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

صنعت نفت و گاز یکی از صنایع کلیدی و مهمی است که قدرت اقتصادی بسیاری از کشورها به آن بستگی دارد و در قرن اخیر، کلید توسعه بخش‌های مختلفی بوده است. از جمله مشخصه‌های بارز این صنعت 6 تریلیون دلاری، می‌توان به پیچیدگی زیاد در بخش زنجیره تامین، داشتن اثرات ژئوپولتیکی قابل توجه و نیاز به ایجاد تعادل میان پایداری و امنیت انرژی اشاره کرد. چالش‌های کلیدی این صنعت نیز عبارتند از بی‌ثباتی قیمت‌ها، تنش‌های ژئوپولتیک، دستیابی به نقطه صفر خالص (جایی که در آن میزان گازهای گلخانه‌ای تولید شده با مقادیری که به هر روشی از جو حذف شده‌اند، به توازن می‌رسند) و تقاضا برای دستیابی به راهکارهای نوآورانه‌ای که انعطاف‌پذیری لازم را تضمین کنند. به چنین صنعتی اساسا به چشم یک بخش سنتی نگاه می‌شود که در تطبیق یافتن با تحولات دیجیتال کند است و با روی کار آمدن هوش مصنوعی، در مسیر تکامل قرار گرفته است. اکنون هوش مصنوعی، به عنصری برای تغییر میدان بازی در این صنعت تبدیل شده که می‌تواند بخش‌های مختلف، از تولید و استخراج نفت خام تا پالایش و توزیع محصولات پالایش‌شده را تحت تاثیر قرار دهد. فناوری‌های پیشرفته‌ای مانند یادگیری ماشین، تحلیل‌های پیش‌بینی‌کننده، و اتوماسیون، به شرکتهای فعال در صنعت نفت و گاز کمک می‌کند تا عملیات را ساده‌سازی و ساماندهی کنند، ریسک‌های سرمایه‌گذاری را کاهش دهند، از میزان انتشار گازهای گلخانهای بکاهند و در مسیر رشد پایدار قرار بگیرند.

پیش بینی ارزش بازار هوش مصنوعی در صنعت نفت و گاز

گزارش‌های که اخیرا از سوی شرکتهای مطرح تحقیقات بازار ارائه شده، ارزش بازار هوش مصنوعی در صنعت نفت و گاز را در سال ۲۰۲۴ حدود ۳.۱۴ میلیارد دلار برآورد کرده و پیش‌بینی شده است که این عدد با نرخ رشد مرکب سالیانه ۱۲.۶۱ درصدی، تا سال ۲۰۲۹ به ۷.۶۵ میلیارد دلار برسد. حالا و با نقش‌آفرینی آمریکای شمالی به عنوان پیشگام این حوزه و آسیا اقیانوسیه به عنوان بازاری که به سرعت در حال رشد است، هوش مصنوعی دیگر یک گزینه نیست؛ بلکه برای شرکتهایی که مایلند در میدان رقابت باقی بمانند، به ضرورت اجتناب‌ناپذیری تبدیل شده که نمی‌توان آن را نادیده گرفت.

کشف و شکوفایی مزیت‌های جدید به کمک هوش مصنوعی

نیاز جدی به کارایی عملیاتی، ایمنی، کاهش هزینه‌ها و تاکید فزاینده بر رشد پایدار، تحول عمیق صنعت نفت و گاز با نقش‌آفرینی کلیدی هوش مصنوعی را تسریع کرده است. در سال 2021، شرکت C3 AI، با هدف عرضه اکوسیستمی که ارائه راهکارهای عملیاتی و ویژه مبتنی بر هوش مصنوعی به اپراتورهای انرژی، تامین‌کنندگان تجهیزات و خدمات و عرضه‌کنندگان نرم‌افزارهای عملیات مرتبط با انرژی را در دستور کار دارد، با شرکتهای Shell، Baker Hughes و Microsoft، وارد همکاری شد. در حقیقت هوش مصنوعی در سراسر زنجیره ارزش صنعت نفت و گاز، کاربردهای عملیاتی مختلفی ایجاد می‌کند که می‌تواند عملیات گسترده‌ای را، از اکتشاف و استخراج بالادستی تا توزیع پایین‌دستی شامل شود. با یکپارچه کردن هوش مصنوعی با فرآیندها، شرکتها توانسته‌اند گردش‌کاری خود را بهینه‌سازی کنند، زمان و هزینه فرآیندها را کاهش دهند و در فرآیندهای تصمیم‌گیری – از قضاوت‌های ذهنی تا بینش‌های داده‌محور- به ویژه در بخش‌های بالادستی تجدیدنظر کنند.

عملیات بالادستی: اکتشاف، توسعه مخازن و تولید

در بخش بالادستی، هوش مصنوعی با بهره‌گیری از داده‌ها و تحلیل‌های پیشرفته، کارایی عملیات را افزایش داده و بینش‌های عملیاتی ارزشمندی را در فعالیت‌های کلیدی ارائه می‌دهد. کاربردهای این فناوری شامل موارد زیر است:

نقشه‌برداری لرزه‌ای و مدل‌سازی مخازن

هوش مصنوعی با بهره‌گیری از یادگیری عمیق، انقلابی در فرآیندهای نقشه‌برداری لرزه‌ای و مدل‌سازی مخازن ایجاد کرده است؛ به‌گونه‌ای که فرآیندهایی که پیش‌تر هفته‌ها به طول می‌انجامیدند، اکنون به بینش‌های آنی تبدیل شده‌اند. این تحول، استاندارد جدیدی را در کارایی عملیات بالادستی ایجاد کرده است. شرکت‌هایی مانندSubsurfaceAI  و GeoplatAI  با همکاری شرکت‌های بزرگ فعال در صنعت انرژی، خدمات مدل‌سازی زمین‌شناسی، توصیف مخازن و تفسیر داده‌های لرزه‌ای را ارائه می‌دهند. این راهکارهای مبتنی بر هوش مصنوعی، زمان اکتشاف را به میزان قابل توجهی کاهش داده و در عین حال، دقت را بهبود بخشیده و ریسک حفر چاه‌های خشک را به حداقل رسانده‌اند.

بهینه‌سازی حفاری

مدل‌های هوش مصنوعی در زمان واقعی (Real time)، با پیش‌بینی مسیرهای بهینه و کاهش زمان‌های غیرمولد(NPT) ، عملیات حفاری را متحول کرده‌اند. نرخ نفوذ (ROP) یکی از پارامترهای کلیدی است که تأثیر مستقیمی بر هزینه کلی عملیات دارد و شرکت‌ها در تلاشند تا آن را بهینه‌سازی کنند. به عنوان نمونه، شرکتAIQ  مستقر در ابوظبی، با همکاری ADNOC، Baker Hughes  و CORVA  (از پیشگامان ارائه‌ راهکارهای بهینه‌سازی حفاری)، پروژه‌ای را برای بهینه‌سازی نرخ نفوذ (ROP)  در میادین نفتیADNOC  با استفاده از راهکارهای پیشرفته هوش مصنوعی آغاز کرده‌اند. در حوضه Delaware، شرکت‌های CORVA  و NABORS  یک راهکار مبتنی بر هوش مصنوعی برای بهینه‌سازی نرخ نفوذ ارائه داده‌اند که منجر به افزایش ۳۶ درصدی نرخ نفوذ در حفاری‌های افقی و کاهش ۹.۷ درصدی ارتعاشات شده است.

نگهداری و تعمیرات پیش‌بینی‌کننده

عملیات بالادستی به‌طور مداوم با چالش‌هایی مانند توقف‌های ناگهانی و خرابی تجهیزات مواجه است که چنین رخدادهایی عموما منجر به افزایش هزینه‌ها می‌شوند. راهکارهای نگهداری و تعمیرات پیش‌بینی‌شده مبتنی بر هوش مصنوعی می‌توانند با تحلیل داده‌های تجهیزات (که از طریق دستگاه‌های اینترنت اشیا (IoT) جمع‌آوری می‌شوند) و بهره‌گیری از الگوریتم‌های یادگیری ماشین، از بروز خرابی‌های احتمالی جلوگیری کنند. شرکت C3 AI  با همکاری Shell، راهکارهای نگهداری و تعمیرات پیش‌بینی‌کننده را برای نظارت بر بیش از ۱۰,۰۰۰ قطعه تجهیزات حیاتی در عملیات بالادستی و دارایی‌های یکپارچه گازی این شرکت در سطح جهانی ارائه کرده است. از آنجا که هر قطعه از تجهیزات، دارای ویژگی‌های منحصربه‌فردی هستند و چالش‌های خاص خود را دارند، بیش از دو میلیون مدل هوش مصنوعی برای مدیریت این تجهیزات توسعه داده شده است.

عملیات میان‌دستی: حمل‌ونقل، ذخیره‌سازی و زیرساخت‌ها

بخش میان‌دستی از هوش مصنوعی برای بهینه‌سازی لجستیک، افزایش قابلیت اطمینان زیرساخت‌ها و جلوگیری از نشت مواد بهره می‌برد تا جریان انتقال انرژی با حداقل اختلالات انجام شود. برخی از کاربردهای کلیدی این فناوری عبارت‌اند از:

پایش زیرساخت‌های خطوط لوله

خطوط لوله نفت و گاز که سوخت‌های پرفشار را در زیر زمین منتقل می‌کنند، همواره در معرض ترک‌های کوچک و خوردگی قرار دارند که می‌تواند منجر به نشتی‌های پرهزینه و آسیب‌های زیست‌محیطی شود. سیستم‌های مبتنی بر هوش مصنوعی، نظارت بر خطوط لوله را متحول کرده‌اند؛ به‌گونه‌ای که می‌توانند نشتی و خوردگی را به صورت آنی شناسایی کرده، ریسک‌های زیست‌محیطی را کاهش داده، هزینه‌های تعمیرات را به حداقل رسانده و از توقف‌های ناگهانی جلوگیری کنند.

GeoAI، محصول شرکت Cyient، با استفاده از داده‌های مشاهده زمین و الگوریتم‌های یادگیری ماشین، خطوط لوله را پایش می‌کند. این فناوری قادر است نشتی‌ها را شناسایی و موقعیت دقیق آن‌ها را مشخص کرده و همچنین با استفاده از فناوری‌های سنجش از دور مانند تصاویر ماهواره‌ای، لیدار و پهپادها، خوردگی را در طول خطوط لوله نفت و گاز پایش کند.

تحلیل مزارع مخازن نفتی

با توجه به نوسانات قیمت نفت و تنش‌های ژئوپلیتیکی مداوم، بهینه‌سازی استفاده از مخازن نفتی برای جلوگیری از اختلال در زنجیره تأمین امری حیاتی است. در حال حاضر، مخازن بدون توجه به وضعیت واقعی آن‌ها، هر ۱۰ تا ۱۵ سال یک‌بار پس از بهره‌برداری تحت نگهداری و بازرسی (M&I) قرار می‌گیرند. در مواردی که چندین مخزن هم‌زمان به بهره‌برداری می‌رسند، خارج کردن هم‌زمان آن‌ها از سرویس برای نگهداری و بازرسی، ریسک اختلال در عرضه را افزایش می‌دهد. این مسئله، نیاز به یک رویکرد استراتژیک داده‌محور برای اولویت‌بندی هوشمندانه فعالیت‌های تعمیر و نگهداری را برجسته می‌کند.

راهکار Rentina360 AI، محصول گروه Bahwan CyberTek، به‌عنوان یک سیستم تحلیل مزارع مخازن نفتی، اولویت‌بندی تعمیرات مخازن را به‌صورت هوشمندانه انجام می‌دهد. این سیستم با استفاده از یک کارت امتیاز سلامت جامع، فاکتورهای کلیدی از جمله خوردگی صفحات زیرین مخازن، میزان تخمینی رسوبات نفتی و خواص نفت خام را ارزیابی کرده و با برنامه‌ریزی بهینه تعمیر و نگهداری، از اختلالات عملیاتی جلوگیری می‌کند.

عملیات پایین‌دستی: پالایش، ذخیره‌سازی و توزیع

عملیات پایین‌دستی به‌عنوان بخش کلیدی زنجیره ارزش نفت و گاز، بیشترین ارزش اقتصادی را ایجاد می‌کنند. یکپارچه‌سازی هوش مصنوعی در این بخش، سطح کارایی پالایشگاه‌ها را به میزان بی‌سابقه‌ای افزایش می‌دهد که تأثیر مالی آن به میلیون‌ها دلار می‌رسد. برخی از مهم‌ترین کاربردهای این فناوری عبارت‌اند از:

بهینه‌سازی ترکیب نفت خام

پالایشگاه‌ها برای بهینه‌سازی کیفیت محصولات، تأمین تقاضای بازار، کاهش مصرف انرژی و رعایت مقررات زیست‌محیطی اقدام به ترکیب انواع مختلف نفت خام می‌کنند. عواملی مانند گرانش API، میزان گوگرد و منحنی تقطیر نقش مهمی در تعیین ویژگی‌های نهایی ترکیب دارند.

مدل‌های هوش مصنوعی می‌توانند ویژگی‌های انواع نفت خام موجود را تحلیل کرده و ترکیب بهینه را بر اساس نیازهای پالایشگاه پیشنهاد دهند. راهکار CrudeAI Blendix، محصول AISPAK، با در نظر گرفتن پارامترهایی نظیر کیفیت نفت، تقاضای بازار و محدودیت‌های عملیاتی، استراتژی بهینه ترکیب نفت خام را پیشنهاد می‌کند که ضمن افزایش سودآوری، متضمن کیفیت محصول و رعایت الزامات قانونی است.

بهینه‌سازی برنامه‌ریزی تعمیرات پالایشگاهی

تعمیرات اساسی پالایشگاه‌ها (Refinery Turnaround) شات‌داون‌های برنامه‌ریزی‌شده‌ای هستند که برای اطمینان از ایمنی، کارایی و رعایت استانداردهای عملیاتی پالایشگاه انجام می‌شوند. برای اینکه پالایشگاه بتواند با حداکثر بازدهی و در چارچوب استانداردهای طراحی و قانونی فعالیت کند، این دوره‌ها برای نگهداری، بازرسی و ارتقا تجهیزات پالایشگاهی ضروری هستند.

راهکارهای هوش مصنوعی در بهینه‌سازی تعمیرات پالایشگاهی، با پیش‌بینی تأخیرها، انجام تحلیل سناریوهای مختلف، بهینه‌سازی زمان‌بندی در لحظه و نظارت بر اجرای پروژه، به مدیریت پروژه (PMO) کمک می‌کنند تا مراحل تعمیرات را در محدوده بودجه و زمان‌بندی تعیین‌شده اجرا کند.

راهکارهای بهینه‌سازی تعمیرات C3 AI، با استفاده از داده‌های تاریخی تعمیر و نگهداری، میزان دسترسی به منابع، عملکرد گذشته تجهیزات و داده‌های حسگرهای صنعتی، ریسک‌ها را شناسایی کرده و راهکارهای مبتنی بر داده را برای کاهش خسارات پیشنهاد می‌دهند. این سیستم‌ها کارایی و اثربخشی برنامه‌ریزی تعمیرات را به میزان قابل توجهی افزایش می‌دهند.

راهکارهای مدیریت انرژی

با توجه به گذار صنعت نفت و گاز به سمت انتشار صفر خالص (Net Zero)، راهکارهای مدیریت انرژی نقشی حیاتی در بهینه‌سازی مصرف انرژی و کاهش انتشار گازهای گلخانه‌ای (GHG) ایفا می‌کنند.

این راهکارها با ادغام هوشمند انرژی‌های تجدیدپذیر در عملیات نفت و گاز و استفاده از تحلیل داده و یادگیری ماشین، میزان تقاضای انرژی را پیش‌بینی و تولید را بهینه‌سازی می‌کنند.

راهکار مدیریت انرژی Enel X، دید جامعی از مصرف انرژی، هزینه‌ها و فرصت‌های صرفه‌جویی در مصرف انرژی شرکت‌ها ارائه می‌دهد. این سیستم با تجمیع داده‌های حسگرهای خطوط تولید، صورتحساب‌های مصرفی، الگوهای مصرف تاریخی و سیستم‌های برنامه‌ریزی منابع سازمانی(ERP)، فرصت‌های کاهش مصرف انرژی و کنترل انتشار گازهای گلخانه‌ای را شناسایی می‌کند.

با پایش مداوم مصرف انرژی از طریق این راهکارهای مبتنی بر هوش مصنوعی، شرکت‌ها می‌توانند مصرف انرژی را بهینه کرده، هزینه‌های انرژی را کاهش دهند، میزان انتشار گازهای گلخانه‌ای را کنترل و فرآیند گذار به انتشار خالص صفر را تسریع کنند.

مدیریت زنجیره تأمین

مدیریت زنجیره تأمین (SCM) به کسب‌وکارها کمک می‌کند تا عملیات زنجیره تأمین را، از تأمین مواد خام گرفته تا تحویل محصولات نهایی، بهینه‌ و مقاوم‌سازی کنند؛ هوش مصنوعی با بهبود امکان نظارت لحظه‌ای در میان ذی‌نفعان مختلف، عملکرد زنجیره تأمین را بهبود می‌بخشد و بخش‌های مختلف، از خرید مواد اولیه با قیمت مناسب و در زمان مناسب گرفته تا مدیریت موجودی، پیش‌بینی تقاضا، تنظیم برنامه‌های تولید و بهینه‌سازی مسیرهای حمل‌ونقل را پوشش می‌دهد.

یکپارچگی بهینه زنجیره تأمین باعث می‌شود که پالایشگاه‌ها، توزیع‌کنندگان و خرده‌فروشان به صورت آنی بتوانند با هم هماهنگ شوند و در نتیجه اختلالات به حداقل و سودآوری به حداکثر برسد.

در حالی که نرم‌افزارهای برنامه‌ریزی نیازمندی‌های مواد (MRP) از پیش‌بینی‌های مبتنی بر تقاضای تاریخی، موجودی در دسترس، زمان تحویل تأمین‌کنندگان و موجودی ایمنی هدف برای مدیریت مواد استفاده می‌کنند، اما قابلیت در نظر گرفتن نوسانات لحظه‌ای مانند تأخیر در تأمین یا پیش‌بینی‌های نادرست تقاضا را ندارند. این ضعف منجر به کاهش سطح خدمات می‌شود.

راهکار C3 AI  این چالش‌ها را با تجمیع داده‌های مختلف از جمله لیست مواد (BOM)، جابه‌جایی‌های موجودی تأمین‌کنندگان، پیش‌بینی‌های تقاضا و داده‌های انتقال داخلی موجودی حل کرده و با مدلسازی نوسانات تقاضا، زمان‌های تحویل تأمین‌کننده و موقعیت‌های موجودی، پارامترهای سفارش مجدد را بهینه می‌کند. این امر هزینه‌های نگهداری و حمل‌ونقل را در سطح SKU کاهش می‌دهد.

همچنین، راهکار بهینه‌سازی مسیر NextBillion.ai با بهره‌گیری از هوش مصنوعی، کارآمدترین مسیرهای حمل‌ونقل را تعیین می‌کند. الگوریتم‌های سنتی بر اساس نقشه‌های ثابت و مسیرهای از پیش تعیین‌شده کار می‌کنند که انعطاف‌پذیری پایینی دارند؛ اما الگوریتم‌های هوش مصنوعی با تحلیل داده‌هایی مانند الگوهای ترافیکی، پیش‌بینی‌های آب‌وهوا، انسدادهای جاده‌ای و محدودیت‌های تحویل، مسیرهای بهینه را انتخاب کرده و هزینه‌های لجستیکی را کاهش می‌دهند.

عملیات خرده‌فروشی سوخت

هوش مصنوعی تحولی اساسی در بخش خرده‌فروشی سوخت ایجاد کرده است؛ از بهینه‌سازی عملیات و بهبود تجربه مشتری تا ارتقای امنیت. اینترنت اشیا (IoT) نقش کلیدی در توسعه راهکارهای مبتنی بر هوش مصنوعی داشته و تجربه مشتری را متحول کرده است.

کاربردهای مهم این فناوری شامل بهینه‌سازی موجودی از سطح پمپ‌های سوخت، طراحی برنامه‌های وفاداری و پاداش‌دهی، اجرای کمپین‌های بازاریابی متناسب با رفتار خرید مشتریان و تحلیل داده‌های پایانه‌های فروش (POS) و ویدئوهای نظارتی برای شناسایی موارد امنیتی است.

برای مثال، مایکروسافت Azure IoT Edge AI با همکاری Shell  راهکارهای تحلیل ویدئویی مبتنی بر هوش مصنوعی را در پمپ‌های بنزین سنگاپور و تایلند پیاده‌سازی کرده است.

این سیستم‌ها داده‌ها را در لحظه پردازش کرده و خطرات احتمالی، مانند سیگار کشیدن در نزدیکی پمپ‌های سوخت را شناسایی می‌کنند. در صورت وقوع موارد مشکوک، ویدئوها برای تحلیل پیشرفته به فضای ابری ارسال شده و هشدارهای فوری صادر می‌شوند. این قابلیت، امکان واکنش سریع برای جلوگیری از حوادث بالقوه را فراهم می‌کند.

چالش‌های پذیرش هوش مصنوعی در صنعت نفت و گاز

با وجود پتانسیل تحول‌آفرین هوش مصنوعی در صنعت نفت و گاز، پیاده‌سازی و پذیرش گسترده آن با چالش‌هایی مواجه است که برای آزادسازی حداکثری ارزش این فناوری، نیازمند رفع آن‌ها هستیم.

شکاف مهارتی نیروی کار

اجرای راهکارهای هوش مصنوعی مستلزم ایجاد نقش‌های شغلی جدید برای نیروی کار است که بتوانند سیستم‌های هوش مصنوعی را توسعه، نگهداری و تحلیل کنند. اکثر راهکارهای هوش مصنوعی به‌صورت عمومی طراحی شده‌اند و برای تطبیق با زمینه‌های خاص کسب‌وکار و داده‌های موجود، نیاز به سفارشی‌سازی دارند. بنابراین، شرکت‌ها باید متخصصان داده و هوش مصنوعی داخلی را پرورش دهند تا بتوانند این فناوری را به‌طور مؤثر پیاده‌سازی و مدیریت کنند.

BP   این چالش را به‌خوبی درک کرده و برنامه «آکادمی دیجیتال» را راه‌اندازی کرده است. این برنامه آموزشی، نیروی کار را در زمینه‌های هوش مصنوعی و فناوری‌های دیجیتال توانمند می‌کند و مهارت‌های لازم را برای کار با سیستم‌های هوشمند در اختیار آن‌ها قرار می‌دهد.

یکپارچگی و کیفیت داده‌ها

ابزارهای هوش مصنوعی برای دستیابی به حداکثر کارایی، به داده‌های باکیفیت و در حجم کافی نیاز دارند. اگر داده‌های ورودی دچار خطا یا آلودگی باشند، حتی پیشرفته‌ترین الگوریتم‌ها نیز خروجی مفیدی ارائه نخواهند داد. در عملیات نفت و گاز، مقادیر عظیمی از داده‌های خام تولید می‌شود، اما مشکلات مربوط به کیفیت و دقت این داده‌ها باعث می‌شود ساعات زیادی صرف پاک‌سازی و اصلاح آن‌ها شود.

برای بهبود کیفیت داده‌ها، شرکت‌ها باید ساختارها و فرآیندهای سازمانی خود را به‌سمت چابکی بیشتر بازطراحی کنند و از سیستم‌های متمرکز ذخیره‌سازی داده استفاده کنند تا دسترسی آسان و به‌موقع برای نیروی انسانی و راهکارهای هوش مصنوعی فراهم شود.

Shell   سرمایه‌گذاری گسترده‌ای روی توسعه اکوسیستم‌های دیجیتال یکپارچه انجام داده که از فناوری‌های دوقلوهای دیجیتال(Digital Twins)  و ربات‌های دارای تأییدیه ATEX برای جمع‌آوری داده‌های میدانی باکیفیت و لحظه‌ای استفاده می‌کند. این داده‌ها در مراکز داده متمرکز ذخیره شده و امکان دسترسی سریع و یکپارچه را در سطح جهانی فراهم می‌کنند. این رویکرد، بهینه‌سازی عملیات، بهبود تصمیم‌گیری و پیشبرد نوآوری از طریق بینش‌های مبتنی بر داده را ممکن می‌سازد.

هزینه‌های بالای پیاده‌سازی

سرمایه‌گذاری اولیه در فناوری‌های هوش مصنوعی، از جمله سخت‌افزار، نرم‌افزار و آموزش نیروی کار، بسیار قابل‌توجه است و بازگشت سرمایه ممکن است در کوتاه‌مدت ملموس نباشد. برای مدیریت هزینه‌ها و کاهش ریسک، شرکت‌ها می‌توانند ابتدا بر حوزه‌های اولویت‌دار یا فرصت‌های زودبازده تمرکز کنند.

رویکرد مرحله‌ای در پیاده‌سازی هوش مصنوعی به شرکت‌ها امکان می‌دهد که به‌صورت تدریجی از مزایای آن بهره‌مند شوند، در عین حال منحنی یادگیری خود را بهبود بخشند و از موفقیت‌های اولیه، درس‌های ارزشمندی بگیرند. این استراتژی، علاوه بر کنترل هزینه‌ها، مسیر رشد مقیاس‌پذیر و بهره‌وری پایدار از هوش مصنوعی را هموار می‌کند.

ریسک‌های امنیت سایبری

افزایش وابستگی به سیستم‌های دیجیتال، ریسک حملات سایبری را افزایش می‌دهد. شرکت‌ها می‌توانند با اجرای پروتکل‌های امنیتی، احراز هویت چندمرحله‌ای، برنامه‌های مدیریت ریسک، فایروال‌های پیشرفته و ارزیابی‌های امنیتی دوره‌ای، از دارایی‌های دیجیتال خود محافظت کنند.

مقررات و مسائل اخلاقی

چالش‌های نظارتی و اخلاقی، از موانع مهم در پذیرش هوش مصنوعی هستند. شرکت‌ها باید اطمینان حاصل کنند که سیستم‌های هوش مصنوعی آن‌ها مطابق با قوانین محلی عمل کرده و درعین‌حال، شفافیت و اعتماد را حفظ کنند. مشارکت در تدوین مقررات و پیاده‌سازی چارچوب‌های اخلاقی برای مدیریت هوش مصنوعی، می‌تواند به ایجاد اعتماد در میان ذینفعان کمک کند.

مسیر پیش رو

هوش مصنوعی در حال تحول صنعت نفت و گاز است و روش‌های سنتی را با بهره‌وری و نوآوری جایگزین می‌کند. از بهبود دقت اکتشاف گرفته تا بهینه‌سازی زنجیره تأمین، این فناوری مزایای گسترده‌ای ارائه می‌دهد. بااین‌حال، آینده این صنعت به ادغام پیشرفت‌های هوش مصنوعی با شیوه‌های پایدار بستگی دارد.

در سال‌های آینده، راهکارهای مبتنی بر هوش مصنوعی نقشی کلیدی در بهینه‌سازی مصرف انرژی، کاهش آلاینده‌ها و افزایش ایمنی ایفا خواهند کرد. فراتر از عملیات صنعتی، هوش مصنوعی وظایفی مانند گزارش‌دهی مالی، ردیابی تطابق با مقررات و فرآیندهای تأیید را خودکار کرده و منابع انسانی را به فعالیت‌های راهبردی‌تر سوق خواهد داد.

همکاری بین شرکت‌ها برای مقیاس‌پذیری راهکارهای هوش مصنوعی و غلبه بر چالش‌های مشترک ضروری خواهد بود. سرمایه‌گذاری در هوش مصنوعی پایدار، اعتمادسازی در میان ذینفعان و تقویت نوآوری، راه را برای آینده‌ای کم‌کربن و مقاوم در برابر تغییرات هموار خواهد کرد.

منبع