هوش مصنوعی ابزاری عالی برای بانک‌ها برای رقابت با فین‌تک‌ها است

بانک‌ها امروزه در حال منسوخ شدن هستند، به‌ویژه با رشد سریع بخش فین‌تک که هدف آن ارائه جایگزینی کارآمدتر، ارزان‌تر و کاربر محور برای خدمات مالی متعارف است. 

بر اساس
داده های Statistaنئوبانک ها در اروپا 11.1 درصد سهم بازار در صنعت بانکداری داشتند، در حالی که همتایان مستقر در ایالات متحده 15.5 درصد از کل حساب های بانکی را در سال 2023 به خود اختصاص دادند. با کل ارزش معاملاتی نئوبانکی
پیش بینی می شود افزایش یابد از 2024 تریلیون دلار در سال 6.37 به 10.44 تریلیون دلار تا سال 2028 با 13.15 درصد CAGR، این استارت آپ های فین تک تهدیدی قابل توجه برای بانک های سنتی هستند.

در عین حال، بانک ها با چالش های متعددی روبرو هستند که می تواند رقابت پذیری آنها را بیشتر تضعیف کند. مقررات سختگیرانه و فقدان اتوماسیون مشکلات مهمی را ایجاد می کند و موسسات مالی باید از فناوری های جدید برای حل آنها استفاده کنند.

کارهای دستی و تغییرات نظارتی خسارت سنگینی بر بانک ها وارد می کند

ذیل ورشکستگی بانک ها در سال گذشتهرگولاتورها قصد دارند تدابیر سخت گیرانه تری را برای موسسات مالی برای جلوگیری از سقوط بانک ها معرفی کنند
و از مصرف کنندگان محافظت کند. یک نمونه از این است پایان بازی بازل IIIمجموعه نهایی اقدامات پیشنهادی توسط کمیته بازل برای تقویت موسسات مالی
مقررات، مدیریت ریسک و نظارت.

با مقررات بیشتر و قوانین سخت‌گیرانه‌تر، انجام الزامات تنظیم‌کننده‌ها برای بانک‌ها چالش‌برانگیزتر و پرهزینه‌تر می‌شود. آنها باید متخصصان گران قیمت را به کار گیرند و منابع انسانی بیشتری را به رعایت مقررات اختصاص دهند، فعالیتی که بانک ها انجام می دهند.
تیم های جذب مشتری در حال حاضر 91 درصد از زمان خود را صرف می کنند در کنار وظایف عملیاتی

علاوه بر این، فقدان اتوماسیون در زمینه هایی مانند خدمات مشتری و امتیازدهی اعتباری منجر به کار دستی قابل توجهی برای بانک ها می شود. این امر مستلزم کارمندان زیادی است و هزینه های موسسه را افزایش می دهد.

برای حفظ ارتباط و رقابت با فین تک‌ها، بانک‌ها باید از رویکرد محتاطانه تاریخی خود فاصله بگیرند و از فناوری‌های جدیدی مانند هوش مصنوعی استفاده کنند. در واقع، داده های رد شده نشان داد که استفاده از هوش مصنوعی
می تواند تقویت کند درآمد بخش بانکی تا سال 1 به 2030 تریلیون دلار می رسد.

بنابراین، چگونه بانک‌ها می‌توانند از هوش مصنوعی در تکامل فناوری خود استفاده کنند؟

بهره وری فوق العاده با کاهش هزینه های عملیاتی

بانک ها باید موارد استفاده بالقوه هوش مصنوعی را برای انطباق با AML و کشف تقلب بررسی کنند.

امروزه، انطباق با AML مستلزم رعایت دقیق رویه‌ها و تشخیص الگو است، کاری که روتین است و نیاز به توجه مداوم دارد. و روش‌های فعلی، مانند سیستم‌های نظارت بر تراکنش‌ها، منابع سنگین و ناکارآمد هستند و اغلب منجر به تعداد زیادی می‌شوند
هشدارهای مثبت کاذب 

هوش مصنوعی می‌تواند با انطباق با AML و تشخیص تقلب بسیار مؤثرتر از انسان‌ها با هزینه‌های عملیاتی بسیار پایین‌تر و با زمان پاسخ‌دهی سریع‌تر مقابله کند. در ترکیب با یادگیری ماشین، ابزارهای هوش مصنوعی می توانند به طور مداوم یاد بگیرند و چیزهای جدید و بیشتری بیابند
راه های قابل تشخیص برای تشخیص تخلفات

برخلاف تصور رایج، استفاده از ابزارهای هوش مصنوعی و ML برای چنین کارهایی نیازی به تایید مرحله نهایی توسط انسان را برطرف نمی کند. در واقع، رگولاتورها یک افسر انطباق را موظف می کنند تا در این موارد تصمیم مالی بگیرد.

در تقابل با باور عمومی، باید توجه داشت که پیاده‌سازی ابزارهای هوش مصنوعی در فرآیندهای بانک‌ها جایگزین کارمندان نخواهد شد. در عوض، آنها به آنها در انجام وظایف حرفه ای خود کمک می کنند تا بهره وری خود را افزایش دهند. هوش مصنوعی خواهد بود
با یک کارگر انسانی که در پایان آن را بررسی و نهایی می کند، فشرده ترین بخش یک فرآیند را انجام دهید.

علاوه بر این، بانک ها می توانند از هوش مصنوعی برای افزایش کارایی و کاهش هزینه های تیم های پشتیبانی مشتری و تجزیه و تحلیل ریسک خود استفاده کنند. همچنین، مدل‌های زبان بزرگ می‌توانند راه‌حلی برای سرویس‌های زیرمجموعه ارائه شده توسط چت‌بات‌های مبتنی بر قانون سنتی ارائه دهند. آنها می توانند تعامل داشته باشند
با مشتریان سریع‌تر و با پیام‌های مناسب‌تر، با هر کاربر سازگار شوید، 24 ساعته کار کنید، و پیوسته یاد بگیرید که کیفیت ارتباطات را افزایش دهید. مثلا،

مک کینزی توسعه داده است یک متخصص هوش مصنوعی مجازی که می تواند پاسخ های شخصی را بر اساس اطلاعات اختصاصی و دارایی های شرکت ارائه دهد.

همین امر در مورد ارزیابی ریسک مشتری و امتیازدهی اعتبار نیز صدق می کند. بر اساس داده های تاریخی موجود، هوش مصنوعی مولد ارزیابی دقیق تری از مشتری با توجه به مدل ریسک انجام می دهد. در نهایت، این وظایف را در چند ثانیه انجام می دهد
از، همانطور که در حال حاضر اغلب مورد، در چند روز.

روندهای بزرگ بعدی بانکداری هوش مصنوعی در آینده

انتظار می‌رود در سال‌های آینده، هوش مصنوعی به طور گسترده توسط مؤسسات مالی مورد استفاده قرار گیرد. در این مدت، بیشتر بانک‌ها با استفاده از هوش مصنوعی تمام فرآیندهای معمول بانکی را خودکار می‌کنند. در حال حاضر موسسات مالی
تخصیص بین 60 تا 80 درصد حقوق و دستمزد آنها یا بیشتر به موقعیت هایی که احتمالاً تحت تأثیر هوش مصنوعی مولد قرار می گیرند.

به همین دلیل، کاهش شدید در سطح پایین کارکنان بانک رخ خواهد داد و بانک ها را قادر می سازد تا هزینه های عملیاتی خود را به میزان قابل توجهی کاهش دهند. بقیه حرفه ای ها کسانی خواهند بود که بیشترین توانایی را دارند که از هوش مصنوعی برای بهبود کار و تکمیل کار خود استفاده کنند
فرآیندهایی مانند انطباق با AML و کشف تقلب.

با اجرای هوش مصنوعی، بانک ها در مبارزه با پولشویی و کلاهبرداری موثرتر خواهند شد. علاوه بر این، استفاده از هوش مصنوعی مولد در پشتیبانی مشتری، رویکرد شخصی‌تر را ارائه می‌کند و تجربه‌ای متناسب با هر مشتری ایجاد می‌کند.
نیازها و ترجیحات

• 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/26058/ai-is-the-perfect-tool-for-banks-to-remain-competitive-with-fintechs?utm_medium=rssfinextra&utm_source=finextrablogs