تصویرشاخص 02

هوش مصنوعی: انقلاب در امنیت و نظارت تصویری

هوش مصنوعی: انقلاب در امنیت و نظارت تصویری

در این مقاله قرار است به کاربردهای هوش مصنوعی در بانکداری پرداخته شود و نقش آن در حوزه‌هایی مانند مدیریت ریسک، پیشگیری از تقلب و پول‌شویی، احراز هویت، و خدمات بانکداری شرکتی و خرد مورد بررسی قرار گیرد. استفاده از هوش مصنوعی با بهره‌گیری از الگوریتم‌های یادگیری ماشین و تحلیل داده‌ها، می‌تواند به بهبود فرآیند مدیریت ریسک‌های مالی، شناسایی تراکنش‌های مشکوک، و افزایش امنیت کمک کند.

هوش مصنوعی: انقلاب در امنیت و نظارت تصویری

در این مقاله قرار است به کاربردهای هوش مصنوعی در بانکداری پرداخته شود و نقش آن در حوزه‌هایی مانند مدیریت ریسک، پیشگیری از تقلب و پول‌شویی، احراز هویت، و خدمات بانکداری شرکتی و خرد مورد بررسی قرار گیرد. استفاده از هوش مصنوعی با بهره‌گیری از الگوریتم‌های یادگیری ماشین و تحلیل داده‌ها، می‌تواند به بهبود فرآیند مدیریت ریسک‌های مالی، شناسایی تراکنش‌های مشکوک، و افزایش امنیت کمک کند.

کاربرد هوش مصنوعی در امنیت و نظارت تصویری

کاربردهای هوش مصنوعی در این زمینه با استفاده از الگوریتم‌ها و قدرت محاسباتی پیشرفته برای تحلیل داده‌ها، از جمله تصاویر ویدئویی، ضبط‌های صوتی و حسگرها، توسعه یافته‌اند. این سیستم‌ها با بهره‌گیری از فناوری هوشمند، شرایط امنیتی را بهبود می‌بخشند، تشخیص خطرات را خودکار می‌کنند و استراتژی‌های پاسخ را بهینه‌سازی می‌نمایند.

برخی کاربردهای هوش مصنوعی در امنیت و نظارت تصویری:
شناسایی چهره (Facial Recognition)
شناسایی نفوذ غیرمجاز (Intrusion Detection)
تجزیه‌وتحلیل رفتار (Behavior Analysis)
شناسایی حریق (Fire Detection)
نظارت پهپاد (Drone Surveillance)
فیلتر اسپم و بدافزارها (Spam and Malware Filtering)

  • کاربردهای هوش مصنوعی در صنعت خودرو

هوش مصنوعی توانسته است تحولات چشم‌گیری در صنعت خودرو ایجاد کند، از جمله:
رانندگی خودکار (Automatic Driving): تسلا با استفاده از هوش مصنوعی، الگوریتم‌های پیشرفته‌ای را به کار گرفته که داده‌های دوربین‌ها و حسگرها را پردازش می‌کنند. این فناوری امکان رانندگی خودکار و ایمن را فراهم کرده و توانایی خودروها برای مقابله با موقعیت‌های پیچیده را بهبود بخشیده است.
پیش‌بینی تعمیرات: شرکت جنرال موتورز از هوش مصنوعی برای پیش‌بینی مشکلات فنی خودروها استفاده می‌کند. این فناوری خرابی‌های احتمالی را پیش‌بینی کرده و تعمیرات پیشگیرانه را تسهیل می‌کند.
سیستم‌های کمک راننده: خودروهای فورد به سیستم‌هایی مجهز شده‌اند که با استفاده از هوش مصنوعی، ایمنی و راحتی راننده را افزایش می‌دهند. این سیستم‌ها شامل کروز کنترل تطبیقی، کمک به حفظ خطوط و پارک خودکار هستند.
خدمات چت‌بات مشتری: تویوتا از چت‌بات‌های هوشمند برای بهبود خدمات مشتریان استفاده می‌کند. این دستیاران مجازی سؤالات مشتریان را پاسخ می‌دهند و فرآیند پشتیبانی را ساده‌تر می‌سازند.
بهینه‌سازی تولید: کارخانه‌های BMW از ربات‌های هوشمند با دید کامپیوتری پیشرفته برای بهبود فرایند تولید بهره می‌برند. این فناوری به کاهش خرابی‌های غیرمنتظره و افزایش کیفیت محصولات کمک می‌کند.

  • کاربردهای هوش مصنوعی در بیمه

هوش مصنوعی به صنعت بیمه نیز نفوذ کرده و تأثیر قابل‌توجهی در کاهش هزینه‌ها، بهبود خدمات و افزایش دقت ارزیابی‌ها داشته است. برخی کاربردهای این فناوری عبارت‌اند از:
توزیع: هوش مصنوعی با استفاده از الگوریتم‌ها و تحلیل داده‌ها، روش‌های بازاریابی و فروش بیمه را بهینه می‌کند. این فناوری با شناسایی مشتریان هدف، بازاریابی مؤثرتری را امکان‌پذیر می‌سازد.
هوش مصنوعی در بیمه سلامت:
بیمه‌های سلامت با بهره‌گیری از هوش مصنوعی می‌توانند نیازهای بیمه‌گذاران را بهتر درک کرده و خدمات مناسب‌تری ارائه دهند. این فناوری در تحلیل اسناد پزشکی، نظارت بر بیماران و ارائه راهنمایی‌های بهداشتی نقش مهمی دارد.
کاهش تبعیض: الگوریتم‌های هوش مصنوعی می‌توانند سوگیری‌های ناشی از عوامل شخصی، مانند درآمد یا سطح تحصیلات، را حذف کرده و بیمه‌نامه‌های عادلانه‌تری ارائه دهند.
خدمات ارزیابی ریسک: سیستم‌های هوشمند می‌توانند حجم عظیمی از داده‌ها را تحلیل کرده و در ارزیابی ریسک‌ها و تعیین شرایط بیمه کمک کنند. این فناوری دقت و سرعت تصمیم‌گیری را افزایش داده و فرآیند صدور بیمه‌نامه‌ها را بهبود می‌بخشد.
مطالبات بیمه: فناوری‌های مبتنی بر هوش مصنوعی، مانند مدل پارامتریک Swiss Re، می‌توانند پیش‌بینی‌هایی دقیق از رخدادها ارائه دهند. برای مثال، در صورت تأخیر پرواز، خسارت بیمه‌گذاران بدون نیاز به ثبت درخواست به‌طور خودکار پرداخت می‌شود.

  • دیگر کاربردهای امنیتی هوش مصنوعی

شناسایی چهره (Facial Recognition)
هوش مصنوعی دقت فناوری تشخیص چهره را به سطحی بی‌سابقه رسانده است. این فناوری از الگوریتم‌های پیشرفته برای تحلیل ویژگی‌های صورت، مانند چشم و دهان، بهره می‌برد و اطلاعات را با پایگاه‌های داده مقایسه می‌کند. این تکنولوژی در کنترل دسترسی، تحقیقات جنایی و افزایش امنیت عمومی کاربرد دارد.

شناسایی نفوذ غیرمجاز (Intrusion Detection)
الگوریتم‌های هوشمند می‌توانند با تجزیه‌وتحلیل سریع ویدئوها، ورودهای غیرمجاز را شناسایی کرده و هشدارهای فوری به نیروهای امنیتی ارسال کنند. این فناوری با کاهش هشدارهای کاذب، دقت سیستم‌های نظارتی را بهبود می‌بخشد.

تجزیه‌وتحلیل رفتار (Behavior Analysis)
این فناوری با استفاده از یادگیری ماشینی، الگوهای رفتاری انسان‌ها را شناسایی کرده و نقاط ضعف یا تهدیدات بالقوه را ارزیابی می‌کند. این قابلیت به پیش‌بینی رفتارهای خطرناک و جلوگیری از حوادث کمک می‌کند.

شناسایی حریق (Fire Detection)
سیستم‌های هوشمند می‌توانند با نظارت بر داده‌های حسگرها، وقوع حریق را در مراحل اولیه شناسایی کرده و اقدامات پیشگیرانه را سرعت ببخشند. این فناوری در افزایش ایمنی و کاهش آسیب‌های ناشی از آتش‌سوزی مؤثر است.

نظارت پهپاد (Drone Surveillance)
پهپادهای مجهز به هوش مصنوعی با استفاده از یادگیری ماشین و بینایی کامپیوتری، قادر به شناسایی تهدیدات و ارسال هشدارهای فوری هستند. این ابزارها در نظارت امنیتی و حفاظت از محیط‌های حساس نقش کلیدی دارند.

فیلتر اسپم و بدافزارها (Spam and Malware Filtering)
فیلترهای هوش مصنوعی با تحلیل داده‌ها، ایمیل‌های مخرب را شناسایی کرده و آن‌ها را به پوشه اسپم هدایت می‌کنند. این قابلیت کاربران را از خطرات سایبری محافظت می‌کند.

  • نتیجه‌گیری

هوش مصنوعی با ارائه راهکارهای نوآورانه در حوزه‌های مختلف، از امنیت و نظارت تصویری گرفته تا صنعت خودرو و بیمه، کارایی و دقت سیستم‌ها را افزایش داده است. این فناوری همچنان در حال تحول است و آینده‌ای پرامید را در بسیاری از زمینه‌ها رقم خواهد زد.

تصویرشاخص 03

هوش مصنوعی در بانکداری بین المللی

هوش مصنوعی در بانکداری بین المللی

در این مقاله قرار است به کاربردهای هوش مصنوعی در بانکداری پرداخته شود و نقش آن در حوزه‌هایی مانند مدیریت ریسک، پیشگیری از تقلب و پول‌شویی، احراز هویت، و خدمات بانکداری شرکتی و خرد مورد بررسی قرار گیرد. استفاده از هوش مصنوعی با بهره‌گیری از الگوریتم‌های یادگیری ماشین و تحلیل داده‌ها، می‌تواند به بهبود فرآیند مدیریت ریسک‌های مالی، شناسایی تراکنش‌های مشکوک، و افزایش امنیت کمک کند.

هوش مصنوعی در بانکداری بین المللی

در این مقاله قرار است به کاربردهای هوش مصنوعی در بانکداری پرداخته شود و نقش آن در حوزه‌هایی مانند مدیریت ریسک، پیشگیری از تقلب و پول‌شویی، احراز هویت، و خدمات بانکداری شرکتی و خرد مورد بررسی قرار گیرد. استفاده از هوش مصنوعی با بهره‌گیری از الگوریتم‌های یادگیری ماشین و تحلیل داده‌ها، می‌تواند به بهبود فرآیند مدیریت ریسک‌های مالی، شناسایی تراکنش‌های مشکوک، و افزایش امنیت کمک کند.

هوش مصنوعی در بانکداری بین المللی

طی برسی‌هایی که صورت گرفته بانکداری و خدمات مالی پس از IT بیشترین سهم را از بازار هوش مصنوعی در دنیا دارند. این نشان از اهمیت استفاده از هوش مصنوعی در این صنعت دارد.

بیزینس اینسایدردر گزارشی در سال ۲۰۲۲ اعلام داشته است:
 امروزه ۸۰ درصد از بانک‌های دنیا تمایل به استفاده ار هوش مصنوعی دارند.
در حال حاضر ۷۲ درصد از بانک‌های انگلستان از هوش مصنوعی استفاده می­کنند.
طبق برآوردهای انجام شده ۳۰۰ میلیارد دلار صرفه جویی از محل به کارگیری هوش مصنوعی در صنعت بانکداری تا سال ۲۰۳۰ حاصل شده میشود.
پیشبینی می­شود که تا سال ۲۰۳۰ افزایش درآمد حاصل از گسترش بکارگیری فناوری­های مبتنی بر هوش مصنوعی در صنعت بانکداری ۳۴۰ میلیارد دلار خواهد بود.

نمونه‌هایی از بکارگیری هوش مصنوعی در بانکداری بین المللی

جی پی مورگان (J.P.Morgan)

J.P. Morgan بزرگ ترین بانک دنیا با بیشترین حجم بازار، معادل ۵۸۹ ملیارد دلار است. این بانک بیش از دو سال است که از مدل‌های زبان بزرگ مبتنی بر هوش مصنوعی برای غربالگری پرداخت‌های اعتباری خود استفاده می کند. همچنین پردازش تراکنش‌ها را  با کاهش تراکنش‌های مجرمانه اما تشخیص داده نشده (False Posetive) و مدیریت صف تراکنش‌ها سرعت می­بخشد. این باعث شده که تراکنش‌های مجرمانه کاهش پیدا و مشتریان تجربه کاربری بهتری داشته باشند. همه این‌ها باعث شده که ۱۵ الی ۲۰ درصد تراکنش‌های کمتری را مردود اعلام کنند. J.P. Morgan همچنین از هوش مصنوعی برای ارائه تجزیه و تحلیل جریان نقدی، به مشتریان در صورت نیاز استفاده می‌کند.

برکلیز (Barclays)

برکلیز بانک بین الملی با ارزش بازار ۳۱ ملیارد دلار است. این بانک با ایجاد پشتیبانی ۷/۲۴ ساعته مبتنی بر چت بات توانسته است که عملیات‌های بانکی را اتوماسیون و استاندارد کند. همچنین درسترسی کاربران را به پشتیبانی را افزایش دهد. برکلیز با پیدا سازی فناوری شناسایی صدا نانس[۱] توانسته است شکایت امنیتی را تا ۹۰ درصد کاهش دهد و متوسط زمان تماس­ها را ۱۵ درصد کوتاه کند.

بانک سلطنتی کانادا (Royal Bank of Canada)

بانکی به ارزش ۲۳۵ ملیارد دلار است. این بانک در رتبه سوم بلوغ هوش مصنوعی در جهان است. بانک سلطنتی کانادا سامانه­­ هوشمندی به نام نومی[۱] طراحی کرده است تا به مدیریت مالی مشتریان خود کمک کند. این سامانه بر اساس اطلاعات مشتریان پیشنهاداتی جهت صرفه جویی در هزینه­ها و پیشبینی جریان نقدی مشتریان ارائه میکند. این بانک توانسته به بیش از نهصد هزار مشتری از زمان معرفی این محصول خدمات رسانی کند.

بانک آمریکا (Bank of America)

بانکی به ارزش ۲۳۵ ملیارد دلار است. این بانک در رتبه سوم بلوغ هوش مصنوعی در جهان است. بانک سلطنتی کانادا سامانه­­ هوشمندی به نام نومی[۱] طراحی کرده است تا به مدیریت مالی مشتریان خود کمک کند. این سامانه بر اساس اطلاعات مشتریان پیشنهاداتی جهت صرفه جویی در هزینه­ها و پیشبینی جریان نقدی مشتریان ارائه میکند. این بانک توانسته به بیش از نهصد هزار مشتری از زمان معرفی این محصول خدمات رسانی کند.

ai-artificial-intelligence-technology-robot-chatbot-working-laptop-learning-answering-questions-generative-ai_1423-7543 1

کاربردهای هوش مصنوعی در بانکداری

کاربردهای هوش مصنوعی در بانکداری

در این مقاله قرار است به کاربردهای هوش مصنوعی در بانکداری پرداخته شود و نقش آن در حوزه‌هایی مانند مدیریت ریسک، پیشگیری از تقلب و پول‌شویی، احراز هویت، و خدمات بانکداری شرکتی و خرد مورد بررسی قرار گیرد. استفاده از هوش مصنوعی با بهره‌گیری از الگوریتم‌های یادگیری ماشین و تحلیل داده‌ها، می‌تواند به بهبود فرآیند مدیریت ریسک‌های مالی، شناسایی تراکنش‌های مشکوک، و افزایش امنیت کمک کند.

کاربردهای هوش مصنوعی در بانکداری

در این مقاله قرار است به کاربردهای هوش مصنوعی در بانکداری پرداخته شود و نقش آن در حوزه‌هایی مانند مدیریت ریسک، پیشگیری از تقلب و پول‌شویی، احراز هویت، و خدمات بانکداری شرکتی و خرد مورد بررسی قرار گیرد. استفاده از هوش مصنوعی با بهره‌گیری از الگوریتم‌های یادگیری ماشین و تحلیل داده‌ها، می‌تواند به بهبود فرآیند مدیریت ریسک‌های مالی، شناسایی تراکنش‌های مشکوک، و افزایش امنیت کمک کند.

کاربردهای هوش مصنوعی در بانکداری

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.