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

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

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

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

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

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

پیامدهای فقدان سواد داده‌ای

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

۱. اطلاعات نادرست و گمراه‌کننده

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

۲. اتکای بیش از حد به هوش مصنوعی

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

۳. نابرابری داده‌ای

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

۴. اتاق‌های پژواک و دوقطبی شدن

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

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

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

نقش‌های کلیدی سواد داده

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

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

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

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

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

نگاهی به آینده‌ای پادآرمان‌شهری بر پایه داده

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

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

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

مقایسه تاریخی: ظهور اقتدارگرایی بوروکراتیک

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

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

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

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

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

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

مقایسه تاریخی:

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

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

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

پیش‌بینی ۳- فلج سازمان‌ها به علت «درماندگی داده‌ای» (Data Paralysis)

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

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

مقایسه تاریخی:

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

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

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

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

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

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

مقایسه تاریخی:

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

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

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

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

تاریخ خود را تکرار می‌کند مگر آنکه از آن بیاموزیم

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

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

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

همان‌طور که ساگان به یادمان آورد:

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

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

انتخاب ساده است:

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

منبع

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

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

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

ضرورت بهینه‌سازی SQL در عصر کلان‌داده

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

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

ویژگی‌های بارهای کاری کلان‌داده

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

۱. حجم (Volume)

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

۲. سرعت (Velocity)

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

۳. تنوع  (Variety)

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

تکنیک‌های کلیدی بهینه‌سازی SQL برای کلان‌داده

۱. ایندکس‌گذاری (Indexing)

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

۲. پارتیشن‌بندی (Partitioning)

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

۳. غیرنرمال‌سازی (Denormalization)

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

۴. نماهای مادی‌شده (Materialized Views)

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

۵. پردازش درون‌حافظه‌ای (In-Memory Processing)

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

بهترین شیوه‌ها برای مدیریت و نگهداری عملکرد بالا

نظارت مستمر بر عملکرد

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

نگهداری منظم پایگاه داده

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

بهینه‌سازی کوئری‌ها (Query Optimization)

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

مقیاس‌پذیری (Scaling)

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

بهینه‌سازی پایگاه‌های SQL در ایران: وضعیت و راهکارها

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

مشکلات رایج

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

فرصت‌ها و راهکارهای پیشنهادی

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

جمع‌بندی

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

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

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

---

* بخش‌های اصلی این مقاله ترجمه‌ای از منبع زیر است:

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

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

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

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

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

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

 

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

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

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

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

1. اکتشاف داده‌ها در مراحل ابتدایی:

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

2. تدوین برنامه تضمین کیفیت:

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

رویکرد دوم: استقرار چارچوب حاکمیت داده در سازمان

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

1) تعریف نقش‌ها و مسئولیت‌ها:

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

2) تعیین شاخص‌های کیفیت داده:

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

۳) استفاده از مدیریت داده مرجع (MDM) :

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

۴) ترویج فرهنگ کیفیت داده:

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

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

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

نتیجه‌گیری: کیفیت داده، مسئولیت همه است

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

منبع

https://medium.com/the-good-cto/data-quality-issues-the-iceberg-68728ebf7b04

در یک دهه اخیر، بانک‌های بزرگ جهان، سرمایه‌گذاری‌های کلانی در حوزه داده و هوش مصنوعی انجام داده‌اند. افزایش کارایی عملیاتی به همراه تحول بخش‌هایی مثل امنیت، بازاریابی، مدیریت ریسک و تجربه مشتری، از بزرگ‌ترین مزایای این رویکرد بوده است.

در حالی که بانک‌های سنتی با مسائل متعددی از جمله ظهور فین‌تک‌ها، سخت‌گیری‌های نظارتی و تغییر رفتار مشتریان روبرو هستند، سرمایه‌گذاری در فناوری‌های نوین مانند هوش مصنوعی (AI) و کلان‌داده (Big Data) راهی برای حفظ مزیت رقابتی و افزایش سودآوری است.

در این مطلب استراتژی‌های بانک‌های بین‌المللی در حوزه فناوری مالی، روندهای سرمایه‌گذاری در هوش مصنوعی و داده و همچنین نقش ادغام و تملیک استارتاپ‌ها در این مسیر را بررسی می‌کنیم.

کاربردهای هوش مصنوعی در بانک‌ها

بانک‌ها به وسیله هوش مصنوعی (AI) از داده‌های عظیم خود بهره می‌برند، کارایی عملیاتی را افزایش می‌دهند و خدماتی شخصی‌سازی‌شده ارائه می‌کنند. مهم‌ترین کاربردهای AI در بانکداری را می‌توانید در ادامه این قسمت مطالعه کنید:

تشخیص تقلب (Fraud Detection)

تقلب و کلاه‌برداری مالی جزو بزرگ‌ترین چالش‌های بانک‌ها و موسسات مالی است. سیستم‌های سنتی شناسایی تقلب مبتنی بر قوانین مشخصی هستند که قادر به شناسایی تقلب‌های حرفه‌ای و پیچیده نیستند. بانک‌ها با استفاده از مدل‌های یادگیری ماشین و پردازش کلان‌داده، الگوهای غیرعادی را در تراکنش‌های مشتریان تشخیص داده و در زمان واقعی واکنش نشان می‌دهند.

نمونه‌هایی از بانک‌هایی که از هوش مصنوعی برای تشخیص تقلب‌های مالی استفاده می‌کنند شامل: مسترکارت، بارکلیز، جی‌پی مورگان چیس می‌شوند.

فناوری مورد استفاده:

✔ تحلیل تراکنش‌ها در زمان واقعی با مدل‌های AI برای شناسایی الگوهای مشکوک

✔ کاهش مثبت‌های کاذب (False Positives) تا ۲۰٪ (مثال: جی‌پی مورگان)

✔ تحلیل رفتار کاربران با استفاده از داده‌های شبکه‌های اجتماعی و سایر داده‌های دیجیتال

برای مثال:

🔹مسترکارت از مدل‌های یادگیری عمیق برای پیش‌بینی تقلب استفاده می‌کند و با تحلیل هم‌زمان هزاران تراکنش، موارد مشکوک را در کمتر از چند ثانیه شناسایی می‌کند.

🔹 بارکلیز با همکاری آمازون، وام‌های لحظه‌ای در مرحله پرداخت (Checkout) ارائه داده که هوش مصنوعی، میزان ریسک نکول مشتریان را ارزیابی می‌کند.

🔹سیتی‌بانک از پلتفرم Feedzai برای تشخیص تقلب و پول‌شویی استفاده می‌کند که با تحلیل داده‌های بزرگ، تراکنش‌های غیرعادی را شناسایی کرده و آن‌ها را مسدود می‌کند.

بهینه‌سازی عملیات IT

بانک‌ها برای بهره‌وری بیشتر و کاهش هزینه‌های عملیاتی از هوش مصنوعی در عملیات IT استفاده می‌کنند. اتوماسیون فرآیندهای داخلی و استفاده از دستیارهای هوشمند به کاهش هزینه‌ها و افزایش کارایی کمک می‌کند. جالب است بدانید که ۵۴٪ بانک‌ها در سطح جهانی، از هوش مصنوعی برای بهینه‌سازی عملیات IT بهره می‌برند.

همچنین بانک‌ها از چت‌بات‌ها و ربات‌های پردازشی (RPA) برای انجام فعالیت‌های روزمره بانکداری استفاده می‌کنند که هزینه‌های اجرایی‌شان را تا حد زیادی کاهش داده است.

برای مثال:

🔹  جی‌پی مورگان دستیار مجازی AI را برای تسهیل تراکنش‌های بین‌المللی توسعه داده که خطاهای انسانی را به حداقل می‌رساند.

🔹 بانک نیویورک ملون از ۲۲۰ ربات برای پردازش تراکنش‌ها استفاده می‌کند که سالانه بیش از ۳۰۰,۰۰۰ دلار صرفه‌جویی به همراه داشته است.¹

🔹ولز فارگو با استفاده از فناوری Predictive Banking، نیازهای مشتریان را پیش‌بینی کرده و پیشنهادهای شخصی‌سازی‌شده ارائه می‌دهد.

بازاریابی دیجیتال و شخصی‌سازی خدمات

بانک‌ها از هوش مصنوعی برای تجزیه‌وتحلیل رفتار مشتریان در فضای دیجیتال استفاده کرده و پیشنهادهای مالی سفارشی ارائه می‌دهند.

بازاریابی دیجیتال و شخصی‌سازی خدمات چگونه کار می‌کند؟ با راهکارهای زیر:

✔ تحلیل رفتار کاربران در وب‌سایت‌ها، اپلیکیشن‌های بانکی و شبکه‌های اجتماعی

✔ طراحی تبلیغات هدفمند با استفاده از یادگیری ماشین

✔ بهینه‌سازی نرخ تبدیل و افزایش تعامل مشتریان با بانک

برای مثال بانک آمریکا چت‌بات Erica را توسعه داده که با استفاده از پردازش زبان طبیعی (NLP) به مشتریان کمک می‌کند تا حساب‌های خود را مدیریت کرده و تصمیمات مالی بهتری بگیرند. یا مثال دیگر می‌تواند سیتی‌بانک باشد. این بانک به کمک AI، پیشنهادهای وام و خدمات بانکی را براساس سوابق مالی مشتریان شخصی‌سازی کرده است.

مدیریت ثروت و سرمایه‌گذاری

بانک‌های بزرگ با استفاده از هوش مصنوعی، سبدهای سرمایه‌گذاری را بهینه‌سازی کرده و خدمات مشاوره مالی خودکار ارائه می‌دهند. این بانک‌ها توانسته‌اند به وسیله راهکارهای زیر سبدهای سرمایه‌گذاری را بهینه کنند:

✔ تحلیل کلان‌داده برای پیشنهاد بهترین گزینه‌های سرمایه‌گذاری

✔ استفاده از یادگیری ماشین برای ارزیابی میزان ریسک‌پذیری مشتریان

✔ مدیریت خودکار دارایی‌ها با استفاده از الگوریتم‌های روبو-ادوایزر

جی‌پی مورگان یک نمونه از این بانک‌ها است که از ThemeBot برای تحلیل سهام شرکت‌های پایدار و کم‌کربن در صندوق‌های سرمایه‌گذاری استفاده می‌کند. یا مورگان استنلی را می‌توانیم مثال بزنیم که با همکاری OpenAI در حال توسعه ابزارهای هوش مصنوعی برای ارائه توصیه‌های سرمایه‌گذاری به مشتریان VIP خود است.

امتیازدهی اعتباری (Credit Scoring)

روش‌های سنتی امتیازدهی اعتباری به داده‌های محدودی متکی بودند، اما AI می‌تواند از داده‌های گسترده‌تری برای ارزیابی ریسک اعتباری مشتریان استفاده کند.

بارکلیز، علی‌بابا، HSBC بانک‌های فعال در این زمینه هستند که به وسیله روش‌های مختلفی این کار را انجام می‌دهند:

✔ ترکیب داده‌های شبکه‌های اجتماعی و رفتار آنلاین برای پیش‌بینی توانایی بازپرداخت وام

✔ تحلیل معاملات در زمان واقعی برای ارزیابی میزان ریسک نکول

برای مثال علی‌بابا از مدل‌های یادگیری عمیق برای ارزیابی اعتبار مشتریان در سیستم Ant Financial استفاده می‌کند. مثال‌های دیگر این حوزه را می‌توانید در ادامه بخوانید:

🔹   بارکلیز سیستم پیشرفته‌ای برای تحلیل تراکنش‌های روزمره مشتریان راه‌اندازی کرده که به شناسایی مشتریان با ریسک پایین کمک می‌کند و فرآیند دریافت وام را سریع‌تر می‌سازد.

🔹 HSBC با استفاده از الگوریتم‌های AI، مدل‌سازی ریسک اعتباری را بهبود داده و تصمیم‌گیری‌های بهتری در ارائه وام اتخاذ کرده است.

سرمایه‌گذاری‌های بانک‌ها در هوش مصنوعی و داده

صنعت بانکداری جهانی به سرعت در حال تحول است و بانک‌های پیشرو به‌طور فزاینده‌ای به فناوری‌های نوین، به‌ویژه هوش مصنوعی (AI) و کلان‌داده (Big Data)، روی آورده‌اند.

استفاده از AI کارایی عملیاتی بانک‌ها را بالا برده و مدل‌های کسب‌وکار آن‌ها را دگرگون کرده است. در این قسمت سرمایه‌گذاری‌های کلیدی بانک‌ها در AI و داده، ادغام و تملیک استارتاپ‌های فناوری و چالش‌های پیش روی این مسیر را بررسی خواهیم کرد.

جی‌پی مورگان چیس (JPMorgan Chase)

جی‌پی مورگان چیس یکی از بانک‌های حوزه فناوری مالی است که سالانه ۱۲ میلیارد دلار در فناوری‌های پیشرفته، از جمله هوش مصنوعی و کلان‌داده، سرمایه‌گذاری می‌کند. این بانک پروژه‌های متعددی را برای بهینه‌سازی عملیات داخلی و بهبود تجربه مشتریان راه‌اندازی کرده است.

پروژه‌های مشهور جی‌پی مورگان چیس در چندین سال اخیر را می‌توانید در ادامه مطالعه کنید:

🔹 COiN (Contract Intelligence): COiN مبتنی بر هوش مصنوعی برای تحلیل اسناد حقوقی و قراردادی طراحی شده است. با استفاده از پردازش زبان طبیعی (NLP)، این سیستم می‌تواند ۳۶۰,۰۰۰ ساعت کار انسانی را در سال ذخیره کند و دقت بررسی قراردادها را افزایش دهد.²

🔹 ThemeBot: ThemeBot از تحلیل زبان طبیعی (NLP) برای شناسایی و انتخاب سهام پایدار استفاده می‌کند. به وسیله این فناوری سرمایه‌گذاران، سهام‌هایی را انتخاب کنند که بر اساس تحلیل داده‌های مالی و گزارش‌های اقتصادی، پایداری بیشتری دارند.

سیتی‌بانک (CitiBank)

سیتی‌بانک یکی از بهترین بانک‌های دنیا در سرمایه‌گذاری روی استارتاپ‌های مبتنی بر هوش مصنوعی است. این بانک با همکاری و سرمایه‌گذاری در استارتاپ‌های فناوری مالی (FinTech)، در حال توسعه راهکارهای جدید برای مدیریت ریسک و تشخیص تقلب است.

سرمایه‌گذاری‌های اخیر و مهم این بانک شامل:

🔹Feedzai: Feedzai یک پلتفرم مبتنی بر یادگیری ماشین برای تشخیص تقلب در تراکنش‌های مالی است. این استارت‌آپ از الگوریتم‌های پیشرفته‌ای برای شناسایی الگوهای مشکوک و جلوگیری از جرائم مالی استفاده می‌کند.

🔹  Ayasdi: این شرکت بر مدل‌سازی ریسک و تحلیل داده‌های مالی تمرکز دارد. سیتی‌بانک از این فناوری برای بهبود تصمیمات اعتباری و تحلیل کلان‌داده‌های مالی استفاده می‌کند.

بانک آمریکا (Bank of America)

بانک آمریکا در حوزه هوش مصنوعی برای خدمات مشتریان سرمایه‌گذاری‌های قابل‌توجهی انجام داده است.

✅ چت‌بات Erica

بانک آمریکا چت‌بات Erica را توسعه داده که یک دستیار مجازی مبتنی بر هوش مصنوعی است. این چت‌بات دارای بیش از ۶ میلیون کاربر فعال بوده و از فناوری پردازش زبان طبیعی (NLP) و یادگیری عمیق برای پاسخ‌گویی به سوالات مشتریان، مدیریت حساب‌ها و ارائه توصیه‌های مالی استفاده می‌کند.

ولز فارگو (Wells Fargo)

ولز فارگو یک پلتفرم هوش مصنوعی برای تحلیل رفتار مالی مشتریان توسعه داده است. این پلتفرم الگوهای مالی مشتریان را بررسی کرده و پیشنهادهای شخصی‌سازی‌شده برای بهبود مدیریت مالی ارائه می‌دهد.

ادغام استارتاپ‌های فناوری با بهترین بانک‌های دنیا

بانک‌های بزرگ جهانی برای سرعت بخشیدن به دستیابی به فناوری‌های جدید و کاهش هزینه‌های توسعه داخلی، استارتاپ‌های پیشرو در حوزه هوش مصنوعی و داده را خریداری یا با آن‌ها ادغام می‌شوند.

چرا بانک‌ها استارتاپ‌ها را تصاحب می‌کنند؟

✔ کاهش هزینه‌های توسعه فناوری: توسعه سیستم‌های هوش مصنوعی داخلی بسیار پر هزینه و زمان‌بر است. خرید یک استارتاپ فناوری، امکان دسترسی سریع‌تر به فناوری‌های نوین را فراهم می‌کند.

✔ دسترسی سریع‌تر به نوآوری: استارتاپ‌ها رویکردهای خلاقانه‌تری در توسعه فناوری دارند. ادغام آن‌ها با بانک‌های بزرگ، باعث افزایش سرعت نوآوری در خدمات بانکی می‌شود.

مثال‌های ادغام و خرید استارتاپ‌ها توسط بانک‌ها که بسیار جالب هستند:

🔹  جی‌پی مورگان: خرید استارتاپ‌های Persado (توسعه تبلیغات هوشمند) و Nutonomy (خودروهای خودران)

🔹  سیتی‌بانک: همکاری با Feedzai و Ayasdi برای بهبود تشخیص تقلب و مدیریت ریسک

🔹 HSBC: استفاده از مدل‌های Ayasdi برای توسعه الگوریتم‌های پیشرفته امتیازدهی اعتباری

چالش‌ها و ریسک‌های سرمایه‌گذاری در AI و داده

با وجود مزایای فراوان هوش مصنوعی در صنعت بانکداری، چالش‌های متعددی نیز در این مسیر وجود دارد.

۱. مسائل اخلاقی و تعصب (Bias) در مدل‌های هوش مصنوعی

یکی از مشکلات سیستم‌های هوش مصنوعی تعصب الگوریتمی (Algorithmic Bias) است که می‌تواند منجر به تصمیم‌گیری‌های ناعادلانه شود. برای مثال در سال ۲۰۱۹، سیستم امتیازدهی اعتباری اپل به دلیل تبعیض جنسیتی مورد انتقاد قرار گرفت. این الگوریتم به زنان امتیاز اعتباری کمتری نسبت به مردان اختصاص می‌داد.

راهکار این موضوع توسعه هوش مصنوعی قابل توضیح (Explainable AI – XAI) است که برای شفاف‌سازی فرآیند تصمیم‌گیری مدل‌ها و کاهش تعصب الگوریتمی استفاده شود.

۲. امنیت داده‌ها و حریم خصوصی

حجم عظیم داده‌های مالی که در بانک‌ها پردازش می‌شود، تهدیدات امنیتی زیادی را ایجاد کرده است. ۴۷٪ بانک‌ها امنیت داده‌ها را بزرگ‌ترین چالش در پیاده‌سازی هوش مصنوعی می‌دانند.

راهکارهای موجود برای چالش امنیت:

🔹 استفاده از رمزنگاری پیشرفته برای حفاظت از داده‌های حساس

🔹 رعایت مقررات GDPR و CCPA برای اطمینان از امنیت داده‌های کاربران

۳. چالش‌های نظارتی و قوانین سخت‌گیرانه

اتحادیه اروپا قوانین سخت‌گیرانه‌ای برای هوش مصنوعی‌های پرخطر مانند امتیازدهی اعتباری وضع کرده است. بانک‌ها باید الگوریتم‌های خود را قابل توضیح، شفاف و عادلانه کنند تا از مجوزهای قانونی برخوردار شوند.

۴. پیچیدگی فنی و یکپارچه‌سازی داده‌ها

یکی از چالش‌های اصلی بانک‌ها، یکپارچه‌سازی داده‌های مختلف از سیستم‌های سنتی با مدل‌های جدید مبتنی بر هوش مصنوعی است. بسیاری از بانک‌ها هنوز از سیستم‌های قدیمی (Legacy Systems) استفاده می‌کنند که با فناوری‌های جدید ناسازگار هستند.

برای حل این مشکل باید زیرساخت‌های ابری (Cloud-Based Infrastructure) را توسعه بدهند. این زیرساخت برای پردازش سریع‌تر داده‌ها و تسهیل ادغام هوش مصنوعی در سیستم‌های بانکی به کار گرفته می‌شود.

روندهای آینده در بانکداری دیجیتال و AI

بانک‌ها و مؤسسات مالی در حال حرکت به سمت آینده‌ای هستند که هوش مصنوعی (AI) و فناوری‌های دیجیتال تغییراتی انقلابی در آن‌ها ایجاد می‌کند. در این قسمت از مطلب سه روند کلیدی که آینده بانکداری را شکل خواهند داد، بررسی می‌شود:

۱. شخصی‌سازی در مقیاس بزرگ (At-Scale Personalization)

بانک‌ها با کمک هوش مصنوعی می‌توانند نیازهای مشتریان را به‌صورت دقیق پیش‌بینی کرده و خدمات فوق‌شخصی‌سازی‌شده ارائه دهند. با تحلیل داده‌های رفتاری، تراکنش‌ها و حتی فعالیت‌های دیجیتال مشتریان، بانک‌ها می‌توانند محصولات و خدمات متناسب با نیاز هر فرد را در زمان مناسب پیشنهاد دهند.

۲. هوش مصنوعی سبز (Green AI)

با افزایش توجه به مسائل زیست‌محیطی و اجتماعی، بانک‌ها هوش مصنوعی را برای تحلیل ESG (محیط زیست، اجتماع، حکومت‌داری) مورد استفاده قرار می‌دهند. در واقع بانک‌ها به کمک این فناوری، شرکت‌ها و پروژه‌هایی را شناسایی می‌کنند که از نظر پایداری و مسئولیت اجتماعی در سطح بالایی قرار دارند.

از فواید هوش مصنوعی سبز می‌توان به: جذب سرمایه‌گذاران علاقه‌مند به مسئولیت اجتماعی، کاهش ریسک‌های مرتبط با تغییرات اقلیمی و بهبود تصویر برند اشاره کرد.

۳. اتوماسیون کامل فرآیندها (Hyperautomation)

اتوماسیون کامل فرآیندها ترکیبی از فناوری‌هایی مانند RPA (اتوماسیون رباتیک فرآیندها)، یادگیری ماشین و پردازش زبان طبیعی (NLP) است که هدف آن کاهش مداخله انسانی و افزایش کارایی است. برای مثال در فرآیند وام‌دهی، AI می‌تواند درخواست‌ها را بررسی کند، اسناد را تحلیل کرده و تصمیم‌گیری کند، بدون اینکه نیاز به دخالت نیروی انسانی باشد.

نتیجه‌گیری

بانک‌ها به‌طور فزاینده‌ای در حال سرمایه‌گذاری در هوش مصنوعی و داده هستند تا سه فاکتور مهم را برای مشتریان فراهم کنند: امنیت، بهره‌وری و تجربه بهتر. از تشخیص تقلب گرفته تا بازاریابی هوشمند، هوش مصنوعی در آینده بانکداری، مثل یک رهبر جسور می‌درخشد. بانک‌های پیشرو مانند جی‌پی مورگان، سیتی‌بانک و بانک آمریکا با ترکیب توسعه داخلی فناوری، مشارکت با استارتاپ‌ها و تملیک شرکت‌های نوآور، آینده خدمات مالی را متحول کرده‌اند.

1. منبع: رویترز ↩︎
2. منبع: بلومبرگ ↩︎