ریسک و قوانین

• مدیریت ریسک

 فرایندی که در آن تشخیص، ارزیابی و مدیریت ریسک در یک نهاد مالی صورت می­گیرد. بزرگ ترین وظیفه نهاد‌های مالی دراقتصاد، واسطه گری است. واسطه گری در اوراق، سهام، ارز، تخصیص اعتبارات و تراکنش‌های مالی با شرکت در این تراکنش‌ها نهاد‌های مالی خود را در معرض عدم قطعیت‌های شامل حرکت قیمت‌ها، نکول و یا اشتباهات کارمندن قرار می‌دهند. استفاده از تکنولوژی‌های بروز مانند یادگیری ماشین و یادگیری عمیق در این فرایند، می­تواند به مدیریت بهتر ریسک بی­انجامد.

• پیش گیری از تراکنش‌های مجرمانه و پولشویی

هوش مصنوعی می‌تواند به بانک‌ها کمک کند تا برای شناسایی تقلب در تراکنش‌های بانکی از الگوریتم‌هایی استفاده کنند. این الگوریتم‌ها می‌توانند با تحلیل داده‌های مختلف، به شناسایی تقلب در تراکنش‌های مشکوک کمک کنند. بعلاوه، هوش مصنوعی می‌تواند استفاده غیرمجاز از کارت‌های مشتریان را تشخیص داده و برای آنها امنیت بیشتری فراهم کند.
برای مثال تراکنش کاربر در یک فروشگاه اینترنتی معمولاً مبلغ مشخصی است ولی در یک تراکنش با مبلغ بالاتر از حالت عادی، هوش مصنوعی به کاربر اخطار می دهد تا از سوءاستفاده یا تقلب پیشگیری شود. همچنین تراکنش‌های مشکوک یک کاربر بر اساس هوش مصنوعی شناسایی می‌شوند و به بانک برای تطابق با دستورالعمل‌های مبارزه با پولشویی یا تامین مالی تروریسم کمک شایانی می‌کنند.

• احراز هویت

استفاده از خدمات تشخیص چهره، اثر انگشت و یا تشخیص صدا به منظور تایید هویت مشتریان هم­چنین، پردازش اطلاعات مدارک مانند تطبیق عکس مدارک با چهره مشتری و استخراج اطلاعات، استفاده کرد. این خدمات کمک به کاهش هزینه‌های عملیاتی و افزایش بهره­وری بانک­ها می­کند.

بانکداری شرکتی و خرد

•  اعتبارسنجی

یکی از مهم ترین عملیات‌های بانکی که در آن بانک میزان انظباط مالی و رتبه اعتباری افراد و شرکت‌ها را مشخص می­کند. این عملیات با استفاده از  هوش مصنوعی این امکان را به بانک‌ها داده که با استفاده از داده‌های جایگزین[۱] مانند اطلاعات شبکه‌های مجازی، تارافیک سایت شرکت‌ها، آب­هوا فرایند تحلیل اعتبار را بهبود بخشند و اطلاعات بیش‌تری در مورد مشتریان برای تعیین میزان اعتبار قابل قبول استفاده کنند. هوش مصنوعی می‌تواند تاریخچه اعتباری مشتری را بررسی کند و اطلاعاتی را در مورد پرداخت‌های به موقع و عدم پرداخت‌ها، تاخیر در پرداخت، وجوه تسویه نشده و دیگر اطلاعات مرتبط با اعتبار مشتری جمع آوری کند.
یک مثال خوب در این زمینه بررسی ریسک اعتباری یک مشتری در بازپرداخت تسهیلات است. به این ترتیب بانک می‌تواند با توجه به میانگین حساب هر کاربر سقف اعتباری وی را تعیین کند.

• چت بات

بانک‌ها می‌توانند برای برقراری ارتباط با مشتریان خود، از چت بات استفاده کنند. این بات‌ها با استفاده از هوش مصنوعی و پردازش زبان طبیعی می‌توانند به صورت خودکار به سوالات و نیازهای مشتریان پاسخ دهند و با آن‌ها در ارتباط باشند. برای مثال چت بات به کاربر در مورد دریافت تسهیلات و نحوه بازپرداخت آن به کاربر مشورت می‌دهد یا بهترین گزینه سرمایه‌گذاری را با توجه به شرایط و ترجیحات کاربر پیشنهاد می‌دهد.

• مدیریت مالی

مدل­های هوش مصنوعی میتوانند با استفاده از اطلاعات فردی مانند میزان ریسک پذیری و سوابق مالی مشتریان پیشنهادات سرمایه گذاری و پیشنهادات بر روی سبد دارایی­های مشتریان ارائه کنند. مدیریت مالی مشتریان باعث ارائه خدمات متنوع تری از سوی بانک و افزایش مزیت رقابتی بانک میشود.

ارزش خلق شده توسط هوش مصنوعی در هر یک از بخش‌های خدمات بانکی به شرح زیر است.