آینده بانکداری در اختیار هوش مصنوعی است

به گزارش گروه تحقیق و ترجمه عصر بانک؛جدیدترین نوآوری‌ها در حوزه هوش مصنوعی (AI) موانع بسیاری را از سر راه برداشته‌اند؛ هر روز که می‌گذرد بیشتر مشخص می‌شود که با کمک هوش مصنوعی چه کارهایی ممکن می‌شود، چه چیزی کاربردی است و اینکه مردم از بانکها چه انتظاراتی دارند.

مادامیکه برندهای معتبر در صنایع مختلف اولین سری بات‌ها، یادگیری ماشینی، اتوماسیون روبوتیک و زبان اصلی ماشینی را به خدمت می‌گیرند، مشتریان نیز قادر می‌شوند بخش وسیعتری از کارهای روتین خود را بر پایه این خدمات انجام دهند. این تجارب تاثیر عمیقی در خدمات مالی دارند؛ امروزه مشتریان به دنبال راههای سریع و بدون واسطه برای انجام دادن و مدیریت کردن کارهای مالی خود هستند.

تکنولوژی‌های مبتنی بر هوش مصنوعی می‌توانند به شیوه‌های متفاوتی تقاضای بازار برای ارائه خدمات آنی را جواب دهند. از پشتیبانی پرداخت‌های مبتنی بر صدا گرفته تا تراکنش‌ها و تصمیم‌گیری‌های پیچیده‌ی مبتنی بر سیستم اتوماسیون و پیشنهاد محصولات جدید به مشتری.

به عنوان مثال چت‌بات‌های پیغامرسان فیس بوک‌ به طرق مختلفی پرداخت‌ها و خدمات مشتری را پشتیبانی می‌کنند. بسیاری از توسعه‌های حوزه هوش مصنوعی برای کمک به توسعه کسب و کارها و ارائه خدمات بهتر به مشتریان صورت گرفته است؛ پیشرفت‌های هوش مصنوعی به صورتی است که انگار منابع انسانی نامحدودی برای کارهای مختف به کار گمارده شده‌اند. برندهای محبوب با بات‌های تعاملی همچون Flo Chatbot از شرکت progressive Insurance در این زمینه پیشگام و روشن کننده راه هستند؛ وظیفه این بات انتشار نرخ بیمه از طریق پیغامرسان فیس بوک است.

اما حوزه هوش مصنوعی بسیار فراتر از استفاده از بات‌های دیجیتال و جایگزین شدن با تعاملات انسانی است. هوش مصنوعی به معنی دقت بیشتر، تجارب شخصی‌تر و مقیاس‌پذیری بیشتر که ترکیبی از پتانسیل انسانی و  مبتنی بر تکنولوژی است، معنی می گردد.

مادامیکه الگوریتم‌های بیشتر و بیشتری در خدمت انسانها قرار می‌گیرند، می‌توان از آنها در موسسات مالی برای ارائه خدمات شخصی سازی شده هوشمند استفاده کرد.

با توجه به تراکنش‌ها و داده‌های حساب، یک بات می‌تواند بصورت بالقوه‌ تعاملات را با فهم درستی از علاقمندی‌های مشتری، عادت‌ها، جنسیت و تاریخچه مالی او انجام دهد. این بات همچنین می‌تواند از کل بازار و داده‌های دسته‌بندی شده نیز استفاده کند. برای مثال شاید کسی بپرسد یک نفر در سال چقدر هزینه خورد و خوراکش شده است و با جوابی آنی روبرو شود.

بکارگیری داده‌ها در کار می‌تواند همچنین منجر به ارائه پیشنهادات شخصی و هوشمندانه‌ شود. با استفاده از هوش مصنوعی برای ارزیابی تک تک مشتریان به هنگام انجام تراکنش، یک موسسه مالی می‌تواند فهم بهتری از علاقمندی یک شخص داشته باشد و ازینرو پیشنهاداتی را ارائه کند که واقعا سودبخش باشند.

جدای از کمک به موسسات مالی در ارائه پیشنهادات شخصی‌ سازی‌ هوشمندانه‌تر به افراد حقیقی، راه حل‌های هوش مصنوعی می‌توانند به زودی با تقاضاهای بیشتری در حوزه‌های متفاوت‌تری روبرو شوند و به سیستمی برای کل پایگاه مشتری در بانکها تبدیل شوند. الگوریتم‌های پیش بینی کننده می‌توانند پیشنهادات کاربردی را برای توسعه محصولات بعدی ارائه دهند.

از آنجایی که شرکت های تکنولوژی به دنبال پیدا کردن راههای خلاقانه و جذاب برای کمک به مشتریان در فرآیندهای کنونی هستند، استفاده از تکنولوژی هوش مصنوعی می‌تواند به یک روند تبدیل شود. موسسات مالی به این فکر می‌کنند که چه فرآیندهایی برای اتوماسیون هوش مصنوعی بهتر هستند و سعی دارند بفهمند چگونه این فرآیندها امروزه باید بکار گرفته شوند.

در حالی که بانکها به دنبال برنامه ریزی برای آینده‌ای هستند که هوش مصنوعی نیز در آن قرار دارد، نیازهای مشتریان باید در محوریت تصمیمات آنها قرار گیرد. این استراتژی صحیح به فهم اینکه چگونه مردم می‌خواهند به آنها خدمات ارائه شود بر می‌گردد.