هوش مصنوعی (AI) در سال ‌های اخیر به طور فزاینده ای در بازارهای مالی مورد استفاده قرار گرفته است. این تکنولوژی پتانسیل های زیادی برای بهبود تصمیم گیری، کاهش هزینه ها، افزایش کارایی بازار و ارایه خدمات بهتر به مشتریان دارد. اما در عین حال می تواند چالش‌هایی نظیر افزایش نوسانات بازار، مشکلات قانونی، و تهدیدات امنیتی به همراه داشته باشد. به نظر می رسد اندیشمندان مختلف نظرات متفاوتی در مورد مزایا و معایب آن دارند و هر دو روی سکه را مورد توجه قرار داده اند.

هدف اصلی هوش مصنوعی در صنعت خدمات مالی، دستیابی به بینش بهتر در رفتار مشتریان، شناسایی ریسک ها و استفاده از فرصت ها است. با استفاده از تکنولوژی های هوش مصنوعی مانند یادگیری ماشین و شبکه های عصبی، موسسات مالی قادر خواهند بود اطلاعات حیاتی را از داده های کلان استخراج و تصمیمات بهتری اتخاذ کنند. این تکنولوژی می تواند برای تحلیل احساسات مشتریان و پیش بینی های مختلف مالی استفاده شود و قادر است برای شناسایی الگوهای مشکوک مانند فعالیت های تقلبی یا خسارات مالی در مراحل اولیه به کار رود، که این امر به موسسات اجازه می دهد تا خطرات را به سرعت کاهش دهند.

سازمان ها با ادغام هوش مصنوعی مولد در راه حل های کشف جرایم مالی خود، می توانند ریسک ها را کاهش دهند، کارایی قابل توجهی داشته باشند و استانداردهای نظارتی را رشد دهند.

هوش مصنوعی، این توانایی را دارد که صنعت مالی را متحول و کارآمدتر کند، تجارب مشتری را افزایش و هزینه ها را کاهش دهد و محصولات و خدماتی جدید ایجاد کند. برخی صنایع مانند بانک ها، پیش از این شروع به پذیرش هوش مصنوعی کرده اند، اما حوزه خدمات مالی هنوز برای یادگیری از پیشرفت سایر صنایع راهی طولانی در پیش دارد.

در کنار امکانات جدیدی که هوش مصنوعی برای خدمات مالی فراهم می کند، ریسک های جدیدی هم به وجود می آورد. سوگیری ها، مدل های مالی، امنیت سایبری و مسائل مربوط به انطباق با قوانین از جمله موانعی هستند که هوش مصنوعی برای موسسات مالی ایجاد می کند. علاوه بر این، در موسسات مالی با قصد استفاده طولانی مدت از هوش مصنوعی، چالش های جدی پایداری مطرح است.

   فواید هوش مصنوعی برای مؤسسات مالی

  بهبود خدمات مشتریان: استفاده از سیستم های پاسخگو مبتنی بر هوش مصنوعی می تواند سرعت پاسخ دهی به مشتریان را افزایش داده و در نتیجه، رضایت مشتریان را بالا ببرد. هوش مصنوعی حتی قادر به تحلیل داده ها در زمان واقعی است و می تواند نیازهای مشتریان را پیش بینی کند و به آن ها پیشنهادهایی مطابق با اولویت ها ارایه دهد.

کاهش هزینه ها و افزایش بهره وری: هوش مصنوعی می تواند بسیاری از فرآیندهای دستی و زمان بر را خودکار کند. موسسات مالی با استفاده از هوش مصنوعی می توانند بسیاری از خدمات را بدون نیاز به نیروی انسانی زیاد و با دقت بالا ارایه دهند، که منجر به کاهش هزینه های عملیاتی می شود.

تحلیل دقیق تر و پیش بینی های بهتر: هوش مصنوعی می تواند مقادیر زیادی داده را به‌طور همزمان تحلیل کند. به این ترتیب، این امکان برای موسسات مالی فراهم می آید تا در مورد سرمایه گذاری ها، مدیریت ریسک، و پیش بینی نوسانات بازار تصمیمات بهتری بگیرند.

شفافیت و دقت در مدیریت ریسک: هوش مصنوعی می تواند در شناسایی ریسک ها و خطرات مالی نقش مهمی ایفا و به موسسات کمک کند تا مواردی مانند تقلب، پولشویی و ریسک های اعتباری سریع تر و دقیق تر شناسایی شوند.

  ریسک های هوش مصنوعی برای موسسات مالی

ریسک های امنیتی و حریم خصوصی: یکی از بزرگترین چالش ها در استفاده از هوش مصنوعی در خدمات مالی، حفاظت از داده های حساس مشتریان است. هوش مصنوعی نیازمند دسترسی به حجم زیادی از داده های شخصی و مالی است. این داده ها اگر به‌طور ناامن ذخیره یا منتقل شوند، می توانند مورد سواستفاده قرار گیرند. حملات سایبری ممکن است سامانه های مبتنی بر هوش مصنوعی را هدف قرار دهد و اطلاعات حساس را فاش کند.

مشکلات مرتبط با تصمیمات الگوریتمی: هوش مصنوعی معمولا از الگوریتم های پیچیده برای تصمیم گیری استفاده می کند که این فرآیند می تواند بدون دخالت انسان و نظارت دقیق صورت گیرد. یکی از مشکلات این است که الگوریتم ها ممکن است به‌طور ناخواسته تبعیض قایل شوند یا خطاهای غیرقابل پیش بینی انجام دهند.

وابستگی به سامانه های خودکار: در صورت وقوع خطا یا نقص در سامانه های مبتنی بر هوش مصنوعی، موسسات مالی می توانند با مشکلات جدی مواجه شوند. وابستگی به این ابزار ممکن است موجب از دست دادن کنترل بر فرآیندها شود.

مشکلات قانونی و اخلاقی: استفاده از هوش مصنوعی در خدمات مالی به ویژه در حوزه های اعتبارسنجی و پیش بینی ها ممکن است نگرانی های حقوقی و اخلاقی ایجاد کند. مثلا، اگر الگوریتم های هوش مصنوعی به‌طور ناعادلانه یا تبعیض‌آمیز بر اساس جنسیت، نژاد یا سایر ویژگی های غیرمرتبط با صلاحیت مالی افراد تصمیم بگیرند، ممکن است منجر به نقض قوانین حقوق مصرف کنندگان شود.

عدم شفافیت و قابلیت توضیح پذیری: در بسیاری از سامانه های هوش مصنوعی، فرآیندهای تصمیم گیری به طور شفاف قابل توضیح نیستند. این موضوع می تواند مشکلاتی در بررسی و ارزیابی صحت تصمیمات ایجاد کند، و اگر موسسات نتوانند دلیل تصمیمات خود را برای مشتریان یا مقامات نظارتی توضیح دهند، می تواند آنها را با مشکلات قانونی رو به رو کند.