چالش‌‌‌های پیش روی هوش مصنوعی در بانکداری ایران
اما آیا این هوش‌های مصنوعی که وظیفه تحلیل، تصمیم‌گیری و تعامل با میلیون‌‌‌ها مشتری بانکی را بر عهده دارند، خودشان فارغ از سوگیری‌‌‌های انسانی هستند؟ پاسخ پیچیده است. ورود هوش مصنوعی به قلب سیستم‌‌‌های بانکی، چالش جدیدی را به نام اقتصاد رفتاری هوش مصنوعی مطرح کرده است؛ مفهومی که به بررسی سوگیری‌‌‌های احتمالی در الگوریتم‌‌‌ها و تاثیر آنها بر تصمیمات مالی بانک‌ها و در نهایت رفتار مشتریان می‌‌‌پردازد. این یادداشت تحلیلی، ضمن واکاوی ابعاد جهانی این پدیده، نگاهی ویژه به جایگاه ایران و ضرورت پرداختن به این مساله در نظام بانکی کشورمان خواهد داشت.
سوگیری‌‌‌های رفتاری در هوش مصنوعی
اقتصاد رفتاری، از دیرباز نشان داده که انسان‌‌‌ها در تصمیمات اقتصادی خود، همواره منطقی و عقلایی عمل نمی‌‌‌کنند. سوگیری‌‌‌هایی نظیر «لنگر انداختن»، «رفتار توده‌وار» یا «نفرت از باخت» می‌توانند قضاوت‌‌‌های ما را تحت‌‌‌الشعاع قرار دهند. اکنون سوال اینجاست که آیا هوش مصنوعی، به عنوان محصولی از داده‌‌‌های انسانی و برنامه‌‌‌نویسی انسان‌‌‌محور، می‌تواند این سوگیری‌‌‌ها را «به ارث ببرد» یا حتی «تولید کند»؟
پاسخ مثبت است. الگوریتم‌‌‌های هوش مصنوعی بر پایه داده‌‌‌های تاریخی آموزش می‌‌‌بینند و اگر این داده‌‌‌ها خود دارای سوگیری‌‌‌های‌نژادی، جنسیتی، اقتصادی یا اجتماعی باشند، الگوریتم نیز می‌تواند آنها را بازتولید کند. برای مثال، اگر در گذشته بانک‌ها به دلیل سوگیری‌‌‌های انسانی، تمایل کمتری به اعطای وام به مناطق خاص یا گروه‌‌‌های درآمدی مشخصی داشته‌‌‌اند، یک مدل هوش مصنوعی که بر این داده‌‌‌ها آموزش دیده، ممکن است بدون آگاهی از علت اصلی، همچنان این الگو را تکرار کند. این پدیده را می‌توان «سوگیری الگوریتمی» نامید.
فراتر از سوگیری در داده‌‌‌ها، خود طراحی و هدف‌‌‌گذاری الگوریتم نیز می‌تواند به نوعی سوگیری رفتاری منجر شود. اگر هدف اصلی یک الگوریتم، صرفا به حداکثر رساندن سود در کوتاه‌‌‌مدت باشد، ممکن است توصیه‌‌‌هایی ارائه دهد که به نفع بلندمدت مشتری یا حتی ثبات کلان اقتصادی نباشد. به عنوان نمونه‌‌‌ای بین‌المللی، در ایالات متحده آمریکا، مطالعات نشان داده‌‌‌اند که برخی الگوریتم‌‌‌های اعتبارسنجی وام، نرخ بهره بالاتری را به اقلیت‌‌‌های‌نژادی پیشنهاد می‌دهند، حتی اگر ریسک اعتباری آنها مشابه سایر گروه‌‌‌ها باشد. این امر منجر به واکنش‌‌‌های شدید قانونی و اخلاقی شده است. در چین، سیستم اعتبار اجتماعی که از هوش مصنوعی برای ارزیابی شهروندان استفاده می‌کند، نگرانی‌هایی را درباره سوگیری و اثرات آن بر رفتار اجتماعی و اقتصادی افراد به وجود آورده است.
یک چرخه بازخورد منفی
اثرات سوگیری‌‌‌های هوش مصنوعی تنها به تصمیمات بانک محدود نمی‌شود؛ بلکه می‌تواند به طور مستقیم بر رفتار مالی مشتریان نیز تاثیر بگذارد و حتی یک چرخه بازخورد منفی ایجاد کند. فرض کنید یک الگوریتم هوش مصنوعی در یک بانک ایرانی، بر اساس الگوهای تاریخی موجود در داده‌‌‌ها (که ممکن است سوگیری‌‌‌های ناخواسته داشته باشند)، به طور مداوم درخواست وام یا تسهیلات کسب و کارهای کوچک در مناطق خاصی را رد کند. این امر می‌تواند منجر به دلسردی کارآفرینان آن منطقه شود، آنها را به سمت بازارهای غیررسمی سوق دهد و در نهایت، رشد اقتصادی منطقه‌‌‌ای را دچار چالش کند. در چنین حالتی، رفتار هوش مصنوعی، رفتار مالی جامعه هدف را تغییر داده و حتی نابرابری‌‌‌های موجود را تشدید می‌کند.
همچنین، روبات‌‌‌های مشاور مالی (Robo-Advisors) که روزبه‌‌‌روز محبوب‌‌‌تر می‌‌‌شوند، اگر بر اساس سوگیری‌‌‌های خاصی برنامه‌‌‌ریزی شوند (مثلا تمایل به ریسک‌‌‌گریزی بیش از حد برای همه مشتریان یا تمرکز صرف بر بازارهای خاص)، می‌توانند به سرمایه‌گذاران توصیه کنند که از فرصت‌‌‌های بالقوه سودآور غافل شوند یا دارایی‌‌‌های خود را به شکل ناکارآمدی تخصیص دهند. در واقع، هوش مصنوعی ممکن است ناخواسته «نفرت از باخت» یا «اطمینان بیش از حد» را در مشتریان تقویت کند، در حالی که هدف اصلی باید بهینه‌‌‌سازی تصمیمات مالی بر اساس ویژگی‌‌‌های هر فرد باشد.
ایران در آستانه تحول
نظام بانکی ایران نیز در حال گذار به سمت دیجیتالی شدن و بهره‌‌‌گیری از هوش مصنوعی است. بانک‌های دولتی و خصوصی کشورمان در سال‌های اخیر سرمایه‌گذاری قابل‌توجهی در زیرساخت‌‌‌های فناوری اطلاعات و هوش مصنوعی کرده‌‌‌اند. استفاده از هوش مصنوعی در اعتبارسنجی، مبارزه با پولشویی و حتی چت‌‌‌بات‌‌‌های پاسخگویی به مشتریان رو به افزایش است. با این حال، مانند هر فناوری نوظهور، ورود AI به بانکداری ایران نیز با چالش‌‌‌ها و فرصت‌‌‌های خاص خود همراه است.
چالش‌‌‌های پیش روی هوش مصنوعی در بانکداری ایران
استفاده از هوش مصنوعی در صنعت بانکداری ایران با چالش‌‌‌های متعددی روبروست که نیازمند توجه و راه‌‌‌حل‌‌‌های مناسب است. یکی از مهم‌ترین این چالش‌‌‌ها، کیفیت و سوگیری داده‌‌‌هاست. بخش عمده‌‌‌ای از اطلاعات بانکی موجود در کشور ممکن است به دلیل سابقه طولانی عدم‌دسترسی فراگیر به خدمات بانکی، تاثیرات ناشی از تحریم‌‌‌های اقتصادی و نوسانات کلان، دارای سوگیری‌‌‌های تاریخی یا نقص‌‌‌هایی باشند. این امر می‌تواند به الگوریتم‌‌‌های هوش مصنوعی که بر پایه این داده‌‌‌ها آموزش می‌‌‌بینند، منتقل شده و منجر به تصمیمات ناکارآمد یا ناعادلانه شود. چالش دیگر، کمبود متخصصان میان‌‌‌رشته‌‌‌ای است. برای طراحی، پیاده‌سازی و نظارت بر سیستم‌‌‌های هوش مصنوعی که بتوانند رفتارا سالم عمل کنند، نیاز مبرمی به متخصصانی وجود دارد که هم در حوزه اقتصاد رفتاری و هم در علوم داده و هوش مصنوعی تبحر داشته باشند.
تربیت و جذب این نیروها برای آینده بانکداری هوشمند کشور حیاتی است. همچنین، قوانین و مقررات موجود در ایران هنوز به طور کامل به مسائل ناشی از سوگیری‌‌‌های الگوریتمی، شفافیت و مسوولیت‌‌‌پذیری هوش مصنوعی در بانکداری نپرداخته‌‌‌اند. این خلأ قانونی می‌تواند به عدم‌اعتماد مشتریان و بروز آسیب‌‌‌های اقتصادی منجر شود. در نهایت، معضل عدم‌شفافیت یا جعبه سیاه (Black Box Problem) بسیاری از مدل‌‌‌های پیچیده هوش مصنوعی، ردیابی چگونگی تصمیم‌گیری‌‌‌ها و شناسایی سوگیری‌‌‌ها را دشوار می‌‌‌سازد که این خود به پیچیدگی‌‌‌های نظارتی می‌‌‌افزاید.
فرصت‌‌‌های بی‌‌‌بدیل هوش مصنوعی در بانکداری ایران
با وجود چالش‌‌‌ها، به‌‌‌کارگیری هوش مصنوعی در بانکداری ایران فرصت‌‌‌های بی‌‌‌بدیلی را نیز فراهم می‌‌‌آورد که می‌تواند به تحولات چشمگیری منجر شود. یکی از مهم‌ترین این فرصت‌‌‌ها، افزایش شمول مالی است. با طراحی هوشمندانه الگوریتم‌‌‌ها و کاهش سوگیری‌‌‌های انسانی، می‌توان دسترسی به خدمات بانکی را برای اقشار کمتر برخوردار جامعه یا کسب و کارهای نوپایی که در گذشته با موانعی روبرو بودند، تسهیل کرد و عدالت مالی را گسترش داد. همچنین، استفاده بهینه از هوش مصنوعی در کنار نظارت دقیق بر سوگیری‌‌‌ها، به کاهش هزینه‌‌‌ها و افزایش کارآیی عملیاتی بانک‌ها منجر می‌شود؛ این امر سرعت و دقت در فرآیندهای تصمیم‌گیری را به طور قابل‌توجهی بالا می‌‌‌برد. از دیگر فرصت‌‌‌های برجسته، شخصی‌‌‌سازی واقعی خدمات است.
با درک عمیق‌‌‌تر از رفتار مشتری و کنترل سوگیری‌‌‌های هوش مصنوعی، می‌توان خدمات مالی را به شکلی کاملا متناسب با نیازها و ویژگی‌‌‌های فردی هر مشتری ارائه داد که این امر به افزایش چشمگیر رضایت و وفاداری مشتریان می‌‌‌انجامد. در نهایت، هوش مصنوعی می‌تواند ابزاری قدرتمند برای پیشگیری از بحران‌های مالی باشد. با تحلیل دقیق‌‌‌تر الگوهای رفتاری در داده‌‌‌های کلان، هوش مصنوعی به بانک مرکزی و نهادهای نظارتی کمک می‌کند تا ریسک‌‌‌های سیستمی و بحران‌های مالی احتمالی را زودتر شناسایی و مدیریت کنند، که این خود به پایداری کلان اقتصادی کشور کمک شایانی خواهد کرد.
گام‌‌‌های ضروری برای هوش مصنوعی بانکی مسوولانه
برای آنکه ایران بتواند حداکثر بهره را از پتانسیل هوش مصنوعی در صنعت بانکداری ببرد و همزمان از پیامدهای ناخواسته سوگیری‌‌‌های آن پیشگیری کند، اقدامات استراتژیک و هماهنگی ضروری است. در وهله اول، تدوین چارچوب‌‌‌های رگولاتوری شفاف توسط بانک مرکزی و نهادهای قانون‌گذار حیاتی است؛ این دستورالعمل‌‌‌ها باید بر اصول شفافیت، عدالت الگوریتمی و مسوولیت‌‌‌پذیری تاکید داشته باشند. همزمان، سرمایه‌گذاری در آموزش و پژوهش برای تربیت متخصصان میان‌‌‌رشته‌‌‌ای در حوزه‌‌‌های اقتصاد رفتاری، علوم داده و اخلاق هوش مصنوعی، یک ضرورت استراتژیک به شمار می‌رود. بانک‌ها نیز باید موظف به ممیزی منظم و مستقل الگوریتم‌‌‌های خود باشند تا از نبود سوگیری‌‌‌های ناخواسته اطمینان حاصل شود؛ این ممیزی‌‌‌ها باید شامل بررسی دقیق داده‌‌‌ها، فرآیند آموزش و خروجی‌‌‌های مدل‌‌‌ها باشد.
توسعه هوش مصنوعی توضیح‌‌‌پذیر که قادر به تشریح تصمیمات خود باشد، به شفافیت و امکان ردیابی سوگیری‌‌‌ها کمک شایانی می‌کند. در نهایت، همکاری بین‌المللی و بهره‌‌‌گیری از تجربیات و استانداردهای جهانی در زمینه اخلاق هوش مصنوعی و اقتصاد رفتاری الگوریتم‌‌‌ها، می‌تواند مسیر توسعه‌‌‌ای ایمن و کارآمد را برای نظام بانکی کشور هموار سازد.
اقتصاد رفتاری هوش مصنوعی در بانکداری، یک قلمرو جدید و حیاتی است که نمی‌توان آن را نادیده گرفت. با توجه به رشد روزافزون استفاده از هوش مصنوعی در بخش مالی ایران و جهان، درک و مدیریت سوگیری‌‌‌های احتمالی در الگوریتم‌‌‌ها از اهمیت بالایی برخوردار است. این نه تنها یک مساله فنی، بلکه یک چالش عمیق اخلاقی، اقتصادی و اجتماعی است. با رویکردی هوشمندانه و پیشگیرانه، می‌توان اطمینان حاصل کرد که هوش مصنوعی به جای تشدید نابرابری‌‌‌ها یا القای رفتارهای مالی ناکارآمد، به ابزاری قدرتمند برای افزایش عدالت، بهره‌‌‌وری و رفاه در نظام بانکی و کل اقتصاد کشور تبدیل شود. آینده بانکداری، در گرو درک دقیق و مدیریت صحیح رفتار عقل‌‌‌های مصنوعی ماست.
/دنیای اقتصاد