حوزه فین‌تک (فناوری‌های مالی) یکی از حوزه‌های به نسبت جدید در اقتصاد دنیا است که به لطف فناوری‌هایی مانند هوش مصنوعی و یادگیری ماشین، با سرعتی زیاد در حال پیشرفت بوده و گسترش بیماری کرونا به آن سرعت بیشتری بخشیده است. شرکت‌های فعال در حوزه‌ی فین‌تک به لطف این فناوری‌های جدید توانسته‌اند جایگاه خود را در صنعت امور مالی و بانکی باز کنند و در حال حاضر، نقش مهمی در اقتصاد فعلی دنیا ایفا می‌کنند. بانک‌ها و سیستم‌های مالی نیز با درک این تحولات و مزیت‌های فناوری‌های جدید، تلاش می‌کنند قسمت‌های بیشتری از ساختار خود را در این فناوری‌ها ادغام کنند. در واقع هوش مصنوعی و یادگیری ماشین این صنعت را متحول کرده است. به همین دلیل در این پست می‌خواهیم به بررسی کاربرد هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در فین‌‌تک بپردازیم.

«بانک‌ها باید در هر جا و هر زمانی که شما می‌خواهید کار کنند. بهترین خدمات، خدماتی هستند که در لحظه و بر اساس رفتار مشتریان، با استفاده از قوانین داده‌های بزرگ و بازی‌وارسازی (Gamification) ارائه می‌شوند.»
برت کینگ، مدیرعامل استارتاپ Moven

بهبود تصمیم‌گیری‌های مالی

حوزه‌ی فین‌تک هر روز روش‌های خلاقانه و جدیدی برای پردازش داده‌ها به شکلی که برای مخاطبان عام قابل‌درک باشد، ابداع می‌کند. یکی از بزرگترین مزیت‌های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در فین‌‌تک، قابلیت پردازش حجم عظیمی از اطلاعات خام است و اپلیکیشن‌های فین‌تک با نمایش این اطلاعات به صورت نمودارهای گرافیکی و اعداد قابل درک، به مشتریان برای تصمیم‌گیری‌های مالی کمک می‌کنند. برای مثال، برخی از اپلیکیشن‌ها با ثبت روزانه‌ی مخارج در طی مدتی مشخص و جمع‌آوری داده‌های مربوط به بازارهای مالی، به کاربران در مورد گرفتن وام با بهره‌های مناسب، سرمایه‌گذاری یا خرید املاک کمک می‌کنند.

افزایش امنیت و جلوگیری از کلاهبرداری

امروزه بخش بزرگی از نقل‌وانتقالات مالی بر بستر اینترنت انجام می‌شود و از این رو، جرایم رایانه‌ای نیز به همان نسبت افزایش پیدا کرده‌اند. کلاهبرداران هر روز شیوه‌های جدیدی برای فریب مشتریان ابداع می‌کنند. برای جلوگیری از این اتفاق، شرکت‌ها و بانک‌ها باید به طور مداوم امنیت کاربران را زیر نظر داشته باشند. اما به لطف فناوری‌های جدید، حالا می‌توانیم با میزان کار کمتر، امنیت بیشتری را تامین کنیم.

در گذشته، مسئولیت حفظ امنیت اطلاعات مالی و دارایی‌های کاربران، بر عهده‌ی قوانین و افرادی که آن قوانین را اعمال می‌کنند، بود. در این موارد، اغلب کار دستی بسیاری انجام می‌شد و مراحل متعددی برای تایید هویت و اطلاعات کاربران نیاز بود که در نهایت سرعت رسیدگی به درخواست‌ها را افزایش می‌داد و با این وجود، بسیاری از فعالیت‌های کلاهبردارانه قابل شناسایی نبود. اما حالا الگوریتم‌ها می‌توانند با یادگیری الگوی خرید کاربران و نقل‌وانتقالات مالی، فعالیت‌های مشکوک را شناسایی کنند و به کاربران اطلاع دهند. تعداد مراحل تایید هویت کاهش چشمگیری پیدا کرده و درخواست‌ها در لحظه رسیدگی می‌شوند.

هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در زمینه‌ی جلوگیری از فعالیت‌های غیرقانونی موسسات مالی نیز به کار گرفته می‌شوند. دولت‌ها و قانون‌گذاران با استفاده از این فناوری‌ها می‌توانند بسیار کارآمدتر از قبل فعالیت‌های غیرقانونی مانند پولشویی را ردیابی و شناسایی کنند.

برای آشنایی بیشتر با کاربردهای هوش مصنوعی در احراز هویت می‌توانید این پست را مطالعه کنید.

بهبود مدیریت دارایی‌ها

در سال‌های اخیر، دنیای مدیریت دارایی‌ها شاهد پیشرفت‌های چشمگیری بوده است. شرکت‌های سرمایه‌گذاری با استفاده از الگوریتم‌های پیشرفته، ساختارهای مدیریت دارایی‌های خود را دگرگون کرده‌اند و شرکت‌های فین‌تک با استفاده از هوش مصنوعی به کاربران اجازه می‌دهند از هر کدام از دستگاه‌های خود دارایی‌ها را مدیریت کرده یا انتقال دهند. به این ترتیب، دست‌های میانی در مدیریت دارایی‌ها کاهش پیدا کرده است و تغییرات در لحظه اعمال می‌شوند.

پشتیبانی مشتریان و شخصی‌سازی فرایندهای مالی

پشتیبانی از مشتریان به شکلی بهینه، همواره یکی از دغدغه‌های فعالان حوزه‌های مالی و بانکی بوده است. حالا به لطف چت‌بات‌ها که توسط هوش مصنوعی کنترل می‌شوند، شرکت‌های فین‌تک می‌توانند با انجام کار کمتر، خدمات خیلی بهتری به مشتریان خود ارائه دهند. این موضوع تا جایی پیش رفته است که این بات‌ها به عنوان یکی از ارزشمندترین ابزارهای رفع مشکلات مشتریان معرفی می‌شوند.

در شرایط فعلی که قرنطینه‌ها و حفظ فاصله‌های اجتماعی بخش زیادی از جامعه را مجبور به ماندن در خانه کرده است، ارزش چت‌بات‌ها بیش از قبل مشخص شده است. این بات‌ها با شناسایی مشکلات مشتریان و حل آن‌ها، بار بزرگی از دوش موسسات مالی بر می‌دارند.

علاوه بر این، مشتریان در هنگام استفاده از این بات‌‌ها احساس می‌کنند دستیار شخصی خود را دارند. به زودی کاربرد بات‌ها از پشتیبانی و کمک به حل مشکلات مشتریان فراتر رفته و به آن‌ها در تصمیم‌گیری برای اخذ تسهیلات و بهبود مخارج کمک خواهند کرد.

کمک به صنعت بیمه

یکی از کاربردهای خلاقانه‌‌ی هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در فین‌‌تک، استفاده از داده‌ها برای ارزیابی میزان ریسک است. حالا شرکت‌های بیمه با کمک این فناوری‌ها قادر هستند از طریق اطلاعات مربوط به فعالیت‌ها و مخارج شما، میزان ریسک بیمه را ارزیابی کنند و بیمه‌ای متناسب با شرایط شما را پیشنهاد دهند.

برای مثال، اکنون بیمه‌کنندگان خودرو می‌توانند با استفاده از اینترنت اشیا و از طریق اپلیکیشن موبایل، مهارت یک نفر در رانندگی را ارزیابی کنند و بسته به مهارت‌های وی، مبلغ بیمه را کاهش یا افزایش دهند. این امر ضمن شخصی‌سازی فرآیند بیمه، از ایجاد هزینه‌های اضافی برای شرکت‌های بیمه و مشتریان جلوگیری می‌کند.

کمک به پیش‌بینی بازارهای مالی از طریق تحلیل داده‌ها

بازار بورس با وجود روزهای خوب و بد، همواره به عنوان یکی از روش‌های اصلی سرمایه‌گذاری در نظر گرفته می‌شود. کلید موفقیت در سرمایه‌گذاری در بورس، پیش‌بینی آینده‌ی شرکت‌ها و میزان رشد یا سقوط سهام آن‌ها است. یک سرمایه‌گذار خوب باید بداند در چه زمانی سهام خود را بفروشد و در چه زمانی خرید انجام دهد تا بیشترین سود ممکن را کسب کند.

حالا به لطف هوش مصنوعی و یادگیری ماشین، این کار آسان‌تر شده است. اپلیکیشن‌های فین‌تک با استفاده از داده‌های گذشته‌ی شرکت‌ها و اخبار پیرامون آن‌ها در اینترنت، قادر هستند آینده‌ی بازارهای مالی را با دقت بالایی پیش‌بینی کنند.

بهبود فرآیند تخصیص وام

در دنیای امروزی که وام یکی از ابزارهای اصلی برای تقویت توان مالی است، تصمیم‌های انسانی در تخصیص یا عدم تخصیص وام تاثیر به‌سزایی دارند. این موضوع در کنار فرآیند طولانی تایید اطلاعات و احتمال بروز اشتباه، گاهی منجر به رد درخواست‌های معتبر یا قبول درخواست‌های نامعتبر می‌شود و به این ترتیب علاوه بر ضرر به درخواست‌کننده‌ها، بار مالی سنگینی بر روی دوش موسسات مالی می‌گذارد.

اما حالا هوش مصنوعی و یادگیری ماشین به کمک این موسسه‌ها آمده‌اند. سپردن فرآیند تخصیص وام به هوش مصنوعی چهار مزیت عمده برای بانک‌ها و موسسه‌های مالی دارد:

• فرآیند تخصیص وام شفاف می‌شود و احتمال بروز خطای انسانی به حداقل می‌رسد؛
• با تشخیص درخواست‌های معتبر و تخصیص مناسب وام، میزان اعتماد عمومی و در نتیجه سرمایه‌گذاری افزایش می‌یابد؛
• وام‌های تخصیص یافته در چرخه‌ی اقتصاد کشور به گردش در آمده و ارزش افزوده ایجاد می‌کنند؛
• و با رد درخواست‌های نامعتبر یا مشکوک، احتمال از دست رفتن سرمایه تا حد زیادی کاهش می‌یابد.

سازگاری سریع با قوانین و مقررات جدید

شرکت‌های فعال در حوزه‌ی فین‌تک باید به طور مداوم خود را با قوانین جدید سازگار کنند. با توجه به جدید بودن این حوزه، قانون‌گذاران به طور مداوم قوانین جدیدی برای نظارت بر این حوزه اعمال می‌کنند و شرکت‌های فین‌تک در صورت عدم‌موفقیت در تطبیق‌پذیری با قوانین، به پایان کار خود می‌رسند. این تلاش‌ها برای سازگاری، منابع زیادی از شرکت‌های فین‌تک را هدر می‌دهد. مشکلات زمانی بیشتر می‌شود که یک شرکت فین‌تک در بیش از یک کشور فعالیت کند، چرا که هر کشور یا حتی منطقه‌های مختلف در یک کشور، قوانین خاص خود را در این زمینه دارند و این اتلاف منابع نمود بیشتری پیدا می‌کند.

به همین دلیل، شرکت‌های فین‌تک تصمیم گرفته‌اند از هوش مصنوعی و یادگیری ماشین برای حل این مشکل استفاده کنند. هوش مصنوعی قادر است ضمن حفظ تمام قوانین ناظر بر شرکت‌های فین‌تک در هر منطقه را حفظ کرده و مواردی را که در تقابل با این قوانین قرار دارند، شناسایی کند. به این ترتیب، دیگر نیازی به فهرست بلندی از وکیل‌ها برای بررسی موارد قانونی و حقوقی نیست و خطر بروز اشتباهات انسانی به حداقل کاهش پیدا می‌کند.

برای مثال Compliance.ai یکی از استارتاپ‌های موفق در این زمینه است که با استفاده از یادگیری ماشین، تحقیق و بررسی موارد قانونی و مصوبه‌های جدید مربوط به یک پلتفرم را به صورت خودکار انجام می‌دهد. پلتفرم‌هایی که از این سرویس استفاده می‌کنند، دیگر نگران پیگیری‌های قانونی و شکایت دولتی نخواهند بود.

منبع:

Uses of Machine Learning in Finance and FinTech-
Uses of AI in FinTech: Using Machine Learning-
Uses of Machine Learning in FinTech-