dteditor, Author at داتا - صفحه 2 از 3

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.

در عصری که فناوری با سرعتی سرسام‌آور پیش می‌رود، هوش مصنوعی به عنوان انقلابی در صنایع مختلف، به ویژه صنعت بانکداری ظهور کرده است. در همین راستا، روزنامه دنیای اقتصاد، نشست تخصصی با عنوان «هوش مصنوعی در بانکداری» برگزار کرد که علی گلزاده، مدیرعامل شرکت داتا، به عنوان یکی از متخصصان برجسته این حوزه در آن حضور داشت.

این نشست که با حضور کارشناسان دیگری همچون فواد قادری، استاد دانشگاه در حوزه هوش مصنوعی و حسن زادمیر، کارشناس حوزه هوش مصنوعی برگزار شد، به بررسی عمیق جایگاه و چالش‌های هوش مصنوعی در نظام بانکی ایران پرداخت.

نگاهی به وضعیت هوش مصنوعی در صنعت بانکداری ایران

علی گلزاده، با نگاهی تحلیلی به وضعیت کنونی هوش مصنوعی در صنعت بانکداری، الگوریتم‌های هوش مصنوعی را به دو دسته اصلی تقسیم کرد: الگوریتم‌های کلاسیک و الگوریتم‌های جدید که با ظهور مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) در سال‌های اخیر پدیدار شده‌اند.

او در تحلیل خود اشاره کرد: «در حوزه الگوریتم‌های کلاسیک، صنایع مختلف ایران، از جمله صنعت بانکداری، از سال‌های گذشته ورود کرده‌اند و در بخش‌های متعددی از جمله خدمات مشتریان و همچنین فرآیندهای داخلی بانک از این فناوری استفاده می‌شود.» به گفته مدیرعامل داتا، کاربردهایی مانند کشف تقلب، شناسایی قمار و پول‌شویی و تشخیص تخلفات بانکی از جمله حوزه‌هایی هستند که بانک‌ها با بهره‌گیری از الگوریتم‌های کلاسیک در آنها پیشرفت‌های قابل توجهی داشته‌اند.

اما در مقابل، در حوزه الگوریتم‌های جدید، به نظر می‌رسد صنایع بزرگ ایران، از جمله صنعت بانکداری، هنوز شناخت دقیقی از این فناوری‌ها ندارند و نمی‌دانند چگونه از آنها به‌گونه‌ای بهره بگیرند که ارزش افزوده ایجاد کند، هزینه‌ها را کاهش و کارآیی را افزایش دهد.

چالش‌های زیرساختی؛ مانعی بر سر راه تحول دیجیتال

گلزاده در ادامه به زیرساخت‌های داده‌ای و پردازشی به عنوان یکی از چالش‌های اساسی در مسیر توسعه هوش مصنوعی در صنعت بانکداری اشاره کرد. به گفته او، در زمینه داده‌ها، صنعت بانکداری ایران هنوز دارای یک زیرساخت جامع و یکپارچه از اطلاعات مشتریان، با کیفیت بالا و در سطح کلیه بانک‌ها و بانک مرکزی نیست.

از سوی دیگر، در بخش زیرساخت‌های پردازشی نیز، علاوه بر هزینه‌های بالا، محدودیت‌های ناشی از تحریم‌ها باعث شده است که تهیه این زیرساخت‌ها بسیار دشوار و پیچیده باشد. این مسأله به ویژه در تعامل با فناوری‌های نوین هوش مصنوعی که نیازمند قدرت پردازشی بالا هستند، چالش‌برانگیز است.

پیشرفت در اعتبارسنجی هوشمند: گامی به جلو

با وجود تمام چالش‌ها، مدیرعامل داتا به پیشرفت‌های قابل توجهی که در زمینه اعتبارسنجی مشتریان بانکی صورت گرفته، اشاره کرد. در حال حاضر، یک سیستم اعتبارسنجی عمومی وجود دارد که توسط صنعت بانکی و بانک مرکزی مورد استفاده قرار می‌گیرد اما این سیستم مبتنی بر هوش مصنوعی نیست، بلکه بر اساس قوانین مشخصی افراد را اعتبارسنجی می‌کند.

گلزاده توضیح داد که در سال‌های اخیر، بانک‌ها تلاش کرده‌اند این فرآیند را به‌صورت اختصاصی پیاده‌سازی کنند: «دلیل اصلی این اقدام آن است که سیستم اعتبارسنجی بانک مرکزی برای افرادی که سابقه دریافت تسهیلات ندارند، امتیاز اعتباری بسیار پایینی در نظر می‌گیرد. این مساله به‌ویژه در سرویس‌های آنلاین جدید، مانند BNPL (الگوی الان بخر، بعدا پرداخت کن)، چالش‌برانگیز شده است؛ زیرا بسیاری از جوانان که تاکنون وامی دریافت نکرده‌اند، در این سیستم‌ها امتیاز اعتباری مناسبی ندارند و به همین دلیل، از دریافت تسهیلات محروم می‌شوند.»

نکته امیدوارکننده‌ای که مدیرعامل داتا به آن اشاره کرد، آیین‌نامه اخیر بانک مرکزی برای اعتبارسنجی و تاسیس شرکت‌های فعال در این حوزه است. این آیین‌نامه به شرکت‌هایی که مجوز فعالیت در حوزه اعتبارسنجی دریافت می‌کنند، اجازه می‌دهد علاوه بر داده‌های بانکی، به اطلاعات تکمیلی مانند سوابق خرید و تخلفات افراد نیز دسترسی داشته باشند. گلزاده معتقد است اگر این روند ادامه یابد و سیاست‌های مناسبی اتخاذ شود، می‌تواند تحول قابل ‌توجهی در فرآیند اعتبارسنجی ایجاد کند.

چشم‌انداز آینده و راهکارهای پیشنهادی

گلزاده در پایان این نشست، راهکارهایی برای توسعه بهتر هوش مصنوعی در صنعت بانکداری ایران ارائه کرد. او به وجود استارت‌آپ‌ها و شرکت‌های فین‌تک قدرتمند در ایران اشاره کرد که می‌توانند در تسریع توسعه هوش مصنوعی در کشور موثر باشند؛ اما متأسفانه داده‌های لازم در اختیار آنها نیست.

پیشنهاد کلیدی مدیرعامل داتا ایجاد یک «سندباکس» (محیط آزمایشی) است که در آن داده‌های تقلبی یا نمونه‌ای وجود داشته باشد و این امکان را فراهم کند که مدل‌های هوش مصنوعی استارت‌آپ‌ها آزمایش شوند. به گفته او، «این کار می‌تواند زیرساختی اولیه باشد که سرعت توسعه شرکت‌هایی مانند ما را افزایش دهد.»

همچنین، گلزاده بر لزوم تدوین سیاست‌های کلان در حوزه هوش مصنوعی برای تمامی صنایع کشور تأکید کرد و اظهار داشت که اگر سازمان‌های مسئول بتوانند در این زمینه گام‌های مؤثری بردارند، می‌توان به آینده‌ای روشن‌تر برای هوش مصنوعی در صنعت بانکداری ایران امیدوار بود.

* گزارش کامل میزگرد در شماره ۶۲۳۴ روزنامه دنیای اقتصاد منتشر شده است

سومین گردهمایی فعالان هوش مصنوعی کشور در تاریخ یکم اسفندماه ۱۴۰۳، همزمان با اختتامیه پنجمین دوره رویداد فیس‌کاپ در سالن همایش هتل قلب تهران با حضور متخصصان و شرکت‌های پیشرو برگزار شد. شرکت داتا به‌عنوان یکی از بازیگران کلیدی این عرصه، حضوری قدرتمند در بخش نمایشگاهی و همایش اصلی داشت.

پنجمین دوره فیس‌کاپ با محوریت توسعه و کاربردهای هوش مصنوعی، میزبان برنامه‌های متنوع و تخصصی بود. این رویداد شامل ارائه‌های تخصصی پیرامون آخرین دستاوردهای هوش مصنوعی، رویداد ریورس پیچ با مشارکت شرکت‌های داتا و رایتل، پنل تخصصی با موضوع زیرساخت‌های هوش مصنوعی و چالش‌های پیش رو، و نمایشگاه تخصصی با حضور ۲۵ شرکت دانش‌بنیان فعال در اکوسیستم هوش مصنوعی کشور بود. این گردهمایی فرصتی ارزشمند برای تبادل دانش، شبکه‌سازی و آشنایی با پیشرفت‌های اخیر در حوزه هوش مصنوعی فراهم آورد.

اهمیت اعتبارسنجی از زبان مدیران هوش مصنوعی و تحلیل داده داتا

مدیران تیم تحلیل داده و هوش مصنوعی شرکت داتا در پنجمین دوره رویداد فیس‌کاپ، هوش مصنوعی و تحلیل داده را از مهم‌ترین موضوعات در آینده بانکداری دانستند. فردین صبوری، مدیر تیم تحلیل داده و هوش مصنوعی شرکت داتا در بخش «ریورس‌پیچ» رویداد فیس‌کاپ که موضوع آن حل چالش‌های واقعی صنعت توسط متخصصان هوش مصنوعی بود، چالش‌های بازاریابی هوشمند در بانک‌ها و مؤسسات مالی را مورد بررسی قرار داد.

صبوری، توضیح داد که بانک‌ها در زمینه بازاریابی هوشمند با چالش‌های فراوانی مواجه هستند و برای مدیریت این چالش‌ها می‌توان از ابزارهای فناورانه‌ای مثل هوش مصنوعی استفاده بهینه کرد. مدیر تیم تحلیل داده و هوش مصنوعی شرکت داتا همچنین از اهمیت داده‌محوری در اعتبارسنجی مشتریان گفت. به گفته صبوری، بانک تجارت دوسال است که روی مسئله اعتبارسنجی مشتریان و شناسایی چالش‌ها و راه‌کارهای مناسب در زمینه اعتبارسنجی تمرکز دارد. او بر این باور است که موفقیت پروژه‌ها به داده‌های موثر بستگی دارد. او در ادامه‌ی این ریورس‌پیچ، به‌روز بودن دانش و داده‌ها را در توسعه پروژه‌های داده‌محور و مبتنی بر هوش مصنوعی ضروری دانست.

فاطمه باقرپور، مدیر تیم هوش مصنوعی داتا نیز در بخش سخنرانی‌های موضوعی سومین گردهمایی فعالان هوش مصنوعی کشور به آینده صنعت بانکداری با استفاده از هوش مصنوعی اشاره کرد. باقرپور توضیح داد که به زودی هوش مصنوعی به مهم‌ترین بخش صنعت بانکداری تبدیل خواهد شد.

مدیر تیم هوش مصنوعی داتا، از افزایش استفاده از هوش مصنوعی و فناوری‌های داده‌محور در صنعت بانکداری جهان صحبت کرد و گفت که در حال حاضر بیش از ۷۵ درصد بانک‌ها در سراسر جهان از هوش مصنوعی برای بهینه‌سازی فرایندها و مدیریت ریسک استفاده می‌کنند. بهبود تجربه کاربری و تحلیل داده مشتریان، همچنین خودکارسازی فرایندها از جمله موضوعاتی است که به گفته باقرپور، مورد توجه فعالان صنایع مالی و بانکداری قرار گرفته است.

حضور داتا در بخش نمایشگاهی: تعامل، نوآوری و فرصت‌های همکاری

یکی از بخش‌های شاخص این رویداد، بخش نمایشگاهی بود که با هدف ایجاد شبکه ارتباطی میان بازیگران کلیدی و فعالان حوزه هوش مصنوعی برگزار شد. تیم داتا در این بخش به معرفی محصولات و خدمات خود پرداخت و فرصتی برای تعامل با فعالان اکوسیستم هوش مصنوعی، دانشجویان و علاقه‌مندان به فناوری‌های نوین فراهم کرد.