمایل دارند با سیستم‌هایی گفتگو کنند که زبان طبیعی را می‌فهمند و پاسخ‌هایی شبیه به مکالمات روزمره ارائه می‌دهند. این ترکیب از هوشمندی، سادگی و تعامل شخصی، بانکداری صوتی را به یکی از آینده‌دارترین مسیرهای توسعه خدمات مالی در دنیای دیجیتال تبدیل کرده است.

ادغام بلاکچین و بانکداری غیرمتمرکز (DeFi)

فناوری بلاکچین در حال بازنویسی قواعد بازی‌های مالی است و به بانک‌ها این فرصت را می‌دهد که خدمات شفاف‌تر، امن‌تر و کارآمدتری ارائه دهند.

1. قراردادهای هوشمند، امکان پردازش خودکار وام‌ها را فراهم می‌کنند و زمان تایید وام‌ها را کاهش می‌دهند.
2. پرداخت‌های بین‌المللی (cross-border payments) مبتنی بر بلاکچین، که معمولاً چند روز طول می‌کشند، در عرض چند ثانیه تسویه می‌شوند.
3. بانکداری غیرمتمرکز (DeFi) نیز یک روند تحول‌آفرین در خدمات مالی محسوب می‌شود؛ این مدل به مشتریان اجازه می‌دهد بدون نیاز به واسطه‌های سنتی، به خدماتی مانند وام‌های همتابه‌همتا (P2P Lending) و مدیریت دارایی‌های دیجیتال دسترسی داشته باشند.

با رشد خدماتی مانند نگهداری دارایی‌های دیجیتال و محصولات مالی توکنیزه‌شده، انتظار می‌رود که نقش بلاکچین در بانکداری شخصی‌سازی‌شده به‌طور قابل‌توجهی افزایش یابد.

تحولات جدید با واقعیت افزوده (AR) و واقعیت مجازی (VR) در بانکداری

فناوری‌های نوظهوری همچون «واقعیت افزوده» و «واقعیت مجازی»، دنیای جدیدی از تعاملات مشتریان با بانک‌ها را معرفی کرده‌اند.

1. شعب مجازی بانکی به مشتریان این امکان را می‌دهند که در یک محیط دیجیتالی غوطه‌ور شده و با مشاوران مالی تعامل کنند.
2. اپلیکیشن‌های AR ابزارهای بصری مالی تعاملی ارائه می‌دهند. به‌عنوان مثال، کاربران می‌توانند روند بازار سهام را به‌صورت لحظه‌ای مشاهده کنند یا گزینه‌های وام مسکن را تنها با یک اشاره روی صفحه نمایش خود بررسی کنند.

این فناوری‌ها، راه‌های جدیدی برای تعامل بانک‌ها با مشتریان ایجاد می‌کنند و تصمیم‌گیری‌های مالی را تعاملی‌تر و شهودی‌تر می‌سازند.

امنیت سایبری و حفاظت از داده‌ها: ستون فقرات بانکداری شخصی‌سازی‌شده

با پیشرفت بانکداری شخصی‌سازی‌شده و وابستگی روزافزون آن به تحلیل داده‌های رفتاری و مالی کاربران، نگرانی‌ها در خصوص امنیت و حریم خصوصی نیز به‌طور فزاینده‌ای افزایش یافته‌اند. در جهانی که تصمیم‌گیری‌های بانکی بر پایه داده‌های دقیق و لحظه‌ای انجام می‌شود، حجم انبوهی از اطلاعات شخصی—از موقعیت جغرافیایی و الگوهای هزینه‌کرد گرفته تا ترجیحات مالی—در حال جمع‌آوری، ذخیره و پردازش است. همین واقعیت، ضرورت توسعه رویکردهای جامع برای حفاظت از این داده‌ها را به اولویتی اجتناب‌ناپذیر بدل کرده است.

برای مقابله با این چالش‌ها، بانک‌ها به فناوری‌های پیشرفته‌ای متوسل شده‌اند؛ از رمزنگاری پیشرفته گرفته تا سامانه‌های احراز هویت چندمرحله‌ای که شامل روش‌های بیومتریک همچون تشخیص چهره، اثر انگشت، و حتی الگوی صدا هستند. این فناوری‌ها نه تنها دیوار دفاعی در برابر نفوذهای احتمالی ایجاد می‌کنند، بلکه تجربه کاربر را نیز ساده و ایمن‌تر می‌سازند.

در کنار این اقدامات، استفاده از الگوریتم‌های هوشمند شناسایی تقلب (AI-driven fraud detection systems) به بانک‌ها کمک می‌کند تا رفتارهای غیرعادی را به‌سرعت شناسایی و واکنش مناسب نشان دهند.

با این حال، امنیت تنها به ابزارهای فنی محدود نمی‌شود. شفافیت در چگونگی استفاده از داده‌ها به یک اصل اخلاقی و قانونی در بانکداری مدرن تبدیل شده است. بانک‌ها موظف‌اند به کاربران خود نشان دهند که داده‌هایشان چگونه، چرا و تا چه مدت مورد استفاده قرار می‌گیرد. در کشورهای پیشرفته، حفاظت از داده‌های شخصی بسیار جدی گرفته می‌شود. به همین دلیل، قوانینی مانند GDPR در اتحادیه اروپا و CCPA در ایالات متحده وضع شده‌اند. پایبندی به این مقررات، علاوه بر اینکه یک الزام قانونی است، نشان‌دهنده تعهد سازمان‌ها به اصول مشتری‌مداری و مسئولیت‌پذیری نیز می‌باشد.

در نهایت، اعتماد، مهم‌ترین سرمایه بانکداری دیجیتال است؛ سرمایه‌ای که نه با تبلیغات، بلکه با تعهد واقعی به امنیت سایبری و احترام به حریم خصوصی کاربران ساخته می‌شود. در دنیایی که مرز بین نوآوری و ریسک بسیار باریک شده، موفق‌ترین بانک‌ها آن‌هایی خواهند بود که بتوانند در عین ارائه خدمات شخصی‌سازی‌شده، ستون‌های اعتماد را بر پایه شفافیت، حفاظت از داده و مسئولیت‌پذیری استوار کنند.

گام‌های کلیدی بانکداری شخصی‌سازی‌شده برای ترسیم آینده‌ای بهتر

مسیر پیشرفت بانکداری دیجیتال متوقف نمی‌شود. مرحله‌ی بعدی این تحول، با تمرکز بر چند محور کلیدی، تجربه‌ای عمیق‌تر و انسانی‌تر را رقم خواهد زد:

۱. هوش مصنوعی اخلاق‌محور (Ethical AI)

تضمین اینکه الگوریتم‌ها بدون تعصب و تبعیض، خدمات مالی را ارائه دهند و منافع همه کاربران را در نظر بگیرند.

۲. یادگیری ماشینی پیشرفته‌تر

ارتقاء مدل‌های تحلیل داده و پیش‌بینی رفتار مالی برای ارائه پیشنهادهای دقیق‌تر، هوشمندتر و متناسب با نیازهای فردی.

۳. گسترش شمول مالی

استفاده از قدرت هوش مصنوعی و بلاکچین برای ارائه خدمات بانکی به جوامع کم‌برخوردار، و کاهش شکاف دسترسی به منابع مالی در سراسر جهان.

۴. استراتژی دیجیتال‌محور (Digital-First Strategy)

در دنیای امروز که تحول دیجیتال با شتابی بی‌سابقه در حال پیشروی است، بانک‌ها برای حفظ جایگاه رقابتی خود ناگزیر به بازتعریف مدل‌های عملیاتی و خدماتی بر مبنای استراتژی Digital-First هستند؛ رویکردی که تجربه مشتری را از ابتدا بر پایه بسترهای دیجیتال طراحی می‌کند، نه صرفاً انتقال فرآیندهای سنتی به کانال‌های آنلاین.

امروزه انتظارات مشتریان از خدمات مالی تغییر کرده و سهولت، امنیت و سرعت تنها بخشی از معیارهای آنان است. در کنار این موارد، شفافیت و پایداری محیط‌زیستی نیز به‌عنوان ارزش‌های کلیدی در انتخاب خدمات مالی مطرح هستند؛ موضوعی که کانال‌های دیجیتال توانسته‌اند پاسخگوی آن باشند.

در چنین شرایطی، بانک‌ها باید به نوآوری مستمر و ارتقاء تجربیات دیجیتال خود به عنوان یک گام کلیدی، ادامه دهند تا خدماتشان همچنان مرتبط، قابل اعتماد و متمایز باقی بماند.

۵. تعاملات نوآورانه (Innovative Engagement)

ادغام فناوری‌ها در بانکداری به عنوان یک استراتژی بلندمدت، نه‌تنها رضایت مشتریان را افزایش می‌دهند، بلکه به بانک‌ها امکان می‌دهند در فضای رقابتی امروز، جایگاه منحصربه‌فردی پیدا کنند.

بانک‌ها به‌سرعت در حال بهره‌گیری از فناوری‌های واقعیت افزوده (AR) و واقعیت مجازی (VR) هستند تا شعب مجازی و تجربه‌های مالی همه‌جانبه‌ای را برای مشتریان فراهم کنند. این فناوری‌ها باعث افزایش تعامل، کاهش فاصله فیزیکی و ارتقاء تجربه بصری در فرآیندهای بانکی می‌شوند.

همان‌طور که First Bank نشان می‌دهد، ادغام فناوری‌های نوظهور مانند بلاک‌چین و بانکداری غیرمتمرکز (DeFi) نیز با قدرت در حال گسترش است. این روند امکاناتی مانند قراردادهای هوشمند، پرداخت‌های سریع بین‌المللی و مدیریت بهینه دارایی‌های دیجیتال را به بانک‌ها و کاربران ارائه می‌دهد.

چالش‌ها و الزامات بانکداری شخصی‌سازی‌شده

در حالی که بانکداری شخصی‌سازی‌شده مزایای بسیاری دارد، اما بدون عبور از چالش‌های کلیدی نمی‌توان به پتانسیل کامل آن دست یافت.

۱. حفاظت از داده‌ها: ستون اعتماد در بانکداری نوین

استفاده گسترده از داده‌های مشتریان برای شخصی‌سازی خدمات، نیاز به حفاظت جدی از حریم خصوصی و امنیت اطلاعات را افزایش داده است.

۲. یافتن تعادل بین تکنولوژی و تعامل انسانی

استفاده از هوش مصنوعی و اتوماسیون در ارائه خدمات بانکی شخصی‌سازی‌شده رو به افزایش است، اما حذف کامل ارتباط انسانی می‌تواند تأثیر منفی بر تجربه مشتری داشته باشد.

• بسیاری از مشتریان هنوز به گفت‌وگو با مشاوران واقعی در لحظات حساس نیاز دارند.
• بانک‌ها باید از فناوری برای بهبود تجربه استفاده کنند، نه جایگزین‌کردن کامل تعامل انسانی.
• حفظ «لمس انسانی» باعث می‌شود خدمات بانکی شخصی‌سازی‌شده اصیل، معنادار و مؤثرتر باشند.

۳. رعایت قوانین و انطباق با مقررات جهانی

در دنیای بانکداری تحت نظارت شدید، انطباق با قوانین حفظ حریم خصوصی و مقررات بین‌المللی امری حیاتی است.

جمع‌بندی

بانکداری شخصی‌سازی‌شده، نقش کلیدی در آینده صنعت مالی ایفا می‌کند و مزایای گسترده‌ای برای مشتریان و مؤسسات بانکی به همراه دارد.

با بهره‌گیری از داده‌های رفتاری و ابزارهای هوشمند، بانک‌ها می‌توانند پیشنهادهای مالی دقیق و متناسب با نیاز هر فرد ارائه دهند که موجب رضایت بیشتر و افزایش درآمد می‌شود. با این وجود، موفقیت در این حوزه مستلزم غلبه بر چالش‌هایی چون امنیت داده، تعادل بین تکنولوژی و تعامل انسانی، و رعایت دقیق مقررات است. آینده‌ای روشن در انتظار بانک‌هایی است که بتوانند میان نوآوری، امنیت و اعتماد، توازن هوشمندانه‌ای برقرار کنند. و در آخر اینکه، رمز موفقیت در بانکداری نوین، در درک عمیق نیازهای مشتری و پاسخ خلاقانه به آن‌ها نهفته است.

منبع

پانویس

1. WaveCX یک پلتفرم تعامل با کاربر است که به بانک‌ها و مؤسسات مالی کمک می‌کند تا ویژگی‌های جدید محصولات خود را به‌صورت مؤثر به مشتریان معرفی و آن‌ها را به استفاده از این ویژگی‌ها ترغیب کنند. ↩︎
2. Astera یک شرکت آمریکایی در حوزه مدیریت داده است که با ارائه پلتفرمی بدون نیاز به کدنویسی، ابزارهای یکپارچه‌سازی داده، انبار داده، پروفایلینگ و اعتبارسنجی را برای متخصصان داده فراهم می‌کند.
   ↩︎
3. BISA (Bank Insurance & Securities Association) انجمن باسابقع صنعت خدمات مالی در ایالات متحده است که بر بازاریابی، فروش و توزیع اوراق بهادار، بیمه و سایر محصولات مالی از طریق کانال‌های بانکی تمرکز دارد.
   ↩︎

سازمان‌هایی که در مسیر داده‌محور شدن و بهره‌گیری از هوش مصنوعی گام برمی‌دارند، معمولاً سرمایه‌گذاری زیادی روی آموزش‌های فنی انجام می‌دهند. دلیلش البته واضح است؛ بدون مهارت‌های فنی و تسلط بر ابزارهای تحلیلی که سنگ بنای کار با داده است، پردازش و تحلیل داده‌ها ناممکن به نظر می‌رسد. اما موضوع اینجاست که در دنیای امروز، موفقیت در تحلیل داده و هوش مصنوعی فراتر از صرفاً تسلط بر ابزارهای تکنیکال است. مهارت‌هایی مانند تفکر انتقادی، درک نیازهای کسب‌وکار و توانایی انتقال بینش‌های داده‌ای به دیگران، همان حلقه‌ی گمشده‌ای هستند که اغلب نادیده گرفته می‌شود. بدون این مهارت‌ها، حتی پیچیده‌ترین مدل‌های تحلیلی نیز ممکن است دردی از سازمان دوا نکنند!

تجربه سازمان‌های مختلف نشان می‌دهد که اگرچه آموزش کارکنان برای استفاده از ابزارها و سیستم‌ها مهم است، اما مهارت‌های فنی به تنهایی برای ایجاد تیم‌هایی که در داده و هوش مصنوعی بسیار باسواد هستند، کافی نیست.

سواد داده و هوش مصنوعی، توانایی خواندن، درک، ایجاد و برقراری ارتباط با داده‌ها در حین استفاده و ارزیابی انتقادی هوش مصنوعی است. اما سواد واقعی نیازمند مجموعه‌ای از ویژگی‌هایی است که بسیار گسترده‌تر از آنچه معمولاً در برنامه‌های آموزشی داده و هوش مصنوعی تدریس می‌شود است.

در ادامه برخی ویژگی‌ها و مهارت‌های نرمم ضروری که مهارت‌های فنی را به سواد واقعی داده و هوش مصنوعی تبدیل می‌کنند، بررسی شده است.

آگاهی و مسئولیت اخلاقی

هیچ کس به کودکان اجازه استفاده از اجاق گاز را نمی‌دهد تا زمانی که متوجه شوند چقدر می‌تواند خطرناک باشد، و به افراد اجازه رانندگی داده نمی‌شود تا زمانی که قوانین ایمنی اساسی جاده را یاد گرفته باشند. به طور مشابه، نباید به تیم‌ها مهارت‌های فنی پیشرفته داده شود تا زمانی که یاد گرفته باشند با این مهارت‌ها چه آسیب‌هایی می‌تواند وارد شود.

با این حال، این دقیقاً همان کاری است که سازمان‌ها دهه‌ها است انجام می‌دهند، و به همین دلیل است که بسیاری از ابتکارات داده و پروژه‌های هوش مصنوعی نادرست پیش می‌روند. تیم‌ها اغلب قبل از اینکه پیامدهای اخلاقی کار خود را کاملاً درک کنند، به ابزارهای قدرتمند مجهز می‌شوند. نتیجه این امر از نقض حریم خصوصی گرفته تا تحلیل‌های نادرست تفسیر شده که باعث آسیب و منجر به زیان‌های پرهزینه کسب و کار می‌شود، متغیر بوده است. اخلاق داده و هوش مصنوعی مسئولانه، دو سنگ بنای اساس سواد داده و هوش مصنوعی هستند.

نگرشی انتقادی اما با ذهنی باز

یکی از جنبه‌های نادیده گرفته شده سواد داده و هوش مصنوعی، توانایی باز ماندن به روی امکانات جدید در عین حفظ شکاکیت متعادل درباره فناوری است. اغلب این تمایل وجود دارد که افراد اعتماد بیش از حد به داده‌ها داشته باشند و به اشتباه باور کنند که هوش مصنوعی ورودی‌های عینی و بی‌نقص ارائه می‌دهد.

حقیقت این است که داده‌ها می‌توانند آلوده، نادرست و مغرضانه باشند. هوش مصنوعی که روی داده‌های ناقص آموزش دیده باشد، می‌تواند این نقص‌ها را منعکس کند. به همین دلیل، سازمان‌ها باید اعضای تیم خود را تشویق کنند تا خروجی‌های خود را به طور انتقادی ارزیابی کنند. اما آنها باید این کار را بدون بسته شدن نسبت به بینش‌هایی که می‌توانند ارائه دهند، انجام دهند. بین شکاکیت و بدبینی تفاوت زیادی وجود دارد؛ تیم‌ها باید به شکاکیت نزدیک‌تر باشند تا بدبینی.

برای شروع توسعه این ویژگی در سازمان‌ها لازم است که تیم‌ها تشویق شوند تا فرضیات خود را در حالی که نسبت به بینش‌های غیرمنتظره‌ای که از تحلیل آنها ظاهر می‌شود پذیرا هستند، به چالش بکشند و اعتبارسنجی کنند.

ذهنیت بهبود مستمر

متخصصان با تجربه، بخش قابل توجهی از دوران حرفه‌ای خود را در بهبود مستمر، هدایت تیم‌ها و آموزش رهبران پروژه برای کاهش خطاهای پرهزینه و اتلاف در فرآیندهای کسب و کار صرف می‌کنند. دیدن جهان از طریق لنزی متمرکز بر فرآیند، چشم افراد را به فرصت‌های ارزشمندی که قبلاً از دست داده بودند، باز می‌کند.

اشتیاق روزافزون‌ سازمان‌های امروز به فناوری‌های نوظهور، توجه را از نگاه دقیق به فرآیندها منحرف کرده است. تیم‌هایی که در داده و هوش مصنوعی بسیار باسواد هستند، درک می‌کنند که ارزش از طریق فرآیندها ارائه می‌شود و فرآیندهای کارآمد و قابل اعتماد کلید سازمان‌های موفق هستند. اگر داده یکی از ارزشمندترین دارایی‌های سازمان باشد، مدیران نه تنها باید تیم‌های خود را به استفاده از آن تشویق کنند، بلکه باید آنها را به بهبود مداوم آن در یک چرخه مثبت هدایت کنند.

به نظر می‌رسد چیزی که امروز سازمان‌ها نیاز دارند نقشه‌برداری از فرآیندها از ابتدا تا انتهاست تا تیم‌ها بتوانند بزرگترین فرصت‌ها برای استفاده از داده‌ها برای بهبود عملکرد را شناسایی کنید.

روحیه همکاری در استفاده از داده و هوش مصنوعی

در دنیای امروز، مفهوم «فراگیری» (Inclusivity) فراتر از یک واژه‌ی رایج، به موضوعی بحث‌برانگیز با ابعاد سیاسی و اجتماعی تبدیل شده است. برخی آن را به عنوان یک ضرورت در تصمیم‌گیری‌ها می‌پذیرند، در حالی که برخی دیگر آن را زائد یا حتی مخرب می‌دانند. اما از منظر علمی و مدیریتی، تحقیقات نشان داده‌اند که تنوع در تیم‌ها به بهبود کیفیت تصمیم‌گیری، کاهش سوگیری‌های شناختی و افزایش نوآوری کمک می‌کند.

در دنیایی که تصمیمات کلیدی بر اساس داده و الگوریتم‌های هوش مصنوعی اتخاذ می‌شود، تیم‌هایی که بر این فناوری‌ها نظارت دارند باید از دیدگاه‌ها و تجربیات گوناگون بهره‌مند باشند. مطالعات نشان داده‌اند که تیم‌های همگن (از نظر فکری و تجربی) بیشتر دچار سوگیری تأییدی (Confirmation Bias) می‌شوند و ممکن است کاستی‌های موجود در داده‌ها یا تحلیل‌های خود را نادیده بگیرند.

اگر تیم‌های داده‌محور فاقد تنوع فکری و تجربی باشند، ممکن است مشکلات زیر بروز کنند:
سوگیری در داده‌ها: مطالعات نشان داده‌اند که داده‌های آموزشی برای مدل‌های هوش مصنوعی اغلب نماینده‌ی کل جامعه نیستند، که می‌تواند به تبعیض‌های سیستمی منجر شود.
نقاط کور در تحلیل‌ها: نبود دیدگاه‌های متنوع می‌تواند باعث نادیده گرفتن عوامل مهم در تصمیم‌گیری شود. به‌عنوان مثال، سیستم‌های پیش‌بینی ریسک مالی که فقط با داده‌های تاریخی آموزش دیده‌اند، ممکن است اثر نابرابری‌های اجتماعی و اقتصادی را در نظر نگیرند.
برای کاهش این ریسک‌ها، سازمان‌ها باید سیاست‌هایی را برای افزایش تنوع در تیم‌های داده و هوش مصنوعی اجرا کنند. این رویکرد نه‌تنها به نتایج عادلانه‌تر و دقیق‌تر منجر می‌شود، بلکه ارزش کسب‌وکار و اعتماد عمومی را نیز افزایش می‌دهد. داده، مانند هر فعالیت تیمی دیگر، به همکاری متنوع و همه‌جانبه نیاز دارد. در واقع «داده یک ورزش تیمی است!»

ارتباط مؤثر و حمایت‌گری در دنیای داده و هوش مصنوعی

در مسیر بهره‌گیری از داده و هوش مصنوعی، «گام آخر» به تعاملات انسانی برمی‌گردد—جایی که نتایج تحلیل‌ها و توصیه‌های الگوریتمی به تصمیم‌گیرندگان و کاربران منتقل می‌شود. این مرحله شامل موقعیت‌هایی است که در آن یک تحلیلگر داده یافته‌های خود را به مدیران ارائه می‌دهد، یک متخصص هوش مصنوعی توصیه‌های سیستم را برای همکاران توضیح می‌دهد، یا تیم‌هایی اجرای تصمیمات مبتنی بر داده را در سازمان بر عهده دارند.

برای برداشتن موفقیت‌آمیز گام آخر، متخصصان داده باید به جای توجه صرف به بعد فنی، به بعد انسانی نیز توجه کنند. در حالی که تبدیل، تحلیل و پردازش داده‌ها نیازمند دقت محاسباتی و مهارت‌های فنی است، اثرگذاری بر افراد در دنیای واقعی به مهارت‌های نرم مانند همدلی، صبر و حمایت‌گری نیاز دارد.

اگر سازمان‌ها به این بُعد انسانی بی‌توجه باشند، فرآیندهای داده‌محور ممکن است در مرحله‌ی اجرا دچار شکست شوند. بسیاری از پروژه‌های داده و هوش مصنوعی به دلیل عدم درک کاربران نهایی یا مقاومت در برابر تغییر، تأثیر مورد انتظار را ایجاد نمی‌کنند. داده‌ها زمانی ارزش واقعی پیدا می‌کنند که به تصمیمات عملی و قابل اجرا در دنیای واقعی تبدیل شوند.

سازمان‌ها باید تمرین ارائه داده به مخاطبان مختلف را در دستور کار قرار دهند و بر عنصر انسانی مدیریت تغییر تأکید کنند. این شامل آموزش متخصصان داده برای بیان مؤثر بینش‌ها، ایجاد زمینه برای گفت‌وگو با ذینفعان و درک بهتر نیازها و دغدغه‌های کاربران نهایی است.

در نهایت، داده‌ها به‌تنهایی کافی نیستند؛ بلکه توانایی انتقال آن‌ها به‌گونه‌ای که دیگران را متقاعد و همراه کند، کلید موفقیت در عصر داده و هوش مصنوعی است.

مسیر پیش رو

پس از بررسی کلیدهای غیرفنی موفقیت در داده و هوش مصنوعی، سازمان‌ها باید شناسایی کنند کدام یک از این ویژگی‌ها کمبود بیشتری دارند یا نیاز به توسعه بیشتر دارند. منابعی که رویکردهای جامعی برای توسعه این قابلیت‌ها ارائه می‌دهند، شامل عناصر فنی و غیرفنی، می‌توانند بسیار ارزشمند باشند. چنین منابعی، همراه با دوره‌ها و ارزیابی‌های مرتبط، می‌توانند به سازمان‌ها کمک کنند تا رویکردی جامع‌تر برای ایجاد این شایستگی‌های حیاتی اتخاذ کنند.

سازمان‌هایی که در دهه‌های آینده رشد می‌کنند، آنهایی خواهند بود که می‌توانند هم بر جنبه‌های فنی و هم غیرفنی تسلط یابند و از این طریق ارزش سواد واقعی داده و هوش مصنوعی را درک کنند.

منبع

در رویداد پنجمین جایزه عصر تراکنش مطرح شد

شرکت داتا در مراسم پنجمین دوره جایزه عصر تراکنش، به‌عنوان برترین کسب‌وکار در زمینه هوش مصنوعی معرفی شد. این مراسم که در تاریخ هفتم اسفند ماه ۱۴۰۳، در هتل اسپیناس پالاس تهران برگزار شد، به‌صورت تخصصی به بررسی و ارزیابی پیشرفت‌های اخیر در این بخش پرداخت.

این جایزه، که نمادی از دستاوردهای شرکت داتا در زمینه ادغام هوش مصنوعی در فرآیندهای مالی است، توسط علی گلزاده، مدیرعامل شرکت، دریافت شد. گلزاده در سخنانی کوتاه پس از دریافت تندیس ویژه، اشاره کرد که این جایزه تأییدی بر رویکرد و استراتژی‌های شرکت داتا در به‌کارگیری فناوری‌های نوین است و ابراز امیدواری کرد که این موفقیت‌ها پایه‌ای برای دستاوردهای بیشتر در آینده باشند.

این مراسم، که به‌عنوان یکی از مهم‌ترین رویدادهای تقویم فناوری مالی ایران شناخته می‌شود، با حضور نزدیک به ۳۰۰ نفر از برجسته‌ترین افراد و نهادهای فعال در این عرصه، به اشتراک‌گذاری دستاوردها و تجربیات پرداخت و فرصتی برای شبکه‌سازی و هم‌افزایی بین فعالان این حوزه را فراهم آورد.