9 کاربرد هوش مصنوعی در سیستم مالی + بهترین الگوریتم های AI

پیش گفتار 

هوش مصنوعی یکی از فناوری های نه چندان قدیمی است که به تازگی سروصدای زیادی به پا کرده و افراد زیادی را به این صنعت کشانده است. در مقاله جداگانه ای راجع به پروژه های هوش مصنوعی در بلاکچین صحبت کردیم. 

به دلیل تقاضای زیاد و تمایل نشان کاربران به این مفهوم، این مقاله از عصر متاورس را به بررسی 9 نمونه از هوش مصنوعی و تاثیر آن بر امورمالی اختصاص می‎‎‎‎‎‎‎‎‎‎‎دهیم. باما همراه باشید، تا ببینیم هوش مصنوعی چگونه سیستم های مالی را متحول می‎‎‎‎‎‎‎‎‎‎‎کند.

1- تشخیص و جلوگیری از تقلب 

الگوریتم های هوش مصنوعی این قابلیت را دارند تا تراکنش هارا در زمان واقعی تجزیه و تحلیل کرده و وجود الگوهای مشکوکی که احتمال هنجارشکنی در آن ها رویت می‎‎‎‎‎‎‎‎‎‎‎شود را به بانک ها و یا مؤسسات مالی گوشزد کنند. 

یک نمونه ساده از الگوریتم های هوش مصنوعی برای شناسایی تقلب، سیستم تشخیص تقلب PayPal است. PayPal از یادگیری ماشینی (Machine Learning) و همچنین سیستم های مبنی بر قوانین استفاده می‎‎‎‎‎‎‎‎‎‎‎کند تا نظارت جامعی بر تراکنش های لحظه ای و شناسایی فعالیت های مشتریان داشته باشد. 

این سیستم، اطلاعاتی مانند؛ موقعیت مکانی کاربران، تاریخچه تراکنش ها و اطلاعات مربوط به دستگاه کاربر را بررسی می‎‎‎‎‎‎‎‎‎‎‎کند. به این شکل می‎‎‎‎‎‎‎‎‎‎‎تواند الگوهایی که ممکن است منجر به رفتارهای متقلبانه شوند را شناسایی کند. این فناوری می‎‎‎‎‎‎‎‎‎‎‎تواند تراکنش های مشکوک را به اطلاع گروه تحقیقاتی PayPal برساند. تا آن ها بتوانند اطلاعات بیشتری راجع به تراکنش به دست آورده و در صورت نیاز جلوی آن را بگیرند. 

به لطف این الگوریتم هوش مصنوعی، میزان تراکنش های جعلی در شبکه به طور چشمگیری کاهش یافته و استفاده از PayPal را به مراتب ایمن تر کرده است.

2- خدمات مشتری 

بسیاری از کارهای روزمره و تکراری را می‎‎‎‎‎‎‎‎‎‎‎توان به دست ربات های هوش مصنوعی سپرد! به این طریق علاوه بر افزایش سرعت و کاهش هزینه، می‎‎‎‎‎‎‎‎‎‎‎توان جلوی برخی ایرادات ناشی از عوامل انسانی را حذف کرد. 

به عنوان نمونه؛ چت ربات های مبتنی بر هوش مصنوعی می‎‎‎‎‎‎‎‎‎‎‎توانند مشاوره های مالی شخصی سازی شده ای به کاربران ارائه دهند. به سؤالات مشتریان پاسخ دهند و کارهای روزمره ای مانند افتتاح حساب جدید و یا به روزرسانی اطلاعات مشتریان را برعهده بگیرند.

چت ربات مسترکارت که "KAI" نامیده می‎‎‎‎‎‎‎‎‎‎‎شود به مشتریان در پرس و جوهای حساب، تاریخچه تراکنش ها و ردیابی هزینه ها کمک می‎‎‎‎‎‎‎‎‎‎‎کند. که نمونه جذابی از کاربرد هوش مصنوعی در پشتیبانی مشتریان است. 

این هوش مصنوعی (KAI)، از الگوریتم های یادگیری ماشینی و پردازش زبان انسان استفاده می‎‎‎‎‎‎‎‎‎‎‎کند تا به مشتریان بینش های مالی و کمک های متناسب با هر کاربر را در کانال های ارتباطی مختلفی مانند WhatsApp، سرویس پیامکی و ... ارائه دهد.

3- معاملات الگوریتمی 

این یکی از کاربردهای جذاب الگوریتم های هوش مصنوعی است که به شما کمک می‎‎‎‎‎‎‎‎‎‎‎کند تا به سادگی و به طور دقیق، روند گذشته و حال بازار را ارزیابی کرده و در نتیجه قیمت هایی را برای آینده بازار پیش‎‎‎‎‎‎‎بینی کنید.

الگوریتم های هوش مصنوعی همچنین می‎‎‎‎‎‎‎‎‎‎‎توانند تراکنش های زمان واقعی را به انجام برسانند و این کار را بااستفاده از قوانین، شرایط و اطلاعاتی انجام می‎‎‎‎‎‎‎‎‎‎‎دهند که از پیش تعیین شده است. بهینه سازی استراتژی های سرمایه گذاری و به حداکثر رسیدن بازدهی سرمایه گذاری از مزیت های این الگوریتم های هوش مصنوعی است.  

نمونه های زیادی از الگوریتم های هوش مصنوعی وجود دارند که مؤسسات مالی و سرمایه گذاران از آن ها استفاده می‎‎‎‎‎‎‎‎‎‎‎کنند تا بتوانند تصمیمات مبنی بر اطلاعات و شرایط موجود را اتخاذ کرده و موقعیت خودرا در بازار رقابتی حفظ کنند. 

4- مدیریت ریسک

هوش مصنوعی می‎‎‎‎‎‎‎‎‎‎‎تواند داده های مالی پیچیده را تجزیه و تحلیل کند و برای شناسایی خطرات بالقوه به کار ببندد و سناریو های آینده را پیش‎‎‎‎‎‎بینی کند. این الگوریتم ها بینش های ارزشمندی را ارائه می‎‎‎‎‎‎‎‎‎‎‎دهند که به بانک ها و مؤسسات مالی اجازه می‎‎‎‎‎‎‎‎‎‎‎دهد تصمیمات آگاهانه ای اتخاذ کنند. 

پلتفرم علاءالدین بلک راک (BlackRock Aladdin)، یک نمونه از این الگوریتم هوش مصنوعی است که در مدیریت ریسک کاربرد دارد. پلتفرم علاءالدین هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی را ترکیب می‎‎‎‎‎‎‎‎‎‎‎کند تا برای شناسایی ریسک ها و همچنین فرصت ها، تجزیه و تحلیل حجم عظیمی از اطلاعات مالی و ارائه بینش های به موقع به مدیران سرمایه گذاری از آن استفاده کند.  

این پلتفرم پارامترهایی مانند نوسانات بازار، ریسک نقدینگی و اعتباری را در نظر گرفته و به مدیران سرمایه گذاری برای نظارت و مدیریت بهتر ریسک ها کمک می‎‎‎‎‎‎‎‎‎‎‎کند. به لطف این الگوریتم هوش مصنوعی علاءالدین، سرمایه گذاران می‎‎‎‎‎‎‎‎‎‎‎توانند استراتژی های سرمایه گذاری بهتری اتخاذ کنند. این امر خطر زیان های مالی را کاهش می‎‎‎‎‎‎‎‎‎‎‎دهد و همچنین بازدهی را افزایش.  

5- مدیریت و ایجاد سبد سرمایه گذاری

تااینجا متوجه شدیم که هوش مصنوعی می‎‎‎‎‎‎‎‎‎‎‎تواند اطلاعات مالی عظیمی را تجزیه و تحلیل کند و بینش هایی درباره روند سرمایه گذاری، خطرات و فرصت ها ارائه دهد تا بتوانیم درسرمایه گذاری های خود تصمیمات بهتری اتخاذ کنیم.

یک نمونه از کاربردهای هوش مصنوعی در مدیریت سرمایه، ربات مشاور WealthFront است. یک ربات مشاور که از الگوریتم های هوش مصنوعی برای مدیریت سبد سرمایه مشتریان استفاده می‎‎‎‎‎‎‎‎‎‎‎کند. 

WealtFront، سبد های سرمایه گذاری را براساس نیاز مشتریان ایجاد می‎‎‎‎‎‎‎‎‎‎‎کند. این ربات مشاور با تعیین پارامترهایی مانند؛ اهداف مشتری، تحمل ریسک و موقعیت مالی آن ها، تئوری کلاسیک پورتفولیو و هوش مصنوعی را ترکیب می‎‎‎‎‎‎‎‎‎‎‎کند تا بهترین هارا ارائه دهد.  

درحالی که شرایط بازار و اهداف مشتریان تغییر می‎‎‎‎‎‎‎‎‎‎‎کند، این پلتفرم نیز به طور خودکار سبد سرمایه گذاری را مطابق با شرایط جدید به روزرسانی می‎‎‎‎‎‎‎‎‎‎‎کند. نکته جذاب این ربات، نظارت مداوم بر عملکرد سبدهاست.

سرمایه گذاران WealthFront را، به دلیل مدیریتی مبتنی بر هوش مصنوعی جایگزین روش های دیگر می‎‎‎‎‎‎‎‎‎‎‎کنند که برنامه های سرمایه گذاری سفارشی و بهینه را امکان پذیر می‎‎‎‎‎‎‎‎‎‎‎کند. 

6- امتیازدهی اعتباری 

الگوریتم های هوش مصنوعی می‎‎‎‎‎‎‎‎‎‎‎توانند سوابق اعتباری، صورت های مالی و سایر اطلاعات را تجریه و تحلیل کنند تا امتیازات اعتباری دقیقی ارائه دهند. این، وام دهندگان را قادر می‎‎‎‎‎‎‎‎‎‎‎سازد تا تصمیمات بهتری برای وام اتخاذ کنند. 

ZestFinance، نمونه ای جذاب از این الگوریتم های هوش مصنوعی است. یک پلتفرم یادگیری ماشینی خودکار است و از هوش مصنوعی برای تجزیه و تحلیل عوامل ریسک اعتباری و ارائه امتیازهای اعتباری دقیق‎‎‎‎‎‎تر، بهبود تصمیمات وام و کاهش ریسک تعلیق وام استفاده می‎‎‎‎‎‎‎‎‎‎‎کند.

7- مشاوره مالی شخصی

یک نمونه از کاربردهای هوش مصنوعی در ارائه مشاوره های مالی شخصی سازی شده، ربات چت هوش مصنوعی بانک آمریکا به نام "اریکا Erica " است. اریکا درست مانند مثال هایی که در بالا آورده شد، می‎‎‎‎‎‎‎‎‎‎‎تواند مشاوره مالی بر اساس نیاز مشتریان ارائه دهد، پاسخگوی سؤالات مشتریان باشد و کارهای روزمره را به صورت خودکار به انجام برساند. 

8- پذیره نویسی بیمه

هوش مصنوعی قادر است طیف وسیعی از اطلاعات را از جمله؛ اطلاعات جمعیت شناسی (Demographics)، سوابق سلامت و سابقه رانندگی را تحلیل کند تا بتواند بیمه نامه دقیقی ارائه دهد. به عنوان مثال؛

Lemonade یک شرکت بیمه مبتنی بر هوش مصنوعی است که برای افزایش دقت و کاهش تقلب در بازار بیمه کاربرد دارد. این شرکت از هوش مصنوعی برای ارزیابی ادعاها و بیمه نامه استفاده می‎‎‎‎‎‎‎‎‎‎‎کند.

9- رعایت مقررات 

هوش مصنوعی می‎‎‎‎‎‎‎‎‎‎‎تواند با تجزیه و تحلیل تراکنش ها، شناخت رفتارهای متقلبانه و اطمینان از انطباق KYC (مشتری خودرا بشناس) و مقررات مبارزه با پولشویی، به مؤسسات مالی کمک کند تا مشتریان خودرا مجبور به پیروری از مقررات کنند. در این صورت می‎‎‎‎‎‎‎‎‎‎‎توان جلوی بسیاری از رفتارهای پولشویی، جمع آوری هزینه برای رفتارهای تروریستی و دیگر مقاصد فاسد مالی را گرفت. 

ComplyAdvantage، نمونه جالبی از کاربرد هوش مصنوعی در رعایت قوانین و مقررات است. ComplyAdvantage بااستفاده از ترکیب هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی، نظارت دقیقی بر تراکنش های مالی و شناسایی فعالیت های فاسدانه،  به کسب و کار ها کمک می‎‎‎‎‎‎‎‎‎‎‎کند تا از تعهدات قانونی پیروی کنند و از جریمه ها جلوگیری کنند.

سخن پایانی

در این مقاله به بررسی برخی از کاربردهای پیاده سازی شده هوش مصنوعی در صنعت های مالی پرداختیم. همانطور که فکر می کنید، هوش مصنوعی می تواند کاربردهای فوق العاده ای داشته و نقش مهمی حتی در زندگی روزمره ما ایجاد کند. به این شکل جلوی تقلب ها و رفتارهای هنجارشکنانه گرفته می‎‎‎‎‎‎‎شود، صرفه جویی در وقت و هزینه اعمال می‎‎‎‎‎شود و همچنین جلوگیری از اشتباهات انسانی از بین خواهد رفت. 

اگرچه این فناوری جذاب به بلوغ کامل نرسیده و جای زیادی تا پختگی خواهد داشت، بااین حال تکنولوژی به سرعت در حال پیشرفت است و دیری نمی پاید که سبک زندگی انسان هارا متحول سازد. نظر شما چیست؟ 

می توانید سؤالات یا تجربیات خودرا در بخش نظرات با گروه عصر متاورس و دیگر کاربران سایت به اشتراک بگذارید و با عضویت در خبرنامه ما در پایین صفحه، از آخرین اخبار متاورس و بلاک‎‎‎‎‎‎چین آگاه شوید.

منابع : CoinTelegraph