هوش مصنوعی و آینده بانکداری

هوش مصنوعی و آینده بانکداری

تمبر زمان: 8 نوامبر 2023، 9:07 صبح
هوش مصنوعی و آینده بانکداری اطلاعات پلاتوبلاکچین جستجوی عمودی Ai.

همانطور که هوش مصنوعی به تکامل خود ادامه می دهد، شاهد هستیم که بخش های بیشتری پتانسیل هوش مصنوعی را تشخیص می دهند و به دنبال راه هایی برای استفاده از آن برای کمک به ارائه بهترین محصولات و خدمات ممکن به مشتریان خود هستیم.

کیفیت یک راه حل هوش مصنوعی به داده هایی که به آن تغذیه می شود بستگی دارد. باید داده های کافی برای استفاده برای توسعه یک مدل آموزشی وجود داشته باشد. هرچه داده‌های بی‌درنگ و تاریخی بیشتر در دسترس باشد، راه‌حل بالقوه هوش مصنوعی شما پیچیده‌تر خواهد بود.

خوشبختانه بخش بانکی حجم وسیعی از داده ها را در اختیار دارد. می‌تواند از این داده‌ها برای ایجاد راه‌حل‌های مبتنی بر هوش مصنوعی استفاده کند که هم برای کسب‌وکار و هم برای مشتریانش مفید باشد.

راه حل های بالقوه هوش مصنوعی برای بخش بانکداری

  1. سفارشی کردن پیشنهادات و خدمات هوش مصنوعی می‌تواند به بانک‌ها کمک کند تا هم مشتریان و هم شرکت‌هایی را که با بانک شریک هستند در زمان واقعی دسته‌بندی کنند – این به بانک کمک می‌کند پیشنهادات و خدمات سفارشی‌تری را در دسته‌هایی که توسط هوش مصنوعی مشخص شده است ارائه دهد. با تجزیه و تحلیل داده‌ها، بانک‌ها می‌توانند ببینند مشتریانشان به چه چیزهایی نیاز دارند و می‌خواهند و چگونه شرکای آنها می‌توانند به آنها کمک کنند تا آنچه را که نیاز دارند فراهم کنند و به بانک مزیت رقابتی بدهد.

  2. تأیید اعتبار و وام خودکار. بانک‌ها می‌توانند از هوش مصنوعی برای خودکارسازی فرآیندها و تأییدیه‌ها استفاده کنند تا فرآیند تأیید اعتبار و وام را کارآمدتر کنند و در زمان و هزینه افراد و مشاغل صرفه‌جویی کنند.

  3. بهبود تجربه مشتری بانک‌ها می‌توانند از هوش مصنوعی در ربات‌های چت برای درخواست‌های پشتیبانی ساده استفاده کنند یا از مدل‌های پیشرفته زبان بزرگ برای ایجاد یک سیستم هوشمندتر استفاده کنند که به کاربران کمک می‌کند کارهای اساسی را انجام دهند - مانند نوشتن یک درخواست ساده برای انتقال پول.

  4. تغییرات نرخ بهره پاسخگو روش دیگری است که بانک ها می توانند از هوش مصنوعی استفاده کنند. با استفاده از این فناوری، آنها می‌توانند جهت بازار را پیش‌بینی کنند و از این پیش‌بینی‌ها برای تعدیل نرخ‌های بهره‌ای که در محصولاتی مانند وام‌های شخصی، وام‌های مسکن و حساب‌های پس‌انداز ارائه می‌کنند، استفاده کنند. با پیچیده‌تر شدن این فناوری، بانک‌هایی که از هوش مصنوعی برای انعطاف‌پذیری بیشتر در تصمیم‌گیری‌های نرخ بهره استفاده می‌کنند، محبوبیت بیشتری در بین مصرف‌کنندگان پیدا می‌کنند.

  5. مشتریان با ارزش و مهم را شناسایی کنید. بخش بانکداری خصوصی می تواند از هوش مصنوعی برای شناسایی مشتریان VIP استفاده کند و بسته های بسیار شخصی سازی شده را ارائه دهد. آنها همچنین می توانند از هوش مصنوعی برای تجزیه و تحلیل سبد مشتریان استفاده کنند و در صورت نیاز تنوع بهتری ارائه دهند.

  6. ریزش را شناسایی و کاهش دهید. بانک‌ها در یک محیط رقابتی فزاینده فعالیت می‌کنند، بنابراین هر راهی که بتوانند ریزش مشتریان را شناسایی و کاهش دهند، ضروری است (همانطور که می‌توانند دلایل اصلی پیوستن افراد به بانک را شناسایی کنند). 

  7. با تقلب مقابله کنید. با انتقال خدمات بیشتر به محیط های دیجیتال، کلاهبرداران به توسعه راه های جدید برای حمله به بانک ها و مشتریانشان ادامه می دهند. هوش مصنوعی روشی موثر برای کمک به کشف تقلب و در صورت مشاهده فعالیت های غیرعادی به صدا درآورد.

دیلویت همچنین پیش بینی کرده است که 14 بانک سرمایه گذاری برتر جهانی می توانند از هوش مصنوعی مولد برای بهبود عملکرد خود استفاده کنند.

بهره وری در دفتر جلو 25٪ - که به تیم آنها زمان بیشتری می دهد تا بر فعالیت های درآمدزا تمرکز کنند و کسب و کار خود را تقویت کنند.

برای استفاده کامل از مزایایی که هوش مصنوعی می تواند برای بانکداری به ارمغان بیاورد، بانک ها باید از هم اکنون مدیریت داده های خود را بررسی کنند. 

تمبر زمان:

بیشتر از فینسترا