کاهش هزینه عابربانکها با هوش مصنوعی
به گزارش گروه تحقیق و ترجمه عصر بانک؛پیشرفت در حوزه هوش مصنوعی می‌تواند به بانکها کمک کند تا پول نقد درون هر بانک را بهتر مدیریت کنند، پتانسیل سرمایه‌گذاری پول نقد را افزایش دهند و درعین‌حال خدمات بهتری برای مشتری فراهم آورند.
چهار محرک مدیریت مؤثر عابربانک
استراتژی مدیریت بهینه عابربانک به چند اقدام وابسته است.
ارائه خدمات مناسب به مشتری: مشتریان انتظار دارند عابربانک، پول نقد به آنها بدهد. زمانی که عابربانک به‌طور غیرمنتظره بی‌پول می‌شود، بانک باید پول نقد پنهانی در آنجا تعبیه کند و درون ماشین پول قرار دهد. گرچه به‌آسانی می‌توان به این فکر کرد که پول در دسترس است و می‌توان آن را به عابربانک دیگری منتقل کرد، اما این روند پیچیده‌تر و پرهزینه‌تر از این‌هاست.
مدیریت هزینه‌های پنهان: هزینه‌های پنهان جابجایی پول در یک شبکه عابربانکی می‌تواند واقعاً افزایش یابد به‌ویژه اگر مجبور باشید به‌صورت منظم پول نقد را درون دستگاه بگذارید و بردارید. هزینه‌های پردازش و چرخه ناکارآمد پول نقد می‌تواند باری جدی بر دوش بانک تحمیل کنند.
نظارت بر نرخ سود: با وجود روند صعودی نرخ سود، نگهداری پول نقد گران‌تر می‌شود. بنابراین اگر میلیون‌ها تومان پول نقد را در عابربانکها راکد بگذارید، از پول نقد استفاده‌ای ناکارآمد داشته‌اید.
ریسک سرقت: پول نقد راکد، صرف‌نظر از این‌که در عابربانک باشد یا در شعبه، بانک را در معرض ریسک قرار می‌دهد. عابربانک‌هایی که پیوسته پر از پول می‌شوند و کمتر از ظرفیت از آنها استفاده می‌شود می‌توانند اهدافی جذاب برای سارقانی باشند. بنابراین قرار دادن حجم زیاد پول نقد راکد می‌توانند خطر سرقت، از بین رفتن یا شکستن عابربانک را افزایش دهد.
بانکهایی که پول نقد راکد و هزینه‌های پنهان مدیریت پول نقد در عابربانک را بهینه می‌کنند دارای مزیتی رقابتی هستند. دستاوردهای تازه در حوزه هوش مصنوعی می‌تواند به بانکها کمک کند نیازهای عابربانکهای خود را بهتر پیش‌بینی کنند و موقعیت پول نقد خود را برای جلوگیری از خطر سرقت و ارائه تجربه‌ای یکپارچه به مشتری، بهینه نمایند.
به‌کارگیری هوش مصنوعی برای پیش‌بینی اوضاع عابربانک
در گذشته مدیریت پول نقد در یک عابربانک هم هنر بود و هم علم. مدیران برای قراردادن پول نقد در عابربانک اغلب از دانش و تجربه شخصی خود در مورد عادات مشتری یا نیازهای شعبه استفاده می‌کردند.
امروزه ابزارهای پیش‌بینی پول نقد توسعه یافته‌اند تا به بانکها کمک کنند بهینه‌سازی پول نقد را بهتر مدیریت کنند. به‌هرحال مدیریت پول نقد موضوعی پیچیده است و تنوع نیازهای مشتریان همیشه مسیر ثابتی ندارد.
سرمایه‌گذاری‌ها و دستاوردهای جدید در زمینه الگوریتم‌های هوش مصنوعی ابزارهایی ایجاد کرده که باعث می‌شود هوش مصنوعی یاد بگیرد و به‌سرعت برای شناسایی پیچیده‌ترین الگوهای استفاده از پول نقد خود را سازگار کند.
بانکها می‌توانند از قدرت هوش مصنوعی برای پیش‌بینی‌های دقیق‌تر از نیاز به پول نقد استفاده کنند زیرا هوش مصنوعی داده‌های لحظه‌ای را برای آشنایی دقیق با نحوه استفاده مشتریان از عابربانک به‌صورت روزمره، هفتگی، ماهانه و فصلی دریافت می‌کنند. هوش مصنوعی نسبت به ابزارهای پیش بینی پول نقد، به نقاط داده بیشتری توجه می‌کند و الگوریتم‌ها با دریافت داده یاد می‌گیرند و سازگار می‌شوند. همان‌طور که هوش مصنوعی از داده یاد می‌گیرد و هوشمندتر می‌شود، می‌تواند استفاده عادی را از استفاده غیرعادی تمیز دهد و نتایجی از داده‌ها ارائه دهد که اغلب افراد عادی نمی‌توانند تشخیص دهند.
پنج دلیل استفاده عابربانکها از هوش مصنوعی
هوش مصنوعی به بانکها این امکان را می‌دهد تا تصمیمات تجاری بهتری بگیرند:
1. پیش‌بینی نیاز به پول نقد: هوش مصنوعی امکان پیش‌بینی جزئی‌تر در موردنیاز به پول نقد را می‌دهد زیرا می‌تواند به هر نقطه و واحد داده به صورتی منحصربه‌فرد توجه کند. بانکها می‌توانند میزان پول نقد در هر عابربانک مجموعه خود را بهتر پیش‌بینی و بهینه کنند تا بهترین خدمات را به مشتریان ارائه دهند. هم‌چنین بدین‌وسیله بانکها در دام قرار دادن حجم زیاد پول نقد راکد در عاب بانک که آنها را در معرض خطر افزایش نرخ سود قرار می‌دهد نمی‌افتند.
2. جلوگیری از فقدان پول نقد در عابربانک: چون هوش مصنوعی می‌توانند به بانک کند تا چرخه پول نقد خود را بهتر بهینه کنند، آنها می‌توانند از قطعی عابربانک به‌واسطه نبود پول نقد جلوگیری نمایند و مجبور نمی‌شوند مبلغی را صرف جابجایی پول نقد بین مجموعه خود کنند. هم‌چنین هوش مصنوعی نیاز به داشتن پول نقد راکد زیاد را رفع می‌کند و به بانک این امکان را می‌دهد تا منابع پول نقد بیشتری را سرمایه‌گذاری کنند. بانکها نیز می‌توانند بهتر موقعیت پول نقد خود را مدیریت کنند و میزان ریسک را کاهش دهند.
3. ارائه خدمات بهتر به مشتریان: چون هوش مصنوعی می‌تواند به بانکها بگوید که میزان پول نقد مطلوب برای هر ماشین در مجموعه چقدر است، آنها دیگر نگران تجربه منفی مشتری به‌واسطه نبود پول نقد نمی‌شوند. در عصر شبکه‌های اجتماعی اخبار بد سریع منتقل می‌شود و یک بانک ممکن است اسیر مبارزه با کابوسی شود که مشتریان ناراضی با انتشار مطالبی در مورد خدمات بد آن ایجاد کرده‌اند.
4. مدیریت قابلیت‌های عابربانک: بانکها می‌توانند از الگوریتم‌های هوش مصنوعی برای مدیریت دیگر خدماتی که کارکردهای پیشرفته عابربانکها ایجاد می‌کنند استفاده نمایند.
5. رشد کارآمد شبکه: هوش مصنوعی می‌تواند به بانکها کمک کند پیچیدگی‌هایی نهان در هنگام رشد شبکه خود را مدیریت کنند. هوش مصنوعی به بانکها کمک می‌کند، پیچیدگی‌ها را کارآمدتر کنند و کارایی‌ها را بهتر متوجه شوند زیرا سریعاً نیازهای عابربانکها به پول نقد را متوجه می‌شود اما دیگر مدل‌های پیش‌بینی به ماه‌ها داده نیاز دارند تا بتوانند همان پیش‌بینی‌ها را ارائه دهند. هوش مصنوعی به تسریع در رشد کمک می‌کند.
هوش مصنوعی پس از نصب شدن می‌تواند با هر شبکه‌ای منطبق شود و به‌سرعت از رفتار مشتری یاد بگیرد. توانایی آنها برای ارائه پیش‌بینی‌های دقیق‌تر و سریع‌تر به بانکها این امکان را می‌دهد وضعیت‌های پول نقد درست‌تری برای عابربانکهای خود ایجاد کنند و مقداری پول نقد برای سرمایه‌گذاری آزاد بگذارند و هزینه‌های پنهان عابربانکها و ریسک سرقت پول نقد را کاهش دهند.