ترکیب بانکداری باز و هوش مصنوعی برای یکسان کردن زمین بازی برای خانواده ها

امروزه مصرف‌کنندگان و خانوارها با فشارهای اقتصادی فزاینده‌ای مواجه هستند، زیرا همچنان با تغییرات مالی غیرقابل پیش‌بینی در هجده ماه گذشته دست و پنجه نرم می‌کنند. را

FCAنظرسنجی Financial Lives نشان داد که تعداد افرادی که برای پرداخت قبوض و بازپرداخت اعتبار با مشکل مواجه بودند، در ابتدای سال 3.1 به میزان خیره کننده 2023 میلیون نفر (10.9 میلیون در مقایسه با 7.8 میلیون در می 2022) افزایش یافته است. برای بسیاری، افزایش هزینه های زندگی به معنای افزایش اتکا به وام ها برای پرداخت قبوض یا بازپرداخت به موقع وام مسکن است. با این حال، برای بسیاری از مردم، به ویژه آنهایی که در اقتصاد گیگ کار می کنند، دسترسی به خطوط حیاتی مالی اغلب به دلیل فقدان داده های کافی مورد نیاز برای تأیید درخواست های وام محدود می شود.

وقتی صحبت از تصمیم گیری آگاهانه در مورد درخواست وام می شود، بانک ها و وام دهندگان نیاز به دسترسی به داده های مالی دقیق و به روز مانند تأیید اشتغال و درآمد، قبوض آب و برق یا اطلاعیه های مالیاتی HMRC دارند. یکی از مسائلی که بسیاری از مشتریان در طول این فرآیند درخواست با آن مواجه هستند این است که رویکردهای سنتی برای وام دادن تمایل دارند کسانی را که سابقه اعتباری کمی دارند یا بدون آن هستند، یا منابع درآمدی غیرسنتی دارند کنار بگذارند. برای مثال، اگر شما یک متقاضی جوان، خوداشتغال هستید، با قراردادهای کوتاه مدت کار می کنید، یا یک کارگر آزاد هستید، وام های بانکی سنتی و سایر محصولات وام دهی را می توان رد کرد، زیرا چک های اعتباری و استطاعت مالی با ناکافی و نادرست انجام می شود. ، یا اطلاعات قدیمی 

اینجاست که ما می بینیم که قدرت هوش مصنوعی بانکداری باز و تراکنش واقعاً به منصه ظهور می رسد. تکامل مداوم در هر دو دسته ثابت کرده است که فرصت های گسترده ای را در مورد نحوه استفاده بانک ها از داده های مشتریان باز می کند. موسسات مالی اکنون می توانند به مجموعه بسیار بیشتری از اطلاعات دسترسی داشته باشند و آن ها را در زمان واقعی تجزیه و تحلیل کنند تا محصولات و خدمات مالی سفارشی سازی شده ای را ارائه دهند که بتواند نیازهای افراد را بهتر برآورده کند.

داده ها در اقتصاد دیجیتال 

همانطور که وجود دارد، داده های محدودی که معمولاً از طریق مدل های ارزیابی اعتبار سنتی در دسترس است، بخش قابل توجهی از جمعیت را مستثنی می کند. با چنین محدودیت‌هایی، بخش خدمات مالی به طور ناخواسته به توده‌های فزاینده مصرف‌کنندگان آسیب‌پذیری اضافه می‌کند که به‌طور ناعادلانه از آنها حمایت نمی‌شود. 

با این حال، با پذیرش بانکداری باز و هوش مصنوعی خدمات مالی، می‌توانیم ببینیم که چگونه داده‌های رضایت‌بخش مصرف‌کننده می‌توانند و در حال تبدیل شدن به مبنایی پایدارتر و منصفانه‌تر برای تصمیم‌گیری اعتبار هستند. 

توانمندسازی وام دهندگان و بانک ها برای گرفتن تصویر کامل تری از زمینه مقرون به صرفه بودن مشتری، نه تنها فرآیند تصمیم گیری را کارآمدتر می کند، بلکه منجر به ارائه دقیق راه حل های مناسب به مصرف کنندگان می شود. علاوه بر این، موسسات مالی را قادر می‌سازد تا محصولات و خدمات جدید و نوآورانه‌ای را توسعه دهند که نیازهای جمعیت محروم را برآورده کند. علاوه بر این، تجزیه و تحلیل داده‌های تراکنش با استفاده از فناوری هوش مصنوعی، احتمال خطای انسانی یا سوگیری در فرآیند تصمیم‌گیری اعتبار را از بین می‌برد و شفافیت و عینیت بیشتری را برای وام دادن از طریق ارزیابی‌های مبتنی بر داده‌ها به ارمغان می‌آورد.

مالی شخصی = توانمندسازی اقتصادی 

در حالی که فرصت‌ها در تقویت قابلیت‌های وام دهی بیشتر واضح هستند، همچنین شایان ذکر است که این احتمالات بسیار فراتر از صرف هزینه‌ی سوپرشارژ است. 

نیازهای فردی مصرف کنندگان در اقتصاد جهانی شده امروزی دائماً در حال تغییر است. افراد دارای طیف متنوعی از موقعیت‌ها، اهداف و چالش‌های مالی هستند و یک رویکرد یکسان برای همه موثر نیست. بسیاری از پتانسیل های تجاری کشف نشده و استخراج نشده باقی می ماند.

هوش مصنوعی و ML قابلیت‌های رو به رشدی را برای درک و تجزیه و تحلیل داده‌های مالی به ارمغان می‌آورند، بنابراین موسسات مالی به طور فزاینده‌ای می‌توانند بینش مالی عمیق را در جریان کار خود ادغام کنند. این در نهایت جام مقدس شخصی سازی انبوه معنی دار را باز می کند و آنها را قادر می سازد تا تعامل را افزایش دهند و فرصت های بیشتری برای مطابقت با مصرف کنندگان با محصولات مالی مناسب ایجاد کنند. این شامل توانایی ارائه بینش‌ها، توصیه‌ها و راهنمایی‌های روشن متناسب با شرایط خاص یک فرد، نگاه کردن به عواملی مانند درآمد، هزینه‌ها، بدهی‌ها و اهداف پس‌انداز و همچنین روندها و عادات است. 

غلبه بر ترس از بانکداری باز و حفظ حریم خصوصی داده ها

در حالی که من هیچ کاهشی در شتاب در پذیرش بانکداری باز و داده های باز نمی بینم، بخشی از مصرف کنندگان هنوز در مورد حفظ حریم خصوصی داده های خود نگران هستند. در سال 2021، داده های اولیه نشان داد
از هر پنج مصرف کننده سه نفر فکر می‌کردند بانکداری باز استفاده خطرناکی از اشتراک‌گذاری داده است، در حالی که بیش از دو نفر از هر پنج نفر به اشتراک‌گذاری داده‌ها به عنوان بزرگترین نگرانی خود در مورد رویه بانکی اشاره کردند. 

ما بدون شک از آن زمان به بعد راه درازی را پیموده‌ایم، زیرا این ترس، که مردم را از ابزارهایی که می‌تواند به طور قابل‌توجهی رفاه مالی آن‌ها را تقویت کند، قفل نگه می‌دارد، به طور پیوسته در حال از بین رفتن است. داده‌های دارای مجوز مشتری، که از طریق قابلیت‌های بانکداری باز قابل دسترسی هستند، پلی را فراهم می‌کنند که خدمات مالی شخصی‌سازی‌شده را در عین محافظت از حریم خصوصی داده‌ها فعال می‌کند. بانکداری باز به شدت توسط چارچوب ها و استانداردهای نظارتی مانند بانکداری باز، PSD2، PSD3 و GDPR اداره می شود که دستورالعمل های روشنی را برای حفاظت از داده ها، حریم خصوصی و اقدامات امنیتی که مؤسسات مالی باید به آنها متعهد شوند و از آنها پیروی کنند، تعیین می کند.

تسطیح زمین بازی برای شمول مالی 

ما قبلاً شاهد بودیم که بانکداری باز شروع به باز کردن فرصت های مالی و انعطاف پذیری برای کاربران نهایی، مصرف کنندگان و مشاغل به طور یکسان کرده است. با نیروی ثابت و رو به رشد هوش مصنوعی که نظم بیشتری را به ارمغان می‌آورد و این حجم عظیم داده‌های مجاز مشتری را معنا می‌کند، می‌توانیم ارزش فوق‌العاده‌ای برای بانک‌ها و وام دهندگان ایجاد کنیم و گام‌های واقعی رو به جلو برای گنجاندن مالی برداریم. 

• محتوای مبتنی بر SEO و توزیع روابط عمومی. امروز تقویت شوید.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. به خودت قدرت بده دسترسی به اینجا.
• PlatoAiStream. هوش وب 3 دانش تقویت شده دسترسی به اینجا.
• PlatoESG. کربن ، CleanTech، انرژی، محیط، خورشیدی، مدیریت پسماند دسترسی به اینجا.
• PlatoHealth. هوش بیوتکنولوژی و آزمایشات بالینی. دسترسی به اینجا.
• منبع: https://www.finextra.com/blogposting/25200/combining-open-banking-and-ai-to-level-the-playing-field-for-households?utm_medium=rssfinextra&utm_source=finextrablogs