علاوه بر این، فناوری‌های GenAI به بانک‌ها کمک می‌کنند تا خدمات بهتری به مشتریان ارائه دهند و تجربه کارمندان خط مقدم را بهبود بخشند. به عنوان نمونه، بانک آمریکا دستیار مجازی «اریکا» را معرفی کرده که از زمان راه‌اندازی در سال ۲۰۱۸، با بیش از دو میلیارد تعامل، به ۴۲ میلیون مشتری کمک کرده است. این دستیارهای هوشمند با ارائه پاسخ‌های سریع و دقیق به سوالات مشتریان، به بهبود تجربه خدمات مشتری کمک می‌کنند.
کشف تقلب و انطباق با مقررات
GenAI همچنین تأثیر زیادی بر کشف تقلب و رعایت مقررات دارد. با استفاده از یادگیری ماشینی، بانک‌ها می‌توانند داده‌ها را در زمان واقعی تحلیل کرده و الگوهای غیرعادی را شناسایی کنند. این امر به شناسایی تهدیدهای نوظهور و جلوگیری از کلاهبرداری‌ها کمک می‌کند. طبق گزارش مرکز خدمات مالی Deloitte، GenAI تا سال ۲۰۲۷ می‌تواند زیان ناشی از تقلب در ایالات متحده را به ۴۰ میلیارد دلار افزایش دهد. در عین حال، با پیشرفت هوش مصنوعی، مجرمان نیز از این فناوری‌ها برای کلاهبرداری بهره‌برداری می‌کنند، بنابراین نیاز به ایجاد سیستم‌های ضدکلاهبرداری پیشرفته‌تر و کارآمدتر احساس می‌شود.
خودکارسازی عملیات داخلی بانک‌ها
یکی از مزایای کلیدی GenAI در بانکداری، خودکارسازی عملیات تجاری داخلی است. این فناوری می‌تواند به‌عنوان ابزاری قدرتمند در استخراج داده‌ها، حل‌وفصل حوادث، تولید اسناد و خلاصه‌سازی سریع سیاست‌ها و رویه‌های داخلی عمل کند. این اقدام نه‌تنها به کاهش حجم کارهای دستی منجر می‌شود، بلکه به کارکنان این امکان را می‌دهد تا بر فعالیت‌های استراتژیک‌تر تمرکز کنند. با توجه به این مزایا، بانک‌ها و موسسات مالی بیشتر بر استفاده از موارد داخلی نسبت به موارد مرتبط با مشتری تمرکز دارند و تلاش می‌کنند تا خطرات و هزینه‌های مرتبط با سیستم‌های هوش مصنوعی را مدیریت کنند.
نوآوری در محصولات و خدمات بانکی
استفاده از GenAI همچنین به بانک‌ها این امکان را می‌دهد که محصولات و خدمات جدیدی را ارائه دهند و منابع درآمدی جدیدی ایجاد کنند. به عنوان مثال، بانک Erste در اتریش ابزار «Prototype Financial Health» را معرفی کرده که به مشتریان امکان می‌دهد سوالاتی درباره وضعیت مالی خود مطرح کنند و پیشنهادهایی برای مدیریت بدهی یا برنامه‌ریزی تعطیلات دریافت کنند. این راهکارها به دموکراتیزه‌سازی خدمات بانکی کمک کرده و دسترسی به مشاوره مالی را برای همه فراهم می‌کنند.
تأثیر GenAI بر فرآیندهای وام‌دهی
GenAI همچنین در فرآیندهای وام‌دهی تأثیرگذار بوده است. به عنوان مثال، بانک BanCol در ایالات متحده از دستیار هوش مصنوعی مکالمه‌ای برای پاسخ‌گویی به سوالات وام‌گیرندگان و ارائه اطلاعات دقیق در مورد محصولات وام استفاده می‌کند. این سیستم‌ها با بهبود شفافیت و ارائه مشاوره‌های دقیق، کیفیت سرنخ‌های فروش را افزایش داده و روند درخواست وام را تسهیل می‌کنند.
چالش‌ها و خطرات استفاده از هوش مصنوعی در بانکداری
استفاده از هوش مصنوعی در بانکداری با چالش‌ها و خطرات متعددی همراه است که باید به‌درستی مدیریت شوند.
-
حفظ حریم خصوصی داده‌ها: یکی از چالش‌های اصلی، حفظ حریم خصوصی اطلاعات مشتریان است. فناوری‌های هوش مصنوعی می‌توانند اطلاعات شخصی را بدون اطلاع کاربران جمع‌آوری کنند که این مسأله می‌تواند منجر به سوءاستفاده از داده‌های حساس شود.
-
تعصب در الگوریتم‌های هوش مصنوعی: نگرانی‌هایی درباره تعصب و انصاف در الگوریتم‌های هوش مصنوعی وجود دارد. مدل‌های هوش مصنوعی ممکن است براساس داده‌های آموزشی متعصبانه عمل کنند که می‌تواند منجر به رفتار ناعادلانه در تاییدیه‌های وام یا امتیازدهی اعتبار شود.
-
عدم شفافیت: عدم‌شفافیت در عملکرد مدل‌های هوش مصنوعی می‌تواند انطباق با مقررات را دشوار کرده و اعتماد مشتریان را تضعیف کند.
روندها و پیش‌بینی‌های آینده
گوپتا معتقد است که هوش مصنوعی آماده است تا صنعت بانکداری را از طریق خدمات شخصی‌تر و محصولات مالی نوآورانه دگرگون کند. Deloitte پیش‌بینی می‌کند که بانک‌های بزرگ سرمایه‌گذاری جهانی می‌توانند با استفاده از GenAI بهره‌وری خود را بین ۲۷ تا ۳۵ درصد افزایش دهند که این امر منجر به درآمد اضافی ۳.۵ میلیون دلار به ازای هر کارمند اصلی تا سال ۲۰۲۶ خواهد شد. به‌طور کلی، فناوری‌های هوش مصنوعی و GenAI پتانسیل عظیمی برای تحول در صنعت بانکداری دارند. با این حال، برای استفاده بهینه و مؤثر از این فناوری‌ها، بانک‌ها باید بر چالش‌های مرتبط با حفظ حریم خصوصی، شفافیت، تعصب و انصاف فائق آیند و چارچوب‌های حاکمیتی قوی را برای نظارت و مدیریت این فناوری‌ها ایجاد کنند.
