نوآوری در نظام بانکی

هوش مصنوعی مانند تمام پدیده‌ها نظام بانکی را نیز متاثر کرده و این تحول پیامدهای گسترده‌ای برای بانک‌های سنتی و نئوبانک‌ها (نوعی بانک دیجیتالی که از سوی استارت‌آپ‌های فعال در حوزه تکنولوژی‌های مالی راه‌اندازی شد که هیچ شعبه فیزیکی ندارد، کاملاً آنلاین بوده و تنها راه ارتباطی با گوشی است و از سال ۲۰۱۵ برای نخستین‌بار در انگلیس پا به عرصه گذاشتند) دارد. در کشورهای جهان اول سیستم بانکداری که بر پایه هوش مصنوعی کلاسیک بنا شده است به سمت سیستم بانکداری مبتنی بر هوش مصنوعی پیشرفته و مولد حرکت می‌کند که باعث افزایش کارایی و تعامل هر چه بیشتر با مشتری می‌شود و تا قبل از این در بخش بانکی این میزان تعامل مشتری با بانک سابقه نداشته است. بر اساس گزارش بانکی مک کینزی در سال 2024، هوش مصنوعی مولد می‌تواند بهره‌وری در بخش بانکداری را تا پنج درصد افزایش دهد و هزینه‌های جهانی را تا 300 میلیارد دلار کاهش دهد. اما این حتی نیمی از پیامدهای مثبت این اتفاق هم نیست.

  هوش مصنوعی چگونه در بانکداری تکامل می‌یابد؟

موقعیت هوش مصنوعی در بانکداری با اتوماسیون و تجزیه‌وتحلیل  داده‌ها آغاز شد، اما اکنون به برنامه‌های پیچیده در مدیریت ریسک، پیشگیری از تقلب و خدمات اختصاصی مشتری گسترش یافته است. توسعه هوش مصنوعی مولد، که قادر به ایجاد و پیش‌بینی سود و پیش‌بینی تعداد مشتریان و میزان سرمایه‌گذاری آنها بر اساس مقادیر انبوه داده است، تغییر بزرگی است که نوید تغییر بیشتر عملیات و استراتژی بانکی را می‌دهد. با این حال، این تنها حوزه‌ای از بانکداری نیست که هوش مصنوعی به آن ورود کرده است. بانک‌های سنتی ممکن است با روش‌های قدیمی امنیت، سازماندهی فرآیند و مدیریت ریسک را در اولویت قرار ‌دهند و بانک را سرپا نگه دارند، اما خبری از مشارکت و رضایت مشتری‌ها تا همین اواخر نبود. در حال حاضر هوش مصنوعی مولد در تلاش است تا ارتباطات شفافی را با مشتریان بانک‌ها به عرصه بیاورد.

افزایش تجربه مشتری با هوش مصنوعی

پیاده‌سازی هوش مصنوعی در تجارت بانکی به‌طور قابل توجهی به سهولت در انجام امور بانکی مشتریان کمک کرده است. فناوری‌های مبتنی بر هوش مصنوعی، به‌ویژه چت‌بات‌ها و تجزیه‌وتحلیل‌های پیشرفته، دانش مشتریان در امور بانکی مانند قوانین سود و آشنایی با انواع وام را تا سطح مطلوبی بالا برد و درجاتی از سفارشی‌سازی و پاسخ‌گویی را که قبلاً در دسترس نبودند، ممکن کرد. روبات‌های چت که با هوش مصنوعی پشتیبانی می‌شوند، اکنون برای بسیاری از بانک‌ها یکی از اجزای اصلی خدمات مشتریان هستند و به درخواست‌های مشتریان پاسخ‌های فوری و کمک شبانه‌روزی ارائه می‌کنند. روبات چت هوش مصنوعی بانک اریکای آمریکا از زمان راه‌اندازی این بانک در سال 2018 از 5 /1 میلیارد تعامل فراتر رفت. روبات‌های این بانک پشتیبانی 24ساعته از مشتریان به عمل می‌آورد، و به‌طور موثری به پرسش‌ها و تراکنش‌ها رسیدگی می‌کند که به کاهش زمان انتظار و بهبود رضایت مشتری منجر می‌شود. این چیزی بود که قبل از سال 2018 در بخش بانکی سابقه نداشت. این چت بات‌ها بدون نیاز به اینکه مشتری‌ها برای گرفتن وام به‌صورت حضوری به بانک مراجعه کنند درباره انواع وام‌ها توضیحاتی مثل مدارک مورد نیاز یا مبنای تعیین بهره وام را در اختیار مشتری‌ها قرار می‌دهند. همین امر سبب می‌شود تا مشتری با پوشه مدارک آماده برای گرفتن وام به بانک مراجعه کند و تعداد رفت‌وآمدهای او به بانک کمتر می‌شود که در نهایت موجب می‌شود روند گرفتن وام برای مشتری‌ها بسیار سهل و بی‌دردسر باشد.

تجزیه‌وتحلیل داده‌های مشتری

‌هم‌اکنون بانک‌ها از الگوریتم‌های هوش مصنوعی برای ارزیابی داده‌های مشتری، شناسایی فعالیت‌های مالی فردی و ارائه مشاوره شخصی استفاده می‌کنند. این نوع توجه و مشاوره موجب می‌شود مشتریان تصمیمات مالی آگاهانه‌تری بگیرند، سطح اعتماد را افزایش می‌دهد و وفاداری مشتری را تقویت می‌کند. یک مثال برجسته از مهارت هوش مصنوعی در افزایش خدمات مشتری، استفاده بانک بارکلیز از هوش مصنوعی برای کشف تقلب است. سیستم هوش مصنوعی آنها بر تراکنش‌های پرداخت در زمان واقعی نظارت می‌کند و فعالیت‌های تقلبی احتمالی را شناسایی کرده و از آن جلوگیری می‌کند. این رویکرد فعال نه‌تنها از مشتریان محافظت می‌کند، بلکه اعتماد آنها را نسبت به اقدامات امنیتی بانک افزایش می‌دهد. به‌طور مشابه، Bank of America’s Glass، یک پلت‌فرم تجزیه‌وتحلیل تحقیقاتی مبتنی بر هوش مصنوعی، استفاده نوآورانه از این فناوری را در بانکداری به منصه ظهور رسانده است. گلس داده‌های بازار و الگوهای بانکی را ترکیب می‌کند و از تکنیک‌های یادگیری ماشینی برای شناسایی روندهای صنعت و پیش‌بینی خواسته‌های مشتری بهره می‌برد. این پلت‌فرم نه‌تنها به ارائه مشاوره سرمایه‌گذاری فردی کمک می‌کند، بلکه می‌تواند بانک را به‌عنوان در استفاده از هوش مصنوعی برای بینش‌های مالی استراتژیک پیشگام کند.

  هوش مصنوعی، نئوبانک و رابط برنامه  

یکی دیگر از ویژگی‌های شگفت‌انگیز هوش مصنوعی بررسی رفتار کاربران و تعامل با آنهاست که به تنظیم و اصلاح دائمی طراحی برنامه مطابق با ترجیحات و رفتارهای متغیر مصرف‌کنندگان منجر می‌شود. به‌عنوان مثال، اگر کاربر به‌طور مکرر سبد سرمایه‌گذاری خود را بررسی می‌کند، هوش مصنوعی ممکن است داشبورد برنامه را برای اولویت‌بندی ویژگی‌های سرمایه‌گذاری مجدد سازماندهی کرده و دسترسی به آنها را آسان‌تر کند. به‌طور مشابه، اگر کاربر دیگری اغلب به‌صورت بین‌المللی پول انتقال می‌دهد، برنامه ممکن است این خدمات را شفاف‌تر کند و تجربه بانکی آنها را بهینه کند. این تغییرات به‌صورت بلادرنگ رخ می‌دهد. اپلیکیشن بانکی هوش مصنوعی می‌تواند عادت‌های روزانه هر کاربر را تحلیل کند. اگر اپلیکیشن بانکی خود را هر روز ساعت ۳ بعدازظهر باز کنید، برای انتقال وجه، هوش مصنوعی ممکن است آن را در نظر بگیرد و UI (رابط کاربری) را دوباره سازماندهی کند تا تراکنش در آن زمان آسان‌تر شود. این سفارشی‌سازی مبتنی بر هوش مصنوعی می‌تواند فراتر از عملکرد باشد. این موضوع می‌تواند شامل ویژگی‌های بصری رابط برنامه، از جمله تم‌ها، طرح‌بندی‌ها و سبک‌های اعلان باشد که بر اساس عادت‌ها و ترجیحات کاربر تنظیم می‌شوند. برای مصرف‌کننده‌ای که طرفدار طراحی مینی‌مالیستی است، هوش مصنوعی ممکن است رابط را با حذف رنگ‌ها و اعلان‌های اضافی و تاکید بر عملکردهای کلیدی ساده‌تر کند. از سوی دیگر، برای کاربرانی که بیشتر به تحلیل‌ها و بینش‌های خاص علاقه‌مند هستند، این برنامه ممکن است رابط غنی‌تری از داده‌ها ارائه دهد که ارقام مالی دقیق را در یک نگاه نشان می‌دهد. بانک‌ها و نئوبانک‌ها با بهره‌گیری از هوش مصنوعی می‌توانند محیطی دیجیتالی به وجود بیاورند که به‌طور منحصربه‌فردی برای هر کاربر طراحی شده است و حس آشنایی و سهولت به کاربران می‌دهد  و در نتیجه تجربه کلی بانکی را ارتقا می‌دهد.

فین‌تک‌های نوظهور

بیاید به سراغ این موضوع برویم که کدام سیستم‌های هوش مصنوعی نسبت به دیگر سیستم‌ها موفق‌تر عمل کرده‌اند و بانک‌ها بیشتر طرفدار کدام سیستم هوش مصنوعی هستند. آیا RPA در بانکداری می‌تواند یک تغییردهنده مهم بازی برای بخش مالی باشد؟ رقابت میان فین‌تک‌های نوظهور برای وارد کردن  هوش مصنوعی در سیستم های بانکی هر روز بیشتر و بیشتر می‌شود. علاوه بر این، عدم استفاده از سیستم هوش مصنوعی کاربردی از سوی بانک‌ها می‌تواند سد راه رشد آنها شود و موجودیت آن را به خطر بیندازد. اما چگونه یک بانک گرفتار در کارهای معمولی و پیش‌پاافتاده مالی می‌تواند ورق را برگرداند و در صدر رقابت جای بگیرد؟ پاسخ ساده است: اتوماسیون فرآیند روباتیک (RPA). حدود 80 درصد از رهبران مالی، RPA را در عملیات خود پذیرفته‌اند یا قصد دارند آن را به کار بگیرند. خودکارسازی فرآیندهای روباتیک در بانکداری فناوری است که می‌تواند کارهای روزمره و تکراری بانک را با کمک روبات‌های نرم‌افزاری خودکار کند. اجرایی کردن این فناوری به بانک‌ها و موسسه‌های مالی اجازه می‌دهد تا کارایی و بهره‌وری را در تمام بخش‌ها افزایش دهند. قطعاً این پرسش در ذهنتان شکل می‌گیرد که نقش RPA دقیقاً چیست و چگونه بانک‌ها می‌توانند از آن بهره ببرند؟ پس از توضیح در مورد این فناوری، همچنین به چالش‌هایی که بانک‌ها در هنگام پذیرش RPA در خدمات بانکی و مالی با آن مواجه هستند و نحوه غلبه بر آنها می‌پردازیم.

RPA در بانکداری چیست؟

اتوماسیون فرآیند روباتیک (RPA) در بانکداری یک فناوری متحول‌کننده است که شیوه عملکرد بانک‌ها را دگرگون می‌کند و رویکردی کارآمد برای رسیدگی به وظایف روتین و مبتنی بر قوانین ارائه می‌دهد. به زبان ساده، RPA به استفاده از روبات‌های نرم‌افزاری یا روبات‌ها برای خودکارسازی فرآیندهای رایج و عادی اشاره دارد که به کسب‌وکارها اجازه می‌دهد به بهره‌وری از وقت و صرفه‌جویی در هزینه به عملکرد مطلوب‌تری دست یابند. روبات‌های نرم‌افزاری در RPA برای تقلید از اعمال انسان، تعامل با سیستم‌های دیجیتال، برنامه‌ها و منابع داده مختلف طراحی شده‌اند. RPA بانکداری اتوماسیون را به سطح بالاتری می‌برد. بانک‌ها با بسیاری از وظایف تکراری، از ورود داده‌ها و پردازش تراکنش‌ها گرفته تا بررسی‌های انطباق و درخواست‌های پشتیبانی مشتری سروکار دارند. اتوماسیون فرآیند روباتیک در توسعه برنامه‌های بانکی از الگوریتم‌های پیچیده و روبات‌های نرم‌افزاری برای انجام کارآمد این وظایف استفاده می‌کند. در مقابل، کارکنان انسانی می‌توانند بر مسئولیت‌های پیچیده‌تر و استراتژیک‌تر تمرکز کنند. به‌عنوان مثال، بانک‌ها می‌توانند از RPA برای ورود مشتری، انطباق با KYC، کشف تقلب، فرآیند بستن حساب و موارد دیگر بهره ببرند. بانک‌هایی که RPA را اجرا می‌کنند به چه مزایایی می‌توانند دسترسی پیدا کنند.

مزایای اتوماسیون فرآیندهای روباتیک  

در نظر گرفتن اجرای اتوماسیون فرآیند روباتیک (RPA) در بانک‌ها حرکتی استراتژیک است که می‌تواند مزایای فراوانی را در جنبه‌های مختلف عملیات بانک و مشتریان به همراه داشته باشد. همچنین با خودکار کردن وظایف تکراری کارایی عملیات به صورت چشمگیری بهبود پیدا می‌کند

RPA در بانکداری نیاز به مدیریت دستی فرآیندهای متداول مانند ورود داده‌ها، تایید اسناد و پردازش تراکنش را از بین می‌برد. این اتوماسیون تکمیل کار را سرعت می‌بخشد، در زمان پردازش صرفه‌جویی می‌کند، و تاخیر را به حداقل می‌رساند، که افزایش بهره‌وری عملیاتی را در پی خواهد داشت.

دقت و ثبات بالا برای کاهش خطا

روبات‌های RPA وظایف را با دقت و ظرافت انجام می‌دهند. با به حداقل رساندن خطاهای انسانی در ورودی و پردازش داده‌ها، RPA در بانکداری تضمین می‌کند که بانک شما یکپارچگی داده‌ها را حفظ می‌کند و خطر اشتباهات پرهزینه را کاهش می‌دهد که می‌تواند به اعتبار و ثبات مالی شما آسیب برساند.

گردش کار 24ساعته بدون توقف

روبات‌های نرم‌افزاری RPA به‌صورت شبانه‌روزی کار می‌کنند و خدمات بدون وقفه مثل رسیدگی به امور مشتریان  ارائه می‌دهند. این بدان معناست که عملکردهای حیاتی مانند نظارت بر تراکنش و پشتیبانی مشتری می‌توانند بدون وقفه در تعطیلات آخر هفته، تعطیلات یا خارج از ساعت‌های کاری عادی ادامه داشته باشند و نیازهای مشتریان را بدون وقفه برآورده کنند.

مقیاس‌بندی آسان با توجه به تغییرات حجم کار

برنامه‌های RPA در بانکداری به‌راحتی مقیاس‌پذیر هستند. فرقی نمی‌کند بانک شما در دوره‌های اوج بار کاری زیادی داشته باشد یا در زمان‌های خلوت‌تر نیاز به ساده‌سازی عملیات داشته باشد، RPA می‌تواند با تقاضاهای در حال تغییر کسب‌وکار شما سازگار شود. این انعطاف‌پذیری تخصیص کارآمد منابع را تضمین می‌کند.

تعاملات شخصی با مشتری و پاسخ سریع

از طریق پردازش زبان طبیعی (NLP) و روبات‌های مبتنی بر هوش مصنوعی، RPA تعاملات شخصی‌سازی‌شده با مشتری را امکان‌پذیر می‌کند. روبات‌های چت می‌توانند توصیه‌های مناسبی مطرح کنند، به پرسش‌های فوری پاسخ دهند و مشکلات مشتری را به‌طور موثر حل کنند. این سطح از تعامل طریق RPA و هوش مصنوعی در بانکداری هدایت می‌شود که رضایت مشتری را افزایش می‌دهد و وفاداری را تقویت می‌کند.

بررسی و گزارش انطباق خودکار

همچنین می‌توانید سیستم‌های اتوماسیون بانکی مبتنی بر RPA را برای انجام بررسی‌های انطباق مستمر برنامه‌ریزی کنید تا از پایبندی بانکتان به مقررات مالی همیشه در حال تغییر اطمینان پیدا کنید. علاوه بر این، این سیستم‌ها می‌توانند گزارش‌های جامع تولید کنند، فرآیند انطباق را ساده کنند و خطر مجازات‌های نظارتی را کاهش دهند.

کاهش هزینه نیروی کار

RPA در بانکداری با خودکارسازی وظایف کار فشرده، هزینه‌های عملیاتی مرتبط با کار دستی را به‌طور قابل توجهی کاهش می‌دهد. این صرفه‌جویی در هزینه به بانک شما امکان می‌دهد منابع را به‌صورت استراتژیک‌تری تخصیص دهد و سرمایه‌گذاری در نوآوری، بهبود تجربه مشتری و ابتکارات رشد را امکان‌پذیر می‌کند.

آینده بانکداری 

آینده بانکداری با کمک هوش مصنوعی، چشم‌اندازی را نوید می‌دهد که در آن پیشرفت‌های فناوری در کنار روش‌های مشتری‌محور همزیستی داشته باشند. با پیشرفت هوش مصنوعی، باید منتظر برنامه‌های ابتکاری بیشتری باشیم که کارایی، امنیت و شخصی‌سازی خدمات بانکی را بهبود می‌بخشند و آینده‌ای نو را در سیستم بانکی ترسیم می‌کند.