کشف کنید که چگونه هوش مصنوعی میتواند به شما در خودکارسازی وظایف و تصمیمگیری بهتر کمک کند.
مروری بر هوش مصنوعی در امور مالی
هوش مصنوعی (AI) به فناوریای اشاره دارد که میتواند مانند انسانها درک کند، یاد بگیرد و مسئله را حل کند.
هوش مصنوعی در امور مالی، استفاده از فناوری هوشمند با هدف بهبود سرعت، کارایی و دقت کار انجام شده توسط انسانها در صنعت خدمات مالی است. این شامل تجزیه و تحلیل دادهها، پیشبینی، تشخیص تقلب و خدمات مشتری میشود.
دانش، قدرت است؛ و امروزه، به شکل داده به دست میآید.
اما اگر آنقدر زیاد باشد که یک انسان هرگز نتواند زمان کافی برای نتیجهگیری معنادار از آن داشته باشد، چه؟
اینجا جایی است که هوش مصنوعی وارد میشود. با استفاده از الگوریتمهای یادگیری ماشین خودکار و مدلهای پیشبینی هوش مصنوعی، الگوها و همبستگیها در مورد روندهای بازار یا احساسات مشتری از میان “سر و صدا” استخراج میشوند.
کسبوکارها بینشهای عملی در زمان واقعی برای تصمیمگیری آگاهانه خواهند داشت، میتوانند کارایی عملیاتی را افزایش دهند و تجزیه و تحلیلهای پیشبینیکننده برای پیشبینیهای بهتر در جهت کاهش ریسک داشته باشند. هر یک از این موارد میتواند مزیتی نسبت به رقبا باشد.
نمونههایی از هوش مصنوعی در امور مالی
در اینجا جایی است که هوش مصنوعی، عملیات مالی (finops) را متحول میکند:
مدلهای هوش مصنوعی برای پیشبینی و تحلیل: به همین دلیل است که کسبوکارها از مدلهای هوش مصنوعی برای اجرای تحلیل سناریو برای شناسایی آسیبپذیریها، ایجاد احتمالات و کاهش تأثیر بالقوه استفاده میکنند.
بلاکچین: بلاکچینها سیستمهای دفتر کل دیجیتال، غیرمتمرکز و اشتراکی هستند. از آنجا که اساساً پایگاههای داده عظیمی هستند، برخی از سازمانها از هوش مصنوعی برای تجزیه و تحلیل آنها برای شناسایی روندها استفاده میکنند.
تصمیمات اعتباری: علاوه بر سابقه اعتباری، الگوریتمها میتوانند دادههایی مانند فعالیت رسانههای اجتماعی را نیز در نظر بگیرند تا اعتبار یک فرد را با دقت بیشتری ارزیابی کنند.
پشتیبانی مشتری: سپردن پرسشهای متداول و وظایف معمول به رباتهای چت، بار عوامل انسانی خدمات مشتری را کاهش میدهد و به آنها پهنای باند لازم برای رسیدگی به موارد پیچیدهتر را میدهد.
تشخیص تقلب: مدلهای هوش مصنوعی نقش فزایندهای در افزایش امنیت سایبری ایفا میکنند. این سیستم، حجم زیادی از دادهها را تجزیه و تحلیل و آموزش میدهد تا ناهنجاریهایی را که نشاندهندهی تهدیدها هستند، شناسایی و پیشبینی کند.
مدیریت فاکتور: هوش مصنوعی میتواند به راحتی وظیفهی خستهکنندهی دریافت و ارسال فاکتورها را بر عهده بگیرد، حتی مواردی را که ممکن است جعلی باشند، علامتگذاری کند.
معاملات کمی: سرمایهگذاران از هوش مصنوعی برای ایجاد الگوریتمهایی برای شناسایی روندها، تجزیه و تحلیل دادههای تاریخی و سپس انجام معاملات سریعتر از آنچه میتوانند، استفاده میکنند.
RegTech: فناوری نظارتی با هدف کمک به صنعت خدمات مالی برای انجام وظیفهی پیچیده و سنگین گزارشگری مالی است. انجام این کار با خودکارسازی هوش مصنوعی، آنها را قادر میسازد تا انطباق با مقررات را به طور کارآمدتری رعایت کنند.
مدیریت ریسک: با پردازش سریعتر دادهها از منابع بیشتر، هوش مصنوعی میتواند پیشبینیهای روشنی را در اختیار finops قرار دهد که میتواند تصمیمات جامع مدیریت ریسک را اطلاعرسانی کند.
اتوماسیون RPA/تطبیق حساب: تطبیق شامل مقایسهی سوابق مالی داخلی با صورتهای مالی خارجی، مانند صورتهای مالی یک بانک، برای کمک به اطمینان از دقت است. این فرآیند زمانبر را میتوان با هوش مصنوعی خودکار کرد.
پنج روشی که هوش مصنوعی میتواند به صنعت خدمات مالی سود برساند
یک شرکت بیمه، یک دستیار هوش مصنوعی مولد برای حسابداران راهاندازی کرد که میانگین زمان تکمیل مدلسازی را تا ۹۰٪ کاهش داد.
با چنین آمارهایی، ممکن است به نظر برسد که هوش مصنوعی در مسیر جایگزینی انسان در خدمات مالی است. اما با اجازه دادن به هوش مصنوعی برای انجام وظایف دستی و پیش پا افتاده مانند ورود دادهها، فکر میکنیم که به انسانها اجازه میدهد زمان و انرژی خود را روی کارهایی متمرکز کنند که هوش مصنوعی نمیتواند به خوبی انجام دهد مانند: تفکر انتقادی، استراتژی و نوآوری.
در اینجا جایی است که هوش مصنوعی در امور مالی دقیقاً همین کار را انجام میدهد:
تصمیمگیری و تحلیل سناریوی پیشرفته برای برنامهریزی و تحلیل مالی
ابزارهای هوش مصنوعی میتوانند حجم وسیعی از دادهها را به بینشهای عملی تبدیل کنند تا به تصمیمگیرندگان آگاهی لازم را بدهند. مدلهای هوش مصنوعی همچنین میتوانند برای پیشبینی نحوه عملکرد سازمانهایشان در سناریوهای خاص استفاده شوند و آنها را قادر سازند تا بر اساس هر آنچه در آینده رخ میدهد، برنامهریزی کنند.
افزایش بهرهوری عملیاتی
دقت، سرعت و اتوماسیونی که ابزارهای هوش مصنوعی برای finops به ارمغان میآورند، خطاها را کاهش داده و سودآوری را افزایش میدهد.
تجربیات و شخصیسازی پیشرفته مشتری
چتباتهای هوش مصنوعی از یادگیری ماشینی و الگوریتمها برای تجزیه و تحلیل دادهها و ترجیحات کاربر استفاده میکنند تا تجربیات خدمات مشتری شخصیسازیشده را ارائه دهند.
چرخههای گزارشگری مالی ساده
یک نظرسنجی اخیر از رهبران مالی توسط SAP و آکسفورد نشان داد که ۵۷٪ از پاسخدهندگان، بستن حسابهای مالی را به عنوان زمانبرترین فرآیند بیان میکنند. ابزارهای هوش مصنوعی میتوانند برای تجزیه و تحلیل مجموعه دادهها برای شناسایی سریع دادههای پرت یا خطرات استفاده شوند و منجر به یک فرآیند گزارشگری مالی یکپارچهتر شوند.
افزایش بهرهوری و نوآوری کارکنان
اجازه دادن به ابزارهای هوش مصنوعی برای به عهده گرفتن وظایف فشرده داده، به سازمانها این امکان را میدهد که استعدادهای انسانی خود را بر روی مشکلاتی که هوش مصنوعی نمیتواند به خوبی انجام دهد، متمرکز کنند: تفکر انتقادی و استراتژیک.
به هر حال، ابزارهای هوش مصنوعی میتوانند بینش ارائه دهند، اما انسانها تصمیم میگیرند.
کاهش هزینهها
افزایش دقت و سرعت هوش مصنوعی به کارمندان انسانی کمک میکند تا در زمان صرفهجویی کنند و آنها را قادر به نوآوری و خلاقیت بیشتر میسازد.
بهینهسازی تخصیص سرمایه و تصمیمات سرمایهگذاری
همان مدلهای هوش مصنوعی که برای اجرای تحلیل سناریو استفاده میشوند، میتوانند نحوه سرمایهگذاری بهینه را نیز اطلاع دهند.
گزارشدهی انطباق و نظارتی
مدلهای یادگیری ماشینی وجود دارند که میتوانند به سازمانها کمک کنند تا در مورد همه موارد مربوط به انطباق با مقررات، گزارشگری مالی و مدیریت ریسک بهروز باشند.
هوش مصنوعی در امور مالی میتواند وظایفی مانند ورود دادهها را با سرعت و دقت بیشتری نسبت به انسانها خودکار کند. میتواند حجم وسیعی از دادهها را به راحتی پردازش کند تا اختلافات را شناسایی کند، بینش ارائه دهد و تجزیه و تحلیلهای پیشبینیکننده را اجرا کند.
هدف، افزایش بهرهوری عملیاتی است. با این حال، ما فکر میکنیم که ترکیبی از کمک هوش مصنوعی و تفکر انتقادی و شهود انسانی است که مهمترین محرک رشد در صنعت خدمات مالی را ثابت خواهد کرد.
چالشها و ملاحظات اخلاقی هوش مصنوعی در امور مالی
در نظر گرفتن پتانسیل تصاعدی که هوش مصنوعی برای صنعت خدمات مالی به ارمغان میآورد، هیجانانگیز است. با این حال، در نظر داشتن چالشها و نگرانیهای اخلاقی که با ظهور آن ایجاد میشود، بسیار مهم است.
در حالت ایدهآل، هوش مصنوعی در امور مالی به روشهایی مورد استفاده قرار خواهد گرفت که به انصاف، شفافیت، حریم خصوصی، امنیت و به طور کلی جامعه احترام بگذارد. اما چیزی شبیه به انصاف چگونه تعریف میشود؟ برخی به مدل هوش مصنوعی که فعالیت رسانههای اجتماعی یک فرد را برای تعیین اعتبار او در نظر میگیرد، اعتراض کردهاند. آیا این منصفانه است؟ و آیا با انجام این کار، هوش مصنوعی حریم خصوصی آن فرد را نقض کرده است؟
از هوش مصنوعی میتوان برای استخراج بینشهای عملی از دادهها برای کمک به اطلاعرسانی به تصمیمگیرندگان استفاده کرد. آیا میتوان از این بینشها برای تقویت تعصب نسبت به یک شخص یا گروه استفاده کرد؟ ما در مورد رعایت مقررات با قوانینی مانند قانون داد فرانک در ایالات متحده صحبت میکنیم، اما در مورد مقررات مربوط به استفاده اخلاقی از هوش مصنوعی چه؟
همه اینها سوالات مهمی هستند که باید با در هم تنیده شدن بیشتر هوش مصنوعی با صنعت خدمات مالی در نظر گرفته شوند. پاسخ به آنها هدف کمیته راهبری اخلاق هوش مصنوعی یک سازمان خواهد بود که از توسعهدهندگان، سیاستگذاران، رهبران تجاری، سازمانهای جامعه مدنی، مؤسسات دانشگاهی و کاربران نهایی تشکیل شده است. هرچه ذینفعان متنوعتر باشند، دیدگاههای بیشتری را میتوان در سیاست گنجاند.
نظارت مداوم با «حضور یک انسان در حلقه» باعث میشود که سیاستها در طول زمان و با پیشرفت فناوری و جامعه اصلاح و تطبیق داده شوند.
آموزش جامع، در قالب برنامههای درسی، ماژولهای آموزشی و مکانیسمهای بازخورد، برای ادغام سیاستها در سراسر سازمان نیز ضروری خواهد بود.
آینده هوش مصنوعی در امور مالی
هوش مصنوعی مولد برای شروع گزارشگری مالی، تجزیه و تحلیل پیشبینیکننده برای اطلاعرسانی در تصمیمگیریها، (حتی بلاکچینها) با قابلیت ردیابی و شفافیتی که ارائه میدهند، برای کمک به رعایت مقررات استفاده میشوند. ابزارهای هوش مصنوعی هر روز که میگذرد، بیشتر با صنعت خدمات مالی ادغام میشوند.
تصور اینکه این ابزارها با پیشرفت رایانهها و بلوغ یادگیری ماشین، سریعتر و دقیقتر شوند، دور از ذهن نیست.
با این حال، عدم دقت، نگرانی اصلی کاربران نیست. بلکه بیاعتمادی است که در بین کاربران نسبت به الگوریتمها و مدلهای هوش مصنوعی و عدم درک چگونگی نتیجهگیری آنها در مورد، به عنوان مثال، اعتبار، وجود دارد.
حوزه نوظهور هوش مصنوعی قابل توضیح به دنبال تولید مدلهای هوش مصنوعی است که عملکرد داخلی آن را برای کاربران انسانی شفاف کند. انجام این کار به تصمیمگیرندگان اجازه میدهد تا منطق پشت نتیجهگیریهای ارائه شده را به وضوح ببینند و هنگام در نظر گرفتن تخصص خود، بر اساس آن قضاوت کنند.
باز هم، ما معتقدیم که ترکیب پردازش دادههای هوش مصنوعی و تفکر انتقادی انسانی منجر به تصمیمگیری بهتر خواهد شد.
لینک کوتاه: https://womenito.com/nkpm
