کاهش ریسک اعتباری: تجزیه‌‌‌و‌‌‌تحلیل رفتارهای مشتریان به کمک هوش مصنوعی می‌تواند بانک را در سنجش ظرفیت و اهلیت اعتباری مشتریان یاری کند. در ادامه بانک می‌تواند متناسب با توان بازپرداخت مشتریان، بسته اعتباری خاص و شخصی شده‌‌‌ای را برای آنها طراحی کند که در نهایت منجر به کاهش ریسک اعتباری و نکول شود .

افزایش سرعت و دقت: افزایش تعداد و تنوع پرداخت‌‌‌های دیجیتال ضرورت ایجاد یک سیستم مقیاس‌‌‌پذیر را برای پردازش و مدیریت کلان‌‌‌داده‌های مالی ایجاد کرده است. هوش مصنوعی در مدیریت و پردازش مقادیر زیادی داده در هر لحظه و یادگیری ماشین توانمند است. استفاده از هوش مصنوعی در بانکداری حرفه‌‌‌ای می‌تواند به عنوان یک ابزار قدرتمند برای بهبود عملکرد و افزایش کارآیی در این صنعت مهم مورد استفاده قرار بگیرد. هوش مصنوعی می‌تواند در انجام فرآیندهای مختلف بانکداری از جمله ‌‌‌پردازش تراکنش‌‌‌ها، تشخیص تقلب، تحلیل داده‌ها و تصمیم‌گیری سریع، بهبود قابل‌‌‌توجهی ایجاد کند. با استفاده از هوش مصنوعی، می‌توان خطاهای انسانی و احتمال بروز خطا در فرآیندهای بانکداری را کاهش داد.

بهبود تجربه مشتری: خلاقیت هوش مصنوعی مدیون توانایی آن در یادگیری از رفتارها و تعاملات کاربران است که این مساله باعث می‌شود بتوان ابزارها و برنامه‌های کاربردی را متناسب با نیاز، ترجیح و خواست مشتریان شخصی‌‌‌سازی کرد. مثلا اگر کاربری مدام پرتفوی سرمایه‌‌‌گذاری خود را چک می‌‌‌کند، هوش مصنوعی می‌تواند داشبوردی که در اختیار این کاربر خاص قرار می‌گیرد را متناسب با نیاز او تغییر دهد و با اولویت قائل‌‌‌شدن برای ویژگی‌‌‌های مرتبط با بخش سرمایه‌‌‌گذاری، انجام این فرآیند را برای کاربر ساده‌‌‌تر کند. فناوری‌‌‌های مبتنی بر هوش مصنوعی، خصوصا چت‌‌‌بات‌‌‌ها و تحلیل‌‌‌های پیشرفته به دست آمده از این فناوری، مدل تعامل بانک‌‌‌ها با مشتریانشان را تغییر داده و دستیابی به سطوح جدیدی از شخصی‌‌‌سازی و پاسخگویی را میسر کرده که پیش ‌‌‌از این هیچ‌گاه وجود نداشت. چت‌‌‌بات‌‌‌های هوشمند حالا امکانی اساسی در بخش خدمات مشتریان بسیاری از بانک‌‌‌ها به‌‌‌حساب می‌‌‌آیند و امکان سرویس‌‌‌دهی شبانه‌‌‌روزی و پاسخگویی سریع به پرسش‌‌‌های بانکی مشتریان را فراهم کرده‌‌‌اند.

پیگیری مطالبات: به کمک هوش مصنوعی‌‌‌ می‌توان وضعیت مطالبات مشتریان را مورد تحلیل و بررسی قرار داد و از طریق الگوهایی که در زمینه ارزیابی و تحلیل کسب‌‌‌و‌کار و دارایی‌‌‌های مشتری، ارائه می‌‌‌کند، راهکارهایی را برای پیگیری و وصول مطالبات در نظر گرفت.

ایجاد و توسعه خدمات تامین مالی به ذی‌نفعان بازار سهام: هوش مصنوعی می‌تواند براساس بررسی رفتار مشتریان در بازار سهام، الگوهایی را برای مدیریت قیمت سهام شرکت‌های بورسی پیشنهاد کند. همچنین تامین مالی مشتریان در بورس از دیگر خدمات بانک‌‌‌ها است که می‌توانند در قالب خدمات به سهامداران بازار سهام ارائه شده و منجر به رونق بخشی به خرید و فروش سهام در بازار شوند .

مدیریت ترازنامه و صورت‌‌‌های مالی: ‌‌‌ براساس تحلیل اقلام ترازنامه‌‌‌‌‌‌ای و صورت‌‌‌های مالی، هوش مصنوعی می‌تواند در راستای مدیریت ریسک ترازنامه پیشنهادهایی ارائه کند. پایش مستمر ریسک‌‌‌های ترازنامه‌‌‌ای موجب اطمینان خاطر و رضایت تمامی ذی‌نفعان‌(سهامداران و حسابرسان و…) خواهد شد .

مدیریت تامین تجهیزات: ‌‌‌ با توجه به فراگیری فناوری‌‌‌های اطلاعاتی، بهینگی ظرفیت‌‌‌های زیرساختی برای بانک‌‌‌ها ضرورت دارد. هوش مصنوعی می‌تواند از طریق بررسی روند تراکنش‌‌‌ها، میزان استفاده از منابع و ظرفیت‌‌‌های زیرساختی را مورد تحلیل قرار دهد و توصیه‌هایی برای تامین تجهیزات در زمان‌های مشخص ارائه کند.

همراهی هوش مصنوعی با صنعت بانکداری، نویدبخش چشم‌‌‌اندازی است که در آن پیشرفت‌های فناورانه و روش‌های متمرکز بر مشتری، شانه‌‌‌به‌‌‌شانه هم به پیشروی ادامه می‌دهند و تجربیات جدیدی را برای مشتریان اکوسیستم بانکی رقم می‌‌‌زنند. با توسعه هوش مصنوعی، حتی می‌توان روی کار آمدن اپلیکیشن‌‌‌های نوآورانه بیشتری را متصور بود که در نهایت باعث بهبود هرچه بیشتر امنیت و کارآیی و همچنین شخصی‌‌‌سازی حداکثری خدمات بانکی می‌شوند.

/دنیای اقتصاد