در عصر دیجیتالی‌شدن این روزها به‌روزماندن کسب‌وکارها نسبت به پیشرفتهای فناوری، تبدیل به یک ضرورت شده است. علت این ضرورت ابتدا پیشی‌گرفتن از سایر رقبا و در ادامه دست‌یابی به رشد مطلوب کسب‌وکارهاست.
در سال‌های اخیر، با پیشرفت نرم‌افزارها و سخت‌افزارها، سرعت رشد فناوری‌هایی مانند هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در حوزه مالی افزایش یافته است. بخش مالی بهطور خاص، شاهد افزایش شدیدتری از موارد استفاده از برنامه‌های کاربردی یادگیری ماشین بوده است. این افزایش شدید، منجر به دست‌یابی به نتایجی بهتر، هم به نفع مصرف‌کنندگان و هم به نفع کسب‌وکارها شده است.
تا همین اواخر، فقط صندوق‌های سرمایه‌گذاری، پوشش‌دهنده ریسک کاربران اصلی هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در حوزه مالی بودند، اما در چند سال اخیر شاهد گسترش کاربردهای یادگیری ماشین در حوزه‌های مختلف دیگر از جمله بانک‌ها، فین‌تک، رگولاتوری‌ها و شرکت‌های بیمه بوده‌ایم.
از موارد مختلف استفاده از هوش مصنوعی و یادگیری ماشین که تاثیر قابل توجهی بر بخش مالی دارند، می‌توان به موارد زیر اشاره کرد:
سرعت‌بخشیدن به فرایند پذیره‌نویسی، تشکیل و بهینه‌سازی پورتفولیو، اعتبارسنجی مدل‌ها، ربات‌های مشاور، تجزیه‌وتحلیل تاثیر بازار و ارائه روش‌های گزارش اعتباری جایگزین.
شرکت‌های فعال در صنعت مالی، از جمله بانک‌ها، شرکت‌های بازرگانی و فین‌تک‌ها، به‌سرعت الگوریتم‌های ماشینی را برای خودکارسازی فرایندهای زمان‌بر و پیش‌پاافتاده و ارائه تجربه‌ای به مراتب ساده‌تر و شخصی‌شده‌تر برای مشتری، به کار می‌گیرند.
روش کار یادگیری ماشین این گونه است که با استخراج بینش‌های معنی‌دار از مجموعه داده‌های خام کار می‌کند و نتایج دقیقی را ارائه می‌دهد. درنهایت این اطلاعات مفید استخراج‌شده از داده خام، برای حل مشکلات پیچیده از جنس داده که برای بخش بانکداری و مالی حیاتی است، استفاده می‌شود.
علاوه‌بر این، در گذر زمان، الگوریتم‌های یادگیری ماشین با یادگیری از داده‌ها، فرایندها و تکنیک‌های فعلی مورد استفاده قوی‌تر شده و بینش‌های جدیدتری از داده‌ها را کشف می‌کنند.
هوش مصنوعی در سازمان‌ها معمولا با مشکلات زیر همراه است:
تمامی شرکت‌های خدمات مالی تمایل دارند از فرصت عالی یادگیری ماشین استفاده کنند، اما به‌دلیل انتظارات غیرواقعی و عدم شفافیت در مورد نحوه عملکرد هوش مصنوعی و یادگیری ماشین و چرایی نیاز به آن، اغلب در این جنبه شکست می‌خورند.
شرکت‌های خدمات مالی اغلب با مدیریت داده‌ها و ساختار تکه‌تکه ذخیره داده‌ها در قسمت‌های مختلف سازمان، مانند نرم‌افزار گزارش‌دهی، دیتاسنترهای منطقه‌ای، CRM و… مشکل دارند. آماده‌سازی این داده‌ها برای پروژه‌های علم داده هم زمان‌بر و هم امری بسیار پرهزینه است.
ترکیب همه این چالش‌ها منجر به تخمین‌های غیر واقعی از بودجه پروژه می‌شود و کل بودجه پروژه را از بین می‌برد. شرکت‌های مالی باید انتظارات واقعی را برای هر پروژه خدمات یادگیری ماشینی متناسب با اهداف تجاری خاص خود تعیین کنند.
شرکت‌های خدمات مالی و بانکی باید با وجود چالش‌های ذکرشده در بالا، از یادگیری ماشین استفاده کنند زیرا:
در ادامه ۱۲ مورد از کاربردهای هوش مصنوعی و یادگیری ماشین مورد بررسی قرار می‌گیرد:
الگوریتم‌های یادگیری ماشین به طور قابل توجهی می‌توانند برای افزایش امنیت شبکه مورد استفاده قرار بگیرند. دانشمندان داده همواره درحال کار روی سیستم‌های یادگیرنده هستند. مانند الگوریتم‌هایی که تکنیک‌های پولشویی جدید را یاد می‌گیرند. با یادگیری این تکنیک‌ها که منجر به نظارت مالی دقیق می‌شود می‌توان از این تخلفات جلوگیری کرد. در آینده احتمالا یادگیری ماشین، نقش به‌سزایی در تقویت شبکه‌های امنیت سایبری خواهد داشت.
فناوری‌های مبتنی‌بر یادگیری ماشین، بینش‌های پیشرفتهای از داده‌های بازار ارائه می‌کنند که این بینش جدید به مدیران سرمایه‌گذاری اجازه می‌دهد تا تغییرات خاص بازار را خیلی زودتر از مدل‌های سرمایه‌گذاری سنتی شناسایی کنند.
با سرمایه‌گذاری گسترده شرکت‌های مشهوری مانند Bank of America ،JPMorgan و Morgan Stanley در فناوری‌های یادگیری ماشین برای توسعه مشاور سرمایه‌گذاری اتوماتیک، اختلال در صنعت بانکداری سرمایه‌گذاری کاملا مشهود است.
راه‌حل‌های مبتنی‌بر یادگیری ماشین به شرکت‌های مالی این امکان را می‌دهد که کارهای دستی سازمان را با خودکارسازی کارهای تکراری از طریق اتوماسیون فرایند هوشمند برای افزایش بهره‌وری کسب‌وکار جایگزین کنند.
چت بات ها، اتوماسیون کاغذی، گیمیفیکیشن فرایندها و آموزش کارمندان، نمونه هایی از اتوماسیون فرایند در امور مالی، با استفاده از یادگیری ماشین هستند. این امر به شرکت‌های حوزه مالی امکان می‌دهد تا تجربه مشتری خود را بهبود بخشند، هزینه‌ها را کاهش و خدمات خود را افزایش دهند.
فناوری یادگیری ماشین همچنین می‌تواند به‌راحتی با دسترسی به داده‌ها، رفتارها را تفسیر و الگوهای رفتاری را دنبال کند و تشخیص دهد. از این قابلیت می‌توان به‌راحتی برای سیستم‌های پشتیبانی مشتری استفاده کرد. یادگیری ماشین می‌تواند شبیه به یک انسان واقعی کار کند و پاسخ تمام سوالات منحصربه‌فرد مشتریان را بدهد.
به‌عنوان مثال می‌توان شرکت Wells Fargo را نام برد که از چت ربات مبتنی‌بر یادگیری ماشین، بر بستر نرم‌افزار پیام‌رسان Facebook برای برقراری ارتباط موثر با کاربران خود استفاده می‌کند. چت ربات به مشتریان کمک می‌کند تا تمام اطلاعات مورد نیاز خود را درمورد حساب و رمز عبور خود دریافت کنند.
الگوریتم‌های یادگیری ماشین در تشخیص تقلب‌های تراکنشی، با توجه به توانایی آنها در تجزیه‌وتحلیل میلیون‌ها نقطه داده که معمولاً توسط انسان‌ها مورد توجه قرار نمی‌گیرند، عالی هستند. این مدل‌ها معمولاً برمبنای رفتار مشتری در اینترنت و تاریخچه تراکنش‌ها ساخته می‌شوند.
یادگیری ماشین علاوه‌بر داشتن توانایی شناسایی رفتارهای کلاهبرداری با دقت بالا، همچنین توانایی شناسایی رفتار حساب‌های کاربری مشکوک، پیش‌بینی و جلوگیری از کلاهبرداری به‌صورت آنلاین، بهجای شناسایی آنها پس از ارتکاب جرم را نیز دارند.
طبق یک تحقیق، تقریباً به‌ازای هر یک دلار ازدست‌رفته بر اثر کلاهبرداری، هزینه بازیابی تحمیل‌شده به مؤسسات مالی نزدیک به 2.92 دلار است.
یکی از موفق‌ترین کاربردهای یادگیری ماشین، تشخیص کلاهبرداری کارت اعتباری است. بانک‌ها مجهز به سیستم‌هایی نظارتی هستند که روی دیتاسِت تاریخچه داده‌های پرداخت، آموزش دیده‌اند. آموزش الگوریتم، اعتبارسنجی و بک تست برمبنای مجموعه‌ای وسیع از داده تراکنش‌های کارت‌های اعتباری انجام شده است. الگوریتم‌های طبقه‌بندی مبتنی‌بر یادگیری ماشین می‌توانند به‌راحتی رویدادها را به‌عنوان تقلب و غیرتقلب برچسب‌گذاری کنند تا تراکنش‌های جعلی به‌صورت آنلاین متوقف شوند.
با استفاده از تکنیک‌های یادگیری ماشین، بانک‌ها و سایر موسسات مالی با تجزیه‌وتحلیل حجم عظیمی از منابع داده‌ای، می‌توانند سطح ریسک را به میزان قابل توجهی کاهش دهند. برخلاف روش‌های سنتی که معمولاً به اطلاعات ضروری مانند امتیاز اعتباری محدود می‌شوند، یادگیری ماشین می‌تواند حجم قابل توجهی از اطلاعات شخصی افراد را برای کاهش ریسک تجزیه‌وتحلیل کند.
بینش‌های مختلفی که توسط فناوری یادگیری ماشین جمع‌آوری می‌شود، به سازمان‌های خدمات مالی و بانکی و هوشمندی عملیاتی برای کمک به تصمیم‌گیری‌های بعدی را ارائه می‌دهد. به‌عنوان مثال از کاربردهای مدیریت ریسک می‌توان از برنامه یادگیری ماشینی نام برد که با مراجعه به منابع مختلف داده‌ای و محاسبه امتیاز ریسک برای مشتریانی که درخواست وام می‌کنند، به سازمان‌ها در تصمیم‌گیری برای اعطا یا عدم اعطای وام کمک می‌دهند.
الگوریتم‌های یادگیری ماشین می‌توانند به‌راحتی مشتریانی را که درمعرض خطر عدم بازپرداخت وام‌هایشان هستند، پیش‌بینی و به شرکت‌ها کمک کنند که شرایط را برای هر مشتری بازنگری یا تنظیم کنند.
یادگیری ماشین در معاملات الگوریتمی نمونه عالی دیگری از استفاده در صنعت مالی است. معاملات الگوریتمی (AT) به یک نیروی مسلط در بازارهای مالی جهانی تبدیل شده است.
راه حل‌ها و مدل‌های مبتنی‌بر یادگیری ماشین به شرکت‌های تجاری این امکان را می‌دهند تا با نظارت دقیق بر نتایج و اخبار معاملاتی که می‌توانند قیمت سهام‌ها را بالا یا پایین کنند، به‌صورت آنلاین، الگوهایی را شناسایی و تصمیمات معاملاتی بهتری اتخاذ کنند.
الگوریتم‌های یادگیری ماشین همچنین می‌توانند صدها منبع داده را بهطور همزمان تجزیه‌وتحلیل کنند و به معامله‌گران، برتری متمایزی نسبت به میانگین بازار ارائه دهند. برخی از مزایای دیگر معاملات الگوریتمی عبارتند از:
برنامه‌های مدیریت بودجه مختلفی وجود دارند که بر پایه یادگیری ماشین طراحی شده‌اند و می‌توانند مزایای مشاوره و راهنمایی مالی بسیار تخصصی و هدفمند را به مشتریان ارائه دهند.
الگوریتم‌های یادگیری ماشینی نه تنها به مشتریان اجازه می‌دهند تا با استفاده از این برنامه‌ها هزینه‌های خود را به‌صورت روزانه بررسی کنند، بلکه به آنها کمک می‌کند تا این داده‌ها را برای شناسایی الگوهای مخارج خود تجزیه‌وتحلیل و سپس نواحی‌ای را که می‌توانند در هزینه‌ها صرفه‌جویی و پس‌انداز کنند، شناسایی کنند.
یکی از دیگر ترندهای به‌سرعت درحال ظهور در این زمینه، Robo-Advisorsها هستند. آنها مانند مشاوران معمولی کار می‌کنند و بهطور خاص سرمایه‌گذارانی با منابع محدود، افراد و مشاغل کوچک تا متوسط را هدف قرار می‌دهند که مایل به مدیریت سرمایه خود هستند.
این ربات‌های مشاور، مبتنی‌بر یادگیری ماشین، توانایی دارند که از تکنیک‌های سنتی پردازش داده برای ایجاد پورتفولیوهای مالی و راه حل‌هایی مانند تجارت، سرمایه‌گذاری، برنامه‌های بازنشستگی و غیره برای ارائه مشاوره به کاربران خود استفاده کنند.
وقتی صحبت از بانک‌ها و مؤسسات مالی می‌شود، داده‌ها حیاتی‌ترین منبع هستند که مدیریت کارآمد آنها عامل رشد و موفقیت این کسب‌وکارهاست.
حجم عظیم و تنوع ساختاری داده‌های مالی که شامل ارتباطات تلفن همراه، فعالیت‌های رسانه‌های اجتماعی و جزئیات تراکنش‌ها و داده‌های بازار است، باعث می‌شود پردازش دستی این داده‌های حجیم حتی برای متخصصان مالی، چالش بزرگی باشد.
ادغام تکنیک‌های یادگیری ماشین برای مدیریت چنین حجم زیادی از داده‌ها می‌تواند هم کارایی فرایند و هم سود استخراج اطلاعات واقعی از داده‌ها را به‌همراه داشته باشد. ابزارهای هوش مصنوعی و یادگیری ماشین مانند تجزیه‌وتحلیل داده‌ها، داده‌کاوی و پردازش زبان طبیعی، به دریافت بینش ارزشمندی از داده‌ها برای سودآوری بهتر کسب‌وکارها کمک می‌کنند.
یک مثال عالی می‌تواند الگوریتم‌های یادگیری ماشینی باشد که به‌منظور تجزیه‌وتحلیل تأثیر تحولات بازار و روندهای مالی خاص، از داده‌های مالی مشتریان استفاده می‌کند.
بانک ها و موسسات مالی می‌توانند از الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای تجزیه‌وتحلیل داده‌های ساختاریافته و بدون ساختار استفاده کنند. به‌عنوان مثال از درخواست‌های مشتریان، تعاملات رسانه‌های اجتماعی با یکدیگر و فرایندهای مختلف تجاری داخلی شرکت، با کمک یادگیری ماشین، روندهایی کشف می‌شود که هم می‌تواند برای سودآوری مفید باشد و هم نشان‌دهنده ریسک سرمایه‌گذاری. کشف روند‌ها می‌تواند خدمات خاصی باشد که به تصمیم‌گیری دقیق مشتریان کمک ویژه‌ای می‌کند.
10. بهبود سطح خدمات مشتری
با استفاده از یک ربات چت هوشمند، مشتریان می‌توانند تمام سوالات خود را در مورد هزینه‌های ماهانه، واجد شرایط‌بودن برای اخذ وام، طرح‌های بیمه مقرون‌به‌صرفه و موارد دیگر مطرح کنند و پاسخ بگیرند. علاوه‌بر این، چندین برنامه کاربردی مبتنی‌بر یادگیری ماشین وجود دارد که وقتی به یک سیستم پرداخت متصل می‌شوند، می‌توانند حساب‌ها را تجزیه‌وتحلیل کنند و به مشتریان کمک کنند پول خود را پس‌انداز کرده و رشد دهند.
الگوریتم‌های پیچیده یادگیری ماشین را می‌توان برای تجزیه‌وتحلیل رفتار کاربر و توسعه پیشنهادات سفارشی استفاده کرد. به‌عنوان مثال، مشتری که به دنبال سرمایه‌گذاری در یک طرح مالی است، می‌تواند پس از تجزیه‌وتحلیل الگوریتم یادگیری ماشین از وضعیت مالی موجود او، از یک پیشنهاد سرمایه‌گذاری شخصی بهره‌مند شود.
شرکت‌های کارت‌های اعتباری می‌توانند از فناوری یادگیری ماشین برای پیش‌بینی مشتریان در معرض خطر استفاده کنند و اقدامات لازم را به‌منظور حفظ مشتریان خود انجام دهند. این نرم‌افزارها براساس داده‌های جمعیت‌شناختی کاربر و فعالیت تراکنشی او، به‌راحتی می‌توانند رفتار کاربر را پیش‌بینی و پیشنهاداتی را بهطور خاص برای این مشتریان طراحی کنند.
این نرم‌افزار، شامل یک مدل طبقه‌بندی باینری پیش‌بینی‌کننده برای یافتن مشتریان در معرض خطر است و به‌دنبال آن از یک مدل توصیه‌گر برای تعیین بهترین پیشنهادات کارت استفاده می‌کند که می‌تواند به حفظ این مشتریان کمک کند.
توانایی مدل‌های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین برای پیش‌بینی‌های دقیق براساس رفتار گذشته، آنها را به یک ابزار بازاریابی عالی تبدیل می‌کند. از تجزیه‌وتحلیل استفاده از برنامه تلفن همراه، فعالیت‌های وب و پاسخ‌ها به کمپین‌های تبلیغاتی قبلی، الگوریتم‌های یادگیری ماشینی می‌توانند به ایجاد یک استراتژی بازاریابی قوی برای شرکت‌های مالی کمک کنند.
درحالی که برخی از کاربردهای یادگیری ماشینی در بانکداری و امور مالی به‌وضوح شناخته شده و قابل مشاهده هستند، مانند چت‌بات‌ها و برنامه‌های بانکداری تلفن همراه، الگوریتم‌ها و فناوری یادگیری ماشین، به‌تدریج برای برنامه‌های نوآورانه آینده نیز، با کمک ترسیم دقیق داده‌های تاریخی مشتریان مورد استفاده قرار می‌گیرند و آینده آنها را پیش‌بینی می‌کنند.
جدا از موارد استفاده تثبیت‌شده یادگیری ماشین در امور مالی، همان‌طور که در بخش بالا مورد بحث قرار گرفت، چندین برنامه کاربردی امیدوارکننده دیگر وجود دارد که فناوری یادگیری ماشین می‌تواند در آینده ارائه دهد. درحالی که تعداد کمی از این برنامه ها امروزه کاربردهای نسبتاً فعالی دارند، برخی دیگر هنوز در مرحله اولیه و آزمایشی هستند. در ادامه برخی از کاربردهای آینده یادگیری ماشین و هوش تجاری را مورد بررسی قرار می دهیم:
اگرچه امروزه نیز کاربردهای مختلفی از فروش یا توصیه‌های خودکار محصول مالی وجود دارد، بسیاری از آنها سیستم‌های مبتنی‌بر قوانین (بهجای یادگیری ماشین) هستند که در آنها، داده‌ها هنوز از طریق منابع دستی عبور می‌کنند تا بتوانند معاملات یا سرمایه‌گذاری‌ها را به مشتریان توصیه کنند.
در آینده شاهد استفاده فعالانه سایت‌های توصیه‌گر بیمه از فناوری‌های یادگیری ماشین و هوش مصنوعی به منظور پیشنهاد بیمه‌نامه (خانه یا وسیله نقلیه) اختصاصی به مشتریان خواهیم بود. علاوه‌بر این، یک روند جالب و سریعی که در آینده شاهد آن خواهیم بود این است که ربات مشاورها، خدمات مشاوره‌ای قابل اعتمادتری را در حوزه مالی مانند مدیریت سبد و دارایی‌ها به مشتریان ارائه خواهند داد.
امنیت داده‌ها در بانکداری و امور مالی بسیار حیاتی است. با آنلاین‌شدن تمامی خدمات، حفظ امنیت اطلاعات کاربران یعنی نام کاربری، کلمه عبور و سوالات امنیتی، به یک چالش روزافزون شرکت‌ها تبدیل شده است. ممکن است در چند سال آینده، تغییر چشمگیری در این حوزه را مشاهده کنیم که کلمه عبور، نام کاربری و سوالات امنیتی دیگر، روشی برای تامین امنیت کاربر نباشد.
برنامه‌های کاربردی یادگیری ماشین، امنیت آینده را در صنعت با به‌کارگیری تشخیص صدا، تشخیص صورت یا سایر داده‌های بیومتریک مشابه تامین خواهند کرد. Adyen، Payoneer، PayPal، Stripe و Skrill برخی از شرکت‌هایی هستند که به‌شدت در یادگیری ماشین‌های امنیتی سرمایه‌گذاری کرده‌اند.
مدل‌های یادگیری ماشین می‌توانند کمک بزرگی به شرکت‌های حوزه مالی در تحلیل روندهای فعلی بازار، پیش‌بینی تغییرات و استفاده هر مشتری از رسانه‌های اجتماعی بکند.
از آنجایی که عوامل انسانی در درجه اول بازار سهام را هدایت می‌کنند، کسب‌وکارها باید بهطور مداوم، از فعالیت‌های مالی کاربران یادگیری داشته باشند. علاوه بر این، تجزیه‌وتحلیل احساسات مصرف‌کننده می‌تواند اطلاعات فعلی را درمورد انواع مختلف تحولات تجاری و اقتصادی تکمیل کند.
تعداد روزافزون موسسات مالی درحال حاضر، اولویت‌بندی مشتری را به دلایل واضح تعیین می‌کند. غیر از کمک به آنها بهبود نرخ نگهداری، کمک می‌کند تا رفتار کاربر، نگرانی‌ها و نیازهای آنها را درک کنند. یک نمونه عالی از این مورد، چت‌بات‌های مالی مورد استفاده برای ارتباطات فوری با مشتری است.
آینده به این صورت خواهد بود که دستیارهای چت فراوانی برای تعامل با مشتریان اختصاص داده خواهد شد و موتورهای پردازش طبیعی ایجاد می‌شود تا بتوانند تعامل سریع از طریق پرس‌وجو را فراهم کنند.
درحالی که این نوع تجربه تخصصی از چت‌بات‌ها امروزه در صنعت بانکی یا مالی حضور چشمگیری ندارد، اما احتمال بسیار زیادی برای پدیدآمدن آن در آینده وجود دارد. آنها یک برنامه کاربردی و از یادگیری ماشین هستند. از امور مالی فراتر می‌روند و احتمالا در انواع زمینه های مختلف و بسیاری از صنایع دیده خواهند شد.
امروزه یادگیری ماشین نقش مهمی در جنبه‌های مختلف اکوسیستم مالی بازی می‌کند؛ از مدیریت دارایی‌ها، ارزیابی ریسک، ارائه مشاوره سرمایه‌گذاری، برخورد با تقلب در امور مالی تا احراز هویت سندها.
درحالی که الگوریتم‌های یادگیری همواره درحال انجام تعداد زیادی تسک در سازمان هستند، بهطور مداوم از داده‌های ورودی به الگوریتم، یاد می‌گیرند و شکاف بین دنیای واقعی و سیستم هوشمند کاملا اتوماتیک، در گذر زمان کمتر می‌شود. برای بسیاری از شرکت‌های مالی، نیاز همکاری با شرکت‌های با تجربه‌ای که خدمات توسعه و راه‌اندازی سامانه‌های یادگیری ماشین و هوش مصنوعی را ارائه می‌دهند، ایجاد خواهد شد. همکاری با این شرکت‌ها باعث می‌شود شما با تمرکز بر منابع داده‌ای موجود در سازمان و کسب‌وکار مرتبط به آن، به طور دقیق خروجی مورد نیاز از هر منبع داده را ترسیم کنید و با تلفیق خروجی‌ها به نتایج دلخواه خود برسید.