۸ مورد از تازه‌ترین کمک‌های هوش مصنوعی به بانکداری

به گزارش ماجرانیوز، در ادامه، به هشت مورد از جدیدترین کمک‌هایی که هوش مصنوعی به بانکداران ارائه می‌دهد، می‌پردازیم:

۱. شخصی‌سازی خدمات بانکی

هوش مصنوعی با تحلیل داده‌های مشتریان، امکان ارائه خدمات و محصولات مالی متناسب با نیازهای فردی را فراهم می‌کند. این شخصی‌سازی تجربه مشتری را بهبود می‌بخشد و رضایت آنان را افزایش می‌دهد. به‌عنوان مثال، بانک‌ها می‌توانند با استفاده از الگوهای رفتاری مشتریان، پیشنهادهای مالی مناسب‌تری ارائه دهند.

۲. بهبود تشخیص و پیشگیری از تقلب

سیستم‌های مبتنی بر هوش مصنوعی با شناسایی الگوهای غیرعادی در تراکنش‌ها، فعالیت‌های مشکوک را به‌سرعت تشخیص داده و از وقوع تقلب جلوگیری می‌کنند. این امر امنیت مالی بانک‌ها و مشتریان را تقویت می‌کند. به‌عنوان مثال، Frost Bank از هوش مصنوعی برای تشخیص تقلب و کمک به خدمات مشتریان استفاده می‌کند.

۳. افزایش کارایی در فرآیندهای داخلی

اتوماسیون فرآیندهای تکراری و زمان‌بر با استفاده از هوش مصنوعی، کارایی عملیاتی را افزایش داده و هزینه‌ها را کاهش می‌دهد. به‌عنوان مثال، Commonwealth Bank با استفاده از هوش مصنوعی، زمان انتظار در مراکز تماس را تا ۴۰٪ کاهش داده است.

۴. بهبود خدمات مشتریان با چت‌بات‌ها

چت‌بات‌های مجهز به هوش مصنوعی می‌توانند به‌صورت ۲۴ ساعته به سؤالات مشتریان پاسخ داده و راهنمایی‌های لازم را ارائه دهند. این امر باعث بهبود تجربه مشتری و کاهش فشار کاری بر کارکنان بانک می‌شود. برای مثال، برخی بانک‌ها از چت‌بات‌ها برای پاسخگویی به سؤالات متداول مشتریان استفاده می‌کنند.

۵. تحلیل و مدیریت ریسک

هوش مصنوعی با تحلیل داده‌های مالی و اقتصادی، به بانک‌ها در شناسایی و مدیریت ریسک‌های مختلف کمک می‌کند. این تحلیل‌ها می‌توانند در تصمیم‌گیری‌های استراتژیک و تخصیص منابع مؤثر باشند. به‌عنوان مثال، بانک‌ها می‌توانند با استفاده از هوش مصنوعی، ریسک نکول وام‌ها را پیش‌بینی کرده و اقدامات پیشگیرانه انجام دهند.

۶. بهبود فرآیندهای اعتبارسنجی

با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین، بانک‌ها می‌توانند اعتبار مشتریان را با دقت بیشتری ارزیابی کرده و تصمیمات بهتری در زمینه اعطای وام اتخاذ کنند. این امر منجر به کاهش ریسک نکول و بهبود پورتفوی وام‌دهی می‌شود. به‌عنوان مثال، برخی بانک‌ها از مدل‌های یادگیری ماشین برای تحلیل رفتار مالی مشتریان و تعیین امتیاز اعتباری استفاده می‌کنند.

۷. بهینه‌سازی مدیریت نقدینگی

ابزارهای مدیریت نقدینگی مبتنی بر هوش مصنوعی به بانک‌ها امکان می‌دهند جریان‌های نقدی را به‌صورت دقیق‌تر پیش‌بینی و مدیریت کنند، که این امر نقدینگی را بهبود بخشیده و هزینه‌های مرتبط را کاهش می‌دهد. به‌عنوان مثال، JPMorgan از ابزارهای هوش مصنوعی برای پیش‌بینی جریان‌های نقدی و بهینه‌سازی مدیریت نقدینگی استفاده می‌کند.

۸. ارتقای تجربه کاربری در اپلیکیشن‌های بانکی

هوش مصنوعی با ارائه پیشنهادهای هوشمند، تحلیل الگوهای رفتاری و بهینه‌سازی رابط کاربری، تجربه کاربران در استفاده از اپلیکیشن‌های بانکی را بهبود می‌بخشد و تعامل مشتریان با بانک را افزایش می‌دهد. به‌عنوان مثال، برخی بانک‌ها از هوش مصنوعی برای ارائه پیشنهادهای مالی شخصی‌سازی‌شده در اپلیکیشن‌های موبایلی خود استفاده می‌کنند.

با توجه به این موارد، هوش مصنوعی نقشی کلیدی در تحول و پیشرفت صنعت بانکداری ایفا می‌کند و بانک‌ها با بهره‌گیری از این فناوری می‌توانند خدمات بهتری به مشتریان ارائه داده و عملکرد خود را بهبود بخشند.